2025 re:Invent ：亚马逊云科技把Agentic AI生态梳理明白了 原创

今年亚马逊云科技re:Invent传递出一个非常重要的信号，从传统云基础设施供应商，转型为AI基础设施与服务领军者。

亚马逊云科技首席执行官Matt Garman第二次登上re:Invent的舞台显得更加游刃有余。他首先po了几个数据，展示出过去一年的增长轨迹：整体业务规模达1320亿美元，同比增长 20%，一年净增约220亿美元；S3客户已存入超过500万亿个对象，日均峰值请求量超过每秒2亿次；连续第三年，新增的云端CPU容量超过一半来自Graviton；Amazon Bedrock服务超过10万企业。

Matt Garman提到亚马逊云科技一直在创新的路上，AI正在重塑每一个行业，但很多企业没有看到相应的回报，这是因为AI的真正价值还没有被释放。

如今他看到Agent的出现让企业的投资开始看到成果。未来每个企业都将会有很多Agent，处理更多的事情，每个企业都可以从AI中得到更多价值，所以亚马逊云科技对人工智能基础设施、推理平台、企业数据、构建Agent的工具进行创新，帮助企业可以自由的发明下一步。

亚马逊云科技首席执行官Matt Garman

Trainium正在改写AI底层逻辑

谈到AI基础设施，首先想到的就是GPU。当下最炙手可热的无疑是英伟达，而亚马逊云科技正是全球运行英伟达GPU的最佳场所。

亚马逊云科技与英伟达已有15年的合作，具备大规模 GPU 集群的运营经验。今年P6e-GB300 UltraServer也正式上线。P6e-GB300 UltraServer采用NVIDIA GB300 NVL72加速显卡，相比P6e-GB200相，GPU内存和FP4计算能力分别提升1.5倍。

拥有最绝佳的AI能力，就需要最好的训练和推理能力，亚马逊云科技一直在为人工智能负载提供最佳的性价比，目前亚马逊云科技Trainium的业务规模已达数十亿美元，迄今为止已部署了100万颗Trainium芯片。

AWS Trainium 3的目标是让AI工作负载更好，更快，更具成本效益。基于AWS Trainium 3的Amazon EC2 Trn3 UltraServers已经上市，其是面向下一代 Agent、推理和视频生成等高密度应用，提供更优的性价比与更稳定的算力基础。与上一代相比，性能提升了4.4倍，内存带宽提升了3.9倍，每瓦性能提升超过3.5倍。

同时，AWS Trainium 4的研发也在进行中，届时所有维度都将实现巨大跃升，预计FP4计算性能提升6倍，内存带宽提高4倍，高带宽内存容量提高2倍，支持全球最大规模模型的训练需求。

重新定义下一代AI交互形态

所有应用都在被AI重构，Amazon Bedrock提供了一个安全的、可扩展的、功能丰富，正在成为企业构建AI工作负载的底座。

亚马逊云科技一直认为没有一个模型可以解决所有问题，所以Amazon Bedrock也得到了众多客户的选择。今天Amazon Bedrock原生支持模型又新增了4个。目前中国模型已经有Deepseek、Qwen，加上新增的Kimi和Minimax，接近全部模型的1/4。

酒香不怕巷子深，但是自家模型还是要拿来夸一夸。去年众星捧月，集万千期待一身的Amazon Nova由亚马逊首席执行官Andy Jassy亲自发布，并且发布了6种基础模型，经过一年发展到了8种。

去年Andy Jassy就预告了，要推出Amazon Nova Speech-to-Speech语音对语音模型和Amazon Nova Any to Any 任意模态生成任意模态模型。

今年Amazon Nova 2如期而至，包括Lite、Pro、Sonic三款。Lite是一款快速、经济高效的推理模型，适用于日常工作负载；Pro适用于高度复杂的多步骤任务；Sonic是面向对话式人工智能的全新Speech-to-Speech模型。

同时还发布预览版Amazon Nova 2 Omni，可完成多模态推理和图像生成，是业内首个支持文本、图像、视频、音频输入，并支持文本与图像输出的推理模型。

从大模型到“我的模型”，重写AI训练范式

Matt Garman一直听到客户想要一个“能够真正理解我的数据”的前沿模型或Agent。因为只有当正确的模型与企业自有数据深度结合，AI价值才能被真正释放。

Amazon Nova Forge正是基于这一需求而生：引入“开放式训练模型”理念，实现访问多种 Nova训练检查点，并在训练的每一个阶段，将自有数据注入其中，训练专属模型，同时还可使用亚马逊的丰富数据集。

比如一家企业掌握数百GB数据、数十亿token，涵盖过往设计、故障模式、评审记录等核心数据。企业从一个已完成80%预训练的Amazon Nova 2 Lite检查点开始，将自有数据与亚马逊云科技的数据集融合，并按照预置配方完成剩余的训练流程，最终得到的模型既融入了企业独有的领域知识，又保留了大模型推理等底层能力。

目前Booking.com、nimbus、NRI、Reddit、SONY已经成为Nova Forge的早期用户。Matt Garman认为，Amazon Nova Forge会彻底改变企业使用AI的方式。

SONY一直希望交付给客户“感动”，其通过对20多个Amazon Nova 2 Lite进行微调，实现了在一致性和文档等任务方面优于基础模型，目标将SONY合规审查和评估流程的效率提高100倍。

“AWS一方面相对谨慎投入自研模型Nova系列，定位于高性能、低成本，覆盖推理、对话、代码生成、语音交互等场景，强调多模型组合；另一方面战略投入开放生态，不断引入包括中国厂商提供的模型在内的第三方模型，同时借助Amazon Nova Forge帮助企业加速模型调优。”Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲说道。

从工具到自治系统的跨越已经开始

孩子的成长需要自由同样需要约束力，通过制定一些基本规则来避免重大问题，Agent也是一样的道理。

Amazon Bedrock AgentCore能够安全、规模化地构建、部署与运营Agent，今天又推出了两项新功能，Policy in AgentCore和AgentCore Evaluation。

Policy in Amazon Bedrock AgentCore，可以根据策略评估每一个Agent，阻止Agent超出你的请求范围，让模型遵守明确的界限和要求。另外人需要定期做体检，Agent呢？AgentCore Evaluations能够使用内置评估工具来评估常见的质量维度，例如正确性、有用性、无害性等，而且评估是自动化的。

Kiro是一个用于结构化AI编码的Agent开发环境，让开发者在提高AI编码速度的同时，拥有更强的结构和掌控力。原本需要30名开发者花18个月的项目，他们仅用了6名成员、76天就全部完成，效率的提升是翻天覆地的。

最后想再说说，三款全新的前沿Agent：Kiro自主Agent、Amazon Security Agent和Amazon DevOps Agent。

Kiro自主Agent面向软件开发，自主处理复杂编码任务，深度集成开发流程；AWS Security Agent构建更安全应用，主动扫描漏洞，将渗透测试转为按需服务；AWSDevOps Agent卓越运维，自动诊断并预防故障，即时响应。

前面讲的都和AI相关，最后Matt还用10分钟，极限发布了25项底层的新产品和新功能，为第一天的Keynote收尾。

写在最后

全球各大云厂商都在面向AI原生云加速演进。“今年re:Invent充分体现了AI原生云在服务平台化、软硬一体化、技术生态化、能力场景化四个维度的发展趋势。”戴鲲认为，亚马逊云科技一系列发布在全栈布局、自研硬件和生态开放三个层面都有了显著拓展与提升。但要赢得企业心智，还需加速相关云服务落地，简化传统业务系统集成的复杂度，进一步提升上下文工程能力和智能体与人工流程混合编排能力，以及为行业场景化落地提供更多支持。

可以看到，亚马逊云科技正在试图重塑企业使用AI的方式，在模型、数据、算力和应用场景上形成完整的闭环。