亚马逊在中国的另一面

梦晨发自凹非寺
量子位|公众号QbitAI
电商鼻祖、零售巨头亚马逊，标签该增加一个了。
从2022Q1最新财报来看，云计算业务已成了亚马逊主要增长和盈利来源：
一季度营业收入同比增长37%到达184.4亿美元；营业利润同比增长57%为65.2亿美元；利润率35.3% ，比上季度的29.8和去年同期30.8%都高出一截。
要知道，全球云计算市场上亚马逊本就是庞然大物，公有云市场占有率38.9% ，超过后三名之和。
大体量还高增速，让坊间甚至出现了“增长神话”这样的提法。

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△Gartner2020-2021年IaaS公有云市场占有率数据
换一个角度看，亚马逊云科技在Gartner发布的MagicQuadrantforCloudAIDeveloperServices报告中也位列领导者象限。

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要论“增长神话”背后靠的什么，创新是不得不提的。
特别是近年来，云计算作为向AI提供大算力和大数据存储传输能力的基础设施，也开始向与AI深度融合。
跳出云计算范围，在国内全部AI开发平台应用市场上亚马逊云科技也被评为创新力第一。

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△弗若斯特沙利文&头豹研究院《2021年中国AI开发平台市场报告》
亚马逊云科技的这一面，在国内一直以来易于被忽视，只是由于云计算并不直接与消费者大众接触，而是在日常生活方方面面的背后提供着支持。
这次财务数据的变化将作为一个醒目的标志，将成为市场对亚马逊认知翻转的起点。
一直以来，亚马逊云科技在中国推动新技术落地、帮助中企出海和外企本地化、促进传统行业数字化智能化转型的这一面，也将被更多人看到。
新技术落地
要说当下谈落地谈得最火热的行业，智能汽车肯定是其中之一，但光自动驾驶一个环节想要落地就困难重重。
根据美国兰德公司的研究，自动驾驶算法想要达到人类司机水平至少需要累计177亿公里的驾驶数据来完善算法。
先不提达到人类水平这么没边的事，按照现在最受认可的SAE自动驾驶分级标准，达到L3级别也要2000万公里路测里程。
上千万公里路测产生的数据规模要达到EB级，也就是常见的TB乘上1024再乘一个1024 。
更头疼的是，不同环节需要的数据格式还不统一，比如数据导入时需要的是S3/NFS格式，数据预处理需要HDFS格式， AI训练又需要NFS格式，后面还有仿真、模型验证….

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△来自中国计算机学会高性能计算专业委员会《数据密集型超算技术白皮书》
智能汽车行业里面众多的创业公司，人力物力都有限，要想自建IT系统就基本干不了别的事了，一方面是自建的规模难以跟上快速发展的业务脚步，一方面是运营维护又要牵扯一大堆精力。
为了专注于核心技术研发，迁移至第三方云计算服务就成了自然的选择。

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比如L4自动驾驶明星头部公司文远知行于2017年成立， 2019年初开始在亚马逊云科技云上部署数据处理和机器学习平台。
大幅度缩短自动驾驶模型训练时间是此举最大的收获之一。按文远知行数据团队总监霍达透露的说法，目前业界完成一个训练模型大约需要1-2周，而他们在亚马逊云科技平台上只需要12小时。