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“我们构建的大部分东西，没人会看见。我们之所以能做得好，唯一的原因在于我们对自己‘卓越运营’（Operational Excellence）的职业自豪感。这定义了最好的开发者。”

这是亚马逊 CTO Werner Vogels 在 re:Invent 2025 上的临别赠言。

这句话极好地概括了亚马逊在过去二十年称霸云计算市场的逻辑，也解释了这家公司在面对生成式 AI（GenAI）浪潮时一度被视为“迟缓”的原因。

市场曾对此感到焦虑。微软通过绑定 OpenAI 在资本市场狂飙，谷歌挥舞着 Gemini 试图重塑搜索。亚马逊云科技似乎沉默了太久。

但在拉斯维加斯的re:Invent，亚马逊云科技用一场教科书般的反击回应了所有质疑。

亚马逊云科技首席执行官Matt Garman展示的是一张精密的工业蓝图：自研芯片 Amazon Trainium3全面上市，Amazon Trainium4路线图清晰可见，Amazon Bedrock 平台集结了Anthropic、OpenAI等顶级模型，Agent正在重构云端应用范式。

市场终于看懂了亚马逊云科技的策略。这是亚马逊引以为傲的长期主义（Long-termism）在AI时代的投影。正如亚马逊坚持把“长期主义”放在财报第一页，他们关心的从来不是风口上的猪，而是风停后的基础设施。

亚马逊云科技正在通过芯片创新和生态合作，迅速缩小AI领域的竞争差距。Amazon Trainium芯片的性能提升与成本优势，将推动AI工作负载的大规模迁移。结合Amazon Bedrock平台提供的广泛模型选择，以及客户存储在Amazon S3上的海量数据产生的“数据引力”，亚马逊正在构建一道新的护城河。

这正是亚马逊式的商业哲学胜利。

硅基突围：算力的“亚马逊定律”

在AI时代，算力即权力。

过去两年，GPU市场被英伟达垄断，供应瓶颈与高昂溢价成为常态。亚马逊的选择符合贝佐斯一贯的逻辑：通过自研，将奢侈品变成必需品，将高毛利变成规模壁垒。

亚马逊云科技在re:Invent上宣布Amazon Trainium3（Trn3）UltraServers全面上市。这一动作消除了市场对其自研进度的疑虑。

更关键的是数据。Trn3在计算性能、能效和内存带宽上较上一代实现了质的飞跃。对客户而言，最直观的冲击在于成本——使用Trn3进行训练和推理，成本最高可降低50%。

这击中了AI产业的痛点。大模型训练成本高昂，推理成本更是随着用户量指数级上升。对于Anthropic这样每年算力支出数十亿美元的巨头，50%的成本削减意味着生存能力的倍增。

亚马逊云科技甚至提前披露了Amazon Trainium4（Trn4）的路线图。Trn4将支持英伟达的NVLink Fusion互连技术。通过兼容标准，亚马逊云科技降低了客户从英伟达生态迁移到自研芯片的门槛。

这背后是亚马逊云科技对“卓越运营”的痴迷。单一芯片的参数极致并非公司想要的，他们追求的是整个集群的性价比与高可用性。

亚马逊云科技把GB200 NVL72那种昂贵的架构，做成了“Amazon Basics”式的算力底座。他们用极致的工程能力剔除中间环节溢价，带给客户的是可靠、稳定、成本可控。

AI算力时代，亚马逊云科技的成本优势将成为最大的杀手锏。

生态合纵：OpenAI的380亿豪赌

硬件是骨架，生态是血肉。

re:Invent前最震撼的消息，莫过于OpenAI宣布与亚马逊云科技达成一项价值380亿美元、为期7年的算力承诺协议。

这笔订单意义非凡。

它打破了“OpenAI = Azure”的刻板印象。对于OpenAI，这是一种去风险化的必然选择，单一云厂商的算力供给已无法满足其指数级增长的需求。

对于亚马逊云科技，这是顶级基础设施提供商地位的强力背书。

OpenAI不仅需要“数十万块”英伟达GPU，更需要亚马逊云科技庞大、稳定、经过验证的超大规模集群管理能力。

这证明了亚马逊云科技作为顶级AI基础设施提供商的地位不可撼动。

与此同时，亚马逊云科技与Anthropic的合作更加深入。“Project Rainier”项目计划在年底前将Anthropic使用的Amazon Trainium2芯片数量翻倍至100万颗以上。Anthropic的技术团队深度参与了Amazon Trainium技术栈的打磨。

这种合作模式非常精妙。

OpenAI负责带来超级客户效应与现金流；Anthropic负责深入打磨芯片软件栈，帮助Amazon Trainium弥合与CUDA的生态差距。

至于英伟达，亚马逊云科技依然给予了极高礼遇——宣布推出搭载GB300芯片的实例，并强调亚马逊云科技是“运行英伟达GPU最好的地方”。

一种成熟的商业策略自然而然形成，在高端训练市场拥抱英伟达，在推理和高性价比市场主力推行Amazon Trainium。

亚马逊云科技不需要在每一个单点上都赢，只要确保所有的大玩家都离不开自己的基础设施。

范式转移：从“云+应用”到“云+Agent”

软件架构的变革正在为亚马逊云科技定义增量未来。

亚马逊云科技CEO Matt Garman抛出了一个核心论断：当年的“云+移动互联网App”模式，将被“云+Agent”取代。

Agent底下依靠的是大模型的能力。Garman预测，未来80%到90%的企业AI价值将来自于Agent。

这是一个巨大的范式变迁。

传统的SaaS应用基于人类操作，计算是间歇性的。

AI Agent是自主的、连续的，一个负责代码重构或供应链优化的Agent，可能会在后台连续运行数小时甚至数天。

这意味着算力消耗将与人类的活跃时间解绑。Agent将成为24/7不间断的算力消费者，这为云厂商带来了巨大的收入乘数效应。

亚马逊云科技发布了Amazon Bedrock AgentCore，并针对Agent开发推出了一系列工具，包括Policy（策略控制）、Evaluations（评估）和Memory（记忆）。

这三点精准击中了企业部署Agent的痛点：不可控、不可信、不连续。

亚马逊云科技想告诉客户的是：我好用。

好用意味着敏捷、安全、便宜，意味着减少你自己造轮子的时间。

亚马逊云科技发布的Kiro autonomous agent、Amazon Security Agent、Amazon DevOps Agent，共同被称为Frontier Agents，覆盖了软件开发的全生命周期。Amazon Kiro不仅仅是Copilot，它更像是一个虚拟的初级开发者。

通过掌控Agent平台，亚马逊云科技实际上是在试图绕过传统的SaaS应用层，直接接管企业的业务逻辑。

在新的范式下，企业通过租用一个个能解决问题的Agent，而不再为一个个孤立的App买单。

这些Agent，运行在亚马逊云科技的Amazon Bedrock之上，调用亚马逊云科技的数据，跑在亚马逊云科技的芯片上。

生态闭环开始自洽。

数据引力：最后的护城河

在芯片和模型的喧嚣背后，亚马逊云科技手中握有一张王牌：数据引力（Data Gravity）。

全球绝大多数企业的核心数据——日志、交易记录、多媒体文件——都静静地躺在Amazon S3存储桶中。

在AI时代，数据就是燃料。将PB级的数据移动到其他云平台进行训练，不仅成本高昂，而且耗时极长。

亚马逊云科技的逻辑简单粗暴：既然数据都在Amazon S3上，那么在亚马逊云科技上直接进行训练和推理就是物理上和经济上的最优解。

Amazon Trainium芯片和Amazon Bedrock平台，就像是直接架设在Amazon S3数据湖旁边的发电厂。这种“近数据计算”的优势，是竞争对手难以通过单纯的模型优势打破的。

为了进一步利用这一优势，亚马逊云科技推出了Amazon Nova模型家族，特别是Amazon Nova Forge服务。

Amazon Nova Forge允许企业利用自己的私有数据，基于Amazon Nova模型进行“蒸馏”或继续训练。这被称为“开放训练”。

这解决了企业AI落地的最大痛点——如何在利用大模型能力的同时，保护数据隐私并注入行业知识。

相比于简单的RAG（检索增强生成），Amazon Nova Forge允许数据在更深层次上与模型融合。

企业可以将自己的私有数据与亚马逊云科技的基座模型结合，创造出真正属于自己的“私有模型”。这不仅增强了客户粘性，更构建了极高的数据壁垒。

一旦企业的核心业务逻辑和私有模型都运行在亚马逊云科技上，迁移成本将变得不可估量。

卓越运营：回归商业本质

亚马逊云科技在re:Invent 2025上展示的所有技术——无论是Amazon Trainium3的极致性价比，Amazon Bedrock的灵活选择，还是Amazon AgentCore的工具链——最终都指向同一个目标：卓越运营。

这也是亚马逊这家公司的底色。

在AI狂热的泡沫中，亚马逊没有选择讲那些宏大的AGI科幻故事。他们谈论的是成本、效率、安全、可靠性。

这听起来不性感，但很赚钱。

Werner Vogels在临别演讲中说：“我们必须痴迷于卓越运营。”

在一个由概率性的AI模型和非确定性的Agent主导的新世界里，底层基础设施的确定性变得前所未有的重要。

当数以亿计的Agent在云端24小时奔跑，当企业的核心决策依赖于模型的推理，任何一次微小的抖动都可能引发灾难。

客户选择亚马逊云科技，不仅仅是因为它有最先进的芯片，更是因为相信它不会掉链子。

OpenAI选择亚马逊云科技，是因为在追求AGI的道路上，他们需要一个不仅跑得快，而且跑得稳的伙伴。

华尔街开始重新评估亚马逊云科技的增长潜力。花旗和摩根大通的分析师在会后报告中，一致调高了对亚马逊云科技的增长预期，预计2026年营收增速将反弹至23%。

支撑这一预期的，是亚马逊云科技积压订单量（Backlog）同比增长了22%。

这意味着，大量的AI概念验证（PoC）项目正在转化为实际的长期合同。

亚马逊正在有力地回击市场新万博体育：其在AI竞赛中落后的担忧。

他们没有盲目跟风，而是按照自己的节奏，一步步构建起从底层芯片到上层应用的完整生态。

这一战略的核心，依然是贝佐斯在1997年股东信里提到的那个词：长期主义。

在通往未来的赛道上，跑得最快的不一定是赢家。那个拥有最稳固跑道、最充足燃料、最高效引擎的人，才有可能笑到最后。

亚马逊云科技，正是那个造跑道的人。

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