Amazon EC2 M9g 和 M9gd 通用型執行個體現已推出 Amazon Web Services（AWS）於2026年6月10日宣布，基於第五代自研Arm處理器 Graviton5 的 Amazon EC2 M9g 與 M9gd 通用型執行個體正式全面推出。這是 AWS 迄今最強大、最節能的自研 CPU，為通用型工作負載帶來最佳價格效能。 M9g 執行個體適合應用程式伺服器、微服務、遊戲、快取、容器等廣泛場景，特別能滿足代理式 AI（Agentic AI）即時推理、程式碼生成等高效能需求。M9gd 則額外提供本機 NVMe SSD 儲存，適用於媒體處理、批次作業、日誌分析及需高速暫存的應用。 相較上一代 Graviton4 的 M8g/M8gd，M9g/M9gd 運算效能最高提升 25%，資料庫效能提升 30%，Web 應用程式提升 35%，機器學習提升 35%。兩款執行個體皆建構於第六代 AWS Nitro System，並首度搭載 Nitro Isolation Engine，透過形式驗證技術提供數學保證的安全隔離，樹立雲端安全新標竿。 目前已在美國東部（北維吉尼亞、俄亥俄）、美國西部（奧勒岡）及歐洲（法蘭克福）區域開放使用，可透過 On-Demand、Spot、Savings Plans 等方式購買。

Amazon 员工正在刷 Token Amazon 内部出现了一个新词：tokenmaxxing，意思是刷 AI 用量数据。 起因是 Amazon 今年给开发者定了硬指标：每周超过 80% 的开发者必须使用 AI 工具，并且在内部排行榜上追踪每个人的 Token（AI 模型处理的数据单位）消耗量。公司说这些数据不会用于绩效考核，但员工不信。“经理们确实在看，”一位员工说，“追踪用量会制造扭曲的激励，有些人把它当竞赛。” 于是一些员工开始用公司最近大规模部署的内部工具 MeshClaw 来刷分。MeshClaw 可以创建 AI Agent 代替用户操作办公软件，比如发起代码部署、处理邮件、操作 Slack。员工让它跑一些本来不需要 AI 做的事，纯粹为了把 Token 消耗数字刷上去。 MeshClaw 的灵感来自今年 2 月走红的开源项目 OpenClaw，后者允许用户在自己电脑上本地运行 AI Agent。Amazon 内部有三十多人参与开发了这个工具，内部文档的描述颇为科幻：“它会在夜间做梦来整合白天学到的东西，开会时帮你盯着部署，你醒来之前就把邮件分好了优先级。” 不只 Amazon，Meta 员工也在干一样的事，在内部排行榜上刷 Token 用量。 这背后是整个硅谷大厂的共同焦虑：巨额 AI 投入需要看到回报。Amazon 今年资本开支预计 2000 亿美元，绝大部分砸向 AI 和数据中心。公司需要证明这些钱花得值，最直观的方式就是让员工用起来，于是就有了指标、排行榜、和随之而来的数据注水。 也有员工对 MeshClaw 本身的安全性表示担忧。一个能代替你操作各种办公系统的 AI Agent，一旦出错或执行了非预期操作，后果可能不小。“默认的安全设置让我害怕，”一位员工说，“我不会放任它自己去干活。” 【注：tokenmaxxing 这个词模仿了网络俚语 -maxxing（把某件事做到极致）的构词法，在这里特指刷 AI Token 用量。】 来源：

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在昨天Aster的AMA里，我开麦问了他们CEO @Leonard_Aster 之前推文中提出的这个问题，CEO也给了比较充分的回答，我相信这个问题是很多Aster的持有者都非常关注的，于是帮大家将其整理成了一个文字版方便回看，各位Aster的币东们可以自行评判，另外 @cz_binance 你如何看待这个问题和CEO的回答内容呢？