亞馬遜雲端運算部門 AWS 年度技術盛會 re:Invent 2025 於 12 月 2 日在美國拉斯維加斯登場。大會首日，AWS 一口氣推出自研 Trainium 3 AI 晶片、公布 Trainium 4 路線圖、發布 AI 工廠主權雲服務、Nova 2 系列基礎模型、Nova Forge 模型定制平台與 Bedrock AgentCore 智能體工程化工具，完整構築從「晶片—模型—智能體—混合雲」的全棧 AI 生態。
在人工智慧從技術爆發走向大規模應用的關鍵時刻，算力成本、資料主權與生態相容性成為各產業最迫切的挑戰。AWS 此次不採取零散更新，而是推出深度整合的全棧 AI 基礎架構，試圖以成本優化、開放生態與合規能力搶占全球市場。
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AWS 執行長加爾曼於主題演講中強調，「智能體 AI 將成為企業真正釋放 AI 價值的關鍵，未來貢獻可達 80 % 至 90 %。」他指出，企業面臨算力昂貴、模型難以貼合業務、智能體缺乏標準化工具等問題，造成技術與價值之間的落差。AWS 全線新品正是圍繞「智能體優先」打造，標誌該公司正式從傳統雲服務供應商轉型為智能體 AI 生態的建構者。
此次最受矚目的 Trainium 3 採台積電 3 奈米製程，主攻低成本、高效率的推理部署需求，號稱原始性能提升 4.4 倍、能效提升 40 %，推理成本可望降低 50 %。晶片提供 2.52 PFLOPs（FP8）算力，支援多種精度格式，HBM3e 容量提升至 144 GB，搭配全新互聯技術可擴展至百萬張晶片集群。AWS 也罕見提前披露 Trainium 4 將原生支援英偉達 NVLink Fusion，高度降低企業從 CUDA 生態遷移的門檻。
在基礎設施層，AWS 推出 AI 工廠服務，把完整 AI 能力延伸至客戶本地或指定國家，以滿足政府、金融、醫療等高度監管產業的資料主權需求。AWS 表示，透過該方案可在數月內建成具備完整 AWS 能力的專屬區域。沙烏地阿拉伯及歐洲市場已率先部署相關方案，並將視任務需求自由選擇 Trainium 或英偉達最新平台。
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模型層方面，AWS 端出 Nova 2 系列，涵蓋 Lite、Pro、Sonic、Omni 四大模型，對標產業各領域頂尖產品，並支援長上下文與多模態處理。AWS 同步推出 Nova Forge，允許企業在模型預訓練過程的多個階段嵌入自有資料，打造深度定制模型，大幅降低成本。Reddit、Nimbus Therapeutics 與 Booking.com 已以此構建符合自身流程的專業模型，在內容審查、藥物研發與推薦系統等場景取得顯著提升。
在應用端，AWS 進一步強化 Bedrock AgentCore，提供智能體部署的工程化工具。平台支援開源框架，可透過自然語言設定政策限制智能體行為，並具備 13 項內建評估系統與可持續優化的記憶功能。PGA TOUR 與 Heroku 已以此實現內容自動化與開發流程優化，稱能顯著降低成本並縮短部署周期。
從 Trainium 晶片、AI 工廠主權雲、Nova 系列模型，到 AgentCore 智能體平台，AWS 在此次大會完整呈現全棧 AI 戰略，強調以各層級協同方式形成市場壁壘。雖然 Trainium 生態相容性與模型市場接受度仍待觀察，但 AWS 已透過此次布局向產業展示其新階段的戰略企圖，力圖在全球 AI 競爭加速深化之際，占領下一代智能體 AI 的主導位置。
