亚马逊AI困局：自研Nova模型难破“依赖症”，AWS增长承压背后的取舍
亚马逊AI困局：自研Nova模型难破“依赖症”，AWS增长承压背后的取舍
2026年初，亚马逊自研大语言模型Nova的推广困境浮出水面——经过近三年研发，这款被寄予厚望的AI模型虽已落地于Rufus购物助手、Quick Suite等产品，但仍需与Anthropic模型混合使用，部分核心产品（如Kiro编码助手）甚至完全依赖第三方技术。这种“自给自足”与“外部依赖”的失衡，不仅让AWS领导层担忧产品差异化不足，也引发投资者对亚马逊AI战略的谨慎态度。本文基于深度行业报道，结合经交叉验证的标的信息，拆解亚马逊AI业务的现状、挑战与破局方向。
一、核心现状：Nova模型的“尴尬处境”
1. 产品端：混合使用成常态，独立落地遇阻
亚马逊内部对Nova的应用尚未实现全面替代，第三方模型仍占据关键位置：
2. 性能端：部分场景领先，核心能力仍有差距
根据Artificial Analysis测试数据，2025年12月发布的Nova 2模型虽实现显著进步，但仍存在明显短板：
• 优势场景：遵循指令、使用智能体工具，16项基准测试中8项优于GPT-5.1、10项持平或优于Claude Sonnet 4.5；
• 短板场景：知识中心推理、智能体编码等核心能力排名落后，难以满足企业级复杂需求；
• 客户反馈：仅在对话总结、发票归档等简单重复任务中获得广泛认可，复杂场景仍依赖OpenAI、Anthropic。
3. 战略端：AWS迫切求变，团队重组加码
为强化Nova竞争力，AWS已采取两项关键动作：
• 加大后训练投入：要求员工聚焦产品中Nova模型的优化，针对特定任务提升性能，强化差异化；
• 重组AI团队：将Nova团队与量子计算、芯片开发团队合并，由AWS资深高管Peter DeSantis统筹，原负责人Rohit Prasad离职，Covariant创始人Pieter Abbeel接手前沿模型研究。
二、深层原因：亚马逊AI的“先天不足”与“后天挑战”
1. 人才与团队：从Alexa到AGI的转型阵痛
• 团队构成：2023年亚马逊从Alexa部门抽调8000名员工组建AGI Lab，但这些员工擅长自然语言处理与机器学习，缺乏大语言模型（LLM）相关经验；
• 招聘困境：相较于ChatGPT等消费级产品，亚马逊AI的业务定位吸引力不足，且外界认为其AI研究并非行业前沿，导致外部人才难引进、留不住——2024年花费超3亿美元从Adept挖来的团队，已有十余人离职转投Meta、Anthropic等公司。
2. 战略与资源：财务审慎vs AI投入的平衡难题
• 投入理念：与Meta等竞争对手“砸钱抢人才、扩产能”不同，亚马逊长期坚持财务纪律，现金薪酬相对适中，主要依赖长期股权激励，在AI人才争夺战中处于劣势；
• 资源倾斜：虽为Nova配备了Trainium芯片、全球AWS基础设施等算力支持，但在模型迭代速度、场景适配深度上，仍落后于专注AI的初创公司。
3. 市场压力：AWS增长放缓倒逼AI破局
亚马逊AI业务的困境已影响核心营收——AWS 2025年增长率徘徊在17%-20%，远低于微软Azure、谷歌云的30%-40%，仅Q3 20%的增速（自2022年以来最快）因规模基数较大才略显亮眼。投资者对这一表现反应冷淡，亚马逊2025年股价仅上涨5%，在大型科技公司中排名垫底。
二、核心标的信息
三、破局方向：亚马逊的三大发力点
1. 聚焦场景优化，强化Nova差异化
AWS领导层已明确方向：不再追求Nova在所有场景的全面领先，而是聚焦企业级客户核心需求——如进一步提升可靠性（目前Nova的核心优势，客户反馈“几乎不会宕机”）、优化简单重复任务的效率与成本，通过“够用就好”的策略抢占中端市场。
2. 深化生态绑定，平衡内外依赖
亚马逊并未放弃第三方合作，而是采取“双线并行”策略：一方面与Anthropic共建超级计算机Project Rainier（搭载数十万颗Trainium2芯片），巩固供应稳定性；另一方面通过Nova Act服务降低企业使用门槛，吸引更多客户基于Nova构建智能体，形成生态粘性。
3. 团队与资源倾斜，加速技术迭代
新重组的AI团队将整合芯片、量子计算资源，形成“硬件-软件”协同优势；同时加大对知识推理、编码等短板场景的研发投入，计划通过持续的后训练缩小与竞品的差距。
四、风险提示
1. 技术迭代风险：Nova模型核心能力提升不及预期，难以满足企业级复杂需求，导致产品竞争力进一步下滑；
2. 合作依赖风险：Anthropic与谷歌、微软存在关联，若合作条款调整或供应受限，将直接影响亚马逊AI产品落地；
3. 市场竞争风险：Azure、谷歌云凭借更成熟的AI生态持续抢占份额，AWS增长差距进一步扩大；
4. 人才流失风险：AI团队重组后核心人员稳定性存疑，后续研发进度可能受影响。
五、个人Insight：亚马逊AI的“慢步”与“远虑”
我个人认为亚马逊的AI困局本质是“大公司转型的必然取舍”——既要维持财务纪律、避免盲目烧钱，又要在AI赛道快速卡位，这种平衡本身就充满挑战。
从产业逻辑看，亚马逊的选择并非完全被动：Nova模型“可靠、低成本”的定位，恰好契合中小企业对AI的核心需求——它们不需要最前沿的能力，但极度看重稳定性和性价比。目前已有思科、Coinbase、Infosys等数万家客户使用Nova，说明这一策略已初步见效。而AWS的庞大基础设施（如Trainium芯片、全球数据中心），能为Nova提供独特的部署优势，这是初创公司难以复制的壁垒。
但投资者的担忧也不无道理：在AI驱动云业务增长的当下，核心能力的缺失可能导致亚马逊长期落后。不过从最新动作来看，亚马逊已放弃“全面对标”的执念，转向“场景深耕+生态绑定”的务实路线——这种“慢步”或许不会带来短期爆发，但能降低试错成本，为长期竞争奠定基础。
对于投资布局，建议重点关注两个信号：一是Nova模型在企业级场景的渗透率是否持续提升，二是AWS增长率能否回升至25%以上；若这两个目标达成，亚马逊AI业务的估值有望迎来修复。而Anthropic作为关键第三方，其后续融资或上市动态，也将间接影响亚马逊的AI布局节奏。
重要声明
本文基于2026年1月行业深度报道翻译整理，核心观点与数据均来自原文，个人洞察部分基于行业一线观察补充，不构成额外投资建议。
本文仅为信息传递，不构成任何投资建议。投资决策需结合个人风险承受能力，咨询专业顾问后谨慎操作。