華爾街對亞馬遜云科技的看好并非空穴來風。在2025亞馬遜云科技re:Invent開幕前，奧本海默重申了對亞馬遜的“跑贏大盤”評級，強調其云業務存在“黃金機會”；摩根大通則判斷亞馬遜云科技的需求趨勢依然穩健，并預計2026年將迎來加速增長。這場被業界稱為“云計算春晚”的年度盛會，再次成為行業風向標。當亞馬遜云科技CEO Matt Garman接過“麥克風”，云計算的演進路徑被清晰勾勒——Agentic AI（智能體AI）成為貫穿全場的核心主題。

Matt Garman提出，實現完整的AI能力需要四大支柱：AI基礎設施、模型生態、數據基座和開發者工具。圍繞這一框架，亞馬遜云科技推出了一系列重磅新品：新一代AI芯片Amazon Trainium3 UltraServers和正在研發中的Amazon Trainium4，第二代自研大模型Amazon Nova 2系列，承載“開放訓練模型”理念的數據基座Amazon Nova Forge，以及開發者工具Amazon Bedrock AgentCore的升級版本。所有發布均緊扣Agentic AI主題，展現出前所未有的戰略聚焦。

作為Agentic AI的實踐者，亞馬遜云科技在Keynote上發布了三款前沿智能體：Kiro Autonomous Agent可自主處理復雜編碼任務并深度集成開發流程；Amazon Security Agent能主動掃描漏洞并將滲透測試轉化為按需服務；Amazon DevOps Agent則可自動診斷故障并優先于工程師響應。這些產品不僅展示了技術實力，更重新定義了開發體驗。值得注意的是，Matt Garman將傳統計算、存儲等核心云服務的發布壓縮至最后十分鐘，以“快閃”形式密集推出25項更新，平均每項僅24秒，凸顯其對Agentic AI的重視程度。

構建Agentic AI的基礎設施仍在快速迭代。亞馬遜CEO Andy Jassy此前透露，Amazon Trainium系列芯片已發展為價值數十億美元的核心業務，季度環比增長150%。Matt Garman進一步說明，Amazon Trainium2是部署速度最快的AI芯片，銷售速度幾乎與產能同步。位于俄勒岡州的Project Rainier數據中心已投入運行，配備近50萬顆Amazon Trainium2芯片，為Anthropic訓練Claude大模型提供支持，年底芯片數量將翻倍至100萬顆。此次發布的Amazon Trainium3 UltraServers性能顯著提升：計算能力提高4.4倍，內存帶寬提升3.9倍，每兆瓦功耗處理的AI tokens數量增加5倍。正在研發的Amazon Trainium4則計劃在FP4計算性能、內存帶寬和容量上實現更大突破。

在模型生態方面，Amazon Bedrock引入了四款自研模型和多個第三方模型。Amazon Nova 2系列包括Lite、Pro、Sonic和Omni四個版本，分別針對不同場景優化。其中，Omni模型支持文本、圖像、視頻和音頻的輸入輸出，能處理75萬字文本或數小時音頻，實現多模態任務的統一處理。第三方模型方面，Kimi和MiniMax的加入使中國模型在Amazon Bedrock中的數量增至四款，顯示國際市場對中國AI技術的認可。Matt Garman強調，模型能力雖重要，但企業私有數據才是關鍵。當模型深度理解企業數據和流程時，其效果將呈指數級提升。

針對企業訓練私有模型的需求，亞馬遜云科技推出了Amazon Nova Forge，首次引入“開放訓練模型”理念。該服務允許企業在預訓練、中期訓練和后期訓練階段將自有數據與Amazon Nova精選數據集混合，打造既保留基礎能力又理解企業業務的定制模型。這些模型被稱為“Novellas”，可部署在Amazon Bedrock上，享受企業級安全保護。這一方案為企業提供了除從零訓練和微調之外的第三條路徑，降低了定制化模型的技術門檻。

開發者工具的升級聚焦于可控性與安全性。Amazon Bedrock AgentCore新增Policy功能，允許企業用自然語言定義Agent的權限邊界，包括可訪問的工具、數據和操作。Agent的每次決策都會通過Amazon AgentCore Gateway與策略比對，確保行為合規。這一設計解決了Agentic AI時代的核心問題：如何在開放能力與可控邊界之間取得平衡。Reddit和Sony的實踐案例驗證了這一路徑的可行性：Reddit使用Amazon Nova Forge訓練出滿足安全審核需求的專屬模型；Sony則通過Amazon Bedrock AgentCore構建了高效的Agent管理系統。