美国当地时间11月29日，亚马逊云科技全球渠道与联盟副总裁Ruba Borno发表主题演讲，宣布多项重磅合作伙伴政策。
Ruba 博士在演讲中指出：成功就是永远保持儿时的好奇心，实现梦想的关键是身后拥有最好的团队。而亚马逊云科技就是合作伙伴背后最好的支撑。
亚马逊云科技生成式AI卓越中心（Generative Al Center of Excellence）发布
亚马逊云科技生成式AI卓越中心面向所有亚马逊云科技合作伙伴网络（APN）成员开放，提供丰富的教育和培训资源，这些资源将人工智能的潜力与不断发展的生成式AI工具、应用和用例结合起来，进而提升客户体验。
该中心包含来自生成式AI解决方案提供商和业界领导者的内容分享，为不同规模、成熟度和领域专长的亚马逊云科技合作伙伴提供在生成式AI领域建立专业知识和解决方案的途径，从而推动企业应用生成式AI。
生成式AI卓越中心不仅为合作伙伴提供了具有指导性的学习路径，以及精选的互动课程，还通过论坛来促进与合作伙伴的知识共享和交流，推进生成式AI的思考和应用。中心提供的专业内容涵盖技术性和非技术性，展示了生成式AI的最新发展和见解。这些资源包括针对行业培训、特定用例的最佳实践，以及关于垂直应用的深入思想领导力。
生成式AI卓越中心帮助合作伙伴熟悉及利用亚马逊云科技原生的服务构建应用。中心还提供关于第三方基础模型（FMs）、应用和开发工具的培训，以支持客户多样化的业务需求。此外，中心还分享独特的行业视角、开发和部署人工智能的不同方法等。
生成式AI卓越中心目前已包括Anthropic、波士顿咨询、凯捷、Cohere、IBM、麦肯锡、英伟达和 Pinecone等合作伙伴的内容。
亚马逊云科技重磅发布4项全新能力认
亚马逊云科技韧性工程能力认证（Resilience Competency）：获得该能力认证的合作伙伴可提供专业咨询或工程服务，在韧性设计、韧性运营和韧性恢复三大类别达到亚马逊云科技的技术标准，通过提供定制化的指导和解决方案，助力客户增强云中关键工作负载的可用性、韧性和业务连续性。
亚马逊云科技服务构建能力认证（Built-in Competency）：服务构建能力合作伙伴的解决方案可自动化部署亚马逊云科技原生服务和合作伙伴软件，从而简化和精简部署体验，降低成本，并提高运营效率和安全性。同时，这些解决方案在亚马逊云科技Marketplace上可用，旨在按照亚马逊云科技最佳实践，在多账户环境中进行自动化、配置和扩展，为企业提供一致的体验，以实现更快地业务增长。
亚马逊云科技网络责任保险能力认证（Cyber Insurance Competency）: 通过亚马逊云科技安全中心，企业（尤其是中小型企业）可轻松地从整合了安全态势评估的保险公司找到经济实惠的保单。通过获得该能力认证的合作伙伴， 企业可以获得网络责任保险的预估报价，购买计划和安全和恢复服务的保障，快速实现安全性和弹性的要求。
亚马逊云科技广告和营销技术能力认证（Advertising and Marketing Technology Competency）：合作伙伴可在受众和客户数据管理、隐私增强型数据协作、广告平台、广告智能与测量、以及数字客户体验五个领域为客户提供定制化且具有成本效益的服务和解决方案，帮助品牌、媒体出版商、代理商和技术公司等提高数据互操作性，能够更轻松的在云中进行创新。
亚马逊云科技Marketplace推出2项新功能，助力合作伙伴加速商机
亚马逊云科技Marketplace为合作伙伴提供了有效的业务拓展渠道。根据2023年亚马逊云科技委托 Forrester 开展的《总体经济影响（Total Economic Impact）》研究报告显示，合作伙伴在亚马逊云科技Marketplace可实现投资回报率达234%，销售周期加快50%，销售规模增长4至5倍。
亚马逊云科技Marketplace推出SaaS Quick Launch功能（SaaS Quick Launch），这一全新部署选项将帮助企业减少在亚马逊云科技之上配置和启动第三方SaaS产品所需的时间和资源，将部署过程变得简单、快速和安全。
亚马逊云科技Marketplace推出卖家APIs功能（APIs for sellers），为合作伙伴提供了更高效的集成方式。通过API，卖家能够轻松管理产品列表、报价、以及搜索、阅读协议，实现业务流程的自动化，从而节省时间和成本。
亚马逊云科技 CEO Adam Selipsky 做客对话时谈到，亚马逊云科技不可能孤军奋战，而是与合作伙伴在科技、道德、可持续发展、同盟、动物保护基金等方面一起合作，共同成就伟业。在一起，把不可能变成可能。
Ruba 博士在接受媒体采访时谈到，此次亚马逊云科技推出五项Amazon SageMaker新功能，助力规模化开发应用模型，包括：Amazon SageMaker HyperPod通过为大规模分布式训练提供专用的基础架构，将基础模型的训练时间缩短了高达40%；Amazon SageMaker Inference通过优化加速器的使用，平均降低50%的基础模型部署成本，并平均缩短了20%的延迟时间；Amazon SageMaker Clarify能够让客户更轻松地根据支持负责任的AI的参数，迅速评估和选择基础模型；Amazon SageMaker Canvas功能帮助客户通过自然语言指令加速数据准备，并仅需几次点击即可使用基础模型进行模型定制。
