41%AI惨败！亚马逊云携国产AI入局破局

2025年9月19日，对不少深耕跨境电商、游戏、支付和贸易的同行来说，是一个值得关注的日子。亚马逊云科技宣布，其旗下的Amazon Bedrock平台正式上线了阿里巴巴Qwen3系列四款模型，以及DeepSeek-V3.1模型的全面托管服务，而且这些服务已在全球范围投入使用。Qwen3系列首次加入Amazon Bedrock的大家庭，这使得阿里巴巴成为该平台上第13位顶尖的AI大模型供应商，意义非凡。

想想看，就在一个多月前的8月6日，亚马逊云科技才刚刚宣布，业界瞩目的OpenAI最新发布的两款开放权重基础模型——gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，可以通过Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI平台首次供用户访问。现在，又一波“重磅炸弹”袭来，足见亚马逊云科技在AI领域的布局之深、速度之快。

“选择，才是硬道理！”：Amazon Bedrock迎来两大“重量级选手”

设想一下，一家志在全球市场的中国企业，在“出海”过程中，既可能需要灵活运用海外的先进大模型，也可能出于数据安全和合规性的严谨考量，继续倚重国内的优秀大模型。以前，这种兼顾往往意味着高昂的成本和复杂的对接工作。如今，得益于Amazon Bedrock的强大整合能力，这一切都变得触手可及，轻松实现。

此次新入驻的Qwen3系列，是阿里巴巴在今年4月面向全球发布的最新一代开源模型，凭借其在推理、指令遵循、工具调用以及多语言能力等方面的显著提升，一经问世便备受关注。它不仅在国内众多评测中表现亮眼，更是在全球开源模型中树立了性能新标杆。而DeepSeek-V3.1，则被DeepSeek团队誉为“迈向Agentic AI时代的第一步”，它不仅响应速度更快，更在深度思考与透明度之间找到了绝佳的平衡点，为用户带来了前所未有的智能体验。

这两款模型，Qwen3和DeepSeek-V3.1，本身就拥有庞大的开发者用户基础，在各项严苛的性能评测中均展现出卓越实力。不仅如此，海外企业对中国的AI大模型也抱有日益增长的需求。新媒网跨境了解到，越来越多企业期望能将不同模型灵活组合，以满足其日益复杂的业务场景。亚马逊云科技精准洞察了这一市场趋势，接入的每一个模型都为客户带来了独特的优势和聚焦场景，共同构建起一个全面且多元的生成式AI生态系统。这不仅让客户能够根据具体使用场景选择最适合的模型，更让他们能同时享受亚马逊云科技在安全、隐私保护和可靠性等方面的深厚优势，可谓一举多得。

亚马逊云科技的CEO 马特·加曼（Matt Garman）此前在接受外媒采访时曾明确表示，无论是签署了数十亿美元合同的重量级客户，还是今天仅花费10美元的初创企业，在亚马逊云科技眼中都同样重要。他反复强调，这种以客户为中心的理念，正是亚马逊云科技提供基础技术服务，赋能从新兴创业公司到行业巨头的各类组织的战略精髓。这种客户多元性，不仅使亚马逊云科技能够满足广泛的市场需求，也为跨不同市场细分和行业的长期可持续增长奠定了坚实基础。

“Choice Matters”（选择大于一切），这一理念并非空穴来风，而是在亚马逊云科技re:Invent 2024大会上被正式提上日程。它清晰地表明，亚马逊云科技的基础技术战略，是为不同客户的不同业务场景，提供最适合的模型选择，而绝非仅仅以名气或单一性能指标来衡量。

回溯到2023年4月，亚马逊云科技首次推出Amazon Bedrock平台，它旋即被业内亲切地称为“模型超市”。从那时起，Amazon Bedrock就一直在践行为用户提供多样化且行业内明星模型选择的理念。无论是哪家大模型明星产品重磅发布，用户都能几乎无延迟地通过Amazon Bedrock或SageMaker平台进行调用，享受技术普惠带来的便捷。

在宣布接入最新Qwen3与DeepSeek的五款模型的同时，亚马逊云科技也进一步扩大了更多模型的可用范围，将其覆盖至拥有亚马逊云科技区域的每个大洲。这包括美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、日本东京、印度孟买、爱尔兰、英国伦敦、意大利米兰、瑞典斯德哥尔摩和南美洲的巴西圣保罗等关键节点。新媒网跨境获悉，这不仅彰显了亚马逊云科技通过实际行动不断扩充Amazon Bedrock模型阵容的决心，丰富了开放权重模型的生态，更是在为全球客户提供多元、极致性价比的优质模型选择上，持续发力。

AI真正的价值，远在模型之上

“都2025年了，你还在纠结选择哪个大模型吗？”亚马逊云科技大中华区产品部技术总监王晓野，在前几天刚刚举办的2025 ITValue Summit数字价值年会现场，向与会者抛出了一个既尖锐又引人深思的问题。他随即展示了一组行业调研数据：根据Gartner 2024年企业AI发展任务调查，有高达三分之二的受访企业高管认为，生成式AI将带来颠覆性的变革，这一技术热潮也确实促使大量试点及概念验证（PoC）项目如火如荼地启动。然而，残酷的现实是，仅有41%的生成式AI PoC项目能够成功进入生产阶段。

这一数字，无疑揭示了一个严峻的事实：在通往AI转型的道路上，企业在技术成熟度和运营准备两大关键领域，仍面临着不小的挑战。这，也正是制约生成式AI大规模部署和应用的核心瓶颈所在。

而导致这些项目失败的六大主要原因，仔细分析下来，几乎没有一条是因为“选错了模型”。相反，问题往往集中在更为深层和实际的层面：比如对业务范围的评估和建模的准确性不足；为了追求AI潮流而做AI，缺乏清晰的业务目标；数据准备工作不够充分、缺乏高质量的数据支撑；团队工程能力不足，无法将模型有效落地；对AI项目的真实成本认知不足，导致预算超支；以及，在安全风险管理方面存在漏洞和不足。

“在真正实现业务价值的时候，模型本身只是一个前提条件，它并不是核心。”王晓野一针见血地指出。相比于2023年大家还在热议“我们该选择哪个大模型才好”，2025年的行业焦点已经悄然转向：如何才能避开PoC陷阱，如何才能将那些令人兴奋的想法，真正一步步带入生产环境，创造实实在在的价值。

避开陷阱，突破41%的成功率魔咒？亚马逊云科技给出“从PoC到生产的三大要素”

那么，那些最终成功落地、突破41%魔咒的项目，它们究竟做对了哪些关键事情呢？答案往往聚焦在以下三大要素上：

场景评估： 成熟的AI应用场景，在今天已不再是稀缺资源。例如，在娱乐、跨境出海、智能翻译、创意素材生成等领域，都有了大量经过验证的成功案例。企业在启动项目前，需要在一个更广阔的维度上进行全面评估，包括投资回报率（ROI）、预算规模和时间周期，而不仅仅是盯着模型的效果。只有这样，才能确保项目从一开始就具备商业价值和可行性。
技术选型： 选择一个真正实力雄厚、经验丰富的合作伙伴至关重要。一个好的合作伙伴，能够与企业紧密协作，共同支撑起生产级的AI落地项目，确保技术方案的稳定性和可靠性。
系统化思维： 在AI项目规划中，不能仅仅关注模型本身。更重要的是，要从一个整体、系统的角度去思考。这包括量化生产化后的成本投入，准确预估带来的收益，并形成一个全面的系统评估框架。只有将技术、业务、成本和收益融会贯通，才能确保AI项目行稳致远。

在场景评估这一环节，亚马逊云科技凭借其长期积累的客户实践经验，精心梳理并总结出了当前生成式AI最具代表性的11大应用场景。这些场景既可以直接应用于特定行业，也展现出跨行业落地的巨大潜力。与此同时，我们看到越来越多的企业开始大胆探索智能运维、智能终端、AI搜索引擎，以及基于Agent智能体生成研究报告等前沿创新场景。每一个场景都代表着独特的价值创造机会，而破局的关键，就在于找到最契合企业自身发展阶段和业务特点的切入点。

当应用场景明确之后，项目的可行性评估便需要构建一个多维度的评估体系。首先是业务影响力评估，它能确保项目能够创造实实在在的商业价值；其次是风险控制维度，用于考量潜在的挑战与风险；再者是数据支撑能力评估，保障项目运行的质量和效率；最后，预算规模和团队配置则必须与项目的实际需求精确匹配。这些维度，不仅仅直接影响着项目筛选标准的制定和成功指标的设定，更会像一条主线般贯穿整个项目规划的始终。只有在各个维度都进行充分的评估和准备，才能为项目的最终成功奠定坚实的基础。

最后，在量产优化阶段，投资回报率（ROI）绝不应该仅仅作为一个项目结束后的考核指标，而更应该成为生成式AI项目全生命周期中的核心思维方式。从最初的场景选择、技术评估、概念验证（PoC），一直到生产部署、规模化应用以及持续迭代的每一个阶段，都必须以ROI为指导原则。新媒网跨境认为，这种“ROI驱动”的思维模式能够确保企业在AI转型过程中始终保持正确的方向，实现技术创新与商业价值的有效统一，让每一分投入都物有所值。

当然，这三大要素虽然至关重要，但并非一成不变的“金科玉律”。在瞬息万变的AI技术浪潮中，企业还需要时刻保持开放的学习心态，通过持续的试验、优化和迭代，不断完善自身的AI能力建设。这是一个螺旋上升、不断进步的过程，每一次的尝试，都是通向成功的重要一步。

为了帮助客户更好地从构思走向生产，面向最终的智能系统，亚马逊云科技的生成式AI创新中心遵循着一套清晰的“四步走”方法论，为客户提供全生命周期的支持与服务。在构思阶段，他们会协助客户进行场景识别、需求聚焦，并选择最适合的技术路线；进入原型设计阶段，则能够快速构建出概念验证原型，让想法初步落地；随后的试点阶段，会根据客户的具体需求，提供定制化的开发服务；而到了最后的生产阶段，则通过专业的咨询服务，帮助客户在真实环境中提升解决方案的表现，优化输出质量并有效降低运营成本。

在这个快速发展的AI时代，企业需要像亚马逊云科技这样具备敏捷性、精确性和快速适应能力的伙伴，才能确保生成式AI项目在每一个关键阶段都能获得专业的支持，最终实现成功落地和规模化应用，抢占发展先机。

技术层面，亚马逊云科技也提供了生成式AI技术选型的全景图谱

谈到技术层面，亚马逊云科技同样为我们描绘了一幅生成式AI技术选型的全景图谱。这个过程主要涉及三个环环相扣的关键维度：

模型层面： 企业需要基于自身的业务指标进行综合评估，从而选择出最适配的模型，而非盲目追逐热门。
数据层面： 正所谓“好的数据等于好的AI”，数据的质量和处理方式，直接关系到模型的实际表现和应用效果。
技术路线选择： 关键的技术路径选择，将直接影响应用效果和项目最终落地的成功率，每一步都需慎之又慎。

在模型选择这一关键环节，亚马逊云科技建议企业采取一套系统化的评估方法。首先，企业需要明确自身场景的优先考虑因素，并按照重要性进行排序。例如，某家企业可能将成本作为首要考量，其次是精度，最后才是速度。基于这种优先级排序，就可以对每个入围的大语言模型进行量化评估和排名。举个例子，假设模型A在综合评估中最终胜出，尽管它并非在所有维度上都是表现最优的选择，但由于它在最关键的成本维度表现最佳，并且在第二重要的精度维度上排名第二，因此最终成为了最佳选择。

值得我们特别注意的是，除了模型本身的性能指标外，我们还需要充分考虑模型提供商在市场上的影响力，以及其在数据隐私保护、安全性保障和负责任AI等方面的表现。这些因素将直接影响模型的长期可持续发展和迭代能力，是确保项目能够长期成功的重要保障，绝不能忽视。

在模型选择策略上，亚马逊云科技通过大量的客户实践，发现了一个重要趋势：企业不应再拘泥于“一个场景只用一个模型”的固定思维。相反，应该采取更灵活、更具智慧的“场景适配”策略，让每个模型都能物尽其用，发挥其所长。

对于相对简单、需求单一的场景，选择单一模型往往就能满足需求。比如在代码辅助这样的特定场景中，像Claude 4这样专注于编程的模型，就能出色地完成任务，提供高效便捷的帮助。然而，在面对复杂多变的应用场景时，采用模型组合的策略则会显得更为明智，效率更高。例如，在构建一个复杂的智能翻译系统或多Agent智能体系统时，我们可以让不同的模型在业务流程的各个环节各司其职，每个子任务都由最适合、最擅长的模型来执行。这样，不仅能确保每个场景都能获得最佳的性价比，还能充分发挥各个模型的独特优势，最终实现“1+1>2”的整体优化效果。

另一个至关重要的环节便是数据层。数据，无疑是企业规模化应用生成式AI的核心驱动力，但这个挑战远比表面看起来要复杂得多。首先，生成式AI应用本质上仍是一个完整的应用程序。要实现规模化应用，企业不仅需要考虑大语言模型的调用，更需要建立一套完善且现代化的数据库体系来支撑所有交互环节的用户体验。其次，企业必须建立严格的数据治理流程，这包括确保数据质量的标准与控制、保障数据隐私与合规性、落实数据安全措施，以及建立精细化的访问控制机制。新媒网跨境了解到，虽然生成式AI的表层应用令人着迷，但真正的关键在于构建稳固且现代化的数据架构，实现数据的高效处理和合理使用。这，才是确保AI应用能够持续创造价值，为企业赋能的基石。

在技术方案层面，当下最受业界关注的无疑是Agentic AI，即智能体AI。Agent化的应用，正成为生成式AI的重要发展方向。从技术角度看，主要有两种实现路径：一种是基于多模型串联的MCP（Model-Chain-Pipeline）模式，通过合理编排不同模型的能力来完成复杂任务，这种模式实现相对简单，适合处理确定性强的任务流程；另一种是基于Agent Workflow的模式，通过定义明确的工作流来协调多个智能体的协作，这种模式则更适合处理需要动态决策的复杂场景。企业可以根据具体的场景需求和自身的技术储备，灵活选择合适的实现路径。

展望生成式AI的未来发展趋势，我们会发现，选择哪个模型已经不再是问题的核心。真正需要企业关注并持续投入的，是数据能否持续优化，组织是否具备足够的工程化能力来落地实施，以及能否在新一代Agent范式下，精准把握行业方向和创新机遇。新媒网跨境认为，企业的核心竞争力，已经不再简单停留在“选哪个模型”的表层，而在于“如何让整个AI系统真正从概念走向生产，创造实实在在的商业价值”。亚马逊云科技，正是深谙这一点。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/41-ai-failure-aws-chinese-ai-breakthrough.html