你要是告诉我，亚马逊云科技上海 AI 研究院说没就没了，我肯定得揉揉眼睛再看两遍。毕竟这个研究院自从 2018 年挂出牌子后，就成了国内外 AI 大牛扎堆的地方，还造出了 Deep Graph Library（DGL）这套框架，图神经网络圈里那可是重量级的“身份证”。
但传闻亚马逊AWS上海AI研究院的首席应用科学家王敏捷朋友圈发布内容称：“刚收到通知，AWS亚马逊云科技上海AI研究院因中美战略调整解散。”所以从AWS海外唯一的研究院到如今说散就散，确实让不少人有点懵。毕竟它不是普通的技术团队，而是讲究牌面的研究院级别阵地。
咱们先从亚马逊这边说起。AWS 过去几年那是赚钱机器，利润流得跟自来水似的。可是这两年，日子开始没那么滋润了。2025 年第一季度，营收 293 亿美元，营业利润 115 亿美元，数字虽大，但增速却连续三个季度往下掉。股东们的眼睛亮着呢，一有风吹草动就催着“别浪费，快省钱，利润再挤出来”。这时候，任何短期看不见收益的地方，都得当头一棒。上海 AI 研究院正是这类地方，做的图神经网络这门学问，虽说高大上，可没啥速成的“卖钱”效果，结果自然成了“被优先优化”的对象。
你得明白，五年前搞图神经网络算是顶尖活，AWS 把 DGL 搞出来的时候，大家都竖大拇指。可从 2022 年开始，大模型一出场，整个风向就变了。现在的 AI 热点，不是啥算法框架，而是模型参数堆得跟山似的，GPU 集群烧得通红。OpenAI、Anthropic 这些抢头条，AWS 总部想的也很清楚，要的是能跟微软 Azure OpenAI 直接打擂台的玩意儿，能马上上线卖钱的产品，能让客户眼前一亮的那种。上海研究院那边，虽说深耕底层技术，但跟总部现在的重点没那么合拍，难免被“搁置”。
说完方向，再说说人。上海这边招的可都是博士起步，基本上是国际名校毕业，堪称科研界的“生力军”。但你知道，这种顶尖人才的薪酬可不是一般工程师能比的，年薪八十万起步，甚至上百万跑不掉。再加上国内大厂和创业公司拼命抢人，AWS 不得不给出更高待遇才留得住。用钱砸人才没错，但这钱烧得效果不明显，在营收增速放缓的大背景下，肯定会被总部视为“烧钱无底洞”。要说取舍，谁都知道怎么选。
环境上也不容乐观。中美科技关系这两年紧张得很，AI 算法、芯片、算力啥的，政策风险像一把无形刀，随时可能落下。AWS 在中国本来运营就靠合作伙伴，算不上完全自主，AI 研究又牵扯敏感技术，稍不留神就踩线。反正大佬们都选择了稳妥，主动收缩在华敏感研发。看看 IBM 今年三月直接关门中国研发，裁了 1800 人；微软也把上海 AI 实验室拆得七零八落，把一堆人转调到美国和澳大利亚。这风向标摆得明明白白，AWS 跟着节奏走也就不稀奇了。
还有就是市场竞争。AWS 在全球是云市场老大，但在中国混得并不风光。阿里云、华为云、腾讯云这三大巨头在国内市场吃得肥肥的，AWS 的生意主要靠跨国企业撑场面。研究院产出的东西，想迅速变成 AWS 在中国的杀手锏，难度可不小。而且本地人才流动快，留人代价高，长期运营成本蹭蹭往上走。总部看得清，跟欧美市场相比，中国市场的投入产出比明显不划算。
所以说，这事儿没那么简单，是多重因素叠加的必然结果。财报压力，技术方向转移，政策风险攀升，还有市场竞争和人才成本，哪个都不是小事。几条铁链一拧，上海 AI 研究院自然被拧断。
但这件事给咱们一个信号，得认真对待。十几年过去，美国科技巨头在中国建研发中心，抢人搞合作，那是风风火火。现在国际局势变了，科技竞争重新洗牌，它们的撤退只是开始。对国内企业来说，这既是挑战，更是机遇。挑战在于要适应一个不那么友好的国际环境，机遇是高端人才和研发资源正逐步向本土聚集，这对推动中国 AI 的进步大有好处。
浪潮是停不下来的。AWS 上海研究院走了，但大模型的赛道还在，国内厂商跑得比谁都快。未来谁能把握技术脉搏，把创新变成真正的产业优势，谁就能在下一轮全球竞争里坐上牌桌的主位。
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