【圖解】Amazon梭哈手中4張王牌！「遲來但到」的雲端之王能翻盤AI商戰？

AI如同新一代Internet，帶來巨大破壞與機會。從技術開頭，再來是商戰接手，第一回合由OpenAI獨領風騷，每一個願意為使用付費的用戶和企業，不斷疊加進入拋物線成長，炒熱話題、股價和關注。第二回合鐘聲剛敲下，巨頭們的戰略是什麼？誰又會笑到最後？
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「亞馬遜（Amazon）不習慣追趕，他們習慣創造市場。生成式AI是長久以來第一次，讓亞馬遜發現自己處於追趕的位置。」顧問公司顧能（Gartner）副總裁奇拉格．德卡特（Chirag Dekate）在美國財經頻道CNBC受訪時直言。

談起生成式AI，微軟、Google和Meta通常被認為是第一梯隊。亞馬遜似乎步調較緩，2023年4月才推出首款大型語言模型Titan、AI平台Bedrock，同年6月宣布投入1億美元設立「生成式AI創新中心」。直到2023年末，亞馬遜才正式發表一款面向企業客戶的聊天機器人產品Amazon Q。

遲到的亞馬遜，還有機會爭奪AI之王的寶座嗎？

比算力〉它有最強雲端之王AWS

2023年11月底，亞馬遜旗下雲端公司AWS一口氣端出數十項生成式AI產品，正式揭露亞馬遜的AI戰略。AWS執行長亞當・謝利普斯基（Adam Selipsky）宣告：「我們要賭大的。（We make big bets.）」

AWS是亞馬遜在生成式AI的第1張王牌。由於生成式AI龐大的算力需求，在全球各地坐擁超大型資料中心的三大公有雲：AWS、微軟Azure、Google Cloud，無疑處在生成式AI風暴的中心位置。

德卡特預期，數百萬的AWS客戶預計會持續留在亞馬遜麾下使用AI產品，因為長期在AWS平台上運行應用程式、儲存數據，IT人員也非常熟悉使用方法，這都是加速AI發展的重要因素。

比商轉〉它派Q先生收服多金企業

因為ChatGPT的爆發，讓話題暫時聚焦在個人工作者的日常，但真正會「掏錢買單」的人，還是企業。而亞馬遜並沒有像Google、微軟一樣擁有搜尋引擎、Office軟體等面對一般用戶的接觸點，因此AWS全力投入的戰場是——企業用戶和開發者。

舉例來說，亞馬遜推出的聊天機器人產品「Amazon Q」被認為是對標ChatGPT、微軟Copilot和Google Bard的產品，但不同於通用型的功能，專門鎖定企業應用。

Q的命名靈感源自007電影中，向主角龐德提供武器的智庫「Q先生」，Amazon Q就是要作為公司的「專屬助手」，讓企業在安全環境中，把資料餵給模型做訓練 。了解公司運行的所有專案內容、財務計畫、分工流程後，這位助手就能提供程式碼建議、協助找資料、幫忙製作圖表報告等日常工作。

但鎖定企業這條路上，最大敵人就是微軟，尤其Microsoft 365軟體滲透率超過70％，成為工作者生活中不可或缺的一部分，當微軟把Copilot工具導入Microsoft 365軟體中，是否可能威脅到AWS的企業客戶？

AWS生成式AI副總裁瓦西．菲洛敏（Vasi Philomin）回應：「生產力完全是微軟的強項，他們是領導者，但根據我們對客戶的訪談和觀察，企業真正的痛點並不在文件處理、郵件收發這些工作上，而是在網站維運、應用程式新功能開發、顧客溝通等領域，這正是我們鎖定的需求。」 AWS希望一舉打進系統維運等企業最核心的根基，也會更有機會提高客戶的黏著度。

比模型〉它推客製平台擴大打擊面

生成式AI崛起1年多來，幾乎和「模型戰爭」畫上等號，巨頭爭相發表大型語言模型，強調參數量、訓練強度、能在標準測試中達到的成績作為軍火展示。但亞馬遜卻一再強調：「這世界上沒有最強的模型。」

菲洛敏解釋：「生成式AI還在早期階段，沒有人知道最終的贏家會是誰，現在最重要的任務是讓客戶保有選擇權。」亞馬遜認為沒有一個模型可以「統治世界」，或者完成世界上所有任務，隨著企業應用端的需求愈來愈多元，模型最後會走向更精細、客製化的市場。

因此AWS推出的平台Bedrock，就是將這項願景具現化，提供超過5種底層模型，包括Amazon Titan、Meta Llama 2、Cohere Command、AI21 Labs Jurassic和Anthropic Claude等都在平台上提供企業選用，強調可以根據需求調整、投入自家公司的資料。

曾在AWS工作近十年的投資公司Madrona合夥人強．圖洛（Jon Turow）對亞馬遜的產品定位表示肯定，「Bedrock展現亞馬遜擁有最廣泛的模型選擇空間。亞馬遜在向CEO和CIO們發出強烈信號，模型靈活性才是正確的技術探索路徑。」

比本事〉它買下以國新創拚自研晶片

對亞馬遜來說，長久投入的自研晶片也在成本、算力上具有優勢。目前在亞馬遜、微軟和Google這3家雲端巨頭之中，亞馬遜是少數坐擁4種類型客製化晶片——「標準計算晶片」、「訓練專用晶片」、「推理專用晶片」及「伺服器晶片」的雲端提供商。

AWS的自研晶片史最早可以追溯到2013年，至今旗下已有4大晶片產品線：「加速」功能輸入／輸出的Nitro、用來提高「雲端伺服器」運算效率的Graviton、加快模型「推論」功能的晶片Inferentia，以及加快模型「訓練」功能Trainium。

在這段期間，亞馬遜也開了一次外掛，於2015年大手筆以3.7億美元的價格，收購以色列晶片公司Annapurna Labs，以晶片架構設計的專業入主AWS晶片研發部門。

不過對手也都在加緊投入自研晶片，微軟於去年推出晶片Maia 100和雲端伺服器處理器Colbert 100應戰，Google則是靠1款TPU加強終端裝置的AI應用。2家目前都有傳出新晶片研發中的計畫，預計最快在2025年登場。

面對競爭對手的追趕，AWS資料庫、分析和機器學習副總裁史瓦米（Swami Sivasubramanian）認為，投入時間早、技術資源充足是亞馬遜最大的本錢，「我們並非在ChatGPT 這件事發生後，才匆忙制定了一個計畫，因為你不可能在那麼快的時間內設計出晶片，更不用說在大約2到3個月之內建立起一個技術平台。」

亞馬遜總裁兼首席執行官安迪．賈西（Andy Jassy）也在財報會議中強調，亞馬遜正持續增加AI投資，預期將帶來數百億美元的龐大商機。亞馬遜能否靠著企業客戶的策略，快速滾動生成式AI商業模式，將成為急起直追的關鍵任務。

責任編輯：謝宗穎

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