亚马逊AGI战略重组核心观点 - 亚马逊通过组织架构与人才整合 将大模型、自研芯片、量子计算及机器人技术深度结合 旨在打造一个集“算力-大脑-身体”于一体的物理实体AGI 而非局限于对话框的软件智能 [1][3][14] 组织架构与领导层调整 - 亚马逊CEO Andy Jassy宣布进行组织调整 将Nova大模型团队、自研芯片部门与量子计算研究整合进同一体系 [1] - 任命以工程交付能力著称的Peter DeSantis统筹此次整合 DeSantis是云基础设施掌舵人及自研芯片计划的幕后推手 [4][5] - 机器人与强化学习领域代表人物、UC Berkeley教授Pieter Abbeel正式加入亚马逊AGI体系 [3][6] 战略路径：全栈闭环与算力主权 - 公司将AGI视为一项需要长期工程投入的系统工程 而非单纯的研究课题 [5] - 通过垂直整合打破对Nvidia等第三方算力的依赖 将自研芯片（如Trainium 2系列）与Nova模型进行“像素级”优化 旨在实现成本领先和算力主权 [5] - 对比以微软和OpenAI为代表的“云端智慧”派及谷歌的“全能选手”派 亚马逊选择第三条路：以场景倒逼模型 以闭环重塑生态 [11] 技术方向：具身智能与物理数据 - 公司认为AGI的最终进化必须通过与物理世界的实时互动来实现 即“具身智能” [8] - 引入Pieter Abbeel旨在突破互联网高质量文本数据耗尽的瓶颈 利用亚马逊全球庞大的物流仓储及超过75万台工业机器人（如Proteus自主移动机器人）作为收集物理规律数据的完美样本 [5][8][11] - 当对手依赖网络文本数据时 亚马逊可利用现实中的重力、阻力、摩擦力数据来训练真正理解物理法则的AGI [13] 竞争优势与行业影响 - 亚马逊拥有全球超过75万台工业机器人 其物理运营场景本身就是一个持续运行的、规模极端庞大的真实数据源 [11][13] - “重资产”和物理场景构成了极高的竞争门槛 让依赖第三方算力、缺乏物理落地场景的初创公司陷入被动 [13] - 此次重组预示着AI行业从“实验室时代”迈向“大工业时代” 未来的AGI竞争将只属于极少数能实现“全栈闭环”的巨头 [14]