行业核心观点 - AI产业价值实现路径正从“模型能力展示”转向“Agent实际部署”，进入真正获得价值的时代 [1] - 尽管生成式AI服务了超过10万家企业，处理了超1万亿tokens，但许多企业仍未看到AI投资带来相匹配的业务回报 [1] - 未来每个公司内部和每个可以想象的领域都会有数十亿的Agent [3] AI基础设施与算力革命 - 亚马逊云科技自研芯片性能大幅提升，已部署超过100万颗自研Trainium芯片，Trainium 2的量产速度是此前芯片的4倍 [5] - 最新Amazon EC2 Trainium 3 UltraServers服务器提供362PFLOPS（FP8）算力和超过700TB/秒的总带宽，计算性能相比前代提升4.4倍，内存带宽提升3.9倍，能效比提升5倍 [5][6] - 下一代Trainium 4预计提供6倍的FP4性能，4倍的内存带宽，2倍的内存容量 [8] - 推出Amazon AI Factories服务，允许企业在自己数据中心部署专用AI基础设施，同时享受亚马逊云科技的全套服务和管理 [8] 模型生态战略 - 亚马逊云科技采用多元化模型战略，不相信会有一个模型统治一切，过去一年Amazon Bedrock平台提供的模型数量翻倍 [9] - 2025 re:Invent新增18款全托管开源模型，包含4款中国顶尖模型（千问、DeepSeek、Kimi、MiniMax），中国模型占1/4席位 [9] - 自研Amazon Nova 2系列模型覆盖从轻量推理到复杂多模态全场景需求，其中Nova 2 Pro在两项Agent基准测试中表现超过GPT-5.1和Gemini 3 Pro Preview [9][10] 数据与模型融合技术 - 推出革命性Amazon Nova Forge服务，引入“开放式训练模型”概念，企业可在模型训练任意阶段将专有数据与训练数据集混合，创建定制模型 [13][14] - 该服务解决了传统微调中的核心矛盾，避免模型“遗忘”已掌握的核心推理能力，还提供使用远程奖励函数和强化学习微调的能力 [16] - 早期采用者索尼通过微调Amazon Nova 2 Lite模型，目标是将合规审查和评估流程的效率提升100倍 [16] Agent前沿部署与应用 - 推出三类“前沿Agent”：Kiro autonomous agent、Amazon Security Agent、Amazon DevOps Agent，代表AI能力的阶跃式提升 [17] - Kiro autonomous agent能自主处理复杂任务，案例显示原本需要30名开发者18个月完成的重架构项目，使用后仅需6人76天完成 [17] - Amazon Bedrock AgentCore自SDK预览版发布以来，5个月内下载量超过200万次，新增AgentCore Policy和AgentCore Evaluations功能以应对企业部署核心关切 [19][22] - 此外还公布了25个新发布，覆盖计算、存储、数据库、大数据、安全等多个领域，为Agent部署提供稳定支撑 [23]