AWS re:Invent大会：AI革新企业级应用

12月3日，拉斯维加斯。在AWS的首场re:Invent年度演讲中，马特·加曼（Matt Garman）仅用10分钟就发布了25款新品，整场两小时发布的新品更是接近40个。这些重磅产品，包括全新一代自研芯片、前沿基础模型及企业级模型定制框架，集中展示了AWS在算力层、模型层和应用层的突破。

作为全球云计算的领头羊，AWS年化收入高达1320亿美元，此刻正站在一个关键十字路口。随着AI热潮持续两年，许多企业仍困在“高投入、低回报”的焦虑中。AWS给出的答案是：AI必须从陪聊的助手（Assistant），进化到能真正干活的智能体（Agent）。

为了迎接这一转型机会，AWS选择了一条非常重的路：向下造芯，死磕性价比；中间做厚模型，打破微调的天花板；向上立规矩，解决Agent落地最核心的失控风险。

整场发布会看下来，AWS的战略重心已从专注技术突破转向更侧重企业级价值落地，推动AI真正为企业客户创造价值。

在此次大会密集的发布和两万字实录中，我们梳理了AWS在算力、模型、应用三个维度的核心进展。

在算力层：

AWS的策略变得更加务实且激进：一方面用自研芯片大幅压低成本，另一方面打破公有云的物理边界，去适应那些不想上云的大客户。

AWS发布了Trainium 3 UltraServers，相比前代，Trn3的推理能效提升了5倍。更激进的是，AWS还预告了正在设计中的Trainium 4，承诺性能将再提升6倍。向市场传递了一个清晰信号：在超大规模模型训练上，AWS决心摆脱对外部算力的绝对依赖。

在模型层：

AWS补齐了Amazon Nova自研模型家族，发布了Amazon Nova 2系列。其中，Nova 2 Omni是业界首个支持文本、图、音、视四种输入并能多模态输出的模型；而Nova 2 Pro在复杂的指令遵循上表现激进。

企业用大模型最大的痛点是微调太浅。AWS推出的Amazon Nova Forge引入了“开放训练模型”概念，允许企业在模型预训练的最后阶段注入专有数据。

在应用层：

Agent（智能体）是未来的核心，但其不可控的特点让很多企业不敢用。AWS试图用一套严密的规则体系，让Agent变成可信的生产力工具。

马特·加曼打了一个比方：管理AI Agent就像管教青春期的孩子——既要给自由，又要有底线。为此，AWS推出了AgentCore Policy。

以下为AWS第十四届re:Invent大会实录：

1、AWS业务概况

欢迎大家来到第十四届年度re:Invent大会。能来到现场真是太棒了，此刻现场有超过60,000人与我们共聚一堂，线上观众接近200万。欢迎大家，感谢各位的到来。

走在拉斯维加斯的走廊里，我能感受到一种难以置信的能量。这确实是不可思议的一年。AWS已成长为一家年化收入达1320亿美元的企业，年增长率达到20%。仅在过去一年，我们的收入就增长了约220亿美元。

这种增长源于我们业务的方方面面：

Amazon S3：持续增长，客户存储的对象数量已超过500万亿个。

计算能力：连续第三年，AWS新增的CPU容量中有一半以上来自自研的Graviton芯片。

AI与数据：数百万客户正在使用我们的数据库服务。

2、AI基础设施

当我们思考AI基础设施时，首先想到的就是GPU。在AWS上运行NVIDIA GPU无疑是最佳选择。

今天，我们很高兴地宣布推出全新的P6E GB300，由NVIDIA最新的GB300 NVL72提供支持。

3、Amazon Bedrock：生成式AI平台

这就是我们开发Amazon Bedrock的原因。Bedrock是一个全面的平台，旨在帮助你在从原型过渡到生产环境的过程中，加速生成式AI应用的开发。

4、Amazon Nova Forge：开放训练模型

今天，我们非常高兴地宣布推出Amazon Nova Forge。

5、Amazon Bedrock AgentCore：智能Agent平台

这就是我们推出Amazon Bedrock AgentCore的原因，它提供最先进的智能Agent平台。