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  • 亚马逊自研AI芯片要对外卖了,英伟达这回真的遇到对手了

    亚马逊自研AI芯片要对外卖了,英伟达这回真的遇到对手了

    上个月,亚马逊CEO Andy Jassy在年度股东信里写了一句话,让整个AI芯片圈都竖起了耳朵:”如果把我们的芯片业务单独拆出来,今年卖给AWS和其他第三方的芯片年营收运行率大概在500亿美元左右。需求太旺了,未来我们很可能会把整机柜卖给第三方。”

    这句话的意思翻译成人话就是:亚马逊自己用的AI芯片Trainium,外面有人想买,我们在考虑了。

    亚马逊Trainium AI芯片挑战英伟达
    亚马逊Trainium芯片挑战英伟达AI芯片霸主地位

    为什么这件事值得认真看待

    500亿美元是个什么概念?差不多是Intel一年营收的量级。当然,英伟达现在跑得更快,最近一个季度折算年营收运行率是3260亿美元,体量上还不在一个量级。但趋势值得注意:一家云计算公司,自己用的芯片,开始认真考虑对外卖了。

    Trainium是亚马逊自研的AI训练芯片,用来在自己的云上跑大模型训练任务,对标的是英伟达的GPU。之前亚马逊的态度很明确:不卖,自己用,顺带租给AWS客户用。赚钱方式不是卖芯片,是在云上按使用量收费,顺带卖存储、安全、网络、监控等一整套服务。

    亚马逊AI负责人Peter DeSantis本周对Bloomberg确认:AWS正在与其他公司洽谈,把Trainium芯片卖给对方放进自己的数据中心。具体是哪几家,他没有说。

    产能是个硬约束

    这件事最大的瓶颈不是技术,是产能。Jassy在四月的股东信里说得很直白:当前一代Trainium产能上线就售罄,下一代Trainium4,哪怕还要一年多才上市,产能也已经被预订完了。

    要对外卖整机柜,亚马逊得让台积电(TSMC)多给自己排产能。但台积电那边,英伟达刚取代苹果成了台积电的最大客户。要在台积电的产线上挤出空间给亚马逊的Trainium,英伟达不会主动让路。

    所以这事眼下还在”早期洽谈”阶段,离真正摆在客户数据中心里,还有不少路要走。

    亚马逊的芯片野心不止于GPU替代

    英伟达的黄仁勋上个月说,他找到了一个全新的2000亿美元市场:AI用的CPU,不只是GPU。意思是英伟达要进Intel和AMD的地盘。

    Jassy显然也有自己的芯片版图。500亿美元如能做成,意味着亚马逊要在AI基础设施的核心器件上,直接和全球最重要的芯片公司掰手腕。这不是小事。

    眼下AWS是全球最大的云,Trainium在自己家里跑得好好的。往外走一步,把自己的芯片卖给别的数据中心运营者,这件事如果做成,AI芯片市场的格局会起变化。现在说亚马逊能撼动英伟达还为时过早,但500亿美元的预期,至少说明亚马逊认真了。


  • 世界模型公司Odyssey冲到145亿美元估值,Amazon、AMD都来了

    世界模型公司Odyssey冲到145亿美元估值,Amazon、AMD都来了

    大语言模型之后,AI的下一个战场在哪里?越来越多人的答案是:世界模型(World Model)。而这家叫做Odyssey的公司,刚刚用一份融资成绩单告诉市场:资本已经用真金白银投了票。

    Odyssey完成3.1亿美元B轮融资,投后估值145亿美元。这轮由Natural Capital领投,Amazon、AMD Ventures、GV等跟投。加上这笔,公司成立以来总共融了3.37亿美元——对于一个2023年才成立的初创公司来说,这个速度相当惊人。

    AI世界模型概念图
    世界模型试图让AI理解物理世界的运行规律 | 概念图

    创始人背景:自动驾驶的老兵

    Odyssey的两位创始人,CEO Oliver Cameron和CTO Jeff Hawke,都是从自动驾驶行业出来的。Cameron之前是自动驾驶初创公司Voyage的联合创始人兼CEO,后来Voyage被GM的Cruise收购,他就在Cruise做产品VP。Hawke则在另一家英国自动驾驶公司Wayve当工程师。

    这个背景其实解释了Odyssey在做什么。世界模型的核心是:让AI理解物理世界的运行规律——重力、碰撞、光线、物体之间的相互作用。这正是自动驾驶公司一直在攻克的问题,只不过Odyssey把它做成了一个通用平台,可以应用到游戏、机器人、虚拟现实等多个领域。

    怎么采集数据?背上摄像头走遍全世界

    要训练世界模型,得先有海量真实世界的视频数据。Odyssey的做法相当”物理”:派人背上摄像头,走街串巷地拍。这个思路其实和Google Earth有点像,只不过Google是开车拍,Odyssey是让人背着设备步行采集,能覆盖到车辆到不了的地方。

    世界模型不只是生成视频,它要模拟物理规律。这意味着AI生成的画面里,一个杯子掉到地上会碎,一个球踢出去会按照抛物线飞行——而不是每一帧都”猜”接下来发生什么。

    应用场景:从游戏到机器人

    目前Odyssey的世界模型已经有几个明确的方向。游戏是最直接的——用文字提示词生成可交互的3D视频内容,理论上可以大幅降低游戏场景的制作成本。机器人是另一个大方向:用世界模型做仿真训练,让机器人在虚拟环境里”摔”几千次,再放到现实里。

    和Amazon的合作也值得注意。Odyssey宣布AWS成为其首选云服务商,并且会优化模型以运行在AWS的Trainium芯片上——这是Amazon自家开发的AI训练芯片,直接对标Nvidia的GPU。有了Amazon的投资和云资源,Odyssey在算力成本上可能比竞争对手更有优势。

    天使投资人名单:硅谷半壁江山

    除了机构投资人,Odyssey这轮还拉来了一批重量级天使:Google传奇工程师Jeff Dean、知名天使Elad Gil、YC现任CEO Garry Tan、Vercel CEO Guillermo Rauch,还有Cruise创始人Kyle Vogt。这个阵容基本上把硅谷AI圈最有话语权的那批人都聚齐了。

    世界模型是不是下一个大机会,现在下结论还为时过早。但资本已经在用行动表态:这个方向,值得押注。

  • 亚马逊员工倒戈了:我们不支持公司在西雅图建数据中心

    AI数据中心建设
    西雅图讨论对新建数据中心实施暂停令 | 图片来源:The Verge

    西雅图要是建5个新的大型数据中心,需要消耗多少电?根据《西雅图时报》的数据,总最大用电需求是369兆瓦,大约是西雅图日均用电量的三分之一。建成后,这5个数据中心的耗电量是西雅图现有30个数据中心耗电量的10倍。

    这个数字让西雅图市议会坐不住了。2026年6月,西雅图正式通过了一项为期一年的新建数据中心紧急禁令。而有意思的是,这项禁令最坚定的支持者里,有一群亚马逊的员工。

    亚马逊员工站出来反对自己的雇主

    多名亚马逊软件工程师、高级工程师以”亚马逊气候正义员工”组织成员的身份,在西雅图市议会听证会上公开作证,支持对新建数据中心实施暂停令。

    亚马逊高级软件工程师Liesl Wigand在听证中说:”我的工作让我目睹了不计成本推进AI建设的后果。最大的问题是人们认为AI可以解决一切问题,却忽视了它消耗的资源。这种文化在科技行业无处不在。”

    她呼吁政府主动”制定规则”,要求数据中心建设需符合气候减缓、AI安全委员会等保护标准,而不是由科技巨头自行决定建设规则。她的原话是:”不要让大型科技公司为了赢得AI竞赛而烧掉西雅图。”

    “我们不要空壳公司和保密协议”

    亚马逊软件工程师Patrick Schloesser在听证中提出了更具体的诉求:要求政府强制开发商不得通过保密协议(NDA)和空壳公司隐瞒项目主体身份;要求开发商为当地电网提供100%的额外可再生能源,且每次裁员时都需缴纳税款;呼吁建立向城市汇报的工人主导的安全委员会。

    他引用了一组数据:亚马逊今年资本支出达2000亿美元,微软达1900亿美元,其中大部分用于AI和数据中心建设。但亚马逊过去8个月已经裁减了3万名企业办公室员工。他的结论是:”大型科技公司正不顾一切地尽可能快地建设算力,这种迫切性给了城市谈判的筹码。”

    电费涨了,承诺没兑现

    除了亚马逊员工,数十名西雅图居民、其他科技公司员工、电气工程师也参与了支持暂停令的听证。他们的反对理由很实在:近年来当地居民的电费已经因为数据中心建设出现上涨;有人播放了数英里外就能听到数据中心噪音的录音;还有人指出,科技公司在听证中提到的承诺——使用大规模可再生能源、电网级电池存储、闭环冷却系统限制用水——实际上都没有兑现。

    一名匿名前亚马逊软件工程师告诉The Verge:企业正在”不顾一切地推进数据中心建设,完全没有征求员工或建设所在社区的意见”。暂停令是难得的契机,可以探讨”如果这些技术将长期伴随我们,如何让基础设施和技术本身惠及民众,而不是让财富集中在少数科技亿万富翁手中”。

    全美范围内已经出现多个数据中心项目因当地抗议被取消或缩减规模的案例。纽约州议会已经投票通过对新建大型数据中心为期1年的禁令,目前该法案已提交给州长签署。


    西雅图这件事有意思的地方在于,反对数据中心的不是外人,正是科技公司的员工自己。他们在公司里面写代码训练模型,在外面去市议会作证,要求放慢公司自己正在拼命推进的基建项目。这种分裂也许正是AI热潮到了某个阶段之后,必然会有的反应。

    📎 原文来源:Amazon employees ask Seattle to hit pause on new data centers | The Verge / Hayden Field
  • 亚马逊首次披露数据中心用水量:一年25亿加仑,AI烧的不只是电

    亚马逊首次披露数据中心用水量:一年25亿加仑,AI烧的不只是电

    AI数据中心的水电消耗问题,最近几个月一直是舆论焦点。西雅图刚通过了一年的数据中心建设暂停令,亚马逊自己的员工也站出来支持这项禁令。就在这个节骨眼上,亚马逊第一次对外公布了它的年度用水数据。

    亚马逊数据中心
    亚马逊首次公开数据中心用水数据,引发行业热议 | 图片来源:The Verge

    数字是这样的:2025年,亚马逊全球数据中心总共消耗了25亿加仑水,换算过来大约是每千瓦时电力消耗0.12升水。这个数字比2024年下降了2%——注意,这是在亚马逊持续扩张运营规模的背景下实现的。

    亚马逊说自己比竞争对手更省水

    亚马逊在报告里放了一张对比图,显示微软、谷歌和Meta每千瓦时用水都比自己多。看上去确实不错,但细看就会发现比较方式有点取巧——谷歌的数据只涵盖了Gemini AI专用数据中心,而亚马逊报的是全部运营数据。

    更关键的是,亚马逊的数据没有把发电厂间接消耗的用水量算进去。数据中心用的电,发电过程本身也要消耗大量水。如果把这个因素考虑进来,真实的用水数字可能会大不少。

    那么亚马逊的数据中心到底是怎么降温的?根据报告,90%的时间里,亚马逊数据中心使用风冷散热,只有在”一年中最热的那些天的那几个小时”才会启用蒸发式水冷。同时,亚马逊还提高了服务器能承受的工作温度上限,减少不必要的冷却。

    亚马逊声称,自己的数据中心用水效率是行业平均水平的7倍。这个数字来自一篇去年发布的同行评审论文,亚马逊对它做了一些调整。至于调整得合不合理,外界暂时还没法验证——毕竟这是亚马逊第一次公布用水数据,独立研究人员还没有机会仔细审查。

    为什么用水数据这么敏感

    训练一个大语言模型需要多少水?这个问题过去几年被不少研究人员算过,答案因计算方法而异,但方向是一致的:AI的规模越大,消耗的水和电就越多。随着微软、谷歌、Meta、亚马逊纷纷加码AI基础设施投资,数据中心的建设速度已经超出了许多社区的承受能力。

    西雅图的数据中心暂停令就是一个信号。当地居民和环保团体担心,数据中心的密集建设会对区域水资源和电力供应造成过大压力。亚马逊员工公开支持这项暂停令,也说明公司内部的环保意识在上升。

    亚马逊选择在这个时候公布用水数据,时机颇为微妙。可以解读为透明的姿态,也可以解读为在监管压力来临之前主动出击、抢占叙事。不管动机如何,这些数据至少让外界第一次有机会对大科技公司的水资源消耗做一个粗略的横向比较。接下来,微软、谷歌和Meta会不会也跟着公布更详细的数据?值得关注。


  • 亚马逊借了175亿美元搞AI,这笔钱能烧多久?

    亚马逊借了175亿美元搞AI,这笔钱能烧多久?

    亚马逊刚刚从银行拿到了175亿美元贷款。这个数字是什么概念?相当于一个中等国家的GDP,或者大约1200亿人民币。而亚马逊拿这笔钱的用途只有一个:砸进AI里。

    这不是亚马逊第一次为AI借钱。就在拿到这笔贷款前不久,亚马逊刚在加拿大发了一笔债券,规模大到创了加拿大企业债券发行的历史纪录。两笔融资加起来,亚马逊正在为它的AI野心准备一个巨大的资金池。

    亚马逊AI基础设施
    亚马逊在北弗吉尼亚的AI数据中心(图源:Pymnts)

    2000亿美元要花在哪里

    亚马逊2026年的资本支出预算是2000亿美元。比2025年的1318亿美元猛增了超过50%。这笔钱主要流向两个方向:AWS数据中心扩建,以及AI算力基础设施。

    你能想象2000亿美元堆在一起是什么样子吗?这笔钱可以买下大约40艘航空母舰,或者建造200个大型国际机场。而亚马逊计划把它全部投进服务器、GPU、数据中心和电力设施里。

    亚马逊CEO安迪·贾西在最新一季财报电话会上说得很直白:”我们正在尽可能快地安装产能,把产能变成收入。”翻译一下就是:钱先砸进去,后面再想办法赚回来。

    亚马逊2025年第四季度AWS营收同比增长24%,是近13个季度以来的最高增速。云业务还在涨,但钱也确实在往里砸。

    不是亚马逊一家在借,整个科技圈都在举债

    如果你觉得亚马逊借175亿美元很多,那你可能没看过整个科技行业的账单。2026年,亚马逊、Alphabet(谷歌母公司)、微软、Meta这四家公司的资本支出加起来预计会达到7250亿美元。

    7250亿美元。这个数字比很多国家的全年GDP还高。而这些钱,绝大部分都会流向AI。

    为什么大家都在借钱搞AI?因为AI军备竞赛的逻辑很简单:你不砸,别人就砸了;别人砸了,你就落后了;你落后了,之前的投入可能就打水漂了。这个正反馈循环让每家科技公司都不得不往里砸钱,哪怕这意味着公司债务会飙升。

    国际清算银行在2026年3月出了一份报告,说AI投资已经进入了”更危险的阶段”。超大规模云厂商把创纪录比例的经营现金流投进了资本支出,对外部融资的依赖度持续上升。翻译成人话:大家都在透支未来,赌AI能赚回这笔钱。

    这笔钱能换来什么

    亚马逊借钱砸AI,到底能不能赚回来?这个问题现在没有人能给出确定答案。

    乐观的人会说:你看AWS还在高速增长,AI需求只会越来越旺,现在砸的钱,未来会变成持续几十年的现金流。亚马逊现在是全球最大的云服务商,市场份额超过30%,AI浪潮只会让它更赚钱。

    悲观的人会说:2000亿美元砸进去,什么时候能回本?AI现在看起来很热闹,但真正赚大钱的应用还没出现。如果AI的商业化不及预期,亚马逊这笔债可能要还得非常辛苦。

    摩根士丹利的分析师算了一笔账:亚马逊2026年的自由现金流可能会变成负170亿美元。也就是说,经营活动赚的钱,还不够覆盖资本支出的窟窿,需要靠借钱来补。

    这种模式能维持多久?取决于两件事:第一,AWS的增长能不能持续;第二,AI能不能真的变成一门好生意。如果这两件事都发生,亚马逊的债务会变成未来收入的垫脚石;如果没发生,这些债务就是一颗定时炸弹。

    小公司已经玩不起了

    亚马逊这笔175亿美元贷款,给行业释放了一个很清晰的信号:AI的竞争门槛已经高到中小公司玩不起的程度了。

    你想做一个AI创业公司?先准备个几十亿美元的资金储备吧。没有这个体量,你连跟亚马逊、谷歌、微软、Meta竞争的资格都没有。这不是在比谁的产品更好,而是在比谁的融资能力强、谁敢借更多的钱。

    这对创业生态意味着什么?意味着AI领域的创新,会越来越集中在少数几家巨头手里。创业公司要么被收购,要么就专注做细分领域的小生意,再也别想挑战巨头的地位了。

    亚马逊愿意承担这么高的债务,本质上是在押注:AI是未来十年最重要的技术底座,谁先建立起算力优势,谁就能在未来的AI经济里占据最好的位置。这笔赌注有多大?175亿美元,加上之前借的,加上未来还要借的,可能要到上千亿美元的规模。赌赢了,亚马逊会变得更不可替代;赌输了,这笔债务的利息就能压得公司喘不过气。


  • 亚马逊第一次公布数据中心用水数字:一年25亿加仑,说自己比同行省水

    亚马逊终于把数据中心用多少水这件事说出来了,这是他们第一次公开年度用水数据。2025年,亚马逊全球数据中心一共烧掉了25亿加仑的水。

    数字公布的时间挺微妙。就在西雅图通过了一年数据中心建设禁令之后没多久,这个禁令还得到了部分亚马逊员工的支持。公司这时候把用水数据亮出来,多少有点回应外界质疑的意思。

    25亿加仑背后的数字游戏

    25亿加仑,听起来是个天文数字。但亚马逊说,他们的用水效率其实比微软、谷歌、Meta这些同行都要高。他们的报告里有一张对比图,显示每用1千瓦时的电,亚马逊的数据中心耗水0.12升,比那几家的数字都低。

    不过这个对比有点取巧。亚马逊引用谷歌的数据,只针对Gemini AI的数据中心,而亚马逊自己的数据覆盖的是全部业务。如果把谷歌所有数据中心的用水算进来,情况可能不一样。

    还有一个漏洞。亚马逊的用水统计,没有算上为数据中心供电的那些发电厂间接用了多少水,也没有把新建数据中心施工过程中的用水算进去。环保组织一直盯着这一点,说科技公司的用水报告总是挑对自己有利的数字放出来。

    风冷为主,水冷为辅

    亚马逊说他们有办法省水。数据中心90%的时间用的是风冷,只有最热的那几天、一天里最热的几个小时,才会打开蒸发水冷系统。他们还把服务器的耐热阈值调高了,让机器在高温下也能撑得住,这样就不用一热就开水冷。

    亚马逊引用了一篇去年发表的同行评审论文,调整后的数字显示,他们的数据中心用水效率是行业平均水平的7倍。这个数字外界还无法独立核实。

    亚马逊数据中心
    亚马逊的数据中心园区(图片来源:The Verge)

    时机不凑巧

    外界的质疑声不会因为这一个报告就停下来。数据中心用水这个话题,已经从小圈子里的技术讨论变成了社区政治。纽约州已经通过了一年的数据中心建设禁令,西雅图的禁令能不能撑过法律挑战还不好说。亚马逊这时候把数字亮出来,更像是一次公关防御,而不是主动透明。

    科技公司之间比用水效率,这件事本身就很新。过去大家比的是算力、比的是模型效果,现在算力背后的环境成本被摆到了台面上。亚马逊第一个把数字亮出来,不管怎么说,总比一直捂着强。


  • 亚马逊员工倒戈了:请西雅图暂停新建数据中心,别为了AI烧了这座城市

    有时候抗议数据中心的不是环保组织,而是数据中心自己家的员工。最近西雅图发生的一件事让这个矛盾摆到了台面上:亚马逊的员工公开站出来,支持西雅图市议会对新建数据中心实施一年暂停令的提案。

    369兆瓦是什么概念

    先说一下背景。几个月前,四家公司向西雅图提交了我们新建5个大型数据中心的计划。根据《西雅图时报》的数据,这5个数据中心的最大用电需求加起来是369兆瓦——大约是西雅图日均用电量的三分之一。建成后,它们的耗电量将是西雅图现有30个数据中心总耗电量的10倍。

    西雅图市议会2026年6月9日对此进行投票。如果暂停令通过,所有新的大型数据中心提案将被搁置一年,期间市政府可以研究相关立法,把规则制定权拿回到自己手里。

    数据中心建设抗议
    AI数据中心建设在全美各地引发抗议丨来源:The Verge

    亚马逊员工说了什么

    在西雅图土地利用和可持续发展委员会的听证会上,几位亚马逊现任软件工程师的发言相当直接。Liesl Wigand是”亚马逊气候正义员工”组织的成员,这个组织由亚马逊现任和前任员工组成,致力于推动气候议题。她说到自己在工作中亲眼看到不计成本推进AI建设的后果:

    “最大的问题是大家认为AI可以解决一切问题,却完全忽略了它要消耗的资源。这种文化在科技行业无处不在。不要为了赢得AI竞赛让大科技烧了西雅图。”

    另一位亚马逊软件工程师Patrick Schloesser则提出了更具体的诉求:开发商不得用保密协议(NDA)和空壳公司隐瞒身份;每个开发商必须为区域电网提供100%新增可再生能源;如果进行裁员就要被征税;还需要设立向城市汇报的员工主导安全委员会。

    他引用报告称,亚马逊今年资本支出达2000亿美元,微软达1900亿美元,其中大部分指定用于AI和数据中心。与此同时,亚马逊过去8个月已经在公司办公室裁员3万人。”这告诉我,大科技正不顾一切地尽可能快地建设尽可能多的算力。这种迫切性给了我们的城市谈判筹码。”


    这不是孤例

    西雅图这件事不是第一个。数据中心在美国各地都已经引发了抗议,核心关切无非三个:水资源消耗、当地电价上涨、噪音问题。就在前不久,纽约州立法机构刚刚投票通过了一年期大型数据中心建设禁令,目前已经提交给州长签署。

    听证会上还有发言者播放了录音,证明数英里外就能听到数据中心的噪音。也有人提到近年来数据中心导致他们的电费上涨,以及西雅图的无家可归者数量在2024年以来显著增长,住房负担能力危机仍在恶化。

    一位要求匿名的亚马逊前员工告诉The Verge,公司正在”不顾一切地推进”数据中心建设,完全没有征求员工或建设所在地社区的意见。”我们真的有机会利用这个暂停的时间,说清楚如果这是我们未来要共存的科技,我们怎么才能让它真正让基础设施和科技本身惠及民众,而不是只让财富集中在少数科技亿万富翁手里?”

    这件事值得关注的原因

    科技公司的员工公开反对自己公司的基础设施扩张,这种事并不多见。它反映出一个更深层的矛盾:AI竞赛的代价正在从抽象的数字变成具体的、本地化的成本,而且这些成本不一定由享受AI服务的人来承担,而是由数据中心所在地的居民来承担。

    西雅图市议会的投票结果目前还没有最终确认,但这件事本身已经足够说明问题了。AI的基础设施扩张不会是一路绿灯,未来类似的摩擦只会越来越多。

  • 亚马逊Ring门铃把路人脸偷偷存了,集体诉讼把亚马逊告上法庭

    亚马逊的Ring门铃最近摊上大事了。一位弗吉尼亚州的居民Charles Sigwalt在西雅图联邦法院提起集体诉讼,指控Ring的”熟悉面孔”(Familiar Faces)功能在路人完全不知情的情况下,用AI识别并存储了他们的面部数据。

    这个功能去年9月就宣布了,当时电子前沿基金会(EFF)和马萨诸塞州参议员Ed Markey就跳出来反对。但亚马逊还是去年12月硬着头皮把功能上线了。

    Ring门铃摄像头
    Ring门铃的摄像头覆盖着无数美国家庭的门口(图:Getty Images)

    功能本身没大问题,问题出在”被识别的人”没有选择权

    “熟悉面孔”的逻辑其实挺直观——Ring用户开启之后,门铃能识别出经常出现在门口的人,然后推送更精准的通知,比如”爸爸在门口”,而不是泛泛地说”有人在门口”。

    问题在哪?开启功能是Ring用户的主动选择,但那些每天路过这些门铃的路人——邮递员、邻居、散步的陌生人——对此完全不知情,也没有任何方式可以”选择退出”。诉讼文件里的说法很直接:”数百万美国人在不知情的情况下,被Ring摄像头采集了面部识别信息。”

    Ring用户需要主动开启这个功能,但路过的非用户完全无法得知自己被采集了面部信息,也无法选择退出。这个不对称的信息关系,是整起集体诉讼的核心。

    Ring的隐私黑历史不止这一桩

    亚马逊对这起诉讼暂时没有回应。但在功能上线时,公司曾表示面部数据是加密存储的,不会对外共享,未识别的面孔会在30天后自动删除。

    问题是,Ring在用户隐私这件事上,口碑一直不怎么样。2023年,亚马逊跟美国联邦贸易委员会(FTC)和解,赔了580万美元,原因是Ring的员工和承包商可以随意查看女性用户的私人视频——FTC的说法更狠:当时每个员工都能访问所有客户的视频,完全不需要什么业务理由。

    还有一件事,Ring跟执法部门的关系一直很暧昧,曾经允许警察在无搜查令的情况下向用户索要录像。这个权限后来在2024年1月取消了。今年超级碗期间,Ring推了一个用AI找走失宠物的功能”Search Party”,也引发了类似的隐私争议,随后Ring取消了跟监控公司Flock Safety的合作——这家公司被曝向ICE等联邦机构提供监控录像。


  • Snowflake砸600亿美元绑定AWS自研芯片,AI算力战争打到CPU了

    云计算的芯片战争,又烧到了一个新量级。数据仓库巨头Snowflake本周三宣布,与AWS签署了一份为期五年、总价值600亿美元的新协议。作为参照,Snowflake自2012年成立以来,通过AWS Marketplace销售的服务总额也就70亿美元。这份新合同几乎等于它过去十几年在AWS上赚到的所有钱。

    Snowflake为什么愿意掏这么多钱

    数字背后的驱动力并不复杂——AI。Snowflake的客户在AWS上的花费正在加速膨胀,2025年一年就翻倍到了20亿美元。这让Snowflake有信心锁定未来五年的算力资源。

    Snowflake这几年一直在推自己的AI构建工具Cortex AI,逻辑很顺:企业的数据存在Snowflake里,直接在上面接AI能力,比把数据搬来搬去省事得多。Cortex AI能提供文本界面查数据库(用自然语言问就行)、摘要报告生成等功能。

    数据中心与AI芯片
    AI 算力需求推动云巨头加码自研芯片(来源:TechCrunch)

    这份协议里有一个特别值得关注的细节:Snowflake签约的核心目的,是为了获取更多AWS自研的ARM架构CPU芯片Graviton的使用权。

    CPU在AI时代为什么突然值钱了

    训练大模型靠GPU,这没人反对。但当AI从训练走向日常推理、再走向Agent自动化之后,CPU的用量会急剧上升——因为Agent执行任务时的大部分工作(调度、I/O、业务逻辑)都是由CPU完成的。

    AWS的自研CPU芯片Graviton相比Nvidia的方案有价格优势。亚马逊向来对成本敏感,它也确实把这部分节省传递给了客户。需求旺盛到什么程度?AWS正在以最快速度部署这些芯片,但还是跟不上。

    上个月,AWS刚跟Meta签了一份供应数百万颗Graviton芯片的协议,以满足Meta日益增长的AI算力需求。而就在几个月前,Meta才刚刚跟Google Cloud签了一份100亿美元的云服务协议。AWS能从Google手里抢到Meta的订单,Graviton芯片的价格优势显然是重要原因。


    云巨头芯片军备竞赛

    AWS签下Snowflake这个级别的长期大单,也是在向Nvidia释放信号:云巨头的自研芯片正在抢食你的午餐。

    • Google的TPU已经自研多年,支撑着Gemini大模型的训练和推理
    • 微软今年1月刚发布了自研AI加速芯片Maia 200,专门针对推理场景
    • AWS的Graviton已经迭代多代,在性价比上确实对一部分客户有吸引力

    Nvidia CEO黄仁勋上周在财报会上显然也感受到了压力。他宣称Nvidia新推出的Vera CPU专为AI设计,将为公司打开一个「规模2000亿美元的全新市场」,而且已经拿到了200亿美元的订单。话说得很满,但云巨头们分散供应链的战略意图已经很明确了。

    不管这场芯片战争最后谁占上风,有一点可以确定:AI热潮里最稳赚不赔的,永远是把算力当自来水卖的那几家云厂商。

  • 我试了亚马逊的Bee可穿戴设备,既好奇又有点发毛

    我试了亚马逊的Bee可穿戴设备,既好奇又有点发毛

    说到AI可穿戴设备,最近最值得拿出来聊的大概就是亚马逊收购的那个Bee了。TechCrunch的记者Lucas Ropek前段时间专门测评了一番,写得挺真实的,我看完之后的感觉跟他差不多:有意思,但也有点不太舒服。

    Bee AI可穿戴设备实拍
    Bee AI可穿戴设备实拍(图源:TechCrunch)

    它到底能做什么

    Bee这个东西本质上是个”AI腕带”——戴在手上,可以全天记录你的对话,然后自动转录、生成摘要。如果你是个经常开会、但又记不住内容的人,这个功能确实挺实用的。把Bee跟日历同步之后,它还能全天给你发待办提醒。

    使用方式很简单:开机、戴上、跟手机App同步,再填一些基础个人信息就可以了。Bee自带录音功能,按一下设备上的按钮就能开关录音。录音的时候会闪绿灯,关掉录音绿灯就灭了——这个设计至少让你周围的人知道,现在正在录音。

    Lucas在测评里说,他在打商务电话的时候用了Bee,对方同意录音之后,App自动生成了对话摘要,还把每个部分都拆分好了。之后不用重新听完整段对话就能回顾内容,这确实很有用。

    隐私这道坎

    问题也随之而来。Lucas说自己是个”隐私爱好者”。在一个普通人时刻被数字监控包围的世界里,他很珍惜任何不被记录的机会。所以把这么个会”偷听”的小玩意儿24小时戴在手上,他一点都不觉得吸引人。

    这个感受其实很多人都会有。Bee要正常工作,需要开放大量手机权限:位置、照片、通讯录、日历、手机通知——甚至还可以共享健康数据。也就是说,你的线下生活和数字生活,基本上都被它获取了。


    实际体验有一些坑

    Lucas在测评中还提到,他带着Bee去参加了每周固定和朋友一起的电影夜,整晚都开着录音。当时他们看的是《落水狗》——昆汀·塔伦蒂诺的那部暴力美学经典。Lucas还担心Bee会把里面的粗俗暴力场面当成真实事件,说不定触发什么内部警报。

    结果Bee基本知道发生了什么,它判断出他们在看电影,事后的事件总结里,还把这次对话标注为”塔伦蒂诺电影场景分析”——这个结果倒是挺有趣的。

    但从产品本身来说,Bee的转录文本质量还不够稳定,有时候会漏掉对话片段,也不一定能够准确识别不同的说话人。至于职业场景,Bee确实有一定的潜力——如果你每天要开很多会,脑子记不住所有内容,Bee算是个还算称职的助手。

    数据存在云端,你放心吗

    更关键的是,Bee收集的大量数据都存储在云端。亚马逊跟很多大型科技公司一样,偶尔也会出现数据安全问题。公司在隐私政策里说已经”实施了技术和组织安全措施”,还进行了”严格的第三方安全审计”——这些话术我们都听了很多遍了,至于实际效果如何,只能说见仁见智。

    如果未来能推出完全本地运行的版本——也就是数据不用上传云端——可能会吸引到更多像Lucas这样的”隐私爱好者”。亚马逊去年收购了Bee之后,应该还会继续迭代这个产品,至于能不能在实用性和隐私保护之间找到平衡点,接下来几年会很关键。