「你對著風咆哮也沒用,AI不會消失!」一筆2,000億美元投資,揭亞馬遜新戰略
「你對著風咆哮也沒用,AI不會消失!」一筆2,000億美元投資,揭亞馬遜新戰略

Google、微軟早已在AI領域布局、結盟AI新創推出一系列模型、工具的此刻,電商與雲端巨頭亞馬遜看似落後了,就連亞馬遜AI基礎設施負責人彼得.德桑提斯(Peter DeSantis)都在近日坦承,亞馬遜自研的旗艦模型從未處於領先地位。但亞馬遜執行長安迪.賈西(Andy Jassy)事實上正帶領亞馬遜展開反擊,大刀闊斧修整組織,並豪擲千金建立資料中心、結盟AI巨頭。

兩千億美元的豪賭,亞馬遜拼算力、拉盟友

「我們不打算保守應對這場戰局。為了成為實至名歸的領導者,我們正在進行投資。」2026年2月的財報會議上,賈西拋出震撼彈,宣布高達2,000億美元的AI投資計畫,將集中火力用於資料中心、AI晶片、網路設備等基礎設施上。

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賈西認為,他生平從未見過成長如AI之快的技術,他相信這是不可錯過的機會。
圖/ AWS

儘管這筆投資普遍受到投資者質疑,認為永遠不可能回本。賈西聲稱,在他有生之年,從未見過成長得如AI般迅速,並且廣泛獲得採用的技術,接受《彭博商業周刊》專訪時,更強硬對外界宣示,「你可以選擇對著風咆哮,但AI是不會消失的。」

事實上,亞馬遜對資料中心的布局多年前就已緊鑼密鼓展開。《彭博商業周刊》指出,在美國密西西比州傑克森市以北,五棟巨大的矩形建築拔地而起。這片幾年前還是松樹林的土地,如今已蛻變為亞馬遜斥資250億美元的資料中心叢集。這些資料中心存放著大量機櫃,滿載AI晶片與記憶體,全天候為Anthropic提供運算能力。

同時,他們在今年擲出大量資金結盟AI巨頭,先是在2026年2月宣布向OpenAI投資高達500億美元,使其承諾部分使用亞馬遜的數據中心與客製化晶片;隨後在4月,賈西進一步擴大與Anthropic的合作,追加50億美元投資,使累計總投資達130億美元,並保留未來追加200億美元投資權利。

打造「AI的亞馬遜」,推動Alexa+進化

為了鞏固在雲端領域與AI合作夥伴的關係,賈西試圖將AWS定位為「AI的亞馬遜」平台,在企業級生成式AI雲端服務AWS Bedrock中,提供多元的模型選擇,讓客戶可以視使用場景自由挑選OpenAI、Anthropic或是亞馬遜自家的Nova模型,利用亞馬遜原先在雲端領域的優勢抵禦Google、微軟的進攻。

但賈西並不打算讓亞馬遜只是在AI競賽背後默默提供支持,而是要參與第一線競爭,將AI技術完全融入龐大的生態系當中,其中對語音助理Alexa的改造最為受到外界矚目。賈西也親自參與這項任務,負責撰寫釐清產品價值與挑戰的PRFAQ報告,以及整理初期的錯誤報告。

Amazon Alexa
Alexa深入了亞馬遜的智慧家居產品,因此這個智慧助理的進化被視為亞馬遜AI戰略極為重要的一部分。
圖/ The Independent 官網

面對ChatGPT、Claude、Gemini等聊天機器人的威脅,亞馬遜在波士頓與西雅圖的工程師團隊經歷了兩年、每週工作80小時的高強度開發,在2025年2月正式推出了全新升級的Alexa+。

這款結合Anthropic Claude與亞馬遜自研Nova模型驅動的全新助理,具備強大的對話能力與複雜指令執行力,除了能流暢地與用戶對話之外,還能處理叫Uber、預訂餐廳等複雜指令。賈西透露,用戶與新版Alexa+的互動頻率已經是舊版的兩倍。

另外,亞馬遜也規劃在芝加哥郊區建立融合AI與機器人技術的複合式商場,這被稱為Project Kobe的計畫要將超市與倉庫融為一體,同時具備實體購物、線上下單到店取貨,以及快速配送等三種功能,並著手為此開發一套AI選品系統,輔助店經理配置架上擺放的商品。

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鐵腕治理的內部陣痛

但在重金押注AI的同時,為了處理疫情期間的過度擴張,賈西這些年鐵腕裁撤多達6萬名員工,強迫員工重返辦公室工作,並且收掉了包括無人商店Amazon Go、生鮮商店Amazon Fresh在內的眾多實驗性專案。

賈西還大動作調整了亞馬遜的組織運作,要求將員工與主管的比例提高15%,規定每位主管至少要管理6人以上,還設立「官僚主義信箱」開放員工投訴僵硬的流程制度。

他自己則對公司業務管理到鉅細靡遺,安排了自稱為「學習課程」的業務研究會議,每天都會帶一疊厚厚的文件回家閱讀,並在隔天清晨運動時瘋狂交待任務。賈西還親自走訪亞馬遜全美國的倉庫與物流中心視察。

賈西的作法贏得了董事會的讚賞。自2012年擔任亞馬遜董事的傑米.戈雷里克(Jamie Gorelick)指出,賈西接手時亞馬遜是個燙手山芋,但他一絲不苟地解決了人力過剩及投資項目過多的問題,把公司拉回正軌。

但賈西的作法卻在亞馬遜內部引發不小的反彈、導致士氣低迷。員工抱怨,賈西凡事都要管的模式影響了決策速度,以及頻繁的跨部門重組、非必要的會議,加上人力緊縮的政策導致升遷機會減少,已經讓內部產生嚴重倦怠,甚至讓部份頂尖AI人才流失到競爭對手。賈西上任第一年,有至少6位高階主管先後離開亞馬遜。

但賈西不願為此妥協,他強調,「在亞馬遜這樣的公司,如果你沒有真正了解業務細節,根本無法對相關團隊提供多少幫助。」雖然亞馬遜目前在部分領域落後競爭對手、甚至屢屢失敗,但賈西表示,亞馬遜會不斷嘗試、投入創新,這就是亞馬遜的DNA。

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資料來源:Bloomberg、The Next Web

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
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走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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