2025年被视为AI Agent爆发之元年，AI Agent在标准化和短周期任务中展现出令人惊叹的应用能力，市场中爆发多款备受瞩目的AI Agent 产品。面向未来，AI Agent对于长周期、复杂化任务领域也有望取得飞速进展，这无疑将彻底重塑众多行业的业务、流程和组织。

“为什么不？”--当亚马逊云科技CEO Matt Garman在AWS re：Invent2025大会上喊出这一口号时，设想未来数十亿AI Agent协同工作的壮观场景，现场观众无不欢呼。

作为云计算领域的顶级盛会，AWS re：Invent大会一向是云计算、人工智能等前沿技术应用与探索的风向标。对于AI Agent带来的变革性影响，亚马逊云科技也在今年re：Invent大会上带来全新的思考与洞察。

正如亚马逊云科技 CEO Matt Garman所言，AI Agent就行云计算一样具有变革性，而Agentic AI时代正加速到来。为此，亚马逊云科技发布一系列新服务，将从AI基础设施、推理平台、数据和Agents 工具等方面推动Agent在行业中的深度应用。

亚马逊云科技 CEO Matt Garman

AI工厂：将AI部署在本地

在AI 基础设施方面，今年大会一项重要服务的发布无疑是：AWS AI Factory。亚马逊云科技希望通过AWS AI Factory，将专用的全栈AI 基础设施直接部署到客户现有的数据中心内。

Matt Garman介绍，AWS AI Factory结合了NIVIDIA GPU、AWS Trainium 芯片、高速低延迟网络以及Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker等核心AI 服务。

不同于过去Outposts等机架设备，AWS AI Factory是一个完整的全栈技术方案，包含了从芯片、基础设施、AI模型、AI平台等一系列产品。借助此服务，用户可以利用自身的设施、电力和网络连接，AWS 则负责部署、运维和生命周期管理，类似获得私有AWS Region。

亚马逊云科技此举意义重大。AWS AI Factory的好处在于提供了一个经过验证、产品成熟的全栈AI方案，更可以持续迭代，与亚马逊云科技基础设施保持同样的水准。

众所周知，有不少行业积极看重安全与合格性，又渴望能够快速部署和应用AI。但大部分行业用户并不缺乏基础设施，却唯独缺少切实可行、可用于生产环境的大规模人工智能部署路径 。例如，数据质量、模型部署、安全治理等方面挑战极大，绝非简单将众多产品与工具拼凑就能够解决的，而AWS AI Factory全栈方案的到来，意味着用户可以屏蔽AI基础设施等方面的复杂性，大幅缩短部署周期和降低运维管理的难度，借助AWS丰富的经验实现AI在本地的部署与应用。

Trainium3 UltraServers，专为AI应用而来

随着AI的火爆，AI芯片也成为当前市场最为热门的话题。除了NVIDIA、Google之外，亚马逊云科技也是AI芯片领域重要的玩家。其Trainium芯片经过多年的打磨迭代更新，正逐步展现出极其强大的能力。

在本次大会上，亚马逊云科技正式发布了 Amazon EC2 Trn3 UltraServer，该超级服务器采用3nm Trainium3 AI 芯片。Trn3 系统可在单个 UltraServer 中最多扩展多达 144 个 Trainium3 芯片；与 Trainium2 相比，可提供高达 4.4 倍计算性能、4 倍能源效率和近 4 倍内存带宽。

在大会上，亚马逊云科技也展示了Trainium3 UltraServer在开源权重模型 GPT-OSS等系列测试的成绩，无论是推理响应速度、单芯片吞吐，还是训练与成本等均取得了业界领先的成绩。

根据Matt Garman介绍，Trainium3 UltraServer专门为AI、混合专家模型和大规模强化学习等工作负载设计，并且针对训练和企业在生产环境中日益繁重的推理负载都进行优化。