2025 年 6 月 19 日 下午 3:36

亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松:我们正处在 Agentic AI 爆发的前夜


【TechWeb】6 月 19 日消息,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,过去一年,机器智能已经爆发了,如今 AI 的发展又来到了一个拐点,我们正处在 Agentic AI 爆发的前夜。


 

储瑞松指出,在过去一年,大模型的能力在各个维度都实现了跨越式发展。就连在 2025 年 1 月推出的 HLE — Humanity』s Last Exam 上,模型正确率也从刚开始的个位数,迅速发展到如今已经超过 20%。正如历史上蒸汽机的出现放大和解放了人和动物的肌肉力量,通过在纺织、交通、采矿和冶炼等领域的应用带来了工业革命。机器智能的爆发则放大和解放了人的大脑智力,其应用也将带来下一场革命:Agentic AI 的革命。

 

储瑞松进一步解释道,通俗而言,Agentic AI 就是 AI 从 「我问 AI 答」,「我说 AI 写」,发展到 「我说 AI 做」。AI 驱动的数字员工将像人一样,在各行各业,为企业工作。

 

储瑞松认为,Agentic AI 的爆发主要源于几大因素:其一,过去两年多,大模型能力的发展日新月异,已经有了类似人的大脑一样的思考能力。其二,模型上下文 (MCP) 协议的出现,使得大模型驱动的智能体能方便地和周围的世界互动。模型上下文 (MCP) 协议就像 USB 接口一样,让智能体以简单、标准化的形式去访问数据、使用工具。智能体到智能体 (A2A) 协议未来还能让不同的智能体之间协作。其三,斯坦福大学 2025 年人工智能报告指出,过去两年推理成本下降了约 280 倍。推理成本的极速降低使得 Agentic AI 应用的规模化部署成为可能。其四,以 Strands Agents 为代表的高度抽象、强大、灵活的 SDK 的出现,使开发强大的 Agentic AI 系统变得轻松容易。只需少数几行代码,企业就能开发出一个多智能体协同的应用。同时,Amazon Q 等 AI 加持的开发工具,也使得开发的工作效率成倍提升。其五,得益于企业此前在数字化方面的投入,让很多场景里数据和应用的 API 都已经就绪,可供 AI 智能体使用。正是因为所有这些因素叠加在一起,让 Agentic AI 的爆发成为可能、几乎不可避免。

另外,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模式的创新,因为能高效创新的企业将有机会大幅度提升客户和用户体验,革新商业模式,获取高额价值回报。比如,Uber、 Airbnb 创造了共享经济模式,Netflix 开创了订阅制内容消费模式。随着 AI 的快速发展,还有很多初创企业正在致力于创造新的商业奇迹。初创公司 Cursor 将 AI 深度集成到代码编辑器中,革新了编程方式;Perplexity,通过 AI 实时搜索引擎,提供了全新的信息获取和知识探索的方式。

储瑞松指出,我们处在一个企业经营范式转移的关口。疫情以来,在大环境的不确定下,很多企业聚焦于成本优化,谋求生存之道。而 Agentic AI 时代的到来,企业更需要考虑的是,利用 Agentic AI 加速创新、大幅度提升客户和用户体验,革新商业模式,获取高额价值回报,同时提升运营效率、降低成本的具体路径。用 AI 创新、创造价值的重要性将极大提升,变得比成本优化重要得多。

在储瑞松看来,企业若要最大化 Agentic AI 可给自身带来的价值创造,应该从技术层面做好三大准备:第一,需要统一的 AI 就绪的基础设施;第二,需要聚合并治理过的 AI 就绪的数据;第三,需要明确的策略和快速高效的执行。

首先,企业需要有统一的 AI 就绪的基础设施。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,企业需要考虑以下因素:第一,安全性,这是底线;第二,稳定可靠,因为云会成为未来 Agentic AI「数字员工」 的工作场所,云的稳定可靠将给企业的 Agentic AI 「数字员工」 提供一个好的工作场所。第三,灵活性,若要很好地支持企业的全球业务拓展,云需要提供大环境不确定性下灵活应对的确定性。第四,技术领先性,AI 发展日新月异,云需要与时俱进,才能很好地支持企业的 AI 创新。所以企业选择云服务商不光要看其当下的技术能力,还要看其是否以云为主业、是否有合理的营利性能支持长期、高强度投入,未来还能保持领先。

第二,企业也需要聚合且治理过的 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,这也是很多企业最重要的战略资产。企业数据是否 AI 就绪是决定企业 AI 应用水平天花板的重要因素。数据决定一家企业未来 Agentic AI「数字员工」 的视野高度、能力范畴、决策水平和执行效果。企业 Agentic AI「数字员工」 作为一个整体,所需的数据有没有、能不能被访问、质量是否高,决定了它们能给企业创造价值的多少。所以,要最大化 Agentic AI 能给企业带来的价值创造,企业必须打破数据孤岛,有效聚合和治理数据。Agentic AI「数字员工」 是仅仅能帮助个别人、个别团队,还是大的部门、乃至整个企业,取决于数据是否是企业级、以及是否经过聚合和治理。

最后,要实现 Agentic AI 价值创造,企业还需要有明确的策略并快速高效地执行。企业需要对 Agentic AI 价值创造有客观的预期:短期不要有过高不切实际的期望,但是长期一定不能低估它将会对各行各业带来的影响。这个长期说的不是 10 年,而是 1 到 2 年。同时,企业还要选择合适的合作伙伴和技术栈。在选择时,企业不应只关注技术指标,而应选择主流、开放、安全、可持续且深刻理解企业业务,能长期陪伴的合作伙伴。同时,所选择的技术栈也需要能支持 Agentic AI 开发的主要模式,如 workflow、 graph、swarm 等。在明确的策略下快速高效的执行非常重要。能快速实践 Agentic AI 应用、并及时总结经验、迭代提升、推广复制的企业,将有可能更早地从中获益、并叠加膨胀获益,从先人一步发展成为持续领先。

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