超级账本平台Hyperledger Fabric和以太坊Ethereum架构的区块链服务。Amazon Elastic Inference 在EC2实例上相结合图形加快处置，以构建低成本的较慢推测运算。Amazon Marketplace for Machine Learning 获取上百可必要在Amazon SageMaker 上部署的机器学习算法和模型。

Amazon Textract 从完全任何文件中萃取文字和数据的光学字符识别服务。需要机器学习经验才可用于。Amazon Personalize 基于亚马逊网站用于的完全相同技术，获取动态个性化自定义和引荐的服务。

需要机器学习经验才可用于。Amazon Forecast 基于亚马逊网站用于的完全相同技术，获取精确的时间序列预测的服务。需要机器学习经验才可用于。AWS Outposts 在本地数据中心运营AWS基础设施，取得完全一致的混合架构体验。

接下来，我们将为你详尽讲解几个最重要的公布信息。AWS发售新的Inferentia机器学习芯片令人振奋的是，Andy Jassy在现场宣告了一款取名为Inferentia的新型专用机器学习芯片，他回应Inferentia将是一种低吞吐量、较低延后、持续性能极具成本效益的处理器。

Inferentia反对风行的框架，如INT8、FP16和混合精度。更加最重要的是，它反对多种机器学习框架，还包括TensorFlow、Caffe2和ONNX。当然，作为亚马逊的产品，它还反对来自风行的AWS产品的数据，如EC2、SageMaker和新的弹性推理小说引擎。

只不过，这款芯片不会在2019年月贩卖。此举被指出是AWS向英伟达和Google发动挑战——这两家在机器学习芯片市场目前维持领先优势。目前，运营在AWS上的TensorFlow有这么多（右图）。

AWS弹性推理小说将深度自学成本减少约75%会上，Andy Jassy宣告发售Amazon Elastic Inference，这项新的服务可让客户将GPU驱动的推理小说加快相连到任何Amazon EC2实例，并将深度自学成本减少多达75％。了解到，一般来说看见的P3实例GPU的平均值利用率大约为10％到30％，这对弹性推理小说十分浪费。Andy Jassy现场回应，现在不用浪费所有成本和所有GPU，Amazon Elastic Inference将是一个十分最重要的行业转变者，需要以极具成本效益的方式展开推理小说，限于于亚马逊SageMaker笔记本实例和终端，反对机器学习框架TensorFlow、Apache MXNet和ONNX。

月启动区块链服务：QLDB和Managed Blockchain虽然一年之前的Andy Jassy具体告诉他外界，AWS对区块链不感兴趣，但是今天，他却十分兴奋地宣告，AWS月发售2项区块链服务，一个是QLDB（Quantum Ledger数据库），另一个是AWS Managed Blockchain（管理区块链）。其中，用户用于QLDB的时候，需要参予建构类似于分类账单的应用程序等简单研发工作，数据的变更历史记录是不能逆的，并且用于加密技术。注意到，QLDB官网上也认为，QLDB也是无服务器的，因此它不会自动拓展以反对应用程序的市场需求，这意味著没要管理的服务器，也没要配备的加载或载入容许。而AWS Managed Blockchain作为一种托管地区块链服务，需要反对以太坊和Hyperledger Fabric。

Andy Jassy回应，AWS更喜欢的是Hyperledger Fabric——这各不相同他们告诉区块链网络中的成员数量，并且必须强劲的私有运营和功能。反对以太坊的功能不会稍迟几个月启动。

AWS将向混合云客户销售硬件，以便在他们自己的数据中心运营今天会上的一个重头戏是AWS与VMware的合作，VMware的CEO Pat Gelsinger也回到了Andy Jassy的舞台。右边微笑的就是VMware的CEO Pat Gelsinger（基辛格）他们联合宣告，VMware将月部署AWS的云服务，从明年开始，AWS将容许客户采购与其云服务完全相同的硬件，以通过取名为AWS Outposts的服务在其自己的数据中心中运营。该服务还将使用VMware设计的软件，有助融合两种运营环境。它将于2019年上市。

（录：VMware是全球桌面到数据中心虚拟化解决方案的领导厂商，可以称作“一个虚拟世界PC软件公司”，通过数据中心改建和公有云统合业务，2018财年全年收入79.2亿美元。）AWS Outposts“这对整个行业来说是一个十分最重要的声明，因为现在亚马逊将沦为一个内部硬件供应商。

两家公司未来都将出售新产品并共享收益。”Pat Gelsinger说道到。不过，环绕AWS Outposts的许多细节依然有点不确切，在专访环节，Andy Jassy并没透漏过于多，例如清楚地获取哪些硬件配备。发售首款不具备微型机器学习能力的全球自律赛车DeepRacerAndy Jassy只不过私下也是个体并育爱好者。

现场，他宣告了一个取名为AWS DeepRacer的全球自律赛车计划。在世界各地的比赛中，开发人员将需要在物理轨道上与其他人竞赛。亚马逊将举行AWS DeepRacer总决赛，并在明年的re：invent会议上授予AWS DeepRacer冠军杯。DeepRacer是一款1/18比例无线电掌控的自动驾驶四轮赛车，目的协助开发人员理解RL增强自学——这是亚马逊SageMaker中的一种机器学习功能。

它使用Intel Atom处理器，一个400万像素的摄像头，1080p分辨率， 多个USB端口和一个2小时的电池。目前的售价为399美元，但亚马逊预售订单现价为249美元。

这辆车将于2019年3月上市。发售SageMaker Ground Truth服务：自动打标签直到今天，标签任务仍由用户要求，然而AWS宣告正在发售SageMaker Ground Truth，这是一套训练集标签服务。用于Ground Truth，开发人员可以将服务指向存储数据的存储桶，并容许服务自动标记它，用户可以为全自动服务设置可靠水平，也可以将数据发送给人工。

就样子你喜欢一个员工，都可以让Ground Truth做到标签。其他，例如AI/ML产品矩阵、混合云家族等也悉数发布，在此就不赘述，必要上图。总结一个CEO用技术的方式已完成了一次绝佳的产品推介与品牌宣传。

“我们不坚信一种统治者世界的工具，我们只期望客户用于适合的工具来已完成准确的工作。”尽管Andy Jassy在现场一直这样特别强调，但是他的马拉松式的发布会不会给云同行带给更好的压力。Andy Jassy180分钟里最后一张PPT眼下，据Gartner公司称之为，全球公共云市场将在2021年快速增长至2780亿美元，低于今年的1760亿美元。

而2022年，AWS的销售额将超过710亿美元，这将使AWS的估值超过大约3500亿美元。微软公司、谷歌、阿里云于是以迎头赶上的当下，AWS企图之后维持2-5年的差距，不仅是收益上，堪称在技术上和洞见上。Andy Jassy实在，无论是谷歌还是微软公司，如果自由选择在短时间内尝试拷贝AWS的规模，效果认同是受限——“这些都是没经验的压缩算法。

”AWS之所以顺利，其内部完全一致的公式是注目客户的市场需求，并将他们对世界的观点全部都放到符合这些市场需求的Web服务上。凭借强劲的管理纪律、集中的团队以及数据驱动的运营计划和审查，AWS的管理运营并不断创新的方式被证明是一种竞争优势。在旋即的将来，AWS不会设想，新一代开发人员将会考虑到实例、服务器和集群，开发人员将专心于撰写软件或者有可能出售Lambda函数，这些服务将自动能用并相连到基础架构中的每个可以想象的领域。这就是接下来AWS要做到的工作。

于是以如同那句“云计算是个极大无比的市场，但依旧处在它的第一天而已”。眼下研究机器学习和人工智能领域所需的所有东西都还归属于早期的探寻，但未来云计算市场的风会怎样刮起，不会与AI、IoT、边缘等产生怎样的融合，变数仍然很多。但可以确认的是，云不仅不会回到今天的层面，它必定会推展新的产品、服务和商业模式的问世。

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