生成性IA的迅猛发展冲击了云计算市场的基本面。微软Azure凭借战略联盟和创新而脱颖而出，巩固了其在AWS和Google Cloud面前的主导地位。获得人工智能资源成为企业的迫切需求，企业寻求优化其业务应用程序。高级语言模型和托管服务推动了新时代，将今天的挑战转化为明日的机遇。
三大云计算巨头Microsoft Azure、AWS和Google Cloud在蓬勃发展的生成性IA市场上展开竞争。微软凭借与OpenAI的合作获得了一定的优势，使其能够将强大的模型直接集成进其云服务。这个独特的合作使Azure获得了不可否认的战略优势。根据最近的分析，生成性IA是对云资源需求的关键驱动因素，特别是对于图形处理器（GPU）。
研究公司Synergy Research指出，2024年7月至9月期间，云基础设施支出增加了22%。这些支出达到了790亿美元，表明云资源的兴趣显著回升。尽管AWS仍保持主导地位，Microsoft Azure正在缩小差距，通过提供易于访问的高级模型，为企业提供便利，同时提供用户友好的界面。
生成性IA资源
目前，企业正在寻找不仅限于实验的生成性IA解决方案，而是融入具体的业务应用中。Azure的易用性，尤其是对于BtoB客户，显得格外吸引人。由于存在一个熟悉的环境，企业在采纳这一技术时遇到的困难较少。
平台对比
| AWS | Google Cloud | Microsoft Azure | |
|---|---|---|---|
| 执行平台 | Amazon Bedrock | Vertex AI | Azure OpenAI, Azure AI Studio |
| 文本生成模型 | Claude, Mistral, Llama… | Gemini, Claude, Llama… | GPT, Mistral, Llama… |
| 图像生成模型 | Titan, Stability AI | Gemini, Imagen | DALL-E, Stability AI |
| 代码生成模型 | Q Developper | Codey | GPT |
| 定价模型 | 按token计费，预留带宽 | 按token计费 | 按token计费，按月或按年预订 |
自托管策略
许多企业选择使用托管服务，而非自托管，原因在于复杂性和所需资源。如果内部基础设施已到位，自托管则显得恰当。有些企业在预期高流量时考虑此方案，例如具有大量用户的聊天机器人。
像Daveo这样的公司的专业知识强调，通常首先选择托管服务是更可取的，以衡量其有效性，然后再考虑自托管解决方案。
AWS产品：多样性与创新
AWS提供多种服务，其中包括Amazon Bedrock，该服务集成了众多生成模型。这一产品中包含列如Claude 3.5和Mistral Large等模型，让用户能够利用众多选项。这些多样的选择确保了根据企业需求的无与伦比的灵活性。
Amazon Bedrock Studio简化了快速原型制作的协作，允许开发者共同创建生成性IA应用程序。该服务还允许用企业的内部文档丰富LLM，从而增强生成性IA在业务流程中的整合。
Google Cloud：简便与性能
Google Cloud通过其统一平台Vertex AI而独树一帜。这种方式使用户能够访问广泛的模型，同时促进传统IA与生成性IA之间的流畅互动。Vertex AI包含如Gemini这样的专有模型，能够处理各种多模态数据。
这种简单易用的访问性和操作方式特别吸引了那些集成了不同类型人工智能应用的企业。Google Cloud继续改进其产品，力求在行业中占据不可或缺的地位。
Microsoft Azure：先驱与创新者
Microsoft Azure作为生成性IA的领导者，提供OpenAI的所有模型。借助GPT-3.5和DALL-E 等工具，Azure提供高级的图像和文本生成能力。该服务通过Azure AI Studio扩展，不仅允许开发应用程序，而且能够将第三方和开源解决方案集成至其生态系统中。
例如Azure AI Search的有效集成优化了数据的提取，使IA项目的实施更加流畅和快速。Azure还开发了内置安全机制，以确保生成内容的质量和相关性。
未来趋势概述
随着对IA和云的巨额投资，像微软这样的公司设想未来生成性IA将坚实地融入业务流程。为确保技术的道德和负责任的使用，正在进行努力，旨在创建框架标准以规范这一强大技术。
生成性IA技术的进步将继续重塑数字景观。许多行业领导者预测，各行业将日益采用生成性IA模型。
云客户将因此体验最佳化的服务，利用IA的强大能力转变业务，满足不断变化的需求。这一动态将重新定义商业关系及与消费者的互动。
关于云中生成性IA的常见问题：Azure巩固其领导地位
什么是生成性IA，它在Azure中如何运作？
生成性IA是一种使用高级模型来基于训练数据创建新内容的技术。在Azure中，它通过Azure OpenAI等服务集成，使用户能够顺利开发和部署生成性IA应用程序。
使用Azure进行生成性IA的主要优势是什么？
Azure提供强大的基础设施、高质量的预定义模型以及与其他微软服务的简单集成，从而促成更好的协同作用，简化企业利用生成性IA的过程。
Azure在生成性IA方面与AWS和Google Cloud相比如何？
Azure凭借与OpenAI的独家合作而显得与众不同，提供对高级模型如GPT-4和DALL-E的特权访问。尽管AWS和Google Cloud有自己的解决方案，但Azure提供的环境更适合熟悉微软工具的企业。
哪些行业可以在Azure上受益于生成性IA？
许多行业，包括医疗、金融、市场营销和软件开发，都可以在Azure的生成性IA应用中获益，提高运营效率并创造适应其特定需求的创新解决方案。
企业如何开始在Azure上使用生成性IA？
企业可以通过注册Azure、探索Azure OpenAI服务并测试通过Azure AI Studio提供的可用模型来开始，后者提供直观的工具用于生成性IA应用程序的开发。
在Azure中训练生成性IA模型需要什么类型的数据？
生成性IA模型需要大量来自各种格式的高质量数据，如文本、图像或音频，以有效训练。Azure还提供解决方案用于这些数据的预处理。
是否可以将Azure的生成性IA与其他工具和系统集成？
是的，Azure提供与其他微软服务及第三方工具的多种集成，便于在现有工作流程中实施生成性IA解决方案并实现更好的自动化。
在Azure上使用生成性IA时需要采取哪些预防措施？
企业应注意数据隐私、模型偏见的管理以及生成结果的监督。Azure提供安全和合规工具，以帮助缓解这些风险。
在Azure上使用生成性IA的费用是多少？
费用可能因所使用的服务、处理的数据量和资源消耗而异。Azure提供灵活的定价，允许用户选择按使用量付费或以预订形式获得更低的成本。
Azure的支持如何帮助用户实施生成性IA解决方案？
Azure提供技术支持、培训和文档资源，帮助用户将生成性IA集成到其组织中。也有开发者社区和帮助论坛可以解答特定问题。
