公司财务与业务表现 - 亚马逊云科技年收入达到1320亿美元，过去一年增长约220亿美元 [4] - 第三季度净销售额为330亿美元，同比增长20%，创下自2022年以来最高增速 [4] - 全年资本支出预期上调至1250亿美元 [4] - 业务增长得益于AI基础设施强劲需求及客户持续加速上云进程 [4] AI战略与行业定位 - 公司战略核心是瞄准AI Agent时代，构建四大核心要素：AI基础设施、推理系统、数据、构建工具，以巩固全球领导地位 [8] - 竞争焦点正从"模型领先"转向"生产力系统领先" [29] - 公司通过构建"性能+成本+规模"的工业化体系，形成完整AI价值闭环 [14][33] 技术支柱一：算力革命 - Amazon Trainium 3 UltraServers搭载云端首个3nm AI芯片，刷新训练与推理性价比 [10] - Trainium芯片已实现100万颗的落地规模，证明其实用性 [10] - Amazon Trainium 4的预告展示了更长远算力发展路线图 [10] 技术支柱二：模型生态 - 发布Amazon Nova 2系列模型，包括Lite、Pro和Omni三个版本 [11] - Amazon Nova 2 Omni是业界首个真正统一的多模态模型，支持文本、图像、视频、音频输入及文本、图像输出 [11] - Amazon Bedrock作为最大模型平台之一，已为全球10万家企业提供生成式AI推理支持 [11] - 平台集成包括Kimi、DeepSeek和MiniMax在内的全球顶尖大模型 [11] 技术支柱三：数据底座 - Amazon Nova Forge提出"开放训练模型"概念，允许企业将专有数据注入前沿模型训练 [13] - 此能力使企业能训练属于自己的前沿模型，可能成为未来行业竞争门槛 [13] 技术支柱四：AI工具链 - Amazon Bedrock AgentCore提供丰富组件用于Agent构建、部署、运营、治理、评估 [14] - 该工具解决Agent落地最大的"不可信问题"，支持规模化、安全地构建和运营Agent [14] Agent技术前景与应用 - Agent技术正从"技术奇迹"转向能提供实际业务价值的实用工具 [5] - 未来将出现数十亿AI Agent，为企业提效10倍以上 [5] - Deloitte数据显示73%部署企业实现成本下降，58%达成营收增长 [17] - Gartner预测企业超过15%日常工作决策将交由AI Agent自主完成 [18] 三大前沿Agent案例 - Kiro重塑软件工程组织结构，案例显示将30名开发者18个月工程缩短为6人76天完成 [21][24] - Amazon Security Agent将安全从"被动检查"变为"主动、持续、内嵌式"运行机制 [24] - Amazon DevOps Agent在数千次真实故障中根因识别率达86%，并能持续学习提出优化建议 [26] 基础设施与规模优势 - 全球数据中心网络扩展至38个区域、120个可用区 [30] - 过去一年新增38GW数据中心容量，过去12个月增加50% [30] - Amazon Bedrock支撑超10万家企业生成式AI推理，50多个客户单体业务量突破万亿tokens [19] - S3每天处理2亿次请求与超500万亿对象存储，构成Agent学习与推理关键数据基础 [19]