亚马逊CEO贾西:AI推理成本不降,企业软件难迎大规模普及

导语: 亚马逊 CEO 安迪·贾西在最新访谈中为企业级 AI 提出了一个明确门槛: 如果推理成本不能大幅下降 ,AI 很难真正铺开到企业日常软件中, 成本需要降到目前的约十分之一。

📌 推理成本仍是企业 AI 的硬门槛

贾西在风险投资机构 a16z 当地时间 23 日发布的采访中表示,AI 推理成本仍比理想水平高出一个数量级。所谓推理, 是模型每次回答问题、执行任务时消耗的算力; 企业是否把 AI 嵌入现有软件, 取决于新增收益能否覆盖持续发生的运营费用。

这也解释了为什么企业客户在客服、欺诈检测等场景中已经使用 AI, 却尚未把 AI 大规模融入日常办公和业务系统。若调用成本过高, 重构软件的动力就会被削弱。

🔍 需求呈“杠铃形”, 中间市场尚未打开

贾西把当前 AI 需求形容为“杠铃”: 一端是 AI 实验室, 算力消耗规模前所未见; 另一端是企业客户的单点任务。真正的空白在中间——企业日常使用的各类软件。

• 一端:AI 实验室持续追求更大规模算力。
• 另一端: 企业将 AI 用于客服、风控等明确任务。
• 中间层: 大量企业软件尚未广泛引入 AI, 可能是未来最大需求来源。

💡 算力预订延伸至 2028 年, 投资仍在加速

需求热度也体现在供应端。 亚马逊今年计划投入 2200 亿美元资本开支, 但仍难以建成足够基础设施满足 AI 需求。贾西透露,2026 年的主要算力供应额度基本订满,2027 年大部分已被预订,2028 年也有相当一部分售出。在他看来, 面对如此旺盛的需求, 继续大额投入并不算浪费。

📊 自研芯片能否复制 Graviton 的路径

降低推理成本, 亚马逊把希望部分寄托在自研芯片上 。贾西回忆, 当年云服务器处理器由英特尔主导, 亚马逊希望以同等成本获得更高性能, 最终选择开发 Graviton。他认为,“同样的故事又在 AI 领域上演了”。

目前 AI 芯片市场由英伟达主导。 亚马逊推出 Trainium, 称其性价比比同类处理器高约 30% 至 40%。亚马逊还披露,Trainium 已获得超过 2250 亿美元的未来收入承诺, 其中包括与 Anthropic、OpenAI 的协议。贾西没有直接点名英伟达, 只表示市场主导供应商仍是亚马逊的重要合作伙伴。

🚀 观察: 企业软件 AI 化要看单位经济性

从贾西的表态看, 企业 AI 的下一步不只是模型能力竞赛 , 更是成本、芯片和基础设施的综合较量。推理成本若不能下降到企业可接受区间,AI 功能就很难从少数场景走向大规模嵌入。

对云厂商而言, 谁能以更低单位成本提供稳定算力 , 谁就更有机会打开企业软件的中间市场; 对软件公司而言, 是否引入 AI, 最终仍要回到投入产出比这本账。