。因此，企业在选择云服务提供商时，不仅要关注其技术实力与服务水平，更要重视其安全保障措施与合规认证情况。例如，数据加密技术、访问控制机制以及安全审计体系等，都是衡量云服务提供商安全性的重要指标。此外，如何打破数据孤岛的技术与流程成为另一难题。Uwem Ukpong指出，数据碎片化与部门间技术壁垒是企业打破数据孤岛面临的主要障碍。“企业内部数据往往分散存储在不同的部门与系统中，数据格式、标准与质量各异，缺乏有效的整合与共享机制。”在他看来，要解决这一问题，企业首先需要建立统一的数据规范化与标准化流程，对数据进行清洗、治理与集中管理，确保数据的准确性与一致性。在此基础上，构建数据分析与应用模型，实现数据价值的挖掘与利用。然而，这一过程需要投入大量的人力、物力与时间，对一些中小企业而言，技术与资源的限制使其难以有效推进。在大模型竞争赛道上，最终能承担得起从头构建大模型高昂成本的公司将寥寥无几，其中，发挥各自的独特优势就成为获客的关键。在Uwem Ukpong看来，亚马逊云科技拥有遍布全球的基础设施和合作伙伴网络，这使得客户能够实现跨国部署和全球协作，提高了业务效率和灵活性。同时，亚马逊云科技还与全球合作伙伴建立了合作关系，共同为客户提供服务和解决方案。然而，在国内市场，亚马逊云科技也面临着一些挑战。一方面，由于国内市场的法规环境和客户需求与海外市场存在差异，亚马逊云科技需要不断适应和调整其产品和服务策略；另一方面，本土云服务提供商在价格、服务响应速度和本地化支持等方面具有优势，对亚马逊云科技构成了一定的竞争压力。对此，Uwem Ukpong表示，亚马逊云科技的重点更多在于更贴近实际需求的服务。“在帮助客户构建生成式AI解决方案的过程中，我们发现企业选择的生成式AI应用场景也在逐渐迭代升级，从原先简单的生成式AI尝试例如对话式聊天机器人，过渡到内容、图像、视频等多媒体内容生成，以及数据洞察与决策等。”“行业应用”成为云厂商市场竞逐的关键按照业界著名的技术发展曲线（Gartner Hype Cycle）来衡量，生成式AI的发展进程已顺利越过第二阶段峰值期，稳步踏入规模化应用的关键阶段。尽管未来可能会经历一段因期望落差而产生失望情绪的时期，但这也是新兴技术发展的常见路径。随着越来越多的AI应用在各行业落地生根，生成式AI正逐步褪去“炒作”的外衣，展现出其切实的应用价值与商业潜力
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