華爾街分析師對亞馬遜云科技的未來充滿信心。在2025亞馬遜云科技re:Invent開幕前，奧本海默重申了對亞馬遜的“跑贏大盤”評級，強調(diào)其云業(yè)務(wù)蘊含“黃金機會”。摩根大通則認(rèn)為，亞馬遜云科技的需求趨勢保持健康，預(yù)計2026年將迎來加速增長。這一樂觀預(yù)期的背后，是云計算行業(yè)年度盛會的到來——被業(yè)內(nèi)稱為“云計算春晚”的re:Invent大會再次成為焦點。

今年的大會上，亞馬遜云科技CEO Matt Garman在Keynote演講中，將所有發(fā)布內(nèi)容聚焦于Agentic AI的落地實踐。這種高度集中的戰(zhàn)略定調(diào)，在云計算巨頭的年度發(fā)布會上極為罕見。Matt Garman提出，實現(xiàn)完整的AI能力需要四大支柱：AI基礎(chǔ)設(shè)施、模型生態(tài)、數(shù)據(jù)基座和開發(fā)者工具。圍繞這四個方向，亞馬遜云科技推出了一系列重磅新品和功能升級。

在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，亞馬遜云科技發(fā)布了Amazon Trainium3 UltraServers和最新AI芯片Amazon Trainium4。Trainium3專為高密度并行工作負(fù)載設(shè)計，支持高級數(shù)據(jù)類型，內(nèi)存容量和帶寬較前代提升顯著。測試數(shù)據(jù)顯示，基于Trainium3的服務(wù)器在計算能力、內(nèi)存帶寬和能效上均有數(shù)倍提升。同時，亞馬遜云科技還預(yù)告了正在開發(fā)的Trainium4，其性能將在多個維度實現(xiàn)更大躍升。亞馬遜云科技與英偉達合作推出的P6e-GB300實例，計算能力超過前代20倍，適合大規(guī)模AI工作負(fù)載。

數(shù)據(jù)基座方面，亞馬遜云科技推出了承載“開放訓(xùn)練模型”理念的Amazon Nova Forge。這一平臺允許企業(yè)在模型訓(xùn)練的各個階段注入自有數(shù)據(jù)，打造既具備通用知識又深度理解企業(yè)業(yè)務(wù)的定制模型。企業(yè)可以基于Amazon Nova 2 Lite構(gòu)建自有模型，并部署在Amazon Bedrock上，享受企業(yè)級安全性和數(shù)據(jù)隱私保護。

模型生態(tài)的豐富度是亞馬遜云科技的另一大亮點。Amazon Bedrock新增了四款自研模型——Amazon Nova 2系列，包括Lite、Pro、Sonic和Omni。其中，Omni模型支持文本、圖像、視頻和音頻的輸入輸出，能夠處理長達75萬字的文本和數(shù)小時的音頻，實現(xiàn)了“Any to Any”的跨模態(tài)能力。Amazon Bedrock還引入了谷歌Gemma、英偉達Nemotron等第三方模型，中國模型如Kimi和MiniMax也首次入駐，顯示出中國AI技術(shù)的國際競爭力。

開發(fā)者工具層面，Amazon Bedrock AgentCore帶來了多項更新，重點解決了Agent的邊界控制問題。新推出的Policy功能允許企業(yè)用自然語言定義Agent的權(quán)限邊界，確保其行為始終在授權(quán)范圍內(nèi)。這一功能與evaluations機制共同構(gòu)建了Agent的“防護網(wǎng)”，為企業(yè)提供了信任基礎(chǔ)。Matt Garman強調(diào)，AI的價值在于落地，而Agentic AI正是實現(xiàn)工作自動化的關(guān)鍵。

作為Agentic AI的實踐者，亞馬遜云科技發(fā)布了三款Frontier Agent：Kiro Autonomous Agent、Amazon Security Agent和Amazon DevOps Agent。Kiro能夠處理復(fù)雜的編碼任務(wù)，支持跨庫變更，并通過GitHub與用戶交互；Security Agent將安全審查嵌入開發(fā)流程，實現(xiàn)滲透測試的按需服務(wù)；DevOps Agent則通過全天候事件分類和引導(dǎo)式解決，減少告警干擾，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。這些Agent的推出，標(biāo)志著云計算巨頭從發(fā)布實例轉(zhuǎn)向發(fā)布智能體，AI的應(yīng)用場景正在深度滲透企業(yè)運營。

行業(yè)實踐已經(jīng)驗證了Agentic AI的商業(yè)價值。Reddit通過Amazon Nova Forge整合專有數(shù)據(jù)，生產(chǎn)出滿足安全審核需求的專屬模型；Sony基于亞馬遜云科技構(gòu)建的數(shù)據(jù)平臺，每天處理來自500多個數(shù)據(jù)源的760TB數(shù)據(jù)，并通過AgentCore實現(xiàn)高效的Agent能力管理。這些案例表明，當(dāng)AI能夠深入理解企業(yè)數(shù)據(jù)并執(zhí)行具體任務(wù)時，其投資回報開始顯現(xiàn)。Matt Garman在演講中反復(fù)強調(diào)，AI的未來屬于那些能夠?qū)⑵鋬r值落地的企業(yè)，而亞馬遜云科技正通過持續(xù)創(chuàng)新，為這一目標(biāo)提供核心支撐。