文 | 明晰野望

當(dāng)谷歌、Meta、英偉達(dá)都在積極推進(jìn)AI布局時(shí)，亞馬遜也出招了。

12月17日，亞馬遜CEO安迪·賈西親自宣布，旗下負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型的AGI團(tuán)隊(duì)、自研芯片的Annapurna Labs，乃至前沿的量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)將進(jìn)行創(chuàng)造性“縫合”，轉(zhuǎn)變?yōu)橹睂儆谒娜隆癆GI組織”。而公司AGI部門原負(fù)責(zé)人將于明年離職。

2025年以來(lái)亞馬遜的日子著實(shí)不好過(guò)，股價(jià)的年度漲幅湊不出一個(gè)漲停板。也就是說(shuō)，在AI瘋漲的大背景下，投資者壓根沒(méi)把亞馬遜算在“AI陣營(yíng)”里。一系列雷霆手段與其說(shuō)是亞馬遜在AI棋局上的主動(dòng)出擊，不如說(shuō)是一次緊迫的“戰(zhàn)略補(bǔ)救”。

明明手握AWS、自研芯片和全球電商平臺(tái)等王牌，亞馬遜為何會(huì)將一手天胡好牌打得如此被動(dòng)？

昔日位面之子，淪為版本棄子？

在“后百模大戰(zhàn)”時(shí)期，頭部玩家的打法已然清晰：以一個(gè)強(qiáng)大的、具備持續(xù)進(jìn)化能力的自研基礎(chǔ)大模型為“大腦”，以自家的云平臺(tái)為“軀干”提供算力與服務(wù)，再通過(guò)豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和開(kāi)發(fā)者生態(tài)將AI能力注入“四肢百骸”，形成正向循環(huán)、自我強(qiáng)化的閉環(huán)。

OpenAI以GPT系列模型為核心，通過(guò)與微軟Azure的深度綁定，構(gòu)建了強(qiáng)大的“模型+云”雙引擎；字節(jié)跳動(dòng)則依托豆包大模型迅速賦能抖音、剪映等億級(jí)用戶產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與場(chǎng)景的快速融合。

在這個(gè)邏輯框架下審視亞馬遜，會(huì)發(fā)現(xiàn)其AI的掉隊(duì)并非一朝一夕，而是在“大腦”、“軀干”與“四肢”等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)都出現(xiàn)了不同程度的錯(cuò)位。

當(dāng)OpenAI的GPT-4重塑著人們對(duì)智能的認(rèn)知、谷歌攜Gemini系列模型展示多模態(tài)的強(qiáng)大實(shí)力時(shí)，亞馬遜推出的Nova系列模型在技術(shù)圈和公眾視野中卻顯得聲量微弱。

根據(jù)Omdia發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，截至2025年10月，OpenAI與谷歌的模型日均Tokens調(diào)用量占比分別為31％和19％，而亞馬遜的Nova模型則被歸入“其他”類別，市場(chǎng)存在感較低。

為了扭轉(zhuǎn)頹勢(shì)，亞馬遜內(nèi)部啟動(dòng)了代號(hào)為奧林匹斯的秘密武器項(xiàng)目，據(jù)稱其參數(shù)規(guī)模將遠(yuǎn)超現(xiàn)有模型。然而時(shí)至今日，該模型仍籠罩在神秘的面紗之下。作為亞馬遜利潤(rùn)奶牛和AI戰(zhàn)略“軀干”的AWS云業(yè)務(wù)，同樣面臨腹地被侵蝕的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

要知道，大名鼎鼎的AWS曾憑借規(guī)模效應(yīng)、穩(wěn)定性和成本優(yōu)勢(shì)，成為全球企業(yè)上云的首選。但在AI時(shí)代，算力的價(jià)值正在與模型的優(yōu)越性深度綁定。微軟通過(guò)將Azure與OpenAI的服務(wù)進(jìn)行深度整合，為企業(yè)提供了“開(kāi)箱即用”的頂尖AI能力，成功吸引了大量高價(jià)值的AI負(fù)載。

根據(jù)Synergy Research Group的報(bào)告，2025年微軟Azure在全球云市場(chǎng)的份額持續(xù)攀升，與AWS之間的差距正持續(xù)縮小。Azure增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力，正是AI服務(wù)的強(qiáng)勁需求。同樣，谷歌云也憑借其與Gemini模型的原生集成，在AI原生企業(yè)中獲得了極高的青睞。

面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手“算力+模型”一體化的凌厲攻勢(shì)，AWS的應(yīng)對(duì)策略顯得有些力不從心。

它推出的Bedrock平臺(tái)表面上看像是巨大的“模型超市”，集成了包括Anthropic的Claude、Cohere以及自家Nova在內(nèi)的多種模型。但這種策略也使其在定位上更像渠道商，而非擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力的“主機(jī)廠”。

當(dāng)開(kāi)發(fā)者和企業(yè)越來(lái)越傾向于選擇擁有最強(qiáng)“大腦”的生態(tài)時(shí)，AWS算力租賃優(yōu)勢(shì)也被稀釋。不僅利潤(rùn)的增長(zhǎng)開(kāi)始放緩，其在AI創(chuàng)新者心中的“首選平臺(tái)”地位也逐漸動(dòng)搖。

而在作為AI能力“四肢”的應(yīng)用層，亞馬遜的表現(xiàn)更是令人扼腕。

2014年亞馬遜首次發(fā)布Echo智能音箱，其內(nèi)置的語(yǔ)音助手Alexa橫空出世，一舉開(kāi)創(chuàng)了智能家居時(shí)代，成為人機(jī)交互領(lǐng)域當(dāng)之無(wú)愧的先驅(qū)。

然而十年過(guò)去，當(dāng)年的屠龍少年似乎忘記了如何揮劍。如今的Alexa，絕大多數(shù)時(shí)候仍被困在“查天氣、定鬧鐘、播放音樂(lè)”的初級(jí)工具性困境中，商業(yè)化前景并不明晰。據(jù)內(nèi)部消息透露，負(fù)責(zé)Alexa和硬件的設(shè)備與服務(wù)部門也長(zhǎng)年處于巨額虧損狀態(tài)。

大模型能力掉隊(duì)、云業(yè)務(wù)腹地被侵蝕、C端應(yīng)用創(chuàng)新乏力，三大關(guān)鍵指標(biāo)集體亮起的紅燈，清晰地表明亞馬遜的AI困境已非局部戰(zhàn)術(shù)失誤，而是較為深刻的系統(tǒng)性危機(jī)。此刻看似激進(jìn)的組織重組，實(shí)則是這頭商業(yè)巨獸在感知到生存危機(jī)后，一場(chǎng)遲到卻又必然的奮力撲救。

當(dāng)經(jīng)驗(yàn)慣性，成為創(chuàng)新牢籠

要理解亞馬遜為何會(huì)在AI賽道上陷入被動(dòng)，就必須回溯其賴以成功的核心邏輯。

亞馬遜的商業(yè)帝國(guó)是圍繞類似“飛輪效應(yīng)”的增長(zhǎng)模型建立的：以客戶體驗(yàn)為中心，提供更豐富的選品、更低的價(jià)格和更便捷的體驗(yàn)，從而吸引更多客戶；更多的客戶帶來(lái)銷售的增長(zhǎng)，吸引更多商家入駐、形成規(guī)模效應(yīng)，隨后進(jìn)一步降低成本，再將節(jié)省的成本返還給客戶，形成不斷加速旋轉(zhuǎn)的增長(zhǎng)閉環(huán)。

這套成功學(xué)的核心正是“客戶至上”，在這個(gè)邏輯的指引下，亞馬遜布局自研芯片的決策堪稱典范。

早在十多年前大多數(shù)公司還在滿足于使用英特爾的服務(wù)器芯片時(shí)，亞馬遜就敏銳地意識(shí)到要實(shí)現(xiàn)成本控制就必須掌握核心硬件。其自研芯片的初衷并非為了對(duì)外銷售，而是服務(wù)于龐大的電商和AWS業(yè)務(wù)，擺脫對(duì)英偉達(dá)、英特爾等外部供應(yīng)商的依賴，將成本牢牢控制在自己手中。

這一策略取得了巨大成功，幫助AWS在殘酷的云計(jì)算價(jià)格戰(zhàn)中始終保持領(lǐng)先，也為亞馬遜電商業(yè)務(wù)的低成本運(yùn)營(yíng)提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。2023年財(cái)報(bào)顯示，AWS的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)高達(dá)246億美元，自研芯片帶來(lái)的成本優(yōu)勢(shì)功不可沒(méi)。

然而，正是這種被過(guò)往成功反復(fù)驗(yàn)證的經(jīng)驗(yàn)，在面對(duì)生成式AI這樣的全新物種時(shí)，卻顯現(xiàn)出了其僵化和局限的一面。

亞馬遜手握全球最大的電商平臺(tái)，擁有數(shù)百萬(wàn)活躍賣家和數(shù)億會(huì)員，積累了無(wú)可比擬的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，這是將AI能力與C端場(chǎng)景結(jié)合的絕佳試驗(yàn)場(chǎng)，但亞馬遜卻顯得步履蹣跚。

它不僅錯(cuò)失了C端AI的破圈良機(jī)，更在電商主戰(zhàn)場(chǎng)被來(lái)自中國(guó)的Temu、Shein等新勢(shì)力以極致的低價(jià)策略拖入纏斗，分散了戰(zhàn)略精力。

這背后的深層原因，在于亞馬遜的很多資源，都傾向于去打造“一匹更快的馬”、其創(chuàng)新模式高度依賴于對(duì)現(xiàn)有客戶需求的洞察和優(yōu)化，在細(xì)分場(chǎng)景做漸進(jìn)式改良。

于是，亞馬遜AI團(tuán)隊(duì)被散落在各個(gè)業(yè)務(wù)線，分別解決著“如何提升倉(cāng)庫(kù)揀貨效率”、“如何優(yōu)化商品推薦精準(zhǔn)度”等具體、細(xì)碎的商業(yè)問(wèn)題，雖然在短期內(nèi)提升了局部效率，卻白白浪費(fèi)了整合資源、集中力量攻堅(jiān)AGI這類通用底層能力的黃金時(shí)期。

相比之下，阿里、騰訊等國(guó)內(nèi)大廠在面對(duì)新趨勢(shì)時(shí)，反而表現(xiàn)出更強(qiáng)的敏感度和行動(dòng)力，甚至核心業(yè)務(wù)來(lái)為AI進(jìn)化提供試錯(cuò)和加速度。

比如阿里巴巴迅速將“通義千問(wèn)”大模型融入釘釘、淘寶，實(shí)現(xiàn)“AI幫你讀財(cái)報(bào)”、“AI幫你寫文案”等實(shí)用功能，騰訊將“混元”大模型賦能廣告、游戲、會(huì)議等核心業(yè)務(wù)。反觀亞馬遜，遲遲未能推出一款引爆市場(chǎng)的AI原生應(yīng)用。

過(guò)往的成功經(jīng)驗(yàn)也固化了亞馬遜的組織行為模式，以芯片業(yè)務(wù)為例，“內(nèi)部消化、不對(duì)外銷售”的模式雖然在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)了降本目標(biāo)，卻使其芯片產(chǎn)品失去了在廣闊市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)和迭代的機(jī)會(huì)。它無(wú)需像英偉達(dá)那樣為了讓開(kāi)發(fā)者使用其GPU，而嘔心瀝血地打造出CUDA這一強(qiáng)大的軟件生態(tài)。

缺乏外部市場(chǎng)的錘煉和開(kāi)發(fā)者生態(tài)的滋養(yǎng)，亞馬遜的芯片雖然性能優(yōu)秀，卻始終只是“內(nèi)部特供品”，無(wú)法成長(zhǎng)為像GPU+CUDA那樣能夠定義行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、撬動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的平臺(tái)。

“客戶至上”的強(qiáng)大慣性，讓亞馬遜過(guò)度執(zhí)著于解決客戶當(dāng)下的、可見(jiàn)的痛點(diǎn)，從而系統(tǒng)性地忽視了那些需要長(zhǎng)期、巨額投入且短期內(nèi)看不到商業(yè)回報(bào)的“非共識(shí)”領(lǐng)域。它擅長(zhǎng)從1到N的優(yōu)化，卻在從0到1的開(kāi)創(chuàng)上顯得猶豫不決。

這也是所有創(chuàng)新企業(yè)的魔咒：從激進(jìn)派取得了資源積累后，必然會(huì)步入保守的守業(yè)階段。在AI的星辰大海面前，這種“小富即安”思維無(wú)疑是致命的。也許，只有通過(guò)一場(chǎng)刮骨療毒式的AI調(diào)整，加上對(duì)手的失誤，才能讓亞馬遜重返A(chǔ)I第一梯隊(duì)。

但那些強(qiáng)大且完成試錯(cuò)的對(duì)手們，會(huì)輕易犯錯(cuò)嗎？