7月29日消息,据 Business Insider报道,亚马逊正在重做自研 AI 战略:上周裁减部分 AGI 团队员工,关闭 2024 年成立的 AGI Lab;Nova 模型家族中的 Premier、Omni、Reel、Canvas 四款停止重点升级,转入仅维护现有客户的状态。腾出的人力与算力将集中投入一个由 Pieter Abbeel 牵头的新旗舰基座模型,预计今年 re:Invent 大会亮相。这是第一家公开收缩自研模型战线的云计算大厂,动作幅度超出外界预期。
发生了什么:关实验室、裁员、四款模型转入维护
这轮收缩在七天内集中落地。The Information 7月24日率先报道亚马逊 AGI 部门的一轮裁员,GeekWire 次日确认其旧金山 AGI Lab 站点关闭。Business Insider 的报道补齐了更大的版图:Nova 家族四款旗舰定位的模型——文本旗舰 Nova Premier、统一多模态模型 Nova 2 Omni、视频模型 Reel、图像模型 Canvas——进入内部称为 KTLO(keep the lights on)的状态,只保留对现有客户的支持,不再投入重点研发。
保留名单剩下四款产品:低成本推理模型 Nova 2 Lite、实时语音模型 Nova 2 Sonic、定制训练服务 Nova Forge,以及浏览器智能体 Nova Act。其中 Nova Act 恰是被关闭的 AGI Lab 的代表成果,2025 年 3 月以研究预览发布,实验室关闭但产品保留。
腾出的资源指向一个内部代号 FMR(Frontier Model Research)的项目:一个全新的旗舰基座模型,由 Pieter Abbeel 牵头,目标是在今年 re:Invent 大会(11月30日至 12月4日,拉斯维加斯)上亮相。新模型可能沿用 Nova 品牌,也可能启用全新名称。亚马逊发言人给 Business Insider 的声明称,AI 模型仍是公司最重要的工作之一,会根据客户需求持续演进模型阵容并提供迁移路径——声明没有否认收缩的任何环节。
Nova 的二十个月:从全线出击到半数维护
Nova 家族 2024 年 12 月在 re:Invent 上首次发布,一次性铺开文本、图像、视频三条线:Nova Micro、Lite、Pro 覆盖文本与多模态理解,Canvas 生成图像,Reel 生成视频,全部只经 Bedrock 平台提供。2025 年,家族继续扩张:4 月旗舰 Nova Premier 正式商用并充当蒸馏教师模型,语音模型 Sonic 同期推出;12 月的 re:Invent 又带来 Nova 2 系列,其中 Nova 2 Lite 主打极致性价比,官方称其成本仅为上代 Premier 的七分之一。
性价比是 Nova 的一贯打法,但市场反响始终有限。The Information 此前的评价是,亚马逊的自研模型在企业端没有获得多少外部可见的牵引力。从发布到半数产品转入维护,Nova 全线出击的策略维持了约二十个月。
两笔人才交易,一关一升
这次重组也是亚马逊 2024 年两笔 AI 人才交易的期末结算。被关闭的 AGI Lab 源自对 AI 初创公司 Adept 的收购式招聘:2024 年,亚马逊挖走 Adept 创始团队并授权其技术,由 Adept 联创 David Luan 领导组建 AGI Lab。Luan 已于今年 2 月离职,实验室在半年后关闭。
接掌前沿模型的是另一笔交易的主角。Pieter Abbeel 是加州大学伯克利分校的 AI 与机器人学教授,2017 年与几位学生创办机器人 AI 公司 Covariant;2024 年 8 月,亚马逊以授权模型加挖走创始团队的方式将其招入。OpenAI 联创 John Schulman、Perplexity 联创 Aravind Srinivas 都曾是他的博士生。2025 年 12 月,在原 AGI 负责人 Rohit Prasad 离职后,Abbeel 被任命为前沿模型研究团队的负责人,同月整个 AGI 组织被划归 AWS 高级副总裁 Peter DeSantis——一位 27 年的亚马逊老兵,同时统管自研芯片与量子计算。DeSantis 上任后推行更聚焦的策略,这次收缩正是其思路的落地:收缩多路出击的产品线,资源集中于一个旗舰模型。 收缩的只是自研:另一轨是数百亿美元的投资与托管
把这次收缩读成亚马逊退出 AI 竞争,会与它同期的资金流向矛盾。就在收缩自研的同时,亚马逊在 AI 模型公司的股权投资和算力生意上的投入达到数百亿美元量级。对 Anthropic,亚马逊 2024 年累计投资 80 亿美元后,今年 4 月又宣布立即追加 50 亿美元,另有最高 200 亿美元基于里程碑的追加承诺;Anthropic 则承诺十年内在 AWS 支出超过 1000 亿美元,并获得最高 5GW 的 Trainium 芯片算力。对 OpenAI,亚马逊今年完成了最高 500 亿美元的股权投资,是其 1100 亿美元融资的锚定投资方,OpenAI 的模型与 Codex 也已进入 Bedrock 平台。
Bedrock 本身是多模型托管平台,除 Nova 外还托管 Anthropic、Meta、Mistral、DeepSeek、Qwen 等 18 家以上的模型。印第安纳州的 Project Rainier 超算集群部署约 50 万颗 Trainium2 芯片,主要为 Anthropic 的训练服务。对亚马逊而言,模型公司的训练和推理需求就是它的云与芯片收入——自研模型在这本账里更像可选项,而非必答题。这次收缩把这层逻辑写明了:Nova 家族缩编,但旗舰赌注保留;投资、托管与算力才是主线。 大厂自研模型的分岔口
亚马逊不是唯一在自研路线上调整步伐的大厂,已发生的动作可以两两对照。Meta 的 Llama 4 竞争力被认为落后于第一梯队后,改由 Alexandr Wang 领导的超级智能实验室开发新旗舰,发布从今年 3 月推迟到年中——同样是一次收缩重组。微软走的是镜像路线:长期以投资 OpenAI 为主,直到 2025 年 8 月才补建自研的 MAI 系列作为对冲。三家的起点不同,落点正在趋同:全家族自研不再是默认姿势,投资、托管加选择性自研的组合成为主流。
对已发生事实的判断分两面。对 AWS 的商业逻辑,这次收缩偏正面:资源被集中到与其云分销和自研芯片协同的位置上,砍掉的是牵引力不足、与其收入主线协同最弱的产品线,保留的是能拉动 Bedrock 用量的入口型产品和一张旗舰底牌。对 Nova 作为一个模型品牌的前景,这次收缩偏负面:半数产品在发布不到两年内转入维护,品牌认知尚未建立就被抽空,如果新旗舰最终更名,Nova 可能作为一个未完成的产品线被记入历史。
两个地方值得跟进。其一,收缩是否成立取决于 FMR 的成色,在新模型亮相并接受检验之前,这只是一次资源配置动作,不是战略结论。其二,三家大厂的对照只能说明它们面对同一约束——自研全家族的成本与其对主营业务的边际贡献不匹配——做出了方向相似的选择,不能外推为所有云厂商都会放弃自研;Google 的 Gemini 恰恰走在相反的方向上。