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猫眼影戏记者 阿汤哥 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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一是向导重视 ，组织有方 。 举行全镇干部培训班是目今村级组织换届选举后举行的一项主要事情 ，是面临新时期、新形势和新要求作育高素质的农村下层干部的主要途径 。上级党委对此很是重视 ，县委专门召开会研究安排此项事情 ，县委县政府相关部分向导在百忙中抽出时间给同志们来做专题向导 。虽然 ，镇党委政府也十分重视这次培训事情 ，专门召开了党委扩大会 ，安排专人认真 ，落实专人授课 ，明确专人从事后勤包管事情 ，做到了早妄想、早安排、早落实 。在两天的培训中 ，组织严密 ，秩序井然 。
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