报告行业投资评级 * 报告未明确给出对亚马逊AWS或云计算/人工智能行业的整体投资评级 [1][4][12] 报告核心观点 * 亚马逊AWS在2025年re:Invent大会上发布了覆盖“芯片—模型—框架—服务—应用”全链条的AI产品，显著加大了对微软和谷歌的正面竞争力度 [1][12] * AWS正在从依赖GPU的云提供商转向以自研芯片和模型为核心的全栈AI平台，其全栈布局正在加速完善，但与行业领先阵营相比仍处在追赶阶段 [3][4][16][18] 芯片与算力层面 * AWS发布了新一代AI训练芯片Trainium 3，其在矩阵运算单元、内存带宽和集群互联层面均做了针对性优化，特别针对Transformer与大规模自注意力结构进行了定制化重构 [2][13] * 基于Trainium 3 UltraServers构建的集群已在包括Anthropic在内的多家客户的生产训练环境中上线，相比主流GPU方案可节省至多约50%的训练费用 [2][13] * 下一代芯片Trainium 4已进入开发周期，并将集成Nvidia NVLink Fusion技术，这体现了AWS降低对单一供应商依赖的同时，又与Nvidia在互联技术层面深度合作的双重策略 [1][2][14] * 通过自研加速器与引入最新一代Nvidia平台的组合策略，AWS在供应链端更加灵活，增强了议价与项目交付能力，为客户在成本、性能与合规性之间提供了更多选择 [4][17] 模型与服务层面 * AWS推出了自研大模型组合Nova系列，包括Nova 2 Lite、Nova 2 Pro、Nova 2 Sonic，并预告了更高级别的Nova 2 Omni [1][3][12][20] * Nova 2 Lite聚焦性价比与推理效率，适合日常Agent应用与企业工作流自动化 [3][20] * Nova 2 Pro强调高阶推理、复杂代码生成及多模态理解能力 [3][20] * Nova 2 Sonic主打实时语音对话，提升对话自然度与响应延迟表现 [3][20] * Nova 2 Omni旨在强化同时处理文本、图像、音频、视频等多模态内容时的推理一致性 [3][20] * 配合统一的多模态embedding模型，AWS意图在企业级RAG和Agent检索场景中提供更完整的技术栈 [3][15] * 在平台与应用侧，AWS依托AI Factories与Frontier agents以Agent化方式更深地嵌入企业流程 [4][18] 行业竞争格局 * 过去两年，在生成式AI领域，微软依托与OpenAI的深度绑定以及Copilot应用占据了舆论优势，谷歌则凭借Gemini与TPU生态稳固了其在搜索和广告场景的AI能力 [3][16] * 相比之下，AWS此前在模型侧相对低调，更多以基础设施和Bedrock“模型超市”的角色出现 [3][16] * 本次发布显示，自研能力正成为云服务提供商（CSP）的核心竞争点 [4][18]