生成式AI落地企业数智化！亚马逊云科技携手德勤解锁商业价值

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AI时代，云的价值被持续深挖，AI技术的规模化落地，正推动云服务器从“基础算力载体”向“核心生产力工具”升级。在媒体沟通会上，德勤中国亚马逊云科技联盟主管合伙人郭大江表示：“我们观察到，企业对云的需求已发生根本性转变。过去云主要作为基础设施用于托管服务，而今客户期望云成为一个‘智慧的云’，具备创新能力，能分担‘动脑筋’的工作。这一演进使得云升级为AI底座，不仅能提供强大的算力支持，更能实现AI赋能。”

郭大江补充，AI规模化落地新阶段，客户更看重云平台的性能、效率、算力及智能体服务。“他们寻求的不再是单纯的‘房间’，而是‘精装修并配备智能家电’的整体解决方案，通过增值服务和AI赋能，最大化业务效率与创新潜力。”亚马逊云科技成长型企业及新兴业务总经理倪殿令也认同这一观点：“客户希望用生成式AI解决实际问题，而非单纯的大模型、GPU或算力。”在笔者看来，这既是客户的需求，也是亚马逊云科技联手德勤在做的事情。

德勤中国亚马逊云科技联盟主管合伙人郭大江

亚马逊云科技带来“黄金三角”方法论

笔者认为，AI已步入务实的价值创造阶段，成为驱动企业全要素生产率提升的核心引擎，而成功终将属于那些能把AI无缝嵌入业务流程、并量化真实投资回报的企业。那么，企业该如何真正释放生成式AI的潜力？对此倪殿令给出答案：完美平衡“场景、数据和人才”这三个关键要素的协同配合，将助力企业真正释放生成式AI的潜力，实现生成式AI从战略构想到实际应用的转变。

在场景维度，企业需要找到既能创造价值，又适合用生成式AI解决的业务场景，比如流程重塑类场景，通过自主Agent理解、规划和执行任务，提供优化方案；决策支持类场景，通过多个专业化Agent协同，为决策者提供建议；以及创新突破类场景，要求Agent具备更强的自主性和创造力，提出解决方案。亚马逊云科技推出的Strands Agents服务正是为支持此类复杂场景而设计，旨在帮助企业实现从简单任务到复杂决策的全方位智能化转型。

企业自身的数据资产已成为价值创造的要素。无论企业选择使用RAG技术结合基础模型启动，或是通过模型微调训练专属AI，亦或是训练完全定制的大模型，底层均需一套完整的数据基础设施。亚马逊云科技提供数据基础设施涵盖从Amazon S3数据湖存储数据，到Amazon Glue数据目录实现统一治理，以及数据分析和处理工具。对于企业而言，亚马逊云科技在中国区域提供的服务既遵循本地合规要求，又能享受全球一致的技术标准和最佳实践。

在人才维度，专业的工程团队是生成式AI应用成功交付的关键。面对AI人才短缺的巨大挑战，亚马逊云科技在中国提出“共创+培养+迭代”的人才赋能实践，通过与高校、职校共创Cloud Raiser输送技术人才，提供Skill Builder等全方位技术培训和实践演练等全方位的培训体系，并对招聘企业进行技术赋能，以提升招聘效率，确保生成式AI应用成功交付所需的人力资源。

“针对业务的场景要特别清晰。而这些场景的实现，都需坚实的数据支撑，因为有效的模型选择与适配，都需要良好的数据基础。此外，需要有人才来推动这项工作，因此企业内部也需要有相应的途径去培养相关人才。”倪殿令如是说。亚马逊云科技的优势也得到认可，在弗若斯特沙利文（Frost&Sullivan）发布的《2025年在华外商企业云计算服务采用研究报告》中，亚马逊云科技在核心能力板块和用户价值板块均排名第一，被评为领导者。

亚马逊云科技与德勤打造生成式AI解决方案

技术与方案的落地离不开合作伙伴的支撑，笔者注意到，亚马逊云科技与德勤在中国深度开展战略合作，通过技术融合与能力集成，为客户提供从咨询、实施到运营的全链路服务，赋能企业实现从概念到应用的快速落地。不仅如此，双方还联合发布了一系列生成式AI解决方案，精准破解客户在模型管理与调优、数据分析与业务洞察、知识资产整合与利用等方面的痛点。

郭大江表示，“德勤作为一家全球领先的专业服务机构，正积极重塑咨询价值，从被动响应客户需求转变为主动引领技术创新。我们致力于将生成式AI等前沿技术引入企业核心业务流程，帮助客户洞察新的价值链与增长点，与亚马逊云科技等全球领先的合作伙伴共同创新，从而为客户带来清晰的投资回报与持续的竞争优势。”

目前，双方的合作服务场景已深度覆盖汽车、生命科学、零售、制造、金融、能源等重点行业，还联合发布12项白皮书，共创超40个行业技术解决方案，覆盖生成式AI、安全合规、数据平台、企业出海等关键领域，成功助力众多大型企业完成核心系统云迁移与数字化升级。凭借卓越的专业实力，德勤已斩获24项亚马逊云科技能力认证，持续以前沿技术能力与深度行业洞察，为企业业务革新筑牢支撑。

双方的合作也在持续深化升级，2023年，德勤中国与亚马逊云科技成立生成式AI联合实验室。2024年，双方联合发布创新解决方案“DelphAI”实践平台，已覆盖客户服务与支持、数据分析和报告、销售和营销、供应链管理和项目管理等场景，也即将上架亚马逊云科技Marketplace（中国区）。2025年，双方发布“生成式AI勤智企业智能体工坊”，依托亚马逊云科技全栈的生成式AI技术能力和德勤的行业洞察，提供技术支持、培训赋能和实践指导。

方案持续落地时间，双方联合赋能企业数智化

德勤中国联合亚马逊云科技与SAP，为福华化学提供了端到端的数字化转型服务。针对福华化学业务部门众多、流程复杂且数据分散的现状，三方全面布局并选择了具有性价比的实例规划，帮助福华化学在云上构建起统一化、智能化的数据湖仓。该方案利用亚马逊云科技弹性可扩展的计算服务与云上SAP工作负载，为客户683项业务流程提供强力支持，实现复杂业务场景流程化，从而显著提升业务运营效率。

在数据管理方面，亚马逊云科技的数据仓库助力“福智”项目以“零ETL”的方式实现数据分析现代化，统筹采购、库存、生产、销售与财务管理，在实现管控前置的同时提升各部门生产力。此外，该服务还在云上为客户构建信息中枢，成功实现数据流、业务流、资金流、实物流、凭证流“五流合一”，为福华化学包括智能工厂在内的后续数字化转型项目奠定了坚实的基础。

针对某领先跨国制药企业原有数据平台架构复杂、扩展性不足且难以支撑全球业务发展的痛点，德勤中国深度协同亚马逊云科技与Snowflake的生态伙伴力量，为客户提供了从架构设计到平台迁移的全周期端到端服务，共同推动现代化企业数据云平台的落地。在解决方案实施中，三方专业团队为该企业设计了覆盖原始层、清洗层、整合层到应用层的云端分层建模规范，构建起标准化且可复用的数据架构体系。

同时，基于Snowflake的高性能计算能力，通过实施分层ETL架构、开发通用处理函数并集成UC4统一调度，显著提升了数据处理的自动化水平与运维效率。在迁移过程中，德勤中国采用工程化手段系统化推进大规模数据迁移，并确保Snowflake与原平台并行运行及主数据实时同步，实现了业务无感知的平稳切换。该项目不仅保障了业务连续性，更将平台性能提升了6倍，凭借安全、高效、可扩展的云上数据体系赢得了客户的广泛信赖与认可。

写在最后

若将2023年视作人工智能的“破壁之年”，2024年为“场景试水期”，2025年是“工程化深水区”，那么2026年，AI正站在从“技术炫技”到“价值变现”的历史拐点。AI的真正的战场已转向“业务重构能力”，不是比谁的模型更聪明，而是比谁能让AI成为业务的“引擎”。在这一背景下，云正在从“基础算力载体”向“核心生产力工具”升级。生态伙伴间的深度绑定与价值共创成为助力企业AI转型的重要推动力。

”亚马逊云科技将持续把更多服务落地中国，同时通过提供全球业界领先的云和AI技术及服务、安全可靠合规的云服务、深厚的行业专长以及完善的本地化支持这四大核心优势，更好地服务于在华客户，包括进入中国的跨国企业和中国本土企业。我们希望与客户共同成长，倾听其对场景应用和行业应用的需求，利用我们的云和AI服务，帮助他们解决业务问题。“倪殿令表示。

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