Amazon Web Services представляет свою самую мощную линейку агентов ИИ, способных даже проектировать ракеты.

Как следует из названия, re:Invent — это не только название ежегодного саммита Amazon Web Services, но и основное послание, которое он каждый год доносит до внешнего мира: в этой отрасли единственная константа — переосмысление прошлого.

Если последнее десятилетие re:Invent было посвящено тому, как «преобразовать» вычислительные ресурсы в легкодоступную инфраструктуру, такую ​​как вода и электричество, то этот год послал совершенно иной сигнал: во второй половине облачных вычислений фокус конкуренции сместился с «предоставление ресурсов» на «предоставление возможностей».

В Лас-Вегасе компания Amazon Web Services запустила 25 новых продуктов за 10 минут, пытаясь ответить на вопрос, который беспокоит отрасль: почему после двух лет шумихи вокруг крупномасштабных моделей взрывной рост приложений корпоративного уровня происходит так медленно?

Ответ Amazon Web Services миру таков: наступила эра агентного ИИ для предприятий.

Версия «Слишком длинная, не читал»:
• Дебют семейства Frontier Agents: представляем три современных агента — Kiro Autonomous Agent, Security Agent и DevOps Agent, — которые привносят новую парадигму автоматизации в разработку программного обеспечения, безопасность и эксплуатацию.
• Дальнейшее развитие чипов собственной разработки: Amazon официально представила Trainium 3 UltraServer с производительностью, увеличившейся в 4,4 раза. Также был представлен новый, более мощный чип Trainium 4.
• Полностью обновлено семейство моделей собственной разработки: выпущено семейство моделей Amazon Nova 2, включающее четыре основные модели: Lite, Pro, Sonic (голос) и Omni (мультимодальная), охватывающие все сценарии — от легких до сложных.
• Amazon Bedrock объединяет крупных китайских моделей: Платформа Amazon Bedrock еще больше расширилась, впервые включив в себя несколько ведущих крупных китайских моделей, включая Kimi, MiniMax и Qwen.
• Революция в настройке моделей: запущена платформа Amazon Nova Forge, которая стала пионером концепции «открытых моделей обучения», позволяющей компаниям включать собственные данные в фазу предварительного обучения базовой модели для создания глубоко настраиваемых, собственных моделей.
• Управление поведением агентов: реализация политики AgentCore и оценок AgentCore для установки поведенческих границ для агентов ИИ, использующих естественный язык, и постоянная оценка качества их работы, что позволяет решить проблемы надежности и управляемости в корпоративных приложениях ИИ.
• Размывание границ облака: запуск «Amazon AI Factory» позволяет развертывать инфраструктуру искусственного интеллекта Amazon Web Services непосредственно в собственных центрах обработки данных клиентов.

Изменение производительности: превращение ИИ из «инструмента» в «коллегу»

Последние два года мы привыкли называть ИИ в корпоративных производственных средах «вторым пилотом», но в Amazon Web Services считают, что этого недостаточно. «Второй пилот», или традиционные ИИ-помощники, требуют постоянного мониторинга и корректировки инструкций в зависимости от выполняемых задач и производительности; предприятиям действительно нужны агенты, способные получать цели, мыслить самостоятельно и использовать различные инструменты для выполнения задач.

Таким образом, в последние годы основная направленность Amazon Web Services (AWS) сместилась с предоставления инструментов на предоставление «работников». На конференции re:Invent этого года мы увидели, что AWS уделяет большую часть времени ИИ-агентам и представила свою самую масштабную стратегию развертывания агентов.

Ценность ИИ-агентов заключается в их «действиях». Они представляют собой совершенно новый вид, отличный от ИИ-помощников, и наделены способностью к автономному планированию, длительной работе и параллельному выполнению сложных задач.
— Свами Сивасубраманян, вице-президент по агентному ИИ в Amazon Web Services

Первым шагом в широкомасштабном развертывании агентов ИИ является создание «цифровых сотрудников» со своими уникальными навыками.

В качестве конкретного воплощения этой концепции был официально запущен Frontier Agents. Среди них такие агенты, как автономный агент Kiro (виртуальный разработчик), Amazon Security Agent (консультант по безопасности) и Amazon DevOps Agent (эксперт по операциям), уже прошли «обкатку» в нескольких компаниях, продемонстрировав отличную эффективность.

Например, автономный агент виртуального разработчика Kiro может подключаться к Jira и Slack, понимать бизнес-логику и стандарты совместной работы команды, а также выполнять повседневные задачи, такие как внесение изменений в разные базы данных и исправление ошибок круглосуточно стандартизированным образом, что позволяет членам команды больше концентрироваться на ключевых инновационных аспектах.

В одном из случаев в Amazon Web Services команда из шести человек использовала Kiro для завершения проекта по рефакторингу архитектуры всего за 76 дней, на который обычно потребовалось бы 30 человек и 18 месяцев. За это время Kiro автономно проанализировал 15 микросервисов, протестировав и отправив код практически «автономно».

Компания Blue Origin, имеющая тесные связи с Amazon, смело внедрила этот процесс в проектирование аэрокосмических систем: от уточнения требований и передачи материалов до высокотехнологичной системной архитектуры и физического моделирования, Blue Origin использует свою внутреннюю платформу BlueGPT для вызова нескольких агентов для поддержки НИОКР, увеличивая общую скорость поставки на 75%.

Расширенные возможности агентов кроются в обновлении «мозга» моделей. Семейство моделей Amazon Nova, поддерживающее различные типы агентов, полностью обновлено до второго поколения, включая экономичный Amazon Nova 2 Lite, самую мощную интеллектуальную модель Amazon Nova 2 Pro, Amazon Nova 2 Sonic, ориентированную на голосовой диалог, имитирующий человеческий, и первую в отрасли по-настоящему унифицированную мультимодальную модель Amazon Nova 2 Omni. Amazon Web Services придерживается философии «ни одна модель не может управлять всем», и это разнообразное семейство моделей призвано сделать агентов более послушными и эффективными.

Чтобы побудить предприятия уверенно интегрировать этих мощных агентов в свои основные рабочие процессы, компания Amazon Web Services создала Amazon Bedrock AgentCore — полный набор механизмов поведенческого управления, добавленных к платформе разработки Bedrock Agent.

С помощью функции AgentCore Policy менеджеры могут устанавливать непреложные «красные линии» для агентов, используя простой язык, например, «запретить возврат средств клиентам на сумму свыше 1000 долларов США», предотвращая значительные убытки компании из-за ошибок ИИ. Функция AgentCore Evaluations предоставляет 13 встроенных оценщиков для непрерывного мониторинга качества работы агентов, подобно аттестациям. Новая функция AgentCore Memory представляет собой «контекстную память», позволяющую агентам учиться на прошлом опыте и запоминать предпочтения и контекст пользователя.

Стоит отметить, что Amazon Web Services (AWS) также демонстрирует впечатляющую инклюзивность экосистемы. На платформе Amazon Bedrock мы обнаружили DeepSeek, Kimi, MiniMax и Qwen. Это означает, что компании могут беспрепятственно получить доступ к ведущим возможностям китайских моделей искусственного интеллекта в глобальной инфраструктуре AWS, таким как Kimi K2, превосходный в области вывода и использования инструментов, и MiniMax M2, ориентированный на кодирование.

Очевидно, что следующая цель Amazon Web Services — вывести производительность труда на предприятиях из состава отдельных лиц в гибридные команды «люди + агенты», позволяя людям заниматься только действительно важными проблемами и полностью освобождая производительность.

Реструктуризация затрат: снижение затрат на вычислительную мощность и повышение эффективности, преодоление минимального уровня цен.

Внедрение ИИ в инфраструктуру, подобную водоснабжению и электроснабжению, всегда было одной из самых интересных тем в отрасли. Однако многие отмечают, что нынешние цены на вычислительные мощности кажутся слишком высокими, настолько высокими, что это подавляет инновации для большинства компаний.

Основное конкурентное преимущество Amazon Web Services заключается именно в ее способности принудительно снижать цены с помощью своей комплексной системы и исключительных инженерных возможностей.

В ходе основного доклада в первый день генеральный директор Amazon Web Services Мэтт Гарман объявил о запуске Trainium 3 , первого 3-нм ИИ-чипа в облаке, а также представил основанные на нем Amazon Trainium 3 UltraServer , предоставляющие предприятиям вычислительную мощность, необходимую для обучения и вывода ИИ.

Серверы Amazon Trainium 3 UltraServer, способные интегрировать до 144 чипов Trainium 3 в одну систему, обеспечивают в 4,4 раза большую вычислительную мощность, в 3,9 раза большую пропускную способность памяти и, что самое главное, на 40% более высокую энергоэффективность по сравнению с предыдущим поколением. Это означает, что компании могут генерировать в 5 раз больше токенов при том же энергопотреблении.

Разработанные компанией Amazon Web Services чипы собственной разработки — это её преимущество в конкуренции с дорогостоящими графическими процессорами и обещание компаниям: сделать обучение и вывод ИИ не исключительной прерогативой гигантов. Такие клиенты, как Anthropic, Ricoh и Splash Music, уже сократили расходы на обучение на 50% благодаря Trainium.

Кроме того, компания Amazon Web Services анонсировала свой чип нового поколения Trainium 4, который обеспечит в 6 раз большую производительность вычислений FP4 и в 4 раза большую пропускную способность памяти, что превзойдет закон Мура и позволит удовлетворить самые крупные в мире потребности в обучении моделей, а также снизить беспокойство предприятий по поводу затрат.

Помимо повышения энергоэффективности оборудования, снижение энергопотребления программного обеспечения также является важнейшей частью стратегии повышения экономической эффективности предприятий. В этом отношении Amazon Web Services продемонстрировал блестящий пример синергии аппаратного и программного обеспечения:

Amazon Web Services считает, что компаниям не всегда нужны самые большие модели. Поэтому недавно запущенная платформа Amazon Bedrock Model Distillation позволяет компаниям использовать большие модели (преподавателей) для обучения моделей меньшего размера (учеников), достигая в конечном итоге аналогичной высокой производительности при 1/10 стоимости. В сочетании со специализированной оптимизацией для больших объёмов данных с использованием технологий хранения и баз данных, таких как Amazon S3 Tables и Aurora DSQL, Amazon Web Services систематически устраняет ненужные расходы, связанные с ИИ.

Все инновации в высокоуровневых приложениях опираются на поддержку базовой инфраструктуры. Только когда вычислительная мощность станет такой же дешёвой и доступной, как вода и электричество, взрывной рост числа приложений ИИ обретёт реалистичную основу.

Изменение границ: «доставка от двери до двери» снимает ограничения по местоположению, присущие облачным технологиям

Долгое время между публичными облаками и частными центрами обработки данных стояла невидимая стена. В связи с необходимостью соблюдения суверенитета данных, низкой задержкой или требованиями нормативных требований критически важные бизнес-операции многих предприятий в важных подразделениях не могут быть перенесены в облако, а также не могут использовать вышеупомянутые возможности искусственного интеллекта.

Amazon Web Services решила снести эту стену.

Недавно выпущенная платформа Amazon AI Factory предлагает оригинальное «косвенное» решение: если у вас нет доступа к облаку, то я принесу облако к вам домой.

Другими словами, Amazon Web Services (AWS) может напрямую «доставить» клиенту полную серверную стойку, включая чипы Trainium или NVIDIA, в центр обработки данных. Они продают не просто серверы, а полноценную вычислительную среду под управлением AWS, предлагающую единообразный опыт работы в публичном облаке.

AI Factorys особенно хорошо подходит для государственных клиентов, таких как HUMAIN, компания, занимающаяся разработкой ИИ и контролируемая суверенным фондом Саудовской Аравии (PIF), а также для компаний с высоким уровнем регулирования, таких как финансы и здравоохранение. Они могут получить мгновенный доступ к передовой инфраструктуре ИИ, используя имеющиеся площади и мощности центров обработки данных.

В то же время Amazon Web Services запустила Amazon Interconnect , изначально в партнёрстве с Google Cloud, разрушая физические барьеры между поставщиками облачных услуг. Это демонстрирует их прагматичный подход: признание реальности «мультиоблачности» и активное преодоление разрыва.

Таким образом, Amazon Web Services (AWS) завершила трансформацию из «поставщика облачных услуг» в «поставщика повсеместной вычислительной инфраструктуры». Определение облака больше не ограничивается центрами обработки данных AWS, а распространяется на любой уголок, где оно необходимо клиентам.

Изменение опыта: устранение «технологического долга» и возвращение к источнику творения

Какова конечная цель технологий? Она заключается в освобождении человечества от рутинных задач, чтобы мы могли заниматься по-настоящему творческим трудом.

Идеал прекрасен, но в реальности многим людям приходится тратить время на работу с устаревшими системами, которые старше их самих. В сфере городского планирования существует термин «инфраструктурное проклятие», который означает, что масштабные инфраструктурные проекты на ранних стадиях приведут к огромным затратам на обслуживание в будущем и «перехватят» ресурсы организации, необходимые для поддержания старых активов, что сделает невозможным инвестирование в новые технологии, новые линии или модернизацию.

Аналогичным образом, глобальные компании ежегодно тратят до 2,4 триллиона долларов на «технические обязательства», такие как поддержка устаревших систем и исправление устаревшего кода. Программисты и инженеры по эксплуатации ненавидят эту монотонную «грязную и утомительную работу», но реальность заставляет их заниматься ею.

На re:Invent компания Amazon Web Services объявила, что будет использовать ИИ для устранения этих «ненужных задач».

Недавно выпущенная обновлённая версия Amazon Transform призвана устранить эти технологические ограничения. Используя агентский ИИ, сервис может автоматически обновлять устаревший код (например, COBOL и старые версии Java) на современные языки программирования и даже переносить приложения Windows на Linux. По сравнению с ручным обновлением скорость модернизации в 5 раз выше, а время и стоимость сокращаются на 80%.

Amazon Nova Forge также может снизить нагрузку на бизнес. Сервис представляет концепцию «открыто обученных моделей», позволяющую компаниям интегрировать собственные данные (например, проектную документацию и примеры отказов) с общими наборами данных Amazon Web Services на этапе предварительного обучения модели. Это позволяет им обучить пользовательскую модель (Novella), которая глубоко понимает их бизнес, кардинально решая проблему «катастрофической забывчивости», характерную для традиционной тонкой настройки. Reddit успешно применил эту технологию для обучения пользовательской модели, способной точно определять нежелательный контент, что значительно упрощает её развертывание и обслуживание.

Amazon Web Services разрушает проклятие, используя ИИ для обеспечения недорогих обновлений и обслуживания, а также интегрируя ценные части старых активов в собственную базу знаний ИИ.

Только когда компании не чувствуют бремени «инфраструктуры», они могут полностью посвятить себя бизнес-инновациям.

Поскольку облачные вычисления вступают во вторую фазу, планы Amazon Web Services только начинают реализовываться.

Если первая половина облачных вычислений была «инфраструктурной революцией», которая превратила вычисления, хранение данных и сетевые технологии в нечто вроде воды и электричества, при этом ядром стала «демократизация ресурсов», то вторая половина, сосредоточенная на агентах ИИ, возвещает революцию «демократизации возможностей».

Amazon Web Services пытается донести до рынка , что конкуренция в эпоху ИИ теперь заключается не в том, у кого больше параметров модели, а в том, кто может снизить барьер для входа на рынок ИИ, лучше контролировать затраты и строже управлять границами.

Этот сдвиг означает, что фокус будущей цифровой трансформации предприятий смещается с относительно простого «управления процессами» переноса бизнеса в облако на вопрос «делегирования полномочий» по доверию бизнес-целей бесчисленным автономным агентам ИИ.

Помощь компаниям в решении этой задачи трансформации — основная ценность, которую Amazon Web Services (AWS) представила на re:Invent 2025: преобразование огромной технологической сложности и неопределенности эпохи искусственного интеллекта в конкурентное преимущество, дающее компаниям уверенность.

Когда Мэтт Гарман анонсировал 25 обновлений инфраструктуры всего за десять минут, он заявил, что дело не только в потрясающей инженерной эффективности Amazon Web Services, но и в продуманной, прагматичной и мощной промышленной системе искусственного интеллекта. От самостоятельно разработанных чипов до мультимодальных баз моделей, от центров обработки данных, разрушающих физические границы, до автономных «цифровых сотрудников» — Amazon Web Services превратил возможность создания сложных систем искусственного интеллекта, ранее доступную лишь немногим технологическим гигантам, в стандартизированный сервис, к которому все предприятия могут получить доступ по требованию.

В рамках этой интерпретации инструменты ИИ, доступные предприятиям, будут становиться всё более многочисленными, а барьеры для входа — снижаться. Следовательно, «эра ценности», когда предприятия смогут использовать ИИ для радикального повышения производительности, стремительно приближается.

#Добро пожаловать на официальный аккаунт iFanr в WeChat: iFanr (WeChat ID: ifanr), где вы сможете как можно скорее ознакомиться с еще более интересным контентом.

ifanr | Исходная ссылка · Просмотреть комментарии · Sina Weibo