随着生成式AI应用全面提速，企业对云服务稳定性与持续可用性的要求也同步提升。据沙利文预测，中国生成式AI用户规模将在2025年底超过2.7亿，通用AI工具的应用同比增长将达到约50%，中国大模型市场规模也将达约60亿元。然而，与高速发展形成对比的，是接连出现的基础设施级故障事件：2025年6月，ChatGPT及其视频生成工具Sora两次发生大规模服务中断，导致访问受限、响应延迟与内容报错，波及全球用户。这些案例提醒人们，再强大的AI能力，也必须建立在具备结构性韧性的云服务之上，才能真正实现稳定、安全、可持续的运行。
近期，Frost & Sullivan（沙利文）发布了《云服务韧性取决于什么？》白皮书（下称“白皮书”）。白皮书的调研对象为中国区域头部云服务商，调研周期从2023年第四季度持续至2024年第一季度。调研结果显示，亚马逊云科技是调研周期内唯一实现99.99%以上服务可用性的云服务商，其在中国区域的整体可用性达99.9909%，服务中断时长为样本平均值的五分之一左右。沙利文大中华区研究总监李庆指出：“数字化基础设施的韧性不仅关乎技术架构本身，更是决定企业业务连续性与数字化转型能否顺利推进的关键因素。随着AI应用的快速发展，云服务的稳定性在企业数字化转型和AI应用落地中发挥关键作用。”
架构与隔离设计筑牢服务可用性
白皮书指出：“为实现99.9%以上的云服务可用性，单一区域建设3个或以上数量的可用区是必要策略。”
亚马逊云科技在中国区域所有基础设施部署点均已完成三可用区建设，每个可用区具备独立的电力、制冷和网络设施，并通过专线低延迟互联，支持跨可用区部署与故障自动转移。多活架构结合服务自动重试与弹性伸缩能力，使其能够承载高并发、长周期的AI应用和关键业务系统运行。
在故障隔离设计上，亚马逊云科技通过多层次共享故障面控制，从网络、权限、账户到服务模块全面拆解潜在风险点，有效降低单点异常对整体业务的影响。企业在部署AI辅助客服、内容生成、数据洞察等任务型应用时，能够依赖这种结构化能力实现更高的稳定性和执行连续性。
服务透明度提升可控性信心
在服务异常情况下，信息获取的速度与准确性决定了企业应急响应的效率。白皮书指出：“服务运行状态面板详述了事件详情、涉及的区域、持续时长、严重性、影响到的服务类别、事件解决经过等信息。”
调研样本中，亚马逊云科技是少数长期公开披露历史服务状态、影响范围及处理过程的云服务商之一。通过提升服务运行的可见性与可追溯性，帮助企业更快识别服务状况、评估影响、决策恢复路径。配合其在架构层实现的可观测性机制、容灾自动化能力与故障转移策略，企业即使面临突发的资源冲突或网络异常，也能在不中断业务的前提下实现服务的持续交付。
韧性架构释放创新潜力
亚马逊云科技的韧性能力已成为众多企业推进数字化转型和AI应用落地的关键支撑。辉瑞中国搭建湖仓一体数据平台，提升多源数据的治理与利用效率。
与此同时，亚马逊云科技自身的技术能力也在不断演进。DeepSeek大模型已接入中国区域服务目录，Agentic AI实践指南为多智能体系统设计提供方法支持，专门服务汽车行业的亚马逊云科技北京本地专用区域（Local Zones）已投入使用，为低延迟行业场景带来更近距离的算力资源。这些能力与其底层韧性架构相互支撑，使企业在构建生成式AI应用或重构关键系统时，能够实现“从快到稳”的全局优化。
无论是生成式AI应用的全链路运行，还是关键业务系统的持续在线，背后都离不开一个稳定可靠的基础设施底座。借助覆盖中国市场的本地部署能力与持续演进的技术架构，亚马逊云科技正为企业打造一个“可依赖、可支撑、可拓展”的云服务体系。在“从快到稳”的转折点上，韧性，不再只是应急的缓冲区，更是企业走向高质量创新的根基。
