今天上午，在上海舉行的亞馬遜云科技峰會(huì)上，亞馬遜云科技全球銷售技術(shù)總經(jīng)理 Shaown Nandi 將當(dāng)下所處的 Agentic AI 浪潮，形象地比喻為一個(gè)超過 30 米高的巨型海浪。巨型海浪由看似微小無害的畸形波匯聚而成，每一波都蘊(yùn)含著變革的力量，最終形成了足以改變世界的超級(jí)浪潮。
可以看到的是，生成式 AI 在短短幾年間經(jīng)歷了從萌芽到爆發(fā)的巨大轉(zhuǎn)變。它的發(fā)展重心已經(jīng)從 2023 年的概念驗(yàn)證之年，過渡到 2024 年的應(yīng)用落地之年，又最終轉(zhuǎn)向商業(yè)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)之年。
生成式 AI 也不再是遙不可及的幻想，而是如洶涌的海浪般撲面而來，沖擊著每一個(gè)行業(yè)和企業(yè)。無論是科技巨頭還是初創(chuàng)企業(yè)，都無法置身事外，必須做好準(zhǔn)備，迎接這股浪潮的洗禮。
亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)總裁儲(chǔ)瑞松也敏銳地指出，我們正站在 AI 發(fā)展的關(guān)鍵拐點(diǎn)上。機(jī)器智能將放大和解放人的大腦智力，帶來下一場革命，即 Agentic AI 的革命。
生成式 AI，是技術(shù)變革，而非營銷噱頭，將對(duì)企業(yè)經(jīng)營范式產(chǎn)生了顛覆性的影響。這一點(diǎn)，在諸多企業(yè)的親身實(shí)踐中，已經(jīng)有了明確答案。
" 傳統(tǒng)的 AI 模式往往是‘我說 AI 答’，AI 主要扮演著回答問題的角色。而 Agentic AI 則實(shí)現(xiàn)了從‘我說 AI 答’到‘我說 AI 做’的跨越，它能夠主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)、解決問題，為企業(yè)帶來了全新的運(yùn)營模式。" 儲(chǔ)瑞松表示。
以企業(yè)的軟件開發(fā)為例，傳統(tǒng)方式可能需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力。而借助 Agentic AI，軟件開發(fā)的效率得到了極大提升。亞馬遜內(nèi)部使用 Agentic AI 進(jìn)行軟件開發(fā)，原本需要兩三天完成的工作，現(xiàn)在僅需十分鐘。今年，在亞馬遜內(nèi)部，完成遷移數(shù)萬個(gè)生產(chǎn)應(yīng)用程序這項(xiàng)工作時(shí)，省下了相當(dāng)于超過 4,500 年的開發(fā)工作，以及實(shí)現(xiàn)年可節(jié)省成本 2.6 億美金。這充分體現(xiàn)了 Agentic AI 在提高生產(chǎn)效率方面的巨大潛力。
在客戶服務(wù)領(lǐng)域，也發(fā)生了顯著的變化。以往，企業(yè)處理客戶請(qǐng)求主要依靠人工客服，效率低下且容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。而現(xiàn)在，通過 AI 驅(qū)動(dòng)的語音機(jī)器人，如美國外賣平臺(tái) DoorDash 利用 AI 處理客服電話，能夠快速、準(zhǔn)確地響應(yīng)客戶需求，大大提升了客戶體驗(yàn)。
儲(chǔ)瑞松認(rèn)為，我們正處于 Agentic AI 爆發(fā)的前夜，且 Agentic AI 的爆發(fā)有足以促使其發(fā)生質(zhì)變的驅(qū)動(dòng)因素。推理成本的極速降低最為典型，根據(jù)斯坦福大學(xué) 2025 年人工智能報(bào)告，過去兩年推理成本下降了約 280 倍，這使得 Agentic AI 應(yīng)用的規(guī)?；渴鸪蔀榭赡?/strong>。
在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)期，企業(yè)經(jīng)營范式轉(zhuǎn)移的緊迫性日益凸顯。儲(chǔ)瑞松提出了 "speed 1 企業(yè) " 與 "speed 2 企業(yè) " 的對(duì)比觀點(diǎn)。"speed 1 企業(yè) " 能夠迅速適應(yīng) Agentic AI 的發(fā)展趨勢，積極進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，從而在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢。而 "speed 2 企業(yè) " 則可能因?yàn)榉磻?yīng)遲緩，錯(cuò)過發(fā)展的機(jī)遇，面臨被市場淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。
例如，在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域，復(fù)星醫(yī)藥積極利用亞馬遜云科技的生成式 AI 技術(shù)，加速藥物研發(fā)進(jìn)程，縮短研發(fā)周期，其智能醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成中心解決方案將臨床試驗(yàn)報(bào)告的一致性檢查效率提升 70%，成為了 "speed 1 企業(yè) " 的典范。
而一些傳統(tǒng)企業(yè)如果不能及時(shí)跟上 Agentic AI 的發(fā)展步伐，可能會(huì)在市場競爭中逐漸落后。
因此，企業(yè)必須認(rèn)識(shí)到 Agentic AI 爆發(fā)帶來的變革，加快經(jīng)營范式的轉(zhuǎn)移，積極擁抱新技術(shù)，才能在這場浪潮中生存和發(fā)展。
從 PoC 到AI量產(chǎn)方法論
" 面對(duì)巨浪，你可以潛到浪下，讓浪潮從你身邊經(jīng)過；或者你可以乘風(fēng)破浪，用它來實(shí)現(xiàn)令人難以置信的事情。"Shaown Nandi 表示。
一組有意思的數(shù)據(jù)顯示，根據(jù) 2024 年 Gartner 企業(yè) AI 發(fā)展任務(wù)調(diào)查，盡管 97% 的 CEO 認(rèn)為生成式 AI 將產(chǎn)生重大影響，但行業(yè)平均僅 41% 的生成式 AI 試點(diǎn)項(xiàng)目（PoC）能成功進(jìn)入量產(chǎn)階段。也就是說，雖然大部分想要成功的企業(yè)都想成為弄潮兒，但挑戰(zhàn)巨浪的背后，是在場景選擇、技術(shù)適配、成本控制等環(huán)節(jié)的重重挑戰(zhàn)——許多項(xiàng)目死于 " 為技術(shù)而技術(shù) " 的盲目，或折戟于從實(shí)驗(yàn)到規(guī)?；?" 最后一公里 "。
失敗乃兵家常事，但一些不必要的折戟，或可避免。
82%。
在亞馬遜云科技的生成式 AI 創(chuàng)新中心，生成式 AI 41% 的行業(yè)平均量產(chǎn)率被翻倍改寫。自 2023 年 6 月成立以來，這個(gè)由 350 位戰(zhàn)略顧問、數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)專家組成的全球化團(tuán)隊(duì)，已處理超過 1500 個(gè)客戶項(xiàng)目的需求，推動(dòng) 82% 的項(xiàng)目從 PoC 走向量產(chǎn)。
較行業(yè)平均值翻倍，亞馬遜云科技究竟做了什么？
具體來說，模型層，Amazon Bedrock 支持多模型，包括亞馬遜自研 Nova 系列模型、Claude3 等商業(yè)大模型以及開源 Llama、Mistral 系列模型等 30 種，企業(yè)可按需選擇，且需在速度 / 時(shí)延、成本、精度這 " 黃金三角 " 間找到完美平衡；數(shù)據(jù)層包含理解數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)三個(gè)關(guān)鍵步驟，將分散數(shù)據(jù)集中管理并統(tǒng)一格式；技術(shù)方案層，以翰德 ( Hudson ) 通過 MCP 協(xié)議構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化多 Agent 工具調(diào)用框架為例，實(shí)現(xiàn)簡歷解析等功能的動(dòng)態(tài)協(xié)同，提升運(yùn)營效率。
而作為AI 發(fā)展在生成式 AI 之后的一個(gè)全新的階段，關(guān)于 Agentic AI 的實(shí)踐，亞馬遜云科技也已經(jīng)形成了一套完整的方法論。不過，儲(chǔ)瑞松認(rèn)為，提高員工生產(chǎn)率、優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營，賦能產(chǎn)品服務(wù)乃至商業(yè)模式的創(chuàng)新，既適用于生成式 AI，更適用于 Agentic AI。
" 買個(gè) AI 一體機(jī)，或者簡單地部署或訂閱大模型并不會(huì)直接給企業(yè)帶來什么價(jià)值。" 儲(chǔ)瑞松表示。他認(rèn)為，除了上述三點(diǎn)，企業(yè)還需要在管理和技術(shù)上做好雙重準(zhǔn)備：
在管理方面，首先，企業(yè)的高層需要對(duì) Agentic AI 有明確的認(rèn)知和頂層設(shè)計(jì)，既有自上而下的推動(dòng)，也為自下而上的創(chuàng)新涌現(xiàn)創(chuàng)造條件、提供指導(dǎo)。" 企業(yè)的最高管理層如果不重視 AI，那未來這個(gè)企業(yè)很可能會(huì)失去競爭力。"
第二，企業(yè)要在機(jī)制和人才上做準(zhǔn)備。不光是有 AI 人才儲(chǔ)備、鼓勵(lì)他們發(fā)揮、創(chuàng)造價(jià)值。企業(yè)的每一層管理者都要意識(shí)到，未來會(huì)有越來越多的 Agentic AI" 數(shù)字員工 " 將作為組織里價(jià)值創(chuàng)造鏈條中的參與者參與到日常工作中，所以他們要為管理一個(gè)人和 AI 協(xié)同工作的未來做準(zhǔn)備。此外，AI 發(fā)展非常迅速，企業(yè)要努力建立起相應(yīng)的 Dynamic Capabilities，動(dòng)態(tài)能力。
第三，認(rèn)清之前企業(yè)信息化、數(shù)字化的工作和 Agentic AI 時(shí)代的關(guān)系。企業(yè)信息化、數(shù)字化工作做得扎實(shí)，應(yīng)用系統(tǒng)有相應(yīng)的 API，數(shù)據(jù)有初步的治理，將成為 Agentic AI 應(yīng)用創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)。但 Agentic AI 時(shí)代的智能化并不是之前信息化、數(shù)字化的簡單延續(xù)；而是企業(yè)內(nèi)部組織方式的變革。
在技術(shù)方面，第一，統(tǒng)一的 AI 就緒的基礎(chǔ)設(shè)施；第二，聚合的、經(jīng)過治理的數(shù)據(jù)；第三，明確的 Agentic AI 策略和快速高效的執(zhí)行。
此外，他特別強(qiáng)調(diào)，要最大化 Agentic AI 能給企業(yè)帶來的價(jià)值創(chuàng)造，企業(yè)需要聚合的、經(jīng)過治理的數(shù)據(jù)。AI 時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)最重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)，決定企業(yè) AI 應(yīng)用水平天花板的重要因素是企業(yè)數(shù)據(jù)是否 AI 就緒。數(shù)據(jù)決定一家企業(yè)未來 Agentic AI workforce 的視野、能力范疇、決策水平和執(zhí)行效果。所以，要最大化 Agentic AI 能給企業(yè)帶來的價(jià)值創(chuàng)造，企業(yè)必須打破數(shù)據(jù)孤島，有效聚合和治理數(shù)據(jù)。
30 米巨浪中的弄潮者
" 生物醫(yī)藥研發(fā)的領(lǐng)域長時(shí)間、高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)的特點(diǎn)，選擇比努力重要太多。" 復(fù)星醫(yī)藥首席數(shù)智官林錦斌在現(xiàn)場演講時(shí)坦言。
生物醫(yī)藥領(lǐng)域的創(chuàng)新充滿不確定性，一個(gè)微小的細(xì)節(jié)或者數(shù)據(jù)都可能影響最終的醫(yī)療決策。而對(duì)于復(fù)星醫(yī)藥的科學(xué)家來說，最頭疼的一件事是臨床實(shí)驗(yàn)報(bào)告的檢查。一般一篇臨床實(shí)驗(yàn)報(bào)告 5 萬多字，輸入的數(shù)據(jù)表格高達(dá) 3000 多張，每次數(shù)據(jù)的刷新都要重新核對(duì)，整個(gè)過程簡單而枯燥又不能出錯(cuò)。
" 我們使用生成式 AI 的能力，可以一鍵式完成臨床實(shí)驗(yàn)報(bào)告檢查，把長達(dá)一個(gè)禮拜的工作縮短到 5 分鐘。另外，我們也在醫(yī)學(xué)翻譯領(lǐng)域投用了生成式 AI 的能力，投用6 個(gè)月已經(jīng)完成了 1.6 億的譯制，翻譯成本直接降本超過 30%。" 林錦斌表示。
目前，復(fù)星醫(yī)藥正在分三個(gè)階段推進(jìn) Agentic AI 的落地：信息平權(quán)、知識(shí)平權(quán)、智能決策。作為其中重要的一部分，復(fù)星醫(yī)藥將漸進(jìn)式打造研發(fā)智能體，實(shí)現(xiàn)藥物管線決策的智能化，提升投資回報(bào)率。
同時(shí)，復(fù)星醫(yī)藥已經(jīng)將過去幾十年對(duì)于藥品管線的決策會(huì)議數(shù)據(jù)進(jìn)行解構(gòu)，以此為語料承載生成式 AI 模型。這些知識(shí)資產(chǎn)沉淀復(fù)星醫(yī)藥的內(nèi)部數(shù)字系統(tǒng)中，普惠到每一個(gè)項(xiàng)目組中的每一位成員，使得所有員工能夠高效、便捷、低門檻的獲取到相關(guān)的情報(bào)數(shù)據(jù)與資料，真正做到了做信息平權(quán)。
" 大家可能不知道一個(gè)典型的創(chuàng)新藥項(xiàng)目，它需要以 10 萬份文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，以及數(shù)千的患者臨床記錄為支撐，需要輸出多達(dá) 200 多份的文檔，總體的頁數(shù)超過了 5000 頁，這些工作量占整個(gè)研發(fā)工作量的 30%～50%。復(fù)星現(xiàn)在將整個(gè)醫(yī)學(xué)寫作場景解構(gòu)，目前已經(jīng)在減少修訂量工作。" 林錦斌表示。經(jīng)過一系列實(shí)踐，林錦斌判斷，現(xiàn)在 AI 應(yīng)用還處于給馬車裝發(fā)動(dòng)機(jī)的階段，但未來的目標(biāo)一定是通過共創(chuàng)共建的方式，迎接醫(yī)藥行業(yè)智能化的下一個(gè) 30 年。
無獨(dú)有偶，TCL 作為全球化企業(yè)，將 AI 首先應(yīng)用到產(chǎn)品和服務(wù)中，持續(xù)提升用戶體驗(yàn)。在產(chǎn)品和服務(wù)之上，TCL 在企業(yè)運(yùn)營和經(jīng)營層面也持續(xù)滲透 AI，來提升組織運(yùn)作的能力和效率。" 智能制造，供應(yīng)鏈的營銷、軟件工程、客戶服務(wù)等等領(lǐng)域，AI 都大有作為。"TCL 實(shí)業(yè)首席技術(shù)官孫力表示。
目前，TCL 基于亞馬遜云科技的生成式 AI 技術(shù)，構(gòu)建了 " 圖靈生成式 AI 服務(wù)平臺(tái) "。該平臺(tái)強(qiáng)調(diào)敏捷性和復(fù)用性，通過快速推出 PoC（概念驗(yàn)證）場景，降低管理層對(duì)新技術(shù)的顧慮，加速商業(yè)場景驗(yàn)證和迭代創(chuàng)新。
在圖靈平臺(tái)支持下，TCL 開發(fā)了第三代藝術(shù)電視。這款電視不僅能播放畫作，還能通過 AI 生成動(dòng)態(tài)藝術(shù)效果。當(dāng)用戶靠近時(shí)，畫面栩栩如生地動(dòng)起來，使傳統(tǒng)電視成為家庭藝術(shù)品，提升了產(chǎn)品的附加值。
會(huì)上，儲(chǔ)瑞松正式發(fā)布 Agentic AI 應(yīng)用實(shí)踐指南，該指南正是基于眾多像復(fù)星醫(yī)藥、TCL 這樣的企業(yè)在 AI 應(yīng)用中的實(shí)踐需求。
正如儲(chǔ)瑞松所說，在技術(shù)發(fā)展的長河中，我們正站在一個(gè)新的拐點(diǎn)：從 " 工具型應(yīng)用 " 向 " 代理型（Agentic AI）應(yīng)用 " 的范式轉(zhuǎn)變。Gartner 將 "Agentic AI" 列為年度十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢，并預(yù)測：到 2028 年，15% 的日常工作決策將由 Agentic AI 自主完成，而這一比例在 2024 年幾乎為零。這不僅僅是技術(shù)的迭代，更是軟件應(yīng)用本質(zhì)的重新定義。
值得一提的是，今年 4 月，亞馬遜宣布將在 2025 年投入約 1000 億美元用于其人工智能項(xiàng)目的研發(fā)。其中大部分將用于 AI 相關(guān)項(xiàng)目，涵蓋 AWS 的數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、AI 硬件以及生成式 AI 服務(wù)能力建設(shè)。亞馬遜云科技 CEO Matt Garman 此前也判斷：Agentic AI 有可能成為亞馬遜云科技下一個(gè)數(shù)十億美元規(guī)模的業(yè)務(wù)。為，幾個(gè)月前，AWS 成立了直接向 CEO 匯報(bào)的 Agentic AI 的團(tuán)隊(duì)，接下來很快會(huì)有更多的重磅發(fā)布。這一戰(zhàn)略決策不僅彰顯了亞馬遜云科技對(duì) Agentic AI 前景的堅(jiān)定信心，也預(yù)示著其將全力投入，推動(dòng)這一技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用。
在這股巨浪中，企業(yè)若想生存和發(fā)展，就必須勇敢地駕馭它。只有積極擁抱新技術(shù)，加快經(jīng)營范式的轉(zhuǎn)移，才能在未來的市場競爭中占據(jù)一席之地。未來，屬于那些敢于挑戰(zhàn)、勇于創(chuàng)新的 "speed 1 企業(yè) "。
