华尔街分析师对亚马逊云科技的评价正持续升温。奥本海默在2025亚马逊云科技re:Invent全球大会开幕前重申“跑赢大盘”评级，称其云业务蕴含“黄金机遇”；摩根大通则基于需求趋势判断，预测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——亚马逊云科技CEO马特·加尔曼（Matt Garman）在主题演讲中，以Agentic AI为核心，系统性地重构了云计算的技术演进逻辑。
加尔曼提出，实现Agentic AI的完整能力需四大支柱：AI基础设施、模型生态、数据基座与开发者工具。围绕这一框架，亚马逊云科技推出多项重量级产品：自研AI芯片Trainium3 UltraServers与下一代Trainium4、第二代大模型Amazon Nova 2系列、数据基座Amazon Nova Forge，以及开发者工具Amazon Bedrock AgentCore的全面升级。值得关注的是，这场持续两个半小时的演讲中，“Agent”一词被提及199次，较去年增长342%，标志着技术重心向智能体落地的彻底转向。
在AI基础设施领域，亚马逊云科技正以芯片为核心构建护城河。其自研Trainium系列芯片已发展为价值数十亿美元的业务，季度环比增长150%。最新发布的Trainium3 UltraServers采用3nm工艺，单芯片计算能力达2.52千万亿次浮点运算（PFLOPs），内存带宽提升至144GB HBM3e，较前代提升1.7倍。测试数据显示，在GPT-OSS等开源模型推理任务中，其效率显著优于前代产品。更值得期待的是，正在研发的Trainium4将实现FP4计算性能6倍跃升、内存带宽4倍提升，为大规模模型训练提供更强支撑。
与此同时，亚马逊云科技与英伟达的合作进一步深化。新推出的P6e-GB300实例搭载英伟达GB200 NVL72系统，在NVLink™架构下计算能力超20倍、内存带宽提升超11倍，专为计算密集型AI工作负载设计。这种“自研+合作”的双轨策略，使其成为全球少数具备全栈AI基础设施能力的厂商——英伟达GenAI集群Project Ceiba、OpenAI 380亿美元算力订单等标杆项目均运行在其平台上。为满足企业私有化部署需求，亚马逊云科技还推出Amazon AI Factories，允许企业利用自有数据中心空间与电力资源，访问其AI基础设施服务。
模型生态的丰富度成为另一竞争焦点。Amazon Bedrock新增4款自研模型与多款第三方模型，其中Kimi与MiniMax的入驻，标志着中国大模型在国际舞台的崛起。Nova 2系列模型各具特色：Lite版在15项基准测试中13项优于Claude Haiku 4.5；Pro版可作为“教师模型”进行知识蒸馏；Sonic版支持百万级上下文窗口的实时语音交互；Omni版则实现文本、图像、视频、音频的跨模态理解与生成，可同时分析75万字文本或数小时音频。更突破性的是Amazon Nova Forge，其“开放训练模型”理念允许企业在预训练、中期训练、后期训练各阶段注入专有数据，打造既保留基础能力又深度理解业务语境的定制模型。
开发者工具的革新直指Agentic AI落地的核心挑战——如何平衡自主性与可控性。Amazon Bedrock AgentCore新增Policy功能，企业可通过自然语言定义Agent权限边界，其决策行为将实时与策略比对，确保合规性。这一“防护网”机制，为Agent的规模化应用扫除信任障碍。更引人注目的是三大Frontier Agent的发布：Kiro Autonomous Agent可跨代码库持续学习，自主完成从缺陷分类到代码优化的全流程；Amazon Security Agent将渗透测试转化为按需服务，主动扫描漏洞并验证合规性；Amazon DevOps Agent则通过全天候事件分类与根因分析，将故障响应速度提升至毫秒级。这些智能体已接近“数字员工”形态，Reddit、Sony等企业的实践表明，其可显著降低运营成本并提升效率。
在这场技术盛宴的尾声，加尔曼用十分钟快闪发布了25项传统云服务更新，平均每项仅24秒。这种“反常规”安排，恰恰印证了Agentic AI对云计算行业的颠覆性影响——当智能体成为主角，底层基础设施的迭代已从“年度大事件”转变为“日常功课”。正如加尔曼所言：“AI Agent代表人类执行任务并实现自动化，这是AI投资产生实质回报的关键节点。”这场由亚马逊云科技引领的变革，正在重新定义云计算的价值边界。
