亚马逊云科技首席执行官马特·加曼在AWS re:Invent 2025大会上宣布推出Nova Forge服务，该服务允许企业将自有专有数据与亚马逊的前沿AI能力相结合，训练定制化AI模型。加曼指出，企业客户迫切需要'能够真正理解我的数据'的AI模型，只有当正确的模型与企业自有数据深度结合，AI价值才能被真正释放。
在AWS re:Invent 2025大会上，亚马逊云科技首席执行官马特·加曼明确表示，企业客户正在寻求能够利用自身数据训练的AI模型，而非通用型解决方案。加曼指出：‘AI正在重塑每一个行业，但很多企业没有看到相应的回报，这是因为AI的真正价值还没有被释放。’
针对这一痛点，亚马逊推出了Nova Forge服务，这是一项用于训练和构建定制前沿AI模型的创新平台。据theCUBE Research首席分析师戴夫·韦兰特介绍，‘这是第一个提供训练数据的美国公司服务’，企业能够将专有数据与Nova的前沿能力相结合，‘可能会改变游戏规则’。[1]
加曼在主题演讲中强调，‘如今他看到Agent的出现让企业的投资开始看到成果。未来每个企业都将会有很多Agent，处理更多的事情，每个企业都可以从AI中得到更多价值’，这标志着亚马逊AI战略从通用模型向企业定制化的重要转变。
亚马逊云科技的Nova Forge引入了’开放式训练模型’理念，彻底改变了传统AI训练范式。企业不再需要从零开始训练大型模型，而是可以从一个已完成80%预训练的Amazon Nova 2 Lite检查点开始，将自有数据与亚马逊云科技的数据集融合，并按照预置配方完成剩余的训练流程。
这种创新方法使企业能够高效地创建既融入了企业独有的领域知识，又保留了大模型推理等底层能力的专属AI模型。例如，一家企业可以利用其掌握的数百GB数据、数十亿token，涵盖过往设计、故障模式、评审记录等核心数据，快速构建符合自身业务需求的AI系统。
Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲评价道：‘AWS一方面相对谨慎投入自研模型Nova系列，定位于高性能、低成本，覆盖推理、对话、代码生成、语音交互等场景，强调多模型组合；另一方面战略投入开放生态，不断引入包括中国厂商提供的模型在内的第三方模型，同时借助Amazon Nova Forge帮助企业加速模型调优。’
Nova Forge服务的核心在于其独特的训练流程设计，使企业能够在训练的每一个阶段将自有数据注入模型。这一过程包括：
同时，亚马逊还发布了预览版Amazon Nova 2 Omni，这是业内首个支持文本、图像、视频、音频输入，并支持文本与图像输出的推理模型，为企业提供了更全面的多模态AI能力基础。
在基础设施层面，亚马逊云科技已部署了100万颗Trainium芯片，Trainium业务规模达数十亿美元，并正在研发Trainium 4，预计FP4计算性能提升6倍，内存带宽提高4倍，高带宽内存容量提高2倍，为大规模模型训练提供强大支持。
亚马逊的Nova Forge服务直击企业AI应用的核心痛点——如何让AI真正理解企业特定业务场景和数据。韦兰特指出：‘企业想要开放权重模型，他们希望能够定制这些模型。据我所知，这是第一个提供训练数据的服务。’[1]
这一战略转变将使企业能够更有效地将AI技术融入核心业务流程。例如，亚马逊推出的自主智能体Kiro旨在消除代码开发人员使用的智能体系统中的摩擦，被韦兰特描述为’远超氛围编码’的创新。[1]
随着Salesforce的Agentforce 360平台在AWS上可用，客户可以轻松将数据与亚马逊的云集成，‘使用Salesforce开发来改善我们的Salesforce接口，甚至不需要进入Salesforce来完成’，这种智能体自动编码和Kiro的组合将’开启大规模生态系统集成’。[1]
分析师认为，亚马逊云科技正在试图重塑企业使用AI的方式，在模型、数据、算力和应用场景上形成完整的闭环，但要赢得企业心智，还需’加速相关云服务落地，简化传统业务系统集成的复杂度，进一步提升上下文工程能力和智能体与人工流程混合编排能力’。