生成式AI时代，企业如何将技术潜力转化为真实价值？

我们正身处一个日新月异的时代，技术浪潮席卷一切。在这样的变革中，拥抱生成式AI不仅是选择，更是必然。它正从一个具备“大脑”的智能体，被我们逐步组装上行动的“四肢”——这就是智能体（Agent）的进化，从思考走向自主运行。

当下，无人能自称专家。我们只是共同推开一道门缝，从使用者、创造者等不同角度，试探着它的边界与可能。

亚马逊云科技继续领跑

那么，当今企业该如何将生成式AI的潜力转化为实际价值呢？

亚马逊云科技成长型企业及新兴业务总经理倪殿令表示：“我们发现，客户最关心的是如何用生成式AI解决实际问题，而不仅仅是底层的大模型或算力。因此，我们致力于提供全栈能力，以支撑从战略决策到业务落地的多层次需求，更侧重于从客户使用角度出发，提供完善的验证与迭代支持。”

亚马逊云科技对AI应用与落地的深刻理解，源于其长期的实践积累与市场验证。在弗若斯特沙利文发布的《2025年在华外商企业云计算服务采用研究报告》中，亚马逊云科技在核心能力与用户价值板块均排名第一，被评为领导者。作为全球领先的云计算服务提供商，其自2013年进入中国市场，通过由光环新网和西云数据运营，为在华跨国企业提供与全球一致的云技术和服务，帮助企业保持统一的技术标准与运营模式，从而提升创新效率、降低运营复杂性。

在保障全球一致性的同时，亚马逊云科技遵循中国法律法规和监管要求，确保客户安全合规运营，并凭借本地化经验助力企业应对独特监管环境。依托高可用基础设施与完善灾备机制，它为关键业务提供稳定支撑，并通过携手合作伙伴构建生态体系，支持跨国企业在华快速落地、灵活创新。近十三年来，亚马逊云科技积累了丰富的服务经验与成功案例，已成为在华外商企业数字化转型和业务创新的重要技术支撑力量。

全栈赋能，技术驱动的成本优化实践

亚马逊云科技在中国提供的服务，最令人安心之处在于其“全球同款”体验——技术服务、使用体验和运维标准均与全球同步，确保用户获得一致的高品质云服务。同时，技术更新非常迅速，仅2025年上半年就在中国落地了超过190项新服务与功能。

据倪殿令介绍，2025年下半年还把亚马逊自研的“性能猛兽”Graviton4芯片带到了中国，与上一代相比，性能直接提升了30%，核心数多了50%，内存带宽也涨了75%，实现了效率提升。

在如今火爆的生成式AI方面，亚马逊云科技想做的就是帮用户轻松地把AI用起来。他们在中国提供了从底层算力、数据处理到上层应用的全套能力，尤其针对智能体应用开发，还专门推出了更贴合中国市场的实践指南和定制化工具包，让用户搭建自己的AI助手时能省不少心。

当然，除了能力强，还得会省钱。亚马逊云科技一直在通过技术升级帮客户优化成本。比如用自研的Graviton芯片，性价比可以提升多达40%；存储服务也能智能分层，自动实现节省开销。此外，还从架构设计、资源调配甚至采购策略上，提供一整套成本优化方案。像按实际使用量付费的Lambda服务，就能从根本上避免资源浪费；还有智能分析工具帮你推荐最合适的配置，确实做到了既省心又省钱。

成功的AI是系统工程的胜利

在AI时代，企业面对多重技术路径选择，如何才能真正实现跨越式发展？

倪殿令指出，关键在于系统化落地，“黄金三角”方法论通过协同场景、数据、人才三大要素，助力企业将生成式AI从战略构想转化为实际价值。

在场景层面，企业应聚焦于能创造真实价值的业务环节，例如流程重塑、决策支持或创新突破。亚马逊云科技推出的Strands Agents等服务，正是为支持此类从简单任务到复杂决策的智能化转型而设计。

在数据层面，企业独有的数据是AI价值差异化的核心。无论是通过RAG快速启动，还是训练专属模型，都离不开一套完整、合规的数据基础架构。亚马逊云科技提供从存储、治理到分析和处理的全套工具，并确保中国区域的服务在符合本地法规的同时，与全球技术标准一致。

在人才层面，面对专业人才短缺的挑战，亚马逊云科技在中国推行“共创+培养+迭代”的赋能模式，通过与院校合作培养输送人才、提供体系化技术培训、并赋能企业招聘流程，从而构建起支撑AI应用成功交付所需的团队能力。

“黄金三角”方法论的实质，是将场景、数据、人才拧成一股绳——让正确的业务问题、独有的数据资产和可持续的人才动能协同作用，才能真正将生成式AI的潜力转化为企业看得见、用得上的实际价值。AI的成功，最终是系统能力的成功。

生态合力，覆盖从技术到业务的全周期

在AI时代，数据是新的“燃料”，云则是引擎。Snowflake中国区合作伙伴负责人毕海燕表示：我们与亚马逊云科技的合作不仅是客户关系，更是双赢的伙伴。在全球，我们签署了价值25亿美元的战略合作协议，如今超过70%的Snowflake客户选择部署在亚马逊云科技上。

Snowflake的平台性能通过与亚马逊云科技自研芯片（如Graviton）的深度优化，实现了超过10%的性能提升和30%的成本降低，让中国企业也能在家门口使用全球领先的AI数据云服务。

为满足本土合规要求，Snowflake采用完全本地化的运营模式——由神州数码云计算在中国运营，所有数据存储在中国境内，并已获得等保三级等多项权威认证。在技术层面，Snowflake与亚马逊云科技中国区的服务深度集成，例如，通过Amazon S3和Amazon Glue的优化方案，帮助客户高效、低成本地处理跨区域数据；在安全方面，Snowflake Tracers服务与Amazon KMS集成，为客户数据提供三重加密。这种从技术到合规的全面协同，正切实帮助像Canva这样的全球客户应对海量数据挑战，实现高效、可控的业务创新与增长。

此外，德勤也与亚马逊云科技在中国持续深化战略合作，通过“DelphAI”等创新解决方案及“勤智企业智能体工坊”五大层级架构，助力企业快速构建并落地生成式AI能力。双方已联合推出40余项行业解决方案，覆盖汽车、金融、零售等重点领域，成功赋能众多大型企业实现核心系统的数字化与智能化升级。

透过Snowflake与德勤的实践，我们清晰地看到：企业释放AI价值往往遵循两条互补的路径，与亚马逊云科技这样的技术伙伴共建统一、合规、高性能的云上智能底座，解决的是“如何拥有先进能力”的问题；而与德勤这类服务伙伴协同开展全链路咨询、实施与场景化落地，则是解决“如何让能力真正用起来”的问题。

这两条路径并非孤立选择，而是共同勾勒出一个完整的支持生态：一边扎根于技术，一边生长于业务。只有当“能力构建”与“价值落地”双向贯通、持续循环，企业才能在AI浪潮中，不仅拥有工具，更掌握创造价值的系统方法论。