管理學(xué)當(dāng)中有一個(gè)重要的概念叫做“創(chuàng)新者困境”，這是指優(yōu)秀企業(yè)在面對(duì)市場(chǎng)技術(shù)的突破性變化時(shí)，因其組織慣性、對(duì)現(xiàn)有客戶(hù)需求的過(guò)度依賴(lài)以及戰(zhàn)略決策的局限性，反而可能喪失競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)甚至衰敗的現(xiàn)象。

科技文明短短幾十年的歷程中，“創(chuàng)新者困境”的幽靈從未遠(yuǎn)去，昔日的影像巨頭柯達(dá)，因?qū)?shù)碼技術(shù)的遲疑而轟然倒下；手機(jī)時(shí)代的王者諾基亞，亦因錯(cuò)判智能時(shí)代的方向而黯然離場(chǎng)。

而最近，相似的質(zhì)疑聲似乎正縈繞在亞馬遜云科技的周遭，當(dāng)微軟憑借與OpenAI的深度綁定，在生成式AI浪潮中先聲奪人，谷歌和甲骨文OCI憑借激進(jìn)的市場(chǎng)策略搶奪客戶(hù)的長(zhǎng)線(xiàn)大單，市場(chǎng)中也逐漸有了這種議論：亞馬遜云科技是否步伐遲緩？是否已顯得笨重而創(chuàng)新不足？

當(dāng)2025年re:Invent全球大會(huì)的聚光燈亮起，亞馬遜云科技再次高舉那象征著創(chuàng)新與領(lǐng)導(dǎo)力的“權(quán)杖”，似乎在宣告其王座依然穩(wěn)固，定義市場(chǎng)規(guī)則的能力從未旁落。

01

亞馬遜云科技的眼里盡是“未來(lái)”

判斷一家企業(yè)興衰的標(biāo)尺，是需要從多個(gè)側(cè)面，綜合來(lái)判定。事實(shí)上，亞馬遜云科技用 re:Invent 的舞臺(tái)，進(jìn)一步展現(xiàn)了領(lǐng)跑者的底氣。

首先，是無(wú)可辯駁的業(yè)務(wù)規(guī)模與穩(wěn)定性。1320億美元的年度經(jīng)常性收入（ARR）、37.5% 的全球市場(chǎng)份額，這些數(shù)字背后，是亞馬遜云科技作為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)“公共底座”的實(shí)質(zhì)。

再有每天處理超過(guò)2億次請(qǐng)求、存儲(chǔ)對(duì)象量突破500萬(wàn)億個(gè)，這些數(shù)字對(duì)于尋求將關(guān)鍵業(yè)務(wù)AI化的企業(yè)而言，更意味著“基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)”的可靠與安全。因?yàn)樵贏gent時(shí)代，當(dāng)AI應(yīng)用將從實(shí)驗(yàn)走向7x24小時(shí)不間斷的核心生產(chǎn)流程，唯有歷經(jīng)超大規(guī)?？简?yàn)的穩(wěn)定性，才是企業(yè)業(yè)務(wù)最終的生命線(xiàn)。

當(dāng)然，全球超過(guò)10萬(wàn)家企業(yè)選擇亞馬遜云科技的AI平臺(tái)Amazon Bedrock，正是這種信任從傳統(tǒng)云時(shí)代向AI時(shí)代自然延伸的明證。

其次，是對(duì)客戶(hù)復(fù)雜需求的深刻理解與尊重。有意義的是，亞馬遜云科技沒(méi)有強(qiáng)迫客戶(hù)在其自研模型與外界明星模型間做單選題，而是通過(guò)Amazon Bedrock平臺(tái)，集成了從亞馬遜Nova、谷歌Gemini、OpenAI GPT到中國(guó)DeepSeek、阿里千問(wèn)、Kimi等17家廠商的數(shù)十款模型。

這其實(shí)就是領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)于生態(tài)構(gòu)建的胸襟，它向企業(yè)傳遞的信息是：在我這里，你無(wú)需賭注于單一技術(shù)路線(xiàn)，可以自由組合、靈活演進(jìn)，因?yàn)槠脚_(tái)的價(jià)值在于確保你的成功，而非推銷(xiāo)我的特定產(chǎn)品。

最后，則是最令人關(guān)注的核心主線(xiàn)：All for Agentic AI。亞馬遜云科技首席執(zhí)行官M(fèi)att Garman在演講中反復(fù)提及“Agent”，清晰地將其權(quán)杖指向了下一代應(yīng)用的基本單元。

同時(shí)，Matt Garman也將企業(yè)落地AI的挑戰(zhàn)，系統(tǒng)解構(gòu)為四大支柱：AI基礎(chǔ)設(shè)施、模型生態(tài)、數(shù)據(jù)基座與開(kāi)發(fā)者工具。這其實(shí)是一個(gè)完整的價(jià)值實(shí)現(xiàn)框架，它表明，亞馬遜云科技提供的不是孤立的技術(shù)，而是支撐Agent發(fā)展的完整系統(tǒng)。

這就是筆者對(duì)re:Invent最直接的觀感，亞馬遜云科技的眼里，已盡是“未來(lái)”。

02

在Agentic AI戰(zhàn)場(chǎng)

構(gòu)筑系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)力

Matt Garman 直言，“AI Agent正把我們帶到AI發(fā)展的關(guān)鍵拐點(diǎn)，未來(lái)每家公司，每一個(gè)可以想象的領(lǐng)域中都會(huì)運(yùn)行數(shù)十億個(gè)Agent?！?/p>

其實(shí)，早在Agent概念尚未普及時(shí)，亞馬遜云科技便開(kāi)始編織支撐其落地的四大支柱。這種先見(jiàn)之明，使其在Agentic AI的戰(zhàn)場(chǎng)率先構(gòu)筑起系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)力。亞馬遜云科技所定義的Agent，不僅是聊天機(jī)器人式的輔助，而是能自主規(guī)劃、調(diào)用工具、跨會(huì)話(huà)記憶的下一代應(yīng)用基本單元。

而這意味著云計(jì)算的經(jīng)典三層架構(gòu)將被“Agent+Token”取代，所有底層資源最終服務(wù)于Agent的7×24小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)。

為此，亞馬遜云科技構(gòu)建了一套層級(jí)分明、務(wù)實(shí)落地的完整能力棧。在底層，是承載Agent運(yùn)行的AI基礎(chǔ)設(shè)施和模型生態(tài)；在中間層，是關(guān)鍵性的“構(gòu)建工具”全新升級(jí)的Amazon Bedrock AgentCore，這個(gè)被下載超過(guò)200萬(wàn)次的SDK，致力于解決企業(yè)構(gòu)建可信Agent的核心痛點(diǎn)：可控、可靠、可評(píng)估。

同時(shí)，它也通過(guò)自然語(yǔ)言策略（AgentCore Policy）為Agent設(shè)置安全護(hù)欄，通過(guò)13個(gè)維度的自動(dòng)化評(píng)估（AgentCore Evaluations）持續(xù)監(jiān)控表現(xiàn)，甚至創(chuàng)新性地為Agent賦予“情景記憶”（Episodic Memory），使其能跨會(huì)話(huà)記憶上下文，像人類(lèi)一樣持續(xù)學(xué)習(xí)。這些能力直擊企業(yè)“不敢讓AI自主行動(dòng)”的顧慮，將Agent從實(shí)驗(yàn)室玩具轉(zhuǎn)變?yōu)榭赏懈蛾P(guān)鍵任務(wù)的生產(chǎn)力。

而真正體現(xiàn)亞馬遜云科技戰(zhàn)略雄心的，是面向垂直場(chǎng)景推出的、開(kāi)箱即用的Frontier Agents。這是已經(jīng)過(guò)內(nèi)部大規(guī)模驗(yàn)證、能直接重塑軟件生命周期的數(shù)字員工：

比如，Kiro autonomous agent，能夠理解宏觀目標(biāo)，自主規(guī)劃、編碼、測(cè)試。一個(gè)典型案例是，一個(gè)原需30人18個(gè)月的重構(gòu)項(xiàng)目，在Kiro的輔助下，僅需6人76天完成。其標(biāo)志性的“小幽靈”Logo，也寓意著亞馬遜云科技產(chǎn)品從冰冷的資源立方體，向有溫度、懂協(xié)作的伙伴演進(jìn)。

Amazon Security Agent，可以將安全從“事后補(bǔ)救”前置到設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)階段，自動(dòng)審查代碼漏洞，甚至將昂貴的滲透測(cè)試變?yōu)榘葱璺?wù)。多媒體巨頭Adobe就利用它來(lái)確保全球營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)符合版權(quán)與品牌規(guī)范。

再有Amazon DevOps Agent，作為虛擬運(yùn)維專(zhuān)家，它能關(guān)聯(lián)復(fù)雜系統(tǒng)的日志與數(shù)據(jù)，快速定位根因，推動(dòng)系統(tǒng)自愈，將運(yùn)維從轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋到y(tǒng)自治”。

這些Agent的發(fā)布，也體現(xiàn)了亞馬遜云科技對(duì)Agent價(jià)值的深刻理解：真正的生產(chǎn)力釋放，在于讓AI接管完整的、跨工具、跨流程的復(fù)雜工作流，而不僅僅是完成單一指令。

正如亞馬遜云科技Agentic AI副總裁 Swami Sivasubramanian所言：“未來(lái)的AI不只是能做事，而是能做任何事情；不是能幫助你，而是可以被依賴(lài)去做所有事情?！蓖ㄟ^(guò)提供從底層平臺(tái)到頂層應(yīng)用的完整解決方案，亞馬遜云科技正將Agentic AI從一個(gè)技術(shù)概念，轉(zhuǎn)化為企業(yè)可即刻采納的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

更深層看，Agentic AI的布局亦是對(duì)商業(yè)模式的重塑。每一次人機(jī)交互可能觸發(fā)數(shù)十次模型推理與數(shù)據(jù)查詢(xún)，帶來(lái)Token消耗的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這解釋了為何亞馬遜云科技將Amazon Bedrock視為下一個(gè)EC2級(jí)的增長(zhǎng)引擎，因?yàn)樗粌H是賣(mài)算力，更是激活算力消耗的乘數(shù)效應(yīng)。

03

權(quán)杖上的“明珠”

Trainium3的戰(zhàn)略錨點(diǎn)

當(dāng)然，一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)是：再龐大的Agent帝國(guó)藍(lán)圖，也需要高效的算力引擎來(lái)驅(qū)動(dòng)。

當(dāng)數(shù)以十億計(jì)的Agent7x24小時(shí)不間斷地推理、規(guī)劃、執(zhí)行，所產(chǎn)生的Token消耗將是天文數(shù)字，成本顯然會(huì)成為Agent規(guī)模化落地的首要障礙。

而這恰是亞馬遜云科技推出自研芯片Trainium3的戰(zhàn)略深意：通過(guò)降低AI普及門(mén)檻，牢牢把握算力成本控制權(quán)的“成本革命”。

它首先代表了一種“經(jīng)濟(jì)性”，通過(guò)自研芯片，將原本支付給芯片巨頭的溢價(jià)，轉(zhuǎn)化為自身服務(wù)客戶(hù)的成本優(yōu)勢(shì)。Trainium3基于3nm先進(jìn)制程，每兆瓦電力產(chǎn)生的Token數(shù)量是上一代的5倍，訓(xùn)練成本可降低最多50%。這意味著，運(yùn)行同樣的Agent工作負(fù)載，企業(yè)可能只需支付一半甚至更低的算力賬單，這對(duì)于Agent的大規(guī)模部署至關(guān)重要。

要注意的是，Trainium3的價(jià)值并不體現(xiàn)在單顆芯片的性能上，亞馬遜云科技通過(guò)系統(tǒng)級(jí)工程，將其集成到Amazon Trainium3 UltraServer服務(wù)器中，單臺(tái)服務(wù)器最多集成144顆芯片，總算力高達(dá)362 PFlops。同時(shí)通過(guò)定制的NeuronSwitch高速互聯(lián)技術(shù)，將芯片間延遲壓至10微秒以下，構(gòu)建了一個(gè)堪比“超級(jí)計(jì)算機(jī)”的緊密算力單元。這種設(shè)計(jì)專(zhuān)門(mén)優(yōu)化了Agent應(yīng)用所需的長(zhǎng)上下文、多模態(tài)推理及復(fù)雜工作流調(diào)度。

這場(chǎng)成本革命，其實(shí)對(duì)亞馬遜云科技具有雙重戰(zhàn)略意義：對(duì)內(nèi)能夠鞏固了全棧AI的競(jìng)爭(zhēng)壁壘，自研芯片與自研模型（如Amazon Nova）深度協(xié)同，能進(jìn)一步榨干硬件性能，形成從硅到模型的端到端效率優(yōu)化；對(duì)外，則提供了極致的性?xún)r(jià)比，讓客戶(hù)享受到更低成本的算力。同時(shí)，它與英偉達(dá)GPU的共存策略，既保障尖端客戶(hù)需求，又以自研守住成本底線(xiàn)，可謂是一舉兩得。

客觀地說(shuō)，Amazon Trainium3不僅是技術(shù)產(chǎn)品，更是戰(zhàn)略武器，它確保亞馬遜云科技在支持客戶(hù)構(gòu)建Agent帝國(guó)時(shí)，手握“成本可控”的王牌。

04

重塑AI時(shí)代的云基礎(chǔ)設(shè)施

而面對(duì)生成式AI帶來(lái)的巨大變革，云基礎(chǔ)設(shè)施自身，也正站在一個(gè)重要的十字路口。亞馬遜云科技實(shí)用計(jì)算高級(jí)副總裁 Peter DeSantis認(rèn)為，“生成式AI的發(fā)展對(duì)云基礎(chǔ)設(shè)施提出的挑戰(zhàn)，集中在四個(gè)層面?！?/p>

首先，是成本與效率的極限博弈，訓(xùn)練大模型需要數(shù)百億美元的數(shù)據(jù)中心投資，而運(yùn)行推理的成本更為驚人。Peter DeSantis直言不諱：“任何將AI應(yīng)用程序投入生產(chǎn)的人都知道，AI并不便宜?！边@種成本壓力迫使云提供商必須在架構(gòu)設(shè)計(jì)的每個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行創(chuàng)新。

其次，是彈性邊界的重新定義。比如推理工作負(fù)載呈現(xiàn)出與傳統(tǒng)計(jì)算完全不同的行為模式：一個(gè)簡(jiǎn)單的推理請(qǐng)求可能包含預(yù)處理、解碼、后處理三個(gè)階段，每個(gè)階段對(duì)系統(tǒng)的壓力類(lèi)型截然不同。

第三，是AI應(yīng)用對(duì)延遲的敏感度更高。實(shí)時(shí)交互、視頻生成、沉浸式體驗(yàn)等場(chǎng)景要求毫秒級(jí)響應(yīng)，但隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大和復(fù)雜度的提升，如何在保持低延遲的同時(shí)處理海量請(qǐng)求，成為基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)的難題。

最后，是更高要求的安全與隱私。當(dāng)AI開(kāi)始處理企業(yè)的核心數(shù)據(jù)和個(gè)人隱私信息時(shí)，安全不再只是外圍防護(hù)，而是需要貫穿數(shù)據(jù)生命周期的每個(gè)環(huán)節(jié)。在共享的云環(huán)境中，如何確保模型權(quán)重和客戶(hù)數(shù)據(jù)的絕對(duì)安全，成為新的技術(shù)門(mén)檻。

亞馬遜云科技給出的答案圍繞最底層的硬件創(chuàng)新。自研芯片從消除虛擬化性能抖動(dòng)的Amazon Nitro System開(kāi)始，已演進(jìn)至為核心工作負(fù)載量身定制的Graviton處理器。新發(fā)布的Amazon Graviton5處理器將 L2 緩存翻倍，性能提升 30%，基于其的 M9G 實(shí)例使Airbnb 性能提升 25%、SAP 事務(wù)處理速度提升 60%，蘋(píng)果等企業(yè)實(shí)測(cè)Swift應(yīng)用遷移后性能升40%、成本降30%。

面對(duì)AI推理負(fù)載，亞馬遜云科技則設(shè)計(jì)了Mantle推理引擎，承認(rèn)請(qǐng)求的異質(zhì)性，并通過(guò)Bedrock服務(wù)層，允許客戶(hù)根據(jù)實(shí)時(shí)、標(biāo)準(zhǔn)、后臺(tái)等不同緊迫性分配請(qǐng)求，從而實(shí)現(xiàn)資源的智能調(diào)度。有意義的是，通過(guò)Journal持久化事務(wù)日志，Mantle使長(zhǎng)時(shí)間推理任務(wù)能夠在故障或中斷后從精確斷點(diǎn)恢復(fù)，并結(jié)合動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，讓模型微調(diào)等后臺(tái)任務(wù)能與實(shí)時(shí)流量波谷錯(cuò)峰運(yùn)行，極大提升了集群的整體利用率與經(jīng)濟(jì)效益。

為釋放硬件潛力，亞馬遜云科技同步升級(jí)了Neuron開(kāi)發(fā)者套件，其中NIKKI語(yǔ)言讓開(kāi)發(fā)者能進(jìn)行底層內(nèi)核優(yōu)化，而Neuron Explorer則能提供可視化性能分析與自動(dòng)化調(diào)優(yōu)建議。

如Peter DeSantis所言，“今天仍是AI的第一天，未來(lái)必有無(wú)法預(yù)料的曲折。但可以確定的是，云基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)化方向?qū)⑹歉悄堋⒏咝?、更無(wú)處不在，而其終極使命始終未變?！?/p>

縱觀整個(gè)re:Invent 2025，亞馬遜云科技完成了一場(chǎng)從回應(yīng)質(zhì)疑到定義未來(lái)的精彩演繹。它將目光投向了那個(gè)由數(shù)十億Agent驅(qū)動(dòng)的未來(lái)。一系列AI云基礎(chǔ)設(shè)施的新技術(shù)發(fā)布，也證明了如亞馬遜云科技這樣持續(xù)進(jìn)行全棧創(chuàng)新的云，不僅是承載計(jì)算的基石，更是催化AI時(shí)代創(chuàng)新無(wú)限可能的引擎。

王座之上的亞馬遜云科技，手中的權(quán)杖之光，正熠熠生輝……

2025 亞馬遜云科技re:Invent 中國(guó)行即將啟幕！12月18日開(kāi)始，北京、上海、深圳、成都四城線(xiàn)下巡演及線(xiàn)上專(zhuān)場(chǎng)將同步開(kāi)啟，無(wú)論你是云計(jì)算新手還是技術(shù)老兵，都將從高階演講、實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容、技術(shù)分享和專(zhuān)家互動(dòng)中受益。立即注冊(cè)，搶占席位，把握Agentic AI時(shí)代的新機(jī)遇！

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