【專訪】安迪·積斯：一年投入2200億美元，AI需求還是接不完
亞馬遜今年要投入約2200億美元蓋機房，買晶片，換算一天約6億美元。華爾街擔心全世界的錢都不夠支撐這場AI基礎建設，CoreWeave的債市也曾一度緊張。在創投a16z的節目上，亞馬遜執行長安迪·積斯（Andy Jassy）給了相反的答案：錢花了這麼多，需求還是接不完。他當年親手打造AWS雲端事業。
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這場有三個重點。第一，需求遠大於供給：2026年的產能已經賣光，2028年也賣掉一大塊。第二，他認為AI最大的市場還沒動起來，關鍵在於把推論成本壓下來，這正是亞馬遜自研晶片的任務。第三，AI會讓團隊變小，企業的程式也得重寫。合起來看，他押的是一場比雲端更大，也更長的建設週期。
◎產能賣到2028年，還是不夠
他拿AWS起步時來對比：當年頭三年，年營收規模約6000萬美元；這波生成式AI的頭三年，AWS的AI業務已超過250億美元，快了幾百倍。他解釋，機房要提前兩年蓋，可以用約30年；伺服器只需提前幾個月採購，看得到客戶需求才下單。就算資源吃緊，他也不會為了多賺而排擠老客戶。他預期缺貨會持續好幾年。
◎推論太貴，企業的AI還沒真正開跑
他把AI需求比成啞鈴：一端是AI實驗室和ChatGPT這類爆紅應用，另一端是企業拿AI省成本。中間是企業日常運作的核心系統，市場最大，卻多半還沒用上AI。卡關的是推論，也就是模型每次回應的運算成本，他認為還貴了十倍。2015年買下的晶片團隊Annapurna做出Trainium，性價比高三到四成，就是為了降低這道門檻。
◎六個人76天，做完過去40人一年的事
亞馬遜的AI模型服務Bedrock團隊借助AI，由6名工程師花76天重建推論引擎；放在以往，這要40人做一年。他直言，未來做現在這些工作的人會變少，團隊更小，每個人都要能跨職能。他更擔心資安：AI找漏洞的速度遠超過人，修補必須在幾分鐘內上線。程式若沒有重寫成能讓AI代理自動更新，企業將無力招架。
回到華爾街的疑慮，積斯把這波建設比作美國1950年代興建公路和橋樑。他說，美國承擔不起不蓋資料中心的代價，否則主導權和規則會落到中國手上。他判斷五到七年內，多數企業應用都會普遍用上AI推論。接下來值得觀察的，是推論成本能不能降到讓這一天提前到來。
對比AWS起步時頭三年約6000萬美元的年營收規模，與生成式AI頭三年AWS的AI業務超過250億美元，速度快了幾百倍。
2026年資本支出預計約2200億美元，即使如此仍有相當多需求接不下來；並說明資料中心與伺服器兩種投資的現金週期。
回應反資料中心的論點：高爾夫球場用水是亞馬遜所有資料中心的200倍；備用發電機一年只運轉約10小時做維修。
在印第安納州St. Joseph郡已繳約30億美元稅金，並透過Built Together計畫承諾未來五年再投入10億美元到資料中心所在社區。
以啞鈴比喻AI需求：一端是AI實驗室與爆紅應用，另一端是企業的降本應用，中間的企業正式工作負載將是最大的區塊。
2026年產能已賣完，2027年大致賣完，2028年也賣出一大塊；強調不會為了出價更高的客戶排擠既有的核心客戶。
說明收購Annapurna的緣由，以及Graviton處理器：前一千大EC2客戶有99%使用，性價比比其他x86處理器高約40%。
Bedrock團隊以6名工程師，76天重建推論引擎，原本需要40人做一年；並談未來組織會更小，更跨職能。
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