华尔街分析师对亚马逊云科技的未来充满信心。在2025亚马逊云科技re:Invent开幕前，奥本海默重申了对亚马逊的“跑赢大盘”评级，强调其云业务蕴含“黄金机会”。摩根大通则认为，亚马逊云科技的需求趋势保持健康，预计2026年将迎来加速增长。这一乐观预期的背后，是云计算行业年度盛会的到来——被业内称为“云计算春晚”的re:Invent大会再次成为焦点。
今年的大会上，亚马逊云科技CEO Matt Garman在Keynote演讲中，将所有发布内容聚焦于Agentic AI的落地实践。这种高度集中的战略定调，在云计算巨头的年度发布会上极为罕见。Matt Garman提出，实现完整的AI能力需要四大支柱：AI基础设施、模型生态、数据基座和开发者工具。围绕这四个方向，亚马逊云科技推出了一系列重磅新品和功能升级。
在AI基础设施领域，亚马逊云科技发布了Amazon Trainium3 UltraServers和最新AI芯片Amazon Trainium4。Trainium3专为高密度并行工作负载设计，支持高级数据类型，内存容量和带宽较前代提升显著。测试数据显示，基于Trainium3的服务器在计算能力、内存带宽和能效上均有数倍提升。同时，亚马逊云科技还预告了正在开发的Trainium4，其性能将在多个维度实现更大跃升。亚马逊云科技与英伟达合作推出的P6e-GB300实例，计算能力超过前代20倍，适合大规模AI工作负载。
数据基座方面，亚马逊云科技推出了承载“开放训练模型”理念的Amazon Nova Forge。这一平台允许企业在模型训练的各个阶段注入自有数据，打造既具备通用知识又深度理解企业业务的定制模型。企业可以基于Amazon Nova 2 Lite构建自有模型，并部署在Amazon Bedrock上，享受企业级安全性和数据隐私保护。
模型生态的丰富度是亚马逊云科技的另一大亮点。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、图像、视频和音频的输入输出，能够处理长达75万字的文本和数小时的音频，实现了“Any to Any”的跨模态能力。Amazon Bedrock还引入了谷歌Gemma、英伟达Nemotron等第三方模型，中国模型如Kimi和MiniMax也首次入驻，显示出中国AI技术的国际竞争力。
开发者工具层面，Amazon Bedrock AgentCore带来了多项更新，重点解决了Agent的边界控制问题。新推出的Policy功能允许企业用自然语言定义Agent的权限边界，确保其行为始终在授权范围内。这一功能与evaluations机制共同构建了Agent的“防护网”，为企业提供了信任基础。Matt Garman强调，AI的价值在于落地，而Agentic AI正是实现工作自动化的关键。
作为Agentic AI的实践者，亚马逊云科技发布了三款Frontier Agent：Kiro Autonomous Agent、Amazon Security Agent和Amazon DevOps Agent。Kiro能够处理复杂的编码任务，支持跨库变更，并通过GitHub与用户交互；Security Agent将安全审查嵌入开发流程，实现渗透测试的按需服务；DevOps Agent则通过全天候事件分类和引导式解决，减少告警干扰，保障系统稳定运行。这些Agent的推出，标志着云计算巨头从发布实例转向发布智能体，AI的应用场景正在深度渗透企业运营。
行业实践已经验证了Agentic AI的商业价值。Reddit通过Amazon Nova Forge整合专有数据，生产出满足安全审核需求的专属模型；Sony基于亚马逊云科技构建的数据平台，每天处理来自500多个数据源的760TB数据，并通过AgentCore实现高效的Agent能力管理。这些案例表明，当AI能够深入理解企业数据并执行具体任务时，其投资回报开始显现。Matt Garman在演讲中反复强调，AI的未来属于那些能够将其价值落地的企业，而亚马逊云科技正通过持续创新，为这一目标提供核心支撑。
