需求激增與迅速反應
DeepSeek 在一月底的突然出現，震撼了整個科技產業，Amazon 與其他同業一樣，發現自己必須迅速調整以適應這個新來者的影響。 內部文件和消息來源揭示了這款中國 AI 模型如何影響 Amazon 的產品更新、銷售策略，甚至是內部開發工作。
最初的衝擊波以需求激增的形式出現。 許多公司強烈要求通過 Amazon 的 Bedrock 開發工具使用 DeepSeek 的模型。 這促使 Amazon 以罕見的速度採取行動，迅速將 DeepSeek 添加到 Bedrock 平台。 雖然一些員工認為審批過程異常迅速，但 Amazon 的領導層將其定義為對明確客戶需求的快速回應。 執行長 Andy Jassy 後來向投資者強調了這種敏捷性，突顯了公司致力於滿足客戶需求的承諾。
這種反應能力突顯了 AI 快節奏世界中的一個更廣泛的趨勢。 即使是最大的科技公司也無法倖免於新發現的顛覆性潛力。 Amazon 與 OpenAI、Google、Meta 和 Microsoft 等競爭對手一樣，被迫適應 DeepSeek 所塑造的變化格局。
然而，Amazon 堅稱其核心策略保持不變。 公司發言人重申，他們的重點一直是通過 AWS 提供對尖端模型的安全訪問，使客戶能夠控制自己的數據並構建定制的生成式 AI 應用程式。
駕馭隱私環境
DeepSeek 令人印象深刻的性能和成本效益是不可否認的，但它的到來也引發了一些問題。 該模型強大的功能和低廉的價格在市場上引起了轟動，導致投資者仔細審查美國科技公司在計算基礎設施方面的大量投資。
Amazon 的回應是多方面的。 在繼續整合 DeepSeek 相關功能（例如最近在 Bedrock 上推出了 DeepSeek 推理模型的完全託管服務）的同時，該公司還專注於教育和差異化。
在內部，討論圍繞著如何將 Amazon 的產品與 DeepSeek 進行定位。 這種策略的一個關鍵方面是強調隱私和安全。
強調安全性和選擇
AWS 員工的內部指南鼓勵他們在與客戶互動時強調與 DeepSeek 相關的潛在隱私和安全問題。 這些指南建議：
- 提醒客戶「模型選擇」的重要性。
- 將 AWS 的 Nova AI 模型推銷為可行的替代方案。
- 將 Bedrock 推廣為更安全、更私密的訪問 AI 模型的平台。
該指南明確指出，Bedrock 確保客戶數據既不與模型提供商共享，也不用於增強基礎模型。 Amazon 預計大多數客戶將選擇 DeepSeek 模型的開源版本，而不是中國公司直接提供的版本，從而進一步降低潛在的隱私風險。
該指南還提請注意 DeepSeek 的隱私政策，其中指出用戶數據可能會被收集並存儲在中國的服務器上。 這強化了 AWS 積極意識到並解決與 DeepSeek 相關的隱私問題的信息。
發揮 Nova 的優勢
除了隱私之外，AWS 還在其競爭定位中利用其自身 Nova AI 模型的優勢。 內部指南強調：
- 根據第三方基準數據，Nova 模型與 DeepSeek 的模型相比表現出更快的性能。
- Nova 模型受益於 AWS 更強大的「負責任的 AI」標準，增強了其安全性。
雖然承認 Nova 與 DeepSeek 的 V3 模型（純文本模型）相比，與 R1 推理模型更具可比性，但該指南強調了 Nova 更廣泛的功能，包括圖像和視頻理解。
內部協作與學習
DeepSeek 的到來在 Amazon 內部引發了一系列活動。 在 DeepSeek 首次亮相後的幾天內，一個名為「Deepseek-interest」的內部 Slack 頻道迅速吸引了 1,300 多名員工。 該頻道成為討論、提問和觀察的中心。
一些員工對 DeepSeek 受到的抵制相對有限表示驚訝，考慮到它的中國血統和潛在的安全隱患。 其他人則尋求在 AWS 的內部晶片開發平台 Neuron 上支持 DeepSeek 模型。 還有報導稱客戶抱怨在 Bedrock 上使用 DeepSeek 時遇到錯誤。
為了應對激增的興趣並提供指導，Amazon 在 1 月下旬組織了一次內部 DeepSeek 學習會議。 本次會議涵蓋了 AWS 的信息傳遞、競爭定位以及與 DeepSeek 的關鍵區別。
適應與發展
在積極整合和響應 DeepSeek 的同時，Amazon 也在採取措施管理潛在風險。 現在不鼓勵員工在他們的工作計算機上使用 DeepSeek，並收到警告，不要與 DeepSeek 的應用程式共享機密信息，這反映了在工作中使用 ChatGPT 的預防措施。
AI 領域創新的快速步伐在以下事實中顯而易見：一些 Amazon 員工已經將目光投向了 DeepSeek 之外。 內部 Slack 頻道內的討論已轉向其他中國 AI 產品，例如阿里巴巴的 Qwen，這表明人們一直意識到不斷變化的格局。 一位員工甚至表示 DeepSeek「已經是過去式了」，突顯了進步的無情步伐。
DeepSeek 的技術影響
Amazon 不僅僅是對 DeepSeek 的市場存在做出反應； 它還在研究其底層技術。 目前正在努力分析 DeepSeek 的訓練技術，目的是將其中一些技術應用於 AWS 自己的推理模型，該模型目前正在開發中。
如前所述，AWS 一直在開發自己的推理模型。 然而，DeepSeek 的出現注入了一種緊迫感，加速了該項目的進展。
在一次財報電話會議上，執行長 Andy Jassy 承認 Amazon 對 DeepSeek 訓練方法的幾個方面「印象深刻」。 他特別提到「翻轉強化訓練的順序」和某些「推理優化」作為感興趣的領域。
專注於推理
Amazon 開發 DeepSeek R1 推理模型的直接競爭對手，突顯了該公司致力於保持在 AI 創新的最前沿。 以 DeepSeek 為例，推理能力的快速發展凸顯了這一領域的重要性。
通過創建自己的推理模型，AWS 旨在：
- 提供 DeepSeek R1 的有競爭力的替代方案。
- 解決與使用來自外國實體的模型相關的潛在隱私和安全問題。
- 利用其自身的專業知識和基礎設施來超越 DeepSeek 的能力。
更廣泛的影響
Amazon 對 DeepSeek 的回應提供了一個有價值的案例研究，說明了主要科技公司如何駕馭 AI 這個充滿活力且通常不可預測的世界。 它表明：
- 敏捷性的必要性： 快速適應新發展和客戶需求的能力至關重要。
- 差異化的重要性： 在競爭激烈的環境中，突出獨特的優勢和解決潛在的弱點至關重要。
- 持續關注隱私和安全： 隨著 AI 模型變得越來越強大，對數據隱私和安全的擔憂至關重要。
- 不斷追求創新： 研究和學習競爭對手，同時投資於內部研發，對於保持領先地位至關重要。
DeepSeek 的故事提醒我們，AI 領域瞬息萬變。 新的參與者出現，技術不斷發展，公司必須適應才能保持競爭力。 Amazon 的回應以快速整合、戰略定位和內部學習相結合為特徵，反映了這個不斷變化的環境所帶來的挑戰和機遇。 其自身推理模型的持續開發進一步突顯了 Amazon 不僅致力於響應市場變化，而且致力於塑造 AI 的未來。