曾被認為是貝佐斯燒錢的妄想,如今AWS卻成了亞馬遜的黑馬
曾被認為是貝佐斯燒錢的妄想,如今AWS卻成了亞馬遜的黑馬
2018.06.26 | Amazon

將近一年前,傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)的身價超越比爾·蓋茲成為世界首富;一年後,亞馬遜的市值也悄悄逼近了蘋果——距離成為世界最有價值的公司,亞馬遜只差七百億美元。

無人敢判定這家電商起家的網路公司是否會先於蘋果觸達「兆元市值」的巔峰,但投資人和分析師們都相信亞馬遜才是那個更「有未來」的公司,而撐起這份未來的,就是正在成為其營收王牌的雲端運算服務AWS(Amazon Web Service)。

在2017年,AWS的營收成長了43%,達到175億美元,佔據亞馬遜整體營收的10%,僅這一項收入就讓亞馬遜成為了商業軟體行業排名前五的巨頭。分析師認為,這項業務將在2018年實現38%的成長;摩根士丹利的分析師還預測,在2020年,AWS將會為亞馬遜帶來超過400億美元的收入。AWS的CEO 安迪·雅西(Andy Jassy)曾直言,他認為AWS將會在未來成為亞馬遜內部最大的業務。

但在多年以前,AWS剛剛創建起來的時候,它卻並不被外界所看好。

「瘋狂」的點子

2003年,亞馬遜的網站流量激增,但網站的基礎設施卻簡陋到難以承受迅猛成長的流量。剛剛被升職負責網站工程團隊的班傑明·布萊克(Benjamin Black)寫了一篇簡短的論文,討論重建亞馬遜網絡基礎設施的可能性。在文章結尾,他提到了將出售虛擬服務器作為一項服務的可能。

布萊克的頂頭上司,公司負責IT基礎設施的副總裁克里斯·平卡姆(Chris Pinkham)帶著布萊克將這份論文交給了CEO貝佐斯,他們向貝佐斯描繪了一幅未來圖景:大學生憑藉亞馬遜的服務在宿舍寢室裡就可以創辦起一家公司。

貝佐斯非常欣賞這個想法,很快讓平卡姆帶領團隊打造EC2(彈性運算雲端)。三年之後,EC2作為初版產品之一在AWS的發表會上亮相。

「當時我們覺得這是一件非常有趣的事情,」布萊克回憶說,「很久之後,我們才意識到,這實際上掀起了一場變革。但在最開始的時候,它並不起眼。」

在AWS研發初期,亞馬遜還是一家剛剛盈利兩年的上市公司,在公司的股東會上,不少股東對AWS的業務提出了異議,他們認為這與亞馬遜電商公司的屬性毫無關係,但堅信AWS價值的貝佐斯並沒有理會股東們的建議,他要將AWS做下去。

在2006年AWS正式發表的時候,大多數人對此仍不理解,他們認為這是狂人貝佐斯的又一個燒錢的妄想。在當年十月彭博商業周刊的封面報導《傑夫·貝佐斯的豪賭》(Jeff Bezos' Risky Bet)裡,一位華爾街的分析師抱怨AWS這條業務不過就是貝佐斯想要分散外界對其電商業務注意力的障眼法罷了。但也有人對貝佐斯的「豪賭」表示讚賞,著名媒體人提姆·奧萊理(Tim O'Reilly)很早跟上了貝佐斯的想法,他認為在日後與微軟和Google的對抗中,亞馬遜會成為那匹脫穎而出的「黑馬」。

十多年之後,O'Reilly的預言成為了現實,憑藉AWS業務的強勁成長,亞馬遜的股價一路水漲船高,市值漸漸趕上甚至超越了曾經遙不可及的微軟和Google。

迎面而來的敵人

對亞馬遜而言,搶先競爭對手進入一個市場「已經成了亞馬遜文化的一部分」,無論是後來的智慧音箱還是其他種種業務,亞馬遜都在努力爭做開闢全新市場的那個先行者。

對待曾經媒體和投資人的不滿,在2006年彭博社的那篇封面報導裡,貝佐斯也曾吐露過心聲。 「我們對於不被理解這件事非常適應,早就已經習慣了,」貝佐斯說道,搭配他一貫的仰首大笑。多年以後回過頭來,人們發現當年外界的不理解其實對亞馬遜並不是一件壞事,在很長的時間裡,沒有人意識到雲端運算服務的重要性,亞馬遜也藉著這個空檔,一路搭建起了自己的雲端帝國。

在2018年第一季,AWS貢獻了亞馬遜全公司運營利潤的73%,這讓它成為了公司最賺錢的業務之一。貝佐斯對此感到非常滿意,他在季度財報中表示,「在AWS遭遇同行的競爭之前,它享受了長達七年的非同尋常的優勢,而且我們的團隊從來沒有怠慢,正因如此,AWS是目前最先進、功能最多的(雲端運算)服務。」

貝佐斯說的當然是事實,就現階段各家雲端運算提供的功能和服務而言,早早起跑的AWS依然是最佳的選擇,但這並不意味著亞馬遜在雲端運算市場上就完全沒有壓力。

在2014年,Google、微軟和IBM等等巨頭公司都已經在雲端服務領域有所佈局,但比起亞馬遜的體量,這些尾隨者在當時甚至不值一提。當時,亞馬遜一家獨大,其份額是市場上第二到第十五名總和的五倍之多。

可到了2016年第一季,亞馬遜的市場份額已經降到了30%左右,微軟、IBM 和Google緊隨其後的三家一起則佔據了超過20%。

兩年之後,亞馬遜依然維繫著三分之一左右的市場份額,但微軟和Google也一直在迎頭趕上。根據2018年第一季的數據,微軟雲端服務Azure的市場份額從去年的10%成長到了13%,Google則從5%成長到6%,小步向前邁進。

微軟、Google等巨頭入場後,傾全公司之力投入雲端服務的基建和研發,一點點蠶食亞馬遜的市場份額。對亞馬遜而言,要遏制住這樣的趨勢幾乎是不可能完成的任務,但它要擔心的絕不僅僅是現階段的市場份額。

雲端的AI

依靠基礎功能和數據中心的體量拼市場的雲運算時代已經過去,在AI風行的今天,企業們常常對有著AI運算能力的雲端服務有著更多的需求,而在人工智慧這一領域裡,研究基礎更強的微軟和Google比亞馬遜更有發言權。

尤其是後來者中成績最好的微軟,在將雲端服務與AI的整合上動作不斷。在五月的Build大會上,微軟發布了Project Brainwave,幫助雲端服務Azure的客戶在雲端部署人工智慧的處理任務。

對亞馬遜來說,部署雲端的AI刻不容緩,正因如此,在2016年的年底,李飛飛加入Google Cloud的消息傳出的同一時間,亞馬遜宣布來自加州大學歐文分校(UC Irvine)的阿妮瑪∙阿楠德庫瑪(Animashree Anandkumar)博士加入AWS,擔任首席科學家一職。

阿楠德庫瑪博士是深度學習領域的學術「大咖」,她最廣為人知的成績是解決了機器學習領域的非凸問題(non-convex problem),並且在張量研究領域也有不少建樹。

阿楠德庫瑪博士加入後不久,亞馬遜就發布了三個部署在雲端服務上的機器學習應用:圖像識別服務Rekognition、語音合成服務Polly以及聊天機器人服務Lex。

隨著橫跨學界、產業界兩端的阿楠德庫瑪爾博士帶領著團隊在AI普及到雲端的研究漸漸深入,AWS的人工智慧屬性也受到了客戶群體裡越來越多的好評。在阿納德庫瑪爾博士看來,部署在雲端的AI工具只是一個開始,AWS需要AI幫助它「跑得更快更好」,透過使用人工智慧技術,亞馬遜將能夠提供更有效率的雲端服務,AI將從雲端運算的基礎服務層面做出優化。

可以看到,未來雲端運算的戰場上不僅僅是算力和基礎功能的博弈,它需要更多技術含量的加持來保證不斷更新的客戶需求得到滿足。而人工智慧,作為最前沿的技術領域之一,將成為這一戰場最強大的推動力。

本文授權轉載自:極客公園

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
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快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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