文 | 明晰野望 洛蘇

當谷歌、Meta、英偉達都在積極推進AI布局時，亞馬遜也出招了。

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

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

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

01 昔日位面之子，淪為版本棄子？

在“后百模大戰(zhàn)”時期，頭部玩家的打法已然清晰：以一個強大的、具備持續(xù)進化能力的自研基礎(chǔ)大模型為“大腦”，以自家的云平臺為“軀干”提供算力與服務，再通過豐富的應用場景和開發(fā)者生態(tài)將AI能力注入“四肢百骸”，形成正向循環(huán)、自我強化的閉環(huán)。

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

在這個邏輯框架下審視亞馬遜，會發(fā)現(xiàn)其AI的掉隊并非一朝一夕，而是在“大腦”、“軀干”與“四肢”等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)都出現(xiàn)了不同程度的錯位。

當OpenAI的GPT-4重塑著人們對智能的認知、谷歌攜Gemini系列模型展示多模態(tài)的強大實力時，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，市場存在感較低。

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

要知道，大名鼎鼎的AWS曾憑借規(guī)模效應、穩(wěn)定性和成本優(yōu)勢，成為全球企業(yè)上云的首選。但在AI時代，算力的價值正在與模型的優(yōu)越性深度綁定。微軟通過將Azure與OpenAI的服務進行深度整合，為企業(yè)提供了“開箱即用”的頂尖AI能力，成功吸引了大量高價值的AI負載。

根據(jù)Synergy Research Group的報告，2025年微軟Azure在全球云市場的份額持續(xù)攀升，與AWS之間的差距正持續(xù)縮小。Azure增長的主要驅(qū)動力，正是AI服務的強勁需求。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。

面對競爭對手“算力+模型”一體化的凌厲攻勢，AWS的應對策略顯得有些力不從心。

它推出的Bedrock平臺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，而非擁有核心競爭力的“主機廠”。

當開發(fā)者和企業(yè)越來越傾向于選擇擁有最強“大腦”的生態(tài)時，AWS算力租賃優(yōu)勢也被稀釋。不僅利潤的增長開始放緩，其在AI創(chuàng)新者心中的“首選平臺”地位也逐漸動搖。

而在作為AI能力“四肢”的應用層，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)置的語音助手Alexa橫空出世，一舉開創(chuàng)了智能家居時代，成為人機交互領(lǐng)域當之無愧的先驅(qū)。

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

大模型能力掉隊、云業(yè)務腹地被侵蝕、C端應用創(chuàng)新乏力，三大關(guān)鍵指標集體亮起的紅燈，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。此刻看似激進的組織重組，實則是這頭商業(yè)巨獸在感知到生存危機后，一場遲到卻又必然的奮力撲救。

02 當經(jīng)驗慣性，成為創(chuàng)新牢籠

要理解亞馬遜為何會在AI賽道上陷入被動，就必須回溯其賴以成功的核心邏輯。

亞馬遜的商業(yè)帝國是圍繞類似“飛輪效應”的增長模型建立的：以客戶體驗為中心，提供更豐富的選品、更低的價格和更便捷的體驗，從而吸引更多客戶；更多的客戶帶來銷售的增長，吸引更多商家入駐、形成規(guī)模效應，隨后進一步降低成本，再將節(jié)省的成本返還給客戶，形成不斷加速旋轉(zhuǎn)的增長閉環(huán)。

這套成功學的核心正是“客戶至上”，在這個邏輯的指引下，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器芯片時，亞馬遜就敏銳地意識到要實現(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外銷售，而是服務于龐大的電商和AWS業(yè)務，擺脫對英偉達、英特爾等外部供應商的依賴，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在殘酷的云計算價格戰(zhàn)中始終保持領(lǐng)先，也為亞馬遜電商業(yè)務的低成本運營提供了堅實基礎(chǔ)。2023年財報顯示，AWS的營業(yè)利潤高達246億美元，自研芯片帶來的成本優(yōu)勢功不可沒。

然而，正是這種被過往成功反復驗證的經(jīng)驗，在面對生成式AI這樣的全新物種時，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，擁有數(shù)百萬活躍賣家和數(shù)億會員，積累了無可比擬的消費行為數(shù)據(jù)，這是將AI能力與C端場景結(jié)合的絕佳試驗場，但亞馬遜卻顯得步履蹣跚。

它不僅錯失了C端AI的破圈良機，更在電商主戰(zhàn)場被來自中國的Temu、Shein等新勢力以極致的低價策略拖入纏斗，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現(xiàn)有客戶需求的洞察和優(yōu)化，在細分場景做漸進式改良。

于是，亞馬遜AI團隊被散落在各個業(yè)務線，分別解決著“如何提升倉庫揀貨效率”、“如何優(yōu)化商品推薦精準度”等具體、細碎的商業(yè)問題，雖然在短期內(nèi)提升了局部效率，卻白白浪費了整合資源、集中力量攻堅AGI這類通用底層能力的黃金時期。

相比之下，阿里、騰訊等國內(nèi)大廠在面對新趨勢時，反而表現(xiàn)出更強的敏感度和行動力，甚至核心業(yè)務來為AI進化提供試錯和加速度。

比如阿里巴巴迅速將“通義千問”大模型融入釘釘、淘寶，實現(xiàn)“AI幫你讀財報”、“AI幫你寫文案”等實用功能，騰訊將“混元”大模型賦能廣告、游戲、會議等核心業(yè)務。反觀亞馬遜，遲遲未能推出一款引爆市場的AI原生應用。

過往的成功經(jīng)驗也固化了亞馬遜的組織行為模式，以芯片業(yè)務為例，“內(nèi)部消化、不對外銷售”的模式雖然在短期內(nèi)實現(xiàn)了降本目標，卻使其芯片產(chǎn)品失去了在廣闊市場中競爭和迭代的機會。它無需像英偉達那樣為了讓開發(fā)者使用其GPU，而嘔心瀝血地打造出CUDA這一強大的軟件生態(tài)。

缺乏外部市場的錘煉和開發(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”，無法成長為像GPU+CUDA那樣能夠定義行業(yè)標準、撬動整個產(chǎn)業(yè)的平臺。

“客戶至上”的強大慣性，讓亞馬遜過度執(zhí)著于解決客戶當下的、可見的痛點，從而系統(tǒng)性地忽視了那些需要長期、巨額投入且短期內(nèi)看不到商業(yè)回報的“非共識”領(lǐng)域。它擅長從1到N的優(yōu)化，卻在從0到1的開創(chuàng)上顯得猶豫不決。

這也是所有創(chuàng)新企業(yè)的魔咒：從激進派取得了資源積累后，必然會步入保守的守業(yè)階段。在AI的星辰大海面前，這種“小富即安”思維無疑是致命的。也許，只有通過一場刮骨療毒式的AI調(diào)整，加上對手的失誤，才能讓亞馬遜重返A(chǔ)I第一梯隊。

但那些強大且完成試錯的對手們，會輕易犯錯嗎？