2006年，亚马逊云科技推出了Elastic Compute Cloud服务，为企业用户提供了一种租赁计算能力的新模式，使得它们能够根据需求灵活地增加或减少计算资源，并实现成本节约，同时也标志着云计算开始进入公众视野。
如今，随着人工智能技术的快速发展，云计算也迎来了智能时代的新篇章，特别是AI Agent智能体概念出现以后，诸多企业都将其视作生成式AI应用于现实世界的重要途径，更有不少人预测明年智能体将会迎来爆发。
但要将生成式AI应用于实际生产，就必然需要借助不同的agent与业务结合、与人交互并执行实际任务，这个过程中势必会面临很多问题，而作为全球云计算的开创者和引领者，亚马逊云科技在今年的re:Invent大会上带来了从芯片到模型再到应用的一系列重磅发布，以充分满足企业客户的发展需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，“如今亚马逊云科技不但是全球各地、各行各业大型企业的首选云服务提供商，也是企业构建和应用生成式AI的首选。多年以来，亚马逊云科技一直都秉持着以客户为中心的逆向工作理念，从客户需求出发进行创新。身处AI时代，我们认为，几乎所有的应用程序都能分解为几个核心的构建单元，亚马逊云科技构建出优秀的核心单元以供用户自由搭建，从而满足其特定场景下不同的业务需求。”
第一个构建单元是计算服务。针对计算服务，亚马逊云科技可以提供业界最为丰富的计算实例类型，Amazon EC2可以为用户提供多种选择、实例类型和丰富的功能，让客户能为应用和工作负载找到更具性价比的解决方案。
Amazon EC2之所以能够灵活面对各种负载，则是源于亚马逊云科技自主研发的Amazon Nitro System虚拟化系统，能够承担网络、计算和存储的虚拟化工作，并提供裸机性能、高安全性、隔离性和灵活性。
基于Amazon Nitro System的能力，亚马逊云科技围绕定制化芯片也进行了很多工作，并于2018年推出了Amazon Graviton处理器。在今年，亚马逊云科技还推出了迄今为止性能最为强大的Amazon Graviton4，单核计算性能提升了30%，虚拟CPU数量和内存容量是上一代的3倍。
在re:Invent期间，Amazon EC2也迎来了全新发布，其中，搭载Nvidia Blackwell的Amazon EC2 P6实例系列已于亚马逊云科技海外区域上线，搭载亚马逊云科技自研AI芯片Amazon Trainium2的Amazon EC2 Trn2实例也正式在海外区域推出。据介绍，每个Trn2实例都配备了16个Amazon Trainium2芯?，这些芯?通过NeuronLink的?带宽、低延迟互连技术相连，使单个实例能够提供?达20.8 Petaflops的计算性能。针对超大规模模型，还可以通过Amazon EC2 Trn2 UltraServer提供更好的推理性能，让构建超大规模训练集群的过程更加高效。
陈晓建同时也透露，亚马逊云科技首款基于3nm制程工艺的Amazon Trainium3将于明年后期推出，可以让用户能够以更低的成本构建规模更大、性能更强的应用。
第二个构建单元是存储服务。众所周知，亚马逊云科技在2006年推出的Amazon S3从根本上改变了管理数据的方式，时间来到2024年，已经有超过100万个客户将Amazon S3作为数据湖的首选平台，但亚马逊云科技并未止步于此，18年来，亚马逊云科技一直在探索如何改进Amazon S3，使其能够更好地支持数据分析和AI应用场景。
具体来说，专为Iceberg表设计的全新存储桶类型Amazon S3 Tables已正式可用，可有效提升查询速度，全新服务Amazon S3 Metadata元数据服务也正是可用，可帮助客户即时发现和理解Amazon S3中的数据，并实现实时更新。
第三个构建单元是数据库服务。多年以来，亚马逊云科技为企业提供了多种不同场景下专门构建的数据库，例如关系型数据库、图数据库、文档数据库等等。但关系型数据库依然是众多应用的最佳选择之一，这也是亚马逊云科技一直在数据库领域进行持续创新的原因，以满足客户在高可用、高容灾性、全球部署、低延时、高一致性等方面的需求。
在今年的re:Invent大会期间，亚马逊云科技推出了全新的无服务器分布式SQL数据库Amazon Aurora DSQL，它结合了Amazon Time Sync服务，采用完全无服务器的设计可在多区域实现近乎无限的扩展，可用性高达99.999%，支持强一致性，具备低延迟的读写性能，且完全兼容PostgreSQL。
其次，Amazon DynamoDB global tables也支持多区域的强一致性，?论客户选择SQL还是NoSQL数据库，都能享受主动-主动的多区域部署。
第四个构建单元是数据分析服务。亚马逊云科技在数据分析领域提供了包括Amazon Redshift、Amzon EMR、Amazon Opensearch、Amazon Kinesis/Amazon MSK、Amazon Glue、Amazon Athene、Amazon Quicksight在内的多种专用服务组合，并在re:Invent大会期间带来了新一代Amazon SageMaker。
新一代Amazon SageMaker的定位是满足客户所有数据、分析和AI需求的统一平台，涵盖了分析、数据处理、搜索、数据准备、AI模型开发和训练、?成式AI等所有必需功能。且全部功能都能通过统一的数据视图实现。
其中的一站式数据和AI开发平台Amazon SageMaker Unified Studio现已开放预览，它可以访问企业数据并使用最合适的工具进行处理，同时整合了多种功能，支持创建包含AI或分析资源的共享项目，以方便数据科学家、分析师和机器学习专家开展协同工作。
其中还包含Amazon SageMaker Lakehouse的发布，它可以为所有数据源提供简单统一的访问方式，并兼容Apache Iceberg。
最后则是全新Zero-ETL与领先的软件即服务（SaaS）应用程序的集成，可以让用户无需复杂的数据管道，在Amazon SageMaker Lakehouse和Amazon Redshift中访问第三方SaaS应用程序的数据。
而此前被大家所熟知的Amazon SageMaker则更名为Amazon SageMaker AI，同时带来多项更新，包括Amazon SageMaker HyperPod新训练配方功能、Amazon SageMaker HyperPod灵活训练计划、Amazon SageMaker HyperPod任务治理功能等等，并且现在用户也能直接在Amazon SageMaker中发现、部署和使用亚马逊云科技合作伙伴提供的AI应用。
第五个构建单元是用于AI推理的基础模型Amazon Nova。随着企业加速部署生成式AI应用，推理也将无处不在，在未来，所有业务可能都会应用到大模型提供的推理能力，对亚马逊云科技而言，需要向客户提供一个能够支持规模化推理的平台，以充分应用亚马逊云科技的推理能力，并帮助客户用好自己的私有化数据，实现性能、安全和成本方面的平衡，这也是亚马逊云科技在re:Invent大会期间推出Amazon Nova系列模型的初衷。
具体来说，Amazon Nova系列模型包括多种类型，其中包括文生文模型Nova Micro，低成本多模态模型Nova Lite，在准确性、速度和成本间实现平衡的Nova Pro、可处理复杂推理任务的Nova Premier、新一代图像生成模型Amazon Nova Canvas以及新一代视频生成模型Amazon Nova Reel。
除了推出自主研发的Amazon Nova系列模型之外，亚马逊云科技围绕模型扩展也展开了很多工作，首先，poolside、Luma AI、Stability AI的Stable Diffusion 3.5模型将很快在Amazon Bedrock上线，为用户提供更加丰富的模型选择，其次则是Amazon Bedrock Marketplace的推出，通过该平台，用户可以使用领先供应商提供的一百多个新兴和专业基础模型。
第六个构建单元是AI推理构建工具。早在去年4月份，亚马逊云科技就发布了生成式AI全托管服务Amazon Bedrock，作为构建和扩展生成式AI应用的关键平台，Amazon Bedrock可以为客户提供将推理功能整合到生产环境所需的工具，助力客户释放数据价值。
在re:Invent大会期间，Amazon Bedrock也迎来了一系列新发布。包括基于Amazon EC2 Trn2实例的延迟优化选项、用于提升生成式AI项目投资回报的模型蒸馏功能、对GraphRAG的支持、预防模型出现幻觉问题的自动推理检查功能，以及支持多个Agent协作处理复杂工作流程的多智能体协作功能。
“自动推理的方式可以在一定程度上改善大模型的幻觉问题，例如在保险公司投保和理赔范围检测方面，通过自动推理可以降低实时性错误发生的概率，因为这些都是明确的对错问题。以前的大模型缺乏可证明事实的逻辑，会导致即便出现了幻觉也难以纠正。但有了自动推理技术，我们就可以通过数字验证的方式严密证明事实性错误是否会发生，从而有效改善幻觉问题，但并不是完全纠正，因为幻觉源于大模型本身，我们主要是通过外挂机制来降低对客户的影响。”陈晓建补充道。
最后一个构建单元则是用于提升企业效率的Amazon Q系列。该系列产品包括Amazon Q Developer和Amazon Q Business，可为不同场景提供生成式AI支持，而Amazon Q系列也在re:Invent大会期间得到了更新。
首先是Amazon Q Developer。性能方面，Amazon Q Developer的能力得到了进一步提升，并且在专门用于测试编程能力的SWE bench基准测试中名列前茅，可以解决54.8%的软件开发问题；智能体方面，Amazon Q Developer推出了三款自动化智能体，可分别用于实现自动执行单元测试、文档生成和代码审查流程，以进一步提升开发人员效率；功能方面，Amazon Q Developer的新功能可以有效加速大规模传统工作负载的转型，同时也能更轻松地帮助客户排查亚马逊云科技环境中的各类问题。
其次是Amazon Q Business，作为一款功能强大的生成式AI助手，Amazon Q Business既能充分利用公司内部数据，也能加快任务处理速度，在去年，亚马逊云科技在Amazon Quicksight中集成了Amazon Q，让用户能够借助生成式AI更快地获取见解。现在，通过新API，独立软件供应商可以访问Amazon Q Business索引功能，实现全县控制精细化并降低安全风险，实现多方共赢。此外，Amazon Q Business 工作流程自动化功能也即将推出，该功能可以帮助企业实现跨团队、跨应?的任务?动化。
“亚马逊云科技不仅在云的核心服务层面持续创新，更在从芯片到模型，再到应用的每一个技术堆栈取得突破，让不同层级的创新相互赋能、协同进化。我相信，只有这样全栈联动的大规模创新才能真正满足当今客户的发展需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。”陈晓建在最后表示。
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