在人工智能快速迭代的当下，企业对生成式AI的兴趣已从最初的探索阶段进入到寻找可落地、可规模化的应用场景阶段。而当行业仍在讨论如何更好地运用生成式AI时，亚马逊云科技已将目光投向了下一波浪潮——Agentic AI。
2025年8月7日，亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid在媒体沟通会上表示，近日亚马逊云科技已宣布将向生成式AI技术创新中心追加1亿美元投资，以推动AI能力在全球客户中的更大规模落地。他直言：“如今，人工智能正从生成式AI迈向Agentic AI时代，智能体能够在推理、规划与执行复杂任务等环节自主运作，具备更多的自主性与智能性。我们希望赋能客户，将这些前沿技术转化为可落地的业务解决方案，并创造真正的商业价值。”
亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid
从成立到加码：用速度与方法论缩短落地路径
生成式AI技术创新中心成立于2023年，初衷十分明确——帮助客户尽快从概念走向生产，让AI带来的潜力转化为切实的商业成果。两年来，这支由近五百名名战略师、科学家、工程师和顾问组成的全球团队，已支持了超过1000个项目，覆盖金融、电信、医疗、制药、制造等多个行业。
展开剩余81%“通过采用‘逆向工作法’，我们从真实的客户需求出发，并秉持‘生产优先’的理念，将前沿科技与实际应用深度融合，最快可在45天内交付可立即部署的解决方案。”Taimur Rashid举例补充说，捷普（Jabil）的案例便是其中之一：仅用三周便部署了基于Amazon Q的智能车间助手，实现多语种、跨数据源的政策与规范快速检索，将数据处理时间缩短74%，显著提升运营效率，并正向供应链和采购部门推广应用。
这种速度不仅来自于方法论，还源于可复用的“解决方案资产”。亚马逊云科技在为宝马集团构建管理超2300万辆联网车辆的后端系统过程中，开发了可扩展的数据处理与收集工具，并形成可复用资产库。
“我们在保证客户数据隐私和隔离的前提下，将开发和处理数据的工具和方法论进行复用，这极大地加速了我们赋能后续客户的进程。我们已建立起一个丰富的资产库，这些资产最终将成为创新中心的解决方案加速器。”Taimur Rashid表示，这些资产可以开源，也可以直接提供给亚马逊与科技的客户，成为创新中心的解决方案加速器。
三层技术堆栈：应用、模型与基础设施的协同
生成式AI技术创新中心的服务覆盖亚马逊云科技的三层技术堆栈。在应用层，有包括面向企业和开发者的Amazon Q系列等产品，能够将AI直接嵌入业务流程；在模型层，Amazon Bedrock提供灵活的模型选择，客户可在专有与开源模型之间自由切换；在基础设施层，数据访问、安全防护、负责任AI等复杂管理工作都已内置于Amazon Bedrock，让开发者无需为这些“底层工程”耗费过多精力。
这种全栈支持，让不同类型的客户都能找到适合的路径。例如，Warner Bros. Discovery Sports Europe通过Amazon Bedrock与Claude 3.5模型，构建了“Cycling Central Intelligence”系统，使解说员能用自然语言即时获取赛事数据，准备时间从数小时缩短至几分钟。而初创公司Splash Music则利用Amazon SageMaker HyperPod与Trainium芯片，处理PB级音乐数据，基础设施成本降低超过50%，并在5个月内促成了超1万首AI混音作品的诞生。
追加投资的五个着力点
Taimur Rashid透露，此次亚马逊云科技向生成式AI技术创新中心追加的1亿美元投资将聚焦五大方向：第一、帮助客户发展 Agentic AI能力；第二、深化与初创企业的合作；第三、加大对工程化能力的投入，助力客户规模化创新并快速实现价值；第四、强化与合作伙伴的协作；第五、继续提升科学技术能力，探索前沿科技创新与应用。
两年前，亚马逊云科技以1亿美元启动生成式AI技术创新中心，重点组建团队、打造合作伙伴创新联盟，并开发可复用资产。这些投入显著缩短了客户的产品上市周期，促成了120多个可对外公开的成功案例，让生成式AI创造了实实在在的商业价值。
如今，新一轮同等规模的投资将在此基础上，更精准地满足市场对Agentic AI的强劲需求，并继续扶持初创企业，帮助其具备企业级落地能力，推动生成式AI与Agentic AI的更广泛应用。
目前，与亚马逊云科技生成式AI技术创新中心合作的客户，已在Agentic AI中看到了显著成效与价值潜力。
在制药行业，阿斯利康与创新中心合作开发了多智能体分析系统：一个智能体将自然语言转化为SQL查询，另一个生成可视化图表，第三个撰写分析报告。结果是查询响应时间缩短50%，并发现了此前难以察觉的处方模式和诊疗空白。
在金融领域，雅虎财经正在利用多智能体系统重构市场信息获取方式：调度智能体协调新闻分析、数据处理和文件解读等任务，使数百万投资者能通过统一界面获得个性化分析，而无需编程背景。
“我们相信，未来两年，Agentic AI与生成式AI不仅会提高客户生产力，还将帮助他们开辟新的收入来源和增长引擎。”Taimur Rashid说。
要实现规模化落地，合作伙伴生态至关重要。为助力更多客户，亚马逊云科技推出了亚马逊云科技生成式AI合作伙伴创新联盟，汇聚全球精选的系统集成商和咨询公司。
据了解，目前已有17家合作伙伴加入生成式AI合作伙伴创新联盟，他们在获得亚马逊云科技生成式AI能力认证的基础上，接受沉浸式培训，并应用创新中心的方法论服务客户。这种模式既能确保项目质量，也能让更多客户享受与创新中心直接合作同等水平的支持。
在Taimur Rashid看来，创新中心的目标不仅是直接服务部分客户，更要通过赋能销售、专业服务等团队，将能力扩展到整个组织，实现可持续的规模化增长
行业专长与本地化落地
生成式AI技术创新中心在中国组建了一支常驻一线主要城市的团队，成员包括战略师、应用科学家，乃至深度学习架构师等AI技术专家，已为制造、金融、软件、游戏、零售等多个行业的百余家客户提供服务，并基于Agentic AI、图谱/非图谱知识检索、模型微调、内容优化和智能客服等多样化应用场景，为客户交付了丰富的生成式AI解决方案。
金山办公便是典型案例。金山办公海外版借助亚马逊云科技Amazon Bedrock，将WPS AI无缝集成至办公平台，提供语义检查、内容改写、一键生成PPT等功能。通过灵活调用基础模型，上线时间缩短至2个月，成本节约35%，并在30多个办公场景完成全面测试，显著提升了智能化办公体验。
行业领先的人工智能及大数据科技企业合合信息则通过与亚马逊云科技生成式 AI 创新中心和技术架构师团队合作，开发了一款利用Amazon Bedrock 实现智能操作的Agentic AI 驱动的终端客户端——Chaterm.AI。Chaterm.AI的推出重塑了合合信息云基础设施管理方式，通过 AI 辅助故障排除将系统诊断时间缩短了 60%，大幅降低了运营复杂性。
写在最后
如果说生成式AI主要通过提升人类生产力，那么Agentic AI的潜力则在于重塑业务流程和价值创造方式——让AI从“响应工具”变为“主动执行者”。
Gartner预计，到2028年，15%的工作决策将由具有自主决策能力的AI完成。这意味着，率先布局Agentic AI的企业，可能在效率与创新上取得代差优势。
所以在Taimur Rashid看来，亚马逊云科技生成式AI技术创新中心的职能是以加速生成式AI和Agentic AI的应用与规模化为核心，兼顾商业价值与前沿科研。团队不仅开展科学研究、在重要期刊上发表论文，还探索了计算机视觉在制药和体育等各个行业领域的独特应用。其本质既是商业与生产价值的加速器，也是扎根于科学与技术的创新平台。
“我们的使命非常明确，那便是通过与客户紧密合作，帮助他们以最快的方式实现生成式AI的价值。无论客户处于AI旅程的哪个阶段，我们的目标都是帮助他们站在创新前沿。”Taimur Rashid如是说。
发布于：北京市嘉正网配资-股票按月配资-配资代理平台-开户配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
