"Agentic AI（智能体人工智能）爆发拐点已然来临。这背后，是模型能力的不断提升和 Agentic 工程体系的日益成熟。" 日前，在亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松如此表示。

储瑞松称，一方面，模型能力在你追我赶、交替领先中持续突破，从推理能力、代码生成到多模态理解，模型的智力水平不断跨越新的门槛。另一方面，基于模型能力的 Agentic 工程体系正在快速成熟。

上述峰会后，亚马逊云科技全球数据库服务副总裁 Ganapathy（G2）Krishnamoorthy（以下简称 G2）围绕 AI（人工智能）规模化落地、智能体平台、AI 原生数据库、中外云厂商竞争等行业核心议题接受了包括《每日经济新闻》记者在内的媒体记者采访。

他认为，当前，AI 产业已告别模型参数竞赛，企业落地瓶颈转向组织变革与数据打通，数据底座成为云厂商竞争核心。

全员押注智能体管理赛道

随着 Agentic AI 概念逐渐落地，国内赛道竞争显著加剧。阿里、腾讯、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。

《每日经济新闻》记者注意到，各家企业纷纷推出专属智能体管控平台，本土厂商主流打法高度趋同，以自研模型绑定、封闭生态锁客为核心，依托深度本土化适配、阶梯式低价策略，快速抢占政企、中小客户市场，靠场景与价格形成贴身竞争。

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。

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。

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 如是说。

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 告诉记者，海外企业 AI 转型，普遍采用自上而下的顶层设计模式，企业管理层更侧重长期布局，核心目标是依托 AI 完成组织架构重塑与业务流程重构，注重长期价值沉淀。

数据库迎来全方位重构

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。

《每日经济新闻》记者注意到，相较于传统业务，智能体对数据底座的需求发生了本质性变化。智能体需要长期存储海量对话记忆、高频批量检索向量数据、常态化调用大模型完成库内推理，同时还要应对千万级弹性并发压力，以及严苛的数据权限隔离、安全合规要求，传统数据库架构已难以适配全新 AI 业务场景。

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。

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 年是智能体规模化商用元年，智能体管理平台、AI 原生数据库将成为云厂商的必争赛道。

《每日经济新闻》记者注意到，兼顾存量系统改造、AI 原生技术创新的混合式落地方案，凭借低成本、低门槛、高适配的优势，正在成为大多数企业 AI 规模化转型的主流选择。而能否帮助企业高效、低成本、低风险完成 AI 规模化落地，将直接决定各大云厂商下一阶段的市场份额与行业话语权。