需求激增与迅速反应
DeepSeek 在 1 月下旬的突然出现，给整个技术领域带来了震动，Amazon 与其他同行一样，发现自己正在迅速调整以适应这个新来者的影响。内部文件和消息来源揭示了这家中国 AI 模型如何影响 Amazon 的产品更新、销售策略，甚至是内部开发工作。
最初的冲击波以请求激增的形式出现。许多公司强烈要求通过 Amazon 的 Bedrock 开发工具访问 DeepSeek 的模型。这促使 Amazon 以不同寻常的速度采取行动，迅速将 DeepSeek 添加到 Bedrock 平台。虽然一些员工认为审批过程异常迅速，但 Amazon 的领导层将其定义为对明确客户需求的快速响应。首席执行官 Andy Jassy 后来向投资者强调了这种敏捷性，突出了公司致力于满足客户需求的承诺。
这种响应能力突显了快节奏的 AI 世界中的一个更广泛的趋势。即使是最大的科技公司也无法免受新发现的颠覆性潜力。Amazon 与 OpenAI、Google、Meta 和 Microsoft 等竞争对手一样，被迫适应由 DeepSeek 塑造的不断变化的格局。
然而，Amazon 坚称其核心战略保持不变。一位公司发言人重申，他们的重点一直是提供通过 AWS 安全访问尖端模型的途径，使客户能够控制他们的数据并构建定制的生成式 AI 应用程序。
驾驭隐私格局
DeepSeek 令人印象深刻的性能和成本效益是不可否认的，但它的到来也引发了疑问。该模型强大的功能和低廉的价格在市场上引起了轰动，导致投资者仔细审查美国科技公司在计算基础设施方面的大量投资。
Amazon 的回应是多方面的。在继续集成 DeepSeek 相关功能（例如最近在 Bedrock 上推出了 DeepSeek 推理模型的完全托管服务）的同时，该公司还专注于教育和差异化。
在内部，讨论围绕着如何定位 Amazon 的产品以对抗 DeepSeek。该战略的一个关键方面是强调隐私和安全。
强调安全性和选择
AWS 员工的内部指南鼓励他们在与客户互动时强调与 DeepSeek 相关的潜在隐私和安全问题。这些指南建议：
- 提醒客户“模型选择”的重要性。
- 将 AWS 的 Nova AI 模型作为可行的替代方案进行推销。
- 将 Bedrock 推广为访问 AI 模型的更安全、更私密的平台。
该指南明确指出，Bedrock 确保客户数据既不与模型提供商共享，也不用于增强基础模型。Amazon 预计大多数客户将选择 DeepSeek 模型的开源版本，而不是中国公司直接提供的版本，从而进一步降低潜在的隐私风险。
该指南还提请注意 DeepSeek 的隐私政策，其中指出用户数据可能会被收集并存储在中国的服务器上。这强化了 AWS 积极意识到并解决与 DeepSeek 相关的隐私问题的信息。
利用 Nova 的优势
除了隐私之外，AWS 还在其竞争定位中利用其自身 Nova AI 模型的优势。内部指南强调：
- 根据第三方基准数据，Nova 模型与 DeepSeek 的模型相比表现出更快的性能。
- Nova 模型受益于 AWS 更强大的“负责任的 AI”标准，从而增强了其安全性。
虽然承认 Nova 与 DeepSeek 的 V3 模型（纯文本模型）相比，与 R1 推理模型更具可比性，但该指南强调了 Nova 更广泛的功能，包括图像和视频理解。
内部协作与学习
DeepSeek 的到来在 Amazon 内部引发了一系列活动。在 DeepSeek 首次亮相后的几天内，一个名为“Deepseek-interest”的内部 Slack 频道迅速吸引了 1,300 多名员工。该频道成为讨论、提问和观察的中心。
一些员工对 DeepSeek 受到的相对有限的抵制表示惊讶，考虑到它的中国血统和潜在的安全隐患。其他人则寻求在 AWS 的内部芯片开发平台 Neuron 上支持 DeepSeek 模型。还有报道称，客户抱怨在使用 Bedrock 上的 DeepSeek 时遇到错误。
为了解决激增的兴趣并提供指导，Amazon 在 1 月下旬组织了一次内部 DeepSeek 学习会议。本次会议涵盖了 AWS 的信息传递、竞争定位以及与 DeepSeek 的关键区别。
适应与发展
在积极整合和响应 DeepSeek 的同时，Amazon 也在采取措施管理潜在风险。现在不鼓励员工在他们的工作计算机上使用 DeepSeek，并收到警告，不要与 DeepSeek 的应用程序共享机密信息，这反映了在工作中使用 ChatGPT 的预防措施。
AI 领域创新的快速步伐在以下事实中显而易见：一些 Amazon 员工已经在展望 DeepSeek 之外。内部 Slack 频道内的讨论已转向其他中国 AI 产品，例如阿里巴巴的 Qwen，这表明人们对不断发展的格局保持着持续的关注。一位员工甚至评论说 DeepSeek“已经是过去的一天”，突显了进步的无情步伐。
DeepSeek 的技术影响
Amazon 不仅仅是在应对 DeepSeek 的市场存在；它还在研究其底层技术。目前正在努力分析 DeepSeek 的训练技术，目的是将其中的一些技术应用于 AWS 自己的推理模型（目前正在开发中）。
如前所述，AWS 一直在开发自己的推理模型。然而，DeepSeek 的出现注入了一种紧迫感，加速了该项目的进展。
在一次财报电话会议上，首席执行官 Andy Jassy 承认 Amazon 对 DeepSeek 训练方法的几个方面“印象深刻”。他特别提到“翻转强化训练的顺序”和某些“推理优化”作为感兴趣的领域。
关注推理
Amazon 开发 DeepSeek R1 推理模型的直接竞争对手，突显了该公司致力于保持 AI 创新前沿的承诺。以 DeepSeek 为例的推理能力的快速发展，凸显了这一领域的重要性。
通过创建自己的推理模型，AWS 旨在：
- 提供 DeepSeek R1 的有竞争力的替代方案。
- 解决与使用来自外国实体的模型相关的潜在隐私和安全问题。
- 利用其自身的专业知识和基础设施，有可能超越 DeepSeek 的能力。
更广泛的影响
Amazon 对 DeepSeek 的反应提供了一个有价值的案例研究，说明了大型科技公司如何驾驭 AI 动态且通常不可预测的世界。它表明：
- 敏捷性的必要性： 快速适应新发展和客户需求的能力至关重要。
- 差异化的重要性： 在竞争激烈的环境中，突出独特的优势并解决潜在的弱点至关重要。
- 持续关注隐私和安全： 随着 AI 模型变得越来越强大，对数据隐私和安全的担忧至关重要。
- 不断追求创新： 研究和学习竞争对手，同时投资于内部研发，对于保持领先地位至关重要。
DeepSeek 的故事提醒我们，AI 格局处于不断变化之中。新的参与者出现，技术不断发展，公司必须适应才能保持竞争力。Amazon 的反应，以快速整合、战略定位和内部学习相结合为特征，反映了这种不断变化的环境所带来的挑战和机遇。其自身推理模型的持续开发进一步强调了 Amazon 不仅致力于响应市场变化，而且致力于塑造 AI 的未来。