在人工智能领域的激烈竞争中，亚马逊云科技（AWS）正采取一种与众不同的策略，不依赖单一的大型语言模型（LLM）的成败，而是通过构建一个模型超市，赋予客户自由选择技术路径的权力。这一战略正在为AWS在云计算市场中树立独特的竞争优势。
AWS的人工智能战略核心——Bedrock服务，自2020年问世以来，仅用两年时间便迅速成长为增长引擎。在2024年第一季度，Bedrock为AWS贡献了超过18%的总营收，其成功的秘诀在于提供了一个包含超过100款模型的“AI工具箱”，满足客户的多样化需求。
AWS计算与网络副总裁戴夫·布朗强调：“没有一种模型能适用于所有场景。”这一观点在DeepSeek模型事件中得到了验证。当中国初创企业推出其颠覆性模型时，AWS迅速响应，仅用一周时间便在Bedrock上推出了其托管版本，展现了惊人的技术灵活性。
Bedrock的诞生源于AWS内部的一次创新提议。2020年，产品总监阿图尔·迪奥提出开发基于LLM的代码生成工具，尽管起初遭到时任CEO安迪·贾西的质疑，但团队最终敏锐地捕捉到了客户的需求——跨模型的选择权。这一认知转变促使AWS成为首个提供多模型选择平台的云服务商。
为了降低对单一模型的依赖，AWS采取了“自研+投资”的双重策略。2024年11月，AWS对Anthropic的投资翻倍至80亿美元，并要求Anthropic仅使用AWS的芯片来训练其大型语言模型Claude。这笔交易不仅加深了AWS与Anthropic的联系，还为客户提供了Bedrock上的多种模型选择。
与此同时，AWS在2024年底推出了自己的基础模型系列Nova，与Anthropic形成了双轨并行模式。这既保证了AWS与Anthropic的深度合作，又保持了平台的开放性。Anthropic市场合作主管丹·罗森塔尔表示：“我们专注于在优势领域取胜，当客户需要多模型选择时，Bedrock是最佳选择。”
在硬件层面，AWS正在通过自研芯片挑战英伟达的垄断地位。Bedrock平台允许客户自由选择AWS自研芯片或英特尔、AMD、英伟达等硬件，这种“合作竞争”模式直击行业痛点。尽管英伟达芯片性能强劲，但AWS通过优化技术，降低了自家芯片在特定场景下的成本。随着2025年资本支出预计达到1000亿美元（较2024年增长20%），这场算力成本之战愈发激烈。
尽管AWS第一季度营收同比增长16.9%至292.7亿美元，但已连续三个季度不及预期。贾西在股东信中透露的“AI收入三位数增长”数据，凸显了AWS战略转型的紧迫性。亚马逊正将大量资本支出投向AI领域，自研芯片的性价比优势可能成为打破英伟达封锁的关键。
在这场AI基础设施的争夺战中，AWS通过实际行动展示了新的竞争法则：当行业聚焦于模型制高点时，真正的胜利可能在于谁能为开发者提供更灵活的技术组合和更具性价比的算力方案。这种“分散投资”的智慧，正是AWS作为云计算巨头对抗新兴科技企业的独特优势。
