本报记者 谭伦 深圳报道
随着近年来企业数字化转型的深入，海量非结构化数据的处理与价值挖掘成为企业竞争的关键。据Gartner测算，从2019年到2024年，包括各类文本、图片、视频、音频在内的非结构化数据容量增加了2倍。企业花费大量成本长期存放这些数据，却常未能带来满意的附加价值。
而在生成式AI出现后，企业数据的灵活管理与价值释放，正在进一步变得便捷。如何借助AI将其转化为可落地的应用，也成为企业能否赢得AI时代主动权的关键命题。
在近日举办的亚马逊云科技出海大会上，作为开源向量数据库Milvus的缔造者的Zilliz合伙人与产品负责人郭人通向《中国经营报》记者表示，Zilliz正在通过亚马逊云科技提供的全球基础设施和生成式AI能力，为各类企业构建多样化、高可用、合规且可扩展的向量数据库解决方案，助力企业高效应对AI时代的挑战。
“如果把人工智能的发展分为上、下半场，上半场主要是利用大规模数据训练AI能力；而下半场，则是AI能力反过来深入行业，产生海量关键数据。企业更需关注如何挖掘数据价值，实现AI应用快速落地。”郭人通表示。
构建AI数据新基建：向量数据库的全球化演进
在郭人通看来，承接上、下半场趋势的“桥梁”，正是向量数据库。
自2018年起，Zilliz便前瞻性地投入向量数据库系统的研发，其开源产品Milvus目前在GitHub上已获得超过3万星标，并形成了全球最大的向量数据库社区。Milvus 2.0版本采用面向云原生的组件级弹性扩展架构，构建了计算与存储深度解耦的底座，能够处理包括文本、图像、音频等在内的多模态向量数据，满足当下以Embedding为核心的AI场景需要。
借助亚马逊云科技提供的弹性计算服务Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、容器编排Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)和高性能低成本的Amazon Graviton3实例，Zilliz得以为不同客户负载场景提供性能型、容量型、存储扩展型等多样化实例组合，在美国西部业务完成首次部署上线花费三周后，每新增一个新区域平均仅需三天时间。
“向量数据库是连接传统业务数据与AI应用的关键环节。Zilliz通过亚马逊云科技的全球基础设施，快速为不同类型用户构建定制化数据库服务，实现全球8大区域部署，覆盖北美、欧洲和亚洲。”郭人通介绍道。
在AI生态集成方面，Zilliz原生对接Amazon Bedrock基础模型和Amazon SageMaker平台，支持复杂的Embedding生成和检索任务。用户可直接调用多种基础模型，将非结构化数据如文档、图像、视频等转化为向量，并构建复杂的RAG（检索增强生成）与智能体（Agent）系统。这种集成能力显著提升了企业AI系统的开发效率与数据利用率。
全链路赋能：多维场景中的“云上落地法则”
“在AI进入行业深水区后，企业最关注的是能否‘卷赢’——以低成本、高效率在海量数据中挖掘价值。”郭人通强调，而Zilliz正是为此目标而打造“极致弹性”的云原生向量数据库。
以某知识库与智能体平台企业为例，Zilliz为其提供了基于Amazon EC2的混合多租方案，使其在支持上百家中小客户AI应用落地的同时，热数据查询性能提升3倍、冷数据服务成本降至一半以下，且几乎完全消除了数据库运维成本。另一家跨境电商企业，引入Zilliz Cloud基于亚马逊云科技提供的向量数据库服务，为其构建了涵盖存储、访问、审计与合规的完整安全防护体系，有效满足全球多地的合规要求。
在全球化市场拓展方面，亚马逊云科技的Marketplace也成为Zilliz打开销售新通路的“加速器”。通过上架亚马逊云科技Marketplace，Zilliz实现了对数百家海外企业级客户的有效触达，显著降低销售成本并提升品牌曝光。
“亚马逊云科技提供了覆盖全球的基础设施、稳定可靠的云和生成式AI服务、完善的安全合规体系及全球营销网络，为Zilliz全球业务扩张提供了有力支撑。”郭人通指出。
对此，在本次大会期间，亚马逊云科技中国区行业集群总经理沈涛也再度强调，过去十余年，亚马逊云科技始终站在支持中国企业出海的最前沿，提供全球一致的服务能力、开发工具与合规资源。 亚马逊云科技与Zilliz等合作伙伴一起，为出海企业提供更完整、更专业、更合规、更体系化的一站式服务，帮助中国企业持续在全球提升业务竞争力，航向深蓝。
展望未来，郭人通表示，Zilliz与亚马逊云科技将在技术、商务与生态三个层面继续深入合作——包括持续优化大规模向量数据库的弹性与可扩展性、拓展企业级SaaS与BYOC部署选项，以及共建面向全球开发者社区的示例工具集与文档体系。
“我们相信，AI下半场的数据飞轮才刚刚启动，Zilliz与亚马逊云科技将继续构建AI时代的数据底座，助力全球企业释放真正的数据价值。”郭人通最后表示。
（编辑：张靖超 校对：颜京宁）
