亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）在知名风投a16z的播客节目中，与a16z联合创始人Ben Horowitz进行了一场深度对谈，系统阐述了亚马逊在生成式AI浪潮下的战略判断。他给出的核心数字是：AWS的AI业务年化收入运行速率已超过250亿美元，而AWS起步前三年的这一数字约为6000万美元，当前增速是当年的数百倍。

面对市场对科技巨头动辄千亿美元资本开支可能沦为沉没成本的担忧，贾西用产能数据作出回应。他表示，即便今年投入2200亿美元，仍有大量有意义的需求未被满足：公司总会为按需服务保留一定比例算力，但2026年产能显然已经售罄，2027年也基本售罄，2028年相当一部分同样已经卖出。

贾西还解释了数据中心投资的现金流节奏。数据中心建筑需提前约两年投资，但使用寿命长达30年；服务器和网络设备采购只需提前几个月，且大部分服务器协议为五年期，通常三年左右实现盈亏平衡。因此高速扩张期自由现金流会承压，但全部上线后回报可观。

在能耗与环保争议上，贾西态度强硬。他将当前基础设施建设比作上世纪50年代美国修建高速公路和桥梁，认为不建数据中心将让其他国家确立领导地位和规范。他反驳了数据中心耗水过多的说法，称高尔夫球场消耗的水量是数据中心的200倍，后者两天用水量就超过数据中心一年；备用发电机按全天候满负荷申报污染，但实际每年仅运行约0.1%的时间用于维护。

贾西用“杠铃”描述当前AI需求结构：一端是AI实验室，消耗海量算力；另一端是企业用AI降本增效，如自动化客服和业务流程；中间则是企业现有的生产工作负载，绝大多数企业尚未普及AI推理，但他预计5到7年后几乎所有现存企业应用都将深度使用推理技术。

要激活杠铃中间的市场，价格是关键障碍。贾西认为推理成本虽已下降不少，但仍贵了一个数量级，这正是亚马逊发力自研芯片的原因。他称2015年收购芯片设计公司Annapurna Labs是亚马逊历史上最成功的收购，甚至没有之一。自研的Graviton处理器性价比比其他x86方案高出40%，Trainium AI加速器性价比高出30%至40%，目标都是压低算力成本。

AI也在重构亚马逊内部。贾西透露，Bedrock团队仅用6名工程师、76天就重构了推理引擎，而过去需要40人花一整年。他直言未来完成同样工作所需的人力将少于今天，团队会更小、成员需跨职能协作，因为模型能完成约80%的工作。产品层面，他认为渐进式改良已行不通，Alexa的“大脑”必须重新接入，零售、Prime Video、音乐等核心消费者体验也需在未来几年结合AI彻底重构，否则三五年后将被淘汰。