核心观点 - 亚马逊云科技通过其长期主义与卓越运营的商业哲学，在生成式AI浪潮中并未落后，而是构建了从底层芯片、平台生态到应用范式的完整、稳固基础设施体系，正有力地回击市场质疑并重新获得增长动能 [4][5][58][60] 芯片创新与算力战略 - 自研芯片Amazon Trainium3全面上市，性能、能效及内存带宽较上一代实现质的飞跃，使用其进行训练和推理成本最高可降低50% [7] - 提前披露Amazon Trainium4路线图，该芯片将支持英伟达NVLink Fusion技术，以降低客户从英伟达生态迁移的门槛 [7] - 战略上在高端训练市场拥抱英伟达（如推出搭载GB300芯片的实例），同时在推理和高性价比市场主力推行自研Trainium芯片，追求整个集群的性价比与高可用性 [20][21][8] - 自研芯片战略旨在将算力从“奢侈品”变为“必需品”，其成本优势被视为AI算力时代最大的杀手锏 [6][9] 生态合作与客户背书 - 与OpenAI达成一项价值380亿美元、为期7年的算力承诺协议，打破了“OpenAI = Azure”的刻板印象，是对亚马逊云科技顶级基础设施提供商地位的强力背书 [12][14][15] - 与Anthropic合作深化，“Project Rainier”计划在年底前将Anthropic使用的Amazon Trainium2芯片数量翻倍至100万颗以上，其技术团队深度参与芯片软件栈打磨 [17][19] - 生态合作模式精妙：OpenAI带来超级客户效应与现金流，Anthropic帮助打磨芯片软件栈以弥合与CUDA的生态差距 [19] - 目标是确保所有大玩家都离不开其基础设施，而非在单点上取胜 [22] 平台、Agent范式与未来应用 - 推出并强化Amazon Bedrock平台，集结了Anthropic、OpenAI等顶级模型，为客户提供广泛选择 [4] - 提出“云+Agent”将取代“云+移动互联网App”模式，预测未来80%到90%的企业AI价值将来自Agent [24][25] - Agent是自主、连续运行的，将成为24/7不间断的算力消费者，为云厂商带来巨大的收入乘数效应 [28][29] - 发布Amazon Bedrock AgentCore及一系列工具（Policy, Evaluations, Memory），以解决企业部署Agent在可控性、可信度、连续性方面的痛点 [29][30] - 推出覆盖软件开发全生命周期的Frontier Agents（如Kiro, Security Agent, DevOps Agent），试图通过掌控Agent平台直接接管企业业务逻辑 [32][33] 数据优势与客户粘性 - 凭借Amazon S3存储的海量企业核心数据，形成强大的“数据引力”，使得在亚马逊云科技上进行AI训练和推理成为物理与经济上的最优解 [39][40][41] - 推出Amazon Nova模型家族及Amazon Nova Forge服务，允许企业利用私有数据进行“开放训练”，创造出融合行业知识的“私有模型”，增强客户粘性与数据壁垒 [42][43][46] - “近数据计算”优势（芯片与平台紧邻数据湖）与深度定制的私有模型，共同构建了极高的迁移成本护城河 [41][47] 财务表现与市场预期 - 积压订单量同比增长22%，表明大量AI概念验证项目正在转化为实际长期合同 [56][57] - 花旗和摩根大通分析师在会后调高增长预期，预计亚马逊云科技2026年营收增速将反弹至23% [55]