错失先机的亚马逊，能否突破生成式AI困局？

美东时间8月3日晚（北京时间8月4日早间），亚马逊公布截至6月底的2023年第二季度业绩。财报显示，亚马逊2023年第二季度营收为1344亿美元，较上年同期的1212亿美元增长11%。来自AWS（亚马逊云业务板块）的业务营收为221.40亿美元，与上年同期的197.39亿美元相比增长12%。

乍看上去，亚马逊财报数据超出市场预期。但若仔细分析，潜在风险依然存在。云计算业绩是科技投资者最关心的问题，因为该行业正处于经济放缓且未来不确定的时期。在亚马逊2023年第二季度财报中，AWS经营利润为53.7亿美元，和去年同期的57.2亿美元相比有所下降。

与此同时，AWS的营收增速也呈持续下降趋势，从2023年第一季度的16%下滑至第二季度12%。实际上从2022年第三季度开始，AWS增速便已放缓，同比仅增27.5%，是亚马逊云计算业务自2014年以来的最低增速。2022年第四季度，AWS营收和利润更是双双不及预期。

生成式AI浪潮中，亚马逊沦为追随者

在这轮生成式人工智能浪潮中，云计算引领者亚马逊在与微软、谷歌的较量中黯然失色。“在大模型上，相比于微软和谷歌，亚马逊一直都是跟随者，从来都没有引领过。”晟云磐盾信息技术有限公司总裁郝峻晟在接受《中国电子报》记者采访时表示。

从时间轴来看，直到2023年4月，亚马逊才推出了名为Titan的大型语言模型（LLM）和名为Bedrock的生成式人工智能（AI）服务。同期，ChatGPT早已更新至4.0版本。谷歌Bard也从基于轻量级LaMDA模型升级为更大规模的PaLM模型。

彼时，亚马逊回避了Bedrock、Titan，与微软、谷歌旗下竞品的对比问题，其云业务副总裁Bratin Saha只是表示：“亚马逊特别关心准确性问题，将确保Titan模型给出准确回答。”亚马逊云CEO Adam Selipksy也指出，整个AIGC技术也处于“早期阶段”。

当时就有业内人士分析称，从措辞和他们的谨慎态度来看，亚马逊大语言模型超越GPT-4的概率不算太高，更大可能是打平甚至存在差距，但有同类产品“趟雷”和技术积淀，亚马逊在AI赛道弯道超车的机会并非为零。

身为云计算“弄潮儿”，亚马逊的大模型为何没能像微软、谷歌那样在全球市场激起太大浪花？一位长期关注ICT领域的专家对记者表示：“一方面，在亚马逊以往业务结构中，大模型仅作为底层支撑技术出现，市场对其主营的电子商务和云计算业务的关注度更高；另一方面，亚马逊大模型产品主要面向企业客户和开发者，应用场景相对较为专业，所以并不‘出圈’。”

在做“模型”还是做“工具”之间摇摆不定

业界普遍认为，AI正在重塑云、软件、芯片产业，还在影响其他产业的产业智能化转型。所以虽然失了先手，但亚马逊也不得不奋起直追。不过，在生成式AI这盘看不清未来的大棋中，亚马逊似乎仍在做“模型”还是做“工具”的选项中徘徊不定。

早在4月份的时候，亚马逊就推出了类似ChatGPT的生成式人工智能工具。然而Coda首席执行官Shishir Mehrotra在测试后，给亚马逊打出了一个“未完成”的评级。他认为：“他们正在现有服务的基础上开发并重新包装。”

在7月26日举办的AWS纽约峰会上，亚马逊云科技又推出了七项生成式AI创新。亚马逊方面表示，此次发布旨在进一步降低了生成式AI的使用门槛，让企业可以更专注于核心业务，提高生产效率。

这两天，最新消息称，亚马逊的大模型竞争突然升级。亚马逊CEO Andy Jassy亲自上阵，直接领导一支新团队，负责开发该公司最具野心的AI项目。另据Insider获得的一封内部邮件，Jassy称 Prasad将领导一支“中央小组”，负责构建亚马逊“最具泛用性”的大语言模型。

“现阶段，没有人能完全看明白生成式AI的未来，但是每家企业都希望在这个市场中布局。”亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡说道。目前看来，亚马逊似乎想要“模型”与“工具”两手抓。它在大模型和生成式AI方面的持续创新，也吸引了一些合作伙伴的加入，比如德勤、埃森哲、Persistent Systems等都与其达成深度合作。

亚马逊的未来走向哪儿？

面对微软、谷歌站在生成式AI风口上发动的猛烈攻势，原本就在艰难进行“大象起舞”的亚马逊显得有点措手不及。不过，长期以来积累的雄厚的技术让它有了与其他竞争对手开启巅峰对决的底气。

亚马逊云科技全球副总裁Matt Wood表示，亚马逊将通过四个方面解锁生成式AI的价值。一是利用一流的基础模型，构建出色的生成式AI应用程序。亚马逊希望整合所有的模型，并将自己的应用融入其中，使得用户能够访问所有最佳模型。二是使用私有数据定制化模型，提供安全私密的环境。也就是说，亚马逊会为用户提供一个位于其虚拟私有云中的专用端点，用户可以用其改进模型。三是通过自研芯片，实现低成本和低延迟。四是借助专业代码生成工具，消除繁重工作并提高效率。

亚马逊认为自身优势在于能够在提供计算芯片、云平台，以及多样选择的基础模型平台基础上，帮助ToB、ToC用户利用内部和外部行业数据，安全受控的开发私有化定制模型，打造生成式 AI 的杀手级应用。

除了技术方面的创新，成本控制也是亚马逊亮出的一张“王牌”。ChatGPT等众多AI大模型需要巨大的计算能力来训练和操作，而亚马逊却擅长降低大模型耗用的成本。AWS正在努力打造自己的价格优势，以便将其与占据技术优势的竞争对手区分开来。

正如亚马逊云科技全球产品副总裁Matt Wood所言：“生成式AI的发展就像一场马拉松比赛，当比赛刚刚开始时，如果只跑了三四步就断言某某会赢得这场比赛，显然是不合理的。我们现在还处于非常早期的阶段。”

众所周知，大模型之战耗资巨大，还得长期投入，短期内产业规模化落地难，想要实现商业盈利更是难上加难。“狂欢”之后，热潮退去，AIGC的未来会是怎样尚未可知。

“通过基础设施为客户提供垂直领域的私有化模型训练对于亚马逊而言会是一个很好的市场机会，但做通用大模型的企业一般不会使用公有云来训练，这样成本太高。对亚马逊而言，做好云计算的基础设施更适合他们。”郝峻晟表示。