Amazon.com 首席執行官 Andy Jassy 再次強調公司需要大力投資人工智慧基礎設施，他表示必須現在投入數十億美元，才能參與到這場"足以改變我們所知一切的千載難逢的革新"中。

Jassy 在其年度致股東信中表示，現在進行這些投資將確保公司在未來獲得豐厚回報。

Amazon 已經在生成式 AI 領域投入鉅資，推出了多種面向賣家、企業和消費者的聊天機器人。在經過多次延期和數十億美元投資后，該公司上個月發佈了融入 AI 技術的全新 Alexa 語音助手。

Amazon 還向 AI 初創公司 Anthropic 投資了約 80 億美元，並將其 Claude AI 模型整合到名為 Alexa+ 的服務中。

在今年 2 月的第四季度財報電話會議上，Amazon 披露計劃在 2025 財年將資本支出提升至超過 1000 億美元，其中"絕大部分"將用於建設 AI 相關的數據中心設施。

在解釋這項投資的必要性時，Jassy 重申他的觀點：生成式 AI 將"重新定義幾乎所有的客戶體驗"，並實現此前只存在於想像中的新體驗。

Jassy 寫道："目前部署的早期 AI 工作負載主要集中在提高生產力和避免成本方面 (如客戶服務、業務流程編排、工作流、翻譯等)。這為企業節省了大量資金。未來，你會看到 AI 改變程式設計、搜索、購物、個人助理、初級醫療、癌症和藥物研究、生物學、機器人、太空、金融服務、社區網路等各個領域的常規模式。"

Jassy 表示，儘管 AI 在某些領域發展迅速，但在許多其他領域仍處於起步階段。他警告說，如果企業現在不著手規劃如何在近期利用 AI 及其未來的"主動能力"，就將無法跟上競爭步伐。

"如果你的使命是讓客戶的生活每天變得更好、更輕鬆，並且你相信 AI 將重新定義客戶體驗，那麼你就會在 AI 領域進行深入廣泛的投資，"Jassy 解釋道。

Jassy 表示，這就是為什麼公司的雲計算業務 Amazon Web Services Inc. (AWS) 正在努力開發 AI 的關鍵基礎元件。例如，AWS 的定製 AI 訓練晶元 Amazon Trainium，據稱在訓練和推理工作負載方面提供了更好的性價比。其他例子還包括 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 以及公司的 Amazon Nova 前沿模型。

"需求增長越快，我們就需要採購更多的數據中心、晶片和硬體，"他寫道。"我們提前投入這些資本，儘管這些資產可以使用多年。"

除了大規模投資外，Jassy 表示 Amazon 還必須努力降低客戶使用 AI 的成本。

他解釋說，最新一代的 AI 訓練晶元 Trainium2 已經比現有的基於圖形處理器的計算實例提供了 30% 到 40% 更好的性價比。但未來最重要的目標是降低 AI 推理的成本，即 AI 模型的輸出或預測成本。

"我們強烈感受到為客戶降低推理成本的緊迫性，"Jassy 說。

他認為，通過更高效的晶片以及在模型蒸餾、模型架構和提示緩存等領域的改進，這個目標是可以實現的。

"這就像 AWS 的發展歷程，"Jassy 繼續說道。"徹底改革計算和存儲成本最終導致了單位成本的降低，帶來了更多創新、更好的客戶體驗，以及更多的基礎設施支出。"