AI群雄逐鹿，亚马逊为何掉队？

当OpenAI用o系列的推理模型重新定义大模型发展方向，Google在大模型排行榜上用Gemini2.5Pro大杀四方，Anthropic用Claude3.7和Claude4称霸编程行业，Meta用Llama系列把开源模型送给全世界，幻方量化更用开源DeepSeekV3和R1把大模型推向了前所未有的普惠水平，那么，电商巨头亚马逊干什么去了？

早在2019年，彼时Alexa正处于高速成长期，亚马逊高层明确表示Alexa将成为未来的重要赌注，当时的使命就是将最新最先进的AI研究引入Alexa产品和生态系统，其内部团队称之为“GoogleBrain与AlexaAI-SWAT的结合体”，当时，团队为组织构建了首批大语言模型（尽管当时并不称之为“大语言模型”）、构建了基于知识的响应生成器（虽然当时没叫“RAG”），并开创了让Alexa成为家中多模态代理的原型。

可以说，亚马逊曾拥有定义对话式AI未来的一切要素：庞大的用户生态、海量的数据、无与伦比的计算资源以及顶尖的人才。然而，这些巨大的优势，最终未能转化为决定性的市场领导力。这种巨大的反差，无法用单一的技术或管理失误来解释，它指向了一个更深层次的系统性问题：

亚马逊Alexa的兴衰，是一个关于“成功悖论”的经典寓言，它深刻揭示了一家巨头企业，其赖以成功的强大适应性，在面对范式转移时，如何异化为阻碍其发展的“脆弱性”。

为了真正理解这场“系统性失灵”，我们需要借助一个更深邃的视角——DavidWoods和MatthieuBranlat在《自适应系统失败基本模式》一文中提出的理论框架。他们认为，适应性系统在崩溃前，往往会陷入三种经典的“陷阱”：解代偿（Decompensation）、目的错位（WorkingatCross-Purposes）和困于旧习（GettingStuckinOutdatedBehaviors）。亚马逊的故事，就是在这三个陷阱中一步步走向沉寂的。

解代偿——巨轮之下的创新窒息

“解代偿”描述的是一种系统性的功能衰竭：当挑战的增长速度超过了系统适应和响应的速度时，即便系统本身拥有强大的潜在能力，也会因内部机制的阻塞而崩溃。

在亚马逊，这种“阻塞”几乎无处不在。

前Alexa团队成员MihailEric曾写道，“获取任何内部数据进行分析或实验，都需要数周时间。”这仅仅是冰山一角。数据的标注质量低下，文档要么不存在，要么早已过时。

他们曾发现，一个核心数据集的标注方案存在根本性错误，这意味着数月以来，成千上万的数据点被持续误标。当他们试图纠正这一错误时，却发现需要启动一个长达数月的、涉及多层审批的繁琐流程。

更可悲的是，修复这个问题对于相关团队的管理者而言，并不能构成一个有吸引力的晋升案例。于是，在“缺乏激励”的现实面前，“科学上正确的事情”被轻易搁置了。

如果说数据是AI的燃料，那么算力就是引擎。然而，这个引擎却被牢牢锁在了仓库里。Eric提到一个令人难以置信的事实：“想象一下，当你身处一家拥有全球最大加速硬件集群的公司，却只能用CPU来训练Transformer模型。”

这并非笑话，而是团队当时面临的残酷现实。亚马逊AWS的强大算力，对内部的AI研究团队而言，仿佛隔着一堵无形的墙。这种内部流程的迟缓与资源的“制度性稀缺”，使得他们在与外部对手的竞赛中，从一开始就背负着沉重的枷锁。

亚马逊就像一艘拥有强大引擎却被无数根缆绳束缚在港口的巨轮，眼睁睁地看着轻舟快艇在创新的海洋中疾驰而去。这种能力与效率之间的巨大鸿沟，正是“解代偿”最致命的表现。

目的错位——“去中心化”的内耗悲剧

亚马逊引以为傲的“去中心化”组织文化，在零售和电商领域创造了奇迹，但在需要高度协同的AI研发领域，却演变成了一场“目的错位”的内耗悲剧。

在Alexa内部，众多独立的小团队在不同地点重复地解决着相同的问题。这并非协同作战，而是一场“达尔文主义”的内部生存竞赛：

中层管理者们固守着各自的“封地”，对跨部门协作兴趣索然，只专注于自身团队的KPI和生存。其结果是惊人的资源浪费和创新合力的缺失。一个本可能催生出“亚马逊版ChatGPT”的早期大型模型训练项目，就在这种跨团队协作的空转与推诿中不了了之。

Eric写道，

“有一次我们正在协调一个项目，旨在扩展我领导的Transformer模型训练。这是一个雄心勃勃的努力，如果做得正确，可能会成为亚马逊ChatGPT的起点（远在ChatGPT发布之前）。我们的Alexa团队与一个内部云团队会面，该团队独立启动了类似的项目。虽然目标是寻找一种合作方式来共同开发这个训练基础设施，但在几周的时间里，许多半吊子的承诺都未能实现。最终，我们团队各自为政，姐妹团队也各自为政。由于没有共同的基础，导致了重复的努力。没有数据、基础设施或经验分享，这不可避免地影响了所产出模型的质量。”

这种“目的错位”的极致体现，便是Alexa的技能（Skills）生态系统。这个设计试图将亚马逊在电商领域的“平台化”和“去中心化”思维，直接复制到对话AI上。每个技能都像一个独立的App，由独立的团队开发和维护。

然而，对话的本质是流动的、连贯的、充满上下文的。一个无缝的对话体验，需要各个“神经元”之间的高效协同，而非一堆孤立的“机器人”在机械地切换。

这种架构上的根本性缺陷，注定了Alexa无法提供真正自然、智能的对话体验。局部最优的加总，并不等于全局最优。当组织内部的每个单元都在奋力划桨，却朝着不同的方向时，这艘巨轮只会原地打转，耗尽所有人的力气。

范式禁锢——成功光环下的自我束缚

这是三个陷阱中最隐蔽，也最致命的一个。

亚马逊的“极致客户导向”原则，是其商业帝国成功的基石。但在AI研究这个全新的领域，这一原则却成了一把双刃剑，让亚马逊深深地陷入了“困于旧习”的泥潭。

AI基础研究的本质，是探索性的、非线性的，充满了不确定性。它无法被简单地塞进季度财报的框架里，也无法总是在短期内产生清晰可见的客户价值。然而，在亚马逊的文化里，每一个项目都必须向高层领导证明其存在的价值，而证明的方式，就是与某个下游产品挂钩，并用“面向客户”的指标来衡量。

于是，许多前瞻性项目承受了巨大的压力。他们被迫花费大量时间去“美化”项目的指标，以使其看起来更符合公司的产品逻辑。

比如，在一个旨在构建开放域聊天系统的项目中，高层强加了一个“毫无科学依据，几乎不可能实现”的成功指标。每周的项目会议，都变成了产品经理与科学家之间关于这个指标的痛苦拉扯。

最终，项目在一轮又一轮的管理者更迭后，被悄然关停。这就是“路径依赖”的可怕之处：一个组织因为某种行为模式获得了巨大的成功，便会不自觉地将其神圣化，并试图将其应用于所有领域。

亚马逊未能意识到，AI研发需要一种全新的文化土壤——一种能够容忍模糊性、拥抱长期主义、鼓励高风险探索的文化。它试图用一把打造精密钟表的锤子，去雕刻一块璞玉。结果，不仅未能雕刻出杰作，反而可能将璞玉敲得粉碎。

结语：写给大企业的AI备忘录

Alexa的故事，是写给所有身处AI浪潮中的企业，尤其是大型企业的一份沉重备忘录。

它告诉我们，在颠覆性变革面前，真正的护城河不是数据、不是资本，而是组织的动态适应性和自我革新的能力。那么，如何构建一个能够抵御这些“适应性陷阱”的韧性组织？

第一，解放生产力，而非圈禁：AI的生命线是数据和算力。必须将构建一个开放、高效、低门槛的开发者基础设施作为最高优先级。让你的科学家和工程师像敏捷的初创公司一样，能够自由地获取资源、快速地进行实验。

第二，重构范式，而非修补：承认旧有架构的局限性。今天的AI竞赛，必须以大语言模型（LLM）作为核心基石，从根本上重新设计对话系统的架构和开发工具包。修修补补无法带来质变。

第三，守护“非共识”，而非扼杀：必须为基础研究建立一个“保护区”，将其与短期的产品交付周期解耦。给予科学家们必要的耐心、自由和资源，去探索那些当下看似“无用”但可能决定未来的非共识领域。

第四，建立信任，而非壁垒：打破组织内部的藩篱，用共享的宏大目标和有效的激励机制，取代“领地意识”和内部竞争。真正的创新，源于跨领域的思想碰撞和无私的协作。

第五，保持谦逊，而非傲慢：最重要的一点，领导层必须保持警惕和谦逊，敢于质疑那些曾经带来成功的“金科玉律”。在AI时代，最大的风险，就是对过去的过度自信。

亚马逊手握着通往AI未来的钥匙，却在门口徘徊了太久。它的故事，是所有寻求在AI时代基业长青的企业，必须反复研读的教科书。未来，属于那些能够直面自身成功所带来的惯性，并有勇气进行自我颠覆的组织。

成都银行获实控人控制的股东合计增持超1.6亿元上证报中国证券网讯(记者黄坤)成都银行近日公告，成都市国有资产监督管理委员会实际控制的成都产业资本控股集团有限公司(以下简称：成都产业资本集团)和成都欣天颐投资有限责任公司(以下简称：成都欣天颐)增持计划进展情况，两家公司此次增持合计金额超过1.6亿元