在 2025 年亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技全球技术总经理 Shaown Nandi 以一个令人印象深刻的数字开启了对基础设施的讨论：超过 600 万公里的光纤电缆，构成了全球最大的私有网络，连接着遍布 36 个地理区域的 114 个可用区。这个庞大的基础设施网络，正是支撑 AI 创新的坚实基础。

夯实 AI 创新的基础设施

" 在过去一年里，我们将网络骨干容量提高了 80% 。 "Shaown Nandi 介绍说，这种大规模扩张是为了支持低延迟数据传输和日益增长的 AI 工作负载需求。更令人瞩目的是，亚马逊云科技计划在 2025 年将资本支出提升到 1000 亿美元，主要用于 AI 相关投资。这体现了亚马逊云科技对 AI 时代基础设施建设的坚定承诺。

在计算能力方面，亚马逊云科技展现出了全方位的创新。拥有超过 850 种实例类型的 EC2 ，为不同规模和类型的 AI 工作负载提供了理想的计算平台。正如奥迪的案例所展示的，通过选择合适的计算资源，企业不仅能提升应用性能，还能节省高达 60% 的计算成本。

特别值得一提的是亚马逊云科技在 AI 专用芯片领域的突破。最新发布的 Trainium2 芯片，较前代产品速度提升 4 倍，能源效率提高 3 倍，正在改变 AI 训练的经济学。这种创新直接惠及了像 Anthropic 这样的大型 AI 企业，他们正在使用由数十万个 Trainium2 芯片组成的计算集群，其算力达到数百 exaflops ，是此前规模的五倍多。

数据基础设施的革新

在数据基础设施方面，亚马逊云科技正在推动一场静默的革命。新一代 Amazon SageMaker 的推出，标志着数据、分析和 AI 的深度融合。基于与 Apache Iceberg 完全兼容的湖仓架构，它让数据能够在不同用户和工具之间无缝流动。

拉美最大的银行 Itaú 的实践很好地展示了这种融合的价值。通过使用 Amazon SageMaker Studio ，他们将模型部署时间从 6 个月缩短到仅需 3 天，同时支持超过 3,000 名用户的协同工作。同样，丰田利用这一平台统一管理其互联汽车、销售、制造和供应链部门的数据，显著加速了生成式 AI 应用的开发。

存储创新同样功不可没。 S3 的创新让企业能够更好地管理和利用数据。去年推出的 S3 表格功能，让企业可以在没有手动开销的情况下快速管理和查询数据。医疗技术提供商 Zus Health 就利用这一功能更好地处理频繁变化的患者数据，而 Pendulum 则通过它分析来自数亿个社交渠道的数据。

安全与效率的平衡

在推动创新的同时，亚马逊云科技始终将安全和效率放在首位。通过内置的 SageMaker Catalog ，企业可以实现数据和 AI 资产的端到端治理。同时，创新的定价模式，如 EC2 容量块，让企业能够灵活地获取 GPU 资源，无需长期承诺就能开展 AI 实验和开发。

近期宣布的 GPU 实例价格最高降低 45% 的举措，再次展现了亚马逊云科技将规模效益传递给客户的承诺。这种持续的成本优化，正在让 AI 技术变得更加普及和平民化。

从实验室到生产：全栈支持

亚马逊云科技的全栈创新正在帮助企业将 AI 从实验室带入生产环境。生物技术初创公司 EvolutionaryScale 利用 AWS 的 AI 基础设施，模拟了 5 亿年的进化过程，创造出前所未见的荧光蛋白。 LeoLabs 则使用 AWS 的 AI 能力，每天跟踪太空中超过 20,000 个物体，为航天安全提供保障。

" 技术发展很快，如你们所见，它能够实现非凡的新体验。 " 正如 Shaown Nandi 所说，在 AI 创新的道路上，有了强大的基础设施支撑，企业才能真正释放 AI 的潜力。通过持续的基础设施创新，亚马逊云科技正在为企业提供从底层到应用的完整支持，帮助它们在 AI 时代占得先机。

从 600 万公里的光纤网络，到突破性的 AI 芯片；从革新性的数据架构，到灵活的计算资源调度；从高效的存储方案，到完整的安全治理 —— 亚马逊云科技正在通过全方位的技术创新，为企业打造一个可靠、高效、经济的 AI 创新平台。在这个基础上，企业才能真正开始他们的 AI 转型之旅。

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。