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　　报告中指出，如果将分析的63种生成式 AI 应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这一预测还未将所有的生成式 AI 应用计算在内，若将尚未研究的应用计算在内，生成式 AI 所产生的经济影响可能会翻倍。

　　事实上，自生成式 AI 全球爆火以来，已快速渗透至各行各业，带来了可观的效率与效益提升。以建筑设计领域为例，AIRI lab. 利用生成式 AI 技术为全球设计服务公司欧博设计提供支持。这项帮助使得400多名设计师将他们的出图时间从三周缩短至仅一天，预计可提升团队25%的人力效率。他们是如何取得这一显著成就的呢？

　　随着人工智能（AI）技术在不同行业中的用例持续增长，AIRI lab. 团队也看到了将 AI 应用于建筑领域的新机遇，计划推出基于生成式 AI 服务来支持设计师的日常工作。

　　AIRI lab. 联合创始人冯达源表示，“AIRI lab. 团队的目的是希望在建筑领域率先应用 AI 技术，让生成式 AI 成为设计师的助手，改变传统的概念图、效果图的冗长复杂的工作流程，缩短项目时间并简化工作复杂度。”

　　对于 AIRI lab. 团队来说，使用云服务提供商的云服务类产品自行部署文字生成图片的模型将充满挑战。AIRI lab. 团队在创立初期是一支只有4人所组成的团队，在有限的人力资源下不仅需要考虑基础资源的调度管理与运维，还需要在服务设计上进行模型微调以使其满足业务的需求。AIRI lab. 能够完美满足建筑领域设计公司的需求，利用云上托管、弹性资源伸缩以及大模型推理等能力，能够在控制成本的同时有效提升效率。

　　在经过综合考量后，AIRI lab. 选择了亚马逊云科技和 VERYCLOUD 专业云服务技术团队作为合作伙伴。2023年4月，AIRI lab. 团队与亚马逊云科技团队合作开始进行应用的迁移。

　　首先完成了从原有云服务器自建环境到使用Amazon SageMaker 云上托管机器学习服务的切换。AIRI lab. 团队基于 Amazon SageMaker 进行大模型部署，充分利用 Amazon SageMaker 完全托管服务的优势，在简单的实例设置向导中为模型选择合适的 GPU 实例与卷，同时依托于Amazon Auto Scaling的弹性资源伸缩并结合 Amazon SageMaker 所提供的异步推理能力，AIRI lab. 团队能够实现文字生成图片的传入请求并进行排队处理后以异步的方式输出，在成本支出和效率之间取得平衡。

　　其次，在托管式机器学习的基础上，E星体育AIRI lab. 团队采用了Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）完全托管式容器注册表，来为生成式 AI 应用提供容器映像管理以及应用程序映像和构件的部署，让容器化应用的发布变得更加简便。采用Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）为生成式 AI 应用程序提供托管的数据库服务，以满足生成式 AI 应用的用户数据管理等需求。借助亚马逊云科技各服务之间易于集成的特点，AIRI lab. 团队将 Amazon SageMaker 托管机器学习服务上运行的大模型结果直接输出并存储到Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)服务中，通过统一化的存储和全球访问能力为设计师和客户提供持久化的效果图存储与快捷的访问体验。

　　AIRI lab. 与亚马逊云科技和 VERYCLOUD 团队协同合作，通过设计业务的需求实现更好的架构规划，AIRI lab. 团队采用亚马逊云科技的全球多区域的 GPU 实例、Amazon Auto Scaling 制定符合业务需求的扩展计划，在工作时间使生成式 AI 能够提供满足业务需求的计算能力并在其他时间自动关闭，以减少成本的支出。

　　AIRI lab. 团队在迁移并完成基于亚马逊云科技托管服务的构建的概念验证后，仅用1个月就完成了原计划需要2至3个月才能实现的生成式 AI 效果图应用；该服务投入使用后，为超过400位设计师提供了文生图的便捷应用，每周有超过50名的设计师通过生成式 AI 应用获取创意启发，每人每天可以产生超过200张图片，实现了业务效率的大幅提升；不仅如此，该系统还改变了传统的出图方式与沟通流程，将效果图的出图时间从三周缩短到了一天，预计提升团队25%的人力效率。

　　AIRI lab. 团队与亚马逊云科技以及 VERYCLOUD 的合作，让建筑领域设计公司获得了效率的提升与时间和成本的双重节约。未来， AIRI lab. 团队将继续与亚马逊云科技合作，共同推进人工智能在设计行业中的创新，并计划在生成式预训练 Transformer 模型（GPT）领域采用亚马逊云科技的托管服务完成基础模型的尝试，针对建筑设计行业的需求实现微调与定制化，让人工智能更好为业务服务，为世界带来更多富有创意的建筑设计作品。

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