北京時(shí)間12月3日凌晨，2025 re:Invent如期到來，亞馬遜云科技在這場(chǎng)技術(shù)盛宴上揭開了“Agentic AI”時(shí)代的帷幕。

其首席執(zhí)行官M(fèi)att Garman在大會(huì)上披露了一組數(shù)據(jù)，亞馬遜云科技年收入達(dá)到1,320億美元，僅去年一年就增長(zhǎng)了大約220億美元。

得益于AI基礎(chǔ)設(shè)施的強(qiáng)勁需求以及客戶持續(xù)加速上云進(jìn)程，亞馬遜云科技第三季度凈銷售額(Net sales)達(dá)到330億美元，同比增長(zhǎng)20%，創(chuàng)下自2022年以來最高增速！同時(shí)，全年資本支出預(yù)期上調(diào)至1250億美元。

營(yíng)收高增速和不斷加大的基建投入，不僅讓市場(chǎng)看到了這家公司對(duì)AI行業(yè)的影響力與日俱增，也從行業(yè)層面證明了AI Agent時(shí)代已來。

對(duì)此，Matt Garman判斷，Agent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。未來將出現(xiàn)數(shù)十億AI Agent，為企業(yè)提效10倍以上。

這意味著市場(chǎng)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的要求被推向歷史新高。為此，亞馬遜云科技用從芯片、模型、數(shù)據(jù)到Agent的全面變革，構(gòu)建AI業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的完整閉環(huán)，來迎接這一輪的增長(zhǎng)周期。

看見亞馬遜云科技的AI“野心”

在短短幾年內(nèi)，大模型的爆發(fā)逐漸把云廠商推上了無可爭(zhēng)議的中心位置，“想要富，先修路”的邏輯在AI領(lǐng)域愈發(fā)確定。

然而，亞馬遜云科技的邏輯與其他科技巨頭有所不同。

對(duì)亞馬遜云科技來說，現(xiàn)在最重要的是，瞄準(zhǔn)AI Agent時(shí)代，構(gòu)建其所需的的四大核心要素：AI基礎(chǔ)設(shè)施、推理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、構(gòu)建工具，鞏固自身在全球云計(jì)算與AI領(lǐng)域的絕對(duì)領(lǐng)導(dǎo)地位。

在2025 re:Invent 上，亞馬遜云科技將“AI四大支柱”的持續(xù)進(jìn)化以全鏈路方式呈現(xiàn)了出來：

· 支柱一：算力革命。

Amazon Trainium芯片系列在算力革命中取得突破性進(jìn)展。其中，Amazon Trainium 3 UltraServers 搭載了“云端首個(gè)3nm AI芯片”，刷新了訓(xùn)練與推理的性價(jià)比，并以100萬(wàn)顆芯片的落地規(guī)模證明了實(shí)用性；同時(shí)，Amazon Trainium 4的預(yù)告展示了更為長(zhǎng)遠(yuǎn)的算力發(fā)展路線圖。

· 支柱二：模型生態(tài)。

亞馬遜云科技在模型生態(tài)方面努力解決企業(yè)在生成式AI時(shí)代遇到的最核心問題，就是模型的選擇與適配。

這次，Matt發(fā)布了Amazon Nova 2系列模型，包括性價(jià)比超高的Amazon Nova 2 Lite，有能處理復(fù)雜任務(wù)的Amazon Nova 2 Pro，還有最厲害的Amazon Nova 2 Omni，它是業(yè)界第一個(gè)真正統(tǒng)一的多模態(tài)模型，支持文本、圖像、視頻、音頻輸入，還能輸出文本和圖像。

同時(shí)，Amazon Bedrock作為目前規(guī)模最大的模型平臺(tái)之一，已經(jīng)為全球10萬(wàn)家企業(yè)提供了生成式AI推理支持。在這個(gè)平臺(tái)上，企業(yè)不光能使用Nova系列模型，還能用來自全球的頂尖大模型，甚至集合了眾多中國(guó)的大模型Kimi，DeepSeek和MiniMax等。

豐富的模型選擇，讓企業(yè)就從“被迫適應(yīng)模型”變成“選擇最適合自己的模型”。

· 支柱三：數(shù)據(jù)底座。

Amazon Nova Forge提出“開放訓(xùn)練模型”概念，讓企業(yè)第一次能把自己的專有數(shù)據(jù)注入前沿模型訓(xùn)練，而非僅停留在微調(diào)階段。未來企業(yè)具備“訓(xùn)練一個(gè)屬于自己的前沿模型”的能力，將成為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)門檻重新劃分的起點(diǎn)。

· 支柱四：AI工具鏈。

要真正發(fā)揮Agent的價(jià)值，企業(yè)需要具有全面能力的企業(yè) AI 工具支持。這次發(fā)布的Amazon Bedrock AgentCore提供豐富的組件用于Agent構(gòu)建、部署、運(yùn)營(yíng)、治理、評(píng)估，解決Agent落地最大的“不可信問題”，使企業(yè)能夠規(guī)?；?、安全地構(gòu)建、部署和運(yùn)營(yíng)Agent。

從芯片到模型，從數(shù)據(jù)到Agent運(yùn)行環(huán)境，顯然相比其他科技巨頭都在談模型領(lǐng)先性，亞馬遜云科技更關(guān)注的是如何建立一個(gè)“性能+成本+規(guī)?！钡墓I(yè)化體系。

Agent時(shí)代的“10倍效率”展望

生成式AI邁向 Agent 時(shí)代是必然趨勢(shì)。過去的生成式AI只能“回答”，而 Agent已經(jīng)能夠“執(zhí)行”。

Agent 具備可規(guī)模復(fù)制、可跨業(yè)務(wù)遷移和可持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，將成為企業(yè)數(shù)字化的終極形態(tài)，也是企業(yè)投資生成式AI能否形成正向ROI的關(guān)鍵。

Deloitte數(shù)據(jù)顯示，2025年的Agent已形成“技術(shù)－場(chǎng)景－價(jià)值”閉環(huán)，73%的部署企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本下降，58%達(dá)成營(yíng)收增長(zhǎng)。

根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，企業(yè)超過15%的日常工作決策將交由AI Agent自主完成。

Agent正在成為全球化AI競(jìng)爭(zhēng)的真正核心。

然而，Agent的發(fā)展速度與基座能力呈現(xiàn)強(qiáng)綁定關(guān)系，只有能夠同時(shí)提供高性能推理、低延遲響應(yīng)與強(qiáng)數(shù)據(jù)隔離的基礎(chǔ)設(shè)施，才能支撐Agent進(jìn)入企業(yè)關(guān)鍵場(chǎng)景。

從本次大會(huì)看，亞馬遜云科技已在算力和推理規(guī)模上形成行業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)鴻溝。

Amazon Bedrock目前支撐超過10萬(wàn)家企業(yè)的生成式AI推理，平臺(tái)上已有50多個(gè)客戶的單體業(yè)務(wù)量突破萬(wàn)億tokens，而S3每天處理的2億次請(qǐng)求與超過500萬(wàn)億對(duì)象存儲(chǔ)，構(gòu)成Agent持續(xù)學(xué)習(xí)、回溯和推理的關(guān)鍵數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

憑借過去生成式AI的積累，亞馬遜云科技推出三大“前沿Agent”：Kiro；Amazon Security Agent；以及Amazon DevOps Agent。它向市場(chǎng)展示了一個(gè)核心觀點(diǎn)：未來的AI競(jìng)爭(zhēng)，不是模型之爭(zhēng)，而是生產(chǎn)力系統(tǒng)之爭(zhēng)。這將決定亞馬遜云科技未來增長(zhǎng)曲線。

首先，在全球技術(shù)團(tuán)隊(duì)都面臨“開發(fā)成本過高、迭代太慢、跨代碼庫(kù)協(xié)調(diào)極其耗時(shí)”的背景下，Kiro的出現(xiàn)重塑了軟件工程的組織結(jié)構(gòu)。

從Matt Garman的演講可以看出，Kiro最大的價(jià)值不在于寫代碼，而在于理解復(fù)雜代碼體系、保持跨會(huì)話記憶、協(xié)同執(zhí)行大型工程任務(wù)。

在全球化的客戶案例中，一個(gè)原本需要30名開發(fā)者、耗時(shí)18個(gè)月的大型工程，被Kiro縮短為6人、76天完成。開發(fā)流程第一次從“工程師監(jiān)督每個(gè)細(xì)節(jié)”，轉(zhuǎn)為“工程師只需要設(shè)定目標(biāo)，Agent自主完成任務(wù)”。

這意味著未來的軟件團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)將從“人力密集型”變?yōu)椤癆gent密集型”，Agent將重寫軟件生產(chǎn)方式，從而讓云廠商深入?yún)⑴c千行百業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。

其次，企業(yè)在部署生成式AI過程中，最大的痛點(diǎn)之一是安全與交付速度天然對(duì)立，滲透測(cè)試昂貴且滯后，漏洞往往在開發(fā)后期才暴露，返工成本極高。而Amazon Security Agent 的出現(xiàn)，將安全從“被動(dòng)檢查”變?yōu)椤爸鲃?dòng)、持續(xù)、內(nèi)嵌式”的運(yùn)行機(jī)制。

最后，第三個(gè)前沿Agent，Amazon DevOps Agent，破局“運(yùn)維壓力”，自主診斷，定位到IAM策略變更，準(zhǔn)備好修復(fù)方案等待審批。

在云原生時(shí)代，分布式系統(tǒng)復(fù)雜度急劇上升，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)被告警淹沒、疲于救火，真正的創(chuàng)新時(shí)間被不斷侵蝕。而亞馬遜云科技內(nèi)部的測(cè)試結(jié)果顯示，Amazon DevOps Agent 在數(shù)千次真實(shí)故障中，根因識(shí)別率達(dá)到 86%，并能從歷史事件中持續(xù)學(xué)習(xí)，提出可操作的優(yōu)化建議。這代表著亞馬遜云科技賦予了企業(yè)“自驅(qū)動(dòng)的運(yùn)維助手”。

三大Agent 從不同角度展現(xiàn)了未來企業(yè)級(jí)AI的必然趨勢(shì)。Kiro改變了開發(fā)方式，Amazon Security Agent 重塑了安全流程，Amazon DevOps Agent則重寫了運(yùn)維體系。

通過三大Agent，亞馬遜云科技給出的信號(hào)是明確的：未來企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造，將由人和海量Agent并行執(zhí)行。

AI將帶來的生產(chǎn)力系統(tǒng)領(lǐng)先

過去兩年，市場(chǎng)的焦點(diǎn)一直在大模型本身，而2025亞馬遜云科技re:Invent明顯把競(jìng)爭(zhēng)推向了新的階段，從“模型領(lǐng)先”到“生產(chǎn)力系統(tǒng)領(lǐng)先”。

對(duì)于投資者來說，亞馬遜云科技押注的是企業(yè)大規(guī)模采用Agent之后帶來的長(zhǎng)期現(xiàn)金流與基礎(chǔ)設(shè)施價(jià)值。

在2025亞馬遜云科技re:Invent上，一組數(shù)據(jù)證明，亞馬遜云科技正以積極的姿態(tài)備戰(zhàn)這個(gè)海量Agent時(shí)代，其全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)已擴(kuò)展至38個(gè)區(qū)域、120個(gè)可用區(qū)，并在過去一年新增了38GW的數(shù)據(jù)中心容量，在過去12個(gè)月中增加了50%。此外，Matt Garman還在演講的最后，一口氣發(fā)布了25項(xiàng)云核心服務(wù)創(chuàng)新，覆蓋計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)等領(lǐng)域。

這個(gè)規(guī)模增速和創(chuàng)新能力超過全球任何一家同類服務(wù)商。

從芯片到模型，從數(shù)據(jù)到Agent，亞馬遜云科技正在加速構(gòu)建完整的AI價(jià)值閉環(huán)，助力企業(yè)真正駕馭智能變革。在Agentic AI時(shí)代的前奏聲中，亞馬遜云科技已經(jīng)找到了屬于自己的那條最具確定性的進(jìn)攻路線。

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來源：美股研究社