今天百科互动给各位分享亚马逊股东信:云服务受宏观经济拖累，将重点投资大规模语言模型和生成式AI的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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贝索斯：叫醒亚马逊的从来不是闹钟
所有人都在津津乐道麦肯齐是否会变成世界女首富，贝索斯的股权是否会被冲淡，对亚马逊的控制权是否会减弱，亚马逊的股价会不会受影响——作为继苹果之后，美国第颂陪二家市值破万亿美元的上市公司，亚马逊的发展势头迅猛，有专家预测在云计算和广告等高额利润业务的推动下，未来五年，亚马逊的市值有望达到2万亿美金。
随着亚马逊市值攀升，其创始人贝索斯个人财富在2018年一度高达1600亿美元，几乎相当于比尔盖茨+马云+许家印的身价之和。
亚马逊在商业世界里不可忽视的体量，业务范围从最大的书店扩张到最大的综合网络零售商，网络服务（AWS）、Prime业务、智能家居、亚马逊设备……从2014至今，亚马逊股价翻了五倍多。
而其领航者贝索斯，身上的特质明显——创业激情、资本精明、枭雄狂妄，著名的“领导力准则”，对数据的极度迷恋，对顾客喜好的偏执追求，推崇的看似毫无人性的管理制度和冷血文化都是亚马逊血液中的重要创新因子。
这一切，都是贝索斯追求极致理性和冷静迹腊的结果——在他看来，叫醒亚马逊的从来就不是闹钟。
1994年的世界，人们对于互联网的概念是模糊的，当贝索斯意识到在当时互联网的便用率微乎其微的情况下，万维网每年以2.300%的惊人速度成长，他开始意识到可以在互联网上做一些生意，并对其排序。
最后他选择了书籍，因为书籍的分类项目比其他商品的要多很多，当时世上出版的书籍有三百多万种，“打造全世界最全的书籍体系，做最大的书店”成为当时的愿景，紧接着他带着自己组成的小团队，搬到了西雅图。
贝索斯选择西雅图的原因：
就这样，31岁的贝索斯，离开给他贴上“叛徒”标签的华尔街，用30万美元启动资金，在租来的车库里创建了亚马逊。
亚马逊，意为“全世界最大的河流“，这是贝索斯的愿景，一如亚马逊的LOGO，箭头从A指向Z，everything store则是贝索斯的野心。
只是1995年起步的卖书业务绝对是简单粗暴的，挂一个比实体书店更低的价格在网上，客户下单之后，亚马逊再去批发商处进货——那么卑微的的启动资金只能支持这样的周转。
而对于批发商明文规定的10本起购，贝索斯有自己的法子——下单一本想要的书，和九本已经脱销的书籍，然后等着批发商送来一本书和一张纸条“抱歉，我们的书已经脱销了。”
除了卖书，亚马逊开始卖音乐和视频产品，贝索斯给1000个随机挑选的消费者发邮件，问他们，除了现有售卖的商品外，还希望能得到什么——他因此得到了一个非常长的清单，在商业周刊对他的访谈中，他弹到印象最深的一个是：你们为什么不卖雨刷器，我很需要的！
由此他觉得，可以用这种方式售卖任何商品！后来开始涉足电器、玩具和其他类型商品。这可能就是世界上最早的网购商业模型了。
那时的贝索斯每天跪在地上自己打包，然后开车把包裹拉到邮局，就想着什么时候能买得起叉车。他是见识过事情由小变大的人，所以即便后来亚马逊成为超级商业帝国，他的管理手段与其说冷血，倒不如说始终抱着敬畏之心。
初创期的互联网呈现野蛮生长的状态，贝索斯同亚马逊亲历了指数级增长的奇迹。
亚马逊在上线一周收到了1.2万美元的订单，并成功吸引了雅虎创始人杨致远的注意。要知道，当时雅虎是世界上浏览量最大的网站，杨由此亲自Email给亚马逊，邀请其在雅虎开设专栏。亚马孙因此由创立之初便站在的互联网的顶层。
之后，贝索斯便开始去挖比尔盖茨的手下，并同在西雅图的星巴克谈合作。差那么一点，星巴克的柜台边就摆上了亚马逊的货架。
1996年的星诺战争，是亚马逊走向战场的开始。
当时亚马逊的销售额是1600万美元，而当时的图书销售巨头巴诺的销售额是20亿美金。这无疑是一场碾压式战争，许多人劝贝索斯把亚马逊卖掉算了。
贝索斯这个时候从沃尔玛挖来了瑞克·达尔泽尔，并开始筹集巨额资金，把所有资源all in 到仓储、物流、背水一战，等于在线下复制一个沃尔玛了。之后的岁月里，亚马逊先后推出Prime、一键下单、FBA力挫Ebay,超越沃尔玛，成为零售巨头。
BUT，贝索斯本尊，从来不把亚马逊定义为零售公司，他在各种场合不断强调， 亚马逊是一家 科技 公司。
在华尔街的定义里，短期利润永远都是优先考虑的指标，好的上市公司每个季度收入和利润都要增长，增加的比例超过分析姿樱滑师的预测，就是股价大涨的好公司，但是亚马逊呢，每个季度发布财报之后，华尔街的评价都是”增长不及预期“
后果就是，一日有可能蒸发上千亿市值。
偏偏贝索斯又是个抠门到极致的主儿，行业一般的薪水，不提供免费午餐，连停车都要收费。无法提供股票红利、福利又差、老板刻薄寡恩，公司内部强调强调达尔文主义，工作内容也越来越像物流公司，导致的最严重后果就是卓越人才的流失。
2006年，亚马逊首席算法官、算法大师Udi Manber 离职，加盟Google掌管搜索业务，贝索斯发了很大的火儿，当事人口中称为“贝索斯有史以来最失态的状况。”这时候，这个华尔街的叛徒，干了一件事——理了个光头。
在被干的最呛的时候，贝索斯说“不要去在乎对手，对手又不给你钱”
在亚马逊股票一泻千里的时候，他又在办公室白板上写下“我不在乎股票价格”。
即便如此，亚马逊的股价在逐年飙升，近三年来上涨了接近270%，亚马逊的市值也在逐步逼近世界上最有价值的苹果公司。
亚马逊创业21年：
2004年亚马逊以7500万美元强势收购卓越网登录中国的时候，很快就一路向下，被天猫、京东逼到了墙角。2013年以后，亚马逊的财报上就不再体现中国的电子商务业务了，甚至一度还因为业绩太差取消年会，被市场揶揄到今天。
但即便如此，贝索斯依然是当之无愧的世界商业领袖。他通过纵向和横向的扩张，引导创新和选择扩张方向，帮助亚马逊绘制未来发展的蓝图。
后世诸如马云、王兴等人身上，或多或少都可以看到贝索斯的影子。
出于他对创业的狂热，对事业的敬畏，对互联网创业的初心和不设限，让亚马逊有无线发展的可能。
亚马逊是一家很有趣的公司，其实它并没有自己的传统园区，在遍布全球的57.5万名员工中，约有4.5万人在西雅图工作的员工和高管，他们穿梭在市中心和南湖联盟（South Lake Union）附近的众多高楼中。
亚马逊默认的本部是创始人贝索斯所在的地方，叫 Day 1 Tower。
这个名字源于贝索斯永恒的格言：相对而言，我们仍然处于互联网的“第一天”。更进一步说，亚马逊才刚刚起步。
自亚马逊上市之后，贝索斯仍然会每年给股东写一封信，每年的致股东信后，都会附上1997年写的第一封致股东信。这是为了告诉股东们，我们没有变，二十多年来，我们都在为了最初想做的事情而努力。
贝索斯对亚马逊的不设限，基于一种“超级幸运”的融合：亚马逊最初的采石场——零售市场 ——“数以万亿计”，因而他认为的亚马逊网络服务（AWS）开创的云市场也是如此。
在不同的行业，市场的前景有限，但是拼凑一块，市场的规模是无限的。
所以他擅长 将亚马逊转变为规模庞大、业务相邻的大企业 。（虎嗅 | 《世界首富贝索斯》）
2006年，伴随第三方商家的入驻，贝索斯要求团队要开发一款APIs以帮助开发商更加快捷地制作检索目录，使用支付支付系统和购物车。由此催生出搭建系统和基础设施的需求。
这款被命名为AWS（Amazon Web Serices）的服务，在成立之初被赋予超出寻常的重视。但是亚马逊“为客户需求持续投入”的哲学捕捉到了开发商不断增长和衍生的需求，AWS又陆续推出了S3和EC2解决方案。后者逐渐成为全球最易用、应用也最为广泛的云计算服务。
资料显示，成立之初，贝索斯把15美元/小时的价格降低到了10美元/小时，尽管他的CFO一直提醒他这项长期盈利的业务会因此陷入长期亏损。但这位老兄并没有改变初衷，在没有竞争对手的前提下，AWS服务主动降价了51次。
就这么在开始时烧掉了数十亿美元。加上贝索斯强大的市场信誉，他几乎在以任何他愿意的方式追加投资。
由于这是一项被亚马逊偶然创设出来的服务，成立之初作为行业内唯一的参与者，亚马逊垄断定价。老辣的，不在乎一时收益的对手就是这么可怕，他具备十足的耐心将猎物收入囊中。
当2008年，Economist开始用一整版内容讨论云计算，并且预言云计算将彻底改变产业和工作时，当微软CEO鲍尔默在华盛顿大学演讲中高呼“For the Cloud ,we are all in “时，
当Google Cloud 发布，IBM推出Azure, 甲骨文入场，BAT发力云计算时，渠道竞争开始火拼，向下基础设施供应商IBM、惠普、英特尔等掌握技术优势时，我想对于亚马逊而言， 无非就是一点点的先发优势，和对用户需求无限投资的经营哲学。
而这一点就足以催生亚马逊强大的增长引擎，在2018年亚马逊全球公布的财务中，AWS贡献了约60%的营业利润，为万亿市值提供足够的引爆点。
亚马逊的会员服务Prime是其另一代表作。
通过办理收费包邮会员制Prime，可以获得免费两日送达，另外有一些附加服务，比如电子书借阅、网络视频、音乐等。但伴随其成长，它迅速演变成一种向1亿多用户提供额外福利和特权的方式，这些福利创造无尽的新市场边界和业务线。
Prime 解释了亚马逊开始蚕食Netfile的原因。亚马逊的会员日（Prime Day）在短短几年间为客户提供36小时的特别优惠——成为年度最大的假日购物季之一，消费者的狂热程度仅次于黑色星期五和网络星期一。
通过访问Prime, 亚马逊可让第三方零售商为亚马逊的用户订单支付更高佣金。另外，Prime还反过来支持了亚马逊的实体店战略。Prime的当日送达和提货服务需要更多的实体店面，反过来又帮助亚马逊将业务拓展到比如食品等未轻易涉足的领域，因为这类易腐烂产品并不符合亚马逊的经典模式。
从2015年第一家实体书店在西雅图开设，基于网络数据的设计——根据“读者最喜欢的食谱”、“评分在4.5分以上的图书”等将互联网的信息优势迁移到线下，改革了网络购物的可发现性。
简而言之，Prime成为亚马逊的中枢神经系统，将经营范畴联系在一起，为亚马逊开辟一条进军新市场的道路，同时也向核心业务注入新鲜活力。
最终，满足三驾马车的灵感在于两种模式的一种—— 要么去审视客户需求，要么向前 探索 ，这是亚马逊称霸市场的杀手锏。
本来，贝索斯只是一个小众玩家，他或许可以非常轻松专注于全世界最大的数字书店。但是销售书籍过程中，他发现利用库存管理到推荐引擎，可以很轻松将业务转移到邻近领域——先是音乐和DVD，然后是玩具、电子产品，最后几乎囊括所有可零售东西。
基于此，他将亚马逊作为一个独立卖家平台开放给曾是竞争对手的卖家，从而巩固自己的零售领域变革者角色，与沃尔玛等一起进入零售万神殿。
但贝索斯并没有将这些划分为核心业务之外的增值，做零售，搭建物流基础，建立一个高效得惊人的包裹交付基础设施，导致亚马逊物流（Fullfuillment by Amazon）的出现；做运营，对兼职人员的需求导致世界上第一个面向大众劳务众包平台Mechanical Turk 的诞生。
而为了掌握如何收取每笔消费的佣金则导致亚马逊支付（Amazon Pay）的问世。当亚马逊开始构建将数据存储在云端的功能，他们又发现其他企业可能也想在云端这么干——亚马逊云计算服务平台AWS登场。
即便以客户为导向的概念也能创造出基于技能的红利，比如Kindle阅读器的发明。
Kindle在亚马逊的定义中是一款浪漫化的产品，一方面因为它在硬件方面取得突破，另一方面是因为它让人想起亚马逊在图书方面的业务本源。但这并未改变亚马逊的业务模式，随后硬件产品出现其他问题，不过按照贝索斯的话说——今天很多硬件开放经验，必须要有足够耐心，学到一项技能并不见得恰逢其时，它可能需要时间才会真正开花。
所以，后来推出的Echo智能音箱，成了 游戏 领域的变革者。
另外，贝索斯也正在学习医疗保健。
2018年10月，亚马逊宣布与摩根大通（JPMorgan Chase）和伯克希尔哈撒韦（Berkshire Hathaway）组建一家医疗公司，并以近10亿美元收购了医药创业公司PillPack。
通过此次收购，亚马逊获得了1亿美元的营业收入、一个现成的药房供应链和全美50个州的药房执照。而亚马逊之前的基础也在医疗领域凸显出优势：依靠发展其核心业务（如AWS和Prime）带来的利润，亚马逊在进入医疗 健康 领域时并不急于实现盈利。
AWS可以帮助处理医疗 健康 领域所需的大量数据负载和分析。亚马逊的配送中心、供应链和对Whole Foods的收购使其能够快速分销医疗产品和服务。因为拥有全方位的与病人接触的渠道（家庭，零售店，线上渠道等），亚马逊有潜力成为针对医疗保险和医疗补助覆盖人群的生活方式规划师。
无论是Prime会员系统还是AWS云计算服务，在贝索斯看来都不是一项独立业务，因为它们与消费产品完全捆绑一块。
通过主导零售和数字服务，贝索斯将其转移到任何他察觉的可为消费者提供附加值的服务包括医疗、 娱乐 、消费电子产品和广告等市场，而任何一个市场都击中或接近贝索斯提到的“万亿”潜在用户，这绝非巧合。
亚马逊的事业本质是价值运营——立足零售电商，把整个行业一点一点做透，然后在一点一点提升自己的价值占比。（IT之家 | 《贝索斯没有闹钟》）
所以纵使没有AWS这个偶然，在电商和物流之外，亚马逊还有Kindle的硬件制造，Echo音响的物联网实践、人工智能Alexa，以及线下的诸多布局。
贝索斯终于可以硬气地说，哥们儿做的不只是零售巨头，哥们儿是真真切切的 科技 公司。
亚马逊的快速扩张得益于著名的“领导力原则”，即14条军规，这些会被印在卡片上发给每个员工，并且进行考核测试。
同很多企业一样，不管是出于新员工入门接受的“洗脑”亦或是“企业文化教育”，这些准则是在亚马逊工作必须遵循的“天条”，要努力贯穿于工作中。
亚马逊14条军规：
这些准则，贝索斯用来对抗侵蚀企业的力量——官僚主义、肆意挥霍、缺乏严谨等，这些是他确保整个亚马逊公司 健康 运行及持续获得成功的重要法宝。
当我们理解这些准则，等于理解了亚马逊所谓的“冷血文化”。
基于第2条，亚马逊的员工首先要面对的是超高的工作强度。一个员工如果每周工作低于80小时，就会成为同事中的异类。即便周末，也要回公司开会。深夜和节假日要随时候命，邮件经常过了午夜发出，如果没有及时回复将很快收到追回短信。
基于第7条和11条，亚马逊高强度的工作并没有让员工怯步，相反，员工会时常产生突破极限的愿望，以为习惯养成，就很难接受自己的不完美。亚马逊的薪酬福利虽然不高，但是如果能保持两年工作以上的员工便能获得亚马逊的期权机会——大浪淘沙，剩下的员工大多都是极度认同亚马逊文化并愿意为之努力的人。
贝索斯认为严苛的标准能让公司实时满足消费者不断提升的期望，而对于员工来说，他们喜欢亚马逊的原因恰恰是因为公司让他们超越了自己认知的极限。
基于第4条和第13条，让外界看起来比较奇葩的是亚马逊内部的随时反馈工具（Anytime Feedback Tool），员工可以随时向上级反馈同事的工作，越级反馈对上司的看法。而这些反馈将出现在员工的绩效评估之中，最终用绩效得分低的员工会被开掉。
亚马逊的这种鼓励”表明异见和表明立场”的看法，给外界一种似乎很难出现一团和气的感觉，但贝索斯却认为——和谐会扼杀诚实的批评，并鼓励出于礼貌而对错误观点做出赞美。
我们更愿意将其理解为一种扁平化管理制度，据说2013年的无人机送货项目就是由一名叫丹尼尔的初级工程师和别人一起发明的。
贝索斯正确解释了传统企业的等级制度，因而也说明了亚马逊的颠覆创新——在无拘无束的时代，最重要的一个字“是”。
此外，对数据的极度迷恋也是贝索斯和亚马逊一个非常明显的特点。
因为对数据的迷恋，贝索斯是一个极致冷静和理智的领导者，他的理性很大程度都建立在一切可量化的数据之上——比如：亚马逊在办公区有一套基于大数据统计的严格考核系统，通过在员工身上运行持续不断的绩效提升算法，以此对员工方方面面进行量化分析和反馈。
在仓库中，工人们受到复杂的电子系统监控，手腕上戴着计步器，公司能准确跟踪到员工分拣商品和打包商品的效率，甚至对员工的休息时间和工作量做出严格限制，如果时间过长，员工将会收到警告。
数据管理或许冷冰冰，不近人情，但很大程度上，数据帮助亚马逊实现管理的透明和准确，带来公平和效率，从而让多劳多得真正落地。
贝索斯是一个极度好奇的人，他曾经说过可在一个小时内将想法填满白板，如果有一个星期没有进行头脑风暴就会开始向团队抱怨。亚马逊发展迄今，他也在一直奉行“反熵增”、“用户至上”的经营哲学。
把战略建立在不变的事物上，从事物的本质出发，追求长远的价值并非短期的利益;运用“选择、成本、体验”三者联动的飞轮效应驱动整个商业业态高效运转，不断创新，强化竞争优势，保持企业的良性增长。贝索斯看来，叫醒亚马逊的从来不是闹钟，而对于普通人的我们呢？能叫醒自己的又是什么呢？
作者：Alice，公众号：Alice 二三事
题图来自Unsplash，基于CC0协议
世界上最伟大的商业模式，核心就这2个字
香港的投资人和CEO们普遍喜欢在马场谈生意。如果亚马逊股东信:云服务受宏观经济拖累，将重点投资大规模语言模型和生成式AI你去过香港马场亚马逊股东信:云服务受宏观经济拖累，将重点投资大规模语言模型和生成式AI，总会遇见这类疑问：“在赛马的时候，究竟是马重要，还是骑师重要？”
可将一家公司的商业模式视作一匹赛马，而公司管理层就是骑师。好的骑师固然重要，但作用有限，关键是“谁在奔跑”？
有投资人直言：“研究一家公司最重要的变量无非是三个，诚信、商业模式、执行力。”三大变量中，只有商业模式是具体而清晰可见的。
商业模式呈现亚马逊股东信:云服务受宏观经济拖累，将重点投资大规模语言模型和生成式AI了企业如何生存，如何赚钱，现金如何进账，隐蔽的风险在哪里。
2019开年以来，亚马逊（Amazon）在市值突破万亿美元以后，一直处于新闻旋涡之中，外界其实有很多误解。如果你真看懂了Amazon的商业模式，就不会怀疑它的伟大。
好的商业模式往往是举世独有，竞争对手无法模仿。
如果还要加上一条，我认为，世界上最伟大商业模式的核心“心法”就两个字——利他。
你给别人创造多大价值，你就有多大价值。
利他：伟大商业模式的核心“心法”
众所周知，中国发展电商卖货业务的基础条件要优于美国。
因为美国多数地方是人群稀疏，中国则到处是人，很多地方是扎堆的人。越是人群扎堆，越是刺激商业繁荣。
中国“高人口密度的中心城市”数量规模世界第一，特别有利于阿里巴巴、美团、京东商城这些公司的发展。
统计数据显示：美国200万人口以上的城市有4座，即洛杉矶、纽约、芝加哥、休斯顿。中国则有超过40座城市的中心城区人口在200万以上，人口基数足够的大，而且普遍向中心城市、城区中心扎堆，这让中国的跨区网购、本地服务可以成立——无论是外卖还是快递，包括迅和共享经济里的很多产品，比如共享单车，拓展中国消费市场几乎是水到渠成的，因为成本可以（被巨大、集中的消费人口）摊薄。
可是，Amazon已轻松占了美国、欧洲甚至印度电商市场的最大份额，反而“败退中国”，很大原因是中国本土的竞争对手太强、中国用户的消费习惯外国公司不好掌握。
不过，现在看来，这都已经不重要了，Amazon早已不单是一个电商网站而已。
2018年，Amazon的营业收入高达2320亿美元，4倍于阿里巴巴（530亿美元），但两家公司的净利润相差不大，分别是101亿美元和92亿美元。FBA（基础服务）和AWS（云计算）贡献了Amazon绝大部分的利润，这些跟电商卖货已关系不大亚马逊股东信:云服务受宏观经济拖累，将重点投资大规模语言模型和生成式AI；阿里巴巴的利润来源主要是电商平台的销售额提点（跟入驻商家的销售分成）、流量导入（类似于广告收费）。
哪怕都是电商网站，Amazon与阿里巴巴在商业模式上是完全不一样的。
Amazon商业模式的“核心”心法就是利他。
比如FBA业务（Fulfillment By Amazon），Amazon在拓展电商卖货业务的20年中，搭建了遍布全球的高效储货、送货系统，OK，任何公司——不管你是IBM、惠普、戴尔还是一般中小企业、微型创业公司，只要你想在网亩念盯上卖东西，一台大型冷柜或者一卷卫生纸，都没关系，只要你接上Amazon的FBA平台，都可以帮你直接送达客户。
FBA业务听起来特别高端大气，其实，就是Amazon将自己20几年来构建完善的储货、送货系统，使之标准化、模块化、服务化，完全对外开放，从“完全利己”到“完全利他”，服务于所有企业用户。
那么，美国超过2000万需要卖货、送货的各类企业，都可以成为Amazon的客户，享受世界上最高效的送货系统。
比如AWS云服务，就像你要用水，不用自己打井，只需安装几个水龙头；你要用电，不用自己买发电机，只需几个插座、插头接上就能通电。
大概2003年左右，Amazon因为电商业务增长太快，公司原有的服务器资源不够用了。
用户从选货到下单、付钱，系统越来越迟钝了，用户体验开始变差。内部团队想要做一个新项目，都要向技术中心申请资源。
这样，整个公司的运转效率下滑严重，就像被绑住手脚，公司上下怨声载道，用户也特别不爽。
贝佐斯就在想，是否可以搭建一个“能力不受限制”的服务器系统，不仅自己人可以随便用，也能对外开放，服务各类企业用户。
基于这一想法，Amazon费了很大力气开发了一套AWS云服务系统，而且从“利己”到“利他”，任何公司（包括通用电气、花旗银行）只要想在网上高州开展业务，就可以借助Amazon的AWS云服务，而不用自己承受昂贵代价建服务器系统。
时至今日，贝佐斯基于广泛的“利他逻辑”，将Amazon变成了一个“插座型”公司，企业用户接上Amazon的各个服务平台，就能解决很多问题，便宜而且高效。
Amazon到底是一家零售公司、技术公司，还是一家数据公司？
在我看来，Amazon更像是一家电子商务时代的基础设施公司，只要有销售行为，它就可以凭借自己卓越的客户体验无所不在。
如何建立“自我强化的良性循环”
Amazon成为今天一个万亿美元市值的电商巨人，最根本的动力引擎，是那个“自我强化的良性循环”。
因为Amazon是世界上最大的电商网站，所以，很好掌握了“用户生态”，清楚知道用户需要什么。这一点很重要。
做过微软执行副总裁、百度副董事长的陆奇先生说过，原本，Amazon技术远远不如微软和Google，可是，Amazon竟能在AI（人工智能）产品上领先主要竞争对手。
“在人工智能的竞争过程中，更重要的，是把握正确的应用场景和生态系统。Amazon主要是找对了场景，找对了设备。”
早期的AI产品当中，只有Amazon推出的Echo（智能音箱）成功突围，一年可以卖8000万台。
为什么将AI系统置于音箱上可以获得商业成功？
微软和Google都犯了同样的错误——将重点放在手机和PC上，比如微软把Cortana（微软小娜）直接嵌入手机。
因为AI技术的最佳商业化方式，是打造生态系统，你面对Echo，嘴巴一张，Amazon网站上的所有品牌和产品，立刻对接你的生活方式。
而手机和PC主要是对应手指的，不是对应嘴的。
Amazon透过多个不同方式，创造跟你打交道的机会，比如你可能同时是kindle、Echo甚至FBA的用户，于是Amazon就能从几个角度揣摩你、研究你，时间久了，就会比你自己还了解你。
为什么阿里巴巴旗下有那么多的“应用”，除了基本的淘宝、天猫、芝麻信用和支付宝，更是将优酷网（视频）、饿了么（外卖）、闲鱼（二手回收）、盒马鲜生（生鲜）、钉钉（办公）等等很多很多“应用”纳入一个生态体系？
因为这样，阿里巴巴就能全方位、多角度了解用户，得到“读人、服务人”的无与伦比的基础能力。这同样是Amazon的核心优势所在。
Amazon越是透过很多“应用场景和设备（比如Echo、kindle）”接触用户，就越能深入了解用户，也就越能找到对的应用场景和设备，越能“给创新技术找准商业化的出口”，这是一个“自我强化的良性循环”。在这一点上，只有阿里巴巴是Amazon的真正对手。
其实，Amazon败走中国市场，绝不只是电商卖货业务输掉了竞争力，而是Amazon的生态优势在中国市场上几乎不能发挥作用。
不过，我还是认为，Amazon是一家伟大的企业，哪怕局部战场上输掉了，也丝毫不影响Amazon的伟大。
因为Amazon和阿里巴巴一样，真正找到了伟大商业模式的“核心”心法——利他。
要真正做到“利他”，就要真正读懂“他（用户）”，不断增加与“他”打交道、了解“他”、揣摩“他”的角度和机会。
这样做的最大好处，就是建立“自我强化的良性循环”——“给创新找准商业化的出口”。
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亚马逊的人工智能之路
The learning machine
学习机器
The online commercial empire rests on a low-key approach to artificial intelligence
这家互联网商业帝国在人工智能的发展上选择了一条低调的路
Amazon’s six-page memos are famous. Executives must write one every year, laying out their business plan. Less well known is that these missives must always answer one question in particular: how are you planning to use machine learning? Responses like “not much” are, according to Amazon managers, discouraged.
亚马逊的六页备忘录十分出名，执行官们每年必须按要求写一页，详细阐述自己未来的商业计划。但不太出名的一点是，每一封信函必须回答一个具体的问题：你打算怎么利用机器学习？如果你的回答是“没什么可说的”，根据亚马逊管理层的态芹说法，这种答案是不允许出现的。
Machine learning is a form of artificial intelligence (ai) which mines data for patterns that can be used to make predictions. It took root at Amazon in 1999 when Jeff Wilke joined the firm. Mr Wilke, who today is second-in-command to Jeff Bezos, set up a team of scientists to study Amazon’s internal processes in order to improve their efficiency. He wove his boffins into business units, turning a cycle of self-assessment and improvement into the default pattern. Soon the cycle involved machine- learning algorithms; the first one recommended books that customers might like. As Mr Bezos’s ambitions grew, so did the importance of automated insights.
机器学习是人工智能的一种实现途径，它主要包括特定类型的数据挖掘，主要目的是对未来趋势进行预测。1999年当杰夫·维尔克（Jeff Wilke）加入公司的时候，这一想法就开始落地了。维尔克先生是亚马逊公司的第二把交椅，他组建了一个人工智能专家组，主要负责亚马逊内部工作流程的研究，目的在于提高员工的工作效率。他将科学家们安排在各企事业部门，将不断循环的自我评价和提高过程固定为一个默认模式，很快这个循环就加入了算法；第一代算法可以向顾客推荐他们喜欢的图书。随着贝佐斯先生的野心越来越膨胀，这种全自动的算法推荐模式也显得越来越重要。
Yet whereas its fellow tech titans flaunt
其橡乎他科技巨头有什么可炫耀的
their ai prowess at every opportunity—Facebook’s facial-recognition software, Apple’s Siri digital assistant or Alphabet’梁闭悉s self- driving cars and master go player—Amazon has adopted a lower-key approach to machine learning. Yes, its Alexa competes with Siri and the company offers predictive services in its cloud. But the algorithms most critical to the company’s success are those it uses to constantly streamline its own operations. The feedback loop looks the same as in its consumer-facing ai: build a service, attract customers, gather data, and let computers learn from these data, all at a scale that human labor could not emulate.
科技巨头们抓住一切机会展现自己在AI方面的实力：脸书推出了面部识别软件，苹果拥有语音助手Siri，谷歌推出了无人驾驶和阿尔法Go。和这些公司相比，亚马逊在机器学习上选择了一条低调的路。Alexa（亚历克斯）是亚马逊公司推出的一项人工智能服务，它的主要竞争对手是苹果的Siri。依靠Alexa的云平台，亚马逊可以为用户提供预测服务。这款人工智能背后的算法颇具特色，它能够不断将自己的操作流程精简处理，但这款AI服务的反馈回路和其客户端AI类似：发起一项服务，吸引目标客户，收集用户信息，让计算机学习这些数据，并且处理的数据规模是人力无法企及的。
Mr Porter’s algorithms
波特先生的算法
Consider Amazon’s fulfilment centers. These vast warehouses, more than 100 in North America and 60-odd around the world, are the beating heart of its $207bn online-shopping business. They store and dispatch the goods Amazon sells. Inside one on the outskirts of Seattle, package shuttle along conveyor belts at the speed of a moped. The noise is deafening—and the facility seemingly bereft of humans. Instead, inside a fenced-off area the size of a football field sits thousands of yellow, cuboid shelving units, each six feet (1.8 meters) tall. Amazon calls them pods. Hundreds of robot shuffle these in and out of neat rows, sliding beneath them and dragging them around. Toothpaste, books and socks are stacked in a manner that appears random to a human observer. Through the lens of the algorithms guiding the process, though, it all makes supreme sense.
我们可以了解一下亚马逊的“执行中心”。它们其实是大型的仓库，在北美地区超过100座，还有60多座分布在世界各地。可以说这些仓库就是这家公司强有力的心脏，它们驱动了亚马逊价值2070亿美金的在线购物贸易。这些仓库用于存储和调配货物，亚马逊再把它们卖给顾客。位于西雅图市郊的一座仓库里，传送带以机车的速度传送着包装用品，你很难听到一点儿噪音，并且这些设施基本实现了全自动操作。在围栏围住的一个区域，一块差不多足球场大小的地方存放着一些黄色方块状货架，每一个货架的高度约为1.8米，亚马逊把它们称为“小型货仓”。这些“货仓”们整齐排列成一排，数百个机器人穿梭其中，把它们移出来又移进去。在人类看来，这些货品，比如牙膏，书籍和袜子被随机地放置在货架上，着实让人难以理解。但是在算法的引导下，这一过程又显得极其合理。
Human workers, or “associates” in company vernacular, man stations at gaps in the fence that surrounds this “robot field”. Some pick items out of pods brought to them by a robot; others pack items into empty pods, to be whirred away and stored. Whenever they pick or place an item, they scan the product and the relevant shelf with a bar-code reader, so that the software can keep track.
人类员工，或亚马逊公司所称的“人类伙伴”，主要为机器人提供辅助服务，他们的工作场所位于围栏间的站台处，围栏内部就是所谓的“机器人地带”。机器人不停地搬运小型货仓，有的员工从上面取下货物，有的又把货物放回空的货仓。但无论员工是取出还是放回，他们都会使用条形码仪对商品以及对应的货架进行扫描，这样软件系统就可以记录该商品的运行路径。
The man in charge of developing these algorithms is Brad Porter, Amazon’s chief roboticist. His team is Mr Wilke’s optimization squad for fulfilment centers. Mr Porter pays attention to “pod gaps”, or the amount of time that the human workers have to wait before a robot drags a pod to their station. Fewer and shorter gaps mean less down time for the human worker, faster flow of goods through the warehouse, and ultimately speedier Amazon delivery to your doorstep. Mr Porter’s team is constantly experimenting with new optimizations, but rolls them out with caution. Traffic jams in the robot field can be hellish.
布拉德·波特（Brad Porter）是这些算法背后的主要开发者和管理者，同时也是亚马逊公司的首席机器人科学家。他组建的团队是维尔克先生队伍的优化版本，主要服务对象是执行中心。波特先生主要关注如何缩小小型货仓间的间隙，以及如何减少人类员工在他们站台等待机器人运送货物的时间。对人类员工而言，更少以及更小的间隙意味着更短的装卸时间，更加迅速的货物运输流程，以及更加快捷的配送服务。一直以来，波特先生的团队都在对新型优化策略进行试验，但每一次的推广都十分小心谨慎，因为“机器人地带”的交通堵塞是一个非常严重和可怕的问题。
Amazon Web Services (aws) is the other piece of core infrastructure. It underpins Amazon’s $26bn cloud-computing business, which allows companies to host web- sites and apps without servers of their own.
亚马逊网络服务（AWS）是其核心基础设施的另一个组成部件。它的存在维持了亚马逊价值2600亿美元的云计算业务。利用这一网络系统，公司们可以在没有服务器的基础上开设自己的网站或开发自己的应用程序。
aws’s chief use of machine learning is to forecast demand for computation. Insufficient computing power as internet users flock to a customer’s service can engender error and lost sales as users encounter error pages. “We can’t say we’re out of stock,” says Andy Jassy, aws’s boss. To ensure they never have to, Mr Jassy’s team crunches customer data. Amazon cannot see what is hosted on its servers, but it can monitor how much traffic each of its customers gets, how long the connections last and how solid they are. As in its fulfilment centres, these metadata feed machine- learning models which predict when and where aws is going to see demand.
AWS在机器学习方面的主要用途是预测计算需求。当互联网用户涌入客户端时，计算能力缺乏就会产生很多错误，比如用户进入错误页面，交易只好被迫取消。“我们不能说我们没有存货。”安迪·杰西（Andy Jassy）是AWS的老板，他表示，为了保证这一网络系统永远不出错误，他的团队收集并分析了大量顾客的数据。虽然亚马逊方面无法得知服务器上的内容，但它可以检测到顾客获取了多少流量，他们与服务器间的连接持续了多长时间，以及这一连接的质量如何。在亚马逊公司的执行中心，机器学习模型依靠这些元数据的输入继而运转起来，这些模型的功能主要是预测AWS系统在何时何地有可能产生计算需求。
One of aws’s biggest customers is Amazon itself. And one of the main things other Amazon businesses want is predictions. Demand is so high that aws has designed a new chip, called Inferentia, to handle these tasks. Mr Jassy says that Inferentia will save
Amazon money on all the machine-learning tasks it needs to run in order to keep the lights on, as well as attracting customers to its cloud services. “We believe it can be at least an order-of-magnitude improvement in cost and efficiency,” he says. The algorithms which recognize voices and understand human language in Alexa will be one big beneficiary.
AWS最大的客户之一就是亚马逊自己。同时，亚马逊其他业务对于AWS的需求也集中在它的预测能力这一块。由于计算量巨大，研究者为AWS设计了一款新的芯片来处理这些任务，它被称为Inferentia。杰西先生表示，这款芯片将为亚马逊在机器学习的各类任务上节省不少钱，同时又能吸引更多的客户选择其云服务。杰西先生还表示“Inferentia将给公司的成本效率带来数量级的提升。”能够辨识声音，理解人类语言的Alexa将为其本身的算法发展带来无穷的好处。
The firm’s latest algorithmic venture is Amazon Go, a cashierless grocery. A bank of hundreds of cameras watches shoppers from above, converting visual data into a 3d profile which is used to track hands and arms as they handle a product. The system sees which items shoppers pick up and bills them to their Amazon account when they leave the store. Dilip Kumar, Amazon Go’s boss, stresses that the system is tracking the movements of shoppers’ bodies. It is not using facial recognition to identify them and to link them with their Amazon account, he says. Instead, this is done by swiping a bar code at the door. The system ascribes the subsequent actions of that 3d profile to the swiped Amazon account. It is an ode to machine learning, crunching data from hundreds of cameras to determine what a shopper takes. Try as he might, your correspondent could not fool the system and pilfer an item.
在算法探索方面，这家公司最新成果是亚马逊Go，它是一家不设置收银员的杂货店。店内数百台摄像头无时无刻地从上方监控着顾客行为，并将采集到的视觉数据转换成三维用户信息，这些数据的用途是跟踪顾客在拿取货品时的手臂动作。如此一来，这一算法系统就可以知道顾客拿了哪些商品，并在顾客离店时，把这些商品的账单自动发送到顾客的亚马逊账号中。迪里普·库玛（Dilip Kumar）是负责亚马逊Go项目的老板，他强调这个系统的目的是追踪顾客的身体动作，并没有使用面部识别来辨识顾客信息以连接其亚马逊账户。这个系统就是机器学习的“颂歌”，它从数百台摄像头那里采集信息，从而断定顾客究竟拿了什么。也许你打算偷拿一件商品，但这些摄像头系统可不会被轻易骗到。
Fit for purpose
量体裁衣
ai body-tracking is also popping up inside fulfilment centres. The firm has a pilot project, internally called the “Nike Intent Detection” system, which does for fulfilment- centre associates what Amazon Go does for shoppers: it tracks what they pick and place on shelves. The idea is to get rid of the hand-held bar-code reader. Such manual scanning takes time and is a bother for workers. Ideally they could place items on any shelf they like, while the system watches and keeps track. As ever, the goal is efficiency, maximizing the rate at which products flow. “It feels very natural to the associates,” says Mr Porter.
人工智能动作追踪在执行中心内部也有用武之地。亚马逊公司推出了一项试验计划，在公司内部，它被称为“耐克意图探测“系统，它在执行中心的运转原理和亚马逊Go一样：追踪货物在货架上取出和放回的轨迹。这一想法主要是为了淘汰以前的手握条形码扫描仪，因为这样的录入工作很浪费员工的时间，操作起来也十分麻烦。理想情况是，在系统的监控和追踪下，员工可以把货物放在任何货架上。亚马逊的目标总是提高效率，最大化产品的流通速率，用波特先生的话说，“我们所有人类员工都觉得这一过程十分自然。”
Amazon’s careful approach to data collection has insulated it from some of the scrutiny that Facebook and Google have recently faced from governments. Amazon collects and processes customer data for the sole purpose of improving the experience of its customers. It does not operate in the grey area between satisfying users and customers. The two are often distinct: people get social media or search free of charge because advertisers pay Facebook and Google for access to users. For Amazon, they are mostly one and the same (though it is toying with ad sales). Where regulators do raise concerns is over Amazon’s dominance in its core business of online shopping and cloud computing. This power has been built on machine learning. It shows no signs of waning.
在数据采集方面，亚马逊选择了一天十分谨慎的道路，因此，和脸书以及谷歌相比，政府相关部门对于亚马逊的审查力度要小很多，有些部分甚至可以免除。主要原因在于，亚马逊采集和处理的用户信息仅仅用于提高用户的操作体验，在满足使用者和消费者的需求之间并没有什么灰色地带。数据使用者和制造者（消费者）之间的差异通常很明显：人们能够使用社交媒体或免费的搜索引擎，那是因为广告商通过向谷歌和亚马逊支付广告费，使得他们的广告可以接触到消费者。对亚马逊而言，这两者基本上是同一个人（尽管亚马逊不是很在乎广告收益）。但亚马逊也面临一些监管层面的担忧，比如它在线上购物和云计算这两大商业领域的垄断地位。但这一地位的确立正是建立在强大的机器学习基础上的，没有迹象表明，它们处于衰退之中。
亚马逊相比阿里巴巴，为什么利润相差如此巨大？
先来看看二者之间的利润差距：
2018财年，阿里巴巴的净利润接近700亿人民币，约合100亿美元左右；而同期的亚马逊大约在30亿美元左右，差距并没有特别大。但是在2018年亚马逊的净利润是过去20年年份净利润的总和。因此，阿里巴巴和亚马逊的吸金还是不一样的。
这主要还是由于二者模式的不同，亚马逊是自营为主，自己采购、自己经营与销售，物流、客服、售后等等全是亚马逊自己，因此，在这段时间内投入的成本非常高，特别是在物流方面的投入，尤其如此。
而阿里巴巴则不同，主要是提供了一个平台，基本的售前以及售后的初步交流、产品设计等等都是商家自己完成的，物流也有众多的公司辅助，因此阿里巴巴的经营成本相对较少，利润率较高。
但是亚马逊和阿里巴巴不一样，亚马逊的范围远大于阿里巴巴，而阿里巴巴则主要集中在国内，从这个角度来说，亚马逊未来可能会遭遇本土派以及其他企业的攻击，特别是当欧洲试图摆脱美国，这就是一个非常有可能的事情，而阿里巴巴的海外扩展还有很大的机会，从电商来看，阿里巴巴的市场则更为稳健。
与此同时，阿里巴巴的范围也高于亚马逊，阿里巴巴涉及到金融、芯片、系统、环保、云计算等等，而亚马逊则业务范围上略逊于阿里。这一点来说，二者各有利弊。
总的来看，阿里在大中国崛起掘困胡的背景下，前景比亚马逊好。
亚马逊和阿里巴巴代表了电子商务的两种模式，一种模式是前者的大平台卖货模式，一种是后者的建立一个百货商店来帮助更多的人卖货，所以一个是重资产，一个是轻资产。但是目前亚马逊的市值是阿里巴巴的2倍多，而且股价持续上涨。
截止2018年9月25日，阿里巴巴市值4196亿美元，亚马逊市值9436亿美元，亚马逊市值是阿里巴巴的2.24倍，2018财年，阿里巴巴集团收入2502.66亿元，亚马逊净销售额为604.53亿美元（约4152亿元），净利润阿里巴巴96亿美元，但亚马逊只有18亿美元，二者差异还是十分巨大的。
以下是亚马逊的市值和股价，市值9434亿美元，有可能是全球第二家市值过万亿的公司，仅次于苹果。
如下是阿里巴巴市值，4196亿美元，最近中概判拦股行情一般，阿里巴巴从5600亿美元的市值峰值跌落到4196亿没有。
那为什么两尺数家公司应收亚马逊是阿里巴巴的2倍，市值是2倍，但净利润是亚马逊只有18亿美元，但是阿里巴巴有96亿美元净利润，差异巨大。
因为两家公司经营模式不同。
亚马逊采用的是自营的方式，相当于自己是一个平台，所有产品都是自己在卖，相当于是学徒京东在早期的模式。所以亚马逊需要自己的仓库，自己的运营团队来做销售，毛利当然一般了。
但是阿里巴巴是一个平台，理念是帮助中小企业卖货，自己就收租和收广告费，所以呢，阿里巴巴是轻模式，只要平台在，就有营收，毛利高的吓人呀。阿里巴巴只要搭建了基础设施就好了，但是亚马逊所有都要自己来。
另外，两家公司理念不同。
亚马逊的核心模式是赚取未来的钱，所以亚马逊本身就是微利的，亚马逊在此前13年都处于微亏损的状态，就是为了做大市场，做成行业垄断者最终来获得更多利润。
阿里巴巴则主要服务小企业，做基础设施，本身业务到了一个拐点就会盈利，并且只要盈利了就不会再亏损。
不过两家公司越来越像了，都在做云业务，都在慢慢搭建平台，都在想做自营。未来阿里巴巴和亚马逊肯定会有大战。
你更看好阿里巴巴还是亚马逊模式？
因为亚马逊更看重的是公司的现金流和营业规模，对财务报表中的净利润并不看重。
财报显示，2017年前三季度亚马逊营业收入1174.13亿美元，同比增长27.28%；净利润11.76亿美元，同比下降27.5%。
而阿里巴巴的财年与正常年份不一致，想要得到1-9月的业绩数据，需要经过计算。通过测算，阿里巴巴2017年1-9月营业收入为215.53亿美元，净利润为64.42亿美元。因为亚马逊和阿里经营模式的不同，比较营业收入并没有说服力。而亚马逊的净利润是阿里巴巴同期的18.26%。
不过双家公司的股价却与净利润的高低相反。截至2018年1月23日，亚马逊股价为1327.31美元，总市值为6369亿美元。按照复权股价计算，从上市之初的1.3美元到1327.31美元，亚马逊的股价增长了1000多倍。
截至2018年1月23日，阿里巴巴股价为184.02美元，总市值是4655亿美元，亚马逊的市值超过阿里巴巴1700亿美元。
亚马逊1997年在美国纳斯达克上市，在上市后第一份年报中公司创始人贝佐斯附上一封致股东的一封信，并将这封信附在今后每一年致股东的一封信的后面。
其实，这种差异不只体现在2013年，最新的财报数据，同样体现出了这种差异，在2017年第三季度，亚马逊的营收为437亿美元，同期，阿里巴巴的营收为82.9亿美元；而在净利润上，亚马逊第三季度为2.7亿美元，阿里则达到了26.2亿美元。
营收与净利润在长年出现持续性的巨大反差，最主要的原因，出在两家公司的经营模式上。
以一言蔽之，即亚马逊走的重资产模式，阿里走的轻资产模式。
从其巨大的营收规模上看，亚马逊并不是不赚钱，而是把赚来的钱又投入到了产品创新和基础设施上，使得每年的经营成本开支巨大，这才导致了营收与净利润之间的巨大反差，尤其是与阿里比起来。
而且亚马逊曾连续20多年没盈利，也都是把精力和金钱花在了电商基础设施的打造上。
两者之间的经营模式，具体的差异体现在，
亚马逊是自己采购商品、自己修建仓储、自己组建物流团队、自己开始网站、自己卖货，用国内的话说，就是“自营”模式，也就是国内的“京东模式”。
其实，是京东学习的亚马逊才对，只不过亚马逊现在的业务范围比京东更为广泛，而巨大的投入必然导致低利润，如京东在国内也是一直处于亏损状态。
阿里则是自己建个集市（天猫和淘宝平台），然后，邀请第三方的商家在自己平台上卖东西、物流是第三方的、物流也是第三方的。
所有的基础设施和经营成本，基本上都是第三方的，它只是承担平台的开发、维护运营及营销，而这些维护和推广成本是相对较低，而它既可以向商家收取摊位费、推广费及所有的销售的抽佣，所以，利润率既然就高。
【T教授说】
很高兴回答你的问题。虽然阿里巴巴在中国的电商领域是绝对的大哥，但是到了世界上就并非如此了，因为毕竟前面还有个亚马逊！
亚马逊现在是全世界市值第二大的企业，仅次于苹果之后。不仅如此，亚马逊的市值是阿里巴巴的两倍还多。
从销售收入来看，在2018财年，亚马逊的收入达到了4100多亿，而阿里巴巴的只有2500多亿。所以从销售额上来看，亚马逊也是碾压的！
但是销售额并不等于实际赚到的钱，我们都知道看一家公司实际赚了多少钱要看净利润。如果对比阿里和亚马逊的净利润你会得出奇怪的答案！虽然阿里的销售额只有2500多亿，但净利润高达96亿美元。但亚马逊虽然销售额高达4100多亿，但净利润只有可怜的18亿美元！
为什么会发生这种情况？
实际上很简单，你可以把亚马逊当做中国的京东。因为亚马逊和京东一样，大多数商品都是自营的，还自建物流仓储。所以在资产上属于重资产。
但是阿里不一样，阿里只是一个C2C的平台，每天收租金就行了。所以从净利润上看阿里的肯定高，因为投入少。
但是从未来长远来看，亚马逊和京东未来很有可能比阿里赚更多的钱！
几年前，网上流传一幅来自于亚马逊的图，准确地说，它是该公司CEO杰夫-贝索斯（Jeff Bezos）在一张餐巾纸上画出来的。注意，这幅图没有一个箭头指向“获得利润”。它是一个封闭的循环系统。
贝索斯对于利润的兴趣很小，对于改变世界的兴趣倒是很大。
亚马逊在其创立以来的近20年多间，至今都没有可观的利润。虽然2016年，23.71亿的净利润创 历史 新高，但这主要“得益于”其往年净利润过低，比如2014和2012年的净利润均为负值。
但是，这并不能真实地反映亚马逊的运转情况，也不影响投资者的长期追捧。2017年，亚马逊股价上涨了65%，2018年1月26日，亚马逊公司(AMZN)的股价收盘上涨1.75%，报每股1402.05美元，史上首次突破了1400美元关口。
那么亚马逊的钱，都去哪了？
亚马逊并不是一家传统的公司，仅通过净利润来对其估值是不明智的，重要的是亚马逊懂得如何增长，并不在乎利润的多少，真正在乎的是如何分配资源来挖据新业务和实现增长。
一、发力用户增长和体验。
在线零售等亚马逊的成熟业务盈利能力很强，但亚马逊要做全球最以客户为中心的企业，更多地强调客户体验和创新，且永无止境。
有些商品则是按成本价销售，或者亏本销售，以换取亚马逊网络的流量和用户的忠诚度。最明显的例子是它的Prime服务。这种服务纳入了 娱乐 内容，以提高做Prime会员的吸引力。这些 娱乐 内容对于亚马逊来说只构成固定成本，而不构成边际成本。如果你只考虑视频的盈利性，你就难以理解亚马逊的真正意图。
亚马逊致力于构建一套完整的采购、下单、物流系统。亚马逊在库存管理方面并没有选择像淘宝网那样的零库存的方式，而是投入巨资建立自己的实物资产网络，然后自己管理的模式。想不通的，可以想想国内的京东。目前，亚马逊在美国的11个州建有19个配送中心，在英、法、德等欧洲国家，以及日本、中国等亚洲国家都建有配送中心。同时通过电子数据交换系统（EDI ），顾客可以随时查询订购状况、追踪自己的包裹。亚马逊认为，这种直接物流分配模式对于B2C 网站来说，虽然可能意味着增加成本，但对于全程掌控消费者的体验来说却至关重要。
亚马逊还一直在通过收购各种新兴的 时尚 项目，建造自己的 时尚 帝国，比如早前收购的Zappos和Shopbop。亚马逊2017年刚刚收购了3D人体数据模型 科技 公司BodyLabs。通过BodyLabs所拥有的先进技术和智能系统，在数百家 时尚 门店系统进行现场测量、建模，能轻易获得数百万付费会员的身体测量数据。其后通过系统数据匹配，亚马逊能建立一个包括消费者身体测量数据、购物习惯、浏览记录、背景资料等匹配数据的系统。
二，持续押注未来 科技
截止2017年3月，亚马逊在过去12个月中，共投入174亿美元研发费用。然而，在其财报中，亚马逊并未明确报告研发费用，而是将其作为“技术和内容”成本，纳入营业费用。根据财报，“技术成本主要由研发活动费用组成，包括员工薪金，现有及新产品/服务的相关应用、生产、维护、运营、开发费用，以及AWS等成本。”当前，国内互联网公司与海外同行业巨头相比，技术研发投入明显偏少。马云表示，未来3年内将为达摩院投入1000亿元以上，才刚刚比肩亚马逊一年的研发投资。
AWS 是Amazon 的云计算业务。AWS 虽然目前在亚马逊三类业务中所占的比例最小，云计算毕竟是这个世界上，资本最为密集的行业之一。亚马逊对AWS的主要固定资产投入来自于租赁，由于服务器折旧时间短的特点，亚马逊每年计提高额折旧费。
AWS当前能够提供的计算能力，与其后14家竞争对手提供的计算能力的总和相当。AWS未来会在除传统大数据方面投入很多的资源之外，还会在物联网、人工智能方面也会投入大量的资源。
AWS 在 174 亿刀之中也只是占了一部分，并非全部。亚马逊正在寻求成为AI即服务的主流提供商。在2017年4月致股东的信件中，贝索斯详细写道，AI和机器学习技术是公司旨在维持行业地位和竞争优势的新项目的重点。基于语音技术的家庭助手将很快风靡美国消费者，而亚马逊将在这个市场占据70%的市场份额。
2018年1月22日，亚马逊无人超市Amazon Go开业，震惊全球。你只需要装满你的购物袋，无需排队结账，走出去的时候你的亚马逊账户会自动帮你结算。这项“拿了就走”的 黑 科技 （“Just Walk Out” Technology），亚马逊研发至少用了5年时间，这是一种类似于无人驾驶的识别技术。
俗话说，利润是虚的，现金是实的。事实上，实际的自由现金流（FCF）更能够反映出亚马逊的真实情况。
自由现金流指的是公司在维持自身业务正常发展和再投资之后，可以回报给投资者（包括股权投资人和债权投资人）的现金流量。该概念起源于80年代的美国，由于利润指标并不能很真实的反应公司的 健康 状况（比如收入当中有大量的应收账款），所以，人们开始从现金流的角度去评估公司的价值。在今天的美国，自由现金流贴现法已经是使用范围最广泛的估值模型。美国证监会要求上市公司必须披露这一指标。亚马逊的自由现金流（FCF）的增幅的确快于净利润增长。
这个原因再简单不过，因为亚马逊赚的钱大部分都花出去了，而且是那种放长线钓大鱼、回报周期很长的投入。比如全球最强的自动化仓储系统、自营物流、智能音箱，还有贝索斯旗下的商业太空公司蓝色起源。
据说，贝索斯每次抛售的亚马逊股票，都会把钱投资给蓝色起源，当时被美国网友戏称为“卖书钱”。虽然蓝色起源是贝索斯个人名义下的公司，但贝索斯的钱很大一部分还是来自亚马逊，况且这个公司，16年来没有任何实战经验，全搞秘密研究去了。也就是说16年从未赚过1毛钱，全靠贝索斯的投资撑着，可想而知，研究火箭回收和载人飞行要花多少钱。
与之相反，阿里巴巴从一开始做电商就是平台化思维，不需要自采自销，也不需要建设物流设施，其开销自然就小。而且自从马云的电商做到最强后，他将支付、影视 娱乐 、快递业务等等，全都收购的收购、控股的控股，这些可都是离钱最近的消费场景，阿里利润不高才怪。
再者，亚马逊是全球研发投入最高的公司之一，毋庸置疑。去年一财年就投入高达161亿美元，位列全球第一，阿里似乎前十都进不去。当然，如果你非要说马云的达摩院，它是说三年内投资1000亿元，但也是现在才刚刚建立。亚马逊一年的研发费用，换算成人民币，也已经与阿里三年的投入持平。
这也是为什么亚马逊长达近20年不盈利，估值还能高过阿里巴巴的原因。
亚马逊和京东是一个模式就是古老的传统模式自己从厂家或者从代课那里进货然后自己在自己的网站上售卖，然后自己成立物流公司再给客户送货！！其实就是中间商！！亚马逊或者京东自己买东西卖给消费者，自己挣钱，天猫淘宝自己不卖东西，让老百姓和厂家在自己的平台上卖东西然后收取广告费，，大家仔细想想这2个模式到底谁对 社会 更加好，，当京东成为全国唯一的电商的时候，厂家没有话语权，，消费者也没有选择权，，疯狂压榨厂家价格，然后自己争取了中间价格后卖给消费者，，实体行业又怎么办？，因为厂家根本控制不了价格，懂吗？，，，而阿里巴巴呢，在淘宝上价格是市场竞争，淘宝不参与定价，普通卖家和厂家都可以参与其中，举个例子，一台冰箱，厂家出厂价为1000元，京东因为批量采购，把价格降到950元，然后京东挂牌1200元，京东利润250元，，天猫冰箱厂家旗舰店做为厂家他不可能只愿意依靠京东，所以他也卖1200元，，然后大区的厂家总代理也想为了跑量，他在厂家拿货价格也是950元，但是他也在淘宝卖这个冰箱挂价只要1100元，，因为他想要跑量，厂家的指标必须完成，然后消费者就可以用更加便宜的价格在淘宝买到同样的东西，至于售后，现在只要是品牌的东西，都是全国联保，，这大可放心！！其实京东自营就是二道贩子从我们厂家拿货，再自己去卖，无数次 历史 经验告诉我们，二道贩子越强大，厂家和消费者越吃亏！当二道贩子强大到垄断自营没有竞争对手的时候，那就是国家，实体企业，消费者最不幸的时候！
评论员门宁：
题主列出的数据是2013财年的情况，对于互联网公司来说，已经 历史 遥远了。我们通过最新的数据比较一下：
今年上半年（2018H1），亚马逊营业收入1039亿美元，阿里巴巴营业收入1428亿元人民币，亚马逊的营业收入相当于5个阿里巴巴。在净利润方面，亚马逊实现归母净利41.63亿美元，而阿里巴巴实现净利润162.4亿元人民币，亚马逊的归母净利不到阿里巴巴的2倍。
两者都是电商巨头，为何利润差距如此大，这要从两者的模式差别来说起了。
一、两者的主要收入来源均为电子商务
亚马逊以及阿里巴巴均起家于电子商务，目前依靠在电子商务领域积累的优势，大力投入 科技 研发，逐渐发展成为世界的 科技 巨头。尤其是亚马逊，其在云计算、人工智能等领域的技术均为世界最顶尖。
但技术转化为收入和利润需要成功的商业应用，在目前阶段，两家公司的主要收入来源仍然是电子商务。阿里巴巴的主要收入来源于境内电商，过去5年国内电商收入占到了阿里巴巴总收入的8成。
亚马逊是一家全球电商公司，其收入的9成来自全球电子商务（包含美洲）。
二、同样的网上商城，不同的经营模式
阿里巴巴的电商平台主要为淘宝和天猫，而亚马逊则是同名平台。虽然两家巨头都是做着电子商务的生意，但是经营的模式有相当大的差异。
阿里巴巴主要是做平台，无数的第三方商家入驻淘宝和天猫，依靠广告收入和管理费来赚取收益。这样做的优势非常明显，即可以吸引超级巨大的流量进入平台，而阿里巴巴不需要耗费太多人、物、财力就能维持运营，利润高也是顺理成章的。但缺点就是对第三方商家管理困难，假货较多。
亚马逊不仅做平台，还做自营。自营就相当于开了一家网络大超市，其利润率与零售行业相当，甚至比普通零售行业还要低，因此营业收入会显得很高，但利润不见得太高。
三、亚马逊更热衷于 科技 投入
亚马逊的老板贝索斯痴迷于对未来投入，去年亚马逊烧掉了230亿美元用于研发，而阿里巴巴研发投入仅有227.5亿人民币，之间刚好差着一个美元汇率。
因此亚马逊即使连续亏损了13年，投资者依然坚定做多亚马逊，亚马逊的总市值已经远远甩开了阿里巴巴（亚马逊市值约为阿里的2.4倍）。
阿里已经意识到了 科技 研发的重要性，并成立了达摩院，宣称投入1000亿用于基础研究。我们期待阿里巴巴能在芯片、人工智能、云计算等领域带给国人更多惊喜。
阿里还需要继续努力呀。
两者都是电商巨头，为何利润差距如此大，这要从两者的模式差别来说起了。
一、两者的主要收入来源均为电子商务
亚马逊以及阿里巴巴均起家于电子商务，目前依靠在电子商务领域积累的优势，大力投入 科技 研发，逐渐发展成为世界的 科技 巨头。尤其是亚马逊，其在云计算、人工智能等领域的技术均为世界最顶尖。
但技术转化为收入和利润需要成功的商业应用，在目前阶段，两家公司的主要收入来源仍然是电子商务。阿里巴巴的主要收入来源于境内电商，过去5年国内电商收入占到了阿里巴巴总收入的8成。
亚马逊是一家全球电商公司，其收入的9成来自全球电子商务（包含美洲）。
二、同样的网上商城，不同的经营模式
阿里巴巴的电商平台主要为淘宝和天猫，而亚马逊则是同名平台。虽然两家巨头都是做着电子商务的生意，但是经营的模式有相当大的差异。
阿里巴巴主要是做平台，无数的第三方商家入驻淘宝和天猫，依靠广告收入和管理费来赚取收益。这样做的优势非常明显，即可以吸引超级巨大的流量进入平台，而阿里巴巴不需要耗费太多人、物、财力就能维持运营，利润高也是顺理成章的。但缺点就是对第三方商家管理困难，假货较多。
亚马逊不仅做平台，还做自营。自营就相当于开了一家网络大超市，其利润率与零售行业相当，甚至比普通零售行业还要低，因此营业收入会显得很高，但利润不见得太高。
三、亚马逊更热衷于 科技 投入
亚马逊的老板贝索斯痴迷于对未来投入，去年亚马逊烧掉了230亿美元用于研发，而阿里巴巴研发投入仅有227.5亿人民币，之间刚好差着一个美元汇率。
因此亚马逊即使连续亏损了13年，投资者依然坚定做多亚马逊，亚马逊的总市值已经远远甩开了阿里巴巴（亚马逊市值约为阿里的2.4倍）。
阿里已经意识到了 科技 研发的重要性，并成立了达摩院，宣称投入1000亿用于基础研究。我们期待阿里巴巴能在芯片、人工智能、云计算等领域带给国人更多惊喜。
关于亚马逊股东信:云服务受宏观经济拖累，将重点投资大规模语言模型和生成式AI和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
