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AI群雄逐鹿，亞馬遜為何掉隊？

當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，當時的使命就是將最新最先進的AI研究引入Alexa產(chǎn)品和生態(tài)系統(tǒng)，其內(nèi)部團隊稱之為“GoogleBrain與AlexaAI-SWAT的結(jié)合體”，當時，團隊為組織構(gòu)建了首批大語言模型（盡管當時并不稱之為“大語言模型”）、構(gòu)建了基于知識的響應生成器（雖然當時沒叫“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)，其賴以成功的強大適應性，在面對范式轉(zhuǎn)移時，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《自適應系統(tǒng)失敗基本模式》一文中提出的理論框架。他們認為，適應性系統(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（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：當挑戰(zhàn)的增長速度超過了系統(tǒng)適應和響應的速度時，即便系統(tǒng)本身擁有強大的潛在能力，也會因內(nèi)部機制的阻塞而崩潰。

在亞馬遜，這種“阻塞”幾乎無處不在。

前Alexa團隊成員MihailEric曾寫道，“獲取任何內(nèi)部數(shù)據(jù)進行分析或?qū)嶒?，都需要?shù)周時間。”這僅僅是冰山一角。數(shù)據(jù)的標注質(zhì)量低下，文檔要么不存在，要么早已過時。

他們曾發(fā)現(xiàn)，一個核心數(shù)據(jù)集的標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)點被持續(xù)誤標。當他們試圖糾正這一錯誤時，卻發(fā)現(xiàn)需要啟動一個長達數(shù)月的、涉及多層審批的繁瑣流程。

更可悲的是，修復這個問題對于相關(guān)團隊的管理者而言，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)實面前，“科學上正確的事情”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：“想象一下，當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來訓練Transformer模型?！?/p>

這并非笑話，而是團隊當時面臨的殘酷現(xiàn)實。亞馬遜AWS的強大算力，對內(nèi)部的AI研究團隊而言，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，從一開始就背負著沉重的枷鎖。

亞馬遜就像一艘擁有強大引擎卻被無數(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，眾多獨立的小團隊在不同地點重復地解決著相同的問題。這并非協(xié)同作戰(zhàn)，而是一場“達爾文主義”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，只專注于自身團隊的KPI和生存。其結(jié)果是驚人的資源浪費和創(chuàng)新合力的缺失。一個本可能催生出“亞馬遜版ChatGPT”的早期大型模型訓練項目，就在這種跨團隊協(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)一個項目，旨在擴展我領(lǐng)導的Transformer模型訓練。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（遠在ChatGPT發(fā)布之前）。我們的Alexa團隊與一個內(nèi)部云團隊會面，該團隊獨立啟動了類似的項目。雖然目標是尋找一種合作方式來共同開發(fā)這個訓練基礎設施，但在幾周的時間里，許多半吊子的承諾都未能實現(xiàn)。最終，我們團隊各自為政，姐妹團隊也各自為政。由于沒有共同的基礎，導致了重復的努力。沒有數(shù)據(jù)、基礎設施或經(jīng)驗分享，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)。這個設計試圖將亞馬遜在電商領(lǐng)域的“平臺化”和“去中心化”思維，直接復制到對話AI上。每個技能都像一個獨立的App，由獨立的團隊開發(fā)和維護。

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，需要各個“神經(jīng)元”之間的高效協(xié)同，而非一堆孤立的“機器人”在機械地切換。

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。局部最優(yōu)的加總，并不等于全局最優(yōu)。當組織內(nèi)部的每個單元都在奮力劃槳，卻朝著不同的方向時，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”的泥潭。

AI基礎研究的本質(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季度財報的框架里，也無法總是在短期內(nèi)產(chǎn)生清晰可見的客戶價值。然而，在亞馬遜的文化里，每一個項目都必須向高層領(lǐng)導證明其存在的價值，而證明的方式，就是與某個下游產(chǎn)品掛鉤，并用“面向客戶”的指標來衡量。

于是，許多前瞻性項目承受了巨大的壓力。他們被迫花費大量時間去“美化”項目的指標，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)的項目中，高層強加了一個“毫無科學依據(jù)，幾乎不可能實現(xiàn)”的成功指標。每周的項目會議，都變成了產(chǎn)品經(jīng)理與科學家之間關(guān)于這個指標的痛苦拉扯。

最終，項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：一個組織因為某種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、鼓勵高風險探索的文化。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，真正的護城河不是數(shù)據(jù)、不是資本，而是組織的動態(tài)適應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)者基礎設施作為最高優(yōu)先級。讓你的科學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、快速地進行實驗。

第二，重構(gòu)范式，而非修補：承認舊有架構(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，從根本上重新設計對話系統(tǒng)的架構(gòu)和開發(fā)工具包。修修補補無法帶來質(zhì)變。

第三，守護“非共識”，而非扼殺：必須為基礎研究建立一個“保護區(qū)”，將其與短期的產(chǎn)品交付周期解耦。給予科學家們必要的耐心、自由和資源，去探索那些當下看似“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，用共享的宏大目標和有效的激勵機制，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，領(lǐng)導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時代，最大的風險，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時代基業(yè)長青的企業(yè)，必須反復研讀的教科書。未來，屬于那些能夠直面自身成功所帶來的慣性，并有勇氣進行自我顛覆的組織。