亚马逊All in AI Agent！要用Agent重新定义未来计算？！

雨生来啦！这篇The Verge的采访信息量太大，赶紧来给大家划重点，看看亚马逊在AI领域到底憋着什么大招！

标题：亚马逊All in AI Agent！要用Agent重新定义未来计算？！

导语：** 亚马逊AGI实验室负责人David Luan接受The Verge采访，重磅剧透亚马逊的AI战略：All in AI Agent，用Agent重新定义未来计算！这背后到底有什么深意？出海企业又能从中看到哪些机会？

**雨生视角：亚马逊的AI野心，比你想象的更大！**

看完这篇采访，我感觉亚马逊的AI野心，比我们想象的更大！他们不仅仅想在AI模型上赶超OpenAI和谷歌，更想通过AI Agent来改变未来的计算方式。

David Luan说，未来计算的基石将是AI Agent，而不是服务器、存储和代码。这意味着什么？这意味着亚马逊正在押注一场颠覆性的变革，一场可能改变整个科技行业格局的变革。

英文原文：Amazon is betting on agents to win the AI race
中文翻译：亚马逊正在押注智能体来赢得AI竞赛

原文链接：https://www.theverge.com/decoder-podcast-with-nilay-patel/761830/amazon-david-luan-agi-lab-adept-ai-interview

英文原文：Aug 21, 2025 at 10:00 PM GMT+8
中文翻译：2025年8月21日 晚上10:00 GMT+8

英文原文：by Alex Heath
中文翻译：作者：Alex Heath

英文原文：David Luan, the head of Amazon’s AGI research lab.
中文翻译：亚马逊AGI研究实验室负责人David Luan。

英文原文：I’ve been wanting to chat with David for a long time. He was an early research leader at OpenAI, where he helped drive the development of GPT-2, GPT-3, and DALL-E. After OpenAI, he cofounded Adept, an AI research lab focused on agents. And last summer, he left Adept to join Amazon, where he now leads the company’s AGI lab in San Francisco.
中文翻译：我一直想和David聊聊。他曾是OpenAI的早期研究负责人，帮助推动了GPT-2、GPT-3和DALL-E的开发。离开OpenAI后，他与人共同创立了Adept，这是一个专注于智能体的AI研究实验室。去年夏天，他离开Adept加入亚马逊，现在领导该公司在旧金山的AGI实验室。

英文原文：This interview has been lightly edited for length and clarity.
中文翻译：本次采访经过少量编辑，以保证长度和清晰度。

英文原文：Every day was just so much fun, because you would show up to work and it was just your best friends and you’re all trying a bunch of really interesting research ideas, and there was none of the pressure that exists right now.
中文翻译：每天都非常有趣，因为你上班时身边都是你最好的朋友，你们都在尝试许多非常有趣的研究想法，而且没有现在存在的压力。

英文原文：Then, after that, I led the LLM effort at Google, where we trained a model called PaLM, which was quite a strong model for its time. But shortly after that, a bunch of us decamped to various startups, and my team and I ended up launching Adept. It was the first AI agent startup. We ended up inventing the computer-use agent effectively. Some good research had been done beforehand. We had the first production-ready agent, and Amazon brought us in to go run agents for it about a year ago.
中文翻译：在那之后，我领导了谷歌的LLM工作，在那里我们训练了一个名为PaLM的模型，这在当时是一个非常强大的模型。但在此之后不久，我们中的许多人离开了谷歌，去了各种初创公司，我的团队和我最终推出了Adept。这是第一家AI智能体初创公司。我们最终有效地发明了计算机使用智能体。之前已经做了一些很好的研究。我们拥有第一个可用于生产的智能体，亚马逊大约在一年前将其收购，让我们负责智能体的运营。

英文原文：But with the GPT-5 release, I think what I find most interesting is that a lot of the frontier models these days are converging in capabilities.
中文翻译：但对于GPT-5的发布，我认为最有趣的是，目前许多前沿模型在能力方面都在趋同。

英文原文：What gets me excited every day is not how do I replace humans at economically valuable tasks, but how do I ultimately build toward a universal teammate for every knowledge worker.
中文翻译：每天让我感到兴奋的不是如何用人工智能取代人类完成具有经济价值的任务，而是如何最终为每个知识工作者构建一个通用队友。

英文原文：What keeps me going is the sheer amount of leverage we could give to humans on their time if we had AI systems to which you could ultimately delegate a large chunk of the execution of what you do every day.
中文翻译：让我不断前进的是，如果我们拥有AI系统，可以将我们每天所做的大部分工作的执行工作委托给它们，那么我们可以为人类节省大量时间。

英文原文：So my definition for AGI, which I think is very tractable and very much focused on helping people — as the first most important milestone that would lead me to say we’re basically there — is a model that could help a human do anything they want to do on a computer.
中文翻译：因此，我对AGI的定义，我认为它非常易于处理，并且非常注重帮助人们——这是最重要的里程碑，它将使我说我们基本上已经实现了AGI——是一个可以帮助人类在计算机上完成他们想做的任何事情的模型。

英文原文：At this point, the code’s written by an AI. Down the line, the actual intelligence and decision-making are going to be done by an AI.
中文翻译：目前，代码是由人工智能编写的。在未来，实际的智能和决策将由人工智能完成。

英文原文：So, then what happens to your building blocks? So, in that world, it’s super important for Amazon to be good specifically at solving the agent’s problem, because agents are going to be the atomic building blocks of computing. And when that is true, I think so much economic value will be unlocked as a result of that, and it really lines up well with the strengths that Amazon already has on the cloud side, and putting together ridiculous amounts of infrastructure and all that.
中文翻译：那么，你的构建模块会发生什么变化呢？因此，在那个世界中，亚马逊特别擅长解决智能体问题非常重要，因为智能体将成为计算的原子构建模块。当情况确实如此时，我认为大量的经济价值将因此而释放，并且它与亚马逊在云方面的优势以及构建大量基础设施等非常吻合。

英文原文：An agent, in my book, is a model and a system that you can literally hook up to your wet lab, and it’s going to go and use every piece of scientific machinery you have in that lab, read all the literature, propose the right optimal next experiment, run that experiment, see the results, react to that, try again, et cetera, until it’s actually achieved the goal for you. The degree to which that gives you leverage is so, so, so much higher than what the field is currently able to do right now.
中文翻译：在我看来，一个智能体就是一个可以真正连接到你的湿实验室的模型和系统，它会使用你实验室中的每一台科学仪器，阅读所有文献，提出正确的最佳下一个实验方案，运行该实验，查看结果，做出反应，再次尝试，等等，直到它真正为你实现目标。它所能提供的杠杆作用远高于该领域目前所能做到的。

英文原文：The thing we’re doing at Amazon is, because this came from what we did at Adept and Adept has been doing agents for so long, we just care about this problem way more than everybody else, and I think we’ve made a lot of progress toward this goal.
中文翻译：我们在亚马逊所做的事情是，因为这源于我们在Adept所做的事情，并且Adept已经做了很久的智能体，所以我们比其他任何人都更关心这个问题，而且我认为我们在这个目标上取得了很大进展。

英文原文：We have this internal channel called... I won’t tell you what it’s actually called.
中文翻译：我们有一个内部频道叫做……我不会告诉你它实际上叫什么。

英文原文：Alexa Plus is just one of many customers that we have, and what’s really interesting about being within Amazon is, to go back to what we were talking about earlier, web data is effectively running out, and it’s not useful for training agents. What’s actually useful for training agents is lots and lots of environments, and lots and lots of people doing reliable multistep workflows. So, the interesting thing at Amazon is that, in addition to Alexa Plus, basically every Fortune 500 business’s operations are represented, in some way, by some internal Amazon team. There’s One Medical, there’s everything happening on supply chain and procurement on the retail side, there’s all this developer-facing stuff on AWS.
中文翻译：Alexa Plus只是我们的众多客户之一，而身处亚马逊内部最有趣的事情是，回到我们之前所说的那样，Web数据实际上已经耗尽，而且它对于训练智能体没有用。对于训练智能体真正有用的是许多环境，以及许多人在执行可靠的 multistep workflows。因此，亚马逊有趣的地方在于，除了Alexa Plus之外，基本上每个财富500强企业的运营都以某种方式由某个亚马逊内部团队代表。有One Medical，有零售方面供应链和采购方面发生的一切，还有AWS上所有面向开发人员的东西。

**深度解读：亚马逊的AI Agent战略有哪些关键点？**

1.  **重新定义AGI：** AGI不再是超越人类，而是成为每个知识工作者的“通用队友”，帮助人类完成计算机上的任何任务。
2.  **All in AI Agent：** 亚马逊认为AI Agent将成为未来计算的基石，是比LLM更重要的战略方向。
3.  **构建AI Agent训练环境：** 亚马逊正在构建大量的模拟环境（gyms），让AI Agent在这些环境中进行大规模的自我学习，从而掌握真正的因果关系。
4.  **利用亚马逊的生态优势：** 亚马逊拥有庞大的内部运营数据和客户数据，可以为AI Agent提供丰富的训练素材。

**行动指南：出海企业如何抓住AI Agent的机遇？**

1.  **关注AI Agent技术的发展：** 了解AI Agent的最新进展，看看能否应用到自己的业务中。
2.  **探索AI Agent的应用场景：** 思考AI Agent如何在你的行业中发挥作用，例如客户服务、流程自动化、数据分析等。
3.  **与亚马逊等科技巨头合作：** 借助亚马逊等科技巨头的技术和平台，加速AI Agent的应用落地。

**互动环节：**

*   你认为AI Agent会如何改变未来的工作方式？
*   你对亚马逊的AI Agent战略有什么看法？
*   你认为AI Agent有哪些潜在的应用场景？

欢迎在评论区分享你的观点和想法，雨生在这里等你！

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