在亚马逊 CEO 的专访中，他强调了像创业公司一样自我进化的重要性。他指出，市场环境瞬息万变，只有不断创新和变革，才能在激烈的竞争中存活下来。亚马逊始终保持着创业的心态，勇于尝试新事物，不断优化自身的业务模式和运营流程。从最初的在线书店到如今的全球电商巨头，亚马逊一直在自我进化的道路上前行。这种像创业公司一样的自我进化能力，让亚马逊能够适应不同的市场需求和技术变革，持续保持领先地位，也为其他企业提供了宝贵的借鉴和启示。

《哈佛商业评论》的镜头前，亚马逊CEO Andy Jassy 说出一句话：

“AI时代，我们希望像世界上最大的创业公司那样运作。”

说这话的不是初创CEO，而是一家全球市值超1.8万亿美元企业的掌舵人。

他的公司不仅业务遍布零售、电商、物流、云服务、AI基础设施，还在过去一年悄悄发布了超1000个生成式AI应用，覆盖从语音助手到AI芯片、从购物推荐到掌纹识别。

你以为亚马逊在AI领域“没动静”？

其实它早已不再争抢“模型发布”的舞台，而是在背后，构建一整套 AI 时代的操作系统。

Jassy 讲的不仅是技术，而是关于组织进化和速度的决策；也不是未来畅想，而是今天就能部署的AI落地框架。

这不是一场采访，而是一份对所有企业的现实提醒——在AI时代，只有“自我进化”的公司才能活下去。

一、AI暴露的，其实是组织迟钝

“我不想亚马逊像一家大公司那样臃肿。”

这不是一句口号，而是亚马逊CEO在做战略复盘时最先讲出的一句话。

他不是在讲AI模型的突破，不是在夸自己的云服务性能，而是在不断强调组织该怎么重建，才能配得上AI时代的节奏。

这背后，是一套亚马逊独有的判断逻辑。

1. AI不是能力革命，是组织革命

Jassy在采访中提到一个很容易被忽略的现象：

“很多公司，特别是科技公司，会爱上技术本身……他们构建的东西只是因为它很酷。”

但技术酷≠业务值钱。亚马逊过去30年持续增长的秘诀，从来不是追技术热度，而是反过来问一句：这个系统，解决的到底是什么客户问题？

这是第一层警示：AI的价值不在模型能力，而在它是不是能跑起来干活。

在这套逻辑下，亚马逊早就做了角色重新定义：

• AI ≠ 办公助手，而是数字劳动力；

• 研发 ≠ 堆参数，而是打通流程链路；

• 管理者 ≠ 控风险，而是放权限，建系统。

你想象的AI部署流程，可能是CEO开战略会、CTO谈模型方案、部门等结果。 而亚马逊的真实路径，是：“做事的人说这个痛点可以试试Bedrock，那就直接试。”

而这一切的基础，是他们大胆推行的一种机制：只要做错还能撤回决策，不需要层层审批，谁负责谁决策。一线工程师、产品经理、客户运营，都可以在自己的职责范围内快速测试新模型、替换工作流、部署AI Agent。

这是AI真正能落地的前提。

2. 当别人在试模型，亚马逊已经在试组织

Jassy提到一个细节：AWS在最初做EC2的时候只有11个人，做S3的时候只有13个人。这种 “极小化团队+极大化授权”的方式，一直延续到今天的AI项目。

他们不是追求“大团队高产出”，而是确保：

• 每个AI项目必须由Builder发起；

• 每个项目都必须解决一个真实客户痛点；

• 每个系统都可以快速验证-快速调整。

于是，整个亚马逊的AI生态，反而像个高速迭代的创业团队：

• 供应链系统接入自研Nova模型，自动推演库存缺口；

• 人事和招聘团队直接在Bedrock上训练模型处理简历筛选；

• Prime Video 已上线“X-Ray Recaps”功能，AI自动生成剧情摘要……

这不是你印象中“缓慢的大企业节奏”，而是一套被深度系统化的 “AI落地机制”。

3. 不是AI做不动，而是组织放不开

Jassy在采访中说了这样一句话：

“当你公司越大，就越容易出现‘开会、开会、开会……’”

这不是调侃，而是一次组织结构的自我诊断。

亚马逊发现：AI部署的最大瓶颈，不是模型能力，而是流程迟钝。

他们没有像传统企业一样成立“AI工作小组”，而是直接从组织入手：

 减少管理者、增加一线Builder数量、推行双向门机制。

他们深知：组织不松绑，AI就是PPT里的功能演示。

二、AI是一套堆栈，不是一个模型

“AI 是自互联网以来最大的技术转型。”——Andy Jassy

在采访中，Jassy很少谈“未来愿景”，而是不断强调一个当下已经存在的现实：AI已经进入堆栈化战争时代

他划出了三个层次，每一层都不是“产品”，而是战略高地：

1. 底层是“芯片战”：自己造芯的人，才能自己决定节奏

他明确表示：

“训练和推理的芯片，是模型构建者最关注的第一件事。”

为了摆脱对NVIDIA等芯片供应商的依赖，亚马逊在AI堆栈底层开始了“自造武器”。

• 2024年底，推出自研AI训练芯片 Trainium，对标A100/H100；

• 同时开启 “Build on Trainium”计划，向大学和研究机构免费开放高达4万颗芯片资源；

• 2025年春，宣布追加投资1100亿美元，在佐治亚州扩建AI芯片和数据中心集群。

这一动作表面是降本，实质是：芯片是AI时代的“算力主权”，拥有它，才能决定自己产品的边界、速度和上线节奏。亚马逊已经不靠买芯片，而是造“发电机”了。

2. 中层是“平台战”：谁能封装模型能力，谁就控制了开发者生态

在Jassy眼中，模型不是AI的核心资源，平台才是。“我们不只是提供模型，我们构建了 Bedrock——一个让企业构建 AI 应用的完整平台。”

亚马逊Bedrock 是 AWS 平台下最关键的一块业务支柱：

• 集成了 Anthropic 的 Claude、Meta 的 LLaMA、Mistral 的 Pixtral 等多种 SOTA 模型；

• 支持企业进行私有化定制，并接入 RAG、Guardrails、安全校验、长上下文等工具链；

• 提供 API、Agent 框架、RAG 接口和托管服务，开发者直接可以在上面做任务型AI部署；

• 支持企业模型部署、推理微调、在线A/B测试一站式完成。

Bedrock 最厉害的一点是：它不是“做模型的人”，而是“管用模型的人”。

如果说 OpenAI 想通过 ChatGPT 抓住终端入口，Anthropic 想成为最稳的模型提供商，那亚马逊则是想成为“AI企业建站平台中的 WordPress”——你带数据、带需求过来，马上就能落地。

而它的真正用户不是“硅谷创业者”，而是——95%的企业 IT 部门。

3. 顶层是“应用战”：AI不是语义搜索，而是重写所有界面

Jassy讲得很清楚：AI的终极落点是客户体验的全链路重写。

他说：“未来每一个 SaaS 产品都会重写；未来每一个消费者界面都会重构。”

这不是口号，在亚马逊，已经有明确动作：

• Nova Sonic：专为语音输入优化的 AI 模型，让 Alexa 具备更流畅的类人交互能力，已集成于 Alexa+；

• Interests 功能：结合用户画像、行为、上下文，自动推荐个性化新品，重构“浏览体验”；

• Amazon One 掌纹识别：用 AI 生成百万合成图像，训练生物识别模型，门店无需人工扫码；

• 内部AI应用超1000个：涵盖仓储分配、供应链预测、入职流程、面试匹配、财报分析等内部环节。

这些不是demo，而是真正上线的产品。他说了一句话值得划重点：“我们不是要发布一个AI产品，我们要用AI重新构建亚马逊自己。”如果说芯片是资源堆积的门槛，平台是标准输出的抓手，那么应用层就是最终能不能 “被看到的战场”。

而且，这些产品中没有一个是用来“摆设”的，全部都指向三个目标：让系统更聪明，让客户更省事，让亚马逊自己跑得更快。

在这场从芯片到底层应用的AI堆栈战争中，Jassy相信：只有把AI拆成芯片、平台、应用三层，企业才能找到自己的作战坐标。

三、亚马逊裁管理者，是在重构决策接口

Andy Jassy说“我们不希望决策要通过‘多次开会’才能做出。”

如果你以为亚马逊在讲AI，就是在讲技术能力、芯片生态、模型平台，那你只理解了一半。

真正让它能落地AI的，是组织结构的重写。

1. 重建的是决策接口，而不是管理职位

他明确提出：要让真正做事的人能直接推动流程。

为此，他提出两个关键词：

• 双向门决策（Two-Way Door Decisions）：允许试错、能回退、不需层层上报的决策应下放；

• 拥有者（Owners）：不是旁观的管理者，而是对场景负责、结果负责的建设者。

这不是空谈，Jassy在2024年就启动了一项组织重构计划：将个人贡献者与管理者的比例提升15%。 这不是“去管理”，而是重构“开关”位置——把决策节点从会议室移回一线。

2. “No Bureaucracy”邮箱，一个信号系统

亚马逊设立了一个特殊邮箱：NoBureaucracy@amazon.com，鼓励员工匿名提交那些“流程干扰了实际效率”的例子。

不是出于个人情怀，而是为了构建一套组织反馈的高频信号系统：

• 每封邮件都是“系统堵点”的样本；

• CEO和高管亲自读信，筛选真正影响执行速度的环节；

• 截至目前，已优化了375个流程接口。

它的价值在于，把“流程问题”从一线直接通到决策层，构建了一种“组织可修复性”的肌肉反射机制。

3. 组织重写，从接口入手的三个动作

亚马逊的组织进化，不靠口号，而靠一套可以复制的操作模板：

①建立“快速可试错接口”列表：

把所有决策划分为“可退回型”和“关键不可逆型”；

把前者权限下放到一线，让最了解场景的人说了算。

②构建“组织内部RAG”机制：

像检索知识一样检索流程：定期整理内部流程中“可优化”“可删除”的节点；

组织内构建“慢接口”数据库，定期更新优化计划。

③记录“流程等待时间账单”：

项目评估时不仅看成本与ROI，也记录因冗余审批、流程反复带来的时间浪费；

把时间成本作为优化指标纳入组织考核系统。

4. 不是反流程，而是为AI落地让路

Jassy清楚地知道：AI不是慢公司玩的游戏。想让AI真正跑起来，组织必须“放权、让路、通电”。他不是反对管理，而是反对一切不能产生价值的干扰型机制。

AI项目上线不是因为技术最强，而是因为流程最短。

真正具备AI组织力的企业，永远不是资源最多的，而是决策半径最短、试错路径最顺、反馈回路最快的。

这其实也预示着：下一代AI组织，不是“管理者控制智能体”，而是“拥有者与智能体协作决策”

这，才是亚马逊在AI战场上真正的优势所在。

四、Rufus 重写了用户与系统的关系

对话里，Andy Jassy 花了相当一部分时间，讲亚马逊正在内部部署的 AI 产品：Rufus。它不是一个 demo，也不是概念。它已经在亚马逊平台上线，开始实打实地改写人与商品、人与界面的关系。

Jassy 用一个很有冲击力的比喻解释了 Rufus 的价值：

“Rufus 就是那个你在线下门店遇到的顶级销售员。”

“它不只是让你找到产品，而是——问你是谁，然后帮你决定你该买什么。”

举个例子：

你不是在搜“高尔夫球”，而是说：“我打球几年了，差点 15，挥杆速度不快，我想换套轻一点的杆，有推荐吗？”

这不是搜索，这是对话。

Rufus 做了三件事，重构了用户体验：

第一，识别意图而不是关键词。

传统搜索靠关键词匹配，Rufus 直接理解你是谁、你要干嘛，用生成式模型实时推荐——是“理解问题本身”的升级。

第二，陪你比较，而不是“自己选”。

Jassy 讲到一个非常关键的用户痛点：你不是不知道选哪个，而是想问一句：“这个钢杆和那种石墨杆到底差在哪？”

Rufus 直接生成对比表格，用最少的字让你做决策。

第三，实时响应，且持续个性化。

Rufus 不是一次性对话，而是可以记住你的购物偏好，长期优化推荐，就像“一个不会离职的销售顾问”。

这是新一代“界面范式”的预演：

• 从人适应系统 → 系统理解人。

用户不再学习平台怎么用，而是说话就行，AI 来“翻译”背后的意图。

• 从主动搜索 → 被动引导。

搜索引擎是你来问，而 AI 是它来问你，“你是不是在找这个？要不要比较一下？”

• 从标准 UI → 动态对话式交互。

没有死板菜单，没有跳转网页，一问一答就是流程本身。

非电商行业的你，这件事和你有什么关系？

这说明：AI 不只是技术层的能力，而是界面层的范式重构。它正在彻底改变“用户如何和系统互动”的路径：

• 金融服务：不是点菜单，而是说“我想退休前年入50万，有什么理财建议？”

• 教育平台：不是筛课程，而是“我想学会讲演，有推荐练习路径吗？”

• 企业 SaaS：不是填表操作，而是“我想知道哪些客户本季度流失风险最高。”

Rufus 不是产品，它是下一代用户界面的起点。

五、亚马逊AI指南：不是炫技，是解卡点

亚马逊的AI，不是为了展示智能，而是为了解决长期被忽视的效率黑洞。

Jassy 曾明确提出一个警告：

“很多科技公司爱上了技术，而不是用户的问题。”

这句话听起来简单，却点破了很多企业在导入 AI 项目时的最大误区： 不是为了“用 AI”，而是要“解问题”。

这也是亚马逊能在数百个 AI 项目中跑出成果的关键：他们不是为展示技术而部署 AI，而是为了解决“用户最卡的地方”。

AI是打补丁：系统性修复“效率漏洞”

在过去一年里，亚马逊的生成式 AI 并未围绕“聊天”“酷炫”去堆料，而是重点改造两件极其真实但长期被忽视的场景：

① AI in Inventory：不再靠经验，库存开始“自我调节”

亚马逊的商品库存管理曾长期依赖经验模型，但商品量一旦上亿，人类根本无法决策到 SKU 级别。

所以他们部署了 Nova 基础模型专门做一件事：

提前预判区域性销售、退换货与补货周期，自动触发转运与采购。

这不是“预测销售”，而是建立一个实时调整的神经系统。

某地天气变冷 → 某类商品销量升高 → 系统自动调拨热销SKU并下发补货指令。

不需要人写逻辑，不需要等日报系统。

“库存”变成了一种能“感知—决策—执行”的智能单位。

② Just Walk Out：不是炫酷，而是重构“支付最后一米”

你可能听说过 Amazon Go 门店的“Just Walk Out”技术——用户拿了东西就能直接走人，系统自动结算。

这项技术最早于 2018 年推出，但当时因依赖人工监控被诟病为“伪智能”。但现在，它已经完成了从“噱头”到“系统性能力”的跃迁。

Jassy 早前就透露：

“我们把视觉识别、商品识别与支付系统打通，现在在47家门店全面部署，效果远超预期，并已开始对第三方零售开放授权。”

这意味着：

AI不再只是“识别”，而是打通全链路（识别—判断—结算—反馈）；零售流程不再“按键”，而是进入“感知触发”状态。

更重要的是，这类 AI 项目看似“后端”，但直接压缩了用户的等待成本。 

对消费者来说，少排一分钟队，就是提升一次体验黏性。

真正成功的AI落地，有一个判断标准

用一句话总结AI落地项目：

最有价值的项目，往往不是看起来像AI的项目。

你不是在做一场演示，也不是给PPT加一个时髦词，而是在帮系统：

• 少错一步；

• 快半小时；

• 减一层流程。

如果AI项目没有 “效率闭环”或“体验跃迁”，就是在“耍酷”。想明白这三点，才值得投入资源——“别为技术造项目，应该为问题配技术。”

所以，速度不是GPU决定的，而是你决策半径的大小。

六、你不是不会AI，而是不敢失败

为什么你公司里聊 AI 都很热烈，但最终项目都雷声大雨点小？因为没人愿意为失败背锅。

在 AI 项目的第一线，Jassy 得出了一个刺穿现实的结论：

“我们往往招了一群完美履历的人，但没有一个人敢失败。”

你会发现，在很多大公司，一旦涉及 AI：

• 没人敢做从 0 到 1 的新功能；

• 每个项目都要“先找参照”；

• 成本预算必须“ROI 算得清清楚楚”；

• 最终的项目，往往只是“AI加一点点”或者“PPT里的AI”。

他说得很直白：“构建独特和不同的东西的唯一方法，是去做别人没做过的事。”但没人做过，就意味着没有参照，没有前人数据、没有成功保证。

于是组织陷入“安全焦虑”——谁先动，谁就先背锅。

AI 不只是“技术能力”，更是“心理容差”

Jassy 提出的策略是：

“把决策权还给离问题最近的人。”

这不是一句口号，而是一套深刻的组织哲学。

事实上，在中国，也有一句几乎一模一样的表达，来自任正非：

“让听到炮声的人呼唤炮火。”

这句话来自华为借鉴美军联合作战体系的组织改革，当年为了这项改革，华为做了 350 亿美元的资源准备，构建新的“作战单元+指挥授权”体系。

核心逻辑就是：不是总部拍脑袋，而是一线指挥官能实时开火。

这套思维，如今在亚马逊被验证得更加彻底：

不是让总监们组织一场“AI转型战略共创会”，而是直接问团队里那几个产品/研发小负责人：

“你觉得现在最应该用 AI 优化的地方是哪儿？”

“试试呗，错了我们复盘。现在不是做对，是做多。”

所以 Amazon 内部做了一件看似冷酷，实则极有远见的事：提高个人贡献者比例，大幅减少管理层级。

理由不是控制成本，而是：让真正“在问题现场的人”能决定方向。

️组织的建议：从“成功机制”转向“失败回顾机制”

如果你是一名部门负责人，可以从这个季度尝试建立这样一条“AI失败复盘线”：

• 每季度组织一次“AI尝试回顾会”；

• 每个尝试必须总结“错在哪、学到什么、下次怎么改”；

• 把失败经验归档为组织知识，而不是“略过处理”；

• 鼓励团队讲失败故事，而不是只秀成功案例。

这是一个关键转弯点：成功值得传播，但失败更值得积累。

写给管理者的三条建议：

①不要等到 ROI 明确再上马

AI 项目的真正价值，往往在使用中被重新定义。

②容忍60分项目，鼓励80分速度

与其打磨完美，不如快上、快调、快反馈。

③默认“失败是过程”，不是“失败是问题”

写进机制里的试错权，比口头鼓励更重要。

当Jassy 说：“要像世界上最大的创业公司那样运行”，他的潜台词是：要像刚创业那样——敢失败、敢动手。

在AI快速演进的时代，组织不是靠制度成功，而是靠不断学习的人。

不是 AI 能做什么，而是你敢不敢放手让它做

在这次采访中，Andy Jassy 没有讲模型性能，也没有吹技术突破。

他反复说的，其实是一件事：

AI 能不能落地，取决于你有没有勇气去行动。

这不是一句空话，而是 CEO 在公司一线做的具体改变：

• 把远程会议换成面对面写白板，就是为了让创新“动”起来；

• 减掉管理层，不是为裁员，而是把决策权交还到一线；

• 拿掉技术滤镜，Bedrock、Rufus、Alexa+ 本质都是为了解决用户的实际痛点。

很多人还在问：“我们公司适合做AI项目吗？”

但Jassy用实际行动告诉你：别等完美方案、别抄成功模板，从组织小范围试点一条真实路径，

让第一个AI项目跑起来，让团队知道：

AI，不是技术试验，是业务重构的起点。 谁先动手，谁就重写了行业。

本文由AI深度研究院出品，所有内容引用来自亚马逊CEO Andy Jassy《哈佛商业评论》访谈

原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=Nl-PpoKtxc4&t=1078s&ab_channel=HarvardBusinessReview

本文来自微信公众号：AI深度研究员，作者：AI深度研究员