上次听到亚马逊公司首席执行官安迪·贾西(Andy Jassy)的消息，他还在向投资者透露，该公司预计今年的资本支出将达到1000亿美元——这是科技巨头角逐人工智能(AI)领域投入的最大一笔资金。

没过多久，亚马逊在纽约举行的发布会中大力宣传，该公司经常被嘲笑的智能语音助手Alexa已经被赋予了新的用途和新的商业模式，这要归功于生成式AI技术。亚马逊寄希望于Alexa品牌成为更友好的AI门户。对于绝大多数消费者来说，Alexa更具辨识度和可信度，他们可能对面向更精通技术人群的AI工具感到困惑。

当前，亚马逊正依托自研基础模型，在多个领域推进 AI 部署，包括亚马逊云科技(AWS)、仓库自动化机器人以及 Alexa 智能助手等。此外，亚马逊正在与其投资80亿美元的AI初创公司Anthropic合作，基于Trainium 2芯片构建大型 AI 计算集群。

在接受《彭博科技》(Bloomberg Technology)节目主持人卡罗琳·海德(Caroline Hyde)采访时，贾西探讨了公司对 Alexa 的愿景、对AI的需求，以及由此引发的算力、芯片、电力等资源短缺问题。贾西还分享了他对特朗普政府、多元化举措以及公司最新量子计算芯片的看法。

这次的升级如何真正激发你的客户群？最令你兴奋的是什么？

Alexa已经推出10年了，大概售出有6亿台Alexa设备。Alexa+是我们新一代的Alexa个人助手，相比之前的版本，智能程度大幅提升，功能更加强大、更加实用。你依然可以使用过去的所有功能，但每一项体验都变得更好。举个例子，现在Alexa的智能家居控制更强大了。你可以直接说：Alexa，我的客人晚上7点到家，你能把窗帘拉起来，把温度调高5度，打开门廊灯和车道灯，并在餐厅播放轻柔的晚餐音乐吗？

你不需要打开任何应用，只需要用自然语言说出需求，一切就会自动发生。Alexa+以及我们刚刚发布的新功能，真正改变了体验。现在市面上有很多AI聊天机器人，它们擅长回答问题，但无法执行操作。而Alexa+不仅智能到可以回答各种问题，还能真正为你执行任务，比如播放音乐、播放视频、控制智能家居、预订餐厅，甚至帮你预约维修工人来修理烤箱，这将是消费者第一次真正能够体验到的大规模AI应用。

股东们对Alexa+及其生成式AI怎么看？它会如何创造价值？

Alexa让购物变得更加简单，因为它现在的购物体验更加直观。它让听音乐变得更简单，让观看视频和流媒体内容变得更丰富，同时让智能家居控制变得更加顺畅，Alexa+能够提升我们所有的消费者体验。

此外，Alexa也有自己的商业模式，我们将在今年秋季推出一系列全新的设备。我认为它们外观非常漂亮，消费者一定会喜欢。还可以通过新的产品和广告，在 Alexa 的移动端和桌面端等多个界面中进行商业化。再加上订阅服务，我们的商业模式是可持续的。

亚马逊发布会现场的平板电脑展示了Alexa+强大的软件功能

说到订阅，现在如果用户是 Prime 会员，他们可以免费获得 Alexa+，我已经觉得 Prime 会员的福利非常丰富了，你们打算提高 Prime 会员的价格吗？

Prime会员的价值真的非常高，现在有超过3亿件商品支持Prime会员的免运费服务。当我们最初推出Prime时，这个数字只有100万。而现在，大部分情况下，你在一天之内就能收到订单商品。除了免运费，你还可以享受Prime Video、Prime Music、杂货订阅服务，以及我们独家的促销活动，Prime本身就已经极具价值。现在再加上免费的Alexa+，这无疑是锦上添花。目前，我们没有涨价计划，但Prime的确物超所值，这也是为什么这么多人订阅并长期使用。

生成式AI需要巨额投资，而你曾表示亚马逊在AI领域的投入比任何其他公司都要多。你们究竟投入了多少钱？

我们不会披露具体的投资金额，但可以告诉你，我们在资本支出方面的投资规模非常庞大，其中绝大部分都用于生成式AI。在AWS业务中，生成式 AI 已经是一个年收入数十亿美元的业务。但如果我们拥有更多的计算资源，我们本可以创造更多收入。

亚马逊在AI领域有一个非常独特的“飞轮效应”：首先，我们的使命是每天让客户的生活变得更简单、更美好；其次就是坚信，所有现有的客户体验都会被生成式AI重新定义。如果你相信这两点，你就会不断开发新的生成式AI应用。其他公司也在AWS上开发生成式AI应用，这让我们能够获得大量用户反馈，帮助我们改进AI技术。如果你愿意投资这些AI基础技术，比如我们自研的AI芯片 Tranium、前沿AI模型Amazon Nova，AI训练平台 SageMaker 和AI基础平台Bedrock，这样可以快速迭代优化AI技术，从而让更多AI应用运行在AWS之上，这种“飞轮效应”是亚马逊独有的。

谈谈你之前提到的算力问题，假设AWS拥有所有需要的芯片、电力和主板，AWS的增长速度能有多快？

这个很难给出一个确切的百分比，但我可以肯定的是，AWS本可以增长得更快。事实上，我们仍然面临芯片供应不足的问题。尽管我们是英伟达(Nvidia)的重要合作伙伴，同时也有自研的AI芯片Tranium 2。我们在 re:Invent（AWS每年举办的全球性云计算大会）上刚刚发布，相较于图形处理器(GPU)驱动的实例，Tranium 2在性价比方面提升了30-40%。对于大规模的生成式AI计算来说，这种提升是非常重要的。尽管我们比其他一些公司拥有更多的芯片资源，但仍然无法满足需求。

此外，目前全球的能源供应也存在短缺问题，我们正在努力解决这个问题，我预计在今年下半年情况会有所缓解。但就当前而言，市场对AI计算的需求几乎是无止境的。

AWS 在英伟达芯片供应受限方面是否受到了影响？你们未来会更加依赖自研芯片吗？

目前，生成式AI的需求非常旺盛，所有芯片供应商都面临一定程度的供给约束，某些新一代产品的发布时间比预期有所推迟，同时，一些关键组件（例如主板）仍然处于短缺状态。现在存在一定的供应链问题，希望会有好转。不过，市场对Tranium 2的需求很高，以至于我们已经两次追加生产计划，远超最初的预期。我预计，未来仍会有大量客户选择基于英伟达芯片的AWS计算实例，但同时，Tranium 2也会满足相当一部分需求。

亚马逊高级副总裁、杰出工程师詹姆斯·汉密尔顿(James Hamilton)在位于美国西雅图的亚马逊总部，手握该公司自研的Tranium 2芯片，亚马逊希望借此减少对英伟达的依赖

由于算力受限，是否有客户因资源不足而受影响？是所有客户都被均匀削减了算力，还是有些客户受影响更大？

如果客户只需要少量AI加速器，基本不会遇到问题。AWS也提供 Capacity Blocks服务，类似于按需获取AI加速资源的模式。真正受到影响的是那些想要大规模部署AI的企业，需要大量芯片。如果我们的算力供应不足，我们也会尽快提供更多资源，同时敦促合作伙伴加速交付。如果算力能满足，他们的问题可以很快解决。

Anthropic是否获得了足够的算力支持？你们和他们的合作关系非常紧密，对吧？

我们和Anthropic保持着非常紧密的合作关系。例如，在Project R项目中，他们的新一代前沿模型将完全基于 Tranium 2 和我们的自研AI芯片进行训练。Anthropic计划使用超过40万颗Tranium 2芯片，所以他们目前的算力是充足的，我们对这个合作项目感到非常兴奋。

除了芯片供应，你刚刚提到了电力短缺。AWS是否正在与美国政府沟通，争取政策支持？

我们一直在与美国政府以及全球各国政府保持沟通。电力短缺的影响比很多人预期的更严重，尤其是在疫情后，问题变得尤为突出。目前，美国政府对这个问题非常重视，也认识到了电力供应对经济的限制，并致力于寻找解决方案。

关于芯片出口限制，微软呼吁政府重新评估AI芯片出口限制政策，认为这可能会影响美国企业在全球市场的竞争力。AWS 作为全球业务的领导者，你怎么看？

你指的是《AI扩散法规》(AI Diffusion Rule)，这项政策在上届政府的最后阶段迅速通过，目前我们还不清楚本届政府对它的态度。但我认为，我们确实担心这一政策会对美国的某些天然盟友造成限制。这些国家的企业需要这些芯片来开展业务，并在AWS这样的技术基础设施平台上实现他们的目标。换句话说，如果我们不提供芯片，我们基本上就是将这部分业务和合作关系拱手让给那些能够提供芯片的其他国家。我认为，与其放弃这些市场，我们更应该选择与这些国家保持合作关系。

至于这是否会对AWS构成风险？其实谈不上是个重大风险，从整体业务来看，它并不是决定性因素。但与此同时，全球仍有许多处于经济发展早期阶段的国家，它们迫切需要最前沿、最先进的技术来打造优质的客户体验，这些国家可能会成为我们公司及其他许多科技企业的重要市场。因此，限制它们的技术获取，不仅会影响它们的发展，也可能会错失巨大的商业机会。

拜登政府迅速出台的《AI 扩散法规》围绕着美中竞争展开，旨在防止中国获得最先进的设备、芯片和技术，从你的角度来看，这一政策对你的业务是利是弊？例如，像“最低免税申报金额”(De Minimis)的变化，是否会影响中国竞争对手在进口商品时的成本？这对你们来说是好事还是坏事？

就“最低免税申报金额”政策而言，我们确实有一部分商品是通过这种方式运输的，尤其是像我们的低价商品品牌。不过，相比你提到的一些公司，我们的使用量可能较少。目前来看，特朗普政府才刚刚执政，政策影响还需要时间观察。但令我们感到鼓舞的是，这届政府愿意倾听企业的意见。我们经历了六届政府，不管哪一届，我们的首要任务始终是服务好客户，同时也希望能与政府建立良好的合作关系，助力国家发展。有些政府更愿意听取企业的意见，而这届政府显然更愿意与企业对话。

我一直认为，最好的经济结果往往来自公私部门的合作。我不指望政府完全迎合企业的需求，但政府应该倾听企业的反馈，因为只有通过合作，政策才能更加完善。从目前来看，这届政府确实愿意与企业交流，这一点让我感到乐观。我们和政府方的人员也有沟通，我们向他们分享我们做得好的地方，也有分享我们遇到的困难和问题。不同的政府在接纳我们反馈方面有不同的态度，特朗普政府愿意听我们讲。他们关心我们的反馈，至于接下来会怎么样，我们拭目以待。但我认为，开始对话是非常重要的，任何关系的建立都需要对话。

他们关注AI基础设施，比如“星际之门”(Stargate)项目。我们会听到更多关于你们在美国投资AI基础设施建设的信息吗？

我们确实在AI基础设施上投入了很多，主要的投资不仅仅是在AI领域，而且还包括在美国的投资。我们也在其他地方投资，因为我们是一个全球性公司，客户遍布全球，在好几百个国家有客户。我们在美国的投资非常可观，我预计这些投资不会很快减少。

1月21日，美国总统唐纳德·特朗普、甲骨文创始人拉里·埃里森、软银集团CEO孙正义和OpenAI CEO萨姆·奥特曼（从左至右）齐聚白宫，宣布成立一家合资企业，为美国AI基础设施提供价值数十亿美元资金，即“星际之门”计划

在你们的年度报告中，有些词汇缺失了，特别是“多样性”和“包容性”这两个词。我想将其放在当前政府的背景下，因为我知道亚马逊致力于成为全球最好的雇主。我只是想知道，员工们对于今年报告中缺失这些词汇的反应如何？这些计划是否会受到影响或改变？

从宏观层面来看，如果你像我们一样服务这么多客户，涵盖这么多不同的群体，你必须要有一个多元化的团队，才能够开发出适合每个人的产品。这是我们一直以来的目标，今后也不会改变。我认为，在疫情期间，许多公司都推出了很多项目。在过去三年里，我们已经非常彻底地审视了我们每个业务领域。我们有信心支持的项目，我们会加大投资，而那些没有信心的项目，我们会精简或停止。

我们也审视我们的多样性项目，有一些项目已经加大了投资，比如我们在履行中心的职业选择项目。员工可以免费获得更高的教育，以推动他们的职业发展，这个项目非常成功并且富有意义。所以，我们在这样的项目上加大了投入。而其他一些项目，没有取得太大成功，进展也不显著，我们已经将其放弃。但我们有一个多样化的团队，我们会继续努力打造这个多样化的团队，这一点不会改变。

你刚才提到如何以更少资源做更多事情，这是你们的一项重要原则。亚马逊一直在这么做，而且你已经很明确地表示要减少管理层级，那进展如何？

进展很好。对一家公司来说，文化是成功的一个重要因素。亚马逊文化并不是与生俱来的，尤其是在公司越来越大、业务越来越多、地域扩展的情况下，你必须始终为此努力。我们领导团队在审视公司时，有两个领域我们想要加强：一个是我们一直以来都非常注重招募强有力、聪明、有抱负的人。他们能够负责大部分的决策，可能要超过90%。随着人员的增加，我们不可避免地会有很多中层经理。而这些中层经理很积极，想要参与所有的事情，结果就是过多的参与却最终没有真正做出决策。

因此，我们共同设定了一个目标，要在这个季度结束之前，将个人贡献者与经理的比例增加超过15%。我们已经取得了非常好的进展，提前达到了目标。这将使得那些实际工作的人员能够拥有更多的决策权，也能更快速地推进工作。

另一个我们看到的问题是，如果文化鼓励创新和合作，但如果没有人们在办公室里一起进行创新，这一切都会变得明显更糟，你无法像以前一样进行创新、合作、互动和学习。因此，我们坚信，让员工更频繁地回到办公室，会对客户和公司有好处。

来谈谈创新和合作，你们有了一个新的量子芯片——Ocelot，名字很酷。这款更高效的芯片对你们来说意味着什么？会很快投入市场吗？

量子计算是一个潜力巨大的领域，有机会解决一些计算上非常复杂的问题。但我仍然认为，现实中它离能够真正解决这些问题可能还需要几年时间。在此之前必须解决许多与量子计算相关的挑战，其中一个就是量子比特的误差校正，而这正是Ocelot的突破。它是一种非常独特和创新的量子比特误差校正方法，对量子计算有着重要的意义，我们对此里程碑感到非常兴奋。

人们已经意识到，生成式AI突然间不仅是商业领域的讨论话题，而且已经是每个人都在讨论的内容，量子计算也可能类似。当你听到人们争论是20年还是5年后才会实现时，你怎么看？

我不敢确定。我希望它在5年左右实现，而不是20年。所有成功的事物，都是那些7年、10年、甚至20年的“一夜成名”，就像生成式AI，它其实是AI的一个演进，我们已经在研究50多年了。直到某一刻，它才突然变得更加普及和有效，真正震撼了我们。我觉得量子计算也可能会有类似的过程，它需要很长时间的积累，然后突然间就能解决以前无法解决的问题，成本也大大降低，给人的感觉就是一夜之间发生的，但其实量子计算我们已经做了10多年。

回到你们在生成式AI上的投资，亚马逊在这一领域的投资会持续增长吗？

我不确定，但我有种感觉，可能会有一些人对生成式AI感到有些失望，因为他们的投资没有带来相应的回报。毕竟现在还处于初期阶段，很多公司仍然在做生成式AI应用的试点。你可以看到一些成果，但我认为聪明的公司会找出哪些是真正能改变客户体验和业务的应用，继续在生成式AI上加大投资；而那些慢半拍的公司则会等着看，是否安全再行动，这样他们可能会落后两到三年，甚至更久。

实际上，生成式AI的进步是非常渐进的，与软件开发不同。软件开发中，你可以和团队一起在白板上设计某个东西，可能它并没有完全按设计运行，但大体上可以。而生成式AI则不同，它的模型在某些时候进步的速度远超预期，技术和规模的增长也很快。当你和团队中的科学家交流时，他们也无法相信模型取得了多么大的进步，因为模型本身会自我学习。如果你不投资生成式AI，你将会落后于时代，因为你错过了很多通过不断试验和构建应用所获得的经验。编译/孙昊然、陈佳靖

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