亚马逊的这一年：疯狂的股价与贝佐斯的AI野心

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阅读关键词：亚马逊、财报、AI战略 

美国科技股经历了黑色星期二，常年霸榜的苹果跌4.4%，离万亿市值越来越远。被看好的微软也没有延续上涨趋势，跌3.18%。不过它俩还不是最惨的，亚马逊的“股价过山车”经历了弯道疾驰，周一上涨4.86%，市值达到8666亿美元，而仅过了一天，便暴跌5.87%，从8666亿跌至8157.95亿，五百多亿美元瞬间蒸发。

对于股价的无端涨跌，不知道贝老板作何感想，不过相较谷歌、微软、苹果们，亚马逊这一年在股价上的表现已是绝对出色，没有太大意外，将以50%的涨幅登顶科技股年度最佳。

这一数据，被业界夸赞连连的微软做到30%，而苹果相较去年的涨幅则不到10%。

那么，是什么支撑着亚马逊在资本市场上的如此“疯狂”？

极其亮眼的财报数据

亚马逊今年前三季财报，有几个数据颇为亮眼：

连续14个季度盈利，也就是说三年半来一直在盈利状态；

包括今年三个季度在内，连续五个季度盈利大幅超过市场预期；

每股收益三个季度分别为3.27美元、5.07美元、5.75美元，远超市场预期的1.26美元、2.49美元，以及3.11美元。

盈利和收益远超预期，股价大涨实则必然。但实际上，在数据的背后，给股价这把火焰加薪的主要是亚马逊的云计算服务AWS。

在第一季中，AWS营收增长49%，达到54.4亿美元，与此同时，AWS相关的运营收入14亿美元，占亚马逊总运营收入73%。二季度，AWS突破性的贡献了半数以上的盈利，并在三季度保持了这一占比。

当AWS与AI发生化学反应

作为面向企业客户IT基础设施服务，AWS在2006年推出,比谷歌云业务早两年，微软早四年。刚上线时，其主要服务包括弹性计算网云、简单储存服务、简单数据库、简单队列服务，以及Amazon CloudFront。

最开始，因电商光芒太亮，AWS在亚马逊所有的业务中并不算出众，直到2014年，公司负责推荐团队的Thirumalai给贝佐斯提出了一项全新计划：将人工智能最新进展结合到部门产品中。自此，亚马逊云在公司的战略地位越来越重要。

当时牵头进行AI变革的是Swami Sivasubramanian——亚马逊云AI业务副总裁。一方面受公司AI转型氛围熏染，另一方面，他本人也对机器学习也十分着迷。在对 Tensorflow、Caffé等一些列机器学习框架做了深入研究之后，Swami发现，如果将这些工具与亚马逊的云服务相结合，将会产生巨大价值。

之后他将这一想法付诸实施，效果是显而易见的：在与机器学习算法相互赋能下，AWS每月能够为数百万开发者提供服务，其中大多数没有机器学习背景。相较于此前只为厂商或者行业专家提供服务，算法上云并开源——成为了成百上千万开发者的福音。

这也让Swami收获颇丰，他从机器学习的市场需求中看到了云计算的未来蓝图——AWS将成为所有科技领域机器学习活动活跃中心。

为了满足这一需求，在提出AI变革的一年后，AWS推出了Amazon Machine Learning，这款工具可以提供可视化工具和向导来指导完成机器学习模型创建。在模型创建好之后，只需要数秒便可为预测程序生成结果，节省了此前的构建、扩展、维护机器学习基础设施所需时间和成本。

2016年，AWS宣布将MXNet作为官方首选深度学习框架，并且通过DL AMI对所有主流深度学习框架提供良好支持；2017年，进一步发布机器学习平台Amazon SageMaker……

除了基础技术在云端架构，AWS也将机器视觉和语音交互的应用技术赋能在云端，发布了针对机器视觉和语音交互的机器学习技术Rekognition、Polly，以及Lex。

在终端落地上，无人商店Amazon Go的开业轰动一时，它的背后由AWS做云计算支撑；无人驾驶领域，AWS启用了智能供应链，实现运行过程零人工干预；有了AWS调动，医疗领域也可以运用机器学习对X光片进行更全面分析，更快发现病症……

在今年的人工智能大会上，Swami透露说：“机器学习已经成为了亚马逊AWS的DNA，渗透到了每一天的日常工作，不仅许多应用和服务都是建立在机器学习、深度学习基础之上的产物，并且还改变了整个公司的内部架构。”

AI赋能四年后，亚马逊的云计算市场与微软、谷歌、阿里——业界称云计算“四巨头”拉开了极大距离。目前，亚马逊的市场份额几乎是微软的三倍，谷歌和阿里加起来还不到它的六分之一。

除了当下的岁月静好，AWS的未来也非常可期。高盛最近发布的云计算市场报告显示：“未来三年，云计算将以每年至少20%的速度增长。在马太效应下，寡头们的市场份额将持续增长。”吃了这颗定心丸，AWS未来可以继续为实现“成为所有科技领域机器学习活动活跃中心”目标而奋斗。

Bug不掩Alexa，AI赋能先上Echo

除了AWS，说到亚马逊的AI，不得不提的还有Echo，以及它背后的语音驱动系统Alexa。

作为2014年亚马逊AI变革“六页提案”中的一项，Echo在当年的11月推出市场。

不到一年便从理论形成设计，再从设计变现产品，进而完成测试，推向市场，关键还获得了非同凡响的认可，为亚马逊赚了个盆满钵满——Echo的成功有如神助。

对比来看，谷歌总是寄希望于AI改变世界，特别欢迎脑洞大开的创意，还专门为提供创意的科学家和工程重金打造X实验室，用在亚马逊的科研人员的话来说是：“在Google你是被宠爱的，而在亚马逊，你的计算机则是摆在衣柜上。”

业界广为流传的亚马逊对科研人员不重视的形容是：“创新科学家的地位，还不如给产品装箱的工人。”

然而，就是这些“在衣柜”上工作的工程师们设计出的Echo，市场效应远超谷歌“宠爱”着的科学家们设计出的智能眼镜、WiFi气球，或者智能机器人……这些都指向一个残酷的现实：人工智能的应用技术还远未达到炫酷的程度，蹩脚的技术扯炫酷概念的后腿，最后搞出不伦不类的产品，却没有市场价值。

亚马逊没有谷歌的AI理想，但因为有电商的强大基因，在发现市场需求上通透许多。Echo推向市场之前，智能语音助手主要搭载在手机终端上。当时，无论是语音行业，还是硬件厂商，都没有发现这两者结合可以产生亿级的需求市场。嗅觉灵敏的亚马逊率先发现这一商机，创造性的将Alexa附着于音箱中。

然而，发现商机事小，能否在它到来之前将所需技术布局完善，才是对企业的真正考验。

和苹果、谷歌一样，亚马逊也在语音技术布局上进行了战略收购，而且是多次收购，包括2011年收购语音文本转换的Yap，2012年收购和Siri相似的语音助手Evi，以及2013年收购专攻语音合成的Ivona……

通过收购，语音技术顺利解决，但在Echo成型后，还面临一项非常棘手的技术——远场语音识别，这项技术包括远距离语音指令的译解，以及如何消除环境噪音和其它细小声音的干扰。

事后证明，这项技术难题直到现在也没能真正解决。之前有报道“Alexa 将私人谈话偷偷记录，并通过邮件进行了发送。”这在外界看来诡异的行为，从技术角度来说，是因为Alexa没有听到准确语音命令，对信息进行了误读。发生这样的状况或者是因为当时有环境音干扰，或者该谈话的距离较远。

尽管bug被曝光，人们对智能音箱的热情依旧不减。刚刚过去的第三季度，全球智能音箱销量的1970万台中有近三分之一的市场被Echo占据。谷歌在第两季度短暂赶超，但这一季没能超越。

目前，除了在智能音箱，亚马逊的虚拟助手服务扩大到了智能汽车，以及智能家居领域。四年来，Echo系列设备总销量超过4700万台，按照120美元平均售价，已累计为亚马逊贡献超过50亿美元营收。如果能够一直保持这样的增长势头，两年后这一数据将改写为100亿美元。

在贝佐斯的AI清单上，加上了“芯”

软件靠AI抢占先机，硬件又通过Echo发现商机，但这并不能满足亚马逊，或者说贝佐斯的野心。

就在上周举办的AWS re：Invent上，AWS的CEO Andy Jassy一口气发布了十多个重磅产品。其中，与AI相关的最大重磅是云服务器CPU Graviton，以及人工智能芯片Inferentia。

之所以布局芯片，主要因为人工智能任务计算密集程度高，需要为设备定制设计芯片，甚至需要为数据中心定制设计服务器，服务器通常从云端进行人工智能算法的训练。

早在今年2月，亚马逊便传出正在制造AI芯片的新闻，如今这两款芯片的重要性，主要为帮助Alexa减少对整体远程服务器的依赖，同时给Echo提供支持。

为了推出芯片，亚马逊煞费苦心，2015年花3.5亿美元收购以色列芯片制造商Annapurna Labs，Tabula的前工程师加盟亚马逊也成为其重要技术来源。在数次收购和招聘后，亚马逊的芯片部门员工目前已有四百余人。

尽管新品发布还没有得到市场反馈，但已经在理论性能上创造出了新高度。据亚马逊官宣：使用新CPU能让AWS虚拟机特定工作负载的价格再降低45%，多个Inferentia可以形成成千上万的TOPS算力，并将推理成本将降低75%。

没有推出芯片之前，亚马逊还是英伟达、英特尔和AMD的用户，推出芯片之后，亚马逊和谷歌一样，成为了老牌芯片厂商的潜在对手。按照谷歌的路径，一代和二代先使用在自家云端和终端上，从第三代开始推向市场。但以贝佐斯的斗士风格，应该会比谷歌的步伐更快。

结语

2018的亚马逊，可以用三个词来概括：财报亮眼，市值喷发，AI进击。

云计算业务在AI加持下占总体盈利过半，以Echo为主的AI终端设备持续保持业界第一的出货量，云端和AI芯片最后放出大招——至此，亚马逊实现AI上游芯片平台，中游应用技术，下游硬件设备的全产线布局。

相较谷歌在云端市场占比逼仄，智能音箱无法超越亚马逊，Waymo也只见雷声不见雨点，2018这场AI仗，亚马逊完胜！

本文由“机器人文明”出品

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