亚马逊CEO股东信全文:生成式AI将成亚马逊新支柱

“我深信，亚马逊的每一位员工都明白，在我们不断努力让客户的生活变得更加美好、更加轻松之前，我们的每一项业务都还有很长的路要走，而且我们所投资的每一项业务都蕴藏着巨大的增长潜力。”贾西在自从2021年年中接替杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）执掌亚马逊以来的第三封股东信中写道。

在贾西的领导下，亚马逊已变得更为高效和精简。面对销售放缓和经济挑战，公司已摒弃了贝索斯时代那种不顾一切的增长模式。从2022年底至2023年，亚马逊进行了历史上最大规模的裁员，削减了超过2.7万个工作岗位。今年，这种裁员行动仍在继续，该公司宣布在云计算、Prime Video和Twitch直播等部门进行人员调整。

贾西表示，即便在某些领域进行紧缩，他仍会专注于在公司内部发掘新的增长领域，以确保亚马逊能够长期保持“弹性”。他特别强调了建立“原始服务”（或“支柱”）的重要性，并将其描述为能够激发新项目和新业务的“离散且基本的构建模块”。

贾西以他亲手打造的云计算部门AWS为例。在担任亚马逊首席执行官之前，贾西负责创建了AWS，这个起初仅为亚马逊零售业务提供动力的内部工具，如今已发展成为亚马逊的主导云服务，并跻身公司最赚钱的业务之一。

贾西表示，他深信生成式AI正逐渐演变成为亚马逊下一个关键的“原始服务”，或“支柱”，这是公司内部用来形容其最成功业务的术语。亚马逊的前三大支柱业务分别是零售、Prime订阅服务和云计算部门。

贾西说：“尽管我们正在自主研发众多生成式AI应用，但最终绝大多数应用将由其他公司构建完成。然而，我们在AWS上构建的远不止一个引人注目的应用或基础模型。”

他还强调，亚马逊的云计算服务将在人工智能的热潮中扮演举足轻重的角色，并表示：“我们乐观地认为，这种改变世界的人工智能大部分将建立在AWS之上。”

周四，亚马逊宣布著名人工智能先驱、曾领导谷歌大脑（Google Brain）知名科学家吴恩达（Andrew Ng）加入公司董事会。吴恩达将接替自2014年以来一直担任董事会成员的朱迪·麦格拉思（Judy McGrath）。

随着人工智能领域的蓬勃发展，亚马逊在过去一年里发布了一系列相关公告，引发科技行业纷纷加大对该领域的投资力度。上个月，亚马逊向人工智能初创公司Anthropic追加了27.5亿美元投资，这是亚马逊迄今为止最大的一笔风险投资。贾西还承诺将人工智能融入亚马逊的每一项业务中。

此外，亚马逊推出了名为Rufus的工具，利用人工智能帮助用户搜索和购买产品。同时，亚马逊还推出了人工智能聊天机器人“Q”，旨在协助企业完成日常任务，以及为AWS客户提供生成式人工智能服务Bedrock。

以下是贾西致股东信全文:

亲爱的股东们：

去年的这个时候，我满怀激情与乐观地展望了亚马逊的未来。而今天，我的信心和期待更加强烈。这背后有多重原因，从我们在财务业绩和客户体验方面取得的显著进步，到我们持续不断的创新，再到摆在我们面前的非凡机遇，都让我感到无比振奋。

2023年，亚马逊的总收入同比增长了12%，从5140亿美元跃升至5750亿美元。其中，北美地区的营收同比增长了12%，从3160亿美元增长到3530亿美元；国际营收也实现了11%的同比增长，从1180亿美元增加至1310亿美元；云计算服务AWS的营收同比增长了13%，从800亿美元攀升至910亿美元。

不仅如此，亚马逊的营业利润和自由现金流（FCF）也实现了大幅改善。2023年，我们的营业利润同比增长了惊人的201%，从122亿美元大幅提升至369亿美元，营业利润率也从2.4%跃升至6.4%。在自由现金流方面，经过设备融资租赁调整后的12个月FCF从2022年的负128亿美元转变为355亿美元，增加了483亿美元。

然而，我们最为欣喜的，还是业务中客户体验的持续改善。这是我们一切努力的最终目标，也是我们持续创新和进步的源泉。

在商店业务方面，顾客对我们始终如一地关注选择、价格和便利性给予了热烈的反馈。我们持续提供业界最广泛的零售选择，拥有数亿种产品供顾客挑选。仅在去年，我们就新增了数千万种产品，同时吸引了多个高端品牌如Coach、维多利亚的秘密、Pit Viper、Martha Stewart、倩碧、Lancôme和Urban Decay等，在亚马逊平台上线。

在价格方面，我们始终注重精打细算，特别是在当前经济不确定的环境下，消费者更加关注每一分钱的支出。因此，我们于2023年第四季度以Prime促销日拉开了假日购物季的序幕，为Prime会员提供了提早享受假日购物的专属体验。随后，我们举办了面向所有顾客的黑色星期五和网络星期一促销活动，这也是我们历史上规模最大的营销活动。在整个2023年，我们通过各种优惠活动和优惠券帮助消费者节省了近240亿美元，相比上一年增长了近70%。

在物流方面，我们也持续提高配送速度，不断打破公司纪录。2023年，我们以前所未有的速度为Prime会员提供商品配送服务，当日达或次日达的商品数量超过70亿件，其中美国地区超过40亿件，欧洲地区超过20亿件。在美国，这一成绩得益于我们的区域化战略和网络重新设计，使得商品更接近消费者。同时，我们还扩大了当日达设施的覆盖范围，使得2023年当日达或隔夜送达的商品数量同比增长了近70%。由于我们能够如此迅速地将商品送达消费者手中，客户更倾向于选择亚马逊来满足他们的购物需求，这一趋势在各个业务领域都有所体现，包括我们日常必需品业务的快速增长，2023年第四季度同比增长超过20%。

此外，我们的区域化努力不仅缩短了运输距离，还帮助我们降低了服务成本。2023年，我们自2018年以来首次实现了全球单位服务成本的降低。仅在美国地区，服务成本就同比下降了0.45美元以上。服务成本的降低使我们能够同时投资于速度改进和增加更多选择，同时保持较低的平均销售价格。更多的选择和更低的价格进一步吸引了消费者的购买意愿，由此形成了良性循环。

展望2024年及以后，我们仍将继续努力降低服务成本。我们已经对配送网络中的每一个环节进行了深入剖析和重新评估，并找到了几个我们认为可以进一步降低成本的领域，同时确保为客户提供更快速的服务。2024年，我们将重点关注入站履行架构和库存安置的优化，并对此持乐观态度，相信还有更多的成本节约空间等待我们去发掘。

在国际业务方面，我们非常满意已建立完整服务体系的市场发展轨迹，并欣喜地看到在新兴市场如印度、巴西、澳大利亚、墨西哥、中东和非洲等地取得了有意义的进展。这些地区在不断扩大商品选择和功能的同时，也在朝着盈利的方向稳步发展。2023年第四季度，墨西哥成为了我们最新实现盈利的国际市场。我们坚信，随着时间的推移，这些新兴地区将继续保持强劲的增长势头，并逐步实现盈利。

除了商店业务的出色表现，我们的广告业务也保持了强劲的增长势头。2023年，广告业务收入从上一年的380亿美元增长至470亿美元，同比增长达24%。这一增长主要得益于我们赞助广告服务的成功推广和不断优化。为了进一步提升广告效果和客户满意度，我们在赞助广告服务中增加了赞助电视功能。这是一种自助服务解决方案，品牌商可以轻松地创建广告活动，并在多达30多个流媒体电视服务上展示，包括亚马逊免费电视和Twitch。更重要的是，这项服务没有最低支出要求，为品牌商提供了更加灵活和经济的广告投放选择。

最近，我们还通过在Prime视频节目和电影中引入广告来扩大流媒体电视广告业务。品牌商可以通过我们最受欢迎的娱乐产品，包括热门电影、节目、屡获殊荣的亚马逊米高梅原创内容以及像周四晚足球这样的直播体育节目，接触到每月超过2亿的观众。流媒体电视广告业务自推出以来增长迅速，开局表现强劲。

再看AWS业务，从2023年开始，我们见证了大量的成本优化措施，这在全球经济不确定性的背景下尤为显著。许多公司都积极寻求节省资金的途径，而我们AWS通过帮助客户更高效地使用云资源，以及提供更加强大和性价比更高的AWS功能，如Graviton芯片和S3智能分层，成功助力客户实现了显著的成本节约。

Graviton芯片作为我们的通用CPU芯片，相比其他领先的x86处理器，提供了约40%的性价比优势。而S3智能分层则利用人工智能技术，智能地将访问频率较低的对象迁移到更具经济效益的存储层，从而进一步降低了客户的存储成本。此外，我们还推出了储蓄计划，为客户提供更长期、更优惠的价格，以满足他们对成本控制的需求。

虽然这些成本优化措施在短期内对收入产生了一定影响，但我们坚信这是对客户最有利的选择，并得到了客户的广泛认可。从长远来看，这不仅有助于提升客户的满意度和忠诚度，也将为AWS和我们的客户带来更加可持续和健康的增长。到了2023年底，我们观察到成本优化的趋势有所减弱，而新交易则呈现出加速增长的态势。客户更愿意以更长的承诺期来更新他们的服务，并加速了迁移至AWS的进程。

去年也是AWS在技术创新和产品交付方面取得重大突破的一年。我们宣布了下一代通用CPU芯片（Graviton4），它在计算性能和内存带宽方面相比前代产品（Graviton3）有了显著提升。同时，我们还发布了AWS Trainium2芯片，它将为生成式人工智能应用提供强大的机器学习训练能力，内存容量也实现了三倍的增长。在基础设施方面，我们继续扩大AWS的覆盖范围，目前在全球33个地理区域内提供了105个可用区，并计划推出6个新的区域。

在生成式人工智能领域，我们为Amazon SageMaker添加了数十个新功能，使开发者能够更容易地构建新的基础模型。此外，我们还推出了一项名为Amazon Bedrock的新服务，它允许企业利用现有的基础模型来构建生成式人工智能应用程序。而且，我们在亚马逊Q中推出了最强大的编码助手，客户对这些功能感到兴奋，我们也看到了生成式AI产品的巨大吸引力。

除了AWS业务外，我们在其他新的商业投资上也取得了显著的进展。这些投资可能对客户和亚马逊的长期发展都很重要。我仅举两例为证：

首先，我们对Prime Video业务的信心日益增强，认为它有望成为一个庞大且盈利丰厚的业务。这主要得益于我们持续推出引人注目的独家内容、Prime视频客户的积极参与、市场计划的增长以及在Prime视频中增加的广告收入。

其次，我们还在太空探索领域取得了重要突破。今年10月，我们成功发射了两颗端到端原型卫星，并验证了所有关键系统和子系统的功能。这是Kuiper项目商业化的一个重要里程碑，该项目旨在通过近地轨道卫星为没有宽带连接的家庭（4亿到5亿）提供宽带服务。这对亚马逊来说是一个非常大的收入机会。我们正在按计划于2024年发射第一颗量产型卫星，并期待在未来为更多地区的客户提供高质量的宽带连接服务。

回顾2023年，我们取得了令人瞩目的成绩，这离不开我们团队的努力和客户的信任与支持。这些成果代表了亚马逊在技术创新、业务拓展和成本优化等方面的卓越能力。然而，我深信，亚马逊的每一位员工都明白，在我们不断努力让客户的生活变得更加美好、更加轻松之前，我们的每一项业务都还有很长的路要走，而且我们所投资的每一项业务都蕴藏着巨大的增长潜力。

在过去三年的年度致股东信中，我致力于让各位股东更深入地了解我们对公司的愿景、我们的业务布局、未来的机遇以及驱动我们前行的动力。亚马逊涉足多个细分市场，但我们的共同使命始终如一：让客户的生活每天都更美好、更轻松。无论是消费者、卖家、品牌、开发者、企业还是创作者，我们服务的每一个客户群体都承载着这份使命。在理想状态下，我们不仅以客户为中心，更富有创造力，拥有长远的视野，持续学习，充满激情，迅速交付，并像全球最大的初创企业一样灵活运营。

我们投入大量精力思考如何在公司内部和外部赋予建设者权力。我们所说的建设者，是指那些热爱发明、热衷于剖析客户体验、寻找问题所在并重新设计解决方案的人。他们对现状永远不满足，直到客户体验达到完美。在这个过程中，他们不断交付改进，不断修补和迭代。虽然他们敢于从零开始创新，但也善于利用其他公司的高质量、可扩展、经济高效的组件。对于开发者来说，拥有合适的工具来迅速提升用户体验至关重要。

在我们看来，构建原始服务是实现这一目标的最佳途径。这些原始服务就像离散的、基础的构建块，建设者可以根据需要将其组合成任何形式。在2003年的AWS Vision文档中，我们曾这样描述原语：

“原语是软件开发人员的原始部分或最基础的构建块。它们在功能上不可分割，并且在一件事情上做得非常出色。原语应该共同使用，而不是单独作为解决方案出现。我们构建原语时，将最大化开发人员的灵活性作为首要考虑。我们不会在原语上添加过多的约束来防止开发人员犯错。相反，我们致力于优化开发者的自由度和创新能力。”

当然，原语的概念不仅适用于软件开发，但在技术领域，其重要性尤为突出。过去的二十年里，原语一直是我们实现快速创新的核心。

使用原语进行思考的一大优势在于其速度。让我通过两个反例来加以说明：

首先，在亚马逊的早期阶段，我们成功建立了一个自有库存零售业务，我们从出版商、制造商和分销商那里采购商品，储存在自己的仓库中，并负责发货。然而，随着时间的推移，我们意识到，通过允许第三方卖家在我们的高流量搜索和产品详细页面上列出他们的产品，我们可以提供更广泛的选择和更低的价格。那时，我们已经构建了几个核心零售服务，如支付、搜索、订购、浏览和商品管理，这使得尝试不同的市场概念变得更为简单。然而，这些核心部件并非真正的原语。

事实证明，这些核心部件过于复杂且划分不清。在与Target等公司合作开发Merchant.com业务时，我们深刻体会到了这一点。当时的设想是，target.com将使用亚马逊的电子商务组件作为其网站的基础架构，并根据自身需求进行定制。为了实现这种合作，我们需要通过应用程序编程接口（API）将这些组件作为可分离的功能进行交付。然而，这种分离远比预期困难，因为在亚马逊早期快速发展的过程中，这些服务之间建立了密切的依赖关系。

我们当时使用的一个称为“NPI”的重量级机制进一步凸显了这种耦合问题。任何需要多个内部团队协同工作的新计划，都必须经过NPI小组的审查。每个团队都需要沟通他们的工作需要多少人力和时间。这个瓶颈限制了我们的成就，让我们倍感沮丧，并促使我们通过将这些电子商务组件重构为真正的原始服务来消除这一问题。这些原始服务具有良好的文档和稳定的API，使我们的建设者能够在无需协调的情况下使用彼此的服务。

在应对Target和NPI所带来的挑战时，我们认识到构建一套全新的基础设施技术服务至关重要，这不仅将加快亚马逊的步伐，还将为外部开发人员提供无限的创新空间。这套服务最终演变成了现在的AWS，上述经历让我们深刻认识到，我们应当构建一系列基本服务，这些服务能够以任意认为合适的方式自由组合。当时，大多数技术产品都试图集多功能于一身，结果往往是哪项功能都做得不尽如人意。

而AWS的原始服务从一开始就与众不同，它们专注于提供重要、高度灵活且集中的功能。以2006年3月推出的Amazon Simple Storage Service（S3）为例，它的目标是提供高度安全、持久、可用的对象存储，具备互联网级别的规模且成本极低。简而言之，它专注于将对象存储做到极致。当S3发布时，开发者们既感到兴奋又有些困惑。这确实是一个非常有用的原始服务，但他们想知道为什么只是对象存储？随着我们在2006年8月推出Amazon Elastic Compute Cloud（EC2），并在2007年推出Amazon SimpleDB，人们开始意识到我们正在构建一套基础设施服务，使开发者能够更快、更经济地构建他们想要的任何东西，而无需管理或预先为数据中心或硬件投入资金。

随着时间的推移，AWS不断推出这些构建模块（现在我们提供的构建模块数量已超过240个，远超其他任何供应商），许多公司迅速在AWS上崛起（例如Airbnb、Dropbox、Instagram、Pinterest、Stripe等），整个行业也在AWS上重塑自己（例如与Netflix、Disney+、Hulu、Max、Fox、Paramount等的合作），甚至重要的政府机构也转向了AWS（例如CIA和其他几个美国情报机构）。但鲜为人知的是，亚马逊自己的消费者业务也是AWS的受益者之一。它利用AWS的速度，在零售、广告、设备（如Alexa和Fire TV）、Prime视频和音乐、Amazon Go、无人机以及许多其他领域以惊人的速度进行创新。原语如果构建得当，可以迅速提升开发者的创新能力。

那么，如何构建正确的原语集呢？

追求原语并不能保证成功。你可以构建很多原语，甚至有更多的方法来组合它们。但一个好的起点是选择你想要解决真正的客户问题。

我们的物流原语就是一个很好的例子。在亚马逊的早期，我们建立了围绕仓储的核心能力，然后负责挑选、包装并快速可靠地将商品运送给客户。当我们将第三方卖家引入我们的市场时，他们经常希望能够使用这些相同的物流能力。因为我们已经建立了这套最初的物流原语，所以我们能够在2006年推出亚马逊的配送服务（Fulfillment by Amazon，简称“FBA”），允许卖家使用亚马逊的配送网络来存储商品，并由我们负责挑选、包装和运送。这些产品还可以享受快速的Prime配送服务，它为卖家节省了大量的时间和金钱（通常比自己操作便宜70%），并且至今仍然是我们最受欢迎的服务之一。

随着越来越多的商家开始运营自己的直接面向消费者（DTC）网站，许多商家渴望能够继续使用我们的配送服务，同时也希望访问我们的支付和身份原语，以提高他们自己网站上的订单转化率（因为Prime会员已经与亚马逊共享了这些支付和身份信息）。几年前，我们推出了Buy with Prime服务来满足这一客户需求。Prime会员可以像在亚马逊上一样在DTC网站上快速结账，并享受Buy with Prime上的快速Prime送货服务。与默认体验相比，商家的订单转化率提高了约25%。

随着我们商店业务的迅猛增长，供应链的复杂性也随之加剧。为了满足客户对低价、快速交货和丰富选择的需求，我们不断开发新功能，优化流程。从国际产品的运输清关，到存储设施的布局，再到最后一公里的配送，每一个环节都凝聚了我们的智慧和努力。

面对运输履行中心存储空间的挑战，我们创造性地建立了低成本上游仓库，专注于存储功能，从而释放了运输中心的压力，没有复杂的终端用户、拣选、包装和运输功能。同时，我们利用先进的算法预测库存需求，实现自动补货，确保库存水平的稳定。在最后一公里配送方面，我们建立了与UPS规模相当的配送网络。这不仅提升了我们的配送能力，更为消费者和卖家提供了经济高效的配送服务。

我们针对客户需求，精心构建了一系列履行原语，旨在提升亚马逊消费者的购物体验，同时解决外部卖家在电子商务活动中遇到的各种复杂问题。

对于需要进口产品的卖家，我们推出了全球英里服务。这项服务充分利用了我们在国际物流领域的专业知识，帮助卖家高效、合规地完成产品进口流程。同时，我们也提供了灵活的货运选择，卖家可以选择使用我们的第一方亚马逊货运服务，也可以通过合作伙伴承运人计划选择第三方货运合作伙伴，将库存从边境或国内任何地方安全、快速地运送到我们的存储设施。

为了降低存储成本并提高库存周转率，我们向卖家开放了上游亚马逊仓储和分销设施。这些设施经过优化，能够实现高效的库存管理和分销，确保卖家的库存始终保持最佳状态。此外，当运输履行中心的库存不足时，这些设施还能够自动补充库存，确保订单能够及时、准确地完成。

对于那些希望自行管理运输的卖家，我们提供了亚马逊配送服务。这项服务允许卖家利用我们的最后一英里配送网络，将包裹直接送到客户的手中。 此外，我们还为卖家提供了多渠道配送服务。无论卖家在哪里订购商品，我们都能够提供灵活的配送方案，确保商品能够准时、安全地送达客户手中。

在原语的构建中，我们发现了无限的自由度和创新空间。这些原语，如同积木一般，可以根据我们的需求和想象进行组合和扩展，从而创造出令人瞩目的新特性和功能。我们还将原语巧妙地融入外部付费应用程序中，为客户提供了更为丰富、便捷的服务体验。例如，FBA、Buy with Prime以及Supply Chain by Amazon等服务，都是原语与外部应用程序相结合的典范。它们不仅整合了我们的物流原语，还通过创新的商业模式，为客户带来了前所未有的便利和效益。

以我们商店业务中的当日达配送设施为例，它们位于美国最繁华的都会区，目前已有58个在高效运作。它们不仅储存了我们精选的10万个热门SKU，更具备灵活性，能够接纳并快速处理数百万个其他SKU，这些商品可轻松从附近的履行中心调配至这些设施。更令人振奋的是，它们将订单处理时间压缩至11分钟，从挑选商品到准备发货，一气呵成。这些设施不仅提升了我们的服务效率，更以低成本运营，为我们的网络增添了强大的竞争力。客户的反馈极为积极，对此我们倍感欣慰，并计划将这类设施的数量翻倍。

然而，若我们进一步拓展思维，将这些当日配送设施视为核心构建块，其潜力将远超现有应用。我们深知，在有机食品（如Whole Foods Market所提供的）和非易腐食品（涵盖消耗品、罐头食品、健康与美容产品等）领域，我们的食品杂货业务正在蓬勃发展。尽管我们一直在努力通过Amazon Fresh等实体店项目提升易腐食品的购物体验，但若能将当日配送设施融入其中，让客户能轻松将牛奶、鸡蛋等易腐品加入任何亚马逊订单，并在当天收到，其影响将是革命性的。这可能会彻底改变人们传统的分散式购物习惯，使易腐品购物变得与非易腐品一样便捷。

此外，我们也在积极探索一些前沿服务，尽管它们目前仍受到一些质疑，但我们坚信其巨大潜力。以我们的送货无人机项目Prime Air为例，尽管它目前可能还无法适用于所有类型和地点的包裹配送，但我们相信，随着技术的不断进步，它将在不久的将来实现普及。想象一下，当订购易腐品的体验因无人机配送的引入而得到根本性改变，我们可以在不到一小时的时间内将新鲜食品送达客户手中。想象下，订购易腐物品在不到一小时送达会是什么体验?

亚马逊药房的引入也是如此。无论是急需的含片、止痛药，还是必要的抗生素，甚至其他各类药物，我们都能在数小时内将其送达客户手中。当日送达服务已经实现了商品在数小时内的极速配送，而随着Prime Air服务的逐步推广，我们预见送达时间将进一步缩短，为客户带来前所未有的便捷体验。这种高效的物流能力正是源于我们精心构建的灵活、可组合的业务模块，它们能够以全新的方式相互结合，不断刷新客户对于可能性的认知。

构建原语是一个需要极大耐心的过程。在我们揭开这些业务模块如何协同工作的奥秘之前，最初发布的两个原始服务可能会让客户或广大公众感到有些摸不着头脑。以AWS和S3为例，它们虽然起初并未引起广泛关注，但如今已成为引领行业发展的标杆。同样，我们的健康产品也是这一理念的生动体现。

在过去的十年里，我们曾在不同团队中尝试开展多个健康领域的项目，但这些尝试并未取得显著成果，因为它们并未遵循我们的原始方法。然而，在2022年，我们决定将原始思维应用于全球医疗保健领域的巨大挑战和机遇。这一转变带来了显著的成果，我们成功创建了几个关键的业务模块，包括通过亚马逊诊所提供的急性护理服务、借助One Medical实现的初级保健服务以及全面的药房服务，使客户能够方便地购买到所需的各种药物。

随着这些业务的蓬勃发展，亚马逊的客户开始向我们提出更多关于健康和营养方面的需求。这些需求可以通过我们现有的一些杂货业务模块得到满足，例如全食超市和亚马逊生鲜。

作为业务构建者，我们深知等待这些业务模块成熟的重要性。虽然将各种组件快速组合起来以解决特定问题似乎是一种高效的方法，但在长远看来，这种方法往往会限制我们的发展速度并导致业务发展的瓶颈。这一点在我们开发机器人技术和配送网络的过程中得到了充分体现。在寻求自动化的过程中，我们面临着数十个需要改进的环节，包括存储自动化、操作流程优化、物品分类、大型货物的长距离移动以及物品的自动识别等。

然而，许多团队往往急于求成，直接采用复杂的解决方案来应对这些挑战。虽然这些方案可能在短期内奏效，但它们往往缺乏灵活性和可扩展性，无法适应未来可能出现的新需求。更重要的是，这些方案往往无法被其他需要类似组件的项目所重用，造成了资源的浪费。

相比之下，当我们的Robotics团队采用原语思维进行工作时，他们更加注重构建可复用的业务模块。这些模块不仅能够在当前的项目中发挥重要作用，还能够为未来更复杂的需求提供灵活的组合方式。通过这种方式，我们的机器人团队已经在存储、装卸、移动和分拣等多个领域成功构建了关键的原语，为下一阶段的自动化升级奠定了坚实基础。此外，该团队还在积极研发基础人工智能模型，以提高在复杂环境中识别产品的准确性、优化机器人车队的运行效率以及更好地管理设施中的瓶颈问题。

有时，外界会提出这样的问题：“你们的下一个支柱业务是什么？”在他们眼中，我们已经拥有了市场、Prime会员服务和AWS云服务这些强大的支柱，那么接下来，我们会将重心放在哪里呢？这确实是一个值得深思的问题。然而，我注意到，鲜有人问及一个或许更为关键、也更为有趣的问题：“你们正在构建的，那些能够带来突破性客户体验的新原语，究竟是什么呢？”若今日问我此问，我会毫不犹豫地回答：生成式人工智能（GenAI）。

目前，公众对GenAI的关注，大多聚焦于其应用层面，如2022年惊艳亮相的ChatGPT。然而，若以我们独特的“原始”思维来审视，GenAI的堆栈结构其实远不止于此。它包含三个截然不同的层级，每一层都蕴含着巨大的潜力与价值，而我们正对这三个层级进行着深入的布局与投资。

在生成式人工智能的底层，我们为有志于构建基础模型的开发者与公司提供了全面的支持。这里的核心原语主要围绕训练模型和生成推断（或预测）所需的计算能力，以及那些让模型构建更为便捷的软件工具。

谈及计算，芯片无疑是其中的关键。目前，大多数领先的基础模型都是在英伟达芯片上完成训练的。我们深知这一点，因此持续提供广泛的英伟达实例集合以满足客户需求。然而，随着客户模型和应用的不断扩展，供应短缺和成本问题逐渐凸显。客户期望我们在AI芯片的性价比上实现突破，正如我们在通用CPU芯片上通过Graviton所取得的成就。

为此，我们投入巨大努力，成功研发了定制的AI训练芯片（Trainium）和推理芯片（Inferentia）。2023年，我们更是发布了这两个芯片的升级版，它们与前一代及市面上的其他产品相比，性价比更为优越。去年秋天，领先的基础模型制造商Anthropic宣布将采用Trainium和Inferentia来制造、训练和部署其未来的基础模型。目前，已有包括Anthropic、Airbnb、Hugging Face、Qualtrics、Ricoh和Snap在内的多家客户开始使用我们的人工智能芯片。

然而，仅仅拥有强大的芯片并不足以解决所有问题。客户在将模型投入生产时，还需要面对数据组织、训练基础设施构建、模型大规模部署等一系列挑战。为了解决这些问题，我们推出了Amazon SageMaker这一托管的端到端服务。它帮助开发者更好地准备数据、管理实验、加速模型训练，同时降低推理延迟，提高开发效率。

例如，Perplexity AI在使用SageMaker后，模型训练速度提升了40%；Workday则通过SageMaker将推理延迟降低了80%；而NatWest更是利用SageMaker将人工智能的价值实现时间从原本的12-18个月缩短至不足7个月。

生成式人工智能的中间层是为那些希望利用现有基础模型、结合自有数据进行定制，并利用领先的云提供商的安全性和特性来构建生成式人工智能应用程序的客户而设计的，并作为托管服务推出。

Amazon Bedrock便是这一层的杰出代表，它为客户提供了构建高质量生成式人工智能应用程序的最简单途径。Bedrock不仅提供了广泛的第一方和第三方基础模型选择，还具备领先的易用性功能，使生成式人工智能构建者能够更快地获得更高质量的模型输出。

自推出以来，Bedrock在短短几个月内便取得了令人瞩目的成绩，拥有数万名活跃客户。我们的团队不断在Bedrock上进行快速迭代，最近交付了一系列新功能，如护栏（保护应用程序将回答的问题）、知识库（通过检索增强生成和实时查询扩展模型的知识库）、代理（完成多步骤任务）和微调（保持教学和改进模型）。这些功能的加入进一步提高了客户应用程序的质量。

此外，我们还积极与业界领先的合作伙伴展开合作，将他们的基础模型引入Bedrock平台。例如，我们添加了Anthropic的新模型Claude 3（世界上性能最好的大语言模型之一），以及与Meta的Llama 2、Mistral、Stability AI、Cohere等公司的模型。同时，我们也推出了自己的Amazon Titan系列基础模型，为客户提供更多选择。

在生成式人工智能的早期阶段，客户已经认识到，在所需的成本和延迟下，构建具有必要的企业质量的生成式人工智能产品应用程序需要有意义的迭代。他们并不满足于单一的基础模型，而是希望访问不同类型应用程序的各种模型。客户渴望的是一种能让这种实验和迭代变得简单的服务，而这正是Bedrock所做到的，也是客户对它如此兴奋的原因。

目前，已有众多知名企业成为Bedrock的用户，包括ADP、Amdocs、Bridgewater Associates、Broadridge、Clariant、Dana-Farber癌症研究所、达美航空公司、Druva、Genesys、Genomics England、GoDaddy、Intuit、KT、Lonely Planet、LexisNexis、Netsmart、Perplexity AI、辉瑞、PGA TOUR、理光、Rocket Companies和西门子等。

最后，这个堆栈的顶层是应用层。在亚马逊，我们致力于将生成式人工智能应用于每一个消费者业务，创造出丰富多样的生成式人工智能应用程序。

这些应用程序种类繁多，功能各异。比如Rufus，这是我们全新的AI购物助理，它能为消费者提供更智能、更个性化的购物体验。同时，我们也在不断提升Alexa的智能水平，让它能够更自然、更准确地理解用户的意图，为用户提供更优质的服务。

此外，我们还将生成式人工智能应用于广告业务，使广告内容的生成、定制和编辑变得更加高效和精准。无论是高质量的图像，还是吸引人的广告文案和视频，都能通过生成式人工智能技术得到快速而准确的实现。在客户和卖家服务方面，我们也推出了一系列生产力应用程序，通过GenAI技术提高服务效率和质量，为客户提供更好的体验。

当然，除了这些应用，我们还在AWS上构建了许多其他引人注目的应用程序，其中最具代表性的就是编码伴侣。最近，我们又推出了Amazon Q，这是AWS方面的专家级助手。它不仅能编写、调试和测试代码，还能进行版本转换、查询各种数据存储库，以回答问题、总结数据，并进行连贯的对话和采取行动。Amazon Q已经成为当今最强大的工作助手之一，并且其能力还在快速进化中。

尽管我们正在积极构建大量的生成式人工智能应用程序，但我们深知，未来的大多数应用程序将由其他公司来构建。因此，我们在AWS中提供的不仅仅是一个或几个引人注目的应用程序或基础模型。这些AWS服务，涵盖了堆栈的所有三层，组成了一组强大的原语，它们将推动人工智能的下一个开创性阶段，并使内部和外部的构建者能够改变我们所知道的几乎每一个客户体验，甚至发明全新的体验。

我们乐观地认为，大部分改变世界的人工智能将建立在AWS之上。而在这个过程中，我们也非常重视生成式人工智能的安全性。客户的AI模型包含了一些最敏感的数据，因此，AWS及其合作伙伴提供了世界上最强大的安全能力和记录，确保客户的数据得到充分的保护。这也是越来越多客户选择在AWS上运行他们生成式人工智能的原因。

最近，我被问及一个颇具争议的问题——亚马逊是如何持续保持其活力的？这个问题看似简单，实则意蕴深远，它触及了我们过往与未来的成功核心。答案蕴藏于我们所坚守的几项原则之中：

一是雇佣那些充满热情、致力于不断改进和拓展技术可能性的开发者；

二是致力于解决真实的客户挑战，而非仅仅追求我们认为可能有趣的技术；

三是在原始的基础上构建，以确保我们能够以最高的效率进行创新和实验；

四是勇于拥抱新技术——当发现能够提升客户体验的技术时，我们不惧变革，积极采纳；

五是我们坦然接受实验中的失败，并从中汲取教训，这些失败反而激发了我们再次尝试的动力，为我们提供了宝贵的经验。

如今，我们正站在前所未有的变革风口，经营的各个领域都展现出了惊人的增长潜力。举例来说，尽管我们的消费者业务已近5000亿美元，但全球零售市场的80%仍掌握在实体店手中；云计算业务的营收虽接近1000亿美元，但全球85%以上的IT支出仍在本地进行。这些业务正在逐步向线上和云端迁移，其潜力之大，令人瞩目。

在媒体和广告领域，内容形式正迅速从线性格式转向流媒体。此外，全球范围内还有数亿人缺乏足够的宽带接入，但未来几年内，他们也将获得这种连接，这无疑将为我们带来新的机遇。

最后，生成式人工智能可能成为继云计算（其本身仍处于早期阶段）甚至互联网之后最大的技术变革。与将本地基础设施大规模现代化到需要迁移工作的云不同，生成式人工智能革命从一开始就建立在云之上。这场革命所带来的社会和商业利益将让我们所有人感到震惊。

在亚马逊的历史中，我们从未感受到如此众多的机会，可以让我们的客户生活得更加美好、更轻松。我们对未来充满期待，对可能发生的事情感到无比兴奋。我们将专注于创造未来，并期待着与所有同仁共同努力，实现这一宏伟目标。