摘要：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Gemini 2.5 Pro大杀四方，Anthropic用Claude 3.7和Claude 4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D

AI群雄逐鹿，亚马逊为何掉队？

文/王子威@零售威观察

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Gemini 2.5 Pro大杀四方，Anthropic用Claude 3.7和Claude 4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DeepSeek V3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“Google Brain与Alexa AI-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——David Woods和Matthieu Branlat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（Working at Cross-Purposes）和困于旧习（Getting Stuck in Outdated Behaviors）。亚马逊的故事，就是在这三个陷阱中一步步走向沉寂的。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”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Mihail Eric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。

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。

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。

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。

来源：零售威观察一点号