继27.5亿美元，亚马逊CEO股东信承诺加大押注人工智能,如此能否将谷歌和OpenAI彻底甩在身后?
近日，亚马逊 CEO Andy Jassy 在给股东的年度信中表明，他将致力于在扩展人工智能等新兴业务领域的同时，确保公司成本的有效控制。他在信件中强调，公司正大力投资于人工智能等新兴领域控制成本。
在 Jassy 的带领下，亚马逊已变得更加精简高效。面对销售增长的放缓和复杂的经济环境，公司已经放慢了 Bezos 时代的快速扩张步伐。从2022年底至2023年，亚马逊启动了公司史上规模最大的一轮裁员，裁减了超过27,000个岗位。今年，裁员行动还在继续，影响到了云计算、Prime Video 和 Twitch 直播等多个部门。
生成式人工智能将成为亚马逊下一个核心的创新服务。
公司一直在寻找新的“支柱”业务，生成式人工智能是公司目前最成功业务的板块之一。
股东信节选如下：
亚马逊的医疗健康服务进步
亚马逊在过去十年中尝试开发多个医疗健康项目，这些项目分布在不同团队，初期并没有围绕公司的基础服务战略展开。但到了2022年，情况发生了变化，亚马逊开始利用其核心技术基础，专注于解决全球性的医疗保健问题。目前，亚马逊已经开发出了一些关键的服务，比如通过亚马逊诊所提供的急救护理服务，通过One Medical提供的基础医疗服务，以及一个药房服务，帮助病人购买所需药品。随着服务的逐步完善，越来越多的客户希望亚马逊在健康和营养方面提供更多支持，亚马逊的食品杂货资源，如全食超市和亚马逊生鲜，也开始在这方面发挥作用。
自动化技术的深度开发
亚马逊在其网络交易中，也就是完成订单到发货的过程中，试图通过机器人技术实现多个流程的自动化，以提高安全性、工作效率和成本效益。这包括存储自动化、物品搬运、分类排序、大型货物的远距离运输和物品的自动识别等。虽然直接寻求复杂的解决方案看似可以快速解决问题，但这样的方法往往不利于长远发展，难以适应新需求，也不易于在其他项目中复用。因此，亚马逊的机器人团队选择从根本上思考，优先建设关键的基础部件。这种策略不仅为未来的复杂需求提供了更灵活和快速的解决方案，也为接下来的自动化项目打下了坚实的基础。此外，团队还在开发基础AI模型，以更精确地识别复杂环境中的物品，优化不断增长的机器人车队的运动效率，更有效地管理设施中的瓶颈。
有时人们会问：“你们的下一个核心业务是什么？已经有了市场平台、Prime和AWS，接下来会是什么？”这确实是个引人深思的问题。但更有意思的问题可能是，我们应该打造哪些基础服务，以便带来革命性的客户体验？如果现在问我，我会优先谈论生成式人工智能（GenAI）。
GenAI三个层次
公众对GenAI的关注起初主要集中在2022年ChatGPT的发布上。但从我们的基本思维方式来看，GenAI体系结构中包含三个巨大的层次，我们对每一个层次都进行了深入的投资。
基础层
基础层面服务于那些希望构建基础模型（FMs）的开发者和公司。这包括训练模型和生成预测所需的计算能力，以及简化模型构建过程的软件。关键技术在于芯片——目前几乎所有领先的基础模型都在Nvidia芯片上进行训练。尽管我们提供了最广泛的Nvidia芯片选项，但供应紧张和成本问题仍然存在。正因如此，客户希望我们在AI芯片的性价比上进行突破，正如我们在Graviton通用CPU芯片上所做的。因此，我们开发了专门的AI训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia。2023年，我们推出了这两款芯片的更新版本，它们在性价比上均有显著提升。去年秋季，领先的基础模型开发商Anthropic宣布将采用Trainium和Inferentia芯片来开发、训练及部署其未来的模型。我们的AI芯片已被包括Anthropic、Airbnb、Hugging Face、Qualtrics、Ricoh和Snap在内的多家客户采用。
客户在将基础模型（FM）投入实际应用时面临多个挑战，如数据的组织与优化、构建可扩展高效的训练基础设施，以及以低延迟和高成本效益的方式大规模部署模型。为此，我们推出了 Amazon SageMaker，这是一个全面的端到端管理服务，它已经彻底改变了开发者准备AI数据、管理实验、加速模型训练的方式，如 Perplexity AI 在 SageMaker 上训练模型速度提高了40%，Workday 则通过使用 SageMaker 将推理延迟减少了80%。此外，NatWest 利用 SageMaker 将其AI投产时间从12-18个月缩短至不到七个月。
中间层
中间层是为那些希望利用现成的基础模型，并通过自己的数据来定制及构建生成式AI应用的客户设计的，而这一切均通过一个管理型服务实现。Amazon Bedrock 在此层提供服务，帮助客户利用广泛的第一方和第三方基础模型，以及先进的易用性功能，更快地构建和扩展生成式AI应用。Bedrock 自推出以来发展迅速，几个月内就吸引了数万活跃用户。我们持续快速迭代 Bedrock，最近新增了多项功能，如Guardrails安全防护、知识库扩展、多步骤任务处理Agents和模型微调等，显著提升了应用品质。我们还引入了包括 Anthropic 的 Claude 3、Meta 的 Llama 2 等在内的多款新模型，这些模型为客户提供了更多的选择以适应不同的应用需求。通过 Bedrock，客户可以轻松地进行实验和迭代，这也是它受到市场欢迎的原因。已有诸多知名企业如ADP、Amdocs、Bridgewater Associates、Delta Air Lines等采用了 Bedrock 服务。
应用层
我们的架构顶层是应用层，我们正在为亚马逊的各个消费者业务部门开发众多生成式AI（GenAI）应用。这些包括新推出的AI购物助手Rufus、功能更强大的智能助理Alexa、以及广告相关功能——它们能通过自然语言的提示来简化创建、自定义和编辑高质量图像、广告文案及视频的流程。此外，我们还开发了一系列旨在提升客户和卖家服务效率的应用，以及其他许多应用。在AWS平台上，我们也在积极开发应用，其中最引人注目的是一个编程伴侣，这可能是最具吸引力的早期GenAI应用之一。我们最近推出的Amazon Q，是AWS领域的专家，它不仅能编写、调试、测试和部署代码，还能进行如代码版本迁移的转换，并通过查询包括内网、Wiki、Salesforce、Amazon S3、ServiceNow、Slack和Atlassian等在内的各种数据源来回答问题、汇总数据、进行有条理的对话并执行操作。Amazon Q是目前市场上最强大的工作助手，并且功能正在迅速发展。
虽然我们正在开发众多生成式AI（GenAI）应用，但预计大部分应用将由其他公司完成。但我们在AWS中开发的不仅是一款出色的应用程序或基础模型。这些AWS服务涵盖了技术栈的三个层面，它们共同构成了一组基础工具，这些工具将推动AI技术的下一个关键发展阶段向更广泛的用户群体开放，并使内外部开发者有能力彻底改变我们当前认知的每一种客户体验（甚至创造出全新的体验）。我们对于这些具有世界改变潜力的AI技术将主要在AWS平台上开发持乐观态度。
亚马逊成功的核心原因
最近有人向我提出了一个引人深思的问题：亚马逊是如何保持其韧性的？这个问题虽然简单，但却深刻地揭示了我们至今成功的核心原因以及未来成功的关键。答案在于我们对以下几个深层原则的严格遵守：
1. 我们聘请富有建设精神的人才，他们总是追求持续改进并拓展新的可能性；
2. 我们专注于解决客户实际面临的问题，而非仅仅追求技术上看似有趣的解决方案；
3. 我们在基础构件上下功夫，确保可以在创新和实验中保持最快速度；
4. 我们不会浪费时间去尝试无法逆转的事情（挑战自然法则总是徒劳）——当我们找到能显著改善客户体验的技术时，我们会毫不犹豫地采纳它；
5. 我们接受失败的实验，并从中学习——实际上，每次失败后，我们都会更加充满活力，凭借新的知识再次尝试。
目前，我们正处于一个变革的时代，这些变革为我们业务领域内带来了巨大的成长机会。例如，尽管我们的消费业务市值已近5000亿美元，全球零售市场中仍有约80%的交易发生在实体店。同样，尽管我们的云计算业务年收入近1000亿美元，全球IT支出中仍有超85%在本地进行。这些业务领域预计将持续向在线及云平台迁移。在媒体与广告方面，内容正从传统的线性格式转向流媒体。在接下来几年，预计全球数亿人将首次接入高速宽带。
此外，生成式人工智能是自云计算以来，乃至自互联网以来最重大的技术革命
不同于传统基础设施向云平台的迁移需要大量工作，生成式AI的革命从一开始就将基于云计算平台构建。这些解决方案将带来的商业和社会效益将是惊人的。
亚马逊从未像现在这样，感受到有如此多的机遇能够改善并简化我们客户的生活。我们对未来的可能性感到无比激动，全力以赴地创造未来，并期待与大家一起努力，将这些设想变为现实。
股东信全文：https://www.cnbc.com/2024/04/11/amazon-ceo-andy-jassy-says-committed-to-cost-cutting-while-investing-in-ai-in-shareholder-letter.html
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