华尔街对亚马逊云科技的看好并非空穴来风。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，强调其云业务存在“黄金机会”；摩根大通则判断亚马逊云科技的需求趋势依然稳健，并预计2026年将迎来加速增长。这场被业界称为“云计算春晚”的年度盛会，再次成为行业风向标。当亚马逊云科技CEO Matt Garman接过“麦克风”，云计算的演进路径被清晰勾勒——Agentic AI（智能体AI）成为贯穿全场的核心主题。
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。围绕这一框架，亚马逊云科技推出了一系列重磅新品：新一代AI芯片Amazon Trainium3 UltraServers和正在研发中的Amazon Trainium4，第二代自研大模型Amazon Nova 2系列，承载“开放训练模型”理念的数据基座Amazon Nova Forge，以及开发者工具Amazon Bedrock AgentCore的升级版本。所有发布均紧扣Agentic AI主题，展现出前所未有的战略聚焦。
作为Agentic AI的实践者，亚马逊云科技在Keynote上发布了三款前沿智能体：Kiro Autonomous Agent可自主处理复杂编码任务并深度集成开发流程；Amazon Security Agent能主动扫描漏洞并将渗透测试转化为按需服务；Amazon DevOps Agent则可自动诊断故障并优先于工程师响应。这些产品不仅展示了技术实力，更重新定义了开发体验。值得注意的是，Matt Garman将传统计算、存储等核心云服务的发布压缩至最后十分钟，以“快闪”形式密集推出25项更新，平均每项仅24秒，凸显其对Agentic AI的重视程度。
构建Agentic AI的基础设施仍在快速迭代。亚马逊CEO Andy Jassy此前透露，Amazon Trainium系列芯片已发展为价值数十亿美元的核心业务，季度环比增长150%。Matt Garman进一步说明，Amazon Trainium2是部署速度最快的AI芯片，销售速度几乎与产能同步。位于俄勒冈州的Project Rainier数据中心已投入运行，配备近50万颗Amazon Trainium2芯片，为Anthropic训练Claude大模型提供支持，年底芯片数量将翻倍至100万颗。此次发布的Amazon Trainium3 UltraServers性能显著提升：计算能力提高4.4倍，内存带宽提升3.9倍，每兆瓦功耗处理的AI tokens数量增加5倍。正在研发的Amazon Trainium4则计划在FP4计算性能、内存带宽和容量上实现更大突破。
在模型生态方面，Amazon Bedrock引入了四款自研模型和多个第三方模型。Amazon Nova 2系列包括Lite、Pro、Sonic和Omni四个版本，分别针对不同场景优化。其中，Omni模型支持文本、图像、视频和音频的输入输出，能处理75万字文本或数小时音频，实现多模态任务的统一处理。第三方模型方面，Kimi和MiniMax的加入使中国模型在Amazon Bedrock中的数量增至四款，显示国际市场对中国AI技术的认可。Matt Garman强调，模型能力虽重要，但企业私有数据才是关键。当模型深度理解企业数据和流程时，其效果将呈指数级提升。
针对企业训练私有模型的需求，亚马逊云科技推出了Amazon Nova Forge，首次引入“开放训练模型”理念。该服务允许企业在预训练、中期训练和后期训练阶段将自有数据与Amazon Nova精选数据集混合，打造既保留基础能力又理解企业业务的定制模型。这些模型被称为“Novellas”，可部署在Amazon Bedrock上，享受企业级安全保护。这一方案为企业提供了除从零训练和微调之外的第三条路径，降低了定制化模型的技术门槛。
开发者工具的升级聚焦于可控性与安全性。Amazon Bedrock AgentCore新增Policy功能，允许企业用自然语言定义Agent的权限边界，包括可访问的工具、数据和操作。Agent的每次决策都会通过Amazon AgentCore Gateway与策略比对，确保行为合规。这一设计解决了Agentic AI时代的核心问题：如何在开放能力与可控边界之间取得平衡。Reddit和Sony的实践案例验证了这一路径的可行性：Reddit使用Amazon Nova Forge训练出满足安全审核需求的专属模型；Sony则通过Amazon Bedrock AgentCore构建了高效的Agent管理系统。
