大模型产业现状 - 2024年仅有41%的生成式AI试点项目能进入生产阶段，59%项目失败[1] - 生成式AI技术已爆发，但产业落地存在鸿沟，可能面临泡沫破裂或成为社会基础设施的分岔点[1] - 亚马逊云科技已推动82%+客户从PoC到量产，率先跨越Gartner死亡谷[3] 生成式AI项目失败教训 - 教训一：场景选择错误，缺乏量化价值评估，例如客服场景中模型表现不如规则系统[7] - 教训二：模型错配，盲目追求大参数模型而忽略实际业务需求[8][9] - 教训三：ROI不可控，缺乏明确价值指标导致决策层不支持[10] - 教训四：缺乏成果检测闭环，项目后期维护困难[11] 亚马逊云科技解决方案 - 双重准备：自上而下的管理顶层设计和自下而上的技术基础[14] - 四大执行秘籍： 1) 场景评估七大维度和十一大成熟场景选择[15] 2) 技术选型考虑模型层/数据层/技术方案层三维度[15] 3) ROI控制通过六大阶段和三层优化策略[17] 4) 成果检测闭环包含质量/性能/应用效果多维度评估[17] 亚马逊云科技竞争优势 - 全球规模最大：覆盖245个国家和地区，数据中心数量是第二名的3倍[20] - 能力全面：18个月内推出的AI功能数量超主要竞争对手总和近两倍[21] - 全栈服务：提供基础设施/构建工具/应用的全栈能力，包括自研AI芯片[21] - 持续投入：2025年将投入约1000亿美元用于AI研发[21] - 成功案例：德勤开发效率提升40%，WPS实现文档智能处理等[19]