當(dāng)Experian Data Office的工程師團(tuán)隊(duì)面對(duì)七個(gè)遺留.NET應(yīng)用的現(xiàn)代化任務(wù)時(shí)，他們預(yù)估需要投入近千個(gè)工作日的時(shí)間與精力。然而，借助亞馬遜云科技新推出的Amazon Transform服務(wù)，Experian Data Office在轉(zhuǎn)換數(shù)十萬(wàn)行代碼的過(guò)程中，降低了大約40%的工作量，累計(jì)節(jié)省了約300個(gè)工程日。

這并非個(gè)例。自2025年5月全面上市以來(lái)，Amazon Transform已經(jīng)幫助全球企業(yè)累計(jì)節(jié)省超過(guò)100萬(wàn)小時(shí)人工，分析代碼量達(dá)18億行。在技術(shù)債務(wù)每年吞噬美國(guó)企業(yè)2.41萬(wàn)億美元的背景下，這一數(shù)據(jù)背后隱藏的，或許是一場(chǎng)企業(yè)現(xiàn)代化范式的根本性變革。

技術(shù)債務(wù)：被低估的創(chuàng)新“隱形稅”

日益膨脹的技術(shù)債務(wù)，早已不僅僅是開(kāi)發(fā)者的日常煩惱，而是演變成為制約企業(yè)創(chuàng)新的系統(tǒng)性瓶頸。來(lái)自Forrester的研究顯示，近20%的企業(yè)IT預(yù)算被用于管理技術(shù)債務(wù)，而非開(kāi)發(fā)新功能；《系統(tǒng)與軟件期刊》也指出，開(kāi)發(fā)者平均多達(dá)23%的工作時(shí)間，都消耗在了債務(wù)清理上。更嚴(yán)峻的是，這些數(shù)字同時(shí)還意味著機(jī)會(huì)成本的隱形流失——當(dāng)工程師們忙著修補(bǔ)二十年前的COBOL模塊，或是升級(jí)過(guò)期的Node.js運(yùn)行時(shí)，他們顯然無(wú)法同時(shí)投入生成式AI集成、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)架構(gòu)等前沿創(chuàng)新。

重復(fù)工作是現(xiàn)代化過(guò)程中的核心挑戰(zhàn)之一，同時(shí)也是技術(shù)債務(wù)累積的重要原因。每次版本升級(jí)、每次安全補(bǔ)丁、每次框架遷移，企業(yè)工程師團(tuán)隊(duì)都不得不重復(fù)相似的模式識(shí)別與代碼轉(zhuǎn)換工作。這種重復(fù)工作不僅消耗了大量的資源和時(shí)間，而且也在消磨團(tuán)隊(duì)的士氣和精力——沒(méi)人愿意花幾個(gè)月時(shí)間做機(jī)械性代碼遷移，并且也嚴(yán)重影響了團(tuán)隊(duì)將時(shí)間和精力投入創(chuàng)新活動(dòng)。

傳統(tǒng)現(xiàn)代化工具試圖通過(guò)自動(dòng)化腳本來(lái)緩解這一問(wèn)題，但是在面對(duì)異構(gòu)系統(tǒng)、隱性業(yè)務(wù)邏輯和跨層依賴時(shí)，往往會(huì)顯得力不從心。這也揭示了企業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的核心矛盾：技術(shù)債務(wù)的復(fù)雜性要求深度領(lǐng)域知識(shí)，而重復(fù)性工作又難以吸引頂尖人才持續(xù)投入。

從“工具”到“代理”：AI角色的根本轉(zhuǎn)變

Amazon Transform相較于傳統(tǒng)工具的突破，就在于它是首個(gè)用于大規(guī)模現(xiàn)代化改造的Agentic AI服務(wù)——這不僅是技術(shù)術(shù)語(yǔ)的更迭，更是人機(jī)協(xié)作模式的重構(gòu)。

傳統(tǒng)AI輔助工具如代碼補(bǔ)全插件，本質(zhì)是被動(dòng)響應(yīng)用戶指令；而Amazon Transform的專(zhuān)用代理（如負(fù)責(zé).NET現(xiàn)代化的Kiro）則具備目標(biāo)導(dǎo)向的自主性：它們能理解業(yè)務(wù)上下文、規(guī)劃多階段轉(zhuǎn)換路徑、在不確定時(shí)主動(dòng)詢問(wèn)開(kāi)發(fā)者，并從每次交互中持續(xù)學(xué)習(xí)。

這種能力源于亞馬遜云科技近二十年遷移經(jīng)驗(yàn)的沉淀。Amazon Transform的代理并非從零訓(xùn)練，而是基于數(shù)萬(wàn)次真實(shí)遷移項(xiàng)目中提取的模式庫(kù)構(gòu)建。譬如，BMW寶馬集團(tuán)使用Amazon Transform for Mainframe進(jìn)行主機(jī)現(xiàn)代化測(cè)試，將測(cè)試時(shí)間縮短了75%，同時(shí)將測(cè)試覆蓋率提升了60%，在加速遷移進(jìn)度的同時(shí)，還顯著降低了風(fēng)險(xiǎn)。

全棧視角：打破現(xiàn)代化的“孤島效應(yīng)”

技術(shù)債務(wù)的頑固性，常常源于其跨層蔓延特性。一個(gè)典型的Windows工作負(fù)載現(xiàn)代化項(xiàng)目，往往涉及.NET Framework應(yīng)用、WinForms/WPF界面、SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)、IIS部署配置等多層組件。對(duì)此，傳統(tǒng)方案往往傾向于分層處理：先遷移應(yīng)用代碼，再處理數(shù)據(jù)庫(kù)，最后調(diào)整部署流程。這種割裂式操作導(dǎo)致各層轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)不一，最終形成“半現(xiàn)代化”系統(tǒng)——雖然應(yīng)用層已經(jīng)云原生化，但是數(shù)據(jù)庫(kù)仍然依賴Windows認(rèn)證，部署流程仍需手動(dòng)干預(yù)。

針對(duì)這一痛點(diǎn)，Amazon Transform的“全棧Windows現(xiàn)代化”能力提供了解決之道。能夠?qū)⑷珬indows（包括.NET應(yīng)用、SQL Server、UI框架和部署層）遷移到開(kāi)源、云原生的解決方案，且整體的現(xiàn)代化效率最高可提升5倍。借助這些新能力，客戶能夠更快地將全棧Windows和SQL Server系統(tǒng)遷移至開(kāi)源替代方案，從而告別高昂的授權(quán)協(xié)議，并將運(yùn)營(yíng)成本最多降低70%。來(lái)自IDEMIA的案例也充分印證了Amazon Transform的價(jià)值：其應(yīng)用現(xiàn)代化速度提升4倍，將原本需數(shù)月的工作壓縮至數(shù)周，總擁有成本降低30%，并通過(guò).NET 8支持改善了安全態(tài)勢(shì)。

更加值得關(guān)注的是，這種全棧思維正在向其他領(lǐng)域擴(kuò)展。CSL 和 亞馬遜云科技 專(zhuān)業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)使用 Amazon Transform for VMware 實(shí)現(xiàn)了遷移波次規(guī)劃和服務(wù)器映射的自動(dòng)化。Amazon Transform for VMware 使用專(zhuān)用代理來(lái)分析和映射復(fù)雜的 VMware 環(huán)境，將網(wǎng)絡(luò)配置轉(zhuǎn)換為 亞馬遜云科技 內(nèi)置結(jié)構(gòu)，并幫助協(xié)調(diào)感知依賴關(guān)系的遷移波次，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)縫切換。借助 Amazon Transform 的Agent 功能，CSL 協(xié)調(diào)了分階段遷移方法，以確保系統(tǒng)就緒和業(yè)務(wù)連續(xù)性。Amazon Transform 代理記錄了本地服務(wù)器、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和依賴關(guān)系。CSL集團(tuán)借此將1072個(gè)應(yīng)用的初始波次規(guī)劃效率提升了10倍，并至少節(jié)省了10.5周的人工。

量身定制：讓每個(gè)企業(yè)擁有“專(zhuān)屬現(xiàn)代化引擎”

技術(shù)債務(wù)的多樣性，決定了“一刀切”方案的局限性。Air Canada面臨數(shù)千個(gè)Lambda函數(shù)的Node.js 16至20運(yùn)行時(shí)升級(jí)；Twitch需要將913個(gè)倉(cāng)庫(kù)的AWS SDK從V1遷移至V2（Go語(yǔ)言）……這些場(chǎng)景都有著“重復(fù)性”特征，但是具體技術(shù)棧與約束條件則各有不同。

Amazon Transform Custom的推出，標(biāo)志著現(xiàn)代化能力從“預(yù)置方案”向“可編程能力”的躍遷。企業(yè)可基于自身代碼庫(kù)、文檔和開(kāi)發(fā)者反饋，訓(xùn)練專(zhuān)屬轉(zhuǎn)換規(guī)則。Amazon Transform Custom支持客戶自定義轉(zhuǎn)換規(guī)則，合作伙伴也可以通過(guò)Composability Initiative注入行業(yè)知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域特定的現(xiàn)代化需求。

這樣做的效果可謂立竿見(jiàn)影：Air Canada在完成首批Lambda函數(shù)升級(jí)后，將Amazon Transform納入內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)工具鏈。平臺(tái)團(tuán)隊(duì)僅用短短數(shù)天即協(xié)調(diào)完成全量升級(jí)，項(xiàng)目時(shí)間與成本降低了80%，并達(dá)到了90%的轉(zhuǎn)換有效率。

主機(jī)現(xiàn)代化：從“十年工程”到“可控項(xiàng)目”

主機(jī)現(xiàn)代化長(zhǎng)期被視為企業(yè)IT的“第三軌”——必要卻充滿挑戰(zhàn)。其核心難點(diǎn)在于，數(shù)十年積累的COBOL代碼中可能隱含著從未完全文檔化的業(yè)務(wù)邏輯，而測(cè)試階段常常需要為此消耗超過(guò)50%的項(xiàng)目周期，且邊緣場(chǎng)景覆蓋難度較大。

Amazon Transform for Mainframe通過(guò)Agentic AI自動(dòng)化分析、業(yè)務(wù)邏輯提取、文檔生成、應(yīng)用分解、重構(gòu)、再構(gòu)想及測(cè)試等全流程環(huán)節(jié)，可以幫助企業(yè)將主機(jī)現(xiàn)代化項(xiàng)目周期從傳統(tǒng)數(shù)年大幅壓縮至數(shù)月。

得益于Amazon Transform for Mainframe的助力，豐田集團(tuán)使用Amazon Transform更新了支撐其大部分供應(yīng)鏈的已有40年歷史的大型機(jī)應(yīng)用程序。他們能夠在不到一天的時(shí)間內(nèi)生成數(shù)百個(gè)COBOL模塊的詳細(xì)文檔，包括上下文感知信息和角色驅(qū)動(dòng)的見(jiàn)解。

生態(tài)協(xié)同：行業(yè)知識(shí)的“可組合”未來(lái)

技術(shù)債務(wù)的終極形態(tài)，往往與行業(yè)特性深度耦合：金融系統(tǒng)的監(jiān)管合規(guī)邏輯、醫(yī)療系統(tǒng)的患者隱私流、制造系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制協(xié)議。通用AI難以理解和消化這些領(lǐng)域知識(shí)，而純?nèi)斯ぬ幚淼脑捰中枰冻鰳O其高昂的成本。

Amazon Transform的“可組合性轉(zhuǎn)型”（composable transformations.）為此提供了全新范式。Accenture、Pegasystems等合作伙伴可將行業(yè)知識(shí)庫(kù)、合規(guī)規(guī)則引擎、領(lǐng)域特定代理注入Amazon Transform工作流，形成“可組合轉(zhuǎn)換”。譬如，某醫(yī)療合作伙伴集成HIPAA規(guī)則庫(kù)后，Amazon Transform在遷移電子病歷系統(tǒng)時(shí)可自動(dòng)識(shí)別PHI（受保護(hù)健康信息）字段，確保加密與訪問(wèn)控制策略無(wú)縫遷移；金融合作伙伴則嵌入Basel III資本計(jì)算規(guī)則，使核心銀行系統(tǒng)現(xiàn)代化過(guò)程中自動(dòng)驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)模型一致性。

Amazon Transform的可組合性計(jì)劃，允許合作伙伴將行業(yè)知識(shí)封裝為可復(fù)用的轉(zhuǎn)換工作流。譬如，當(dāng)某合作伙伴為金融客戶開(kāi)發(fā)的合規(guī)性轉(zhuǎn)換規(guī)則經(jīng)抽象化后，后續(xù)同類(lèi)項(xiàng)目可基于該基礎(chǔ)進(jìn)行微調(diào)，從而降低重復(fù)開(kāi)發(fā)成本。這種模式有望推動(dòng)現(xiàn)代化從“項(xiàng)目制“向”產(chǎn)品化“演進(jìn)，使技術(shù)債務(wù)清理逐漸成為可預(yù)測(cè)、可度量的常規(guī)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

將技術(shù)債務(wù)從“成本黑洞”變?yōu)椤皠?chuàng)新引擎”

Amazon Transform的真正意義，或許不在于其節(jié)省的百萬(wàn)小時(shí)或數(shù)十億美元成本，而在于它重新定義了技術(shù)債務(wù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性。

過(guò)去，債務(wù)清理是線性成本活動(dòng)——清理100個(gè)應(yīng)用需10倍于10個(gè)應(yīng)用的資源；現(xiàn)在，借助可復(fù)用的代理與持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，邊際成本急劇下降，現(xiàn)代化進(jìn)入規(guī)模經(jīng)濟(jì)區(qū)間。

當(dāng)Twitch預(yù)計(jì)通過(guò)Amazon Transform能夠在913個(gè)倉(cāng)庫(kù)遷移中節(jié)省11年的手動(dòng)開(kāi)發(fā)工時(shí)，當(dāng)Signaturit Group將八個(gè)月的遷移時(shí)間大幅壓縮至數(shù)天時(shí)，我們看到的不僅是工作效率的極致提升，更是創(chuàng)新資源的重新配置——被解放的工程師和開(kāi)發(fā)者們可以不再受困于繁瑣的技術(shù)債務(wù)清理，而是可以將更多的時(shí)間和精力投入大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)分析平臺(tái)構(gòu)建等更具價(jià)值的創(chuàng)造活動(dòng)。

技術(shù)債務(wù)依舊不會(huì)消失，因?yàn)橹灰浖掷m(xù)演進(jìn)，債務(wù)就會(huì)以新形態(tài)再生。但是作為首個(gè)用于企業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的Agentic AI服務(wù)，Amazon Transform已經(jīng)為我們開(kāi)辟了一條嶄新的道路：通過(guò)將重復(fù)性現(xiàn)代化工作產(chǎn)品化、智能化、規(guī)?；?，企業(yè)可以將技術(shù)債務(wù)從“成本黑洞”變?yōu)椤皠?chuàng)新引擎”。在云原生與AI原生融合的新周期，這或許正是企業(yè)穿越技術(shù)周期、保持敏捷創(chuàng)新的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。