公司市场地位与业务规模 - 公司年度经常性收入达到1320亿美元，占据全球市场份额37.5% [4] - 平台每日处理超过2亿次请求，存储对象量突破500万亿个 [4] - 全球超过10万家企业选择其AI平台Amazon Bedrock [4] 应对AI时代的战略与生态构建 - 公司战略核心明确指向“All for Agentic AI”，认为AI Agent是下一代应用的基本单元，未来各领域将运行数十亿个Agent [6] - 通过Amazon Bedrock平台集成17家厂商的数十款模型，包括亚马逊Nova、谷歌Gemini、OpenAI GPT、中国DeepSeek、阿里千问、Kimi等，为客户提供灵活的技术路线选择 [4][6] - 将企业落地AI的挑战系统解构为四大支柱：AI基础设施、模型生态、数据基座与开发者工具，提供支撑Agent发展的完整系统 [6] Agentic AI的产品化与落地能力 - 推出全新升级的Amazon Bedrock AgentCore SDK，下载量超过200万次，致力于解决构建可信Agent的核心痛点：可控、可靠、可评估 [9] - AgentCore通过自然语言策略设置安全护栏，通过13个维度的自动化评估持续监控表现，并为Agent赋予“情景记忆”能力 [9] - 推出面向垂直场景、开箱即用的Frontier Agents，例如：Kiro autonomous agent能辅助软件重构，一个原需30人18个月的项目可缩减至6人76天完成 [11] - Amazon Security Agent可将安全前置到设计与开发阶段，自动审查代码漏洞；Amazon DevOps Agent能作为虚拟运维专家，推动系统自愈 [11] 自研芯片与成本控制战略 - 推出自研芯片Trainium3，基于3nm制程，每兆瓦电力产生的Token数量是上一代的5倍，训练成本最多可降低50% [15] - 通过系统级工程，将Trainium3集成到Amazon Trainium3 UltraServer中，单台服务器最多集成144颗芯片，总算力高达362 PFlops，并通过NeuronSwitch技术将芯片间延迟压至10微秒以下 [17] - 自研芯片战略旨在降低AI普及门槛，控制算力成本，并与英伟达GPU形成共存策略，既保障尖端需求，又守住成本底线 [17] 云基础设施的演进与创新 - 公司认为生成式AI对云基础设施提出四大挑战：成本与效率的极限博弈、弹性边界的重新定义、对延迟的更高要求、更高标准的安全与隐私 [18][20] - 发布Amazon Graviton5处理器，将L2缓存翻倍，性能提升30%，基于其的M9G实例使Airbnb性能提升25%、SAP事务处理速度提升60%，苹果实测Swift应用迁移后性能提升40%、成本降低30% [22] - 为AI推理负载设计Mantle推理引擎，通过Bedrock服务层允许客户根据请求紧迫性（实时、标准、后台）智能调度资源，并通过Journal持久化日志实现长时间任务的精确断点恢复 [24] - 升级Neuron开发者套件，其中NIKKI语言支持底层内核优化，Neuron Explorer提供可视化性能分析与自动化调优建议 [24]