亚马逊 AWS 在 re:Invent 2025 大会上全面聚焦于企业级 AI 的实际应用与普及。核心议题是 AI 代理（Agent） 的升级，旨在通过能自主学习并长时间独立工作的 AI，推动企业自动化与创新。大会发布了包括新一代 AI 训练芯片 Trainium3、简化大型语言模型定制的工具、数据库成本节约计划以及名为 “AI 工厂” 的私有化部署方案在内的一系列产品与服务，其最终目标是让企业更轻松、更经济、更安全地利用 AI 实现业务增长和效率提升。
AI 代理：从助手到自主执行者
AWS 的核心观点是，AI 的真正价值在于其从“助手”向“代理”的演进。与简单的问答助手不同，AI 代理被设计用来代表用户执行复杂的、多步骤的任务。
我们正处在一个巨大变革的时代。历史上第一次，我们可以用自然语言描述我们想要完成的目标，然后由代理生成计划、编写代码、调用必要的工具并执行完整的解决方案。
- 业务回报： AWS CEO Matt Garman 指出，企业正开始通过 AI 代理看到 AI 投资带来的 实质性业务回报。
- 自主工作： 新发布的 “Frontier agents” 系列甚至包含可以学习团队工作方式的编码代理，能够在无人干预的情况下自主工作数小时甚至数天。
新硬件与未来兼容性
为了支撑强大的 AI 模型训练，AWS 推出了其自研的下一代 AI 训练芯片，并规划了未来的发展路径。
- Trainium3 芯片： 这是新一代 AI 训练芯片，配合 UltraServer AI 系统使用。
- 性能承诺：AI 训练和推理性能最高可提升 4 倍。
- 能源效率：能耗降低 40%。
- 未来展望： AWS 透露，正在开发的 Trainium4 将能够与 Nvidia 的芯片协同工作，为客户提供更大的灵活性。
降低 AI 使用门槛
AWS 发布了一系列新工具和服务，旨在让企业客户更轻松地构建、定制和部署自己的 AI 模型。
- 简化模型定制： Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 平台都增加了新功能，使构建定制化大型语言模型（LLM）变得更加容易。例如，SageMaker 引入了 无服务器模型定制 功能。
- AgentCore 功能扩展： 这是 AWS 的 AI 代理构建平台，新增了多项功能，包括：
- Policy 功能： 让开发者可以更容易地为 AI 代理设定行为边界。
- 记忆与评估： 代理现在可以记录和记住关于用户的信息，并提供 13 个预置系统来帮助客户评估代理的表现。
- 新的 Nova 模型家族： 推出了四款新的 Nova AI 模型，其中三款用于生成文本，一款可同时生成文本和图像。同时发布的 Nova Forge 服务允许客户在预训练模型的基础上，使用自己的专有数据进行二次训练。
显著的成本效益与免费工具
除了技术创新，AWS 也推出了直接帮助客户节省成本的计划和工具。
- 数据库节省计划： 客户若承诺在一年期内保持稳定的数据库使用量，最高可节省 35% 的数据库成本。
- 免费 AI 编码工具： 为了吸引初创公司，AWS 将向符合条件的早期初创公司提供其 AI 编码工具 Kiro Pro+ 的一年免费使用额度。
真实案例与私有化部署
大会通过客户案例展示了 AI 代理的实际效果，并推出了满足特定需求的新部署模式。
- Lyft 案例： 网约车公司 Lyft 使用基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 代理来处理司机和乘客的问题。
- 成果显著：平均问题解决时间 减少了 87%。
- 采用率高：今年司机对该 AI 代理的使用率 提升了 70%。
- AI 工厂 (AI Factories)： 这是 AWS 与 Nvidia 合作推出的新系统，允许大型企业和政府在 自己的数据中心 运行 AWS 的 AI 系统。此举旨在解决客户对于数据主权和隐私控制的需求，让他们可以在不共享数据的情况下使用强大的 AI 能力。