模型，减少调用Claude，并提高对每个GPU的利用率。这些措施预计将使每个计算单元处理的任务量增加四倍以上。
这也折射出竞争的下一个焦点。随着前沿模型性能的提升，竞争关键正从构建更智能的人工智能转向寻找更经济的运行方式。
除了之外，谷歌正通过Gemini Flash推动低成本人工智能的发展，而OpenAI和Cursor等公司则在推出能够将简单请求直接定向到成本更低的模型的技术。
与之前的Alexa版本不同，最新的Alexa+使用大规模语言模型生成大量回复，运行在利用GPU的云服务上，这使得原本相对较低的成本明显增加。
根据早些时候的内部预测，升级后的AI版Alexa+，其云成本预计在今年达到约17亿美元，几乎是上一年的三倍。Alexa+每位活跃用户每月的云成本将比亚马逊的目标高出约60%，这意味着Alexa+将无法达到亚马逊的财务利润目标。
与此同时，亚马逊今年还在美国扩大了服务范围，进一步增加了云成本。成本方面的压力也迫使亚马逊考虑推迟支出过大的项目，早前有报道指出，亚马逊提高Alexa人工智能代理能力的项目Project Moonraker部分内容可能被延后发布，以求降低成本。
另一方面，还有知情人士透露，亚马逊正在重组其人工智能部门，资源正逐渐从现有的Nova模型转向由研究员Pieter Abbeel领导的一项新的前沿模型研究项目，并开始逐步淘汰其大部分自主研发的旗舰Nova模型。
此前，亚马逊的人工智能通用技术部门还进行了裁员，其2024年成立的研究小组AGI Lab也已被关闭。而这一举动令该公司内部十分意外，因为前沿模型研究人员一直是亚马逊最宝贵的技术人才种类之一。
种种迹象表明，亚马逊正在收拢人工智能业务，试图将好钢用于刀刃之上。这某种程度上也意味着亚马逊希望更精准地控制人工智能业务，并创造更有效的回报模式。
