科技云报到：Agentic AI再竖里程碑，这次引爆革命的还是亚马逊云科技_风闻

科技云报到原创。

谁都知道AI发展的速度日新月异，但当里程碑即将出现时，所有人依然心潮澎湃。

在亚马逊云科技中国峰会上，Agentic AI就是这颗耀眼的科技新星。亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松预言：“机器智能已经爆发了，AI又来到了一个拐点，所有人正处在Agentic AI 爆发的前夜。”

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁 储瑞松

为什么这种AI范式如此受人瞩目？

根本原因是它实现了从"工具"到"智能体"的质的飞跃，席卷全球的技术革命呼之欲出。

看看机构们的态度：Gartner将Agentic AI列为年度十大战略性技术趋势，并做出了一个令人瞩目的预测到2028年，15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成，而这一比例在2024年几乎为零；IDC的预测则是到2026年，将有50%的中国500强数据团队使用AI Agent来实现数据准备和分析。

这意味着什么？在不到三年的时间里，Agentic AI很可能将在世界和中国的企业中得到广泛应用，AI也将从“我问AI答”，“我说AI写”，发展到“我说AI做”，数字员工即将如同人一样，批量“供职”于各行各业。

在这个 AI 助力创新加速的巨变时代，高效创新的企业将有机会大幅度提升客户体验，革新商业模式，获取高额价值回报，同时提升运营效率、降低成本。

在这一背景下，企业如何紧跟科技潮流成为必修课，而在复杂多变、充满不确定性的商业环境中，亚马逊云科技对企业持续进化、不断迭代诉求的回应，则更具有现实意义。

Agentic AI 让人眺望新纪元

要想理解Agentic AI 为什么受到关注，就需要了解它的技术演进又实现了哪些质的飞跃。

以现在大火的AI Agents作为对比，两者间的关系就一目了然。AI Agent是以工作流程为主体，完成开发特定功能应用的AI集合。

比如网站验证身份、订票这样的业务场景，都可以使用AI Agents。而Agentic AI意为代理式人工智能。直白的阐述就是利用数字手段作为代理执行人类工作。

尽管两者都不用人工进行干预，但从工作本质上，前者是工具属性，后者则更全面的模仿了人类思考工作过程。从这个角度看，Agentic AI的爆发，承载的则是人类对人工智能终极想象的期待。

实际上，这一演进过程也并非一蹴而就。正如亚马逊云科技所观察到的，大模型能力高速提升，模型上下文（MCP）和智能体到智能体（A2A）两大协议极大地简化了智能体与外部工具的交互及智能体间的协作，同时，推理成本的降低、简化智能体开发流程工具的涌现，以及企业为智能体提供的数据与应用API的就绪等诸多条件成型，共同促成了Agentic AI的横空出世。

来看看Agentic AI带来的效率的革命有多震撼。亚马逊云科技的 Amazon Q Developer，是一款能够帮助开发者理解代码、生成测试、修复错误，甚至辅助完成整个功能的Agentic AI。

有媒体报道其前端功能，可以通过输入截图，就可以把界面转换成代码。而在自动化方面，亚马逊云科技内部一个五人团队在短短两天内就将超过 1000 个生产应用从 Java 8 升级到 Java 17，平均每个应用仅耗时 10 分钟。

在这种效率跃升下，正如储瑞松指出的一样，机器智能的爆发放大和解放了人的大脑智力，其应用也将带来下一场革命：Agentic AI的革命。

为了迎接这场革命，亚马逊云科技推出的Amazon Q等 AI加持的开发工具和SDK，也使得开发的工作效率成倍提升，因此，我们更有理由想象，一场由技术创新而引发的商业改革也就近在眼前了。

助力重构业务场景亚马逊云科技的准备很充分

Agentic AI的出现让人兴奋的原因，很重要的因素就是它重新定义了人机交互。

但是，过去很长一段时间里，企业上马人工智能时，往往面临“理想很丰满，现实很骨感”的局面。一方面是最先进的技术，另一方面却是无法落地的业务。

是企业太过草率吗？也不尽然，投入大量人力进行调研适配，但最后差强人意，很大的原因在于商业场景的极速变化，缺乏统一的标准和流程，又依赖数字定制化，软硬件的投入花费不小，但最后的结果并不能满足需求，或者满足需求不久，企业需求又发生了巨大变化。

但是，Agentic AI的到来让这一切发生了改变，基于与AI更加自然和高效的交互，企业在面对商业变化，更能解决自己深层的痛点，诸如加速创新周期、重塑产业生态、系统性降低成本之类的问题，Agentic AI会及时提供出适用于企业的解决方案。

为什么Agentic AI拥有这种重构业务场景模式的能力？答案在于亚马逊云科技在人工领域的长期布局。储瑞松介绍，亚马逊云科技将从基础设施、数据、AI等多个维度，助力企业在AI时代加速业务创新。

这不是一项简单的口号，来看一组数据信息：作为AI底座的基础设施上，亚马逊云科技拥有覆盖全球245个国家和地区的基础设施，超过240项全功能的服务，同时还为客户提供包括自研AI芯片AmazonTrainium 在内的多种高性能芯片选择，并提供配套的网络和存储解决方案。

有了这种基础底座，亚马逊云科技的上层能力自然有了保证，在数据能力上，亚马逊云科技拥有助力企业打破数据孤岛，统一治理异构数据的丰富经验，因此，基于数据的业务洞察是其核心竞争力。

而在AI层面，亚马逊云科技致力于为客户提供领先的模型和简单易用、功能完善强大的工具，早已经是业界中的头部玩家，技术沉淀和口碑均是企业选择亚马逊云科技的重要原因。

而在本次亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技为中国市场所准备的礼物更有前瞻性。据储瑞松介绍，在中国的两大核心业务包括助力中国企业拓展全球业务，以及依托自身优势支持本地企业及跨国企业利用亚马逊云科技中国区域（在中国大陆，光环新网运营北京区域、西云数据运营宁夏区域）的云服务驱动业务增长和AI创新。

为了让企业快速实现AI前沿创新，亚马逊云科技甚至在峰会中就推出了中国区域客户Agentic AI实践指南，颇有只争朝夕的姿态。

不管怎么说，亚马逊云科技一系列准备下，看得出对Agentic AI充满信心，下一步就要看企业如何来应用了。

企业拥抱Agentic AI之前 还要做几件事

为了让Agentic AI不止于看上去很美，企业还要明确自身是否有足够的能力驾驭这一AI新贵。

第一点，老生常谈，企业必须足够熟悉自己的业务场景，这几乎决定了引入Agentic AI后是否能够成功。一个文不对题的需求对企业应用人工智能来说是灾难性的，而实践经验告诉我们，这种灾难常常发生。

第二点，就是重视数据价值。没有数据来源，一切都是空谈，而数据的收集整理，既是像亚马逊云科技这样的AI厂商的事情，更是企业自身对业务的认知沉淀，正如峰会上亚马逊云科技的观点：在AI时代，企业独有的、能给企业带来差异化价值的是数据，这也是很多企业最重要的战略资产。

企业数据是否AI就绪是决定企业AI应用水平天花板的重要因素。数据决定一家企业未来Agentic AI“数字员工”的视野高度、能力范畴、决策水平和执行效果。

第三，是企业的基础设施是否做好了准备。储瑞松认为，在Agentic AI时代，企业上云的关键是选择一朵对的云，而延伸出来的则有四大影响因素：第一，安全性，这是底线；第二，稳定可靠，因为云会成为未来Agentic AI“数字员工”的工作场所，云的稳定可靠将给企业的Agentic AI “数字员工”提供一个好的工作场所。第三，灵活性，若要很好地支持企业的全球业务拓展，云需要提供大环境不确定性下灵活应对的确定性。第四，技术领先性，AI发展日新月异，云需要与时俱进，才能很好地支持企业的AI创新。

这样看来，企业引入Agentic AI确实有多方面的要求，但是面对Agentic AI带来的价值创造，一切准备都是值得的，同时，企业选择像亚马逊云科技这样一位在Agentic AI领域深耕多年，又能长期陪伴的合作伙伴，也不失为一个业务创新的捷径，毕竟，亚马逊云科技助力企业在AI时代加速业务创新的愿景从未改变，多年持续支撑企业业务场景的探索下，建立起来在合作紧密的伙伴关系，也证明了亚马逊云科技AI生态的能力。

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