圖像能夠輕易地吸引我們的注意力，人類的大腦能在不到 0.1 秒的時間內處理一幅圖像。在 AI 的世界裏，最引人注目的進展之一就是視覺藝術的領域。生成式 AI 可以按文字瞬間創作出引人入勝的圖像作品。
建立的視覺內容數量正在急劇上升，但企業自行開發模型並不容易。首先，開發者要在性能和成本之間做出取捨。如果想快速訓練這個大型模型或更改自定義模型，就需要在多個 GPU 上部署它們，令價格十分高昂。其次，許多生成式 AI 程式都是以人機互動為設計考量，因此需要用戶隨時隨地都能存取。如果仍然使用傳統的 ML 加速器和本機部署就顯得非常困難。
針對以上困難，AWS 都有對應的解決方案。例如 AWS Influential 是一個低成本的雲端深度學習模型運行平台。還有 AWS Trainium，它是針對 LLM 和擴散模型的最具成本效益和高性能的訓練解決方案。最大化性能和控制成本的能力，是為什麼許多領先的 AI 初創公司，如 Anthropic、Hugging Face 和 Stability AI 都選擇在 AWS 上運行的原因。
亞洲品牌科技公司 Gusto Collective 採 AWS 技術開發
Gusto 在已落地使用生成式 AI 超過兩年，無論是在編碼、產品管理還是內容生成方面。生成式 AI 的能力助客戶品牌進行大規模的個人化互動。當今的消費者越來越期待高水平的個人化體驗，包括推薦和獎勵。如果做得好，這對於參與度、留存率和顧客終身價值（LTV）有著巨大的正面影響。
而品牌最大的擔憂之一是，儘管他們希望創造力和提供獨特體驗同樣重要的是保持品牌的一致性和品牌敏感性。品牌在其知識產權使用、顏色、品牌資產以及它們之間的關聯性上通常有非常嚴格的指導方針。這也是為什麼許多品牌在大規模部署生成式 AI 時面臨困難，以及許多概念驗證（POC）在最後一刻未能投入生產的原因之一。
針對這一困境， Gusto 推出了以 AWS 平台開發的 AI 照相亭。這款生成式 AI 產品能將品牌活動中的照片體驗轉變為用戶在品牌故事中被突出展示的超個人化機會。照相亭運作分為四個關鍵階段。初始化階段，當用戶進入時，會將其與特定的藝術和內容風格相聯繫，這可以通過各種數碼互動來實現。然後是拍照。該照片會傳遞到 AI 引擎來建立風格化的內容。這就是 AWS 發揮作用的地方，無論內容是圖像到圖像、圖像到文字、圖像到影像以及影像到影像，它都具有優異的處理能力。最後，圖像會發送到用戶，讓他們可以收集和分享，鼓勵他們與建立品牌互動，協助提升品牌價值。
Gusto 與客戶溝通時了解到他們的方案需要做到更好地利用資源、提高性價比、增強韌性和可擴展性。因此，他們選擇了 AWS，調整推理晶片以支援 EKS 容器中的擴展推理，並利用 AWS 建立可擴展的解決方案，以實現以上目標。
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