2025年被視為AI Agent爆發(fā)之元年，AI Agent在標(biāo)準(zhǔn)化和短周期任務(wù)中展現(xiàn)出令人驚嘆的應(yīng)用能力，市場中爆發(fā)多款備受矚目的AI Agent 產(chǎn)品。面向未來，AI Agent對于長周期、復(fù)雜化任務(wù)領(lǐng)域也有望取得飛速進(jìn)展，這無疑將徹底重塑眾多行業(yè)的業(yè)務(wù)、流程和組織。

“為什么不？”--當(dāng)亞馬遜云科技CEO Matt Garman在AWS re：Invent2025大會上喊出這一口號時，設(shè)想未來數(shù)十億AI Agent協(xié)同工作的壯觀場景，現(xiàn)場觀眾無不歡呼。

作為云計算領(lǐng)域的頂級盛會，AWS re：Invent大會一向是云計算、人工智能等前沿技術(shù)應(yīng)用與探索的風(fēng)向標(biāo)。對于AI Agent帶來的變革性影響，亞馬遜云科技也在今年re：Invent大會上帶來全新的思考與洞察。

正如亞馬遜云科技 CEO Matt Garman所言，AI Agent就行云計算一樣具有變革性，而Agentic AI時代正加速到來。為此，亞馬遜云科技發(fā)布一系列新服務(wù)，將從AI基礎(chǔ)設(shè)施、推理平臺、數(shù)據(jù)和Agents 工具等方面推動Agent在行業(yè)中的深度應(yīng)用。

亞馬遜云科技 CEO Matt Garman

AI工廠：將AI部署在本地

在AI 基礎(chǔ)設(shè)施方面，今年大會一項重要服務(wù)的發(fā)布無疑是：AWS AI Factory。亞馬遜云科技希望通過AWS AI Factory，將專用的全棧AI 基礎(chǔ)設(shè)施直接部署到客戶現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心內(nèi)。

Matt Garman介紹，AWS AI Factory結(jié)合了NIVIDIA GPU、AWS Trainium 芯片、高速低延遲網(wǎng)絡(luò)以及Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker等核心AI 服務(wù)。

不同于過去Outposts等機架設(shè)備，AWS AI Factory是一個完整的全棧技術(shù)方案，包含了從芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、AI模型、AI平臺等一系列產(chǎn)品。借助此服務(wù)，用戶可以利用自身的設(shè)施、電力和網(wǎng)絡(luò)連接，AWS 則負(fù)責(zé)部署、運維和生命周期管理，類似獲得私有AWS Region。

亞馬遜云科技此舉意義重大。AWS AI Factory的好處在于提供了一個經(jīng)過驗證、產(chǎn)品成熟的全棧AI方案，更可以持續(xù)迭代，與亞馬遜云科技基礎(chǔ)設(shè)施保持同樣的水準(zhǔn)。

眾所周知，有不少行業(yè)積極看重安全與合格性，又渴望能夠快速部署和應(yīng)用AI。但大部分行業(yè)用戶并不缺乏基礎(chǔ)設(shè)施，卻唯獨缺少切實可行、可用于生產(chǎn)環(huán)境的大規(guī)模人工智能部署路徑 。例如，數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型部署、安全治理等方面挑戰(zhàn)極大，絕非簡單將眾多產(chǎn)品與工具拼湊就能夠解決的，而AWS AI Factory全棧方案的到來，意味著用戶可以屏蔽AI基礎(chǔ)設(shè)施等方面的復(fù)雜性，大幅縮短部署周期和降低運維管理的難度，借助AWS豐富的經(jīng)驗實現(xiàn)AI在本地的部署與應(yīng)用。

Trainium3 UltraServers，專為AI應(yīng)用而來

隨著AI的火爆，AI芯片也成為當(dāng)前市場最為熱門的話題。除了NVIDIA、Google之外，亞馬遜云科技也是AI芯片領(lǐng)域重要的玩家。其Trainium芯片經(jīng)過多年的打磨迭代更新，正逐步展現(xiàn)出極其強大的能力。

在本次大會上，亞馬遜云科技正式發(fā)布了 Amazon EC2 Trn3 UltraServer，該超級服務(wù)器采用3nm Trainium3 AI 芯片。Trn3 系統(tǒng)可在單個 UltraServer 中最多擴(kuò)展多達(dá) 144 個 Trainium3 芯片；與 Trainium2 相比，可提供高達(dá) 4.4 倍計算性能、4 倍能源效率和近 4 倍內(nèi)存帶寬。

在大會上，亞馬遜云科技也展示了Trainium3 UltraServer在開源權(quán)重模型 GPT-OSS等系列測試的成績，無論是推理響應(yīng)速度、單芯片吞吐，還是訓(xùn)練與成本等均取得了業(yè)界領(lǐng)先的成績。

根據(jù)Matt Garman介紹，Trainium3 UltraServer專門為AI、混合專家模型和大規(guī)模強化學(xué)習(xí)等工作負(fù)載設(shè)計，并且針對訓(xùn)練和企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境中日益繁重的推理負(fù)載都進(jìn)行優(yōu)化。

此外，亞馬遜云科技還預(yù)覽了Trainium 4芯片的情況。Trainium 4芯片將比Trainium 3的計算能力提升八倍，內(nèi)存貸款也將大幅增加。

除了自家AI芯片之外，亞馬遜云科技還推出全新 P6e-GB300 UltraServers，該服務(wù)器采用GB300 NVL72平臺。GB300是目前NVIDIA最先進(jìn)的AI芯片，主要針對生產(chǎn)環(huán)境中的萬億參數(shù) AI 推理和高級推理模型。

Nova 系列模型服務(wù)上新

去年大會上，亞馬遜云科技發(fā)布了多模態(tài)基礎(chǔ)大模型Nova系列。經(jīng)過一年的迭代與創(chuàng)新，亞馬遜云科技在今年大會上正式發(fā)布了下一代 Nova 2 Lite、Nova 2 Pro 和 Nova 2 Omni等系列模型。根據(jù)基準(zhǔn)測試表明，Nova 2系列模型可以與 Claude 3.5、GPT-4.5 和 Gemini Flash 2.5等模型的能力媲美。

眾所周知，當(dāng)前市場中擁有眾多大模型，并且模型能力也在持續(xù)迭代更新。但對于行業(yè)用戶而言，構(gòu)建一個全新的模型需要付出昂貴的成本，而基于某個大模型+自身數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個更符合自身業(yè)務(wù)環(huán)境的模型，正是當(dāng)下眾多用戶的強烈需求。

不過，很多企業(yè)在訓(xùn)練或者微調(diào)模型時會遇到不小瓶頸，即吸納專有數(shù)據(jù)越多，模型越容易“忘記”其原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況，這種模型的“退化”實際上會對模型在實際生產(chǎn)環(huán)境中有所影響。

因此，亞馬遜云科技在今天大會上宣布了一項開創(chuàng)性的服務(wù)：AWS Nova Forge ，允許企業(yè)用戶基于Nova系列模型來訓(xùn)練和構(gòu)建自己的AI模型。該服務(wù)提供對 Nova 模型預(yù)訓(xùn)練、中期訓(xùn)練和后期訓(xùn)練階段的檢查點的獨家訪問權(quán)限，用戶可以在訓(xùn)練過程的早期階段（即 Nova 內(nèi)部的檢查點）注入專有數(shù)據(jù)，并與亞馬遜云科技精心挑選的數(shù)據(jù)集進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練，實現(xiàn)模型的最佳訓(xùn)練，并且確保模型不退化。

除了數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練之外，AWS Nova Forge還具備多項強大的功能和安全措施工具，以確保企業(yè)用戶以更低成本和安全地創(chuàng)建與訓(xùn)練模型。

新工具，讓Agent更好服務(wù)生產(chǎn)環(huán)境

如果說Nova Forge聚焦的解決企業(yè)在訓(xùn)練和微調(diào)大模型底層挑戰(zhàn)，那么 Amazon Bedrock AgentCore則是讓Agent更好在生產(chǎn)環(huán)境用起來。

眾所周知，AI Agent的運行、協(xié)作往往會涉及到眾多基礎(chǔ)模型（OpenAI、Google Gemini或者Nova等等）和一眾框架（LlamaIndex、Google ADK、OpenAI Agents SDK等等），加上A2A等協(xié)議和各種應(yīng)用數(shù)據(jù)，其要在生產(chǎn)環(huán)境中真正用起來需要解決眾多底層問題。

而Amazon Bedrock AgentCore作為Agent 平臺，其核心目的就是幫助企業(yè)用戶大規(guī)模地安全構(gòu)建、部署和運行高性能代理。利用Amazon Bedrock AgentCore，企業(yè)用戶可以實現(xiàn)Agent跨工具和數(shù)據(jù)執(zhí)行炒作，且支持廣泛的基礎(chǔ)模型和框架，并確保安全性和可靠性。

在今天大會上，Amazon Bedrock AgentCore 的功能得到了進(jìn)一步增強。亞馬遜云科技推出了Amazon Bedrock AgentCore Policy和Evaluations兩項新功能。

當(dāng)前，Agent的安全性挑戰(zhàn)巨大，尤其是是身份策略、安全操作、數(shù)據(jù)訪問等方面。Amazon Bedrock AgentCore Policy核心在于通過Agent運行的實時、確定性控制措施，來確保組織未經(jīng)授權(quán)的操作。無疑，AgentCore Policy就像是給Agent設(shè)定了清晰的邊界，可以有效遏制未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問、不當(dāng)交互和系統(tǒng)級錯誤等。

AgentCore Evaluations則是幫助企業(yè)了解Agent的行為和結(jié)果，該服務(wù)簡化了以往確保Agent質(zhì)量所需的復(fù)雜流程和基礎(chǔ)設(shè)施，開發(fā)人員還可以使用自身偏好的大型語言模型和提示詞來編寫自定義評估器。

除此之外，亞馬遜云科技還推出了Kiro、DevOps Agent、Security Agent、Quick等一系列 Agent。

綜合觀察

綜合來看，亞馬遜云科技對于Agentic AI有著極為深刻的洞察和豐富的實踐。

隨著AI Agent的強勢爆發(fā)，AI Agent未來必然將徹底顛覆企業(yè)的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和用戶體驗。這意味著，讓更多Agent融入到生產(chǎn)環(huán)境，以及Agent之間更好協(xié)作，將成為企業(yè)接下來數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級的一道必答題。而亞馬遜云科技此次提出AI Agent如何用起來和用好的清晰路徑，無疑對于Agent未來在企業(yè)中的持續(xù)落地帶來巨大的參考。

此外，亞馬遜云科技年收入達(dá)到1320億美元之際，其技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新能力依然強悍，在本次大會上一口氣發(fā)布了25——核心服務(wù)更新，涵蓋從芯片、大模型到Agent 平臺、工具。面向未來，隨著AI Agent與與場景的深度融合，亞馬遜云科技以全棧AI創(chuàng)新，必然會推動用戶們?nèi)鎿肀gent的變革時代。