2020年 5 月 12 日，亚马逊云服务 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布，Amazon SageMaker 在由西云数据运营的 AWS 中国 (宁夏) 区域和光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域正式上线。
Amazon SageMaker 在中国的上线使中国用户获得一系列新发布的工具，例如弹性 Notebook、实验管理、模型自动创建、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等功能，所有这些工具都封装在首个面向机器学习的集成开发环境(IDE) Amazon SageMaker Studio 中。截至目前，亚马逊已在全球 24 个区发布新产品，中国北京区和宁夏区分别是第五个和第六个区。
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助开发者和数据科学家快速地规模化构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型，于 2017 年 在 re:Invent 大会上推出。
2020 年 Gartner 发布的《云 AI 开发者服务魔力象限》报告将 AWS 评委领导者，主要因为其推出的自动生成机器学习模型工具 SageMaker AutoPilot 受到了广泛好评。SageMaker AutoPilot 模块可实现完全可视化、可控的自动化模型构建过程。
Gartner 预测，到 2023 年，超过 40％ 的开发团队将使用自动化机器学习服务，来构建向其应用程序中添加 AI 功能的模型，而在 2019 年这一比例还不到 2％；到 2025 年，将有 50％ 的数据科学项目实现自动化，从而缓解目前 AI 人才短缺的问题，可见自动化机器学习的重要性正在日益凸显。
在媒体沟通会中，AW S首席云计算企业战略顾问张侠介绍了更多关于 SageMaker 及其新发布功能的信息：
1. SageMaker Studio 推出了哪些新功能？
张侠： Amazon SageMaker 在中国的上线使中国客户获得一系列新发布的工具，包括前段弹性笔记本 Jupyter Notebook，可以做前段的准备、算法模型选择，是一个可以互动的平台。还包括实验管理 Experiments、模型自动创建 Autopilot、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等功能，所有这些工具都封装在首个面向机器学习的集成开发环境(IDE) Amazon SageMaker Studio 中。
其他次要功能还包括 SageMaker Processing，在事前、事后对数据做一些处理和分析作业。另外，我们还推出了 Neo，训练一次可在多处运行，提高性能。
2. SageMaker是否会有新的内置算法、新的框架和新功能的支持计划？
张侠： SageMaker 其实算法、框架和功能是随着时间随时增加的，有时候还有一些调优，除了这个以外，其实我们还有一个 AWS Marketplace，一些合作伙伴和客户会把自己的模型、算法、框架都随时贡献出来。
3. 继 Neo 之后，AWS 是否有开源新技术的规划？
张侠： 实际上我们在整个 SageMaker 人工智能平台里面，多个方位、多个角度，从框架到算法，都经常会融进一些开源的内容。我这儿跟大家报告一下，两周之前，在 PYTORCH 方面，我们刚宣布了一个 Torch Serve 的开源模型，是 PYTORCH框 架下的，所以开源产品是随时都会推出的。
4. 亚马逊的机器学习服务是否会采用自研芯片？为了提升服务能力或效果，AWS 是否需要自研芯片？如何看待人工智能芯片的说法？
张侠： 其实亚马逊最近芯片方面有所创新，也推出了一些新的内容。我们在中国今天还有一个消息，我们推出了基于亚马逊芯片 Graviton2、M6G 的虚机实例，顺便给大家介绍一下。我们推出了一款芯片叫 Inference，这款芯片去年首次公布，今年基本上进入了虚机 INF1 进行绑定，可以用来做推理。
为什么我们在机器学习里选用推理这个角度，自己研制芯片？是因为我们在机器学习的使用过程中发现，机器学习建模以后，在部署中会有反复的大量使用，这涉及到推理的过程。所以，推理相对来说是一个比较新的应用范畴，比较适合通过自研芯片创新，把它做得更好。
5. 当前数字化转型的大背景下，各种智能设备包括边缘智能等应运而生，而这里的核心在于数据。从边缘侧到云端，亚马逊 AWS 是如何助力各行业挖掘数据潜力的？
张侠： 这是一个很重要的发展的方向。确实现在数据很多是来自于移动端和各种各样的装置设备，它们构成了整个物联网。如大家所知，AWS 服务 AWS Greengrass（绿草）是专门来处理边缘计算的。IoT 里面有很多很多具体的服务，其中我们有一些机器学习的服务其实已经推进到其中，机器学习的 Inference 在 Greengrass 的边缘专门有一个服务，把机器学习推理部署在Greengrass 边缘站点上。
还有一个大的发展的方向就是 5G，在 re:Invent 上我们推出了 AWS Wavelength 服务，实际上是把一些云计算的内容，比如一些计算的、存储的内容，直接部署到运营商的 5G 网络前端站点。