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抓住風口
本期要點:看懂趨勢!亞馬遜在做的這件事,其他巨頭也將跟進!
你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。
今天,想先問個問題:如果你是一家AI初創企業,你會不會在巨頭開放姿態的吸引下,走進他們的圍墻?
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亞馬遜云科技CEO,Matt Garman
上周,科技圈最熱門的事件莫過于亞馬遜在拉斯維加斯的re:Invent大會,讓亞馬遜這個最近一直沒什么存在感的科技巨頭出了一次圈。
這次,亞馬遜推出了自研芯片Trainium 3,并兼容英偉達生態。而且,它允許客戶在自有數據中心內部署其AI工具,同時仍能訪問亞馬遜云服務。這為金融、醫療等受嚴格合規監管的行業,提供了一個可行的解決方案。
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亞馬遜還發布了自研模型Nova 2系列,號稱性能堪比OpenAI的GPT-5.1和Anthropic的Claude 2.5 Sonnet等頂尖模型。
但更重要的是,亞馬遜推出了Nova Forge“開放式訓練”平臺和企業級AgentCore開發框架,讓企業可以打造定制化的模型,并快速部署AI Agent。亞馬遜承諾,由此產生的模型知識產權歸屬于客戶,且訓練數據僅為客戶專用。
在我們看來,明面上,亞馬遜確實在著力解決企業的實際痛點,切實地賦能企業,幫助企業從API調用者變成AI應用的創造者。一旦各大科技巨頭爭相跟進,也就很有可能讓AI應用的開發門檻進一步降低。
不過,同時,我們也要看到背后的另一條暗線,亞馬遜正在進行更全面的垂直整合,力圖構筑新的商業護城河。這宣告了云廠商要做模型、模型公司也要建云的大分流已經開啟,巨頭的跑馬圈地階段正在到來。
AI民主化
首先,不可否認的是,這次亞馬遜展現了AI民主化的可能性。
亞馬遜云科技的CEO在會上就表示,公司內部實踐表明,AI Agent能讓企業創新的效率出現指數級的增長。比如,借助其智能體Kiro,一個原本需30人工作18個月的項目,現在僅需6個人、用76天就能完成。
但是,在以前,部署AI Agent,享受降本增效的紅利,是專屬于亞馬遜這樣巨頭的機會,普通企業很難參與。
其中的核心障礙在于,大部分企業并不會訓練專有的模型,并將其和其他工具融合變成能執行任務的Agent。
過去,很多企業在搞的Agent,其實不過是所謂的RAG,即檢索增強生成,也就是把文檔處理后,用大模型去檢索并生成答案。
這種方式雖然方便且便宜,卻也只是在讓大模型做高級搜索。特別是,如果你的數據量非常大、且業務邏輯復雜,AI并沒辦法挖掘出數據中隱藏的內在模式,會表現不佳。
因此,在更普遍的場景之中,建立專有模型才是更好的解決途徑。
不過,之前的GPT等大模型也可以讓企業通過微調的方式構建專屬模型,但那是在模型訓練好之后進行,可能會導致模型學了新知識,卻丟失了通用能力。
亞馬遜的Nova Forge就在試圖解決這個問題,它允許企業在預訓練階段就注入專有數據,讓數據參與到模型的構建中。這意味著模型不僅可以看到數據,更能理解數據背后的規律,也就讓各個企業在一定程度上實現了我們常強調的“領域智能”。
例如,社交平臺Reddit利用Nova Forge構建了內容審核模型,讓AI也能理解一些小眾社區里面的梗和黑話,甚至還能洞悉圈子文化,從而大幅降低了違規內容的誤判率。而這是GPT或Claude等通用模型難以做到的。
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而且,通過AgentCore框架,亞馬遜讓企業能更輕松地搭建AI Agent。
比如金融科技公司MaxQuant就表示,借助AgentCore,他們的智能系統能最快1周上線,而以往同樣的任務至少需要花費數周時間。要知道,在投資領域,系統迭代的速度非常關鍵,可能將帶來決定性優勢。
此外,索尼、愛立信等企業也通過AgentCore快速在全集團內部署多個Agent應用,實現了企業運營的智能化。
可以說,亞馬遜正在努力讓所有的企業,無論是初創企業、科技企業、還是傳統大公司,都能通過其平臺迅速部署自有AI系統。
陽謀
但是,在開放的表象下,我們更要看到亞馬遜的陽謀,也就是通過垂直整合鎖定客戶、從而把競爭對手排除在外。
在今年大會的主題演講中,我們觀察到,Anthropic的名字幾乎消失了,取而代之的是自研模型以及各個開源模型。
要知道,在一年前,Anthropic還是亞馬遜的重要戰略合作伙伴,亞馬遜甚至還宣布要動用數十萬顆芯片為Anthropic打造超算集群。
這表明AI產業格局正在發生不可逆轉的變化,也就是云廠商和大模型公司的解耦合。
之前,在AI大模型快速發展的時期,云廠商和大模型公司是天作之合,你出算力,我出模型,效率最高。
但這種看似雙贏的合作,對亞馬遜等云廠商而言,卻更是可怕的陷阱。
因為在實際運作過程中,客戶其實只認模型而不認云。而Anthropic的模型也并不一定就運行在亞馬遜的AWS上,一旦它遷移到微軟的Azure或谷歌云上,亞馬遜就將陷入被動。
所以,從商業的角度看,亞馬遜主推了自研的Nova模型,也情有可原。也可以預見,未來各大云平臺、比如微軟,也都會傾向于推廣自己的大模型。
不過,Anthropic這樣的大模型公司其實也總是感到危機四伏。
現在各大AI模型的性能雖然有所不同,但普通用戶已經很難明顯感到其中的區別。也就意味著,未來各個大模型公司難免陷入降價內卷的惡性競爭之中。
因此,OpenAI已率先朝更具排他性的算力層面擴張,不僅規劃建設數千億美元的數據中心,還和各大云廠商簽訂巨額算力合同。隨后,Anthropic也尋求了微軟、英偉達的巨額融資,不再只和亞馬遜綁定,并計劃建設屬于自己的數據中心。
這些現象都無疑標志著,在技術進步逐步放緩的時候,巨頭之間的競爭又在重回到構建生態優勢的老路上。
亞馬遜就是這樣一個典型例子:表面上對所有平臺、所有技術兼容和開放,實際卻在通過芯片性能、模型開發工具、應用平臺等因素來提高遷移成本,把用戶圈入自己垂直整合的生態中,再慢慢賺錢。而其他巨頭又會如何跟進,也值得大家持續關注。
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