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林祖嘉
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猫眼影戏记者 贾森 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
“我们构建的大部分工具，没人会望见 。我们之以是能做得好，唯一的缘故原由在于我们对自己‘卓越运营’（Operational Excellence）的职业自豪感 。这界说了最好的开发者 。”
这是亚马逊 CTO Werner Vogels 在 re:Invent 2025 上的临别赠言 。
这句话极好地归纳综合了亚马逊在已往二十年称霸云盘算市场的逻辑，也诠释了这家公司在面临天生式 AI（GenAI）浪潮时一度被视为“缓慢”的缘故原由 。
市场曾对此感应焦虑 。微软通过绑定 OpenAI 在资源市场狂飙，谷歌挥舞着 Gemini 试图重塑搜索 。亚马逊云科技似乎默然了太久 。
但在拉斯维加斯的re:Invent，亚马逊云科技用一场教科书般的还击回应了所有质疑 。
亚马逊云科技首席执行官Matt Garman展示的是一张细密的工业蓝图：自研芯片 Amazon Trainium3周全上市，Amazon Trainium4蹊径图清晰可见，Amazon Bedrock 平台集结了Anthropic、OpenAI等顶级模子，Agent正在重构云端应用范式 。
市场终于看懂了亚马逊云科技的战略 。这是亚马逊引以为傲的恒久主义（Long-termism）在AI时代的投影 。正如亚马逊坚持把“恒久主义”放在财报第一页，他们体贴的历来不是风口上的猪，而是风停后的基础设施 。
亚马逊云科技正在通过芯片立异和生态相助，迅速缩小AI领域的竞争差别 。Amazon Trainium芯片的性能提升与本钱优势，将推动AI事情负载的大规模迁徙 。连系Amazon Bedrock平台提供的普遍模子选择，以及客户存储在Amazon S3上的海量数据爆发的“数据引力”，亚马逊正在构建一道新的护城河 。
这正是亚马逊式的商业哲学胜利 。
硅基突围：算力的“亚马逊定律”
在AI时代，算力即权力 。
已往两年，GPU市场被英伟达垄断，供应瓶颈与高昂溢价成为常态 。亚马逊的选择切合贝佐斯一直的逻辑：通过自研，将奢侈品酿成必需品，将高毛利酿陋习模壁垒 。
亚马逊云科技在re:Invent上宣布Amazon Trainium3（Trn3）UltraServers周全上市 。这一行动消除了市场对其自研进度的疑虑 。
更要害的是数据 。Trn3在盘算性能、能效和内存带宽上较上一代实现了质的奔腾 。对客户而言，最直观的攻击在于本钱——使用Trn3举行训练和推理，本钱最高可降低50% 。
这击中了AI工业的痛点 。大模子训练本钱高昂，推理本钱更是随着用户量指数级上升 。关于Anthropic这样每年算力支出数十亿美元的巨头，50%的本钱削减意味着生涯能力的倍增 。
亚马逊云科技甚至提前披露了Amazon Trainium4（Trn4）的蹊径图 。Trn4将支持英伟达的NVLink Fusion互连手艺 。通过兼容标准，亚马逊云科技降低了客户从英伟达生态迁徙到自研芯片的门槛 。
这背后是亚马逊云科技对“卓越运营”的痴迷 。简单芯片的参数极致并非公司想要的，他们追求的是整个集群的性价比与高可用性 。
亚马逊云科技把GB200 NVL72那种腾贵的架构，做成了“Amazon Basics”式的算力底座 。他们用极致的工程能力剔除中心环节溢价，带给客户的是可靠、稳固、本钱可控 。
AI算力时代，亚马逊云科技的本钱优势将成为最大的杀手锏 。
生态合纵：OpenAI的380亿豪赌
硬件是骨架，生态是血肉 。
re:Invent前最震撼的新闻，莫过于OpenAI宣布与亚马逊云科技告竣一项价值380亿美元、为期7年的算力允许协议 。
这笔订单意义非凡 。
它突破了“OpenAI = Azure”的刻板印象 。关于OpenAI，这是一种去危害化的必定选择，简单云厂商的算力供应已无法知足其指数级增添的需求 。
关于亚马逊云科技，这是顶级基础设施提供商职位的强力背书 。
OpenAI不但需要“数十万块”英伟达GPU，更需要亚马逊云科技重大、稳固、经由验证的超大规模集群治理能力 。
这证实晰亚马逊云科技作为顶级AI基础设施提供商的职位不可撼动 。
与此同时，亚马逊云科技与Anthropic的相助越发深入 。“Project Rainier”项目妄想在年底前将Anthropic使用的Amazon Trainium2芯片数目翻倍至100万颗以上 。Anthropic的手艺团队深度加入了Amazon Trainium手艺栈的打磨 。
这种相助模式很是精妙 。
OpenAI认真带来超等客户效应与现金流；Anthropic认真深入打磨芯片软件栈，资助Amazon Trainium弥合与CUDA的生态差别 。
至于英伟达，亚马逊云科技依然给予了极高礼遇——宣布推出搭载GB300芯片的实例，并强调亚马逊云科技是“运行英伟达GPU最好的地方” 。
一种成熟的商业战略自然而然形成，在高端训练市场拥抱英伟达，在推理和高性价比市场主力推行Amazon Trainium 。
亚马逊云科技不需要在每一个单点上都赢，只要确保所有的大玩家都离不开自己的基础设施 。
范式转移：从“云+应用”到“云+Agent”
软件架构的厘革正在为亚马逊云科技界说增量未来 。
亚马逊云科技CEO Matt Garman抛出了一个焦点论断：昔时的“云+移动互联网App”模式，将被“云+Agent”取代 。
Agent底下依赖的是大模子的能力 。Garman展望，未来80%到90%的企业AI价值未来自于Agent 。
这是一个重大的范式变迁 。
古板的SaaS应用基于人类操作，盘算是间歇性的 。
AI Agent是自主的、一连的，一个认真代码重构或供应链优化的Agent，可能会在后台一连运行数小时甚至数天 。
这意味着算力消耗将与人类的活跃时间解绑 。Agent将成为24/7不中止的算力消耗者，这为云厂商带来了重大的收入乘数效应 。
亚马逊云科技宣布了Amazon Bedrock AgentCore，并针对Agent开发推出了一系列工具，包括Policy（战略控制）、Evaluations（评估）和Memory（影象） 。
这三点精准击中了企业安排Agent的痛点：不可控、不可信、不一连 。
亚马逊云科技想告诉客户的是：我好用 。
好用意味着迅速、清静、自制，意味着镌汰你自己造轮子的时间 。
亚马逊云科技宣布的Kiro autonomous agent、Amazon Security Agent、Amazon DevOps Agent，配合被称为Frontier Agents，笼罩了软件开发的全生命周期 。Amazon Kiro不但仅是Copilot，它更像是一个虚拟的初级开发者 。
通过掌控Agent平台，亚马逊云科技现实上是在试图绕过古板的SaaS应用层，直接接受企业的营业逻辑 。
在新的范式下，企业通过租用一个个能解决问题的Agent，而不再为一个个伶仃的App买单 。
这些Agent，运行在亚马逊云科技的Amazon Bedrock之上，挪用亚马逊云科技的数据，跑在亚马逊云科技的芯片上 。
生态闭环最先自洽 。
数据引力：最后的护城河
在芯片和模子的喧嚣背后，亚马逊云科技手中握有一张王牌：数据引力（Data Gravity） 。
全球绝大大都企业的焦点数据——日志、生意纪录、多媒体文件——都悄悄地躺在Amazon S3存储桶中 。
在AI时代，数据就是燃料 。将PB级的数据移动到其他云平台举行训练，不但本钱高昂，并且耗时极长 。
亚马逊云科技的逻辑简朴粗暴：既然数据都在Amazon S3上，那么在亚马逊云科技上直接举行训练和推理就是物理上和经济上的最优解 。
Amazon Trainium芯片和Amazon Bedrock平台，就像是直接架设在Amazon S3数据湖旁边的发电厂 。这种“近数据盘算”的优势，是竞争敌手难以通过纯粹的模子优势突破的 。
为了进一步使用这一优势，亚马逊云科技推出了Amazon Nova模子家族，特殊是Amazon Nova Forge效劳 。
Amazon Nova Forge允许企业使用自己的私有数据，基于Amazon Nova模子举行“蒸馏”或继续训练 。这被称为“开放训练” 。
这解决了企业AI落地的最大痛点——怎样在使用大模子能力的同时，；な菀讲⒆⑷胄幸抵 。
相比于简朴的RAG（检索增强天生），Amazon Nova Forge允许数据在更深条理上与模子融合 。
企业可以将自己的私有数据与亚马逊云科技的基座模子连系，创立出真正属于自己的“私有模子” 。这不但增强了客户粘性，更构建了极高的数据壁垒 。
一旦企业的焦点营业逻辑和私有模子都运行在亚马逊云科技上，迁徙本钱将变得不可估量 。
卓越运营：回归商艺
亚马逊云科技在re:Invent 2025上展示的所有手艺——无论是Amazon Trainium3的极致性价比，Amazon Bedrock的无邪选择，照旧Amazon AgentCore的工具链——最终都指向统一个目的：卓越运营 。
这也是亚马逊这家公司的底色 。
在AI狂热的泡沫中，亚马逊没有选择讲那些弘大的AGI科幻故事 。他们谈论的是本钱、效率、清静、可靠性 。
这听起来不性感，但很赚钱 。
Werner Vogels在临别演讲中说：“我们必需痴迷于卓越运营 。”
在一个由概率性的AI模子和非确定性的Agent主导的新天下里，底层基础设施简直定性变得亘古未有的主要 。
当数以亿计的Agent在云端24小时奔驰，当企业的焦点决议依赖于模子的推理，任何一次细小的颤抖都可能引发灾难 。
客户选择亚马逊云科技，不但仅是由于它有最先进的芯片，更是由于相信它不会掉链子 。
OpenAI选择亚马逊云科技，是由于在追求AGI的蹊径上，他们需要一个不但跑得快，并且跑得稳的同伴 。
华尔街最先重新评估亚马逊云科技的增添潜力 ；ㄆ旌湍Ω笸ǖ钠饰鍪υ诨岷蟊ǜ嬷，一致调高了对亚马逊云科技的增添预期，预计2026年营收增速将反弹至23% 。
支持这一预期的，是亚马逊云科技积压订单量（Backlog）同比增添了22% 。
这意味着，大宗的AI看法验证（PoC）项目正在转化为现实的恒久条约 。
亚马逊正在有力地回手市场关于其在AI竞赛中落伍的担心 。
他们没有盲目跟风，而是凭证自己的节奏，一步步构建起从底层芯片到上层应用的完整生态 。
这一战略的焦点，依然是贝佐斯在1997年股东信里提到的谁人词：恒久主义 。
在通往未来的赛道上，跑得最快的纷歧定是赢家 。谁人拥有最稳固跑道、最富足燃料、最高效引擎的人，才有可能笑到最后 。
亚马逊云科技，正是谁人造跑道的人 。
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典质担保以典质的财物为限肩担负保责任，以是典质担保不属于连带责任，典质人对凌驾典质物价值的债务不肩负责任 。那么典质担保责任是不是属于连带债务？
网友咨询：
典质担保责任属于连带债务吗
状师解答：
典质担保责任不属于连带责任，典质人以典质工业价值为限肩负责任，典质工业缺乏以清偿债务的，由债务人肩负 。债务人不推行到期债务或者爆发当事人约定的实现典质权的情形，典质权人可以与典质人协议以典质工业折价或者以拍卖、变卖该典质工业所得的价款优先受偿 。
状师增补：
一样平常担保和连带担保的区别：
第一，肩负责任的详细作法差别 。
一样平常包管的包管人只是在主债务人不推行时，有代为推行的义务，即增补性；而连带责任包管中的包管人与主债务人为连带责任人，债权人在包管规模内，既可以向债务人求偿，也可以向包管人求偿，无论债权人选择谁，债务人和包管人都无权拒绝 。
第二，连带责任包管中包管人与主债务人的权力义务及其责任肩负问题适用于连带责任的执法划定；而一样平常包管中包管人与主债务人之间不保存连带债务问题，只是在包管人向债权人推行债务后，包管人对主债务人有求偿权 。
第三，一样平常包管中的包管人享有先诉抗辩权，而连带责任包管中的债务人没有先诉抗辩权，即不可以债权人是否催告主债务人作为是否推行包管义务的抗辩理由 。
第四，连带责任包管是由执法划定或当事人约定，无划定或约定的，按连带责任包管肩负；而一样平常包管则只是由当事人约定 。
【执律例则】
《中华人民共和国民法典》第四百一十三条
典质工业折价或者拍卖、变卖后，其价款凌驾债权数额的部分归典质人所有，缺乏部分由债务人清偿 。
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