作为云计算革命的开创者，亚马逊（AWS）正以 “全栈 AI 战略” 重塑自身定位，从传统云服务提供商转型为覆盖 “芯片 – 模型 – 智能体 – 应用” 的 AI 原生平台，其布局不仅聚焦技术突破，更通过实用化落地与生态协同，试图定义企业 AI 的未来形态，为行业树立从基础设施到业务价值的完整转型路径。
一、从基础工具到智能体：AWS 的 AI 战略升级路径
AWS 的 AI 演进已从早期基础聊天机器人，迈入以 “智能体 AI（Agentic AI）” 为核心的新阶段。这类系统能自主规划多步骤任务、调用多元工具并跨流程执行，契合 AWS 在云基础设施、物流、零售、客服等多领域的业务特性 —— 这些场景中，微小的效率提升即可产生规模化影响。2025 年初，AWS 成立专注智能体 AI 的内部团队，管理层将其定位为 “数十亿美元级潜在业务”，视其为全新平台层而非单一功能，凸显对该技术的战略重视。
在具体落地中，AWS 聚焦高容量、规则驱动的工作流，例如通过 AI 优化库存管理、提升客服响应精度、完善产品详情页信息，同时在物流与运营端推出多项 AI 升级：生成式 AI 系统提升配送地址准确性，需求预测模型精准预判用户消费偏好与地域分布，智能体团队还探索让机器人理解自然语言指令，进一步自动化仓储操作。面向消费者端，智能体功能已实现 “自主决策与执行”，如 Alexa + 可监控商品价格波动，在达到用户设定阈值时自动完成购买；购物助手 Rufus 则依托生成式 AI（且逐步融入智能体能力），结合用户购物历史与实时场景，辅助商品查找、对比与决策，缩短从消费意图到下单的路径。
二、全栈技术闭环：从自研芯片到模型生态的核心布局
为构建 AI 竞争力，AWS 打造从底层硬件到上层应用的全栈体系，关键环节呈现显著突破：
- 芯片与算力基础设施：AWS 拥有 Graviton（CPU，对标英特尔）、Trainium（训练专用）、Inferentia（推理专用）三大芯片系列，形成对英伟达、AMD 的差异化竞争。2025 年推出的 Trainium3 基于 3nm 工艺，搭载其的 UltraServers 单集群可集成 144 颗芯片，算力达 362PFLOPS（FP8），性能较上一代提升超 4 倍，每兆瓦算力处理的 AI token 数量提升 5 倍；同时披露的 Trainium4 路线图显示，未来将实现 6 倍 FP4 计算性能、4 倍内存带宽与 2 倍内存容量，持续巩固算力优势。此外，AWS 推出 “AI 工厂” 模式，将 Nvidia GPU、Trainium 芯片及自有云基础设施部署至客户数据中心，兼顾超大规模算力与数据本地化合规需求，沙特 Humain 项目中已部署约 15 万颗 AI 芯片（含 Nvidia GB300 与 Trainium），验证该模式的商业化潜力。
- 模型生态与训练平台：AWS 采取 “开放 + 自研” 双轨策略。Amazon Bedrock 平台新增 18 款开源模型，涵盖谷歌 Gemma 3、英伟达 Nemotron、阿里 Qwen3 系列等国内外头部模型，提供 “货架式” 选择；自研 Nova 2 系列模型覆盖多场景，其中 Nova 2 Omni 为业界首个支持文本、图像、视频、语音多模态输入输出的推理模型，简化多模态应用开发。配套的 Nova Forge 服务允许企业将自有数据融入训练，构建 “企业知识 + 基础模型” 的专属能力，满足金融、医疗等行业的私有化与合规需求。
- 智能体工具链：AWS 推出 Amazon Bedrock AgentCore 作为企业级智能体开发平台，提供运行时托管、内存管理、可观测性仪表盘与评估工具，支持安全规模化部署；同时发布 Frontier Agents 系列，包括 DevOps Agent（运维）、Security Agent（安全）、Transform Custom（开发迁移）、Kiro Autonomous Agent（复杂编程），覆盖软件开发全生命周期。例如 Kiro 可自动化完成功能交付、缺陷分类与代码覆盖率提升，原需 30 人 18 个月的项目，现 6 人 76 天即可完成，效率提升显著。
三、生态协同与竞合：平衡自主创新与伙伴合作
AWS 在 AI 生态中采取灵活的竞合策略，既强化自主技术壁垒，又深度绑定关键伙伴：
- 与英伟达的深度协作：尽管自研芯片进展迅速，AWS 仍是全球部署英伟达 GPU 规模最大的云厂商，推出搭载英伟达 GB300 NVL72 GPU 的 P6e-GB300 实例，满足复杂工作负载需求；同时计划让 Trainium4 兼容英伟达 NVLink Fusion 技术，降低客户跨生态迁移门槛，形成 “高端训练用英伟达、推理与高性价比场景用 Trainium” 的互补格局。
- 与 AI 巨头的战略绑定：与 OpenAI 达成 380 亿美元、为期 7 年的算力合作协议，为其提供超大规模集群管理能力；深化与 Anthropic 的合作，“Project Rainier” 计划将 Anthropic 使用的 Trainium2 芯片数量翻倍至 100 万颗以上，助力其优化芯片软件栈，共同完善智能体技术生态。
四、业务影响与行业启示：从效率提升到范式重构
AWS 的 AI 布局已在多领域产生实际价值：在成本控制上，Trainium3 使 AI 训练与推理成本最高降低 50%；在流程优化上，Transform Custom 帮助企业迁移历史系统，全栈 Windows 现代化速度提升 5 倍，消除 70% 维护成本，索尼、汤森路透等企业借此减少技术债务；在合规与安全上，AgentCore 提供审计追踪、权限控制与行为监控，满足金融行业对 AI 可追溯性的严苛要求，如 S&P Global 借助其将新应用部署时间从 “几周” 压缩至 “几分钟”。
对行业而言，AWS 的实践揭示三大趋势：一是 AI 竞争从单一技术（如模型参数、芯片算力）转向 “全栈工程化能力”，基础设施的安全性、弹性与成本优化成为核心竞争力；二是智能体将成为企业自动化的 “新一代操作系统”，24/7 不间断运行的特性重塑算力消费模式，推动云厂商收入乘数效应；三是数据引力成为关键护城河，AWS 依托 S3 存储的 500 万亿个对象与超 2 亿次 / 秒请求处理能力，为 AI 提供海量燃料，形成 “数据 – 模型 – 智能体” 的生态闭环。
五、挑战与未来方向：平衡创新、合规与组织变革
AWS 在推进 AI 战略中仍面临挑战：需持续弥合自研芯片与英伟达 CUDA 生态的差距，提升开发者工具链的兼容性；在智能体规模化部署中，需防范算法偏见、确保决策可解释性，尤其在金融、医疗等敏感领域；同时，AI 对 workforce 的影响需妥善应对 —— 亚马逊 CEO 安迪・贾西（Andy Jassy）坦言，未来常规工作将更自动化，部分岗位类别会缩减，但也会新增模型治理、系统安全等角色，公司正通过再培训项目帮助员工适应转型。
未来，AWS 的核心方向将是深化 “云 + Agent” 范式，推动智能体在企业运营中从 “辅助工具” 转向 “数字员工”，同时通过 AI 工厂、Nova Forge 等服务，满足不同行业对数据主权、合规性的差异化需求。其最终目标不仅是提供 AI 技术与算力，更是成为支撑社会经济智能转型的 “价值实现平台”，这一战略既延续了亚马逊 “长期主义” 的商业哲学，也为全球企业 AI 转型提供了可复用的全栈路径。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/aws-de-ai-yi-chan-quan-zhan-bu-ju-yu-zhi-neng-ti-sheng-tai
