OpenAI的开源补全了亚马逊云科技模型生态的最后拼图
应用介绍
二者遵从 Apache 2.0 开源协议，支持推理、代码生成、工具调用、128 k token 长上下文，允许修改、再分发、闭源整合代码，无 copyleft 限制。同时，代码、权重已同步上架 GitHub 与 Hugging Face。
自 2022 年 ChatGPT 发布，微软 Azure 凭借与 OpenAI 合作的独家优势，迎来高速增长，年增速甚至达到 39%，远超云计算市场平均增速，以及市场对 Azure 的预期。
但这样的增长势头能否保持下去，已成未知数——OpenAI 开源了，曾经最宽阔的护城河开始收窄。与之对应的是， Amazon Bedrock 覆盖模型 217 款，Amazon SageMaker 覆盖模型 185 款。几乎市面上所有主流模型都可以通过亚马逊云科技以相当高效、经济的方式调用、部署或托管。“Choice Matters”战略大获全胜。
亚马逊云科技CEO Matt Garman 真应该和梁文锋好好聚聚，DeepSeek 的发布，有如蝴蝶扇动翅膀，在七个月后以一种意想不到的方式，影响了全球云计算市场。
过去两年，许多行业大佬对 GenAI 的发展做出了错误预测，包括：闭源才是大模型的未来；Scaling Law 前景存疑；大模型商业模式跑不通；大模型训练耗电量逼近物理极限……
行业内不存在，一个在所有场景中性能、ROI 都是第一的通用模型。所以为企业提供一个“模型超市”是必须的，Model As A Service，关键是可选择、可组合、最优解，而不是寻找一个唯一的“超级模型”。
一旦想清楚了就绝不动摇，Amazon Bedrock 在随后的两年里，迎来了近乎“疯狂”的生态扩张。
其实，无论是希望在生成式 AI 趋势里，进行创新创业的公司，还是希望利用 AI 能力完成对业务智能化改造的公司，都会更喜欢 Amazon Bedrock 的服务逻辑。
对于前者而言，当下对于生成式 AI 的采用，仍然存在技术障碍。绝大部分创业团队，没有精力过多考虑 IT 基础设施的问题，早期所有的技术障碍，最终会转化为人力成本，映射在公司的项目进度中。除非以“服务”的模式，做好封装与屏蔽。
对于后者来说，一家企业的不同业务部门可能都需要生成式 AI 的能力，但单个团队的规模却不大。在中国市场，超过 300 人规模的公司，即被定义为大型公司。而在一个所谓的大型公司内，研发团队可能只有 50 人，设计团队只有 10 人，市场团队甚至还不足 10 人。无论单独引入哪一种模型，服务上述侧重完全不同的团队，都有点得不偿失。
最后，当下仍然没有一家大模型厂商可以拍着胸脯说，自己有绝对的竞争优势。基础模型市场还未到达稳定态，“技术摸高”还在继续，其中的竞争剧烈又隐形，任何预判都有失效的风险。在非云环境引入单一大模型，组建技术团队特别训练、精调，一旦出现变动，损失将是巨大的。
就连现在的一体机市场，都在解决“单模型绑定”的问题，开始支持“多模型切换”。最基础的产品，支持 DeepSeek-R1/V3、LLaMA-2-70B、Qwen-72B 并行训推；一些更“卷”的厂商，则宣布出厂预置 20+ 开源模型。
但真正想清楚了，且两年来毫不松懈，坚决贯彻执行的厂商，只有亚马逊云科技。这是为什么有些云厂商虽然也支持多模型调用，但支持的模型数量，比亚马逊云科技差出了一个数量级。
SageMaker 不仅支持 LLM，还支持计算机视觉、语音处理等各类机器学习模型，时至今日，已上线 款模型。
对亚马逊云科技“大模型商超” 的理解如果仅停留在模型数量、理念剖析层面，无疑是片面的。实际上，这类产品已经成为亚马逊云科技保持高速增长，且博取客户好评的“关键先生”。
2025 年第二季度，亚马逊云科技净销售额同比增长 17.5% 至 309 亿美元，占亚马逊整体净销售额的 18.4%。利润率有所下降，但仍然超过 30%。注意，这是在亚马逊云科技持续加码投入 AI 的情况，实现的增长与利润率。
从客户层面来看，Amazon Bedrock 已经拥有数万名客户，其中包括阿迪达斯、纽约证券交易所、辉瑞和丰田等跨国巨头。此前有研究机构对 Amazon Bedrock 的客户进行访谈，他们表示，Amazon Bedrock 提供的模型选择更多，价格更便宜，新功能也十分“应景”。
从技术层面看，Amazon Bedrock 的长处在于技术整合能力，尤其在网络、安全和弹性架构方面。首先，Amazon Bedrock 通过亚马逊云科技 PrivateLink 实现低延迟网络连接，使企业能够“一键调用”多个模型，无需自行搭建复杂架构。其次，在安全合规方面，Bedrock 实现了多租户数据隔离、VPC 私有化，并符合 ISO 27001、GDPR 等信息安全或数据隐私标准，能够满足金融、医疗等高监管行业的需求。此外，Amazon Bedrock 原生集成了亚马逊云科技的 Auto Scaling 与 Elastic Load Balancing ，足以确保业务连续性。
海外的一些开发者也表示，如果完全基于亚马逊云科技生态来开展业务，不考虑生态外的兼容，那么 Amazon Bedrock 优秀的甚至有些低调。
而自 Amazon Bedrock 生态成熟以后，每一款重磅模型发布，都在帮助 Amazon Bedrock 进一步建立竞争优势。
这批新型双模推理模型（支持在即时响应与“深度思考”模式间动态切换）为编码、高级推理及多步骤工作流树立了全新行业标杆，能够在复杂且长耗时的任务中保持稳定性能，驱动 AI Agents 将耗时数小时的工作压缩至分钟级完成。
Claude Sonnet 4 在编码和推理能力上，均超越了其前代产品 Claude Sonnet 3.7，并在性能与成本优化之间实现了平衡，非常适合处理大批量应用场景，成为大多数生产应用的理想之选。
Claude Sonnet 4 的应用范围十分广泛，既能为实时客户支持 Agent 提供支持，也能处理代码审查、漏洞修复等日常开发任务，还可作为特定任务的子 Agent 同时处理搜索、数据分析或内容合成等多项任务。旅游和酒店业客户可以借助 Claude Sonnet 4 实时处理客户请求，并以近乎实时的速度提供个性化回复。
这两款模型均具备 “深度思考”功能，使 Claude 能够在深度推理和行动执行两种模式间灵活切换。Claude 可根据需要进行数据分析，并在工作过程中不断提高准确性，从而更精准地预判并执行后续步骤。
Anthropic 公司增长与营收部门负责人 Kate Jensen 表示：“Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4.1 将 AI 从一种工具，转变为每个人、每个团队的真正协作伙伴。我们的客户将看到项目周期大幅缩短——在许多情况下，能从数周缩短至数小时。Claude 4 系列模型在编码、高级推理及多步骤工作流方面树立了新标杆，同时能全面理解业务背景并输出精准结果。其真正的突破在于，Claude 承担了大量繁重工作，让团队人才得以专注于战略性工作。”
过去一年来，Claude 系列模型可以说是 AI Coding 的不二之选，新模型的发布，进一步增强了其在 Coding 和 Agent 领域的性能表现。考虑到亚马逊云科技刚发布 Amazon Kiro 不久，这套产品组合看起来更加“性感”。
当来自 OpenAI 和 Anthropic 的最新模型，可以同时在亚马逊云科技完成调用，我想象不出谁还能遏制亚马逊云科技的增长势头。
这是一种新的“云计算强权”吗？还是说，我们仍然在低估“云计算一哥”的增长潜力。我曾反复强调，云计算的核心是服务，谁能最好地理解服务，谁就能统治云计算市场。
从 Amazon Bedrock 的“模型超市”到 Amazon SageMaker 的高效部署，亚马逊云科技为用户提供了前所未有的灵活性和选择权。这种策略不仅满足了企业对生成式 AI 的多样化需求，还为企业在数字化转型中提供了强大的支持。然而，亚马逊云科技的成功并非偶然，而是其前瞻性战略与持续创新的必然结果。在生成式 AI 的浪潮中，亚马逊云科技的“多模型”战略正在成为行业的新标准。
回到 2023 年，我们看待 Amazon Bedrock 的第一印象是“卷”，但到了今天，“生态”才是它的核心标签。一方面，其丰富的模型选择和灵活的部署方式为企业提供了巨大的便利；另一方面，这种模式也对其他云厂商提出了更高的要求。我们期待有企业能正面回应 Amazon Bedrock 的无限扩张，这将使未来的云计算市场变得更有意思。返回搜狐，查看更多
