亞馬遜削減Alexa+ AI成本 降低Anthropic模型使用比例

亞馬遜Alexa+預計到2026年將耗資17億美元的AWS雲端支出，促使該公司大舉減少將查詢導向Anthropic的Claude模型。

內部文件顯示，亞馬遜的Alexa+正將更多查詢轉移至自研AI模型，減少使用Anthropic的Claude，這是削減成本措施的一部分，此舉可能使每個運算單位支援的交易數量增加超過四倍。

執行長安迪·賈西在其2025年股東信中寫道：「降低每個AI單位成本有其迫切性。」他認為，更便宜的推論將「釋放AI被大規模運用的潛力，如同客戶所期望的那樣。」

Business Insider審閱的內部預測顯示，升級版Alexa+的AWS雲端成本在2026年將達到約17億美元，幾乎是前一年水準的三倍。該服務的每月活躍用戶雲端成本，比亞馬遜的目標高出約60%。即使在找出約4.5億美元的潛在節省空間後，內部評估仍斷定該業務無法達成其財務目標。

此舉凸顯出AI產業更廣泛的趨勢轉變——競爭焦點已從打造更智能的模型，轉向讓模型運作成本更低。亞馬遜的做法——將簡單請求路由至低成本模型，同時將Claude等前沿系統保留給複雜任務——與OpenAI和Cursor採用的策略如出一轍。投資公司William Blair在近期報告中指出：「多模型路由正成為軟體業的標準架構。」

亞馬遜的內部路線圖顯示，公司計劃將專門的Alexa「專家」從Anthropic的Claude Sonnet轉移至自研AI模型，同時減少該數位助理服務其他環節對Claude的使用。該公司還試圖透過擴大快取機制——儲存常見請求的答案以避免AI重複處理相同工作——以及增加對可預測查詢的確定性處理（無需依賴大型語言模型），來避免不必要的推論。

這項策略的引人注目之處，在於亞馬遜與Anthropic之間的深度連結。亞馬遜已向這家AI新創投資數十億美元，與其緊密合作，並有望從Anthropic的IPO中獲得可觀收益。然而內部文件顯示，亞馬遜一直在積極尋找減少Alexa依賴Anthropic模型的方法。

GPU效率提升

除了模型選擇之外，亞馬遜還致力於從每個GPU中榨取更多運算量。該公司預計，軟體升級將使可用運算容量增加約50%，同時將回應時間縮短約40%，而非僅僅添購更多輝達晶片。隨著亞馬遜準備擴大Alexa+規模，其內部規劃儀表板持續追蹤預期客戶增長、GPU使用率、可用容量以及推論效率。

亞馬遜還評估了輝達GPU與自家Trainium晶片，以進一步降低成本。該公司甚至考慮推遲「月球漫步計畫」(Project Moonraker)的部分進度——該計畫旨在為Alexa提供更先進的AI代理能力，預計將成為今年該服務最大的一筆AI支出。

投資人影響

對亞馬遜而言，成本紀律顯示其Alexa部門的利潤率改善潛力，以及對第三方AI供應商依賴度降低。亞馬遜股價目前約為預期本益比的22倍，Alexa利潤率每提升一個百分點，就可能轉化為數億美元的年度營運利潤。對Anthropic而言，來自亞馬遜的依賴度降低可能削弱這家最大客戶之一的營收預期，不過該新創公司的整體企業及消費者業務仍在持續增長。對投資人的更廣泛啟示是：AI推論市場正在快速商品化，而同時掌控模型與基礎設施的公司——如擁有Trainium晶片和AWS的亞馬遜——擁有結構性的成本優勢。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。