新一代人工智能客户研究：不断变化的生成式 AI 格局中的亚马逊云科技合作伙伴机会

作者：雅各布·牛顿-格拉德斯坦，合作伙伴生成式人工智能卓越中心全球负责人

我们很高兴地宣布，我们针对亚马逊云科技合作伙伴的综合生成人工智能客户研究报告发布了第二版，该研究由亚马逊云科技合作伙伴生成人工智能卓越中心委托。

这项深入研究旨在为亚马逊云科技合作伙伴提供有关快速变化的生成式 AI 格局中的客户采用模式、购买旅程和战略优先事项的独家见解。该研究得出的一个结论显而易见：合作伙伴在弥合组织之间不同水平的人工智能成熟度方面发挥着至关重要的作用。超过 90% 的受访客户计划在未来 3 年内，在生成式 AI 部署的至少一个阶段与亚马逊云科技合作伙伴合作。

该研究调查了来自欧洲和北美 10 个国家的约 1,000 份答复，涵盖了从酒店和运输到电信和银行等 24 个优先行业。

我们向受访者询问了 60 多个问题，旨在提供有关 7 个感兴趣领域的见解：

• 生成式 AI 的采用：筛选相关地区和行业的 FTE 决策市场。筛选出不参与的受访者，并收集有关采用渠道的信息。
• 购买之旅：了解购买动机、过程和买家角色。收集生成式 AI 支出数据和定价模型。
• 关键购买标准：了解模型供应商、部署平台和合作伙伴的关键购买标准。收集有关云服务提供商的客户情绪。
• 架构决策：收集有关平台和模型供应商的信息。了解部署决策：多个供应商、开源模型。
• 痛点和机会：了解在采用、部署和整合方面的进展和障碍；包括风险、扩展和技能提升。
• 合作伙伴和外包：了解合作伙伴在外包场景中的作用，包括满意度。
• 纵向和横向深入研究：了解部门（横向）和行业（垂直）层面的用例。

主要行业变化和趋势

该研究表明，生成式人工智能的采用越来越多地遵循行业特定的模式，而不是跨领域的通用用例。这表明行业领导者正在围绕特定行业用例制定采用蓝图，而不是通用的横向用例。

与我们 2023 年的研究相比，尽管成本考虑因素在初始实验中已变得不那么重要，但它们仍然是扩展工作负载的主要因素。随着技术的成熟，投资回报率变得越来越重要，而强大的网络安全连续第二年继续成为平台选择的主要因素。

该研究深入探讨了关键领域，以帮助亚马逊云科技合作伙伴制定其生成式 AI 策略。调查中的示例问题和见解包括：

问题："贵公司在以下每个职能中实施生成式人工智能流程的旅程已经走了多远？"

洞察力：合作伙伴可以确定哪些业务职能在采用生成式人工智能方面最成熟，哪些业务职能仍处于早期阶段，从而使他们能够量身定制产品并相应地确定市场进入战略的目标——将资源集中在支持成熟领域的高级实施或为欠发达的功能提供基础产品上。

问题：该调查包括一系列问题，要求受访者对关键购买标准的重要性进行评分或排名，例如客户行业的专业知识、生成式人工智能技术的专业知识、管理数据准备服务的能力和部署后的客户支持。

洞察力：购买标准排名使合作伙伴能够使其价值主张和解决方案开发与客户最优先考虑的问题保持一致，从而有可能调整定价模式、功能开发或服务包，以更好地匹配客户的偏好。

问题："您的外包合作伙伴在您的下一代人工智能技术架构和模型/部署选择决策中的影响力如何？"

洞察力：了解他们在客户技术和部署决策中的影响力水平有助于合作伙伴评估其战略定位——高影响力意味着有机会深化咨询服务和解决方案架构，而较低的影响力可能表明需要加强思想领导力或技术能力。

亚马逊云科技合作伙伴的战略价值

该研究为合作伙伴提供了宝贵的见解，包括不同领域的详细角色分析、合作伙伴选择标准以及按行业划分的实施重点。

这项全面的研究为合作伙伴提供了客户数据点，以便为特定行业量身定制差异化产品、服务和市场走向信息。该研究还提供了对常见的生成式人工智能客户痛点的见解，以及有效解决这些难题、赢得更多工作负载并成功扩展生成式 AI 工作负载的可行措施。

访问研究和后续步骤

合作伙伴可以通过亚马逊云科技合作伙伴中心的 Generative AI 卓越中心访问综合研究和相关资源（需要登录）。可用材料包括特定行业的数据包、详细的用例文档以及实施研究中强调的关键领域的优秀实践，例如强大的网络安全实践。

我们鼓励合作伙伴在制定和完善生成式 AI 策略时利用这些见解。