【財經一點通】亞馬遜輸掉AI戰爭？瞄準商用藍海：「大腦」不強也有勝算

在美股七雄中，亞馬遜在2025年明顯是最遜色的一家，總給人感覺在AI競賽中掉了隊。
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前幾天，《The Information》有篇獨家報導，值得和大家分享一下，以及我會說說我的看法。
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報導寫到，亞馬遜的AI模型Nova，被一些員工私下稱為「Amazon Basics」版AI，認為很難推銷出去。
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是的，就像那個以高性價比、而非頂級品質著稱的亞馬遜自營品牌一樣，他們自家的Nova模型，成了一個「可靠、便宜，但無法完全取代頂級對手」的次級選項。
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這反映了Amazon長久以來的企業DNA：極度重視成本效率。
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「Anthropic依賴症」
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報告引述亞馬遜雲端服務（AWS）內部人士的擔憂：如果我們的商業應用都建立在Anthropic的技術之上，那我們與競爭對手還有何差異化可言？
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高層原本期望用自家的Nova模型打造護城河，但工程師們卻發現，無論如何調校，Nova的表現就是不如Anthropic。
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Amazon投資了Anthropic數十億美金，這本是一步好棋，現在卻成了AWS高層的難題。
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目前的現狀是：Amazon不少AI產品（如Kiro程式碼助手）仍然十分依賴Anthropic的模型。
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這種「自家產品不打自家糧」的現象，讓AWS領導層感到不安。他們擔心，如果AWS的應用層全都長在別人的技術架構上，那AWS最終會淪為一個單純的「算力租賃商」，失去差異化的競爭力。
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這就是所謂的「靈魂不在自己手裡」。當Microsoft有OpenAI的深度整合，Google有Gemini的原生支持時，Amazon卻還在努力讓Nova追上Anthropic的腳步。
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人才戰爭中的「文化軟肋」
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亞馬遜的AI核心團隊，是從原有的Alexa語音助理團隊平移而來。
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這些專家在自然語言處理（NLP）和傳統機器學習上經驗豐富，但對於ChatGPT引爆的、需要天量算力與全新思維的生成式大型語言模型（LLM），他們的經驗並非完全對口。
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這就像讓一群頂尖的F1賽車工程師去設計星際飛船，專業領域存在著微妙但關鍵的代溝。
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Amazon能否翻盤？
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我認為，這些都肯定是亞馬遜的「問題」，但這不代表他們就沒有勝算。
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現在的市場有個迷思：好像做不出超越GPT-5或Gemini 3.0的模型就是失敗。但現實是，對於絕大多數企業客戶來說，他們需要的不是一個會寫詩、會聊哲學的「數位上帝」，而是一個「穩定、便宜、能精準完成特定任務」的工具。
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《The Information》提到Nova模型在基礎任務上表現不錯且成本極低，而我認為這正是Amazon的優勢。
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在最前沿的AI領域中，頂尖的技術當然重要。但在大部份公司B2B的世界裡，「性價比」和「可靠性」永遠排在「智慧高度」之前。
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應用層的「藍海」：誰都沒有絕對優勢
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目前AI產業正處於一個微妙的轉折點：底層模型的紅利期正在縮小，而應用層的戰鬥才剛剛開始。
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這是一片真正的藍海。如何將LLM轉化為能解決實際問題的「Agent（代理）」，如何讓AI走進企業的ERP、進銷存系統，甚至去改寫底層代碼邏輯？
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在這個領域，目前全球沒有任何一家公司擁有絕對的護城河。
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Amazon的優勢不在於它有沒有最強的「大腦」，而在於它擁有最強的「身體」：AWS龐大的企業生態系統。
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對於企業主來說，與其去折騰一個性能最強但孤懸在外的模型，不如使用一個能直接讀取S3數據、無縫對接現有雲端架構、且中立的Bedrock平台。
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Amazon不需要贏下AGI，它只需要贏下B2B
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我們必須認清一個事實：Amazon的DNA從來不是「純科研」，而是「極致的商用」。
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報導中提到的內部焦慮，擔心產品不夠突出、依賴Anthropic，其實是轉型期的陣痛。但換個角度想，Amazon讓Rufus購物助手混合使用Nova和Anthropic，這正體現了其務實主義：模型只是零件，用戶體驗才是產品。
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Amazon根本不需要在AGI的象牙塔裡封神。它只要能證明，在處理發票自動化、優化供應鏈、或是企業內部搜索這些「乏味但關鍵」的場景中，它的整合能力比OpenAI或Google更強，它就仍然能在AI時代找到自己的位置。
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2026年的勝負手：從「模型」轉向「工程」
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在2025年底，AWS作出了一個重大人事變動。他們將AI、晶片開發和量子計算全部交給AWS老將Peter DeSantis統一掌管。這是一個非常明確的訊號：
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Amazon要停止「散兵作戰」，開始打「硬仗」了。
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這意味著Amazon意識到，AI的競爭不只是模型的競爭，而是從Trainium晶片、基礎設施到模型層的「全棧整合」。
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我認為，現在斷言Amazon輸掉AI戰爭還太早。
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如果說OpenAI是在打造「大腦」，那麼Amazon正在打造的是「工廠」。大腦固然神聖，但世界運轉最終靠的是工廠。
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Amazon的策略很清晰：它不爭奪「最強AI」的虛名，它要爭奪的是「企業AI基礎設施」的實利。
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在B2B應用的藍海裡，只要能解決實際問題，沒人在乎你的模型是不是「Amazon Basics」。
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畢竟，在商業世界裡，能幫客戶賺錢或省錢的工具，才是最好的工具。
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本文由臉書粉專「Fomo研究院」授權提供