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标题: 杰夫·贝佐斯：AI 创业，先做这3件事  [查看完整版帖子] [打印本页]
时间:  2025-11-10 09:07
作者: ttxx     标题: 杰夫·贝佐斯：AI 创业，先做这3件事


2025 年 11 月 3 日，一笔价值 380 亿美元的交易，正在重塑 AI 云计算的战局。

OpenAI 宣布，将部分训练和推理工作负载转移至 AWS，直接启用后者部署的 GB200 GPU 集群。这意味着，长期依赖 Azure 的 OpenAI 开始寻求多元化。AWS 从此前的缺席者，变成了在一些关键任务上的重要合作伙伴。

市场的焦点，很快聚焦在算力归属与托管权之争上。而在近期的迈阿密论坛上，亚马逊创始人贝佐斯给出的判断，完全跳出了技术竞争的视角：
AI 的机会，不靠预测，要靠试错。
这不是一句口号。他不是反对趋势判断，而是反对那种等所有信息都明确才出手的决策方式。

他谈的不是技术路线，而是创业者该怎么做决策、怎么构建产品、怎么带团队。

这套方法论，值得每个 AI 创业者细读。

第一节｜别预测未来了,贝佐斯只问一个问题

“你不能围绕变化来建立战略,得围绕不会变的东西来。”

这是贝佐斯在这场对话中强调的核心原则。

当主持人问他：你是怎么做长期决策的？他没有谈任何预测模型，只反问了一句：

“十年后，人们会希望亚马逊配送变慢吗？这肯定不可能。”

对他来说，AI 能不能落地，不取决于趋势走向，而取决于需求是否恒定。如果人们十年后仍然想要更快、更便宜、更可靠的服务,那这件事今天就值得去做。

AWS 与 OpenAI 的 380 亿合作，本质上也是在押注几件不会变的事:

1. 企业对稳定算力的需求不会变

OpenAI 训练和部署模型，需要长期、可预测的算力供给。AWS 从 GPU 集群到核能数据中心的布局，就是为了保证这件事十年后仍然成立。

2. 客户不想为效率买单,他们想为成果买单

贝佐斯很明确：没人愿意等更久、付更多钱,只为得到同样的服务。这句话看似简单，但它几乎排除了大部分靠慢慢优化的 AI 方案。

3. 系统的可用性、安全性将始终是主战场

他用太空项目为例：你不能说,“我爱 New Glenn 火箭，就是希望它不那么可靠'。” 这同样适用于 AI 工具：未来的 AI 系统也要和基础设施一样：稳定、清晰、值得信任。

这就是他的方向感来源。

在别人用数据预测爆款时，他在寻找那种不管环境怎么变、十年、二十年后依然存在的客户需求。

所以，如果你今天在思考一个 AI 产品、一个组织决策，甚至一个创业方向，不妨也问问自己：

十年后，这这种需求还会存在吗? 会变得更强，还是会被替代?

对他来说，这个问题比任何技术趋势都重要。

第二节｜找到方向后呢?试一轮、错一轮,再快点试

找到了不变的需求，接下来呢?

主持人问贝佐斯：有时候直觉和数据是一致的，那决策就容易。但更多时候，它们是矛盾的。那你怎么决定?

贝佐斯的回答非常干脆:

“数据很重要，但它不能告诉你一切。它往往看不到变化，也看不到你没测量到的地方。那些真正重要的东西，要靠直觉，靠尝试。”

他举了一个更具体的例子：AI 建筑许可审批。

在访谈现场，他直接对着迈阿密市长说：你们应该有个 AI 应用，读取建筑许可申请，10 秒内给出是或否的答案。如果是否，就告诉你要改哪六个地方。

市长笑着说，这是个百亿美元的生意。

贝佐斯回应：我很忙，但在座的某个人我相信会有人做这个。

这就是他理解的 AI 机会：不是预测哪个赛道会火，而是基于直觉，直接动手试。

亚马逊最成功的几个产品，比如 Echo、AWS、第三方市场，都不是有人要求的功能。没人说“我想要一个会放音乐、能对话的黑色圆柱体”。他说，我们自己也不知道人们会不会喜欢，只能靠直觉去尝试。

这种尝试，不是盲目行动，而是先做一个小版本，再从反馈里修正。探索意味着走在没人走过的地方，如果不去试，你永远不知道会怎样。

这也是他对组织能力的要求。

在亚马逊，他要求团队尽早行动，而不是等数据完美。他说，大多数决策都是可逆的，如果错了，就改回来，不需要开会讨论半年。

他称这种思维方式为双向门：

“有些门是一旦跨过去就不能回头的，但大多数门，是可以推开又退回的。只要是可逆的，就该让高判断力的人直接去试。”

这套方法论,同样适用于 AI 探索。

没人知道下一个突破来自哪里，靠预测永远慢一步，因为能被预测到的，早就被别人试过了。在 AI 世界里，很多团队喜欢做万无一失的项目，而贝佐斯相信，能快速试错的组织，才有真正的学习能力。

没有一开始就完美的模型，也没有完全可控的结果。只有愿意多试几次的团队，才能真正靠近正确方向。

如贝佐斯所说：发明不是规划出来的，是探索出来的。

第三节｜AI 时代,什么样的组织会被淘汰?

方向对了，方法也有了，但能不能做成，还要看组织。

贝佐斯并不回避 AI 对人的影响。他很清楚， AI 会影响每一个行业：医疗诊断会更准确，药物发现会更快，制造业会变得更高效。几乎每个行业都会因此变得更有生产力。

但他更关注的，不是技术能做到什么，而是组织该怎么应对变化。

在10月底，亚马逊宣布裁掉约 1.4 万个白领职位，大多集中在中层管理岗位。

有人说这是 AI 导致的自动化失业，但贝佐斯给出的解释完全不同：这是效率提升，不是 AI 的末日。

事实上，根据亚马逊内部数据，公司已有相当比例的代码由 AI 工具生成，这一比例达到 70%。那些冗余、重复、慢反馈的岗位，确实不再需要那么多人处理。

但这不代表组织裁员就结束了，而是组织结构要变，人的角色要重构。

他的判断是:
快速变化的时代，对创业公司是机会，对大企业是压力。
原因很简单：创业公司从一开始就在快速迭代，可以快速调整。而很多大型组织太慢了，做一个决策要拉很多部门、汇报很多层级、顾虑太多风险。

AI 不会突然替代所有岗位，但它一定会加速淘汰那些不能快速试错的组织形态。

比如:


这些，在 AI 工具参与之后，很快会显得多余。AI 不是用来取代人，而是用来提升整个组织的运行效率。

贝佐斯的标准很清晰：未来的组织，不是看能不能用 AI，而是有没有能力快速调整。世界在变，你能不能跟得上，不看你的 PPT，看你能不能动手去试。

真正危险的，不是 AI 本身，而是你什么都不做，还以为自己看得懂未来。

结语｜一种可行动的判断方式

当市场在计算 380 亿算力的分配时，贝佐斯在思考三件更本质的事：

不要围着变化做决策，要围绕不变的需求动手

真正的 AI 项目，不是预测出来的，是反复试出来的

组织的进化，不是靠表态，而是靠能不能快速调整、快速动手

AI 确实是一次技术革命，但技术不会自动带来机会，判断力才会。

很多最重要的发明，最开始都不是计划出来的，而是凭直觉出发的。

所以，当别人还在等看清赛道时，什么样的人和组织已经可以开始走了?

答案是：那些不靠看懂，而是靠先试的人。

这或许就是，在 AI 时代的判断方式。

参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=AnX7Pnpcz6Q&t=15s

https://www.reuters.com/business/retail-consumer/openai-amazon-strike-38-billion-agreement-chatgpt-maker-use-aws-2025-11-03/

https://www.nytimes.com/2025/11/07/business/layoffs-ai-replacement.html

https://www.nytimes.com/2025/11/07/business/layoffs-ai-replacement.html


来源：36kr
时间:  2025-11-10 14:35
作者: 不吹不黑

经验了的！



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