日前，亚马逊云科技（AWS）CEO Matt Garman在CNBC专访中分享了企业上AI的五大关键要点。他指出，目前仅有10%到15%的工作负载迁移至云端，AI的潜力远未释放。企业应用AI时，常因权限、流程和成本问题导致上线卡壳。AWS发布的Bedrock Agent Core旨在帮助企业构建可落地、能复盘的智能Agent运行架构，让AI像正式员工一样干活、可回查、能交付结果。Garman强调，企业应先搭建安全、可验证且可追踪的Agent框架，而非急于选择模型。
在模型选择上，Garman认为没有单一模型能解决所有问题，企业应根据任务需求、预算和速度敏感度灵活搭配。例如，企业常将Claude和Nova组合使用，Claude负责复杂任务处理，Nova则执行高频、重复任务，降低成本。AWS还支持多种模型接入，包括GPT、『DeepSeek』等，提供“模型超市”供企业选择。Garman指出，企业应关注AI如何优化业务流程，而非仅停留在演示阶段。例如，AWS的Transform工具帮助Thomson Reuters将旧系统迁移到Linux，大幅缩短工期并降低成本。此外，AWS的Kiro编码助手能主动规划开发任务，提升团队协作效率。
Garman还提到，AI不会替代人，但会放大团队之间的差距。他强调，团队协作和共创氛围对技术创新至关重要，人应负责定方向、设目标，AI则作为效率工具辅助执行。AWS在人才招聘上注重好奇心、团队精神和客户思维，而非单纯的技术能力。在成本控制方面，AWS推出自研『芯片』Graviton和Tranium，以降低AI使用成本。Nova模型则以快速、低成本为特点，适合高频调用场景。Garman认为，企业应用AI的关键在于解决实际问题、优化流程、控制成本，而非单纯追求模型性能。
