AWS re:Invent: ИИ-агенты, новые чипы и снижение затрат

Ежегодная технологическая конференция Amazon Web Services, AWS re:Invent, завершилась очередным потоком новостей о продуктах и ключевых докладов, а также, как и ожидалось, историями успеха клиентов.

Неудивительно, что главной темой стал искусственный интеллект для бизнеса. В этом году основное внимание уделяется обновлениям, которые предоставляют клиентам больший контроль над настройкой ИИ-агентов. Один из таких агентов, по утверждению AWS, способен обучаться и работать самостоятельно в течение нескольких дней.

AWS re:Invent 2025, проходящая до 5 декабря, началась с выступления генерального директора AWS Мэтта Гармана, который подчеркнул, что ИИ-агенты способны раскрыть «истинную ценность» ИИ.

«ИИ-ассистенты постепенно уступают место ИИ-агентам, которые могут выполнять задачи и автоматизировать процессы от вашего имени», — заявил он 2 декабря. «Именно здесь мы начинаем видеть ощутимую отдачу от ваших инвестиций в ИИ».

3 декабря конференция продолжила развивать тему ИИ-агентов, углубляясь в истории клиентов. Свами Сивасубраманиан, вице-президент по Agentic AI в AWS, выступил с одним из ключевых докладов. Сказать, что он был настроен оптимистично, — значит недооценить атмосферу. «Мы живем во времена великих перемен», — сказал Сивасубраманиан. «Впервые в истории мы можем описать, чего хотим достичь, на естественном языке, и агенты составят план. Они напишут код, вызовут необходимые инструменты и выполнят полное решение. Агенты дают вам свободу творить без ограничений, ускоряя переход от идеи к результату в больших масштабах».

Хотя новости об ИИ-агентах обещают быть постоянным спутником AWS re:Invent 2025, были и другие объявления. Представляем обзор тех, что привлекли наше внимание.

Усиление работы с LLM

AWS объявила о новых инструментах для корпоративных клиентов, позволяющих создавать собственные модели. В частности, AWS добавила новые возможности в Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI, чтобы упростить создание пользовательских LLM. Например, SageMaker получил поддержку бессерверной настройки моделей, что позволяет разработчикам начинать создание модели, не задумываясь о вычислительных ресурсах или инфраструктуре. Бессерверная настройка моделей доступна как в режиме самостоятельного управления, так и через запрос к ИИ-агенту. AWS также представила функцию Reinforcement Fine Tuning в Bedrock, которая позволяет разработчикам выбирать предустановленный рабочий процесс или систему вознаграждений, и Bedrock будет автоматически выполнять процесс настройки от начала до конца.

Энди Джесси делится цифрами

Генеральный директор Amazon Энди Джесси поделился в социальной сети X сообщениями генерального директора AWS Мэтта Гармана. Основной тезис: текущее поколение его ИИ-чипа Trainium2, конкурента Nvidia, уже приносит значительную прибыль. Его комментарии были приурочены к анонсу чипа следующего поколения, Trainium3, и призваны спрогнозировать многообещающее будущее доходов от этого продукта.

Скидки на базы данных

Среди десятков анонсов нашлось то, что уже вызвало одобрение: скидки.

В частности, AWS объявила о запуске Database Savings Plans, которые помогают клиентам сократить расходы на базы данных до 35% при обязательстве использовать определенный объем (в $/час) в течение одного года. По заявлению компании, скидки будут автоматически применяться ежечасно к соответствующим расходам на поддерживаемые сервисы баз данных, а любой дополнительный объем сверх обязательства будет тарифицироваться по стандартным расценкам.

Кори Куинн, главный облачный экономист Duckbill, метко подытожил в своем блоге: «Шесть лет жалоб наконец принесли плоды».

Лучшая сделка — бесплатная? Amazon надеется

Есть ли шанс, что еще один инструмент для написания кода на базе ИИ покорит сердца основателей стартапов? Amazon надеется, что год бесплатных кредитов для их предложения Kiro станет ключом к успеху. Компания предоставит кредиты Kiro Pro+ квалифицированным стартапам, подавшим заявку до конца месяца. Однако eligibility имеют только стартапы на ранних стадиях в определенных странах.

ИИ-чип для обучения и совместимость с Nvidia

AWS представила новую версию своего ИИ-чипа для обучения под названием Trainium3, а также систему UltraServer, которая его использует. Главное: этот обновленный чип обладает впечатляющими характеристиками, включая обещание до 4-кратного увеличения производительности как для обучения, так и для инференса ИИ, при одновременном снижении энергопотребления на 40%. AWS также намекнула, что Trainium4 находится в разработке и будет совместим с чипами Nvidia.

Расширенные возможности AgentCore

AWS объявила о новых функциях в своей платформе для создания ИИ-агентов AgentCore. Одной из примечательных функций является Policy в AgentCore, которая упрощает разработчикам установку границ для ИИ-агентов. AWS также сообщила, что агенты теперь смогут вести журналы и запоминать информацию о своих пользователях. Кроме того, компания поможет клиентам оценивать агентов с помощью 13 готовых систем оценки.

Неутомимый ИИ-агент

AWS анонсировала три новых ИИ-агента (снова это слово) под названием «Frontier agents». Один из них, «Kiro autonomous agent», пишет код и разработан для изучения предпочтений команды, чтобы работать автономно часами или днями. Другой агент отвечает за процессы безопасности, такие как ревью кода, а третий выполняет DevOps-задачи, например, предотвращает инциденты при развертывании нового кода. Предварительные версии агентов уже доступны.

Новые модели и сервисы Nova

AWS выводит на рынок четыре новые ИИ-модели в семействе Nova AI. Три из них генерируют текст, а одна способна создавать текст и изображения. Компания также анонсировала новый сервис Nova Forge, который позволяет клиентам AWS Cloud получать доступ к предварительно обученным, дообученным или полностью обученным моделям, которые затем можно доработать, обучив на собственных проприетарных данных. Основной упор AWS делает на гибкость и кастомизацию.

Аргументы Lyft в пользу ИИ-агентов

Сервис такси Lyft стал одним из многих клиентов AWS, которые поделились на мероприятии своими историями успеха и свидетельствами влияния продуктов на их бизнес. Lyft использует модель Claude от Anthropic через Amazon Bedrock для создания ИИ-агента, который обрабатывает вопросы и проблемы водителей и пассажиров. Компания заявила, что этот ИИ-агент сократил среднее время решения проблем на 87%. Lyft также отметил 70% рост использования ИИ-агента водителями в этом году.

AI Factory для частных дата-центров

Amazon также анонсировала «AI Factories», которые позволяют крупным корпорациям и правительствам запускать ИИ-системы AWS в своих собственных дата-центрах. Система была разработана в партнерстве с Nvidia и включает технологии обеих компаний. Компании, использующие ее, могут оснастить ее GPU Nvidia или выбрать новейший собственный чип Amazon — Trainium3. Эта система является ответом Amazon на проблемы суверенитета данных, то есть необходимости правительств и многих компаний контролировать свои данные, не передавая их даже для использования ИИ.