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放棄？！史上最難的游戲終于出現(xiàn)了？？《下一個是誰5》02
AI群雄逐鹿，亞馬遜為何掉隊(duì)？
當(dāng)OpenAI用o系列的推理模型重新定義大模型發(fā)展方向，Google在大模型排行榜上用Gemini2.5Pro大殺四方，Anthropic用Claude3.7和Claude4稱霸編程行業(yè)，Meta用Llama系列把開源模型送給全世界，幻方量化更用開源DeepSeekV3和R1把大模型推向了前所未有的普惠水平，那么，電商巨頭亞馬遜干什么去了？
早在2019年，彼時(shí)Alexa正處于高速成長期，亞馬遜高層明確表示Alexa將成為未來的重要賭注，當(dāng)時(shí)的使命就是將最新最先進(jìn)的AI研究引入Alexa產(chǎn)品和生態(tài)系統(tǒng)，其內(nèi)部團(tuán)隊(duì)稱之為“GoogleBrain與AlexaAI-SWAT的結(jié)合體”，當(dāng)時(shí)，團(tuán)隊(duì)為組織構(gòu)建了首批大語言模型（盡管當(dāng)時(shí)并不稱之為“大語言模型”）、構(gòu)建了基于知識的響應(yīng)生成器（雖然當(dāng)時(shí)沒叫“RAG”），并開創(chuàng)了讓Alexa成為家中多模態(tài)代理的原型。
可以說，亞馬遜曾擁有定義對話式AI未來的一切要素：龐大的用戶生態(tài)、海量的數(shù)據(jù)、無與倫比的計(jì)算資源以及頂尖的人才。然而，這些巨大的優(yōu)勢，最終未能轉(zhuǎn)化為決定性的市場領(lǐng)導(dǎo)力。這種巨大的反差，無法用單一的技術(shù)或管理失誤來解釋，它指向了一個更深層次的系統(tǒng)性問題：
亞馬遜Alexa的興衰，是一個關(guān)于“成功悖論”的經(jīng)典寓言，它深刻揭示了一家巨頭企業(yè)，其賴以成功的強(qiáng)大適應(yīng)性，在面對范式轉(zhuǎn)移時(shí)，如何異化為阻礙其發(fā)展的“脆弱性”。
為了真正理解這場“系統(tǒng)性失靈”，我們需要借助一個更深邃的視角——DavidWoods和MatthieuBranlat在《自適應(yīng)系統(tǒng)失敗基本模式》一文中提出的理論框架。他們認(rèn)為，適應(yīng)性系統(tǒng)在崩潰前，往往會陷入三種經(jīng)典的“陷阱”：解代償（Decompensation）、目的錯位（WorkingatCross-Purposes）和困于舊習(xí)（GettingStuckinOutdatedBehaviors）。亞馬遜的故事，就是在這三個陷阱中一步步走向沉寂的。
解代償——巨輪之下的創(chuàng)新窒息
“解代償”描述的是一種系統(tǒng)性的功能衰竭：當(dāng)挑戰(zhàn)的增長速度超過了系統(tǒng)適應(yīng)和響應(yīng)的速度時(shí)，即便系統(tǒng)本身擁有強(qiáng)大的潛在能力，也會因內(nèi)部機(jī)制的阻塞而崩潰。
在亞馬遜，這種“阻塞”幾乎無處不在。
前Alexa團(tuán)隊(duì)成員MihailEric曾寫道，“獲取任何內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或?qū)嶒?yàn)，都需要數(shù)周時(shí)間。”這僅僅是冰山一角。數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量低下，文檔要么不存在，要么早已過時(shí)。
他們曾發(fā)現(xiàn)，一個核心數(shù)據(jù)集的標(biāo)注方案存在根本性錯誤，這意味著數(shù)月以來，成千上萬的數(shù)據(jù)點(diǎn)被持續(xù)誤標(biāo)。當(dāng)他們試圖糾正這一錯誤時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)需要啟動一個長達(dá)數(shù)月的、涉及多層審批的繁瑣流程。
更可悲的是，修復(fù)這個問題對于相關(guān)團(tuán)隊(duì)的管理者而言，并不能構(gòu)成一個有吸引力的晉升案例。于是，在“缺乏激勵”的現(xiàn)實(shí)面前，“科學(xué)上正確的事情”被輕易擱置了。
如果說數(shù)據(jù)是AI的燃料，那么算力就是引擎。然而，這個引擎卻被牢牢鎖在了倉庫里。Eric提到一個令人難以置信的事實(shí)：“想象一下，當(dāng)你身處一家擁有全球最大加速硬件集群的公司，卻只能用CPU來訓(xùn)練Transformer模型?！?/p>
這并非笑話，而是團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)面臨的殘酷現(xiàn)實(shí)。亞馬遜AWS的強(qiáng)大算力，對內(nèi)部的AI研究團(tuán)隊(duì)而言，仿佛隔著一堵無形的墻。這種內(nèi)部流程的遲緩與資源的“制度性稀缺”，使得他們在與外部對手的競賽中，從一開始就背負(fù)著沉重的枷鎖。
亞馬遜就像一艘擁有強(qiáng)大引擎卻被無數(shù)根纜繩束縛在港口的巨輪，眼睜睜地看著輕舟快艇在創(chuàng)新的海洋中疾馳而去。這種能力與效率之間的巨大鴻溝，正是“解代償”最致命的表現(xiàn)。
目的錯位——“去中心化”的內(nèi)耗悲劇
亞馬遜引以為傲的“去中心化”組織文化，在零售和電商領(lǐng)域創(chuàng)造了奇跡，但在需要高度協(xié)同的AI研發(fā)領(lǐng)域，卻演變成了一場“目的錯位”的內(nèi)耗悲劇。
在Alexa內(nèi)部，眾多獨(dú)立的小團(tuán)隊(duì)在不同地點(diǎn)重復(fù)地解決著相同的問題。這并非協(xié)同作戰(zhàn)，而是一場“達(dá)爾文主義”的內(nèi)部生存競賽：
中層管理者們固守著各自的“封地”，對跨部門協(xié)作興趣索然，只專注于自身團(tuán)隊(duì)的KPI和生存。其結(jié)果是驚人的資源浪費(fèi)和創(chuàng)新合力的缺失。一個本可能催生出“亞馬遜版ChatGPT”的早期大型模型訓(xùn)練項(xiàng)目，就在這種跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作的空轉(zhuǎn)與推諉中不了了之。
Eric寫道，
“有一次我們正在協(xié)調(diào)一個項(xiàng)目，旨在擴(kuò)展我領(lǐng)導(dǎo)的Transformer模型訓(xùn)練。這是一個雄心勃勃的努力，如果做得正確，可能會成為亞馬遜ChatGPT的起點(diǎn)（遠(yuǎn)在ChatGPT發(fā)布之前）。我們的Alexa團(tuán)隊(duì)與一個內(nèi)部云團(tuán)隊(duì)會面，該團(tuán)隊(duì)獨(dú)立啟動了類似的項(xiàng)目。雖然目標(biāo)是尋找一種合作方式來共同開發(fā)這個訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，但在幾周的時(shí)間里，許多半吊子的承諾都未能實(shí)現(xiàn)。最終，我們團(tuán)隊(duì)各自為政，姐妹團(tuán)隊(duì)也各自為政。由于沒有共同的基礎(chǔ)，導(dǎo)致了重復(fù)的努力。沒有數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施或經(jīng)驗(yàn)分享，這不可避免地影響了所產(chǎn)出模型的質(zhì)量?！?/p>
這種“目的錯位”的極致體現(xiàn)，便是Alexa的技能（Skills）生態(tài)系統(tǒng)。這個設(shè)計(jì)試圖將亞馬遜在電商領(lǐng)域的“平臺化”和“去中心化”思維，直接復(fù)制到對話AI上。每個技能都像一個獨(dú)立的App，由獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)開發(fā)和維護(hù)。
然而，對話的本質(zhì)是流動的、連貫的、充滿上下文的。一個無縫的對話體驗(yàn)，需要各個“神經(jīng)元”之間的高效協(xié)同，而非一堆孤立的“機(jī)器人”在機(jī)械地切換。
這種架構(gòu)上的根本性缺陷，注定了Alexa無法提供真正自然、智能的對話體驗(yàn)。局部最優(yōu)的加總，并不等于全局最優(yōu)。當(dāng)組織內(nèi)部的每個單元都在奮力劃槳，卻朝著不同的方向時(shí)，這艘巨輪只會原地打轉(zhuǎn)，耗盡所有人的力氣。
范式禁錮——成功光環(huán)下的自我束縛
這是三個陷阱中最隱蔽，也最致命的一個。
亞馬遜的“極致客戶導(dǎo)向”原則，是其商業(yè)帝國成功的基石。但在AI研究這個全新的領(lǐng)域，這一原則卻成了一把雙刃劍，讓亞馬遜深深地陷入了“困于舊習(xí)”的泥潭。
AI基礎(chǔ)研究的本質(zhì)，是探索性的、非線性的，充滿了不確定性。它無法被簡單地塞進(jìn)季度財(cái)報(bào)的框架里，也無法總是在短期內(nèi)產(chǎn)生清晰可見的客戶價(jià)值。然而，在亞馬遜的文化里，每一個項(xiàng)目都必須向高層領(lǐng)導(dǎo)證明其存在的價(jià)值，而證明的方式，就是與某個下游產(chǎn)品掛鉤，并用“面向客戶”的指標(biāo)來衡量。
于是，許多前瞻性項(xiàng)目承受了巨大的壓力。他們被迫花費(fèi)大量時(shí)間去“美化”項(xiàng)目的指標(biāo)，以使其看起來更符合公司的產(chǎn)品邏輯。
比如，在一個旨在構(gòu)建開放域聊天系統(tǒng)的項(xiàng)目中，高層強(qiáng)加了一個“毫無科學(xué)依據(jù)，幾乎不可能實(shí)現(xiàn)”的成功指標(biāo)。每周的項(xiàng)目會議，都變成了產(chǎn)品經(jīng)理與科學(xué)家之間關(guān)于這個指標(biāo)的痛苦拉扯。
最終，項(xiàng)目在一輪又一輪的管理者更迭后，被悄然關(guān)停。這就是“路徑依賴”的可怕之處：一個組織因?yàn)槟撤N行為模式獲得了巨大的成功，便會不自覺地將其神圣化，并試圖將其應(yīng)用于所有領(lǐng)域。
亞馬遜未能意識到，AI研發(fā)需要一種全新的文化土壤——一種能夠容忍模糊性、擁抱長期主義、鼓勵高風(fēng)險(xiǎn)探索的文化。它試圖用一把打造精密鐘表的錘子，去雕刻一塊璞玉。結(jié)果，不僅未能雕刻出杰作，反而可能將璞玉敲得粉碎。
結(jié)語：寫給大企業(yè)的AI備忘錄
Alexa的故事，是寫給所有身處AI浪潮中的企業(yè)，尤其是大型企業(yè)的一份沉重備忘錄。
它告訴我們，在顛覆性變革面前，真正的護(hù)城河不是數(shù)據(jù)、不是資本，而是組織的動態(tài)適應(yīng)性和自我革新的能力。那么，如何構(gòu)建一個能夠抵御這些“適應(yīng)性陷阱”的韌性組織？
第一，解放生產(chǎn)力，而非圈禁：AI的生命線是數(shù)據(jù)和算力。必須將構(gòu)建一個開放、高效、低門檻的開發(fā)者基礎(chǔ)設(shè)施作為最高優(yōu)先級。讓你的科學(xué)家和工程師像敏捷的初創(chuàng)公司一樣，能夠自由地獲取資源、快速地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
第二，重構(gòu)范式，而非修補(bǔ)：承認(rèn)舊有架構(gòu)的局限性。今天的AI競賽，必須以大語言模型（LLM）作為核心基石，從根本上重新設(shè)計(jì)對話系統(tǒng)的架構(gòu)和開發(fā)工具包。修修補(bǔ)補(bǔ)無法帶來質(zhì)變。
第三，守護(hù)“非共識”，而非扼殺：必須為基礎(chǔ)研究建立一個“保護(hù)區(qū)”，將其與短期的產(chǎn)品交付周期解耦。給予科學(xué)家們必要的耐心、自由和資源，去探索那些當(dāng)下看似“無用”但可能決定未來的非共識領(lǐng)域。
第四，建立信任，而非壁壘：打破組織內(nèi)部的藩籬，用共享的宏大目標(biāo)和有效的激勵機(jī)制，取代“領(lǐng)地意識”和內(nèi)部競爭。真正的創(chuàng)新，源于跨領(lǐng)域的思想碰撞和無私的協(xié)作。
第五，保持謙遜，而非傲慢：最重要的一點(diǎn)，領(lǐng)導(dǎo)層必須保持警惕和謙遜，敢于質(zhì)疑那些曾經(jīng)帶來成功的“金科玉律”。在AI時(shí)代，最大的風(fēng)險(xiǎn)，就是對過去的過度自信。
亞馬遜手握著通往AI未來的鑰匙，卻在門口徘徊了太久。它的故事，是所有尋求在AI時(shí)代基業(yè)長青的企業(yè)，必須反復(fù)研讀的教科書。未來，屬于那些能夠直面自身成功所帶來的慣性，并有勇氣進(jìn)行自我顛覆的組織。
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