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亚马逊云科技CEO马特加曼在re：Invent2025谈如何真正让Agent工作追逐短期泡沫带来的眼前利益不可取。在一些云厂商思考如何提前把算力卖出去的时候，亚马逊云科技把重心放在让算力真正用起来，让Agent真正跑起来
在全球云计算市场，坐在头把交椅上的亚马逊云科技正面临着一场白热化的竞争。
微软通过投资OpenAI，拿到了OpenAI这几年在微软Azure数百亿美元的云支出。微软Azure与亚马逊云科技的收入差距因此缩小。谷歌云GCP、甲骨文OCI、CoreWeave这些“挑战者”则是通过算力、资本合作的策略，提前锁定了少数几家大客户未来3年-7年的合约。
亚马逊云科技依旧在全球云市场稳居第一，市场份额37.5%（Gartner 2025年数据），比第二名高12个百分点。截至2025年12月，亚马逊云科技年度经常性收入（ARR，约等于年收入。云与软件公司以年/月订阅收入为主，收入确定性强）1320亿美元，同比增长20%。它在2025年三季度营收增速也来到近三年（2022年四季度-2025年三季度）的高点。
但它同样面临一场巨大的变局。竞争对手不只是抢企业客户、市场份额这么简单——它们正在试图争夺未来的主导权。
一个中期挑战是，微软Azure、谷歌云GCP、甲骨文OCI、CoreWeave用投资或算力合作的方式，提前换取了少数几家大客户未来3年-7年的合约。一些企业的剩余履约义务（RPO，即已签约但尚未确认收入的合同金额，可以简单成积压订单）短期内暴增。这种“算力金融化”的竞争手段，给亚马逊带来了股价和舆论的短期压力。
此时，云计算的全栈AI（包括芯片、模型等）的整合能力变得更重要。自研芯片，可以降低Token（词元，一个Token可以是单词、标点、数字、符号等）的算力成本。自研模型，可以成为吸引企业客户的重要工具。近一个月，谷歌的自研芯片TPU v7和自研模型Gemini 3就展现了全栈AI对客户的吸引力。
接下来的一个重要趋势是，Agentic AI（代理式 AI）正在成为新的战场。未来会有数十亿个Agent（智能体）诞生。如果无法提供完整的Agent开发工具，就无法留住企业客户。
面对这些变化，亚马逊云科技要如何应对？美国西部时间12月2日，亚马逊云科技在一年一度的战略和技术大会re：Invent2025上发布了一系列新的产品和服务——它的主线是帮助企业客户快速落地Agent（智能体）。
亚马逊云科技CEO（首席执行官）马特加曼（Matt Garman）在主题演讲中提到：AI Agent正在把我们带到AI发展的关键拐点……未来每家公司，每一个可以想象的领域中都会运行数十亿个Agent。
马特加曼认为，真正带来价值的Agent，需要四大核心组件——AI基础设施（云、芯片、模型等）、AI推理平台、数据、Agent开发工具。
过去十多年，亚马逊云科技引以为傲的是低成本、高效率的基础设施。一个新的趋势是：在未来Agentic AI的时代，它们都将为Agent服务。Agent将不仅只是助理，而是下一代应用的基本单元。云计算所有基础产品，如计算、存储、网络、数据、安全等，最终都是为了支撑数十亿个Agent在云上724小时运行。
云计算，曾经是三层架构——IaaS（基础设施）、PaaS（平台软件）、SaaS（应用软件）。但在Agentic AI的未来，“Agent+Token”将是应用和算力的主要形式。
让Agent算力成本更低，要怎么做？
Agent每一次运行，都要消耗Token。Agent的Token消耗量，甚至是简单的AI对话的十倍以上。那么，要如何降低Token成本，为企业客户提供更有性价比的算力基础设施？
亚马逊云科技采取了自研AI芯片的策略（详见《替代英伟达，亚马逊云科技已部署超过100万枚自研AI芯片》）这可以替代一部分英伟达的芯片。
云厂商自研芯片，可以降低算力基础设施的TCO（总拥有成本）。
逻辑是，云厂商采购英伟达的GPU（图形处理器）并租给客户，其中有一部分芯片的溢价支付给了英伟达。英伟达2025年毛利率高达69%，这远高于芯片行业平均水平。
如果自研芯片，原本支付给英伟达的溢价会转化为自身毛利空间。因为，自研芯片一旦量产，边际成本会逐渐降低，甚至逐渐趋近台积电的代工成本。理想情况下，甚至只需要三分之一的价格就能得到和英伟达性能接近的芯片。
亚马逊云科技自研的AI芯片Trainium 3已经上线，这是一款3nm（纳米）工艺制程的芯片。re：Invent2025上披露的信息显示，Trainium 3每兆瓦电力能产生的Token数量是上一代芯片的五倍。Trainium 3与其他产品相比，训练成本最多可降低50%。
Trainium 3被搭载在Trn3 UltraServer服务器上。这个服务器集成了144枚芯片，总算力高达362PFlops（每秒浮点运算次数）。它的整机性能甚至超过了英伟达目前在售的旗舰AI服务器Blackwell GB200 NVL72。
按单卡性能计算，Trainium 3看似只有英伟达GB200的56%。但实际上，英伟达GB200是两枚B200硅片封装成一枚芯片的。从单硅片设计水平来看，Trainium 3并不落后。
Trainium 3的优势在于——它有更先进的工艺制程，这可以降低能耗成本。它还有更大的带宽，可以提升Token的吞吐效率。在单卡性能不够高的情况下，亚马逊云科技通过提升服务器整机算力、带宽的方式，缩小了和英伟达的差距。
亚马逊云科技下一代AI芯片Trainium 4正在研发设计阶段。按照规划，Trainium 4在FP4（一种数据精度，比FP8、FP16更节省算力）下的性能相比Trainium 3将提升6倍以上。
我们了解到，亚马逊云科技目前已经部署了超过100万枚Trainium系列AI芯片。Trainium芯片每年可以为亚马逊云科技带来数十亿美元的收入。
为容纳更多AI芯片，亚马逊云科技还在不断扩充产能——过去12个月新增了3.8GW（GW，即吉瓦是功率单位。1GW算力集群可容纳20万枚英伟达GB200芯片）算力。亚马逊云科技目前的算力容量是2022年的两倍，2027年还将再次翻倍。
目前，并没有相关报告分析Trainium 3的运行成本，但有其他云厂商的案例可以参考。Trainium 3如果产能够大，边际成本够低，它也可以帮助亚马逊云科技实现类似效果。
今年11月28日，全球半导体研究机构SemiAnalysis在一份有关谷歌TPU v7（张量处理单元，即谷歌自研的AI芯片）芯片的成本分析报告中详细计算了TPU v7的运行成本。
谷歌内部使用的TPU v7运行成本为1.28美元/小时，只有英伟达GB200（英伟达在售的旗舰芯片）2.28美元/小时的56%。谷歌在云上对外服务客户时需要加上利润空间，届时TPU v7的运行成本仅为1.6美元/小时，依旧只有英伟达GB200的51%。
芯片有性价比还不够，全栈AI的另一个重要组成部分是——自研模型。
有了自研模型，才能进一步榨干芯片性能，降低推理成本。亚马逊云科技此次发布了Amazon Nova 2系列的自研模型，其中包括Lite（轻量化版）、Pro（专业版）、Sonic（声音模型）、Omni（多模态推理模型）这四个版本。目前Amazon Nova系列已有数万企业客户，包括海信、印孚瑟斯（印度第二大IT企业）等国际化企业。
国际市场调研机构ArtificiaAnalysis 截至12月4日数据显示，Amazon Nova 2 Pro的性能位居全球第10，和谷歌Gemini 3 Pro、Anthropic的Claude Opus 4.5、OpenAI的GPT-5.1，以及中国的DeepSeek V3.2等模型存在差距。但它的优势是，可以用较少的Token得到更准确的效果。它的推理成本也低于上述旗舰模型。
Amazon Nova系列模型的定位是，让亚马逊云科技生态内的客户能够低成本处理那些难度更低的任务（如简单推理、多模态生成等）。
一位亚马逊云科技人士曾对我们表示，Nova系列的主打卖点是，便宜、好用、安全，量大管饱，以及多模态。企业内的常见做法，复杂的任务和推理交给旗舰模型，简单的任务交给Nova系列。Nova可以帮助企业客户节省算力成本。
不同于其他云厂商通常只是主推自研模型，亚马逊云科技采取了更灵活的竞争策略。它在提供自研模型的同时，还提供了选择权。
亚马逊云科技的Amazon Bedrock模型平台上，集成了亚马逊、谷歌、英伟达、OpenAI、DeepSeek阿里千问、Kimi、MiniMax等17家模型厂商的数十款模型。因为现在，企业往往不只使用一款模型，而是使用多款模型。
一位亚马逊云科技计算业务负责人12月3日在一场小规模沟通中对我们表示，跑同一个开源模型，企业选择亚马逊云科技，甚至比原厂有更低的推理成本。因为Amazon Bedrock有更高效的调度能力。尤其在企业普遍使用多模型的背景下，Bedrock能够通过统一的容量池技术，对模型进行毫秒级动态加载与卸载。这种机制提升了底层算力的利用率，避免了为每个模型预留闲置算力所造成的浪费。
亚马逊云科技靠“云+芯+模型”的全栈AI，形成了自己的竞争壁垒——虽然单卡性能不是最强，单一模型排名不是最高，但它可以在多个环节帮助企业降低算力成本。
让Agent更容易落地
为了帮助企业客户落地AI应用，过去两年亚马逊云科技一步一步，接连推出了Amazon Bedrock平台和众多模型，迭代Amazon SageMaker（数据分析和AI的一站式平台）等服务与工具。
它们逐步解决了企业选择模型、治理数据、开发应用等问题。这吸引了一大批企业客户使用亚马逊云科技，Amazon Bedrock甚至正在成为亚马逊云科技的下一个增长点。
亚马逊管理层在2025年三季度财报电话会议提到，公司正在将Amazon Bedrock打造成全球最大的推理引擎。亚马逊管理层预测称，从长远看，Amazon Bedrock对亚马逊云科技的收入贡献规模将与EC2不相上下。
我们了解到，Amazon Bedrock目前年营收约为数十亿美元。EC2是亚马逊云科技目前最核心的产品（亚马逊云科技核心产品包括EC2计算、S3存储、RDS/Aurora数据库等），年营收高达数百亿美元，是亚马逊云科技的收入基石。按照亚马逊管理层这一预测，Amazon Bedrock有朝一日也将成为一个数百亿美元的业务。
马特加曼在re：Invent2025披露了两组数据，Amazon Bedrock服务超过10万家企业，相较2024年同期企业用户数量增长超过两倍。处理Tokens数量超过1万亿的客户超过50家。这个数据表明，AI正在从POC（可行性验证）测试走向规模化生产。AI已经不仅是尝鲜，而是成为这些企业高频运转的核心业务流。
企业使用模型的最终目的还是要开发、部署Agent。因为Agent是应用，它才能对具体的业务产生帮助。吸引企业客户真正留在亚马逊云科技上，又需要提供Agent开发工具。
于是，亚马逊云科技今年7月进一步推出了Agent基础设施——Amazon Bedrock AgentCore，这是一套标准化的Agent开发、部署、运行工具。
在AgentCore上，企业无需从零编写复杂的代码，就能快速开发出好用、安全的Agent。马特加曼在演讲中提到，AgentCore发布后几个月，SDK（软件开发工具包）下载量已超过200万次。
Adobe CEO
沙塔努纳拉扬在re：Invent2025分享Adobe如何使用Agent）
全球知名的多媒体创作和创意软件公司Adobe CEO沙塔努纳拉扬（SHANTANU NARAYEN）在re：Invent2025分享了Adobe是如何利用AgentCore改变工作流的。
Adobe正在利用Agent打破旗下产品矩阵（如 Photoshop、Acrobat、Experience Platform）间的孤岛。Agent可以理解用户意图（例如“为即将到来的假日促销创建广告活动”），然后自主调用不同的工具和数据完成任务，无需用户手动在不同软件间切换。
AgentCore在其中起到的作用主要是两方面。一是评估质量，利用AgentCore持续监控评估Agent的表现，这对于服务全球大型企业客户时至关重要。
二是安全治理，AgentCore会有严格的安全护栏，例如让生成的图像要符合版权规定，发布广告前必须经过特定验证步骤。这应对了企业“不敢让AI自主行动”的顾虑。
因此，除了卖Agent开发工具，亚马逊云科技亲自下场，推出了一系列官方Agent工具——其中包括能自动修复漏洞的Security Agent，能自动运维开发的DevOps Agent，以及集成了Agent能力的开发工具KIRO。
这几款产品也已在亚马逊云科技内部业务中被高频使用。“吃自己的狗粮”，这是亚马逊云科技企业文化的一部分——新产品需要内部真正使用过才能卖给企业客户。
亚马逊云科技CEO马特加曼在re：Invent2025介绍KIRO）
尤其是KIRO，这款工具在亚马逊云科技内部已经被验证，它能够大幅提升产能。
KIRO的logo是个小幽灵，这款产品不同于亚马逊云科技过去IaaS云产品（如EC2、S3）都是冰冷的资源，logo通常是抽象的立方体、方块或线条。亚马逊云科技在Agentic AI的时代，试图变得更有人情味、更懂开发者。
一位亚马逊的工程师和他的团队在过去一年进行了某个代码重构项目。他们原本预估，项目需要大约30名开发者，持续18个月。但全面使用KIRO后，团队6名成员用76天就完成任务。
这个团队经过了几个阶段。最初是学会正确与Kiro的Agent进行交互，他们会把任务拆成小块，逐个交给Agent，以确保结果稳定。后来的转折点是，他们不再看护每个小任务，根据更宏观的目标指挥Agent。后来他们让更多Agent并行处理更多工作，甚至让Agent在团队下班后继续消化积压的任务。项目开发效率在这个过程中逐步提升。
这表明，Agent已经不再是实验室的玩具，而是能够接管核心业务流程。
一位亚马逊云科技一线销售人士对我们表示，亚马逊云科技的Agent基础设施目前相对完整。它的落地能力，目前是相对其他云厂商的核心竞争力。
从财务分析模型来看，Agent带来的收入增长比单纯的卖算力（如通过API接口销售Token）更具爆发力——它会形成算力消耗的乘数效应。
用户和Agent每一次交互，都会触发数十次模型推理和数据查询，这带来的Token消耗将是指数级的提升。这也是为什么亚马逊云科技管理层判断，Amazon Bedrock将成为下一个重要增长点。
我们了解到的一种观点是，随着未来三年Agent 应用的大爆发，AgentCore甚至有可能独立接过Amazon Bedrock的接力棒，成为亚马逊云科技下一代的核心支柱产品。
用好AI，比卖算力更重要
近一年，亚马逊云科技面临的质疑并不少。因为市场对它有更高的期待。
它被认为缺少足够惊艳的产品。这给人的印象是，亚马逊云科技在新一轮竞争中不够激进（详见《微软、OpenAI同盟生变，亚马逊、Anthropic如何反击》）
比如，亚马逊云科技自研的Amazon Nova系列模型的性能，和第一梯队存在差距。亚马逊云科技自研的AI芯片Trainium 3性能，和英伟达的GB200、谷歌的TPU v7也存在差距。
从目前各家财报上公开披露的剩余履约义务数据来看，亚马逊云科技锁定的长约大单，金额似乎也比微软Azure、甲骨文OCI更少。
与此同时，2025年美国云厂商之间的竞争已经白热化。一位亚马逊云科技一线销售对我们表示，过去从未有过这么多百亿美元、千亿美元大单提前3年-7年就被锁定的情况。
仔细拆解会发现，目前某几家云厂商签署的长约大单，几乎都是和OpenAI、Anthropic等大模型创业公司签署的训练算力合同。但训练大模型的投入是阶段性的，且边际效应递减。未来，训练算力的占比会逐渐降至10%以下。Agent带来的推理算力收入，才是细水长流且逐渐增长的。它的最终占比将达到90%以上。
此外，一些美国云厂商签署的长约大单存在难以落地的风险。这直接导致，美国算力市场正在出现算力泡沫的讨论。尤其是甲骨文OCI、CoreWeave，他们的做法是通过用签署未来合同的方式拉动现在的股价。这是一种算力金融杠杆的策略。
它存在的风险是，如果客户未来无法产生足够的现金流，即使它们提前签署的合同，也将无力支付尾款，这会导致云厂商纸面上激增的剩余履约义务无法真正落地。事实上，由于算力泡沫的担忧，某些美国云厂商近几个月已经历了股价“过山车”。
我们了解到，亚马逊云科技大量已经签订的3年-7年长约，并未完全体现在财报的剩余履约义务中。它没有参与这种算力金融化的增长游戏，导致这个关键指标显得不够高。
国际AI和半导体咨询机构SemiAnalysis今年9月3日在一份讨论亚马逊AI战略的报告中也指出。2024年-2025年前两个季度，亚马逊云科技营收增速看起来不够快，并不是因为AI产品做得不够好，核心原因是AI芯片产能不足，无法满足客户旺盛需求。SemiAnalysis判断，等2025年末多个1GW算力集群建成后，它的营收增速将逐步提升至20%以上。
亚马逊云科技并没有追逐短期泡沫带来的眼前利益。在一些云厂商思考如何把算力提前卖出去的时候，亚马逊云科技在思考，如何把算力真正用起来，让Agent真正跑起来。
这和亚马逊云科技的技术文化有很大关系——它追求实用主义产品策略，而非单纯的技术竞赛。在这家公司的“技术-工程-产品”的开发流程中，客户当下痛点被放到了更高的位置。因此，亚马逊云科技内部一种声音是，不解决“五年后的科幻问题”，只解决“当下80%客户都面临的真实痛点”。
把客户痛点进行工程化、产品化，并转化成变成标准服务，这种方式虽然稳健，但往往缺乏“黑科技”的惊喜感。这也无法完全满足资本市场快节奏的预期。
亚马逊云科技更愿意谈论降本增效、现代化迁移、如何使用Agent，这些CIO（首席信息官）、CTO（首席技术官）真正关心但听起来枯燥的话题。
一个细节是，美国云计算厂商正在机场广告中争夺“谁是第一”的话语权（详见《美国云厂商也在机场卷“谁是AI云第一”》）。谷歌云的广告内容是“The best of Google AI”（最好的谷歌AI）。CoreWeave的广告内容是，“The world‘s best AI？”（世界上最好的AI是谁？）；“Yeah， it runs on CoreWeave”（没错，它现在跑在CoreWeave上）。
但亚马逊云科技采取了朴实无华的广告策略。它和企业客户、合作伙伴联合营销，推出六个客户使用亚马逊云科技降本增效的广告案例。一位亚马逊云科技人士对我们表示，亚马逊云科技希望给企业的CIO、CTO带来更强的确定性，它更追求真实的交付。
事实上，这也是现在企业智能化转型过程中真正被关心的问题。亚马逊云科技的企业客户更多是苹果、辉瑞、索尼、宝马、丰田、纳斯达克等巨头，以及Salesforce、Adobe、Datadog、databricks、Snowflake等软件巨头。
这些公司思考的是，每一分钱的IT支出要花在刀刃上，取得实际转化效果。从长期来看，这些客户的支付能力远比依赖融资的AI独角兽要稳健。它们承诺的IT支出，最终会真正落入能真实解决问题的云厂商手中。
面对美国市场的AI泡沫的质疑，亚马逊云科技作为老牌云计算巨头，它有更强的战略定力。它的策略或许短期内在资本市场不够性感，但在智能化转型漫长且枯燥的技术长跑中，这会更符合企业客户的需求。
历史无数次证明，依靠金融杠杆撬动的繁荣往往是短暂的。当潮水退去，真正的赢家，往往是拥有铲子，还能帮客户用铲子挖出金矿的企业。
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