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UltraServers是亚马逊云科技首款搭载3纳米工艺的AI芯片的服务器计算能力比Amazon 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。一个典型的例子是在运行OpenAI的GPT-OSS-120B模型时每兆瓦输出token数是上一代的5倍以上实现超高能耗比。自研芯片的好处在于成本可控、供应链安全、差异化竞争。亚马逊云科技还首次披露了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倍高内存容量持续巩固亚马逊云科技在AI芯片领域的长期卓越地位。另一方面与英伟达的深度合作则确保了在最复杂工作负载上顶尖算力的可用性与稳定性。亚马逊云科技构建了一个开放的模型生态。一方面Amazon Bedrock平台新增Gemma、Mistral、Kimi、MiniMax最新系列等开源模型一年间模型数量近乎翻倍为企业提供丰富的 “货架式选择”保障了企业的灵活性与自主权另一方面自研Amazon Nova 2系列基础模型家族精准覆盖高性价比、复杂任务处理、语音交互、多模态等细分场景尤其Nova 2 Omni是业界首个支持文本、图像、视频和语音输入同时生成文本和图像输出的推理模型。它支持多模态理解、图像生成和自然语言编辑以及语音转录大幅简化多模态应用开发流程。如果说芯片与模型是AI生态的基础设施那么AI Agent就是激活商业价值的关键抓手。Garman 强调前沿Agent必须具备三大特征自主决策、横向扩展、长时运行——这意味着它们不再是被动响应的聊天机器人而是能主动完成端到端任务的“数字员工”。大会期间亚马逊云科技发布了一系列旨在降低Agent构建门槛、确保安全可控、并极大拓展其能力边界的前沿工具。纵观一系列布局一个清晰的战略意图浮出水面在业界仍为模型参数或算力规模竞赛时亚马逊云科技已将竞争维度升至“全栈工程化能力”的构建。它的目标不再是仅仅提供作为“水电煤”的算力资源而是致力于成为支撑社会经济整体智能转型的“价值实现平台”。这个平台不仅要提供先进的工具更要提供确保这些工具能够被安全、合规、高效使用的完整信任框架与操作范式。事实上这一战略也凸显了云计算核心属性的重要性——安全性、高可用性、弹性与成本优化能力在AI时代更为关键也印证了“AI不是颠覆基础设施而是放大核心价值”。AI Agent 引爆效率革命在AI商业化的宏大叙事中一个至关重要却常被忽略的真相正变得清晰对于大多数企业来说AI的最大价值不是创造新东西而是解决旧问题。亚马逊云科技及其合作伙伴的实践正在将这一认知转化为可复用的路径。AI Agent作为一种新型生产力工具其价值首先体现在对复杂、重复的工作实现了自动化。例如技术债务每年在美国造成约2.4万亿美元的成本70%的IT预算用于维护历史系统。Amazon Transform custom帮助客户从各类历史平台迁移包括VMware、大型机以及Windows.NET等。数据显示全栈Windows现代化速度提升5倍消除70%的维护成本。Amazon Transform custom已经分析了十多亿行大型机代码并将关键系统与应用逐步迁移至云端。该产品的价值在于AI Agent正在重新定义“工程能力”的边界它让一个痛苦、耗时、高风险的工作有了自动化的驱动。企业不需要招聘大量工程师花费数年时间迁移历史系统而是可以用Agent更短地完成。据介绍加拿大航空、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。对于像索尼这样拥有深厚数据资产的巨头AI Agent的价值则体现在对内部流程的极致优化与数据价值的激活上。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数据在使用Amazon Bedrock构建企业大语言模型的两年时间里拥有了57000名用户每天处理超过15万个推理请求。他们将Amazon Bedrock AgentCore置于Agentic AI系统中心微调Amazon Nova 2 Lite模型目标是将索尼的合规审查与评估流程效率提升100倍。“这不是简单的效率提升而是业务模式的重构。”一位业内人士对记者表示。当AI Agent能够自主处理大量重复性工作企业可以用更少的人力做更多的事或者让团队专注于更高价值的创新。尤其是索尼Data Ocean的案例都是AI进入生产环境的证明。这些案例的ROI更容易说服企业买单。在数据安全领域Druva的实践进一步验证了AI Agent的实用价值。Druva产品AI副总裁David Gildea表示“在以往当数据备份失败时客户往往需要花费数小时在数十个系统中手动排查日志。通过AI Agent客户可以获得即时分析和数据恢复。”而金融信息巨头SP Global的案例则更具代表性。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”。这一飞跃的背后是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依然满足金融行业对审计、合规与行为可追溯的严苛要求。这些跨行业的案例共同指向一个结论AI正在成为企业运营的“新一代自动化”底座。这意味着AI的商业化已进入“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”。可以说AI的商业化落地正从面向消费者的、显性的“应用创新”坚定地转向面向企业的、隐性的“过程创新”。这释放了产业成熟度的一个关键信号。它意味着企业客户对AI的评估标准已经从对AI本身的新奇度彻底转向了ROI的安全合规保障。对于企业而言拥抱AI Agent的关键不在于追逐技术热点而在于梳理自身核心痛点找到AI能力与业务需求的结合点通过“小步快跑、快速验证”的方式逐步实现从 “流程优化” 到 “范式重构” 的价值升级。亚马逊云科技的战略优势正在于此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。超越泡沫AI行业的价值回归回望2025年资本市场对AI的狂热与疑虑交织。一方面英伟达、微软等巨头市值狂飙另一方面关于“循环交易”、“算力过剩”和“泡沫破裂”的警告不绝于耳。在这种背景下亚马逊云科技在re:Invent 2025的集中展示提供了一个超越短期炒作、聚焦长期价值的产业视角。这正是业界对“AI价值何在”这一核心诘问的工程化实践答案。行业逐渐认识到孤立的算力增长或模型性能提升并不自动等同于商业成功。真正的价值产生于AI技术与复杂业务流程的安全、可靠、深度集成并最终表现为成本降低、效率提升或收入增长。在这过程中亚马逊云科技凭借其从芯片、网络、数据中心到模型、Agent平台、行业解决方案的全栈控制力正致力于将AI从“实验室奇迹”工程化为“企业级服务”。例如Adobe高管在演讲中强调AI并非取代人类创造力而是增强它。如今Adobe正通过生成式AI将想象力更快转化为现实赋能全球创作者、营销人员与商业用户。例如将 Adobe Firefly模型深度集成于Photoshop、Adobe Express等产品支持图像生成、文本转视频、智能重着色等功能90% 以上创作者已积极使用生成式AI工具。在AI重塑创造力的时代Adobe的AI转型与亚马逊云科技的深度合作息息相关从 Amazon EC2、Amazon S3 到 Amazon FSx、Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock亚马逊云科技提供了安全、可扩展、高性能的云基础设施和构建AI Agent的全栈工具集使 Adobe 能专注于其核心优势——释放各行业用户的创造力。这也意味着尽管AI正在改变应用开发的范式但云计算的基础属性如安全性、可用性、弹性、成本和敏捷性等优势比以往任何时候都更加重要。与此同时云厂商在AI时代的角色正在重新被定义价值实现的“赋能平台”。通过亚马逊云科技在构建AI Agent方面的全栈布局它回应了企业对数据安全、模型定制化和行为合规性的终极关切。亚马逊云科技不再仅仅是资源的提供者更是帮助企业治理、控制和规模化其AI能力的战略伙伴。而亚马逊云科技一系列全栈布局的背后预示着AI竞争的下半场从技术标杆竞赛转向生态系统与落地能力的较量。亚马逊云科技正致力于构建一个多元、开放且以客户价值为中心的AI生态系统。竞争的焦点已不仅是训练出最强大的模型更是谁能提供最完整的工具链、最丰富的模型选择和最安全的部署环境让百万企业能够真正用好AI。在AI从狂热走向理性的拐点这种“重基建、强落地、讲 ROI”的务实路径或许正是穿越周期的关键。2025 亚马逊云科技re:Invent 中国行即将启幕12月18日开始北京、上海、深圳、成都四城线下巡演及线上专场将同步开启无论你是云计算新手还是技术老兵都将从高阶演讲、实战内容、技术分享和专家互动中受益。点击【阅读原文】立即注册抢占席位把握Agentic AI时代的新机遇如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】