Uber深化與AWS合作 運用雲端基建及AI晶片強化核心服務

全球領先的共乘與送餐服務平台Uber，正積極運用Amazon Web Services (AWS) 的雲端基礎設施，拓展其AI能力，以提升營運效率及用户體驗。市場消息指，Uber正透過使用AWS Graviton執行個體，支援其關鍵的Trip Serving Zones系統，並已開始在AWS Trainium上試行訓練部分AI模型，旨在實現更快速的乘客與外送夥伴配對、優化全球需求處理，並為每日數百萬用户提供更智能、更個人化的服務體驗。 Uber的Trip Serving Zones系統，作為每次乘車和外賣服務背後的即時基礎設施，需在毫秒間進行數百萬次預測，並精準處理定位資訊，以確保服務流程的順暢。為此，Uber正擴大應用AWS的運算、儲存及網路服務，為Trip Serving Zones的實時運作提供強力支援。透過將更多工作負載部署於AWS Graviton，Uber不僅能有效降低能源消耗，同時能迅速應對服務需求高峯，顯著減少延遲並優化營運成本。Graviton的高效能亦能支援部分關鍵的即時運算任務，在不影響服務可靠性、可用性或安全性的前提下，加快乘客與駕駛的配對速度。 Uber工程副總裁Kamran Zargahi表示，Uber的營運規模龐大，每毫秒的效能都至關重要。將更多Trip Serving工作負載轉移至AWS，極大提升了其營運的靈活性，使其能夠更快地配對乘客與駕駛，並在不中斷服務的情況下，有效處理外賣訂單的需求高峯。 此外，Uber已著手試用AWS Trainium，訓練部分支援其應用程式的AI模型。這些模型負責分析數十億次乘車及送餐數據，以精準決定派遣哪位司機或送餐人員、計算預計抵達時間，並向客户推薦最合適的送餐選項。在如此大規模下訓練AI模型，需要極其龐大的運算能力，而Trainium則能以高效能且具成本效益的方式，滿足這項嚴苛需求。隨著模型持續從海量行程數據中學習，Uber得以為全球客户提供更快速的配對、更精確的預計抵達時間，以及更個人化的推薦，從而助他們更快抵達目的地並提早收到外賣。 Zargahi進一步指出，透過在Trainium上試行部分AI模型，Uber正為每一次用户體驗建立更智慧的技術基礎，使公司能更專注於服務每天使用Uber的廣大用户羣。 AWS北美區副總裁兼總經理Rich Geraffo表示，Uber是全球對即時性要求最高的應用程式之一，AWS很榮幸能為其全球營運提供重要的基礎設施支援。他強調，AWS正協助Uber為數億用户提供可靠服務，並以AI驅動的體驗定義共乘及按需送餐的未來。