AI如何重构企业消费力 Nandi 对话亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Agentic (AI如何重构概念股票)

图片系AI生成

大模型退居幕后，Agent站上C位，这是2025年AI产业的主旋律。

Agent元年的实质，是大模型技术演进曲线趋缓、市场需求从问答到行动、经济价值关注可量化ROI的三重拐点叠加。产业的关注焦点，已从模型参数转向复杂任务流的牢靠编排才干与人机责任边界定义，当大模型的技术狂欢遭遇商业理性，Agent成为AI落地的阶段性答案。

亚马逊云科技CEO Matt Garman此前表示：Agentic AI有或许成为亚马逊云科技下一个数十亿美元规模的业务。为此，几个月前，亚马逊云科技成立了直接向CEO汇报的Agentic AI团队。

近日媒体App对话了亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi，得知亚马逊云科技如何看待Agentic AI，以及如何推进Agentic AI通常的底层逻辑。

从大模型到Agent的拐点

产业正站在一个新的拐点——从“工具型运转”向“代理型（Agentic AI）运转”的范式转变。Gartner 将“Agentic AI”列为年度十大战略性技术趋向，并做出了一个令人深思的预测：到 2028 年，15% 的日常任务决策将由 Agentic AI 自主成功，而这一比例在 2024 年简直为零。

在过去几年中，AI技术阅历了几个关键的展开阶段：从最后的预测AI（用于欺诈、风险监控等），到助手AI（如聊天），再到如今正在兴起的Agentic AI。每个阶段都带来了新的才干和或许性。

AI Agent是能够替代人类或系统运用 AI 启动推理、义务规划和行动的自主运转软件系统。AI Agent的"大脑"由大言语模型（LLM）提供支持，使其具有了相似人类的思索才干，搭配"记忆"系统用于贮存和处置信息，具有丰厚的工具访问才干，可以衔接各种API和系统，就像人类经常经常使用各种工具成功任务一样。

Shaown Nandi以为，新的transformer模型、海量可用数据和简直有限的计算才干的结合，发明了一些真正特地的条件。最后，企业并不确定生成式AI能否会产成终年、无意义的影响。这项技术未阅历证，在许多状况下本钱很高，而且存在安保性、隐私性和准确性方面的疑问。

而目前来看，客户在越来越多地经常经常使用Agent。树立Agent的环节中，会回馈生成更多的数据，这些数据要求存储，客户也要求访问更多的数据，以取得更有效的决策和更好的结果。随着Agent越来越盛行、运转规模一直扩展，也被更多人接受，亚马逊云科技可以提供更好的技术方案，协助企业更高效地运转Agent系统、优化运营、下降本钱。

“随着Agent的展开，与云相关的经常经常使用活动也在相应增长。”他说，“如今财富500强的大企业中，有75%的任务负载依然运转在本地。这意味着未来他们有大规模的迁移义务。很多通常目前都还处在实施的早期阶段，Agent在未来会有十分加快的展开和广阔的前景。”

在亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松表示，Agentic AI时代，最令人兴奋的将是产品服务乃至商业方式的创新，由于能高效创新的企业将无机遇大幅度优化客户和用户体验，改造商业方式，失掉高额价值报答。

比如，Uber、 Airbnb发明了共享经济方式，Netflix开创了订阅制内容消费方式。随着AI的加快展开，还有很多初创企业正在努力于发明新的商业奇观。初创公司Cursor将AI深度集成到代码编辑器中，改造了编程方式；Perplexity，经过AI实时搜寻引擎，提供了全新的信息失掉和知识探求的方式。

储瑞松指出，我们处在一个企业运营范式转移的关口。疫情以来，在大环境的不确定下，很多企业聚焦于本钱优化，追求生活之道。而Agentic AI时代的到来，企业更要求思索的是，运行Agentic AI减速创新、大幅度优化客户和用户体验，改造商业方式，失掉高额价值报答，同时优化运营效率、下降本钱的详细途径。用AI创新、发明价值的关键性将极大优化，变得比本钱优化关键得多。

构建一个AI Agent的必要求素

相较于由Agent自主选择的方式，企业级客户更偏向于确定性，有行业人士对媒体App表示，工程化才干在AI Agent的关键性被低估了。

Shaown Nandi深以为然，他提到，大型企业的需求通常十分具有应战性。在亚马逊云科技，我们在提供服务，比如经过Amazon Bedrock协助客户构建运转时，首先思索的就是几个中心点。

关于企业级运转，安保性和韧性肯定在设计初期就被归入考量，在此之后再去思索性能的成功。但假定是面向C端的运转或产品，开发初期通常更关注能否能打造出让用户眼前一亮、经常经常使用体验好的性能，然后才逐渐去补充对风险的思索。这是两者之间有十分实质的区别。

“在刚兴起时，我们也阅历过相似阶段，很多客户都是在阅历疑问后逐渐总结阅历、构成规范。所以我们如今的企业客户尤其注重我们的服务韧性、安保性和可控性。”他说。

亚马逊云科技也总结了构建AI Agent的关键要素，第一，要求分歧的AI就绪的基础设备；第二，要求聚兼并控制过的AI就绪的数据；第三，要求明白的战略和加快高效的行动。

首先，企业要求有分歧的AI就绪的基础设备。在Agentic AI时代，企业上云的关键是选择一朵对的云。而若想选择对的云，企业要求思索以下要素：第一，安保性，这是底线；第二，稳如泰山牢靠，由于云会成为未来Agentic AI“数字员工”的任务场所，云的稳如泰山牢靠将给企业的Agentic AI “数字员工”提供一个好的任务场所。

第三，灵敏性，若要很好地支持企业的全球业务拓展，云要求提供大环境不确定性下灵敏应对确实定性。第四，技术抢先性，AI展开一日千里，云要求与时俱进，才干很好地支持企业的AI创新。所以企业选择云服务商不光要看其当下的技术才干，还要看其能否以云为主业、能否有合理的营利，能支持终年、高强度投入，未来还能坚持抢先。

第二，企业也要求聚合且控制过的AI就绪的数据。在AI时代，企业独有的、能给企业带来差异化价值的是数据，这也是很多企业最关键的战略资产。企业数据能否AI就绪是选择企业AI运转水平天花板的关键要素。数据选择一家企业未来Agentic AI“数字员工”的视野高度、才干范围、决策水平和行动效果。

企业Agentic AI“数字员工” 作为一个全体，所需的数据有没有、能不能被访问、质量能否高，选择了它们能给企业发明价值的多少。所以，要最大化Agentic AI 能给企业带来的价值发明，企业肯定突破数据孤岛，有效聚合和控制数据。Agentic AI“数字员工”是仅仅能协助一般人、普通团队，还是大的部门、乃至整个企业，取决于数据能否是企业级、以及能否经过聚合和控制。

最后，要成功Agentic AI价值发明，企业还要求有明白的战略并加快高效地行动。企业要求对Agentic AI价值发明有客观的预期：短期不要有过高不实践践的希冀，但是终年肯定不能低估它将会对各行各业带来的影响。

同时，企业还要选择适宜的协作同伴和技术栈。在选择时，企业不应只关注技术目的，而应选择支流、开放、安保、可继续且深化了解企业业务，能终年陪伴的协作同伴。同时，所选择的技术栈也要求能支持Agentic AI开发的关键方式，如workflow、 graph、swarm等。在明白的战略下加快高效的行动十分关键。能加快通常Agentic AI运转、并及时总结阅历、迭代优化、推行复制的企业，将有或许更早地从中获益、并叠加收缩获益，从祖先一步展开成为继续抢先。

关于Agent开发类型，Shaown表示，准绳上一切的Agent都可以由客户和协作同伴开发，亚马逊云科技会专注于与自身专业知识相关的Agent，例如推出专注于迁移义务的Amazon Transform，或在Amazon Q Developer中构建相关的Agent。

Shaown Nandi总结表示，“我们的目的是让市场上拥有更多Agent和模型的选择。我们十分注重与协作同伴的协同，心愿能为他们提供底层技术才干，包括Amazon Bedrock、基础设备服务、才干、数据处置才干和计算才干，协助他们更高效地开发契合自身需求的运转，从而推进整个市场更快、更有效地展开。”（本文于媒体APP，作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）

（ )是整篇演讲的主题

收场白、注释、开头，（收场白）是演讲稿中关键的部分，（注释)是整篇演讲的主题

GTX460和GTX460SE有什么区别？

性价比最高的是460 1G版。 460SE，SE表示Simplify Edition，即简化版。 所以望文生义，460SE比460 768M版的性能还低。 ATI的这些卡与460按性能陈列如下：460SE<460 768M<460 1G

（-3/2）-（-3/2）-（+4/3）-（+4/3）

（-3/2）-（-3/2）-（+4/3）-（+4/3）

=-3/2+3/2-4/3-4/3

=-2又2/3

（假设你的4/3表示4分之3那么答案是-6/4就是负2分之3）