“為何不共同探索一個值得期待的未來？為何不在創新、想象與治愈的道路上走得更遠？”亞馬遜云科技（AWS）以一連串振聾發聵的提問，拉開了第14屆re:Invent全球大會的帷幕。這場科技盛宴，不僅展示了AWS在生成式AI浪潮中的加速奔跑，更透露出其重構社會創新底座的雄心壯志。

財報數據顯示，AWS在2025年交出了一份令人矚目的成績單：第三季度營收同比增長超20%，全年營收有望突破1320億美元大關。為支撐這一迅猛增長，亞馬遜的資本支出預計將達到驚人的1250億美元，創下歷史新高。在生成式AI的推動下，AWS的Amazon Bedrock平臺服務客戶數量在一年內翻番，tokens處理數量超萬億規模的客戶已超過50家，彰顯了其在AI領域的強大影響力。

面對全球AI產業的“拐點時刻”，AWS提出了一個大膽的問題：為何不重構整個社會創新的底座？這一提問背后，是AWS對全棧自研的堅定追求。在AWS看來，要打造一個擁有強大可拓展性、最佳性能和最低成本的基礎設施，就必須優化從軟件到硬件的全棧流程，而這正是AWS的強項。

在re:Invent大會上，AWS展示了其從基礎芯片、計算實例、模型平臺到應用工具的完整技術棧。其中，自研芯片無疑是核心亮點。AWS大中華區產品部總經理陳曉建透露，首款基于3nm工藝的Amazon Trainium 3芯片，在計算性能、能效、內存容量和帶寬等方面均實現了顯著提升，支持大規模Ultra Servers和Ultra Clusters的擴展，為AI訓練與推理提供了前所未有的強大支持。

自研芯片的優勢不言而喻。相較于通用架構的英偉達GPU，ASIC架構的Trainium 3芯片專為AI訓練設計，內部只包含必需的計算單元，無需多余的圖形渲染或通用計算模塊，因此在固定AI任務上能夠實現更高性能密度和能效。據透露，多家客戶已通過Trainium芯片將訓練與推理成本降低至原來的50%，充分證明了自研芯片的商業價值。

AWS的自研野心不僅局限于算力芯片。從2017年開始投入自研芯片研發，AWS已形成三條產品線：基于Arm架構的Graviton系列負責通用計算，Trainium和Inferentia專攻AI訓練與推理，Nitro系統芯片則負責網絡、存儲和安全功能的卸載。這一閉環的AI基礎設施構建，為AWS在AI領域的領先地位奠定了堅實基礎。

在re:Invent大會上，AWS還發布了一個引人注目的新產品——Amazon AI Factory。這是一個私有的AWS區域，允許客戶利用自己的數據中心和電力容量，由AWS幫助建設最先進的AI基礎設施。該方案包含最新的NVIDIA GPU和Amazon Trainium芯片，以及Amazon SageMaker和Bedrock平臺，為每個客戶獨立運營，確保資源和業務的完全隔離，同時保持與AWS相同的安全性和可靠性。這一創新模式，為那些因數據主權、監管合規等因素而無法采用公有云的客戶提供了新的解決方案。

如果說基礎設施是土壤，那么Agent（智能體）則是這塊土地上最豐碩的果實。2025年被稱為Agent元年，越來越多的企業意識到，企業的知識和流程才是核心資產，而Agent則是將這些資產轉化為生產力的工程化手段。AWS大中華區解決方案架構總經理代聞表示，客戶不再糾結于用哪個模型，而是更關注如何界定AI和人類之間的關系，哪些重復性工作可以交給AI去做，而人應該去做什么。

目前，亞馬遜內部已在使用超過4萬個Agent。在與Agent的共事中，代聞發現，工具的更迭只是表象，生產關系的重構才是核心。他舉了兩個具體的例子：在銷售場景中，經理可以利用Amazon Quick Suite直接生成一份詳盡的報告，自動搜索客戶最新的上市信息、輿情，并總結內網歷史交易數據，這種跨越公網和內網的信息量整合，對以前而言是成倍的效率提升；在開發場景中，產品經理現在可以隨時“召喚”一名AI工程師協助制作原型，這種“解耦”讓產品經理可以先獨立完成原型的制作與確認，再交給研發團隊去正式實現。

代聞認為，流程的重構和組織形式的變化，才是效能提升的關鍵。他觀察到，目前企業擁抱AI主要有兩種模式：一種是在內部成立小規模的新團隊，讓他們充分擁抱AI原生的工作狀態；另一種模式是對原有的開發團隊進行逐步轉型，但這需要強有力的制度指引和工具支持。他強調，“工作屬于你，而不是工具”，這種對AI認知的“自驅力”將在未來變得更加重要。