在阿里云、火山引擎等国内云计算厂商激烈争夺AI Agent市场的同时，亚马逊云科技也瞄准了这一领域。

在亚马逊云科技中国峰会上，公司宣布将从基础设施、数据、AI等多个维度支持企业AI Agent领域的创新，并提出了“Agentic AI”的概念。亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松认为，AI的发展已经来到一个拐点，如今正处在Agentic AI爆发的前夜。

不过，亚马逊云科技并非意图与国内云计算厂商进行正面竞争。储瑞松在峰会上强调，亚马逊云科技在中国的核心业务是助力中国企业拓展全球业务，以及依托自身优势支持本地及跨国企业利用亚马逊云科技中国区域实现业务增长和AI创新。

为帮助本地和跨国企业在中国市场发展，亚马逊云科技除了提供云基础设施和技术、安全合规能力外，还推出了中国区域客户Agentic AI实践指南，提供Agentic AI系统开发的参考架构和具体应用指导。

亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi表示，从当前企业在AI Agent上的布局来看，最常见的应用场景是提升客户体验，特别是在客服场景中。例如，快速理解客户问题并准确回应、感知情绪变化、提供语言翻译等功能被广泛应用。此外，软件工程领域也是AI Agent应用增长迅速的领域，许多初创企业通过构建AI Agent提升效率。

亚马逊云科技的优势在于Amazon Bedrock能够为企业客户提供丰富的模型选择，同时解决安全性、升级性等一系列基础设施相关的问题。这使企业客户能够灵活便捷地调整Agent应用。

此外，亚马逊云科技还在顺应市场趋势大幅降低企业开发Agent应用的成本。不同于国内云计算厂商直接降低模型价格的方式，亚马逊云科技选择了大幅降低GPU的价格。自今年6月1日起，亚马逊云科技对EC2 NVIDIA GPU加速型实例实行最高45%的价格下调。在此之前，公司还推出了以Trainium AI芯片支持的服务器，向H100 GPU硬件发起价格战。两款芯片性能接近，但Trainium AI芯片的价格仅为H100的25%。

同时，亚马逊云科技也在通过技术优化方式降低模型推理成本。例如，模型蒸馏技术可让模型更聚焦于核心业务领域，从而显著降低推理成本，有的情况下降幅可达500%；自动提示语路由技术则根据任务复杂程度，自动选择不同模型进行推理和计算。

随着Agent的发展，未来企业客户还能应用“调度型Agent”，它们不仅按性能调用模型，还能根据成本或价格动态选择模型，进一步降低整体推理成本。

Shaown Nandi表示，无论是长期投资、技术选择还是提供解决方案，亚马逊云科技的目标都是帮助企业客户解决长期存在的痛点，并持续关注如何尽可能地为客户降低成本。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。