AWS的危机：AI浪潮下初创公司预算转移，亚马逊云计算霸主悬了？

划重点：

AWS内部文件显示，初创公司的支出模式已发生“根本性转变”，“首笔资金”不再流向传统云服务，而是投入AI模型、推理基础设施及AI开发者工具。

AWS因内部文化惯性错失对Anthropic的早期战略投资，直到2023年9月才追投数十亿美元，此时Anthropic已引入谷歌作为战略投资者并分散算力依赖。

CB Insights数据显示，2022-2024年AWS在AI初创公司市场的份额从33%下滑至30%，同期谷歌云从34%升至38%，正式超越AWS成为该领域市场领导者。

AWS从芯片、平台到生态展开“三线反击”，包括加速自研Trainium 2和Inferentia 2芯片、打造多模型市场Bedrock、推出“Activate for Startups”等项目修复初创公司生态。

10月25日消息，曾几何时，提及“云计算”，亚马逊网络服务（Amazon Web Services，简称AWS）便是毋庸置疑的代名词。AWS不仅开创了云计算的商业模式，更凭借“按需付费、无限扩展”的革命性服务，将企业IT基础设施从笨重的本地数据中心，迁移到灵活可伸缩的云端。它的成功，不仅使其成为亚马逊的“利润引擎”，更赋予其在整个科技界无与伦比的定价权与话语权。

然而，潮起潮落间，生成式人工智能（Generative AI）这一时代新浪潮，正以空前的速度与力量冲击AWS的传统领地，暴露出这个庞大帝国深处的裂缝。多份标注“亚马逊机密”（Amazon Confidential）的内部文件与外部市场数据共同揭示：AWS正面临一场“根本性转变”，其长期依赖的初创公司生态与早期预算主导地位，正被以AI为核心的新型技术堆栈逐步侵蚀。

作为云计算的发明者，AWS突然发现自己陷入了“追赶者”的境地。那些曾被它“闪电般”超越的竞争对手，如今在AI算力、模型合作与市场声誉上加速领跑，让AWS的光环日渐褪色。

一、被颠覆的预算：初创公司支出模式的 “根本性转变”

亚马逊西雅图总部外景

AWS的崛起，根植于对初创公司早期IT预算的绝对掌控。在初创公司的预算规划里，AWS曾是默认首选项，它让创业者无需投入巨额资本购买硬件，就能快速启动业务。这种“让创业变简单”的承诺，为AWS带来了源源不断的客户与强大的生态粘性。

1.内部文件揭示的警讯与预算流向剧变

然而，外媒获取的AWS内部文件清晰显示，这一黄金法则正被打破。撰写于2024年3月和7月的“亚马逊机密”报告直接指出：初创公司的支出模式已发生“根本性转变”。

在传统的资金投入模式中，初创公司会优先将资金投向AWS的传统云服务，像EC2计算实例、S3存储、关系型数据库等基础设施即服务（IaaS）。在新的AI资金投入模式下则完全不同，初创公司的“首笔资金”（First Dollar）不再流向传统服务，而是投入AI模型、推理基础设施及AI开发者工具。

文件中一句警告振聋发聩：“创始人告诉我们，他们希望等公司更成熟后再选择AWS。”这句话直指核心——AWS正失去与创始人的“首笔交易”，丢掉了在客户生命周期起点建立粘性的关键机会。

2.“云2.0”的诱惑：计算核心与早期采用转移

AI浪潮催生了“云2.0”这一全新技术堆栈。在AI时代，算力核心从传统中央处理器（CPU）转向专用于AI训练与推理的图形处理器（GPU）及其他加速芯片；支出重心也从服务器租赁，转向模型调用、推理优化与 AI即服务（AI as a Service，AIaaS）。

因此，初创公司在创立初期，往往先采购OpenAI、Anthropic等头部AI模型服务，或使用Vercel等新型开发者平台。他们会延迟购买AWS服务，直到企业发展到需要高级安全合规、复杂全球部署或大规模传统基础设施时，才会重新将AWS纳入视野。

内部数据量化了这一“延迟采用”趋势。亚马逊的内部文件显示，在Y Combinator 2024年春季批次中，仅59%的公司使用超过三种AWS服务，较2022年下降超4个百分点。同期，88%的初创公司在使用OpenAI 模型，72%使用Anthropic模型；而使用AWS自有AI开发者工具Bedrock的比例，仅为4.3%。这些数字明确表明，初创公司的早期技术焦点与资金投向，已快速转向AI模型提供商。

3.客户“表忠心”但“心已远”的尴尬

更令AWS尴尬的是，即便那些表面上“全力依赖AWS”的初创公司，其支出重心也在转移。文件以AI编码初创公司Cursor为例：尽管它被视为“AWS重度用户”的典型，但其传统云基础设施支出，竟不足总AI支出的 10%。该公司的大部分成本流向了外部模型API调用，以及CoreWeave、Lambda Labs、Crusoe等专注于GPU资源租赁的“新云”（Neocloud）提供商。

这意味着，客户虽在形式上“忠诚”于AWS，但核心、高增长且高粘性的AI预算，却大量流失到竞争对手或新型服务商手中。更关键的是，新AI支出类别的粘性远低于传统服务，客户可在众多提供商中快速切换，使 AWS的生态护城河面临前所未有的侵蚀。亚马逊文件明确警告：新AI支出类别“可能占据初创公司云消耗的大部分”。

二、落后一步：被AI浪潮打乱的节奏与组织惯性

AWS位于美国弗吉尼亚州的数据中心

AWS陷入被动的核心原因，在于其在AI浪潮中的反应速度与战略聚焦，被微软、谷歌等竞争对手大幅超越。

1.关键时刻的失焦：re:Invent 2022的鲜明对比

AWS在人工智能领域的节奏滞后并非偶然，而是在历史性关键时间节点上，被竞争对手彻底拉开差距。这场“失焦”的瞬间发生在2022年底，其影响至今仍在行业内回荡。2022年11月30日，AWS首席执行官亚当・塞利普斯基（Adam Selipsky）在拉斯维加斯的re:Invent 大会上发表长达两小时的主题演讲。演讲核心内容既传统又保守，主要聚焦推广基础设施、数据库、存储等传统云服务，还持续鼓励客户将工作负载迁移上云。他强调的仍是AWS经典承诺：“有了AWS，就不必担心容量过多或过少。”

在塞利普斯基两个小时的主题演讲中，“生成式人工智能”这一颠覆性概念几乎缺席。偶尔提及的AI内容，也仅围绕AWS既有的机器学习服务，缺乏关于大模型或革命性智能的叙事。这位云计算掌舵者显然未察觉海啸将至，仍沉浸在 “云基础设施” 胜利的辉煌叙事里。

就在塞利普斯基结束演讲的同一天下午，OpenAI首席执行官山姆・奥特曼（Sam Altman）宣布正式向公众发布ChatGPT。这一刻，行业格局被瞬间颠覆。ChatGPT凭借惊人的交互能力，迅速将“生成式AI”推向主流，不仅证明了AI的商业可行性，更揭示残酷事实：云计算的价值核心正从基础设施即服务（IaaS）转向AI即服务。

AWS “失焦” 的沉重代价

当整个行业将注意力转向GPU算力、模型训练和AI应用构建时，AWS内部资源还主要聚焦传统云服务。这导致其在AI原生工具发布上慢竞争对手一步，直到2023年才推出Bedrock平台，此时OpenAI和微软已通过早期合作锁定大量高价值客户。直到2023年11月的re:Invent 大会，AWS才不得不将AI提升到议程核心，两小时内提及AI近100次，还紧急发布Amazon Q等服务。但这种突然且大量的AI提及，更像是对过去一年战略失误的弥补与反驳。

2.错失的Anthropic机会与文化阻力

亚马逊并非完全未察觉到人工智能的巨大潜力。事实上，早在几年前，AWS的工程师们就展现了前瞻性，他们动手搭建了一个令人印象深刻的AI超级计算机集群，将大约6000颗英伟达GPU串联起来。然而，这一超前的举措在当时并未获得充分的重视。由于企业客户尚不需要如此巨大的计算能力，这个耗资不菲的集群在公司内部被一些高管视为一项“浪费资源的研究实验”，一度面临被闲置的尴尬局面。

直到一家名为 Anthropic 的新兴初创公司出现，情况才发生根本性改变。Anthropic由前OpenAI员工创立，致力于推进生成式人工智能的前沿研究。这家公司很快就展现出对计算资源近乎“饥渴”的需求，开始疯狂地“吞噬”AWS能够提供的全部算力。这本是AWS锁定未来AI巨头的黄金机会。

然而，亚马逊高管却被自身的文化和战略短视所限制。据知情人士透露，当时亚马逊内部对Anthropic能否成功实现技术商业化持怀疑态度，未能完全看清生成式AI的爆炸性潜力。更深层次的原因在于AWS根深蒂固的文化惯性：不愿为那些它认为可以自行研发的技术而向外支付高昂费用。这种对外部技术的抗拒，使得亚马逊最终放弃了对Anthropic进行早期战略投资的绝佳机会。

这一决策的代价是沉重的。Anthropic在寻找更多、更稳定计算能力的过程中，不可避免地将目光投向了其他云服务商。它开始使用谷歌的云服务，并在2023年初的融资中，成功引入了谷歌作为战略投资者。

亚马逊的反应是滞后且代价高昂的。直到2023年9月，AWS才以高达数十亿美元的注资追投Anthropic，试图以资本手段锁定其对AWS云服务和自研芯片的使用。在一些亚马逊老员工看来，这笔金额惊人的投资，更像是面对竞争压力之下的“绝望之举”。而且，这种迟来的大手笔并未能阻止Anthropic采取“多云策略”。谷歌近期宣布将向Anthropic提供多达100万颗TPU v5p芯片，无疑进一步证实了Anthropic正在分散其计算依赖，削弱了AWS曾试图建立的独占优势，让亚马逊的云帝国在AI时代尝到了战略失误的苦果。

3.组织臃肿、官僚化与人才流失的内耗

AWS在人工智能时代的战略滞后，与其组织文化和运营效率的衰退有着密不可分的关系。这家曾以“小团队快速决策”的初创精神著称的公司，其文化在近年来发生了根本性的官僚化转变。

管理层级激增是这一转变的显著标志。一位销售工程师回忆道，在他加入AWS之初，他与亚马逊创始人、首任首席执行官杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）之间仅隔着六个管理层级，体现了扁平化的管理结构。然而，到了2024年，他发现自己与现任首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）之间的层级差距竟然扩大到了15级。尽管亚马逊将这种现象描述为“特例”，但贾西本人去年曾下令在全公司范围内缩减管理层级，这一举动本身就从侧面印证了组织臃肿化的普遍存在。

这种层级的增加直接导致了决策速度的迟缓。多位员工抱怨，在AI这样一个需要极度敏捷的领域，他们的提案撰写和修改周期被拉得过长，往往是“市场已向前发展，想法早已过时”。一位工程师坦言，在内部流程中，“我们花三周时间写文档才能推进一个实验，而Anthropic一周就能上线”。这种蜗牛般的节奏，使AWS在竞争中失去了宝贵的反应速度。更甚者，某些团队开始要求员工在给高级管理人员发送电子邮件前需事先获得许可，这种正式的层级制度，与亚马逊曾经推崇的初创公司精神格格不入，成为了扼杀创新的枷锁。

核心人才的流失则加剧了困境。在激烈的AI人才争夺战中，AWS的晋升与加薪难度加大，叠加公司为削减成本而实施的裁员，导致多位负责AI推进、芯片设计和初创公司销售的高级人才相继离职。其中，AWS初创公司与风险投资副总裁乔恩·琼斯（Jon Jones）在2024年初突然离职，尤其凸显了初创业务领导团队的经验缺口。

内部文件还沉重地指出，在ChatGPT推出两年半之后，AWS仍被众多投资者、创始人与行业影响者视为AI领域的“追赶者”。这种落后的声誉，甚至让其高管在湾区风投活动中难以获得发言机会，进一步加剧了人才获取与市场形象的困境，形成了“声誉—人才—产品”的恶性循环。

三、竞争者加速与市场份额的现实下滑

CoreWeave等"新云"提供商的崛起

AWS的困境，在竞争对手的业绩与市场数据中得到了直观且量化的体现，预示着云计算市场正在从其长期主导的“一超多强”格局，加速迈向“三强鼎立”的新阶段。

竞争对手的加速奔跑是AWS面临的首要挑战。数据显示，在2024年第二季度，AWS的营收增长率为18%。然而，其主要竞争对手的表现明显更为强劲：微软Azure和谷歌云的营收增速均超过了30%。尽管AWS仍保持着最大的市场份额。根据市场调研公司Gartner 2023年的数据，AWS占据了企业云基础设施服务支出的38%，但这一比例与其在2018年曾接近50%的市场峰值相比，已呈现出明显的下滑趋势。

这种增速上的差距，正迅速侵蚀AWS的优势。正如金融分析师托马斯·通古兹（Tomasz Tunguz）所言：“随着Azure与谷歌云增速持续快于AWS，这个曾经的行业霸主，其市场地位可能最终走向‘三强平分’。” 这意味着，云计算行业正在经历一场由AI驱动的权力重新分配。

与此同时，新兴的“新云”提供商正在对AWS的早期预算领地发起突袭。这些专注于GPU计算的公司，例如CoreWeave，虽然基数较低，但在过去一年中营收飙升超过200%。它们凭借更加灵活的GPU租赁模式和更具吸引力的价格，正在快速抢占AWS在初创公司早期预算中的份额。此外，甲骨文也通过签订数千亿美元规模的AI交易，成功地将自己重新定位并回归云服务竞争的核心圈。

市场调研公司CB Insights对1100家头部AI初创公司的追踪数据显示，AWS在AI领域的市场份额正面临被超越的风险。2022-2024年，AWS在AI初创公司市场的份额从33%下滑至30%；同期，谷歌云的份额从 34%升至38%，正式超越AWS成为该领域市场领导者；微软Azure的份额则稳定在7%左右。这些数据明确表明，AWS在AI领域已落后于两大公开上市的竞争对手。

价格与生态的失衡成为竞争硬伤

AWS的定价策略也成为其失利的重要原因。2024年3月的内部文件显示，在风投机构Radical Ventures的投资组合中，约90%的早期初创公司选择竞争对手的云服务，核心原因是AWS的GPU成本高于同行。尽管 AWS发言人称已将EC2 Nvidia GPU加速实例价格下调45%，但客户的抱怨仍未平息。

新云提供商的成本优势明显。CoreWeave等“新云”公司专注于GPU资源，在提供“小增量GPU容量”与按需付费灵活性上，表现出明显优势。AWS文件也承认，在这一关键新兴市场需求上，自身处于“劣势”。

生态发现模式失效加剧了风险。AWS过去依赖“风投驱动”的客户发现模式，但内部初创团队坦言，这种模式难以触达“AI原生个体创业者”与“自力更生团队”。这些独立、小规模却高潜力的新玩家，正成为云市场份额的重要影响因素，而AWS对他们的“盲点”正持续扩大风险。

四：AI时代的自救与布局：亚马逊的反击之路

AWS数据中心内部

面对结构性转折与多方竞争，亚马逊并未坐以待毙。从2024年底开始，AWS逐步重建AI战略，从芯片、平台到生态展开“三线反击”，试图重夺主导权。正如一位AWS前高管所言：“AWS发明了云计算，如今它必须重新发明自己。”

1.芯片突围：加速自研与实现成本控制

面对AI时代计算成本的飙升和对英伟达GPU的高度依赖，自研芯片已成为AWS战略反击的核心，旨在构建长期的成本优势并确保供应链安全。

自研芯片的部署正在加速推进。AWS正全面落地其专为AI工作负载设计的系列芯片：Trainium 2用于复杂的AI模型训练，而Inferentia 2则专注于AI模型推理。亚马逊向市场推广时声称，这两款自研芯片在推理与训练成本上，可比竞争对手的同类服务节省30%到40%。这一显著的成本效益被视为AWS在AI竞争中重新获得主动权和吸引客户的核心卖点。

在自研芯片的推广方面，Anthropic成为了AWS算力布局的关键锚点。AWS正在美国印第安纳州打造一个斥资110亿美元的数据中心综合体。这一项目规划整合数十万颗Trainium芯片，其首要目标便是专门为 Anthropic提供超大规模的算力支持。摩根士丹利等机构曾预测，基于这项合作，到2027年，AWS有望从Anthropic的云服务使用中获得高达56亿美元的营收。

然而，这种合作并非高枕无忧。Anthropic与谷歌的合作明确传递了一个信号：AWS无法再依赖“排他性合同”来锁定Anthropic的全部需求。这意味着，AWS必须通过Trainium 2和Inferentia 2的实际性能与极致的成本效益来赢得Anthropic的持续青睐，而不是依靠资本绑定。芯片性能的竞赛已经进入白热化阶段，AWS必须通过自研的成功，才能实现其降低对外部依赖、重新定义AI时代云计算成本结构的目标。

2.平台开放：打造 “多模型市场” Bedrock

在硬件自研的同时，AWS在软件与平台层面的关键战略押注是Amazon Bedrock，旨在重新建立其在应用层面的中心地位。Bedrock被 AWS定义为“多模型市场”，其核心理念是解耦模型与基础设施，允许客户像选择EC2实例一样，灵活地选择基础模型。

Bedrock的平台整合了多种顶尖的AI模型，包括AWS自己的Titan模型，以及来自战略伙伴Anthropic的Claude、开源社区的Meta Llama、和Cohere Command等。通过这一平台，企业能够在同一个统一的界面内调用、对比和部署不同的模型，极大地降低了客户尝试和切换模型的复杂性。这套机制旨在复制AWS在基础设施领域的成功模式，为企业提供“流线型”的AI模型访问体验，从而将客户对模型的关注，重新引导到对AWS平台工具链和生态系统的依赖上。

从市场反馈来看，AWS强调Bedrock的进展积极。AWS发言人表示，Bedrock已拥有数万名活跃客户，被视为AWS“AI转型的希望项目”。发言人列举了众多重要的客户案例，包括达美航空（Delta Air Lines）、大众汽车、美国总务管理局（GSA）和州立农业保险公司（State Farm）等大型机构，以证明其平台受到了不同行业巨头的认可。他们同时强调，尽管面临竞争，“大多数最具创新性与增长最快的初创公司，仍会选择AWS”，试图挽回在早期创业者心智中的失地。

此外，AWS通过推出Quick Suite（含Amazon Q等产品），开启了对办公应用和企业生产力领域的进攻。这些产品提供聊天机器人、软件编码助手等服务，直接切入此前由微软和谷歌主导的办公应用领域，试图利用AI浪潮在这一AWS从未取得过成功的领域打开突破口。这表明AWS不仅要赢回基础设施，更要将AI能力延伸到企业价值链的终端，全面参与到AI时代的平台竞争。

3.生态修复：重新赢得初创公司与组织重塑

面对初创公司预算的流失和生态信任的侵蚀，AWS正在从“关系重建”和“组织手术”两方面，全力修复其赖以生存的初创公司生态系统。

AWS认识到，必须在AI时代重新赢得早期创业者的青睐。为此，AWS推出了全新的“Activate for Startups”和“GenAI Accelerator”项目，为早期团队提供更慷慨、更灵活的信用额度、深度技术支持与导师指导。内部数据显示，参与这些AI相关扶持计划的初创公司数量，在过去一年中实现了显著增长，增幅达到40%。更具战略意义的是，AWS正计划开发数据驱动的预测模型，旨在更早、更精准地发现那些具备高增长潜力的初创公司，以此弥补现有“风投驱动发现模式”的盲点，防止有潜力的“AI原生”小团队再次流失。

组织重组与领导层更替也同步进行，以应对当前的“战时状态”。AWS已完成首席执行官换届，由在AWS拥有深厚工程与销售经验的马特·加曼（Matt Garman）接替前任塞利普斯基。员工和分析师普遍认为，加曼的领导风格和经验更适合应对AWS当前所面临的激烈竞争和组织惯性。在加曼的推动下，AWS重组了工程与销售团队，并下令“摒弃部分产品开发规则”——例如，精简文档撰写与定期审查等冗余流程。这一激进举措旨在大幅加速产品上市速度，解决此前被诟病的决策迟缓问题。

此外，AWS实施了产品线精简的重大战略调整。为将更多人力和资源集中到核心AI业务上，AWS过去两年打破了其长期以来“保留所有服务”的传统，终止或暂停了约30项服务及主要功能的开发。这一系列“外科手术式”的精简，表明AWS要聚焦AI核心业务、全力以赴追赶竞争对手的决心。

五、在追赶与重塑之间寻求平衡

AWS新任首席执行官马特·加曼（Matt Garman）

亚马逊AWS正处于一场深层次、结构性的危机之中。然而，尽管面临生存性挑战，AWS仍是全球规模最大、基础最为雄厚的云计算平台。其庞大的客户基础、无与伦比的基础设施底盘，以及每年高达数百亿美元的投资规模，都为其提供了强大的反击能力和充足的战略纵深。

AWS的未来，将取决于能否在“追赶”与“重塑”之间找到精准的平衡点。对内，它必须展现出刮骨疗毒的勇气。新任首席执行官加曼的首要任务是克服根深蒂固的组织惯性，将“战时状态”的紧迫感转化为实际的执行力。这意味着要真正削减官僚作风，重拾“初创公司式”的快速决策精神，并成功通过自研芯片实现成本控制，解决长期困扰客户的GPU定价痛点。

对外，AWS需要重塑其在AI时代的角色。它必须依托Bedrock平台和强化的新初创公司计划，在“云2.0”堆栈中找到新的粘性支点，并重新赢回创始人的“首笔交易”，特别是那些“AI原生”小团队的信任。

这场AI时代的云计算大战，已经从单纯的“基础设施竞争”升级为对生态系统、成本效率与敏捷创新的全面较量。AWS的故事，将成为一个关于“发明者如何自救”的经典案例。要成功赢回失去的时间与信任，它需要的不仅是技术领先的新产品，更是重新点燃那份“敢于颠覆自我”的勇气——以一个真正的挑战者姿态，去重塑自己一手发明的这个万亿级市场。

本文来自“腾讯科技”，编译：无忌，编辑：熊腿腿，36氪经授权发布。