王座之上的亚马逊云科技，再度举起了他的“权杖”

管理学当中有一个重要的概念叫做“创新者困境”，这是指优秀企业在面对市场技术的突破性变化时，因其组织惯性、对现有客户需求的过度依赖以及战略决策的局限性，反而可能丧失竞争优势甚至衰败的现象。

科技文明短短几十年的历程中，“创新者困境”的幽灵从未远去，昔日的影像巨头柯达，因对数码技术的迟疑而轰然倒下；手机时代的王者诺基亚，亦因错判智能时代的方向而黯然离场。

而最近，相似的质疑声似乎正萦绕在亚马逊云科技的周遭，当微软凭借与OpenAI的深度绑定，在生成式AI浪潮中先声夺人，谷歌和甲骨文OCI凭借激进的市场策略抢夺客户的长线大单，市场中也逐渐有了这种议论：亚马逊云科技是否步伐迟缓？是否已显得笨重而创新不足？

当2025年re:Invent全球大会的聚光灯亮起，亚马逊云科技再次高举那象征着创新与领导力的“权杖”，似乎在宣告其王座依然稳固，定义市场规则的能力从未旁落。

01

亚马逊云科技的眼里尽是“未来”

判断一家企业兴衰的标尺，是需要从多个侧面，综合来判定。事实上，亚马逊云科技用 re:Invent 的舞台，进一步展现了领跑者的底气。

首先，是无可辩驳的业务规模与稳定性。1320亿美元的年度经常性收入（ARR）、37.5% 的全球市场份额，这些数字背后，是亚马逊云科技作为全球数字经济“公共底座”的实质。

再有每天处理超过2亿次请求、存储对象量突破500万亿个，这些数字对于寻求将关键业务AI化的企业而言，更意味着“基础设施级”的可靠与安全。因为在Agent时代，当AI应用将从实验走向7x24小时不间断的核心生产流程，唯有历经超大规模考验的稳定性，才是企业业务最终的生命线。

当然，全球超过10万家企业选择亚马逊云科技的AI平台Amazon Bedrock，正是这种信任从传统云时代向AI时代自然延伸的明证。

其次，是对客户复杂需求的深刻理解与尊重。有意义的是，亚马逊云科技没有强迫客户在其自研模型与外界明星模型间做单选题，而是通过Amazon Bedrock平台，集成了从亚马逊Nova、谷歌Gemini、OpenAI GPT到中国DeepSeek、阿里千问、Kimi等17家厂商的数十款模型。

这其实就是领导者对于生态构建的胸襟，它向企业传递的信息是：在我这里，你无需赌注于单一技术路线，可以自由组合、灵活演进，因为平台的价值在于确保你的成功，而非推销我的特定产品。

最后，则是最令人关注的核心主线：All for Agentic AI。亚马逊云科技首席执行官Matt Garman在演讲中反复提及“Agent”，清晰地将其权杖指向了下一代应用的基本单元。

同时，Matt Garman也将企业落地AI的挑战，系统解构为四大支柱：AI基础设施、模型生态、数据基座与开发者工具。这其实是一个完整的价值实现框架，它表明，亚马逊云科技提供的不是孤立的技术，而是支撑Agent发展的完整系统。

这就是笔者对re:Invent最直接的观感，亚马逊云科技的眼里，已尽是“未来”。

02

在Agentic AI战场

构筑系统竞争力

Matt Garman 直言，“AI Agent正把我们带到AI发展的关键拐点，未来每家公司，每一个可以想象的领域中都会运行数十亿个Agent。”

其实，早在Agent概念尚未普及时，亚马逊云科技便开始编织支撑其落地的四大支柱。这种先见之明，使其在Agentic AI的战场率先构筑起系统竞争力。亚马逊云科技所定义的Agent，不仅是聊天机器人式的辅助，而是能自主规划、调用工具、跨会话记忆的下一代应用基本单元。

而这意味着云计算的经典三层架构将被“Agent+Token”取代，所有底层资源最终服务于Agent的7×24小时运转。

为此，亚马逊云科技构建了一套层级分明、务实落地的完整能力栈。在底层，是承载Agent运行的AI基础设施和模型生态；在中间层，是关键性的“构建工具”全新升级的Amazon Bedrock AgentCore，这个被下载超过200万次的SDK，致力于解决企业构建可信Agent的核心痛点：可控、可靠、可评估。

同时，它也通过自然语言策略（AgentCore Policy）为Agent设置安全护栏，通过13个维度的自动化评估（AgentCore Evaluations）持续监控表现，甚至创新性地为Agent赋予“情景记忆”（Episodic Memory），使其能跨会话记忆上下文，像人类一样持续学习。这些能力直击企业“不敢让AI自主行动”的顾虑，将Agent从实验室玩具转变为可托付关键任务的生产力。

而真正体现亚马逊云科技战略雄心的，是面向垂直场景推出的、开箱即用的Frontier Agents。这是已经过内部大规模验证、能直接重塑软件生命周期的数字员工：

比如，Kiro autonomous agent，能够理解宏观目标，自主规划、编码、测试。一个典型案例是，一个原需30人18个月的重构项目，在Kiro的辅助下，仅需6人76天完成。其标志性的“小幽灵”Logo，也寓意着亚马逊云科技产品从冰冷的资源立方体，向有温度、懂协作的伙伴演进。

Amazon Security Agent，可以将安全从“事后补救”前置到设计与开发阶段，自动审查代码漏洞，甚至将昂贵的渗透测试变为按需服务。多媒体巨头Adobe就利用它来确保全球营销活动符合版权与品牌规范。

再有Amazon DevOps Agent，作为虚拟运维专家，它能关联复杂系统的日志与数据，快速定位根因，推动系统自愈，将运维从转变为“系统自治”。

这些Agent的发布，也体现了亚马逊云科技对Agent价值的深刻理解：真正的生产力释放，在于让AI接管完整的、跨工具、跨流程的复杂工作流，而不仅仅是完成单一指令。

正如亚马逊云科技Agentic AI副总裁 Swami Sivasubramanian所言：“未来的AI不只是能做事，而是能做任何事情；不是能帮助你，而是可以被依赖去做所有事情。”通过提供从底层平台到顶层应用的完整解决方案，亚马逊云科技正将Agentic AI从一个技术概念，转化为企业可即刻采纳的竞争优势。

更深层看，Agentic AI的布局亦是对商业模式的重塑。每一次人机交互可能触发数十次模型推理与数据查询，带来Token消耗的指数级增长。这解释了为何亚马逊云科技将Amazon Bedrock视为下一个EC2级的增长引擎，因为它不仅是卖算力，更是激活算力消耗的乘数效应。

03

权杖上的“明珠”

Trainium3的战略锚点

当然，一个不争的事实是：再庞大的Agent帝国蓝图，也需要高效的算力引擎来驱动。

当数以十亿计的Agent7x24小时不间断地推理、规划、执行，所产生的Token消耗将是天文数字，成本显然会成为Agent规模化落地的首要障碍。

而这恰是亚马逊云科技推出自研芯片Trainium3的战略深意：通过降低AI普及门槛，牢牢把握算力成本控制权的“成本革命”。

它首先代表了一种“经济性”，通过自研芯片，将原本支付给芯片巨头的溢价，转化为自身服务客户的成本优势。Trainium3基于3nm先进制程，每兆瓦电力产生的Token数量是上一代的5倍，训练成本可降低最多50%。这意味着，运行同样的Agent工作负载，企业可能只需支付一半甚至更低的算力账单，这对于Agent的大规模部署至关重要。

要注意的是，Trainium3的价值并不体现在单颗芯片的性能上，亚马逊云科技通过系统级工程，将其集成到Amazon Trainium3 UltraServer服务器中，单台服务器最多集成144颗芯片，总算力高达362 PFlops。同时通过定制的NeuronSwitch高速互联技术，将芯片间延迟压至10微秒以下，构建了一个堪比“超级计算机”的紧密算力单元。这种设计专门优化了Agent应用所需的长上下文、多模态推理及复杂工作流调度。

这场成本革命，其实对亚马逊云科技具有双重战略意义：对内能够巩固了全栈AI的竞争壁垒，自研芯片与自研模型（如Amazon Nova）深度协同，能进一步榨干硬件性能，形成从硅到模型的端到端效率优化；对外，则提供了极致的性价比，让客户享受到更低成本的算力。同时，它与英伟达GPU的共存策略，既保障尖端客户需求，又以自研守住成本底线，可谓是一举两得。

客观地说，Amazon Trainium3不仅是技术产品，更是战略武器，它确保亚马逊云科技在支持客户构建Agent帝国时，手握“成本可控”的王牌。

04

重塑AI时代的云基础设施

而面对生成式AI带来的巨大变革，云基础设施自身，也正站在一个重要的十字路口。亚马逊云科技实用计算高级副总裁 Peter DeSantis认为，“生成式AI的发展对云基础设施提出的挑战，集中在四个层面。”

首先，是成本与效率的极限博弈，训练大模型需要数百亿美元的数据中心投资，而运行推理的成本更为惊人。Peter DeSantis直言不讳：“任何将AI应用程序投入生产的人都知道，AI并不便宜。”这种成本压力迫使云提供商必须在架构设计的每个环节进行创新。

其次，是弹性边界的重新定义。比如推理工作负载呈现出与传统计算完全不同的行为模式：一个简单的推理请求可能包含预处理、解码、后处理三个阶段，每个阶段对系统的压力类型截然不同。

第三，是AI应用对延迟的敏感度更高。实时交互、视频生成、沉浸式体验等场景要求毫秒级响应，但随着模型规模的扩大和复杂度的提升，如何在保持低延迟的同时处理海量请求，成为基础设施设计的难题。

最后，是更高要求的安全与隐私。当AI开始处理企业的核心数据和个人隐私信息时，安全不再只是外围防护，而是需要贯穿数据生命周期的每个环节。在共享的云环境中，如何确保模型权重和客户数据的绝对安全，成为新的技术门槛。

亚马逊云科技给出的答案围绕最底层的硬件创新。自研芯片从消除虚拟化性能抖动的Amazon Nitro System开始，已演进至为核心工作负载量身定制的Graviton处理器。新发布的Amazon Graviton5处理器将 L2 缓存翻倍，性能提升 30%，基于其的 M9G 实例使Airbnb 性能提升 25%、SAP 事务处理速度提升 60%，苹果等企业实测Swift应用迁移后性能升40%、成本降30%。

面对AI推理负载，亚马逊云科技则设计了Mantle推理引擎，承认请求的异质性，并通过Bedrock服务层，允许客户根据实时、标准、后台等不同紧迫性分配请求，从而实现资源的智能调度。有意义的是，通过Journal持久化事务日志，Mantle使长时间推理任务能够在故障或中断后从精确断点恢复，并结合动态调度策略，让模型微调等后台任务能与实时流量波谷错峰运行，极大提升了集群的整体利用率与经济效益。

为释放硬件潜力，亚马逊云科技同步升级了Neuron开发者套件，其中NIKKI语言让开发者能进行底层内核优化，而Neuron Explorer则能提供可视化性能分析与自动化调优建议。

如Peter DeSantis所言，“今天仍是AI的第一天，未来必有无法预料的曲折。但可以确定的是，云基础设施的进化方向将是更智能、更高效、更无处不在，而其终极使命始终未变。”

纵观整个re:Invent 2025，亚马逊云科技完成了一场从回应质疑到定义未来的精彩演绎。它将目光投向了那个由数十亿Agent驱动的未来。一系列AI云基础设施的新技术发布，也证明了如亚马逊云科技这样持续进行全栈创新的云，不仅是承载计算的基石，更是催化AI时代创新无限可能的引擎。

王座之上的亚马逊云科技，手中的权杖之光，正熠熠生辉……

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