近年生成式 AI 的横空出世，重新定义产业典范以及企业营运的游戏规则。早期我们对 AI 的想像都是从科幻电影中看到，2022 年后变成大众日常生活的一部分。Amazon 亚马逊董事长暨创办人贝佐斯在媒体受访中讲过很多金句，最近印象深刻的是他说：「我们现在正在用 AI，解决过去几十年间只存在于科幻小说中的问题。」
站在 2024 即将迈向 2025 的此刻，对于很多企业主面对 AI 这股风口，可能焦虑更大过于兴奋。因为从很多产业报告指出，企业如果在这波 AI 转型浪潮掉队，很可能大幅冲击营运竞争力。因此本篇邀请 AWS Generative AI Specialist Sales Matt Yang 来分享企业如何运用 AI 转危为安。
百工百业摆脱缺工挑战，Day 1 精神企业乐于拥抱 AI
AWS 近年积极协助企业拥抱 AI 展开云端数字转型，超过 80% 新创独角兽、90% 的富比士 AI 50 强公司皆在 AWS 上建构可全球扩充、安全、高可用的服务。针对台湾市场现况，Matt Yang 与众多企业主交流之后，发现各产业不约而同面临缺工议题，因此各产业的第一线希望通过 AI 担任感知判断的大脑，驱动各行各业的应用场景，降低例行作业、提升工作效率。
这些愿意在 AI 革命之中找到自身定位的企业，往往有一个共同的特质，就是如同当年贝佐斯投入电商事业时，写下著名的「Day 1」宣言：永远保持第一天的创业精神。这股精神依然在 AWS 内部传承至今，AWS 全力支持 AI 帮助员工创新，至今有 17 套生成式 AI 应用给员工使用。
而 AWS 的客户除了共享 Day 1 创新精神，他们之所以愿意选择 AWS 合作，也是看准 AWS 在 AI 领域的持续投资。AWS 投资 AI 有许多面向，其一是携手新创业者 Anthropic，先后挹注合计 80 亿美元希望让 Anthropic 专注在前沿科技的研究，让 Anthropic 的 Claude AI 模型可以在 Amazon Bedrock 上面，提供给全球更多客户使用。
AWS 企业专刊重磅出炉，搜集台湾多家成功转型案例
不同产业对 AI 的需求不同，自然落地的场景也有差异。从航空巨头到制造先驱；从金融龙头到科技先锋，AWS 希望让全世界了解到，原来不同产业导入 AI 的情境可以如此多元。于是，AWS 搜集中港台多家企业成功案例分析，借由梳理成功心法精髓，成为企业主必读的最强商业密技。
Photo Credit: TNL Brand Studio
这本专刊当中有许多台湾知名企业罗列其中，其中，大家每天都会使用的「中华电信」案例让人眼睛为之一亮，因为在非常短时间内，他们就运用了 AWS 推出三个 AI 应用。剖析中华电信展开 Cloud First 转型策略之后，利用 AWS 的 AI 资源快速创建内部的生成式应用项目。第一个是利用集成 Amazon Bedrock 的 Titan 基础模型和 Stable Diffusion XL 的文本转图像技术，创建内部虚拟英语教师，可应用到零售交互、产品销售展示环节。第二个是与 AWS 的生成式 AI 创新中心合作，引入数据科学家经验驱动生产式 AI 模型，加速开发团队效率。第三个则是锁定「生成式 AI 行销助手」，通过 Amazon Personalize 工具识别客户偏好，进而生成个性化消息推荐给不同的客户。
这本手册还有搜集例如资安领域龙头的趋势科技、开放硬件网络设备领导者的智邦科技，还有你我可能都光顾过的餐饮产业代表：金色三麦。金色三麦分享他们最初遇到的痛点，就是需要庞大人力去搜集网络顾客的评论及回馈；另一个是因应 ESG 希望降低食材的浪费，希望有效预测原物料的进货量，有助于提升永续评分的表现，实际节省食材成本。
于是，金色三麦首先导入 Amazon Bedrock 平台的 Anthropic Claude 3 大语言模型，让系统能在短短三到五分钟内自动判读 Google Map 上的评论语意找出关键意见，以及同时洞悉竞争对手近期是否推出新菜色或举办的活动，快速梳理每个月多达 3 万则的客户消息。至于食材方面，金色三麦选用 Amazon Forecast 时间预测串行服务模型，有助于做出精准的销量预测与采购建议。也因为通过 AI 优化人员配置，让宝贵人力转往第一线服务岗位，客户满意度提升之外，也让食材供应的掌握更为精准。
AWS 引路两种合作模式，邀请更多企业踏上 AI 之旅
AWS 这本专刊有收录15家企业案例（电子版），跟其他一般刊物不同地方在于，这是一本搭配漫画设计的读物，也因为由关键评论网企划中心协助规划，以媒体编辑的观点重新撰述，大幅增加可读性，非常适合所有对 AI 有兴趣的人收藏。这本专刊有几项特色，包含可读性高、企业主读了会有感，而且看完会想 take action 甚至持续吸收各案例的心得，将创新的元素扩散到自身工作领域。
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至于想踏出 AI 实验之旅的企业，有哪些方式与 AWS 合作？Matt Yang 分享两种路径，第一种是还不清楚自己可以怎么利用 AI，解决哪些营运层次的问题。针对这类客户，AWS 能提供方法论、创新工作坊、策略顾问等资源，协助客户找出使用AI的场景、规划出需要投入的资源项目，以及期望达成的业务目标，先有聚焦后再推进到下一个阶段。
至于第二种路径，属于客户相对清楚知道借由AI来解决明确的营运痛点。针对这类需求，AWS 可以提供三种层次的资源，第一层是使用 AWS 发展两款用来训练生成式 AI 的芯片（AWS Trainium、AWS Inferentia）借此获得强大的算力。第二层提供 Amazon Bedrock 资源，让用户可以通过单一 API 建置生成式 AI 应用程序所需的各种广泛功能。第三层则是可以善用 AWS 既有模型资源，例如开发助理 Amazon Q，让客户快速打造端到端的服务场景。
AI 确实成为一股风口，鼓励更多秉持 Day 1 创业精神的创新者及企业老板，在 Web 3 时代 AI 将是辅助创新的最佳工具，现在就开始尝试 AI 吧。
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