“為何不共同探索一個(gè)值得期待的未來？為何不在創(chuàng)新、想象與治愈的道路上走得更遠(yuǎn)？”亞馬遜云科技（AWS）以一連串反問，拉開了第14屆re:Invent全球大會(huì)的序幕。這場科技盛會(huì)不僅展示了AWS在生成式AI領(lǐng)域的最新突破，更透露出其重構(gòu)社會(huì)創(chuàng)新底座的雄心。

2025年，AWS交出了一份令人矚目的成績單：第三季度營收同比增長超20%，全年?duì)I收預(yù)計(jì)突破1320億美元。為支撐這一增長，亞馬遜全年資本支出預(yù)計(jì)達(dá)1250億美元，創(chuàng)歷史新高。在生成式AI浪潮中，AWS加速前行——Amazon Bedrock平臺(tái)客戶數(shù)量一年內(nèi)翻倍，tokens處理量超萬億的客戶已超50家。

面對AI基礎(chǔ)設(shè)施的激烈競爭，AWS選擇了一條“全棧自研”的硬核路線。“我們需要一個(gè)可擴(kuò)展性強(qiáng)、性能卓越且成本最優(yōu)的基礎(chǔ)設(shè)施，而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一途徑是優(yōu)化從軟件到硬件的全流程?！眮嗰R遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建在re:Invent中國行北京站上直言。這一戰(zhàn)略在芯片領(lǐng)域體現(xiàn)得尤為明顯——AWS首款3nm工藝芯片Trainium 3正式亮相，其計(jì)算性能較前代提升4.4倍，能效提高40%，內(nèi)存容量增至144GB，支持單個(gè)服務(wù)器集成144個(gè)芯片，并可擴(kuò)展至數(shù)十萬甚至上百萬芯片的集群。

自研芯片的優(yōu)勢在成本與效率上尤為突出。相比通用架構(gòu)的英偉達(dá)GPU，ASIC架構(gòu)的Trainium 3專為AI訓(xùn)練設(shè)計(jì)，剔除了圖形渲染等冗余模塊，在矩陣運(yùn)算等核心任務(wù)上實(shí)現(xiàn)更高性能密度。Anthropic、Karakuri等客戶通過Trainium將訓(xùn)練與推理成本降至原有的一半。目前，AWS已部署超100萬顆Trainium芯片，其業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)數(shù)十億美元，Amazon Bedrock平臺(tái)上的大部分推理服務(wù)均由該芯片支持。更值得關(guān)注的是，Trainium的生態(tài)兼容性正在增強(qiáng)——2025年第一季度將支持更多PyTorch高級(jí)語言，未來或與ARM架構(gòu)的Graviton形成“雙芯并立”的格局。Anthropic的Claude最新模型已全面遷移至Trainium平臺(tái)。

AWS的自研版圖遠(yuǎn)不止于此。從2017年啟動(dòng)芯片研發(fā)以來，其已形成三條產(chǎn)品線：Graviton系列負(fù)責(zé)通用計(jì)算，Trainium與Inferentia專攻AI訓(xùn)練與推理，Nitro系統(tǒng)芯片則承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等底層功能。這種“從硅片到服務(wù)”的閉環(huán)布局，在本次大會(huì)上進(jìn)一步延伸——AWS推出“亞馬遜AI工廠”（Amazon AI Factory），這是一個(gè)私有化的AWS區(qū)域，允許客戶利用自有數(shù)據(jù)中心與電力資源，由AWS協(xié)助構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施。該方案整合了英偉達(dá)GPU、Trainium芯片及SageMaker、Bedrock平臺(tái)，既滿足數(shù)據(jù)主權(quán)與合規(guī)需求，又保持了公有云級(jí)別的安全性與可靠性?！爱?dāng)硬件設(shè)計(jì)、虛擬化、網(wǎng)絡(luò)等每個(gè)環(huán)節(jié)都能同步優(yōu)化時(shí)，整體優(yōu)勢將呈指數(shù)級(jí)放大?！标悤越ū扔鞯?，“未來，單個(gè)數(shù)據(jù)中心將升級(jí)為‘超級(jí)計(jì)算機(jī)’，整個(gè)數(shù)據(jù)園區(qū)將成為一臺(tái)巨型智能設(shè)備。”

如果說基礎(chǔ)設(shè)施是AWS的“地基”，那么Agent（智能體）則是其最鮮活的“果實(shí)”。2025年被業(yè)界視為“Agent元年”，AWS的落地策略延續(xù)了其一貫的“逆向工作法”——以客戶需求倒推產(chǎn)品設(shè)計(jì)。“沒有‘萬能’的大模型，企業(yè)的核心資產(chǎn)是知識(shí)與流程，而Agent是將這些資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的工程化工具?！眮嗰R遜云科技大中華區(qū)解決方案架構(gòu)總經(jīng)理代聞指出。目前，AWS內(nèi)部已部署超4萬個(gè)Agent，其價(jià)值不僅體現(xiàn)在工具迭代，更在于推動(dòng)生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。

以銷售場景為例，傳統(tǒng)模式下，銷售拜訪客戶前需查閱大量資料并請經(jīng)理審核，如今通過Amazon Quick Suite，經(jīng)理可一鍵生成包含客戶最新輿情、歷史交易數(shù)據(jù)的報(bào)告，效率提升數(shù)倍。在開發(fā)場景中，產(chǎn)品經(jīng)理（PM）過去需依賴研發(fā)團(tuán)隊(duì)制作原型，現(xiàn)在可借助AI“召喚”虛擬工程師，獨(dú)立完成原型設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，再交由研發(fā)實(shí)現(xiàn)。“流程與組織形式的變革，才是效能提升的關(guān)鍵?！贝剰?qiáng)調(diào)，“如果工具到位但流程不變，開發(fā)速度再快也會(huì)卡在后續(xù)環(huán)節(jié)。”

企業(yè)擁抱AI的模式正呈現(xiàn)分化：一種是成立小規(guī)模AI原生團(tuán)隊(duì)，如AWS合作伙伴獵豹移動(dòng)，其新團(tuán)隊(duì)對成員的AI熱情遠(yuǎn)高于學(xué)歷要求；另一種是對傳統(tǒng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行轉(zhuǎn)型，這需要強(qiáng)有力的制度指引，包括調(diào)整KPI考核方式與提供配套工具?！啊啤切碌目己嗽O(shè)計(jì)，‘拉’是工具支持，二者缺一不可?！贝効偨Y(jié)道。在這場人機(jī)協(xié)作的變革中，“工作屬于你，而非工具”的認(rèn)知，或許將成為每個(gè)職場人的必修課。