【环球网科技报道 记者 李文瑶】今年7月，亚马逊云科技在纽约峰会上宣布，向其生成式AI技术创新中心追加投资 1 亿美元，帮助客户将人工智能的潜力转化为切实的业务价值，助力客户引领下一波AI创新浪潮。这也是该中心继2023年成立并投入1亿美元后的第二次重大注资。

与Meta、谷歌、微软、Nvidia 和 OpenAI 等科技巨头一样，亚马逊已承诺未来几年在人工智能基础设施上投入数千亿美元。

在此背景下，最新追加的1亿美元似乎并不足以改变行业格局，但值得关注的是，这笔资金涉及到最新的智能体商业价值开发。在接受记者连线采访时，亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid表示，如今的这1亿美元的投资，是在既有基础上，更精准地聚焦于客户的当下需求。

智能体革命：AI的自主进化

此次1亿美元追加投资的核心驱动力，是人工智能从被动响应向自主决策的范式跃迁。亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid强调：“我们正见证AI从简单的指令响应系统，进化为具备推理、规划和执行复杂任务的自主Agent（智能体），这一演进蕴含着巨大经济潜力。”

据Gartner预测，到2028年，15%的工作决策将由自主智能体独立完成，其经济潜力正引发全球企业战略级投入。

在行业层面，全球农业龙头先正达（Syngenta）的Cropwise AI构建精妙的多源数据整合架构：气象、土壤墒情、作物生长周期等数据流被智能体实时解析，生成动态种植建议，帮助农民应对气候变化与复杂农业挑战。制药巨头阿斯利康（AstraZeneca）开发模块化智能体工作流：首个智能体将医疗文档查询转为SQL指令实现数据检索，第二个智能体生成Python可视化图表，第三个智能体输出分析报告。三体协同将医疗文档查询响应时间缩短50%，使内部团队能够挖掘出此前难以获取的处方模式与诊疗缺口等方面的宝贵洞察。雅虎财经（Yahoo Finance）的调度智能体系统，通过协调突发新闻分析、金融数据处理以及专业文件解读等专用智能体工作，为投资者提供基于统一界面的全面金融分析，而无需任何编程经验，颠覆传统金融信息服务模式。

“创新中心的首要使命是赋能客户将前沿技术转化为可落地的业务解决方案，为客户创造真正的业务价值。”Taimur Rashid表示。客户实践已验证双重收益：阿斯利康缩短药物研发周期，宝马集团联网车辆系统每天处理约170亿次请求并产生197TB的数据，，Warner Bros. Discovery Sports Europe基于AI驱动的解决方案提升解说表现力与观众体验；Splash Music基于AI技术打造的音乐制作平台上线5个月内创造4亿次播放流量，开辟内容生产新路径。

这种价值转化依托于亚马逊云科技的定位——创新中心本质上是一个商业价值和生产价值的加速器，同时也扎根于前沿科学研究。生成式AI技术创新中心提供的服务覆盖了亚马逊云科技的三层技术堆栈：基础设施层提供Amazon Trainium芯片等算力资源，在保障性能的同时显著降低成本；中间层Amazon Bedrock提供丰富的模型选择，企业能够根据场景需求，灵活选择和调用不同的模型能力；应用层提供包括生成式AI助手Amazon Q在内的系列产品，帮助企业和开发者高效实现从概念构想到生产部署的全过程。三周前在纽约峰会亚马逊云科技还发布了AmazonBedrock AgentCore帮助企业大规模、安全部署与运行智能体，赋能智能体开发。

物流企业货拉拉则通过大语言模型优化对话质检流程，在亚马逊云科技技术团队建议下采用Claude模型的零样本/少样本提示技术，提示词长度压缩30%的同时，准确率、精确率和召回率等核心指标平均提升5%。

中国团队：赋能本土化创新加速

中国市场正成为亚马逊云科技赋能全球AI创新的重要一环。Taimur Rashid介绍，亚马逊云科技生成式AI技术创新中心中国团队覆盖一线主要城市，组建了一支涵盖AI技术经理、战略师、应用科学家及深度学习架构师的复合型专家队伍，深入制造、金融、软件、游戏及消费零售等核心领域，迄今已为超百家企业提供从场景探索到生产落地的全周期支持。

中国团队针对行业痛点定制解决方案。以金山办公海外版WPS AI为例，依托Amazon Bedrock灵活调用多模型能力，极大加快了WPS AI功能推出的进程，上线时间缩短至2个月，并有效为WPS节约35%的成本。金山办公与亚马逊云科技生成式AI技术创新中心合作，利用 Amazon Bedrock 对文本生成（例如语法纠正、缩写、邮件撰写）、结构化内容生成（例如文本转表格）、逻辑计算和图像生成等30多个办公应用场景进行了全面测试。

物流企业货拉拉则通过大语言模型优化对话质检流程，在亚马逊云科技技术团队建议下采用Claude模型的零样本/少样本提示技术，提示词长度压缩30%的同时，准确率、精确率和召回率等核心指标平均提升5%。

值得注意的是，中国团队正将行业认知转化为标准化工具体系：例如在制造领域开发的智能文档处理框架，已复用于制药业临床试验与保险理赔场景。这种“横向能力+垂直深耕”的模式，使亚马逊云科技能够协同合作伙伴，在45天周期内规模化交付高价值解决方案。

全球市场的爆发性需求正推动亚马逊云科技调整资源策略。“此次1亿美元追加投资中，深化初创企业合作与扩展合作伙伴联盟是其中的两大方向，”Taimur Rashid强调。目前，亚马逊云科技通过生成式AI合作伙伴创新联盟，已与17家全球顶尖技术伙伴合作，并将其方法论和解决方案形成可复用的资产，以服务更多客户。。这些合作伙伴均通过亚马逊云科技生成式AI能力认证，并拥有为客户交付生成式AI解决方案的经验，通过沉浸式实践培训，协助客户从AI试验阶段迅速扩展至企业级部署阶段。。

未来已来：规模化与行业融合

面对海量客户需求，创新中心探索出可持续的服务路径：一方面通过训练营体系赋能合作伙伴，一个月沉浸式实践即可掌握核心能力；另一方面将项目沉淀的工具库累积成可复用的资产，形成“解决方案加速器”。例如为宝马集团构建的联网车辆系统，在这个过程中构建了许多资产，这些资产有助于数据处理、数据收集，并最终以可扩展的方式在众多边缘设备上呈现数据。。

在行业认知层面，团队独创的用例优先级评估模型结合横向场景（如智能文档处理）与垂直深耕——汽车、医疗、金融等行业专家直接参与客户规划。“除了技术领域赋能，亚马逊云科技还拥有长期、丰富的行业客户服务经验，以及覆盖汽车、医疗与生命科学、金融等不同行业的行业专家团队，可以理解客户所属行业的独特痛点与需求，助力客户挖掘行业应用场景，加速AI创新应用在不同行业的落地。”Taimur Rashid表示。

随着追加投资落地，亚马逊云科技正构筑一个更庞大的AI生态圈。这场由智能体驱动的生产力革命，或将重塑企业竞争的本质——未来属于那些善用AI自主能力释放人类创造力的先行者。

Taimur Rashid说道：“展望未来两年，我们相信将有更多客户在各行各业中实现价值。届时，Agentic AI 和生成式AI不仅能提升他们的生产力，更将帮助客户开拓新的收入来源，从而实现业务增长。”