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【央视新闻客户端】

在号称“云计算 ”春晚的2025年亚马逊云科技re:Invent大会上，亚马逊云科技CEO Matt Garman演讲中就抛出一连串问题：“为什么开发者不能专注于构建而非基础设施？为什么实验时间与成本不能趋近于零？为什么不能让每一个想法都成为可能？
”

事实上 ，Matt Garman以上提问
，都直指近年AI Agent火热浪潮中，一直困扰企业群体如何真正释放生产力的核心命题。历年来 ，全球企业核心诉求需求没有根本改变
，本质仍在于提高效率（SaveTime）
。这也是多年来，亚马逊云科技这家业务规模已达1320亿美元的全球云巨头一直聚焦的工作。

Agentic AI时代 ，AI Agent不是手段也不是目的
，而成为生产力本身，不过前提还在于 ，需要让Agent安全合理地落地并实现高效运转 。亚马逊云科技 CEO Matt Garman 在 Keynote 上就谈到：“Put Agent into Work
。”

事实上，过去数年AI正在从Copilot向Autopilot加速转化过程中
，不少企业已经为“聊天机器人 ”支付了昂贵的学费，然而实际操作下来 ，却发现辅助式、被动化的问答模式
，很难真正让公司实现业绩实质性增长。因此，Matt Garman强调的“Put Agent into Work
” ，或许也指向了AI核心定位的变化
，即从一种“咨询顾问”转变为“数字工人 ”，需要以一种工作更加主动
、细节更加精准、安全更加可控的行为模式 ，为企业切实创造价值 。

如果细看2025年re:Invent大会上关键人物的发言倾向
，不难发现，从亚马逊云科技首席执行官Matt Garman到亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian ，再到亚马逊云科技高级副总裁Peter DeSantis
，均用了大量篇幅讲述AI Agent究竟如何有序 、有效
、有用地落地
。

“未来数十亿Agent将渗透各行各业，助力企业实现10倍效率跃迁。”Matt Garman在开篇演讲中激昂谈到 。

值得注意的是 ，近二十年来亚马逊云科技一直通过推动云计算和生成式AI普及在各行各业“搭台唱戏
”，成为全球企业群中效能放大器的典范
，“利他战略”也让企业实现了二次成长，仅仅在过去一年 ，亚马逊云科技新增营收就达220亿美元
。

一、利他思维如何更好地“搭台唱戏 ”

没有一个真正的战略家是对战术细节不熟悉的
，一个真正的战略家也不会将战略眼界聚焦短期胜败上。

亚马逊科技2025年re:Invent大会首日，公司CEO Matt Garman两个多小时主题演讲聚焦与发散并进 ，实际上也是以上定论的集中反映 。

一方面
，Matt Garman全场两个多小时的Keynote就发布新品接近40个，集中展现了亚马逊云全新一代自研芯片 、前沿基础模型及企业级模型定制框架等一系列重磅产品 ，在算力层
、模型层和应用层持续突破
，令人有一种应接不暇的感觉
。

另一方面，Matt Garman的绝大多数时间 ，实际聚焦在了AI基础设施和全新Agent产品的讲解上。对此
，Matt Garman直截了当地指出：“AI Agent正在把我们带到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！
”

什么让亚马逊云科技有了这样的判断？这与近些行业在AI浪潮中所处的一个尴尬境遇密不可分：仅从目前来看 ，AI浪潮助力下的企业仍无法实现投入产出比的均衡，巨额投入什么时候才能转化为企业实实在在的业绩反映
，也成为困扰众多企业CEO的难题。

为了破局，为了让AI从Assistant加速质变成能主动干活、充分释放生产力的Agent ，并且让Agent更可信 、更好用
、更可控、成本更低
，亚马逊云开出了自己完整的解决方案，即算力基础设施 、推理平台
、数据、还有实现Agent 的一系列工具链
。

贯穿亚马逊云科技以上解决方案的核心思路则在于 ，向下自研芯片
，以性价比夯实算力底座，中间扩充模型 ，提供给客户更多 、更厚的选择
，向上则树立规则，严格把控Agent实际操作风险 ，从而真正达成一整套可用、可信
、可控的技术闭环。

比如说
，当下Agent对Token消耗量，已经达到了较为简单AI对话的十倍以上 。为此 ，如何更直接地降低Token成本，为企业提供性价比算力基础设施配套
，就成为亚马逊云科技的一大发力点
。

在备受期待的算力基础设施构建上，亚马逊云科技一方面作为运行NVIDIA GPU的核心场所之一 ，积累了大规模的GPU运行经验
，由此，本次大会公司例举P6e GB200 超级服务器就相比上一代 P5e ，计算性能提升超过20 倍。

此外
，亚马逊云科技始终没有减缓自身底层芯片布局 。本次大会上，Matt Garman宣布正式推出了最新Trainium3 ，并且发布Amazon Trainium3 UltraServers
，这也成为亚马逊云科技首款搭载3纳米工艺AI芯片的服务器
。

相较Amazon Trainium2，不仅计算能力提升4.4倍、内存带宽提升3.9倍 ，每兆瓦算力可处理的AI token数量达成了5倍增长
，为大规模 AI 训练与推理带来显著的效率与能效优势。并且，新一代服务器在运行OpenAI的GPT-OSS-120B模型时 ，每兆瓦输出token数是Amazon Trainium2的5倍以上，可实现更极致的能耗比 。

大会上
，Matt Garman还首次披露了Amazon Trainium4芯片，承诺将实现较Amazon Trainium3 UltraServers六倍的FP4计算性能 、四倍内存带宽和两倍高内存容量 ，继续坚守亚马逊云科技在AI芯片领域的长期投入的战略定力
。

值得注意的是
，基础算力的底座夯实上亚马逊云科技常年持续投入，如今已完成超100万个Amazon Trainium2芯片规模化部署 ，为Amazon Bedrock中大部分推理工作提供了稳定可靠的算力支持
，并且已为公司带来了几十亿美元可观收入。

某种程度上说，也正式由于亚马逊云科技对自研芯片持续的投入 ，也让公司在当下越发复杂的竞争环境中拥有了更多主动权 。尤其是在算力即权力的当下
，一旦企业的核心利润被上游硬件厂商大幅拿走，那么云厂商在博弈中占据主动
。

从这点上说 ，亚马逊云科技自研芯片构建发力点不仅仅是技术壁垒
，更是一种构建自身UE的必然：尤其是当Agent时代来临，Token消耗量呈现出指数级增长时 ，要想实现商业更长久健康的盈利，基础算力上的“自研”与“降本 ”必不可少。

除了算力
，第三方模型引用上Amazon Bedrock也持续丰富着客户模型选择权，在“利他战略
”下持续开源
、继续“搭台唱戏” 。大会现场 ，亚马逊云科技展现出一种更为开放姿态
，Matt Garman则向世人宣布，公司收录了更多开源、通用 、专用等多种类型的模型。其中 ，Amazon Bedrock就收录了包括谷歌的 Gemma
、NVIDIA的Nemotron
，Kimi和Minimax 厂商的最新模型，真正为亚马逊云科技的客户提供了模型运用上更广阔的空间
。

与此同时 ，亚马逊云科技也在让自身大模型继续进化
，大会现场同步了Amazon Nova迭代到了Amazon Nova 2的最新进展。该大模型包含Amazon Nova 2 Lite、Amazon Nova 2 Pro 、Amazon Nova 2 Sonic
、Amazon 2 Omni四个版本可供客户在不同场景中调用，延续了强大智能能力同时 ，也持续将成本效率与低延迟表现大幅提升 。

并且
，Amazon Nova 2实际测试中各个版本性能表现也都可圈可点
。例如，Amazon Nova 2 Lite 性能就可比肩 GPT-5 Mini、Claude Haiku 4.5等业界先锋模型。此外 ，Amazon Nova 2 Pro 在指令遵循 、Agentic工具使用等基准上超越 GPT-5.1
、Gemini 3 Pro Preview 以及 Claude Sonnet 4.5，进步显著 。

而在数据层面
， Amazon AI Factories的推出，则更能反映公司的“利他战略 ”：对于某些特殊客户来说 ，数据处境与安全始终摆在第一性
，为此，Amazon AI Factories一经推出 ，就可将全套的 AI 算力集群、网络架构 、存储设施
，直接打包运到客户的本地数据中心里，实现了安全与算力的平衡统一
。

事实上 ，Amazon AI Factories的推出
，也在某种程度上揭示了一种云计算叙事逻辑的改变：过去多年，企业大趋势是“上云
” ，可到AI时代后
，由于数据主权、隐私和安全问题左右，如何让“云下来” ，则成为一种维护数据资产的必然选择。

二
、怎么让Agent可信、可靠 、可用？

除了基础算力与模型扩展，亚马逊云科技2025 re:Invent大会上
，还创造性提出了如何帮助客户“调教 ”出一个可控
、可用、可信的Agent 。某种程度上说，以上技术路线上展现的切实性 ，也是亚马逊云科技核心竞争力的一种外化
。

例如
，当大多数平台还在比拼Agent框架灵活性 、推理速度时，亚马逊云科技则更为敏锐又贴切地意识到 ，或许企业需要的不是一个能聊天的机器人
，而是一个能干活的员工。

为此，亚马逊云科技围绕如何让Agent安全合理地高效落地 ，去解决企业种种核心痛点
，大会上就推出了Agentic AI平台Amazon Bedrock AgentCore 。在该平台“约束
”下，Agent 的日常使用
、行为秩序得到了更好的秩序 ，由此公司则可大规模地安全构建、部署和运行高性能的Agent
。

为了确保Agent运行过程中的安全性与合规性
，亚马逊云科技则开放了AgentCore Policy 、AgentCore Evaluations 功能。此举的启迪意义，或许不止于帮助客户规避失序风险 ，更在于亚马逊云科技尝试着定义出Agent时代下一种全新的治理范式 。

这已经不是一种简单的程序约束，而是给Agent制定出了一套行事准则
，甚至说“法律法规”。由此一来，用户在Agent运行过程中 ，就可以从人类行事的逻辑去规劝
、约束AI
，只有这样，企业的更多核心业务或许才会让Agent落地产生可能
。

这也触及到了Agent大规模落地的真正痛点。某种程度上说 ，大模型有一定概率性
，可回到企业业务流程中，尤其涉及到财务层面 ，需要的必须是100%的确定性 。事实上
，企业群体头疼的往往不是AI不够聪明，而是AI“一本正经地胡说八道 ”或“违规”越权操作
。从这点上说 ，Amazon Bedrock AgentCore的核心价值或许就在于
，给相对不可控的Agent加上确定性“枷锁
”后，很多风险将会被隔绝。

事实上 ，Agent兴起的潮流下，围绕“风险”衍生出大量核心的讨论：比如在企业核心业务的使用场景下
，一个不可控的Agent会展现出如何巨大的破坏力？这样的猜想在不少科幻电影中已经出现了大量发人深省的故事 。

正因如此，除了Amazon Bedrock AgentCore ，如何更快、更安全地将Agent加入到日常工作中来
，亚马逊云科技也提出自己一系列方案
。比如，Amazon Quick 作为一款面向企业的智能 Agent 应用 ，不仅能够帮助用户进行深度分析 、数据可视化和工作流自动化
，还可以通过企业级的安全与隐私标准确保信息的可靠性与合规性。

除此之外，在备受关注的AI 编程领域 ，亚马逊云科技在大会现场
，也提出了三大Agent——比如，Kiro autonomous agent ，可以作为虚拟开发者
，持续分担人类工作，并且能够独立完成各项任务 ，并在工作中持续学习拓展能力边界 。再比如，Amazon Security Agent则可以承担虚拟安全工程师的角色
，在应用设计
、代码审查与渗透测试等环节充当起企业的安全顾问，极大降低安全风险
。还有可以帮助开发者 ，尤其是负责值班的工程师
，主动发现系统故障或潜在缺陷的Amazon DevOps Agent。

从这点上说，鉴于亚马逊云科技在服务行业二十年来积累的大量经验 ，无疑不在证明
，各行各业、不同规模的组织面临的需求痛点，都让这家企业能在第一时间准确捕捉 ，由此根据企业现实存在的痛点 。

并且
，此次大会基于底层算力 、推理平台、数据再到Agent产品链路，亚马逊云科技在今年 re:Invent 上展现出的 ，或许是自身一步步地把早期具有“玩乐 ”属性
、技术噱头的Agent 
，由此正式推向商业实战中
。

三、在Agent时代，找回丢失的创造力

过去两年 ，我们无不见证了大模型带来的颠覆，同时也看到了其呈现的局限性。

比如
，大模型或许能写诗作画，却很难替用户解决更多实际问题 ，比如买一张机票：从这点上说
，Agent与传统大模型助手的核心区隔，或许就在于分自主行动力 。

在这一视角下 ，Agent需要担负起的责任
，则更加精细化，是一个能够主动执行任务 、在复杂环境中实现动态推理
、并让工作流程自动化的“数字员工
” ，也是一种未来生产力的集中释放。

亚马逊云科技2025 re:Invent 大会上
，亚马逊云科技Agentic AI高级副总裁Swami Sivasubramanian的Keynote上，就围绕Agent如何重塑商业世界的可能展开了核心推论
。

比如 ，AI Agent 如何才能实现真正的大规模生产落地
，从而将概念性变为真切的生产力提升？

Swami Sivasubramanian的Keynote上提到了一个生动案例：当我们最早写下第一行代码时是怎样的感觉？这样一种类似造物者、仿佛能做到任何事的创作自由，在Agent 时代又该如何找回？

事实上 ，以往用户无拘无束 、无所不能的创作欲表现，到了现在
，却随着 AI 系统的日益复杂，变得更加难以实现：尤其是那些概念验证阶段看似表现良好的AI ，一旦进入大规模应用
，却往往因为逻辑脆弱
、缺乏模块化，从而对用户想象力、生产力的激发产生了一种反作用。

为了解决以上痛点 ，亚马逊云科技则将发力点聚焦到了“简洁性”上 。比如
，一个Agent往往由基础模型 、代码和工具三大组件构成，协同编排这些组件往往比较繁琐 ，为此
，亚马逊云科技则发布并开源了Amazon Strands Agents SDK
。

这一框架也被引入了TypeScript 平台，今后 ，开发者则能够利用熟悉的工具栈构建完整出Agent 堆栈。更关键的是
，Strands 还新增了对边缘设备的支持 。这意味着，未来Agent将不再局限于云端服务器 ，而是可以运行在汽车
、游戏机甚至机器人终端上
。值得注意的是，短短数月
，该SDK 下载量突破 500 万次，再次证明了开发者对“简洁性 ”的青睐。

另一个制约生产力解放的直接命题 ，也被Swami关注到了 。比如
，为了解决当下AI普遍存在的“健忘症
”、即无法在长期交互中沉淀经验，Amazon Bedrock AgentCore Memory推出后 ，则接入了全新的情景式记忆功能
，能够让Agent从过往的上下文 、推理过程
、操作结果中持续学习，并将这些信息应用于后续交互
。

在帮助Agent解决了“聪明”的能力后 ，亚马逊云科技也对其效率提升
，集中下手。Swami 更是直言：“效率关乎成本、规模与敏捷性 。 ”

事实上，尽管通用的基础模型虽然“智商高
” ，但在处理特定任务时
，往往伴随着高昂的成本和延迟
。由此，企业特定使用场景中 ，“小而美”的高质量定制模型已渐成主流。

这也是AI开发模式一种必然的“祛魅 ”过程 。以往，行业迷信“参数至上
”
，不过，Swami的观点则强调专用性一定程度 、一定场景下 ，无疑将会优于通用性。类似一家企业不需要一个样样稀松的通才
，相反，去打造成百上千个精通业务细节的专才 ，或许才能真正释放生产力
。

基于此
，亚马逊云科技也打出了一套组合拳。比如，RFT可让定制模型的准确率相比基础模型提升 66% 。再加上Amazon Nova Forge开创了“开放式训练”的先河 ，允许企业在训练各阶段注入专有数据
，让模型不仅懂通用知识，更懂企业的“行话 ”
。

以上这一切 ，也让定制化实现效率大幅提升成为一种未来的趋势。并且
，在让Agent变得更聪明、更具效率的同时，如何确保成百上千个Agent 被部署在生产链条的风险把控 ，也成为了一大重点 。

对此，Swami则进一步将失序把控的解决方案细化给出
。除了先前介绍的Amazon Bedrock AgentCore
，为了进一步提升可靠性，亚马逊云科技还推出Amazon Nova Act。这是一套用于构建可靠 UI 工作流程的全新服务 ，由定制版的 Amazon Nova 2 Lite 模型驱动 。它结合了自动推理（Automated Reasoning）的数学逻辑验证
，在早期测试中实现了高达 90%的可靠性
。

甚至，在现场演示的“反电诈”场景中 ，Agent 不仅能检查信用卡交易
、合理提出怀疑
，甚至能收集证据并协助报警。这种基于逻辑验证的严谨性，让“人机信任
”不再是一句空话 。

四、一条实实在在的道路

大会最后一天 ，亚马逊云科技发布了自身迄今为止性能最强 、能效最高的Amazon Graviton5处理器
。与上一代相比
，基于Graviton5的全新EC2 M9g实例性能提升高达25%，实现了单封装 192 核心的突破 ，并将 L3 缓存提升了 5 倍。一个直观的使用案例是
，Apple在迁移核心服务后，实现了成本降低 30%
、性能提升 40%的不错效益 。

值得注意的是 ，目前亚马逊云科技新增CPU容量中连续第三年有超半数由Graviton驱动，EC2头部1000家客户中已有98%受益于其显著的性价比优势
，包括Adobe、Airbnb 、Atlassian
、Epic Games、Formula 1等。

不仅如此，在亚马逊云科技re:Invent 2025 最终日 ，公司从Amazon Graviton5 和Amazon Trainium3 UltraServers的极致能效展示
，到Amazon S3 Vectors和Amazon Lambda Managed Instances重新定义了数据和无服务器的边界，并最终通过Project Mantle的系统级创新 ，再次完整地收束了过去数天公司想要强调的AI时代核心理念
。

事实上
，亚马逊云科技2025 re:Invent 大会临近尾声时，公司则用大量基础设施产品的密集发布 ，重申了一个公司发展的核心命题：即AI不会颠覆基础设施
，反而会让基础设施的安全性 、成本和敏捷性等变得更加显著。

从这点上说，再次回顾亚马逊云科技2025年re:Invent大会 ，真正留下的或许不是一串令人眼花缭乱的产品清单
，而是一张清晰
、实用、贴切的企业发展蓝图 。

从Nitro到Graviton再到Trainium的完整自研芯片堆栈，以及Apple 、Anthropic等重量级客户背书 ，亚马逊云科技的企业竞争力壁垒中，一直有特殊且务实的底座：即当其他云厂商仍在试图证明自身“能做 AI”时
，亚马逊云科技则已经将视野聚焦到了用“安全性
、可用性、成本可控 ”等，能直达商业核心的解决办法 ，再次证明了自己在AI规模化 、可持续发展、盈利实现等方面
，于行业内扮演了一个重要且不可或缺的角色
。

值得注意的是，大会最后一天 ，亚马逊CTO Dr. Werner Vogels也完成了他在re:Invent的最后一场主题演讲
，并谈到：AI不会取代开发者，但停止进化的开发者则会被时代淘汰。

从这点上说 ，亚马逊云科技在AI 的聚光灯下
，或许选择了一条最不性感
、最不显眼的道路 。从过去到未来，亚马逊云科技始终在做的事情 ，核心仍在于为AI时代去“修筑铁路、铺设电网
”
，这样看似“重资产 、硬科技”的路径，表面显得笨重 ，内在则是在规模效应作用上去打造自身难以撼动的竞争壁垒
。

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