華爾街分析師對亞馬遜云科技的評價正持續升溫。奧本海默在2025亞馬遜云科技re:Invent全球大會開幕前重申“跑贏大盤”評級，稱其云業務蘊含“黃金機遇”；摩根大通則基于需求趨勢判斷，預測2026年將迎來加速增長。這場被業界稱為“云計算春晚”的年度盛會，再次成為行業風向標——亞馬遜云科技CEO馬特·加爾曼（Matt Garman）在主題演講中，以Agentic AI為核心，系統性地重構了云計算的技術演進邏輯。
加爾曼提出，實現Agentic AI的完整能力需四大支柱：AI基礎設施、模型生態、數據基座與開發者工具。圍繞這一框架，亞馬遜云科技推出多項重量級產品：自研AI芯片Trainium3 UltraServers與下一代Trainium4、第二代大模型Amazon Nova 2系列、數據基座Amazon Nova Forge，以及開發者工具Amazon Bedrock AgentCore的全面升級。值得關注的是，這場持續兩個半小時的演講中，“Agent”一詞被提及199次，較去年增長342%，標志著技術重心向智能體落地的徹底轉向。
在AI基礎設施領域，亞馬遜云科技正以芯片為核心構建護城河。其自研Trainium系列芯片已發展為價值數十億美元的業務，季度環比增長150%。最新發布的Trainium3 UltraServers采用3nm工藝，單芯片計算能力達2.52千萬億次浮點運算（PFLOPs），內存帶寬提升至144GB HBM3e，較前代提升1.7倍。測試數據顯示，在GPT-OSS等開源模型推理任務中，其效率顯著優于前代產品。更值得期待的是，正在研發的Trainium4將實現FP4計算性能6倍躍升、內存帶寬4倍提升，為大規模模型訓練提供更強支撐。
與此同時，亞馬遜云科技與英偉達的合作進一步深化。新推出的P6e-GB300實例搭載英偉達GB200 NVL72系統，在NVLink?架構下計算能力超20倍、內存帶寬提升超11倍，專為計算密集型AI工作負載設計。這種“自研+合作”的雙軌策略，使其成為全球少數具備全棧AI基礎設施能力的廠商——英偉達GenAI集群Project Ceiba、OpenAI 380億美元算力訂單等標桿項目均運行在其平臺上。為滿足企業私有化部署需求，亞馬遜云科技還推出Amazon AI Factories，允許企業利用自有數據中心空間與電力資源，訪問其AI基礎設施服務。
模型生態的豐富度成為另一競爭焦點。Amazon Bedrock新增4款自研模型與多款第三方模型，其中Kimi與MiniMax的入駐，標志著中國大模型在國際舞臺的崛起。Nova 2系列模型各具特色：Lite版在15項基準測試中13項優于Claude Haiku 4.5；Pro版可作為“教師模型”進行知識蒸餾；Sonic版支持百萬級上下文窗口的實時語音交互；Omni版則實現文本、圖像、視頻、音頻的跨模態理解與生成，可同時分析75萬字文本或數小時音頻。更突破性的是Amazon Nova Forge，其“開放訓練模型”理念允許企業在預訓練、中期訓練、后期訓練各階段注入專有數據，打造既保留基礎能力又深度理解業務語境的定制模型。
開發者工具的革新直指Agentic AI落地的核心挑戰——如何平衡自主性與可控性。Amazon Bedrock AgentCore新增Policy功能，企業可通過自然語言定義Agent權限邊界，其決策行為將實時與策略比對，確保合規性。這一“防護網”機制，為Agent的規模化應用掃除信任障礙。更引人注目的是三大Frontier Agent的發布：Kiro Autonomous Agent可跨代碼庫持續學習，自主完成從缺陷分類到代碼優化的全流程；Amazon Security Agent將滲透測試轉化為按需服務，主動掃描漏洞并驗證合規性；Amazon DevOps Agent則通過全天候事件分類與根因分析，將故障響應速度提升至毫秒級。這些智能體已接近“數字員工”形態，Reddit、Sony等企業的實踐表明，其可顯著降低運營成本并提升效率。
在這場技術盛宴的尾聲，加爾曼用十分鐘快閃發布了25項傳統云服務更新，平均每項僅24秒。這種“反常規”安排，恰恰印證了Agentic AI對云計算行業的顛覆性影響——當智能體成為主角，底層基礎設施的迭代已從“年度大事件”轉變為“日常功課”。正如加爾曼所言：“AI Agent代表人類執行任務并實現自動化，這是AI投資產生實質回報的關鍵節點。”這場由亞馬遜云科技引領的變革，正在重新定義云計算的價值邊界。
