贝佐斯论AI战略：不预测未来，只试错当下

2025年11月3日，一场价值380亿美元的交易正悄然改写AI云计算的竞争版图。OpenAI宣布将部分训练与推理工作负载迁移至AWS，直接采用其GB200 GPU集群。这一举措意味着，长期倚重Azure的OpenAI开始走向多元化，而AWS则从旁观者跃升为关键任务的核心伙伴。

市场的目光迅速聚焦于算力归属与托管权的角逐。然而，在近期的迈阿密论坛上，亚马逊创始人贝佐斯却提出了一个超越技术较量的视角：AI的机遇不依赖于精准预测，而依赖于快速试错。

这并非一句空谈。他并非反对趋势研判，而是批判那种等待所有信息明朗后才行动的决策模式。他探讨的不是技术路径，而是创业者该如何决策、构建产品并引领团队。这套思维框架，值得每位AI创业者深度揣摩。

第一节｜摒弃预测思维，贝佐斯专注不变需求

“你不能围绕变化构建战略，必须围绕永恒不变的事物。”这是贝佐斯在对话中反复强调的核心准则。

当主持人询问他如何做出长期决策时，他未提及任何预测模型，仅反问一句：“十年后，人们会期望亚马逊配送变慢吗？绝无可能。”对他而言，AI能否落地不取决于潮流动向，而取决于需求是否持久。若人们十年后仍追求更快捷、更经济、更可靠的服务，那么此事今日便值得投入。

AWS与OpenAI的380亿美元合作，本质上是押注于几项不变的原则：

1. 企业对稳定算力的渴求永不改变

OpenAI训练与部署模型需依赖长期、可预测的算力供应。AWS从GPU集群到核能数据中心的布局，正是为了确保这一需求十年后依然成立。

2. 客户不为效率付费，只为成果买单

贝佐斯明确指出：无人愿意支付更高成本、等待更长时间，却仅获得相同服务。这句朴素之言，几乎否定了多数依靠渐进优化的AI方案。

3. 系统可用性与安全性始终是竞争焦点

他以太空项目类比：无人会说“我喜爱New Glenn火箭，但希望它可靠性降低”。这同样适用于AI工具：未来的AI系统必须如基础设施般稳定、透明、可信赖。

这便是他方向感的源泉。当他人用数据推测爆款时，他在探寻无论环境如何变迁，十年、二十年后仍屹立不倒的客户需求。

因此，若你正思索某个AI产品、组织决策或创业方向，不妨自问：十年后，这一需求是否依然存在？它会增强还是被取代？对他而言，此问题比任何技术趋势都更为关键。

第二节｜方向既定，以试错加速迭代

明确了不变需求，后续该如何行动？主持人问道：当直觉与数据冲突时，如何抉择？贝佐斯的回应斩钉截铁：

“数据至关重要，但无法揭示全貌。它常忽视变化，也忽略未测量之处。真正重要的事物，需依赖直觉与尝试。”

他举出一个生动实例：AI建筑许可审批。在论坛现场，他直接向迈阿密市长提议：你们应开发一款AI应用，读取建筑许可申请，10秒内给出通过或否决的答案；若否决，则指明需修改的六处细节。

市长笑称这是百亿美元商机。贝佐斯回应：我事务繁忙，但在座诸位中必有人付诸实践。

这便是他理解的AI机遇：非预测赛道热点，而是基于直觉迅速尝试。亚马逊最成功的产品，如Echo、AWS及第三方市场，皆非客户所求功能。他说，我们自身也不确定用户是否会喜爱，唯有凭直觉探索。

此类尝试绝非盲目行动，而是先构建最小可行产品，再从反馈中修正。探索意味着踏入无人之境，若不尝试，永不知结果如何。

这也体现了他对组织能力的要求。

在亚马逊，他倡导团队尽早行动，而非等待数据完美。他指出，多数决策可逆，若出错便及时调整，无需经年累月的会议讨论。

他将此思维称为“双向门”：“有些门一旦跨过便无法回头，但大多数门可推可退。只要可逆，就应授权高判断力者直接尝试。”

此方法论同样适用于AI探索。

无人知晓下一突破源于何处，依赖预测永远慢人一步，因可预测之事早被他人尝试。在AI领域，许多团队偏爱零风险项目，而贝佐斯坚信，能快速试错的组织才具备真正学习能力。

没有初始即完美的模型，亦无完全可控的结局。唯有乐于多次尝试的团队，方能切实接近正确方向。

正如贝佐斯所言：发明非规划所生，乃探索所得。

第三节｜AI时代，何种组织面临淘汰？

方向正确、方法得当，但成败仍系于组织。

贝佐斯不避讳AI对人的冲击。他清晰认识到，AI将渗透各行各业：医疗诊断更精准，药物研发更迅捷，制造业更高效。几乎所有行业皆会因之提升生产力。

但他更关注非技术所能，而是组织如何适应变革。

10月底，亚马逊宣布裁员约1.4万名白领职位，多集中于中层管理。有人视此为AI导致的自动化失业，贝佐斯却给出截然不同的解读：这是效率提升，非AI末日。

事实上，据亚马逊内部数据，公司约70%的代码已由AI工具生成。那些冗余、重复、反馈迟缓的岗位，确不再需多人处理。

但这不意味裁员终结，而是组织结构需变革，人员角色需重塑。他的判断是：

剧变时代，对创业公司是机遇，对大企业是压力。

原因简明：创业公司自始便快速迭代，可敏捷调整；而许多大型组织过于迟缓，决策需跨部门协作、层层汇报、顾虑重重。

AI不会骤然取代所有岗位，但必加速淘汰无法快速试错的组织形态。例如：

• 新功能测试两年仍未上线
• 问题须层层上报方敢定夺
• 管理者仅充当信息传递角色

这些，在AI工具介入后，将迅速显为冗余。AI非为取代人类，而是提升组织整体效能。

贝佐斯的标准明确：未来组织之优劣，非视其能否应用AI，而视其能否快速调整。世界在变，能否跟进不取决于PPT演示，而取决于能否动手尝试。

真正危险的，非AI本身，而是你无所作为，却自以为洞察未来。

结语｜可行动的判断哲学

当市场核算380亿美元算力分配时，贝佐斯思索着三件更本质之事：

莫围变化决策，要围绕不变需求行动；真正的AI项目非预测所出，乃反复试错所得；组织进化不靠空谈，而靠快速调整与执行。

AI确为技术革命，但技术不会自动创造机遇，判断力方能。诸多重大发明，初始皆非计划产物，而是直觉驱动的探索。

故而，当他人仍在观望赛道时，何人何组织已可启程？

答案是：那些不依赖看懂，而依赖先试者。

这或许正是AI时代的判断方式。

📮参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=AnX7Pnpcz6Q&t=15s

https://www.reuters.com/business/retail-consumer/openai-amazon-strike-38-billion-agreement-chatgpt-maker-use-aws-2025-11-03/

https://www.nytimes.com/2025/11/07/business/layoffs-ai-replacement.html

https://www.nytimes.com/2025/11/07/business/layoffs-ai-replacement.html