出圈了！亚马逊要帮所有企业拥抱AI？一起看懂这个顶级阳谋！

本期要点：看懂趋势！亚马逊在做的这件事，其他巨头也将跟进！

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

今天，想先问个问题：如果你是一家AI初创企业，你会不会在巨头开放姿态的吸引下，走进他们的围墙？

亚马逊云科技CEO，Matt Garman

上周，科技圈最热门的事件莫过于亚马逊在拉斯维加斯的re:Invent大会，让亚马逊这个最近一直没什么存在感的科技巨头出了一次圈。

这次，亚马逊推出了自研芯片Trainium 3，并兼容英伟达生态。而且，它允许客户在自有数据中心内部署其AI工具，同时仍能访问亚马逊云服务。这为金融、医疗等受严格合规监管的行业，提供了一个可行的解决方案。

亚马逊还发布了自研模型Nova 2系列，号称性能堪比OpenAI的GPT-5.1和Anthropic的Claude 2.5 Sonnet等顶尖模型。

但更重要的是，亚马逊推出了Nova Forge“开放式训练”平台和企业级AgentCore开发框架，让企业可以打造定制化的模型，并快速部署AI Agent。亚马逊承诺，由此产生的模型知识产权归属于客户，且训练数据仅为客户专用。

在我们看来，明面上，亚马逊确实在着力解决企业的实际痛点，切实地赋能企业，帮助企业从API调用者变成AI应用的创造者。一旦各大科技巨头争相跟进，也就很有可能让AI应用的开发门槛进一步降低。

不过，同时，我们也要看到背后的另一条暗线，亚马逊正在进行更全面的垂直整合，力图构筑新的商业护城河。这宣告了云厂商要做模型、模型公司也要建云的大分流已经开启，巨头的跑马圈地阶段正在到来。

AI民主化

首先，不可否认的是，这次亚马逊展现了AI民主化的可能性。

亚马逊云科技的CEO在会上就表示，公司内部实践表明，AI Agent能让企业创新的效率出现指数级的增长。比如，借助其智能体Kiro，一个原本需30人工作18个月的项目，现在仅需6个人、用76天就能完成。

但是，在以前，部署AI Agent，享受降本增效的红利，是专属于亚马逊这样巨头的机会，普通企业很难参与。

其中的核心障碍在于，大部分企业并不会训练专有的模型，并将其和其他工具融合变成能执行任务的Agent。

过去，很多企业在搞的Agent，其实不过是所谓的RAG，即检索增强生成，也就是把文档处理后，用大模型去检索并生成答案。

这种方式虽然方便且便宜，却也只是在让大模型做高级搜索。特别是，如果你的数据量非常大、且业务逻辑复杂，AI并没办法挖掘出数据中隐藏的内在模式，会表现不佳。

因此，在更普遍的场景之中，建立专有模型才是更好的解决途径。

不过，之前的GPT等大模型也可以让企业通过微调的方式构建专属模型，但那是在模型训练好之后进行，可能会导致模型学了新知识，却丢失了通用能力。

亚马逊的Nova Forge就在试图解决这个问题，它允许企业在预训练阶段就注入专有数据，让数据参与到模型的构建中。这意味着模型不仅可以看到数据，更能理解数据背后的规律，也就让各个企业在一定程度上实现了我们常强调的“领域智能”。

例如，社交平台Reddit利用Nova Forge构建了内容审核模型，让AI也能理解一些小众社区里面的梗和黑话，甚至还能洞悉圈子文化，从而大幅降低了违规内容的误判率。而这是GPT或Claude等通用模型难以做到的。

而且，通过AgentCore框架，亚马逊让企业能更轻松地搭建AI Agent。

比如金融科技公司MaxQuant就表示，借助AgentCore，他们的智能系统能最快1周上线，而以往同样的任务至少需要花费数周时间。要知道，在投资领域，系统迭代的速度非常关键，可能将带来决定性优势。

此外，索尼、爱立信等企业也通过AgentCore快速在全集团内部署多个Agent应用，实现了企业运营的智能化。

可以说，亚马逊正在努力让所有的企业，无论是初创企业、科技企业、还是传统大公司，都能通过其平台迅速部署自有AI系统。

阳谋

但是，在开放的表象下，我们更要看到亚马逊的阳谋，也就是通过垂直整合锁定客户、从而把竞争对手排除在外。

在今年大会的主题演讲中，我们观察到，Anthropic的名字几乎消失了，取而代之的是自研模型以及各个开源模型。

要知道，在一年前，Anthropic还是亚马逊的重要战略合作伙伴，亚马逊甚至还宣布要动用数十万颗芯片为Anthropic打造超算集群。

这表明AI产业格局正在发生不可逆转的变化，也就是云厂商和大模型公司的解耦合。

之前，在AI大模型快速发展的时期，云厂商和大模型公司是天作之合，你出算力，我出模型，效率最高。

但这种看似双赢的合作，对亚马逊等云厂商而言，却更是可怕的陷阱。

因为在实际运作过程中，客户其实只认模型而不认云。而Anthropic的模型也并不一定就运行在亚马逊的AWS上，一旦它迁移到微软的Azure或谷歌云上，亚马逊就将陷入被动。

所以，从商业的角度看，亚马逊主推了自研的Nova模型，也情有可原。也可以预见，未来各大云平台、比如微软，也都会倾向于推广自己的大模型。

不过，Anthropic这样的大模型公司其实也总是感到危机四伏。

现在各大AI模型的性能虽然有所不同，但普通用户已经很难明显感到其中的区别。也就意味着，未来各个大模型公司难免陷入降价内卷的恶性竞争之中。

因此，OpenAI已率先朝更具排他性的算力层面扩张，不仅规划建设数千亿美元的数据中心，还和各大云厂商签订巨额算力合同。随后，Anthropic也寻求了微软、英伟达的巨额融资，不再只和亚马逊绑定，并计划建设属于自己的数据中心。

这些现象都无疑标志着，在技术进步逐步放缓的时候，巨头之间的竞争又在重回到构建生态优势的老路上。

亚马逊就是这样一个典型例子：表面上对所有平台、所有技术兼容和开放，实际却在通过芯片性能、模型开发工具、应用平台等因素来提高迁移成本，把用户圈入自己垂直整合的生态中，再慢慢赚钱。而其他巨头又会如何跟进，也值得大家持续关注。

以上就是今天的内容，王煜全要闻评论，我们明天见。