在 2025 年亚马逊云科技中国峰会上，两位重量级人物的演讲为我们勾勒出了一幅令人振奋的 AI 未来图景。亚马逊云科技全球技术总经理 Shaown Nandi 开场便用一个生动的比喻点明主题： " 当技术浪潮来临时，你可以选择躲避，也可以选择驾驭。 " 紧随其后，亚马逊云科技中国区 CEO 储瑞松则直截了当地宣告： " 我们正处在 Agentic AI 爆发的前夜。 " 这两句话不仅传递出技术变革的紧迫感，更揭示了一个关键信息： 2025 年，我们正站在 AI 发展的一个重要转折点上。

技术图景：从生成式 AI 到 Agentic AI 的跃迁

Shaown Nandi 在演讲中详细阐述了 AI 技术的演进路径。他指出， AI 的发展经历了三个关键阶段：从最初的预测 AI （主要用于欺诈检测与风险监控），到生成式 AI （如我们现在常见的对话助手），再到即将爆发的 Agentic AI 。每一步的进化都让 AI 离人类的工作方式更近一步，而 Agentic AI 的出现，则标志着 AI 从单纯的辅助工具向真正的 " 数字员工 " 转变。

"AI Agent 是一种能够替代人类或系统进行推理、任务规划和执行的自主运行软件系统。 "Shaown Nandi 如此定义。他进一步解释，一个完整的 AI Agent 由四个关键要素构成：作为 " 大脑 " 的大语言模型、包含短期和长期记忆的记忆系统、能够连接各种 API 和系统的工具访问能力，以及定义其行为和专业领域的特定人格。这种结构使得 AI Agent 不仅能理解和执行指令，还能主动思考、规划路径、调用资源，完成复杂任务。

储瑞松则从技术条件的角度补充了促成 Agentic AI 爆发的关键因素。他指出： " 过去两年大模型能力的发展日新月异，它已经有了像人的大脑一样的思考能力。 MCP 协议的出现，使得 AI Agent 能方便地和周围的世界互动，就像 USB 接口让 Agent 以简单、标准化的形式去访问数据、使用工具。 " 更重要的是，根据斯坦福大学 2025 年人工智能报告，过去两年 AI 推理成本下降了约 280 倍，这使得 Agentic AI 应用的规模化部署成为可能。

面对这场技术变革，亚马逊云科技已经构建了完整的技术栈。从 Amazon Bedrock 这样的底层平台，到 Strands Agents SDK 这样的开发工具，再到完整的安全防护机制，为企业提供了从实验到规模化部署的全流程支持。特别值得一提的是，储瑞松在峰会上推出了面向中国区客户的 Agentic AI 实践指南，提供了详细的参考架构和实施步骤，这无疑将大大降低企业应用 Agentic AI 的门槛。

商业图景：从成本优化到创新驱动

如果说技术的进步为未来打开了一扇门，那么商业模式的创新则是走进这扇门的关键。储瑞松在演讲中强调，我们正处在一个企业经营范式转移的关键时刻。 " 疫情以来在大环境的不确定下很多企业聚焦于成本优化、活下去。而 Agentic AI 时代的到来，企业需要考虑的是，我如何利用 Agentic AI 加速创新、大幅度提升客户和用户体验，革新商业模式，获取高额价值回报？ "

这种思维的转变标志着企业战略重心从 " 生存 " 转向 " 创新 " 。储瑞松进一步指出： " 在 AI 时代，我们不光要创新，而且要加速创新。 " 这不再是一个可有可无的选项，而是决定企业未来命运的关键。根据 Gartner 的最新预测，到 2026 年，超过 75% 的企业将在核心业务中应用生成式 AI 。而麦肯锡全球研究院的报告则显示， Agentic AI 有潜力为全球经济创造每年 4-8 万亿美元的价值，相当于德国或印度的年度 GDP 。

面对这样的机遇，储瑞松提出企业需要在三个方面做好准备：管理准备、技术准备和数据准备。在管理层面，企业的高层需要对 Agentic AI 有明确的认知和顶层设计，既有自上而下的推动，也为自下而上的创新涌现创造条件。在技术层面，企业需要建立统一的 AI 就绪基础设施。而在数据层面，聚合的、经过治理的数据将成为企业在 AI 时代的关键战略资产。

从技术到商业：创新实践的先行者

理论的高度需要实践的深度来支撑。在这次峰会上，我们看到了众多令人振奋的实践案例，展示了 Agentic AI 如何在各个领域创造实际价值。

在企业内部效率提升方面， Shaown Nandi 分享了一个令人印象深刻的亚马逊内部案例：一个仅有 5 人的团队，利用 Agentic AI 技术在短短两天内完成了 1000 个生产应用从 Java 8 到 Java 17 的升级工作。这项工作按照传统方式可能需要每个应用 2-3 天的时间。更令人惊叹的是，当这种能力在亚马逊内部大规模推广后，共节省了相当于 4500 年的开发工作量，年度成本节省高达 2.6 亿美元。

在客户服务领域，北京的智齿科技展示了 Agentic AI 的革命性潜力。通过与亚马逊云科技密切合作，智齿科技构建了一个基于 Bedrock 平台的新一代智能客服系统。这个系统不仅将需要人工干预的情况减少了 42% ，同时将响应准确率提高到 87% 。更重要的是，系统能够自主学习和优化，随着使用不断提高性能。这种人机协作的模式，正在彻底改变传统客服行业的运作方式。

在更专业的领域，复星医药的案例则展示了 Agentic AI 在药物研发中的应用前景。通过利用亚马逊云科技的 AI 技术，复星医药显著提升了科研人员在药物研发中的工作效率。 AI 不仅能够快速分析海量医学文献，还能主动发现潜在的研究方向，为科研人员提供决策支持。这种创新不仅加快了新药研发的进程，更为整个医疗健康行业的创新注入了新的活力。

在全球化业务方面， TCL 的实践案例尤为引人注目。作为一家从最初的磁带厂发展成为全球化科技企业的中国品牌， TCL 借助亚马逊云科技的技术实力，正在重新定义其全球业务模式。 AI 技术不仅帮助 TCL 优化了横跨多个大洲的供应链网络，更为其产品创新注入了新的动力。通过云端的协同创新， TCL 的研发团队得以突破地域限制，加速产品迭代，提升市场响应速度。

未来已来：把握 Agentic AI 时代的先机

面对这场技术与商业的双重革命，企业的反应将决定其未来的命运。 " 在 AI 时代，有两类企业。 " 储瑞松在演讲结尾说道， " 一类我称为 speed 1 ，他们在以极快的速度利用 AI 创新，因为他们看到了 Agentic AI 颠覆性创新的可能性。他们致力于通过 Agentic AI 创新去改变商业模式，创造和捕获巨大的价值。另一类是 speed 2 ，他们还没有意识到时代已经从 ' 成本优化、活下去 ' 范式转移到 ' 利用 AI 加速创新、最大化价值获取 ' 。我认为，未来是属于 speed 1 的企业的。 "

Shaown Nandi 的观点与之呼应： " 这不仅仅是技术的进步，更是思维方式的革新。它正在重塑我们对工作、创新和价值的理解。在这个新时代，勇于尝试、快速学习、持续创新将成为制胜法则。 "

为了帮助企业把握这个历史性机遇，亚马逊云科技采取了一系列积极行动。储瑞松透露，亚马逊云科技已成立了直接向 CEO 汇报的 Agentic AI 团队，并很快会有更多重磅发布。同时，亚马逊云科技还推出了面向中国客户的 Agentic AI 实践指南，提供了从概念验证到规模化部署的全流程支持。

IDC 预测，到 2026 年底，全球 Agentic AI 相关的市场规模将达到 2500 亿美元，年复合增长率超过 45% 。这个数字背后反映的是企业对这项技术的迫切需求和坚定信心。在这个关键时刻，亚马逊云科技通过完整的技术栈、清晰的方法论和丰富的实践经验，正在帮助企业抢占技术革命的先机。

正如储瑞松在演讲结尾所说： " 科技的发展，总会把商业带到新的阶段。我非常有幸，与各位一起在 Agentic AI 爆发的前夜，共同见证，共同推动那些颠覆想象、重塑行业的伟大创新。 "

在这个生成式 AI 引领的新阶段，创新不再是选项，而是企业制胜的必由之路。那些能够正确认识这一点，并付诸行动的企业，将在新的商业范式中占据先机，赢得未来。技术的浪潮已经涌来，关键是企业如何选择：是被动等待，还是主动驾驭？答案也许就在不远的将来。

我们正处在 Agentic AI 爆发前夜。 2025 亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从 " 成本优化 " 转向 " 创新驱动 " ，通过完善的数据战略和 AI 云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入 1000 亿美元在 AI 算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助 “ 中国企业出海 “ 和 ” 服务中国客户创新 “ 的丰富经验，助力企业在 AI 时代突破。