从云基建到智能体平台：AWS re:Invent 2025揭示的计算范式深层巨变

TL;DR：

AWS re:Invent 2025标志着云计算正从基础设施转向以智能体为核心的“推理计算”新范式。通过Amazon Bedrock、AgentCore与自研芯片的深度整合，AWS旨在构建一个企业级AI执行与决策平台，深刻重塑产业生态、开发者职能及商业价值，预示着一个智能体驱动的未来。

在拉斯维加斯的AWS re:Invent 2025现场，云计算巨头AWS的战略重心转移，不仅是技术层面的迭代，更是一场深刻的计算范式革命的预演。AWS CEO Matt Garman在主题演讲中将“云计算”部分的篇幅显著压缩，这并非偶然，而是对未来技术格局的明确宣示：我们正在从传统云计算时代迈向一个**“智能体 + 推理平台”**的全新纪元。云不再仅仅是提供算力和存储的基础设施，而是企业智能体执行与决策的神经中枢。

技术原理与创新点解析：推理计算的崛起

这一范式转变的核心在于“推理计算”（Inference Computing）的崛起。传统云计算侧重于通用计算和数据存储，而推理计算则专注于高效、大规模地运行AI模型，尤其是生成式AI的推理工作负载。为了支撑这一转变，AWS在软件与硬件层面都进行了深远的创新布局：

• Amazon Bedrock的全面升级：企业级AI开发平台成型 Amazon Bedrock经过两年的迭代，正快速成为企业AI开发的默认平台。其核心创新在于：

  • 多模型整合与全球化视野： Bedrock目前支持多达17个主流模型，其中约25%来自中国，包括通义千问、DeepSeek，以及新加入的Kimi和MiniMax¹。这种多元化的模型支持，为企业提供了前所未有的灵活性和选择空间，降低了模型选型和集成的复杂性。
  • AgentCore的深度融合与记忆能力： AI不再仅限于回答问题，而是能够真正执行复杂的业务任务。Amazon Bedrock AgentCore在本次升级中不仅加入了Policy与Evaluations功能，显著增强了企业级安全、审计和治理能力，更引入了_AgentCore Memory_，使其能够管理短期和长期记忆，实现更智能、更个性化的交互，并支持可扩展的记忆管理方案²³。这使得智能体能够基于历史上下文进行推理和决策，从“表演化”走向真正的“可用、可落地”。
  • 自研芯片的底层驱动： Amazon Trainium（训练）和Amazon Inferentia（推理）芯片的持续优化，是Bedrock高效运行的关键。最新的Trainium3 UltraServers提供了约40%的性能提升，大幅降低了推理成本，让企业能够以更低的成本“用得起、跑得稳”AI应用⁴。这体现了AWS在AI时代坚持软硬件一体化设计的战略优势，确保了极致的性价比和性能。

• 智能体：下一代应用的核心 Amazon Bedrock AgentCore不仅是多步推理和工具调用的运行时框架，它更代表着企业级智能体落地的关键。通过安全策略、评估机制，以及对_ReAct循环_（reasoning and acting loop）的深层支持，AgentCore使智能体开发能够强调安全、规范和可审计性，如同企业需要为Agent进行“年检”一样，形成持续运维的模式³⁵。此外，AWS还推出了能够自主工作数天的“Frontier Agents”，以及Nova模型系列（Nova Forge用于构建模型，Nova Act用于构建代理），进一步丰富了智能体的能力边界¹。

产业生态与商业版图重塑：从IaaS到AaaS的进化

AWS的战略转向，不仅是技术创新，更是对整个云计算产业生态和商业版图的深度重塑。

• “AI即服务”（AaaS）的战略锚定： AWS正试图将Bedrock打造成像当年EC2一样的核心业务，通过提供端到端的AI开发与部署平台，吸引海量企业客户。Amazon CEO Andy Jassy曾指出，Trainium3与Bedrock将成为AWS领先的推理引擎，其业务规模有望与EC2比肩⁴。这预示着云计算的价值捕获将从基础资源租赁，转向更上层的智能服务和Agent平台。
• 企业级AI的普及化： 通过AgentCore的安全、可审计和可扩展性，AWS旨在解决企业在实际部署智能体时最关心的痛点——安全与管控。这正是推动AI从少数巨头“特权”走向所有企业“生产力工具”的关键一步。AWS AI Factories的推出，也支持客户在其现有数据中心内实现高性能AI基础设施，进一步降低了企业拥抱AI的门槛¹。
• 开发者角色的演进： 伴随智能体的兴起，开发者需要具备的新能力也随之浮现。从传统的Prompt Engineering（提示工程）到更复杂的Agent Engineering（智能体工程）的转变，要求开发者不仅要理解架构，更要深入理解业务逻辑和产品需求。Spec-Driven Development（规范驱动开发）开始显现价值，它能让复杂系统开发变得可控、可验证，与“Vibe Coding”形成互补。这标志着开发者将从单纯的“敲代码”向更上层的“逻辑思维”迈进，成为业务与技术融合的枢纽。

智能体时代的哲学思辨与社会影响：走向何方？

智能体和推理计算的崛起，不仅改变了技术和商业，更将对社会结构、工作方式和人类文明进程产生深远影响。

• 自主系统的伦理与治理： 智能体具备自主执行任务的能力，AgentCore的Policy与Evaluations功能虽然是第一步，但远不足以完全解决随之而来的伦理挑战，例如决策透明度、责任归属、潜在偏见和误用风险。我们如何“给Agent做年检”，制定持续运维的模式，将是未来AI治理的核心议题。这不仅是技术问题，更是法律、伦理、社会学等多学科交叉的复杂命题。
• 未来工作与人类技能重塑： 自动化一定会到来，但它并非要取代人类，而是放大人类的能力。面对智能体将接管更多重复性和部分复杂任务的未来，人类的核心竞争力将更多地转向计算思维、批判性思考、创造性解决问题以及跨领域协作能力。开发者需要走出敲代码的舒适区，向上层逻辑思维迈进，这不仅是对专业技能的要求，更是对思维模式和学习能力的挑战。
• AI民主化的愿景： AWS的愿景是让AI不再是少数巨头的特权，而是所有企业都能用的生产力工具。这不仅关乎技术普及，更关乎创新生态的活力和全球经济的普惠性。一个真正普惠的AI时代，将能够赋能更多中小企业，激发前所未有的创新浪潮，从而对社会经济结构带来长期的正向影响。

展望2026年的re:Invent，我们期待AWS能像当年Serverless工程化、普及化一样，让Agent真正从“表演化”走向“可用、可落地”。这需要技术提供方与开发者、企业用户共同努力，在技术创新、商业模式、伦理治理和人才培养等多个维度持续探索。亲身参与和体验，正如作者所呼吁的，是理解并抓住这波行业变革浪潮的关键。智能体驱动的未来已然临近，它将重新定义我们的工作、生活乃至思考方式。

引用

• 推理计算
• 智能体工程
• Amazon Bedrock
• 企业AI
• 算力芯片
• 云计算范式