亞馬遜市值飆漲1200億,靠2關鍵「節流」出頭天!貝佐斯繼承者做對了什麽?
亞馬遜市值飆漲1200億,靠2關鍵「節流」出頭天!貝佐斯繼承者做對了什麽?

亞馬遜交出了 FAAMG 中最亮眼的財報,但與大模型無關。

亞馬遜繳出亮眼獲利成績單,AWS增速持續放緩

8 月 4 日,亞馬遜發布 2023 年第二季財報。期內亞馬遜營收 1344 億美元,增長近11%,扭轉了過去一年持續個位數增長的頹勢;淨利潤同比轉虧為盈,達67億美元。財報發布後,亞馬遜大漲 8.27%,市值增加近 1200 億美元。

從具體業務而言,北美業務貢獻了營收的61%,收入825億美元;其次AWS業務貢獻了營收的22%,收入297億美元;最後是國際業務,貢獻了營收的17%,收入221億美元。在單項中,廣告業務成為增長最快業務類型,營收106.8億美元,同比增長22%。增長速度快於同季谷歌、Facebook 的3.2%與12%。

從這份財報的成績來看,新掌門人安迪·賈西(Andy Jassy)從去年秋季施行的裁員、減少開支、北美零售調整等一系列改革有了初步成效。但值得關注的是,儘管AWS雲端業務銷售額增長12%,但增速已經連續第六季下降。

上周的微軟財報中,雲端業務同樣表現出增速放緩,這表明,目前科技企業減少雲支出的趨勢依舊沒有改變,而在大模型帶來新的革命之下,巨頭們也在為未來的新一輪競爭加緊布局。

亞馬遜也不例外,CEO 目前正直接帶領一支新團隊,開發關鍵的AI計畫,包括能力更強大的基礎模型,也有消息表示,亞馬遜也在開啟新的類 ChatGPT ,讓之前的語音助手 Alexa 更加智慧。

亞馬遜復甦關鍵:降本增效+電商變招

亞馬遜本季最亮眼的地方在於利潤大幅提高,這與新 CEO 採取的一系列降本增效措施有直接相關。

2023年Q2,亞馬遜扭轉了過去幾季的虧損局面。不僅淨利潤轉虧為盈,經營利潤也從去年同期的33億美元增長至76.8億美元,漲幅超過一倍。

關鍵一:大規模裁員,停止生鮮門店擴張、物流網路改革

從去年底到今年初的矽谷裁員潮中,亞馬遜一共裁員2.7萬人,成為裁員最多的科技巨頭,而裁員依舊繼續進行中。美國各地數百名亞馬遜生鮮(Amazon Fresh)的員工透過電話會議得知,公司依然正在裁員;而在職的員工則表示,線下店鋪人手常常短缺,這是由於亞馬遜在收縮該業務,停止門店擴張的同時也進行裁員。

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Amazon Fresh是亞馬遜2020年開始的新業務,類似於阿里巴巴集團的「盒馬生鮮」,透過開設線下實體店的形式,提供農產品、肉類、海鮮、乳製品和雜貨的派送,但由於盈利壓力,線下門店於今年初停止擴張,CEO賈西則明確表示在重新評估其食品雜貨店模式之前,公司不會開設 Fresh 店鋪。

在停止擴張實體店的同時,亞馬遜也在降低門店服務成本,方式是將配送運輸網路去中心化。亞馬遜高層在財報會上表示,其目標是將商店的配送和運輸網路,從一個全國性網路轉變為八個獨立區域,每個區域建立庫存,服務於其所在的區域。「這使得產品送到客戶手中能變得更快、更便宜。」當運輸距離更短,運輸成本更加固定時,能夠有效控制成本。

根據財報電話會上披露的數據,與中心化網路相比,建立區域網路以來,提供的包裹數量減少了20%,提供包裹的里程減少了19%,在區域內提供包裹站點增加了1000,區域內配送占比達到76% 。

關鍵二:加強核心電商業務,獨立商店、企業購皆成長

在基礎零售之外,亞馬遜也在擴展其它服務類型的收入。第三季度來自獨立商家的產品佔銷售額的60%,是有史以來的最高數據,帶動了賣家服務的收入;此外,面向企業客戶、政府和組織提供便利採購的 Amazon Business產品年銷售額達到350億美元,已累積600萬客戶,官方表示「是增長最快的產品之一」,而該業務的目標「超過1000億美元」。

AWS艱難地維持成長,用AI佈局未來

對於AWS雲端業務增速下滑的12%增長率,財報會上,高層們解釋了這組數據。在800億年營收規模的業務上,實現二位數增長,背後有兩個現實,首先整體科技公司在優化支出,節省雲端運算開支,在這一前提下,亞馬遜透過新的獲客和開拓新業務,來實現增長。

在四月份,針對大模型,亞馬遜推出了新的服務平台 Amazon Bedrock ,並上線了Amazon Titan 系列大語言模型,以及 AI 編碼助手 Amazon CodeWhisperer。

透過Amazon Bedrock,企業可以用API的形式直接調用來自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI等新創公司以及 Titan 系列亞馬遜的基礎模型,結合私有數據建立個性化使用案例,過程中所需的工具都可以讓AWS托管。AI21 Labs、Anthropic、Stability AI都是亞馬遜投資的新創公司,他們也使用亞馬遜的雲端服務來訓練基礎模型。

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然而,談及下一季的雲端運算業務展望,AI這項業務帶來多大的貨幣化,財報會上展現的態度是不確定。「現在還很早,我預計這個數字會很大,將來會很大。」這與微軟在財報電話會上透露的態度一致:AI為雲端運算帶來的業務增長將是循序漸進的。

這也反映了企業級客戶大規模採用基礎使用案例的現實情況。在產業實踐端,成熟案例尚未大規模發生,無論是如何嵌入生產流程,還是企業級部署,依舊處於探索階段。

加大AI的投資,建立新團隊開發大型語言模型

而亞馬遜本身,對於新技術的投入並沒有放緩。最近消息,6月末,Alexa 首席科學家兼高級副總裁Rohit Prasad 上任新崗位,帶領一支團隊訓練通用性大語言模型,直接向CEO安迪·賈西匯報。CEO在內部信中寫道「這次我們將集中優勢資源打造最具野心的大語言模型」。

除了構建能力更強的基礎模型,亞馬遜投資1億美元成立了成式 AI 創新中心,建立了針對基礎模型的專家團隊,專注於幫助客戶使用生成式 AI 產品。而上一代的語音助手Alexa,也將成為大模型時代的新戰略,用模型能力賦予Alexa個性與智慧之後,無疑能替亞馬遜帶來更多可能性。

展望下一季,亞馬遜預計第三季的營收在1380億美元到1430億美元之間,增長率在9% 到13% 之間。在不確定的當下和確定的未來趨勢面前,對於亞馬遜來說,穩健和耐力是最需要的。

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本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Amazon #Amazon AWS
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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