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郭小凌
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猫眼影戏记者 李云丽 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
文 | 明晰野望
当谷歌、Meta、英伟达都在起劲推进AI结构时 ，亚马逊也出招了 。
12月17日 ，亚马逊CEO安迪·贾西亲自宣布 ，旗下认真大语言模子的AGI团队、自研芯片的Annapurna Labs ，以致前沿的量子盘算团队将举行创立性“缝合” ，转变为直属于他的全新“AGI组织” 。而公司AGI部分原认真人将于明年去职 。
2025年以来亚马逊的日子着试捣好过 ，股价的年度涨幅凑不出一个涨停板 。也就是说 ，在AI疯涨的大配景下 ，投资者压根没把亚马逊算在“AI阵营”里 。一系列雷霆手段与其说是亚马逊在AI棋局上的自动出击 ，不如说是一次紧迫的“战略调解” 。
显着手握AWS、自研芯片和全球电商平台等王牌 ，亚马逊为何会将一手天胡好牌打得云云被动？
昔日位面之子 ，沦为版本弃子？
在“后百模大战”时期 ，头部玩家的打法已然清晰：以一个强盛的、具备一连进化能力的自研基础大模子为“大脑” ，以自家的云平台为“躯干”提供算力与效劳 ，再通过富厚的应用场景和开发者生态将AI能力注入“四肢百骸” ，形成正向循环、自我强化的闭环 。
OpenAI以GPT系列模子为焦点 ，通过与微软Azure的深度绑定 ，构建了强盛的“模子+云”双引擎；字节跳动则依托豆包大模子迅速赋能抖音、剪映等亿级用户产品 ，实现手艺与场景的快速融合 。
在这个逻辑框架下审阅亚马逊 ，会发明其AI的落伍并非一朝一夕 ，而是在“大脑”、“躯干”与“四肢”等多个要害环节都泛起了差别水平的错位 。
当OpenAI的GPT-4重塑着人们对智能的认知、谷歌携Gemini系列模子展示多模态的强盛实力时 ，亚马逊推出的Nova系列模子在手艺圈和公众视野中却显得声量微弱 。
凭证Omdia宣布的最新数据 ，阻止2025年10月 ，OpenAI与谷歌的模子日均Tokens挪用量占比划分为31％和19％ ，而亚马逊的Nova模子则被归入“其他”种别 ，市场保存感较低 。
为了扭转颓势 ，亚马逊内部启动了代号为奥林匹斯的神秘武器项目 ，据称其参数规模将远超现有模子 。然而时至今日 ，该模子仍笼罩在神秘的面纱之下 。作为亚马逊利润奶牛和AI战略“躯干”的AWS云营业 ，同样面临要地被侵蚀的严肃挑战 。
要知道 ，台甫鼎鼎的AWS曾依附规模效应、稳固性和本钱优势 ，成为全球企业上云的首选 。但在AI时代 ，算力的价值正在与模子的优越性深度绑定 。微软通过将Azure与OpenAI的效劳举行深度整合 ，为企业提供了“开箱即用”的顶尖AI能力 ，乐成吸引了大宗高价值的AI负载 。
凭证Synergy Research Group的报告 ，2025年微软Azure在全球云市场的份额一连攀升 ，与AWS之间的差别正一连缩小 。Azure增添的主要驱动力 ，正是AI效劳的强劲需求 。同样 ，谷歌云也依附其与Gemini模子的原生集成 ，在AI原生企业中获得了极高的青睐 。
面临竞争敌手“算力+模子”一体化的凌厉攻势 ，AWS的应对战略显得有些力有未逮 。
它推出的Bedrock平台外貌上看像是重大的“模子超市” ，集成了包括Anthropic的Claude、Cohere以及自家Nova在内的多种模子 。但这种战略也使其在定位上更像渠道商 ，而非拥有焦点竞争力的“主机厂” 。
当开发者和企业越来越倾向于选择拥有最强“大脑”的生态时 ，AWS算力租赁优势也被稀释 。不但利润的增添最先放缓 ，其在AI立异者心中的“首选平台”职位也逐渐摇动 。
而在作为AI能力“四肢”的应用层 ，亚马逊的体现更是令人扼腕 。
2014年亚马逊首次宣布Echo智能音箱 ，其内置的语音助手Alexa横空出生 ，一举开创了智能家居时代 ，成为人机交互领域当之无愧的先驱 。
然而十年已往 ，昔时的屠龙少年似乎遗忘了怎样挥剑 。现在的Alexa ，绝大大都时间仍被困在“查天气、定闹钟、播放音乐”的初级工具性逆境中 ，商业化远景并不明晰 。据内部新闻透露 ，认真Alexa和硬件的装备与效劳部分也长年处于巨额亏损状态 。
大模子能力落伍、云营业要地被侵蚀、C端应用立异乏力 ，三大概害指标整体亮起的红灯 ，清晰地批注亚马逊的AI逆境已非局部战术失误 ，而是较为深刻的系统性； 。现在看似激进的组织重组 ，实则是这头商业巨兽在感知到生涯； ，一场迟到却又必定的奋力扑救 。
当履历惯性 ，成为立异牢笼
要明确亚马逊为何会在AI赛道上陷入被动 ，就必需回溯其赖以乐成的焦点逻辑 。
亚马逊的商业帝国是围绕类似“飞轮效应”的增添模子建设的：以客户体验为中心 ，提供更富厚的选品、更低的价钱和更便捷的体验 ，从而吸引更多客户；更多的客户带来销售的增添 ，吸引更多商家入驻、形陋习模效应 ，随后进一步降低本钱 ，再将节约的本钱返还给客户 ，形成一直加速旋转的增添闭环 。
这套乐成学的焦点正是“客户至上” ，在这个逻辑的指引下 ，亚马逊结构自研芯片的决议堪称规范 。
早在十多年前大大都公司还在知足于使用英特尔的效劳器芯片时 ，亚马逊就敏锐地意识到要实现本钱控制就必需掌握焦点硬件 。其自研芯片的初志并非为了对外销售 ，而是效劳于重大的电商和AWS营业 ，挣脱对英伟达、英特尔等外部供应商的依赖 ，将本钱牢牢控制在自己手中 。
这一战略取得了重大乐成 ，资助AWS在残酷的云盘算价钱战中始终坚持领先 ，也为亚马逊电商营业的低本钱运营提供了坚实基础 。2023年财报显示 ，AWS的营业利润高达246亿美元 ，自研芯片带来的本钱优势功不可没 。
然而 ，正是这种被过往乐成重复验证的履历 ，在面临天生式AI这样的全新物种时 ，却展现出了其僵化和局限的一面 。
亚马逊手握全球最大的电商平台 ，拥有数百万活跃卖家和数亿会员 ，积累了无可相比的消耗行为数据 ，这是将AI能力与C端场景连系的绝佳试验场 ，但亚马逊却显得步履蹒跚 。
它不但错失了C端AI的破圈良机 ，更在电商主战场被来自中国的Temu、Shein等新势力以极致的低价战略拖入缠斗 ，疏散了战略精神 。
这背后的深层缘故原由 ，在于亚马逊的许多资源 ，都倾向于去打造“一匹更快的马”、其立异模式高度依赖于对现有客户需求的洞察和优化 ，在细分场景做渐进式改良 。
于是 ，亚马逊AI团队被散落在各个营业线 ，划分解决着“怎样提升客栈拣货效率”、“怎样优化商品推荐精准度”等详细、细碎的商业问题 ，虽然在短期内提升下场部效率 ，却白白铺张了整合资源、集中实力攻坚AGI这类通用底层能力的黄金时期 。
相比之下 ，阿里、腾讯等海内大厂在面临新趋势时 ，反而体现出更强的敏感度和行动力 ，甚至焦点营业来为AI进化提供试错和加速率 。
好比阿里巴巴迅速将“通义千问”大模子融入钉钉、淘宝 ，实现“AI帮你读财报”、“AI帮你写文案”等适用功效 ，腾讯将“混元”大模子赋能广告、游戏、聚会等焦点营业 。反观亚马逊 ，迟迟未能推出一款引爆市场的AI原生应用 。
过往的乐成履历也固化了亚马逊的组织行为模式 ，以芯片营业为例 ，“内部消化、差池外销售”的模式虽然在短期内实现了降本目的 ，却使其芯片产品失去了在辽阔市场中竞争和迭代的时机 。它无需像英伟达那样为了闪开发者使用其GPU ，而呕心沥血地打造出CUDA这一强盛的软件生态 。
缺乏外部市场的磨炼和开发者生态的滋养 ，亚马逊的芯片虽然性能优异 ，却始终只是“内部特供品” ，无法生长为像GPU+CUDA那样能够界说行业标准、撬动整个工业的平台 。
“客户至上”的强盛惯性 ，让亚马逊太过执着于解决客户当下的、可见的痛点 ，从而系统性地忽视了那些需要恒久、巨额投入且短期内看不到商业回报的“非共识”领域 。它善于从1到N的优化 ，却在从0到1的开创上显得犹豫不决 。
这也是所有立异企业的魔咒：从激进派取得了资源积累后 ，必定会步入守旧的守业阶段 。在AI的星辰大海眼前 ，这种“小富即安”头脑无疑是致命的 。也许 ，只有通过一场刮骨疗毒式的AI调解 ，加上敌手的失误 ，才华让亚马逊重返AI第一梯队 。
但那些强盛且完成试错的敌手们 ，会容易出错吗？
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