“Agentic AI（智能体人工智能）的爆发拐点已然显现。这一趋势的背后，是模型能力的持续提升与Agentic工程体系的逐步完善。”在6月23日举办的亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁兼亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松发表了上述观点。他指出，一方面，模型能力在激烈竞争中不断突破，从推理能力、代码生成到多模态理解，模型的智力水平正跨越一个又一个新门槛。另一方面，基于这些先进模型能力的Agentic工程体系也在迅速成熟，为AI的广泛应用奠定了坚实基础。

峰会结束后，亚马逊云科技全球数据库服务副总裁Ganapathy（G2）Krishnamoorthy（以下简称G2）就AI规模化落地、智能体平台、AI原生数据库以及中外云厂商的竞争态势等核心议题，接受了包括徽声在线在内的多家媒体采访。G2认为，当前AI产业已告别单纯追求模型参数的竞赛阶段，企业落地的瓶颈正转向组织变革与数据打通，而数据底座则成为云厂商竞争的关键所在。

落地逻辑新变局：云服务“自由混搭”引领大模型平台新风尚

随着Agentic AI概念的逐步落地，国内赛道竞争愈发激烈。阿里、腾讯、百度、华为等头部云厂商，以及众多本土大模型企业，纷纷加大在智能体管理赛道的投入。

徽声在线记者观察到，各家企业竞相推出专属智能体管控平台，本土厂商的主流策略高度相似，即通过自研模型绑定与封闭生态锁客，结合深度本土化适配与阶梯式低价策略，迅速抢占政企与中小客户市场，形成以场景与价格为核心的贴身竞争态势。

放眼全球，海外巨头同样在智能体领域重兵布局。微软、谷歌等凭借自有顶级大模型的先天优势，构建了“模型+平台+应用”的一体化闭环体系，深耕海外企业服务市场，走生态自给、全链路自持的封闭发展路线。

在本次亚马逊云科技中国峰会上，Amazon Bedrock与AgentCore智能体平台成为焦点，这从侧面反映出亚马逊云科技在AI市场的差异化竞争策略正引发广泛关注。

当前，行业内多数厂商采用“模型+平台”绑定的生态策略，通过锁定自有模型构建竞争壁垒。然而，亚马逊云科技却试图走出一条差异化道路。

G2向徽声在线记者透露，Amazon Bedrock与AgentCore的破局关键在于全开放、无绑定的平台定位。它们不局限于单一开发框架与大模型体系，而是允许企业根据业务需求自由混搭海外模型、国内开源模型及各类智能体工具。

G2进一步补充说，为更好地适配中国本土产业生态，Amazon Bedrock已完成多款国内主流开源大模型的接入适配，并持续推进本土开源模型与自研Trainium训练芯片的深度优化，实现一边联动本土模型产业、一边依托全球算力技术的双轮驱动。

针对Meta、谷歌Gemini等海外头部大模型的快速迭代，业内已形成共识：AI大模型赛道不存在绝对的单一领跑者，多元化竞争将成为常态。

“作为一名构建者，拥有丰富的模型选择至关重要，这样才能针对具体的能力、成本和性能进行最优化权衡。”G2如此表示。

事实上，目前业内普遍认为，云厂商的核心价值并非自研对标顶级大模型，而是搭建一套兼容全品类模型、可支撑规模化稳定投产的标准化云环境，为AI的广泛应用提供坚实支撑。

针对中外企业的转型逻辑与执行节奏，G2告诉记者，海外企业AI转型普遍采用自上而下的顶层设计模式，企业管理层更注重长期布局，核心目标是依托AI完成组织架构重塑与业务流程重构，实现长期价值沉淀。

竞争壁垒新重构：“混合方案”能否引领落地新潮流？

在智能体规模化商用浪潮的推动下，数据库作为AI应用的核心数据根基，正迎来全方位的重构。这也是本次峰会上讨论最为密集的内容之一。

徽声在线记者注意到，相较于传统业务，智能体对数据底座的需求发生了根本性变化。智能体需要长期存储海量对话记忆、高频批量检索向量数据、常态化调用大模型完成库内推理，同时还要应对千万级弹性并发压力以及严苛的数据权限隔离、安全合规要求。传统数据库架构已难以满足这些全新AI业务场景的需求。两条技术路线各有优劣、互为补充，为不同类型企业提供了差异化落地方案，也让行业告别了“一刀切”的数据库升级模式。

随着本土云市场竞争的日益激烈，阿里云、华为云等国内头部厂商纷纷推出分层定价、高性价比方案，精准覆盖中小客户需求。面对激烈的本土竞争，亚马逊云科技表示将不会陷入单纯的价格“内卷”。

针对行业存量改造与新建AI底座两条路线之争，G2认为，“新项目应果断采用现代开源底座；既有应用则应把释放数据价值作为首要任务，而不是把推翻重构底层数据基础设施作为第一逻辑”。

亚马逊云科技产品部技术总监王晓野向徽声在线记者表示，平台定价依托全球统一的严谨核算体系，其核心竞争优势并非低价，而是二十余年积累的全球企业级云服务经验、完善的安全合规体系、贴合企业真实痛点的产品创新能力以及全球化的合作伙伴生态。

储瑞松表示，AI Agents正在颠覆传统人机协作与企业协作模式，推动组织架构与价值创造体系发生范式级转移。这意味着人工智能已彻底摆脱辅助工具属性，正式成为驱动企业增长的核心生产力。

在储瑞松看来，传统企业AI应用始终停留在浅层维度，仅聚焦于流程提效与信息查询，价值产出模糊且难以量化。而进入Agentic AI时代后，AI的价值计量体系被彻底重构。它不再局限于节省人力、压缩周期等间接价值，而是能够直接产出可量化、可核验、可落地的业务成果，成为企业经营增长的核心抓手。

事实上，纵观当前AI产业格局，行业竞争逻辑已发生彻底迭代。算力比拼、参数竞赛的粗放式竞争已成为过去式，存量兼容、统一治理、全栈开放的数据底座能力将成为下一阶段产业竞争的核心所在。

预计到2026年，作为智能体规模化商用元年，将进一步放大数据资产的商业价值。智能体管理平台与AI原生数据库将成为所有云厂商的必争之地。

徽声在线记者注意到，兼顾存量系统改造与AI原生技术创新的混合式落地方案正凭借其低成本、低门槛、高适配的优势成为大多数企业AI规模化转型的主流选择。而能否帮助企业高效、低成本、低风险地完成AI规模化落地将直接决定各大云厂商下一阶段的市场份额与行业话语权。