“我们本该是ChatGPT”: 亚马逊如何被自己的成功基因反噬
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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。

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宜昌市(宜都市、🤘长阳土家族自治县、当阳市、五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、⛸夷陵区、远安县、点军区、🐈枝江市、🐕猇亭区、秭归县、🥮伍家岗区、🖕市辖区)
绵阳市(江油市、🕟北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、🤭三台县、😸平武县、游仙区)
湘潭市(雨湖、👹岳塘)
漳州市(芗城、🤝龙文)
嘉义县(朴子市、😪番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、🚫布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、🤞大埔乡、✝️鹿草乡、🤪️溪口乡、水上乡、🥞中埔乡、阿里山乡、🐘东石乡)
江盐集团:9月15日将召开2025年半年度业绩说明会证券日报网讯9月8日晚间,江盐集团发布公告称,公司拟于2025年9月15日下午15:00-16:00举行2025年半年度业绩说明会。海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP