、百度、华为等头部云厂商，叠加一众本土大模型企业，已全员押注智能体管理赛道。

　　放眼全球，海外巨头同样重兵压境。微软、谷歌依托自有顶级大模型先天优势，打造“模型+平台+应用”一体化闭环体系，深耕海外企业服务市场，走生态自给、全链路自持的封闭路线。

　　在本次亚马逊云科技中国峰会上，Amazon Bedrock与AgentCore智能体平台成为参会人员关注的焦点，这也从一个侧面体现出亚马逊云科技在AI市场的差异化竞争引起各方高度关注。

　　当前，行业内多数厂商均采用“模型+平台”绑定的生态打法，通过锁定自有模型构建壁垒。在此情况下，亚马逊云科技试图走出差异化路线进一步补充称，为适配中国本土产业生态，Amazon Bedrock已完成多款国内主流开源大模型的接入适配，同时持续推进本土开源模型与自研Trainium训练芯片的深度优化。一边联动本土模型产业、一边依托全球算力技术。

　　针对Meta、谷歌Gemini等海外头部大模型的快速迭代，业内已形成共识——AI大模型赛道不存在绝对的单一领跑者。

　　“作为一名构建者，拥有丰富的模型选择至关重要，这样才能针对具体的能力、成本和性能进行最优化权衡。”G2如是表示。

　　事实上，目前，业内普遍认为，云厂商的核心价值并非自研对标顶级大模型，而是搭建一套兼容全品类模型、可支撑规模化稳定投产的标准化云环境。

　　针对中外企业的转型逻辑与执行节奏，G2告诉

　　在智能体规模化商用浪潮下，数据库作为AI应用的核心数据根基，迎来全方位重构，也是上述峰会上讨论最密集的内容。

　　随着本土云市场竞争日趋白热化，阿里云、华为云等国内头部厂商纷纷推出分层定价、高性价比方案，精准覆盖中小客户需求。在华面对激烈的本土竞争，亚马逊云科技表示，不会陷入单纯的价格“内卷”。

　　针对行业存量改造与新建AI底座两条路线认为，“新项目果断采用现代开源底座；既有应用把释放数据价值作为首要任务，而不是把推翻重构底层数据基础设施作为第一逻辑”。

　　亚马逊云科技产品部技术总监王晓野告诉

　　储瑞松表示，AI Agents正在颠覆传统人机协作、企业协作模式，推动组织架构与价值创造体系发生范式级转移。这意味着，人工智能彻底摆脱辅助工具属性，正式成为驱动企业增长的核心生产力。

　　在储瑞松看来，传统企业AI应用始终停留在浅层维度，仅聚焦流程提效、信息查询，价值产出模糊、难以量化。而进入Agentic AI时代，AI的价值计量体系被彻底重构，不再局限于节省人力、压缩周期等间接价值，而是能够直接产出可量化、可核验、可落地的业务成果，成为企业经营增长的核心抓手。

　　事实上，纵观当前AI产业格局，行业竞争逻辑已彻底迭代。算力比拼、参数竞赛的粗放式竞争已成为过去，存量兼容、统一治理、全栈开放的数据底座能力，是下一阶段产业竞争的核心。

　　2026年，作为智能体规模化商用元年，将放大数据资产的商业价值，智能体管理平台、AI原生数据库将成为所有云厂商的必争赛道。

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