छह इंजीनियर। सत्तर छ दिन। यही समय लगा AWS को Amazon Bedrock, अपनी प्रमुख AI सेवा के निष्कर्षण इंजन को पुनः बनाने में। मूल अनुमान के अनुसार 30 से 40 इंजीनियर 12 से 18 महीने काम करेंगे।
परिणाम एक नया आर्किटेक्चर है, जिसे मैंटल या प्रोजेक्ट मैंटल कहा जाता है, जिसे बेडरॉक पर एआई कार्यभार के विस्फोट के साथ उभरने वाली क्षमता और प्रदर्शन की बैलेंस समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
कैसे छह लोगों ने चालीस का काम किया
गुप्त घटक किरो, अमेज़न की एजेंटिक कोडिंग सेवा थी। यह टूल विनिर्देश, कोड, परीक्षण और डिप्लॉयमेंट उत्पन्न करता था, जिससे एक छोटी सी वरिष्ठ टीम को काफी अधिक उत्पादक बना दिया गया। AWS नेतृत्व ने उल्लेख किया है कि जब कुशल इंजीनियर नियंत्रित प्रवाहों के भीतर एजेंटिक AI टूल्स का उपयोग करते हैं, तो उत्पादकता में 10 से 20 गुना की वृद्धि होती है।
एंडी जैसी ने अपने 2025 के शेयरहोल्डर पत्र में मैंटल प्रोजेक्ट का उल्लेख किया, जिसे एमेज़ॉन द्वारा एआई अपनाने के मामले में अपनी बातों को अपनाने का सबूत माना गया।
AI-जनित कोड के भारी उपयोग के बावजूद, AWS नेतृत्व ने जोर देकर कहा है कि अनिवार्य मानव समीक्षा प्रक्रिया का एक अनिर्णयनीय हिस्सा बनी रहेगी। प्रत्येक AI द्वारा उत्पादित कोड की पंक्ति को डिप्लॉय करने से पहले मानव द्वारा जांचा जाता है।
क्यों बेडरॉक को पुनर्निर्माण की आवश्यकता थी
मैंटल का समय स्वेच्छा से नहीं चुना गया था। बेडरॉक ने 2026 की पहली तिमाही में पिछले सभी वर्षों के कुल मिलाकर से अधिक टोकन प्रोसेस किए। सेवा का उपयोग केवल मार्च 2026 में लगभग दोगुना हो गया।
मैंटल इंजन अब पुराने bedrock-runtime एंडपॉइंट से अलग, एक अलग bedrock-mantle सेवा एंडपॉइंट के माध्यम से संचालित होता है। AWS दस्तावेज़ीकरण दोनों के बीच क्वोटा के पृथक्करण की पुष्टि करता है, जिससे यह दर्शाता है कि नया आर्किटेक्चर पूरी तरह से लाइव है और उत्पादन ट्रैफ़िक को सेवा दे रहा है।
प्रतिस्पर्धी दृश्य
AWS ने AI बाजार के हिस्से के लिए एक अच्छी तरह से दस्तावेज़ित लड़ाई लड़ी है, विशेष रूप से माइक्रोसॉफ्ट एज़्यूर के खिलाफ, जिसे ओपनएआई के साथ अपने साझेदारी से बहुत बड़ा लाभ मिला है। गूगल क्लाउड ने भी अपने जेमिनी मॉडल और टीपीयू हार्डवेयर का उपयोग करके आक्रामकता दिखाई है।
मैंटल प्रोजेक्ट एआई-सहायता वाले विकास की एक विशिष्ट दृष्टिकोण की पुष्टि भी करता है: छोटी, अनुभवी टीमें जो एजेंटिक उपकरणों का उपयोग करती हैं और कठोर मानव निगरानी के साथ काम करती हैं।