「我們已經準備進入一個擁有數十億AI代理（Agents）協作的新世界。」雲端產業龍頭AWS執行長馬特．加曼（Matt Garman）在re:Invent開場時直接定調。
AWS年度大會re:Invent於台灣時間12月3日於美國拉斯維加斯登場。喊出全新的「Frontier Agents」概念，代表能夠長時間自主思考、行動、舉一反三，不需要手把手教學下指令的Agent（代理），將開始在產業中大規模出現。
為了支撐這個願景，AWS一次發表超過30種軟硬體產品線更新，加曼甚至在台上架起計時器，挑戰在10分鐘內完成25項更新的公布。內容涵蓋自研晶片Trainium、自研模型Nova 2，以及協助開發者打造Agent的軟體平台，從底層晶片、企業級客製模型到上層應用佈局，宣示在AI戰場的話語權。
《數位時代》前進拉斯維加斯現場，直擊AWS re:Invent 2025四大亮點，一次看懂雲端巨頭的新佈局。
亮點一：硬體基礎建設，3奈米自研晶片
自研晶片Trainium3全面上線，採3奈米製程
硬體方面，AWS宣布自研AI晶片Trainium3全面上線，從上一代5奈米躍升為台積電3奈米製程， 是業界首款採用3奈米製程的雲端AI晶片 ，算力較前代大幅提升4.4倍，能把原先需要數月時間的訓練縮短到數週。
Matt Garman特別強調，雖然初始設定為一款「訓練」晶片，用於提升訓練AI模型的效率，但目前在AWS Bedrock平台上搶先使用的用戶中，已經看到超過50%的算力被用於「AI推論」，證明這個晶片不只有單一強項，在複雜的推論任務上同樣能達到最佳效果。
根據AWS官方測試，採用Trainium3的UltraServers能讓客戶在每顆晶片上達到3倍吞吐量，效率提高，也意味著能有效降低推論的龐大成本。
AWS更直接「預告」了還在試驗中的下一代Trainium4，效能將是Trainium 3的6倍，記憶體頻寬提升4倍。AWS搶先公開的動作，無疑宣告AWS在自研晶片迭代速度上的野心。
亮點二：Nova模型家族更新，對決GPT-5
AWS去年發表的自研模型Amazon Nova，家族陸續更新擴大，已經有8個類別，包含不同大小和不同專業功能的模型。本次推出新一代Nova 2，其中針對上一代的三大模型Lite、Pro、Sonic更新升級，同時推出一款新模型Omni加入陣容。
三大模型更新
◆ Nova 2 Lite：主打高速度與低成本，適合處理文件與自動化流程。AWS 直接點名，其表現在基準測試中對標並超越了 Claude 4.5、
◆ Nova 2 Pro：家族中最聰明的模型，專攻複雜推理與程式碼遷移，能力直接對標Claude 4.5 Sonnet、GPT-5 / 5.1 與 Google Gemini 3 Pro 。
◆ Nova 2 Sonic：是一款「語音對語音」（Speech-to-speech）模型，它的特點在於具備更像人類的情感表現力，而且支援多語言與長時間對話。
全新模型加入
◆ Nova 2 Omni：一款「全能型」多模態模型。單一模型就能同時處理文字、影像、影片與音訊輸入，並產出跨媒體素材，AWS強調這將是行銷與創意工作者的救星，解決過去需要切換多個模型才能完成工作的痛點 。
Bedrock平台也更新可選的模型數量，一年以來已經有翻倍的模型量，本次又推出18個新增的模型，來自Google、輝達（NVIDIA）等廠商的更新外，還有一家全新加入陣容的Mistral AI，是來自法國的AI新創公司。
亮點三：AI Agent讓工程師多睡點覺！Frontier Agents自主解決問題
能代理完成任務的AI Agent是業界最關注的下一步。今年AWS更喊出全新概念「Frontier Agents」，挑戰目前業界Agent的極限。
AWS定義Frontier Agents具備三大特質：
1.完全自主（Autonomous）： 給出目標後，Agent能自行規劃路徑，無需人類管理。
2.海量擴展（Massively Scalable）： 能同時運作數千個Agent協作。
3.長時間運行（Long-running）： 能持續運作數小時甚至數天，解決長週期的複雜任務，甚至能「待命」。
針對這個新概念，AWS率先發布了三款針對開發者和工程師的實用型Frontier Agent，甚至能把數月的工作減少到幾個小時：
◆ AWS DevOps Agent：這款Agent能隨時待命，在系統出狀況時自動偵測、分類問題並提供修復建議。AWS形容這能帶來「更少的警報聲，讓團隊有更多睡眠時間（More sleep for your teams）」，將是On-call工程師的一大福音
◆ Kiro Autonomous Agent：針對開發者，能跨多個儲存庫（Repositories）自動修復Bug或進行更新。它也能記住專案的脈絡，不用人類工程師一個一個檔案去修改，大幅提升維護效率 。
◆ AWS Security Agent：可以協助打造安全的應用程式，從設計階段、檢查程式碼、到最後的安全性測試，都能主動進行，隨時偵測安全漏洞問題。這點在過去因為成本過高而難以頻繁執行，現在能利用Agent長時間進行，大幅減少人力的辛勞 。
亮點四：企業和開發者的軍火庫，打造AI模型、AI Agent
AWS作為開發者和企業的「軍火商」，也推出許多平台和工具，協助打造高階AI模型甚至AI Agent。
專屬高階模型：Amazon Nova Forge
Amazon Nova Forge的功能是為企業打造「專屬高階AI模型」，是AWS劍指企業級客製化市場的武器，對決微軟與Google同領域服務。
Nova Forge採年費訂閱制，要價高達10萬美元，但企業自己從頭建立基礎設施、數據與人力，成本動輒上看數億美元，10萬美元的成本已經大幅壓低了企業建立自有大型AI模型的門檻。
不同於過去僅能在模型訓練後進行調校（Fine-tuning），Nova Forge開放企業直接拿到訓練過程中不同階段的模型，在更早期的階段就在模型中導入內部數據進行深度優化，同時允許企業「混搭」，將企業私有數據與Amazon提供的專業數據包結合，互相補足空缺的知識，讓模型核心結構更切合業務需求。
這項功能目前已吸引Reddit、Booking.com、Sony等知名企業導入。
系統轉移：AWS Transform Custom
老舊系統轉換到新系統時，背後通常需要耗費很大的功夫「清理」程式，AWS Transform工具也推出了客製化版本。不只能轉換常見的程式語言，還能學習企業內部的專用語言，把老舊框架和難以維護的程式轉換為現代語言。
Agent加強管理：AgentCore更新
◆ Policy：允許用自然語言設定「家規」（例如：退款金額不得超過1000美元），在Agent執行動作前進行攔截，確保不會因為AI的自主性闖禍。
◆ Evaluations：提供13種預建評估器，能自動監測Agent在真實環境中的表現，確保回答的正確性與安全性 。
AWS搶灘AI Agent話語權
整場發布會中，可以看到AWS鎖定AI Agent猛攻的策略，軟體、硬體、平台、工具，都在定義未來AI應用的模式，試圖搶下AI Agent時代的話語權。
同時，也能看見AWS劍指企業客製化AI的野心，透過降低成本、提供高階工具、解鎖亞馬遜的數據等方式，希望讓企業客戶在AI模型領域黏著度更高。
