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别人都在卖算力，亚马逊云科技却让客户跑起数十亿个Agent？你发现没？ 当其他云厂商忙着把未来三年的算力提前卖给AI独角兽时，亚马逊云科技CEO马特·加曼在re:Invent 2025上说了句大实话：未来每家公司、每个领域都会运行数十亿个Agent。

这话听着挺唬人，但仔细一想，现在不少云厂商玩的是算力金融化。 签个七年长约，财报上剩余履约义务数字飙涨，股价立马跟着嗨。可亚马逊云科技偏偏不跟这个风。他们2025年三季度营收增速已经回到近三年高点，年度经常性收入达到1320亿美元，市场份额37.5%，比第二名高出12个百分点。 但就是不愿意参与那种提前卖算力的游戏。

训练烧钱？ 推理才是真正烧钱的无底洞。业内人都清楚，训练大模型确实烧钱，但那只占AI全生命周期成本的不到10%。 真正的大头是推理——也就是模型投入使用后，每天要处理的海量请求。Agent的恐怖之处就在这里。 一次简单的AI对话可能消耗几十个Token，而一个Agent完成复杂任务时，Token消耗量能翻十倍以上。

这就好比是你买了个超级跑车，训练相当于生产线制造，而推理才是每天上路烧的油。 问题是，这车可能一天24小时都在跑。面对这个无底洞，亚马逊云科技的做法是自研AI芯片。 他们的Trainium 3芯片是3纳米工艺，每兆瓦电力产生的Token数量是上一代的五倍。

有意思的是，虽然单卡性能只有英伟达GB200的56%，但他们通过服务器整机设计，把144枚芯片塞进一台服务器，总算力反而超过了英伟达旗舰服务器。更狠的是，亚马逊云科技已经部署了超过100万枚自研AI芯片。 这些芯片每年带来数十亿美元收入，而且边际成本还在持续下降。

模型选择上，亚马逊云科技也很实在。 他们的自研模型Amazon Nova 2系列性能排全球第十，明显干不过GPT-5.1、Gemini 3这些顶流。但人家主打的是便宜好用。 就像他们内部人士说的，复杂任务交给顶级模型，简单活儿让Nova处理，这样成本能降下来。

而且Amazon Bedrock平台集成了17家厂商的模型，从谷歌、OpenAI到中国的DeepSeek、Kimi都有。 企业可以自由搭配，就像在超市选商品一样方便。今年7月推出的AgentCore是另一个大招。 这东西说白了就是让企业能快速开发、部署和管理Agent，不用从零开始写代码。

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Adobe的CEO就来现场分享了怎么用AgentCore打通Photoshop、Acrobat等产品之间的隔阂。 比如你说为假日促销做广告，Agent就能自动调用不同工具完成任务。

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更实在的是亚马逊自己开发的几个Agent：能自动修复漏洞的Security Agent，能运维开发的DevOps Agent，还有编程助手Kiro。有个真实案例：亚马逊一个工程师团队原本预计要30人干18个月的项目，用了Kiro后，6个人76天就搞定了。关键是他们后来甚至让Agent在下班后继续干活。

对比一下美国机场的云广告就能看出差别。 谷歌云喊着最好的谷歌AI，CoreWeave问世界上最好的AI是谁？ 而亚马逊云科技在展示客户怎么用他们的服务降本增效。这种务实源于他们的产品哲学：不解决五年后的科幻问题，只解决当下80%客户的实际痛点。

所以他们客户名单上都是苹果、辉瑞、索尼、宝马这种传统巨头，还有Adobe、Salesforce这些软件公司。 这些客户的共同点是：每一分IT预算都要花在刀刃上。

国际咨询机构SemiAnalysis在9月份的报告指出，亚马逊云科技前两个季度增速看似不快，主要是因为AI芯片产能不足。 随着今年末多个1GW算力集群建成，增速有望重回20%以上。

目前他们的算力容量已经是2022年的两倍，预计2027年再翻一番。 这意味着有更多算力可以用来跑那些数十亿个Agent。

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