曾经的产业峰会上，“云”是被提及最多的词，亚马逊云科技则是讨论中不容忽视的企业。近两年，AI则成了会议活动上最热的话题，趋势与观点繁杂，讨论也各有依据。
每当大潮澎湃之时，总有先行者勇立潮头，引领行业。日前，亚马逊云科技中国峰会在上海召开，这个全球云计算领导者用一场精彩纷呈的峰会，展示了在云和AI领域的积累与创新成果，更亮出了鲜明观点：AI发展已经来到一个拐点，我们正处在Agentic AI爆发的前夜。
AI发展迎拐点 Agentic AI 爆发成必然
“AI的发展已经来到了一个拐点，如今我们正处在Agentic AI爆发的前夜。” 日前举办的亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松表示。
亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松
过去几年Gen AI一直是热门话题，Agentic AI（代理型AI）又是什么？Gartner在《2025年十大战略技术趋势》中将Agentic AI定义为一类能够独立做出决策并采取行动以实现特定目标的软件程序，这类程序融合了多种 AI 技术，具备记忆、规划、环境感知、使用工具以及遵循安全准则等功能，能够自主执行任务并达成目标。
亚马逊云科技中国峰会上，储瑞松以更生动形象的例子解释：Agentic AI就是AI从“我问AI答”，“我说AI写”，发展到“我说AI做”。AI驱动的数字员工将像人一样，在各行各业，为企业工作。
AI发展的拐点并非突然来临，储瑞松指出Agentic AI 的爆发背后源于几大因素叠加：大模型能力发展日新月异，已经有了类似人的大脑一样的思考能力；其二，模型上下文（MCP）协议的出现，让智能体以简单、标准化的形式去访问数据、使用工具，智能体能方便地和周围的世界互动，智能体到智能体（A2A）协议能让不同的智能体之间协作；过去两年推理成本下降了约280倍，让Agentic AI应用的规模化部署成为可能；其四，Strands Agents等高度抽象、强大、灵活的SDK的出现，让开发强大的Agentic AI系统变得容易，AI加持的开发工具让开发工作效率成倍提升。以及此前企业的数字化投入让很多场景里的数据和应用的API就绪，可供AI 智能体使用。
在储瑞松看来，“正是因为所有这些因素叠加在一起，让Agentic AI 的爆发成为可能、几乎不可避免。”
保持客观预期 企业如何最大化Agentic AI价值
曾经，蒸汽机的出现让机械代替人工，开启第一次工业革命，电力和内燃机的发明拉开了电气时代的大幕。每一次科技创新都给生产生活方式带来巨大变革，更让企业面临无穷的机遇与前所未有的挑战。这一次，机器智能的爆发放大和解放了人的大脑智力，其应用也将带来下一场革命：Agentic AI的革命。
面对生成式AI和Agentic AI超级浪潮，企业该怎么做？
储瑞松认为：“用AI创新、创造价值的重要性将极大提升，变得比成本优化重要得多。”他指出，企业更需要考虑的是，利用Agentic AI加速创新、大幅度提升客户和用户体验，革新商业模式，获取高额价值回报，同时提升运营效率、降低成本的具体路径。
有来自不同领域的企业已经率先行动，取得亮眼成果：复星医药首席数智官林锦斌在峰会上介绍，利用亚马逊云科技的生成式AI技术和智能医学内容生成中心解决方案，复星医药将临床试验报告的一致性检查效率提升70%；安克创新利用AI创新智能产品，提升公司运作效率，营销领域20%以上的广告由AI全托管，与此同时在代码采纳和平台建设多个领域都取得了明显的成果；独立软件开发商合合信息借助亚马逊云科技构建了开源的AI Agent终端管理工具Chaterm.AI，助力开发者高效创新。
对于尚未行动或停留在PoC阶段的企业，储瑞松建议，企业若要最大化Agentic AI 可给自身带来的价值创造，应该从技术层面做好三大准备：第一，需要统一的AI就绪的基础设施；第二，需要聚合并治理过的AI就绪的数据；第三，需要明确的策略和快速高效的执行。
正如阿玛拉定律说，我们总是高估一项科技所带来的短期效益，却又低估它的长期影响。储瑞松强调，企业对Agentic AI价值创造要有客观的预期，短期不要有过高不切实际的期望，但是长期一定不能低估它将会对各行各业带来的影响。他认为“这个‘长期’不是10年，而是1到2年（就足以显现）。”
从基础设施、数据到应用 亚马逊云科技要做企业AI创新首选
Agentic AI的爆发源于多重因素叠加，企业Agentic AI的未来价值也受基础设施、模型、数据、开发工具等多层级多方面影响。因此，选择合适的合作伙伴和技术栈就显得尤为重要。
对此，很多企业的答案一致：“亚马逊云科技是我们的首选”。
而亚马逊云科技也已经为Agentic AI的爆发做好准备。在峰会现场，亚马逊云科技展示了自己在基础设施、数据、AI等多个维度的积累与优势。
在基础设施层面，亚马逊云科技不仅拥有覆盖全球245个国家和地区的基础设施，超过240项全功能的服务，还为客户提供包括自研AI芯片Amazon Trainium在内的多种高性能芯片选择，并提供配套的网络和存储解决方案。
以广受关注的芯片为例，Amazon Trainium2专门为AI工作负载设计，速度是第一代的4倍，能效提升3倍。基于 Trainium2 的 Amazon EC2 Trn2 实例专为生成式AI构建，是用于训练和部署具有数千亿至数万亿参数的模型的功能强大的计算实例。据悉某汽车品牌通过亚马逊云科技计算实例，提升了可扩展性同时减少延迟，节省超过60%的计算成本。
在数据方面，亚马逊云科技依托行业领先的全面大数据能力，助力企业打破数据孤岛，统一治理异构数据，实现基于数据的业务洞察。峰会现场，亚马逊云科技在展区展示的多个行业解决方案，深度融合了其数据能力。
辅助驾驶对数据规模和数据质量要求之高众所周知，针对数据挖掘和仿真数据产生的问题，亚马逊云科技构建了辅助驾驶解决方案实践中心，演示了基于多模态大模型实现视频、图片的复杂场景分析、智能图像标注，基于多模态嵌入模型和向量数据库的多模态数据检索，和仿真数据生产方案。这些方案能帮助汽车企业显著降低数据标注成本、提高数据挖掘的灵活度和召回率、以及生成高质量的仿真数据，提升模型训练效率、加快研发迭代周期。
在AI层面，亚马逊云科技为客户提供领先的模型和简单易用、功能完善强大的开发工具。Amazon Bedrock为客户提供丰富的完全托管的模型选择，从AI21 Labs到Luma AI，从风头正劲的DeepSeek到其自研的高性价比Amazon Nova模型家族，汇集全球领先AI公司的模型。
峰会上，生成式AI开发助手Amazon Q Developer的演示给大家留下了深刻印象，聊天交互自动生成有关后端代码的技术文档、执行计划，自动生成提示词、生成代码；前端输入截图即可生成代码、一键修复……最终一个90%代码由Q生成的峰会现场咖啡抽奖小程序呈现在眼前，并被流畅使用。据悉Amazon Q全面覆盖软件开发生命周期，通过交互式编程体验自动执行复杂工作流，利用自然语言对话和上下文感知能力简化开发工作流，还与GitLab/GitHub深度整合，优化团队协作，加速产品交付。
对于Agentic AI，亚马逊云科技寄予厚望。亚马逊云科技CEO Matt Garman表示：“Agentic AI有机会成为亚马逊云科技下一个数十亿美元规模的业务。”
从云到AI，亚马逊云科技持续创新，是全球云计算的领导者，也是全球生成式AI的前行者。面对即将爆发的Agentic AI浪潮，亚马逊云科技已经做好准备，助力企业在AI时代加速业务创新。”
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