原計(jì)劃30人18個(gè)月的項(xiàng)目，現(xiàn)在6人76天完成。

這是re:Invent 2025上，亞馬遜云科技展示的內(nèi)部使用Kiro autonomous agent的實(shí)際效果。這個(gè)AI Agent與開發(fā)流程并行運(yùn)作，自動(dòng)化完成從功能交付、缺陷分類到提升代碼覆蓋率等一系列任務(wù)，它像資深開發(fā)者一樣工作，但效率是人的數(shù)倍。

12月初，拉斯維加斯的re:Invent 2025上，亞馬遜云科技CEO Matt Garman站在臺上，給出了一個(gè)判斷：“Agentic AI技術(shù)正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，從‘技術(shù)奇跡’轉(zhuǎn)變?yōu)槟芴峁?shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的實(shí)用工具。”他預(yù)計(jì)，未來將有數(shù)十億Agents在各行各業(yè)廣泛運(yùn)行，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)10倍效率提升。

更關(guān)鍵的數(shù)據(jù)是：Amazon S3存儲超過500萬億個(gè)對象，每秒處理超過2億次請求；超過一半的CPU容量來自Amazon Graviton處理器；托管生成式AI服務(wù)Amazon Bedrock有超過50個(gè)客戶已處理超1萬億個(gè)token。

而從行業(yè)看，轉(zhuǎn)折的信號已經(jīng)非常明顯。過去兩年，AI產(chǎn)業(yè)的敘事圍繞著“誰訓(xùn)練出最強(qiáng)大模型”展開，資本追逐參數(shù)規(guī)模、Benchmark排名、技術(shù)突破。但在2025年，問題變了：誰能讓AI真正進(jìn)入企業(yè)的生產(chǎn)流程？誰能把算力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力？

這是云計(jì)算下半場的核心命題，而AI Agent，正在成為這場競爭的新戰(zhàn)場。

重構(gòu)AI生態(tài)

在re:Invent大會上，亞馬遜云科技并未局限于單一芯片或模型的“軍備競賽”，而是系統(tǒng)性地披露了其覆蓋從基礎(chǔ)設(shè)施、大模型到Agent工具鏈等全棧式創(chuàng)新圖譜。

自研芯片Amazon Trainium系列產(chǎn)品的快速迭代，核心始終錨定“能效比”這一關(guān)鍵指標(biāo)——即每瓦特電力可承載的AI任務(wù)處理能力。當(dāng)前，訓(xùn)練與推理的成本控制已成為AI商業(yè)落地的核心瓶頸，而能效比的持續(xù)優(yōu)化，直接決定了AI技術(shù)規(guī)模化部署的可行性與商業(yè)價(jià)值兌現(xiàn)效率。

其中，Amazon Trainium3 UltraServers是亞馬遜云科技首款搭載3納米工藝的AI芯片的服務(wù)器，計(jì)算能力比Amazon Trainium2提升4.4倍，內(nèi)存帶寬提升3.9倍，每兆瓦算力處理的AI token數(shù)量提升5倍。一個(gè)典型的例子是，在運(yùn)行OpenAI的GPT-OSS-120B模型時(shí)，每兆瓦輸出token數(shù)是上一代的5倍以上，實(shí)現(xiàn)超高能耗比。

自研芯片的好處在于成本可控、供應(yīng)鏈安全、差異化競爭。

亞馬遜云科技還首次披露了Trainium4芯片，承諾將較上一代實(shí)現(xiàn)6倍的FP4計(jì)算性能、4倍內(nèi)存帶寬和2倍高內(nèi)存容量，持續(xù)鞏固亞馬遜云科技在AI芯片領(lǐng)域的長期卓越地位。

另一方面，與英偉達(dá)的深度合作，則確保了在最復(fù)雜工作負(fù)載上頂尖算力的可用性與穩(wěn)定性。

亞馬遜云科技構(gòu)建了一個(gè)開放的模型生態(tài)。

一方面，Amazon Bedrock平臺新增Gemma、Mistral、Kimi、MiniMax最新系列等開源模型，一年間模型數(shù)量近乎翻倍，為企業(yè)提供豐富的 “貨架式選擇”，保障了企業(yè)的靈活性與自主權(quán)；另一方面，自研Amazon Nova 2系列基礎(chǔ)模型家族精準(zhǔn)覆蓋高性價(jià)比、復(fù)雜任務(wù)處理、語音交互、多模態(tài)等細(xì)分場景，尤其Nova 2 Omni是業(yè)界首個(gè)支持文本、圖像、視頻和語音輸入，同時(shí)生成文本和圖像輸出的推理模型。它支持多模態(tài)理解、圖像生成和自然語言編輯，以及語音轉(zhuǎn)錄，大幅簡化多模態(tài)應(yīng)用開發(fā)流程。

如果說芯片與模型是AI生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施，那么AI Agent就是激活商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵抓手。Garman 強(qiáng)調(diào)，前沿Agent必須具備三大特征：自主決策、橫向擴(kuò)展、長時(shí)運(yùn)行——這意味著它們不再是被動(dòng)響應(yīng)的聊天機(jī)器人，而是能主動(dòng)完成端到端任務(wù)的“數(shù)字員工”。

大會期間，亞馬遜云科技發(fā)布了一系列旨在降低Agent構(gòu)建門檻、確保安全可控、并極大拓展其能力邊界的前沿工具。

縱觀一系列布局，一個(gè)清晰的戰(zhàn)略意圖浮出水面：在業(yè)界仍為模型參數(shù)或算力規(guī)模競賽時(shí)，亞馬遜云科技已將競爭維度升至“全棧工程化能力”的構(gòu)建。它的目標(biāo)不再是僅僅提供作為“水電煤”的算力資源，而是致力于成為支撐社會經(jīng)濟(jì)整體智能轉(zhuǎn)型的“價(jià)值實(shí)現(xiàn)平臺”。這個(gè)平臺不僅要提供先進(jìn)的工具，更要提供確保這些工具能夠被安全、合規(guī)、高效使用的完整信任框架與操作范式。

事實(shí)上，這一戰(zhàn)略也凸顯了云計(jì)算核心屬性的重要性——安全性、高可用性、彈性與成本優(yōu)化能力在AI時(shí)代更為關(guān)鍵，也印證了“AI不是顛覆基礎(chǔ)設(shè)施，而是放大核心價(jià)值”。

AI Agent 引爆效率革命

在AI商業(yè)化的宏大敘事中，一個(gè)至關(guān)重要卻常被忽略的真相正變得清晰：對于大多數(shù)企業(yè)來說，AI的最大價(jià)值不是創(chuàng)造新東西，而是解決舊問題。亞馬遜云科技及其合作伙伴的實(shí)踐，正在將這一認(rèn)知轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的路徑。

AI Agent作為一種新型生產(chǎn)力工具，其價(jià)值首先體現(xiàn)在對復(fù)雜、重復(fù)的工作實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。例如技術(shù)債務(wù)每年在美國造成約2.4萬億美元的成本，70%的IT預(yù)算用于維護(hù)歷史系統(tǒng)。Amazon Transform custom幫助客戶從各類歷史平臺遷移，包括VMware、大型機(jī)以及Windows.NET等。數(shù)據(jù)顯示，全棧Windows現(xiàn)代化速度提升5倍，消除70%的維護(hù)成本。Amazon Transform custom已經(jīng)分析了十多億行大型機(jī)代碼，并將關(guān)鍵系統(tǒng)與應(yīng)用逐步遷移至云端。

該產(chǎn)品的價(jià)值在于，AI Agent正在重新定義“工程能力”的邊界，它讓一個(gè)痛苦、耗時(shí)、高風(fēng)險(xiǎn)的工作有了自動(dòng)化的驅(qū)動(dòng)。企業(yè)不需要招聘大量工程師，花費(fèi)數(shù)年時(shí)間遷移歷史系統(tǒng)，而是可以用Agent更短地完成。據(jù)介紹，加拿大航空、Experian、QAD、Teamfront、湯森路透和Verisk等企業(yè)正使用Amazon Transform custom以減少技術(shù)債務(wù)。

對于像索尼這樣擁有深厚數(shù)據(jù)資產(chǎn)的巨頭，AI Agent的價(jià)值則體現(xiàn)在對內(nèi)部流程的極致優(yōu)化與數(shù)據(jù)價(jià)值的激活上。基于亞馬遜云科技構(gòu)建的索尼Data Ocean每天處理來自500多個(gè)數(shù)據(jù)源的760TB數(shù)據(jù)，在使用Amazon Bedrock構(gòu)建企業(yè)大語言模型的兩年時(shí)間里，擁有了57000名用戶，每天處理超過15萬個(gè)推理請求。他們將Amazon Bedrock AgentCore置于Agentic AI系統(tǒng)中心，微調(diào)Amazon Nova 2 Lite模型，目標(biāo)是將索尼的合規(guī)審查與評估流程效率提升100倍。

“這不是簡單的效率提升，而是業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)。”一位業(yè)內(nèi)人士對記者表示。當(dāng)AI Agent能夠自主處理大量重復(fù)性工作，企業(yè)可以用更少的人力做更多的事，或者讓團(tuán)隊(duì)專注于更高價(jià)值的創(chuàng)新。尤其是索尼Data Ocean的案例，都是AI進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境的證明。這些案例的ROI更容易說服企業(yè)買單。

在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，Druva的實(shí)踐進(jìn)一步驗(yàn)證了AI Agent的實(shí)用價(jià)值。Druva產(chǎn)品AI副總裁David Gildea表示：“在以往，當(dāng)數(shù)據(jù)備份失敗時(shí)，客戶往往需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)，在數(shù)十個(gè)系統(tǒng)中手動(dòng)排查日志。通過AI Agent，客戶可以獲得即時(shí)分析和數(shù)據(jù)恢復(fù)。”

而金融信息巨頭S&P Global的案例則更具代表性。其內(nèi)部Agentic工作流平臺Astra將新應(yīng)用部署時(shí)間從“幾周”壓縮至“幾分鐘”。這一飛躍的背后，是Amazon Bedrock AgentCore提供的控制策略、可觀測性與評估框架，確保 Agent在高度自動(dòng)化的前提下，依然滿足金融行業(yè)對審計(jì)、合規(guī)與行為可追溯的嚴(yán)苛要求。

這些跨行業(yè)的案例共同指向一個(gè)結(jié)論：AI正在成為企業(yè)運(yùn)營的“新一代自動(dòng)化”底座。這意味著AI的商業(yè)化已進(jìn)入“實(shí)用主義”階段。企業(yè)不再為“是否使用AI”而爭論，而是聚焦于“如何安全、可控、可衡量地用AI解決具體業(yè)務(wù)痛點(diǎn)”。

可以說，AI的商業(yè)化落地，正從面向消費(fèi)者的、顯性的“應(yīng)用創(chuàng)新”，堅(jiān)定地轉(zhuǎn)向面向企業(yè)的、隱性的“過程創(chuàng)新”。這釋放了產(chǎn)業(yè)成熟度的一個(gè)關(guān)鍵信號。它意味著企業(yè)客戶對AI的評估標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)從對AI本身的新奇度，徹底轉(zhuǎn)向了ROI的安全合規(guī)保障。

對于企業(yè)而言，擁抱AI Agent的關(guān)鍵不在于追逐技術(shù)熱點(diǎn)，而在于梳理自身核心痛點(diǎn)，找到AI能力與業(yè)務(wù)需求的結(jié)合點(diǎn)，通過“小步快跑、快速驗(yàn)證”的方式，逐步實(shí)現(xiàn)從 “流程優(yōu)化” 到 “范式重構(gòu)” 的價(jià)值升級。

亞馬遜云科技的戰(zhàn)略優(yōu)勢正在于此：它沒有停留在模型或芯片的單點(diǎn)突破，而是構(gòu)建了一套覆蓋成本、安全、效率與可擴(kuò)展性的全棧解決方案。無論是通過Amazon Transform custom 清理技術(shù)債務(wù)，還是利用Amazon Bedrock AgentCore構(gòu)建可信工作流，其核心邏輯始終一致——降低AI落地的門檻與風(fēng)險(xiǎn)，放大其ROI的確定性。

超越泡沫：AI行業(yè)的價(jià)值回歸

回望2025年，資本市場對AI的狂熱與疑慮交織。一方面，英偉達(dá)、微軟等巨頭市值狂飆；另一方面，關(guān)于“循環(huán)交易”、“算力過剩”和“泡沫破裂”的警告不絕于耳。在這種背景下，亞馬遜云科技在re:Invent 2025的集中展示，提供了一個(gè)超越短期炒作、聚焦長期價(jià)值的產(chǎn)業(yè)視角。

這正是業(yè)界對“AI價(jià)值何在”這一核心詰問的工程化實(shí)踐答案。行業(yè)逐漸認(rèn)識到，孤立的算力增長或模型性能提升，并不自動(dòng)等同于商業(yè)成功。真正的價(jià)值產(chǎn)生于AI技術(shù)與復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的安全、可靠、深度集成，并最終表現(xiàn)為成本降低、效率提升或收入增長。

在這過程中，亞馬遜云科技憑借其從芯片、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心到模型、Agent平臺、行業(yè)解決方案的全棧控制力，正致力于將AI從“實(shí)驗(yàn)室奇跡”工程化為“企業(yè)級服務(wù)”。

例如，Adobe高管在演講中強(qiáng)調(diào)，AI并非取代人類創(chuàng)造力，而是增強(qiáng)它。如今Adobe正通過生成式AI將想象力更快轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)，賦能全球創(chuàng)作者、營銷人員與商業(yè)用戶。例如將 Adobe Firefly模型深度集成于Photoshop、Adobe Express等產(chǎn)品，支持圖像生成、文本轉(zhuǎn)視頻、智能重著色等功能，90% 以上創(chuàng)作者已積極使用生成式AI工具。

在AI重塑創(chuàng)造力的時(shí)代，Adobe的AI轉(zhuǎn)型與亞馬遜云科技的深度合作息息相關(guān)：從 Amazon EC2、Amazon S3 到 Amazon FSx、Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock，亞馬遜云科技提供了安全、可擴(kuò)展、高性能的云基礎(chǔ)設(shè)施和構(gòu)建AI Agent的全棧工具集，使 Adobe 能專注于其核心優(yōu)勢——釋放各行業(yè)用戶的創(chuàng)造力。這也意味著，盡管AI正在改變應(yīng)用開發(fā)的范式，但云計(jì)算的基礎(chǔ)屬性如安全性、可用性、彈性、成本和敏捷性等優(yōu)勢，比以往任何時(shí)候都更加重要。

與此同時(shí)，云廠商在AI時(shí)代的角色正在重新被定義：價(jià)值實(shí)現(xiàn)的“賦能平臺”。通過亞馬遜云科技在構(gòu)建AI Agent方面的全棧布局，它回應(yīng)了企業(yè)對數(shù)據(jù)安全、模型定制化和行為合規(guī)性的終極關(guān)切。亞馬遜云科技不再僅僅是資源的提供者，更是幫助企業(yè)治理、控制和規(guī)模化其AI能力的戰(zhàn)略伙伴。

而亞馬遜云科技一系列全棧布局的背后，預(yù)示著AI競爭的下半場：從技術(shù)標(biāo)桿競賽，轉(zhuǎn)向生態(tài)系統(tǒng)與落地能力的較量。亞馬遜云科技正致力于構(gòu)建一個(gè)多元、開放且以客戶價(jià)值為中心的AI生態(tài)系統(tǒng)。競爭的焦點(diǎn)已不僅是訓(xùn)練出最強(qiáng)大的模型，更是誰能提供最完整的工具鏈、最豐富的模型選擇和最安全的部署環(huán)境，讓百萬企業(yè)能夠真正用好AI。

在AI從狂熱走向理性的拐點(diǎn)，這種“重基建、強(qiáng)落地、講 ROI”的務(wù)實(shí)路徑，或許正是穿越周期的關(guān)鍵。

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