在人工智能的演进历程中，我们见证过无数技术突破，但真正改变产业格局的，往往是那些能将技术转化为实际生产力的创新。2025年12月，拉斯维加斯re:Invent大会上，亚马逊云科技CEO Matt Garman向全球科技界发出一个明确信号："Agentic AI技术正处于关键转折点，从'技术奇迹'转变为能提供实际业务价值的实用工具。"他预测，未来将有数十亿Agents在各行各业广泛运行，帮助企业实现10倍效率提升。

这一判断并非空穴来风。在大会上，亚马逊云科技展示了其内部使用Kiro autonomous agent的实际效果：一个原计划30人18个月完成的项目，现在仅需6人76天即可交付。这个AI Agent与开发流程并行运作，自动化完成从功能交付、缺陷分类到提升代码覆盖率等一系列任务，它像资深开发者一样工作，但效率是人的数倍。

"这不是简单的效率提升，而是业务模式的重构。"一位与会的科技企业高管表示。在亚马逊云科技的演示中，AI Agent已从"被动响应"进化为"主动决策"，能完成端到端任务，成为企业运营的"数字员工"。

亚马逊云科技的布局远不止于单一工具的创新。在re:Invent 2025上，它展示了一套覆盖从基础设施、大模型到Agent工具链的全栈式创新图谱：

  • 基础设施层：Amazon Trainium系列自研芯片持续迭代，Trainium3 UltraServers计算能力比Trainium2提升4.4倍，内存带宽提升3.9倍，每兆瓦算力处理的AI token数量提升5倍。Trainium4芯片承诺将较上一代实现6倍的FP4计算性能、4倍内存带宽和2倍高内存容量。

  • 模型层：Amazon Bedrock平台新增Gemma、Mistral、Kimi、MiniMax等开源模型，一年间模型数量近乎翻倍；自研Amazon Nova 2系列基础模型精准覆盖高性价比、复杂任务处理、语音交互、多模态等细分场景。

  • Agent工具链层：Amazon Bedrock AgentCore提供控制策略、可观测性与评估框架，确保Agent在高度自动化的前提下满足行业对审计、合规与行为可追溯的严苛要求。

在实际应用中，AI Agent的价值已从"技术展示"转化为"业务驱动"。加拿大航空、Experian、QAD、Teamfront、汤森路透和Verisk等企业正使用Amazon Transform custom以减少技术债务，该产品已分析了十多亿行大型机代码，将关键系统与应用逐步迁移至云端，全栈Windows现代化速度提升5倍，消除70%的维护成本。

索尼Data Ocean的案例则展示了AI Agent在数据价值挖掘上的突破。基于亚马逊云科技构建的索尼Data Ocean每天处理来自500多个数据源的760TB数据，拥有57000名用户，每天处理超过15万个推理请求。索尼将Amazon Bedrock AgentCore置于Agentic AI系统中心，微调Amazon Nova 2 Lite模型，目标是将合规审查与评估流程效率提升100倍。

金融信息巨头S&P Global的案例更具代表性。其内部Agentic工作流平台Astra将新应用部署时间从"几周"压缩至"几分钟"，这背后是Amazon Bedrock AgentCore提供的控制策略、可观测性与评估框架，确保Agent在高度自动化的前提下满足金融行业对审计、合规与行为可追溯的严苛要求。

这些案例共同指向一个关键转变：AI商业化已进入"实用主义"阶段。企业不再为"是否使用AI"而争论，而是聚焦于"如何安全、可控、可衡量地用AI解决具体业务痛点"。

亚马逊云科技的战略优势正在于其全栈布局。它没有停留在模型或芯片的单点突破，而是构建了一套覆盖成本、安全、效率与可扩展性的全栈解决方案。无论是通过Amazon Transform custom清理技术债务，还是利用Amazon Bedrock AgentCore构建可信工作流，其核心逻辑始终一致——降低AI落地的门槛与风险，放大其ROI的确定性。

在AI从狂热走向理性的拐点，亚马逊云科技的务实路径——"重基建、强落地、讲ROI"，正成为产业界普遍认可的AI商业化标准。当数十亿Agents在各行各业广泛运行，重构产业生产范式时，我们见证的不仅是技术的演进，更是整个产业生态的重塑。

正如Garman所言："AI不是颠覆基础设施，而是放大核心价值。"在Agent时代，亚马逊云科技正致力于成为支撑社会经济整体智能转型的"价值实现平台"，让AI从"实验室奇迹"工程化为"企业级服务"，真正实现技术价值向生产力的转化。