云服务先驱AWS迎来20周年：能否在AI智能体时代重新定义计算？

当在线照片存储初创公司SmugMug Inc.听说Amazon.com Inc.的简单存储服务（该服务于2006年3月14日首次推出的在线数据存储库）时，"我的眼睛都亮了，"联合创始人兼首席执行官Don MacAskill当时说道。

Amazon的S3作为后来被称为云计算的开创性服务，迅速为成立四年的SmugMug每年节省了50万美元，因为它无需为备份购买自己的存储硬件。"我们能让Amazon做的事情，我们都会让Amazon去做，"Don的父亲兼公司联合创始人Chris MacAskill告诉我，这是在BusinessWeek封面故事中的话，这是首个介绍后来被称为Amazon Web Services的重要刊物。

今天，SmugMug的情况依然如此，只不过现在拥有100万活跃用户，以及在2018年收购的Flickr照片分享网站上有1亿多个账户。AWS仍然是SmugMug唯一的云服务提供商，现在正在使用其数十项其他服务，包括数据库、计算和人工智能智能体，这些智能体现在帮助创建所有软件。"从云的角度来看，我们100%依靠AWS，"Don MacAskill本周告诉我。"我把整个公司都押在AWS上。"

二十年后，许多其他公司也是如此。AWS基于为其他企业提供Amazon闲置基础设施容量的理念而成立，现在拥有至少400万客户，去年在其240多项服务上花费了近1300亿美元，涵盖存储、计算、网络、数据库、AI和机器学习等领域。它早已让最初的怀疑者信服，从分析师到Amazon内部人员再到BusinessWeek编辑同事——他们不顾我的反对，坚持将文章标题定为"Amazon的冒险赌注"，尽管其使用过剩基础设施的"风险"很小。

在这个过程中，AWS定义了一种全新的计算方式，这种方式持续席卷整个企业界。没有AWS，就没有Netflix，没有Uber，没有AI聊天机器人。正如我当时写的那样，"这无异于领导下一波互联网浪潮的竞标。"

存在性挑战

然而，当AWS庆祝其正是这样做的20周年时，它正在努力证明自己能够领导向下一波计算浪潮的更大跨越——一个以人工智能为中心的时代。而且它必须在保护侧翼的同时做到这一点。它在云计算领域仍然领先，但Microsoft Corp.和Google LLC等竞争对手现在更加接近。尽管AWS的云收入增长在最近几个季度有所加速，但Microsoft Azure在最近一个季度的收入增长了39%，而Google Cloud的销售额跃升了48%，是AWS增长率的两倍多，尽管基数要小得多。

更具挑战性的是，Amazon被ChatGPT和Claude等生成式AI聊天机器人的突然爆发打了个措手不及，这些聊天机器人能够在瞬间总结大量文本、从文本提示创建详细图像，并快速编写成熟的软件应用程序。Amazon不仅在努力追赶OpenAI Group PBC和Anthropic PBC等纯AI软件公司，在某些方面也在追赶Google和Microsoft等云竞争对手。

Amazon未能将其Alexa AI助手的早期热度转化为更大的成功。其面向开发者和企业的Amazon Q聊天机器人被认为表现平平。到目前为止，其AI模型还没有像OpenAI、Anthropic或Google的模型那样流行。Nova模型没有出现在Menlo Ventures 2025年中期基础模型使用调查中，因为Anthropic、OpenAI、Google和Meta Platforms Inc.的模型是企业使用的仅有四个重要模型。

这对Amazon及其文化来说是一个有点存在性的挑战。"紧跟其后有很多成功的例子，"Amazon创始人、时任首席执行官Jeff Bezos 20年前告诉我。"但这恰好不是我们的风格。在像互联网这样快速发展的领域，那种紧跟策略效果不太好。"但是对于AI这个比互联网发展更快的领域，它不得不在某些方面正是这样做。

AWS可以理解地不承认在AI方面落后。事实上，与更引人注目的竞争对手相比，其落后地位的感知在某些情况下滞后于现实。它可以声称多年来一直深入AI和机器学习领域，拥有可信的云服务阵列、公司内部的广泛使用以及企业客户的日益采用。即使在消费者方面，其网站上的Rufus购物助手尽管早期评价不佳，但已被2.5亿购物者使用，根据Amazon首席执行官Andy Jassy（前AWS创始CEO）的说法，应该会带来100亿美元的额外年销售额。

但Amazon不得不大笔投资才能留在游戏中——事实上，甚至比其大笔支出的竞争对手投资更多。在第四季度，Amazon表示资本支出将从一年前的1310亿美元跃升至今年的2000亿美元，其中大约四分之三用于AWS。这高于Google母公司Alphabet Inc.计划的1750亿至1850亿美元资本支出，以及Meta Platforms Inc.指导的1150亿至1350亿美元之间。Amazon的支出计划，加上投资者对何时回报的不确定性，使其股价在2月6日下跌6%——在上个月的九天时间里，它损失了4500亿美元的市值。

除了增加资本支出外，现任AWS首席执行官Matt Garman还试图重新定向组织以抓住机会。12月，AWS将其AI模型、芯片和量子计算研究团队合并为一个单位，由长期Amazon基础设施主管Peter DeSantis领导，人工通用智能首席科学家Rohit Prasad离职。这是继去年早些时候另一个与AI相关的变化之后的，当时创建了一个专注于AI智能体的新单位，由Amazon AI资深高管Swami Sivasubramanian领导。

智能体AI的机会

最重要的是，AWS正在竞相领导看起来不仅是AI而且是计算以及可以说是我们工作方式的下一个重大转变：AI智能体。超越聊天机器人对查询的简单响应，它们代表用户执行工作，通常与其他智能体一起工作以完成一系列任务，例如预订整个假期，或者当客户在网站上下订单时，确定所需的配送容量、配置产品布局并安排拣选、打包和运输。

智能体AI已经成为热潮，这要归功于智能体成为主流软件应用程序更加用户友好界面的潜力。从逻辑上讲，智能体AI可以吸收由Salesforce Inc.、SAP SE、Oracle Corp.、Workday Inc.甚至Microsoft等公司制造的几十年历史的企业应用程序，如客户关系管理、企业资源规划和人力资源管理。"企业AI价值的下一个80%到90%将来自智能体，"Garman在12月告诉John Furrier。

AWS保持云计算领先地位并定义下一个计算时代的能力，取决于它是否能抓住智能体AI的机会——在这里，AI宇宙可能给了它一个重新开始的机会。如果它错过了主流聊天机器人和AI基础模型，智能体AI需要的不仅仅是最大或最快的模型。它还需要像AWS提供的广泛云服务阵列。这就是为什么Garman相信这是公司的下一个重大机会。"智能体AI有潜力成为AWS下一个数十亿美元的业务，"他去年说道。

但只有AWS能够保持在云计算领域的领先地位，这当然是AI智能体生存的地方。总的来说，它的地位看起来很稳固。它最近一个季度可能没有让投资者印象深刻，但AWS 24%的收入增长是连续第四个季度的加速增长——Jassy说这是由AI支出推动的。"AI的发展显然在大幅加速公司向云的迁移，"Pivotal Research Group分析师Jeff Wlodarczak在给客户的报告中写道。他预计AWS将从今天占Amazon收入的17%增长到五年内的30%或更多。

AWS占Amazon整体利润的60%，至少在可以扩展到大规模的服务方面，仍然处于云计算的前沿。这在12月的re:Invent会议上很明显，当时它宣布了其通常的一系列新服务——如此之多，以至于Garman不得不在主题演讲的最后10分钟内快速介绍25项服务。这是仍然无与伦比的云服务广度。

全栈方法

事实上，Garman将AWS的全计算栈方法视为其AI雄心与云竞争对手的关键区别——尽管Google会对此有不同看法。无论如何，它可以为客户提供AI工厂所需的一切，从芯片到存储和计算，再到访问其自己的和竞争对手的AI模型，以及创建和部署智能体的服务。"我们确实处于有利地位来处理任何AI工作负载，"AWS计算和AI基础设施产品管理总经理Rahul Kulkarni告诉我。"我们对整个栈有精细的控制。"

这个推介的一个支柱是其Graviton和Trainium芯片，为一系列云计算实例提供动力。例如，Anthropic的Claude由AWS的Project Rainier提供动力，这是一个由50万个Trainium2芯片组成的大规模集群。Nvidia Corp.的图形处理单元凭借其性能和成熟的软件栈在训练和运行AI模型方面占据主导地位，但大多数客户不关心什么芯片在做AI。AWS实用地推销其云为运行Nvidia GPU的最佳场所，声称其芯片比Nvidia的芯片便宜得多——使其能够为该计算能力提供更低的价格。

也许对寻求利用AI的企业最重要的是一个更灵活的数据平台，可以处理AI的密集实时需求，包括为其工作流程定制的智能体群。这是整个行业的移动目标，因为新的数据架构和结构不断出现以处理AI的新的和意想不到的需求。

但AWS在提供存储、数据库、大数据服务等20年中有一个优势：企业已经在AWS上有很多数据。他们不断从这些数据中提取越来越多的洞察，但他们经常不得不使用各种外部工具，这些工具需要缓慢且昂贵的数据传输。"数据迁移非常困难，"AWS数据和分析技术副总裁Mai-Lan Tomsen Bukovec说。因此，公司有动机在Amazon S3中存储尽可能多的数据。"这就是为什么客户如此迅速地转向AI，"她补充道。

对于AI时代更重要的是，这些数据对于训练新模型以及现在为智能体提供执行人类想要它们做的事情所需的上下文都至关重要——并防止它们采取诸如发布可能有错误的代码或泄露公司数据等流氓行动。"每个AI应用程序都是数据应用程序，"Bukovec去年告诉Furrier，这对智能体来说更是如此。

所有这些构成了使智能体成为AWS下一个大事件的基础。在re:Invent的智能体方面，AWS强调了Amazon Bedrock AgentCore，这是去年引入的一个平台，用于大规模安全地构建、部署和操作有效的智能体。Nova Forge首次亮相，作为使用企业自己的数据为其独特任务和工作流程定制AWS Nova AI模型的方法。而Kiro，其AI驱动的编码智能体，可以指导智能体执行长期运行的任务并作为群体协作。

现任AWS智能体AI副总裁的Sivasubramanian说，目标与他21年前在AWS开始的第一系列项目类似，包括DynamoDB数据库和Cloudfront内容分发网络：他们想要将从形成想法到发布产品的时间压缩到几分钟而不是几周或几个月。"我们在智能体AI方面处于一个非常相似的时刻，"他告诉我。

AI工业化

总的来说，所有这些能力至少给了AWS一个领导智能体同事新时代的机会——并且走在前面而不是跟随其他AI领导者。为客户以一致的方式整合所有这些将取决于Garman，他是AWS火炬的守护者之一，自从他作为暑期实习生开始，然后在2006年成为三人AWS全球销售团队的产品经理。作为CEO，Garman还没有展现出Jassy的兴奋甚至优势，但在re:Invent上，他因为为企业"工业化"AI和智能体制定务实愿景而获得了一些赞誉。

这种务实主义在AWS与OpenAI最近的交易中很明显：2月底，它签署了一项广泛的协议，Amazon将提供高达500亿美元的资金，以换取OpenAI在未来八年内使用其基础设施的1000亿美元承诺——这是在去年11月承诺未来几年花费380亿美元的现有承诺基础上增加的。

此外，除了OpenAI本身之外，OpenAI给了AWS分发其Frontier AI智能体管理工具的独家权利。OpenAI将使用AWS Trainium芯片为一个名为Stateful Runtime Environment的新产品提供动力，在AWS的Amazon Bedrock托管AI服务上运行。它旨在为能够执行多步骤任务的AI智能体提供动力。此外，Amazon可以直接向客户提供OpenAI模型的定制版本——实质上打破了Microsoft对OpenAI的锁定。

加上现有的向Anthropic投资80亿美元的协议，Anthropic正在AWS基础设施上训练和托管Claude，Amazon现在看起来在塑造AI的未来方面处于更好的位置，至少在企业中如此。

工蜂AGI

但它正在以不同的方法这样做。Amazon没有追求OpenAI、Anthropic、Google和其他公司正在做的事情：不断发布各种基础模型，最终目标是创建人工通用智能（AGI）——与人类一样聪明和有能力的AI。相反，它看起来更专注于为客户提供他们想要的任何工具，无论是来自Amazon还是其他公司。

每个认为自己是平台的科技公司都喜欢说它是开放的，使客户能够选择在平台上使用外部技术。有时这是承认客户已经做出了他们不会改变的其他选择，比如押注OpenAI或Anthropic。无论原因如何，在AWS的情况下，它旨在使其平台成为运行他们想要的任何AI模型的最佳场所，无论是Amazon的还是任何其他的。"我们意识到单一模型不会统治世界，"Sivasubramanian说。"模型选择是至关重要的。我们的大多数客户正在使用多个模型。"

这也扩展到智能体。例如，Bedrock AgentCore可以帮助客户使用任何模型、协议或工具创建和运行智能体。"如此多的企业已经标准化使用它，因为它给了他们想要的自由，但也帮助他们更快地从概念验证转向生产，"他说。

这种务实方法的另一个最近例子显示了它如何用AI和智能体针对特定用例：3月5日，它发布了带有AI智能体的Amazon Connect Health，以减少医疗保健中的管理负担。它似乎可能会引入更多行业特定的智能体系统。"我们在万事通AI时代已经有一段时间了，"应用AI解决方案高级副总裁Colleen Aubrey最近告诉Furrier。"但这不像有一个可以与之合作的专家，它对一个领域有深刻的理解……并且每天都在变得更好。"

SiliconANGLE姊妹市场研究公司theCUBE Research的Dave Vellante和George Gilbert称之为"工蜂AGI"——与OpenAI和Anthropic等支持的"救世主AGI"形成对比。"差异化不会来自闪亮的智能体用户界面或狭窄的功能，"他们在re:Invent后写道。"它将来自与数据系统、工作流系统以及将智能体绑定到企业政策和流程的治理和控制平面的深度集成。这就是为什么这个时代将不是由供应商可以展示的智能体数量来定义，而是由支撑它们的脚手架来定义。而这个脚手架是我们认为真正的企业价值将积累的地方。"

Aubrey说AWS旨在通过其Connect云联络中心解决方案将这种方法扩展到其他成熟的智能体专业知识行业。她本周告诉我，AWS很快计划推出Amazon为内部使用开发的其他基于智能体的Connect解决方案，用于招聘和人力资源以及供应链工作，如供需规划。"我们专注于将智能体队友放到客户手中……不是为个人而是为整个团队和公司，"她说。

这将需要与其他公司甚至竞争对手的大量合作。AWS最早的合作伙伴之一IBM Corp.仍然有自己的云和其他产品与AWS竞争，更不用说为企业数据中心销售计算机了。但在过去五年中，它迅速建立了对企业的联合产品。

IBM现在在AWS Marketplace（数字服务精选目录）上有近100个软件即服务应用程序，并经常合作帮助企业迁移到云端。例如，在新冠疫情的混乱中，IBM的咨询组织与AWS合作帮助达美航空将其数百个广泛分布的工作负载和500多个应用程序迁移到使用其Red Hat OpenShift Service on AWS（ROSA）的混合云架构，部分基于AWS的EC2计算服务。

根据IBM全球战略合作伙伴负责人Nick Otto的说法，AWS-IBM合作伙伴关系现在扩展到智能体。12月，两家公司宣布扩展联合计划，帮助企业将其智能体AI应用程序投入大规模生产。例如，他们正在整合IBM watsonx Orchestrate智能体平台和Amazon的Bedrock AgentCore智能体平台，以更快、更安全地自动化业务流程。"我们现在将IBM、AWS和Red Hat视为围绕企业AI、混合云和开源的联盟，"Otto本周告诉我。"对AWS的信任水平比以往任何时候都高。"

AWS承认智能体AI不会立即获胜。"现实是它不会像人们希望的那样快速发生，"前Forrester分析师、现AWS独立软件供应商产品管理转型负责人Jeff Hammond几个月前告诉我。话说回来，它不需要立即获胜。事实上，AI，特别是智能体，是Jeff Bezos一直最喜欢的那种多年赌注——Amazon已经反复证明可以在长期内获得回报。

最终目标不仅仅是新的计算架构，而是新的工作方式。"2006年，AWS通过抽象服务器并让开发者无摩擦地构建改变了世界。今天的转变是类似的——只是更大，"Furrier写道。"云时代抽象了基础设施。智能体时代抽象了工作。"要确定AWS是否在这方面成功，可能不需要再等20年。

Q&A

Q1：AWS为什么要大力投资智能体AI技术？

A：AWS认为智能体AI有潜力成为其下一个数十亿美元的业务。与简单的聊天机器人不同，智能体能够代表用户执行复杂任务，甚至与其他智能体协作完成一系列工作，比如预订整个假期或处理完整的订单流程。AWS CEO Matt Garman表示，企业AI价值的下一个80%到90%将来自智能体。

Q2：AWS在AI领域相比OpenAI和Google处于什么地位？

A：AWS在生成式AI方面确实起步较晚，其Alexa助手未能转化为更大成功，Amazon Q聊天机器人表现平平，Nova模型也没有在企业中广泛采用。但AWS拥有20年云服务经验积累的优势，包括广泛的云服务阵列、企业数据存储基础和全栈计算能力，这些都是部署AI智能体所必需的。

Q3：AWS如何通过与其他公司合作来推进AI发展？

A：AWS采取开放策略，与OpenAI签署了500亿美元的合作协议，获得其Frontier AI智能体管理工具的独家分发权；同时投资80亿美元与Anthropic合作；还与IBM等传统合作伙伴扩展联合AI项目。AWS目标是成为运行任何AI模型的最佳平台，无论是自家还是竞争对手的模型。