纯算法派AGI梦碎？亚马逊重组芯片、模型与机器人，构建实体AGI闭环
【导读】告别单一对话框的局限，亚马逊正打破AI的虚拟边界！“工程领军者”DeSantis携手“机器人权威”Abbeel，将芯片、算法与硬件实体深度融合。这并非简单的软件升级，而是在塑造AGI的物理实体！巨头布局完成，闭环形成，实体AI时代已然开启！
长期以来，大众对AGI的认知，局限于一个对话界面。
近日，亚马逊CEO Andy Jassy宣布了一项重要的组织调整：将Nova大模型团队、自研芯片部门与量子计算研究整合至同一体系。
几乎同时，机器人与强化学习领域的知名专家Pieter Abbeel正式加入亚马逊AGI体系。
亚马逊不再仅聚焦云端参数的堆砌，而是将算力、模型与物理世界纳入统一的规划蓝图。
在亚马逊的构想中，AGI不应只是擅长对话的“智能助手”，而应是拥有芯片为硬件基础、算法为核心驱动的“物理实体”。
算力不仅是资源，更是战略权力
亚马逊此次整合由资深高管Peter DeSantis主导。
DeSantis在公司内部以出色的工程执行能力闻名，他不仅负责云基础设施，还是亚马逊自研芯片计划的核心推动者。
这一任命表明，AGI已不再是模型团队的单一研究项目，而是需要长期工程投入的系统工程。
外界可能认为将AGI团队、芯片部门与量子计算整合显得庞大，但对亚马逊而言，这是关乎算力自主权的关键决策。
在AGI竞争的下半场，算法的领先优势往往只有数月的窗口期，而成本优势才是持久的竞争壁垒。
长期以来，硅谷巨头们都面临着Nvidia芯片产能不足的困扰，亚马逊试图通过垂直整合打破这种被动局面。
其自研的Trainium 2系列芯片已展现出在训练性能和能效比上的优势。
AGI团队与芯片团队的结合，能让Nova模型的底层代码在自研芯片上实现深度优化。
这种深度适配类似苹果的M系列芯片，使亚马逊能以远低于竞争对手的成本运行复杂的Amazon Nova模型。
对亚马逊来说，算力不仅是资源问题，更是战略边界的体现。
Pieter Abbeel与AGI的未来形态
如果说架构重组是AGI的“骨架”，那么Pieter Abbeel的加入则为其注入了“灵魂”。
过去两年，大模型能力的提升更多依赖规模扩张，而非技术范式的突破。
亚马逊重金邀请Abbeel，是因为AGI竞争正面临一个隐性瓶颈：互联网上的高质量文本数据即将耗尽。
Pieter Abbeel是机器人学习与强化学习领域的重要人物。
作为UC Berkeley教授，他在该领域有深厚的学术积累，并培养出多位影响当代大模型研究的核心人才。
当多数模型仍局限于虚拟的文本世界时，Abbeel带来了连接“真实世界”的关键技术。
Abbeel认为，AI的最终进化必须通过与物理世界的实时互动实现，即“具身智能”。
而亚马逊恰好拥有全球最大的物流仓储网络和大量Proteus自主移动机器人。
这些机器人不同于实验室的研究型设备，它们运行在高度标准化且规模庞大的真实环境中。
对Abbeel而言，这些正是收集物理规律数据的理想场景。
在他的研究框架中，AGI的终极形态不应局限于屏幕。
亚马逊规划的AGI，不应只是润色邮件的工具，而应是能理解模糊指令、感知物理力、在复杂环境中精准操作的“超级劳动力”。
当Nova模型的逻辑推理与Abbeel的物理操控技术结合，AGI将进化为“全能执行者”。
这种从云端到实体的闭环，让亚马逊定义的AGI展现出前所未有的实用性。
它不再局限于虚拟世界，而是扎根于硬件与算法的结合之中。
亚马逊开辟AGI新赛道
从行业格局来看，亚马逊的选择尤为独特。
目前行业主要有两类玩家：一是以微软和OpenAI为代表的“云端智能”派，拥有强大的逻辑推理能力，但缺乏与物理世界交互的能力；二是以谷歌为代表的“全能型”选手，虽有DeepMind的技术积累，但受内部组织割裂影响，难以实现算法与硬件的闭环。
而亚马逊正走第三条路：以实际场景驱动模型发展，以闭环模式重塑生态。
这条路径的核心是拥有足够多、足够真实且长期运行的物理场景。
与OpenAI等纯软件公司相比，亚马逊的优势在于其全球超过75万台的工业机器人。
在硅谷，训练数据通常需要购买和清洗；而在亚马逊，物理世界本身就是持续产生数据的来源。
当竞争对手还在通过网络帖子训练AI理解世界时，亚马逊已能利用全球自动化中心的物理数据（如重力、阻力等）训练真正理解物理法则的AGI。
这一路径体现了亚马逊的商业自信，也是其核心竞争力。
如果AGI最终要服务于实体经济，那么掌握物理场景的企业将拥有规则制定权。
仅“重资产”这一竞争门槛，就使依赖第三方算力、缺乏物理落地场景的初创公司在这场长期竞争中处于被动。
AGI进入大工业时代
Pieter Abbeel与Peter DeSantis的加入不仅是人事变动，更预示着AI行业的权力转移。
长期以来，AI进步依赖实验室的个人创新和算法突破。
但随着Amazon Nova等工业级模型的应用，以及对Trainium 2等大规模算力基础的需求，AI竞争的门槛已发生质变。
我们正见证“实验室时代”的结束和“大工业时代”的开启。
未来的AGI将仅属于少数能实现“全栈闭环”的巨头，这种闭环不仅是代码的闭环，更是“算力-智能-实体”的物理闭环。
亚马逊的布局定义了一个新现实：如果AGI的下半场是具身智能，那么拥有廉价算力自主权和真实物理交互数据的企业，将掌握未来的入场券。
从这一刻起，AGI竞争已不再是所有公司都能参与的游戏。
与其讨论AI是否会替代特定工作，不如关注：
当AGI走出实验室、拥有实体形态时，将彻底重构人类与物理世界的关系。
而这一天，正随着亚马逊的这次组织重组加速到来。
参考资料：
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-17/amazon-names-new-ai-chief-amid-battle-to-take-on-tech-rivals?srnd=phx-technology
https://x.com/bookwormengr/status/2001353147055509881https://www.cnbc.com/2025/12/17/amazon-ai-chief-prasad-leaving-peter-desantis-agi-group.htmlhttps://www.reuters.com/technology/amazon-taps-veteran-peter-desantis-lead-ai-chip-quantum-push-2025-12-17/https://www.businessinsider.com/amazon-agi-executive-leaving-ai-models-rohit-prasad-2025-12
本文来自微信公众号“新智元”，编辑：倾倾，36氪经授权发布。
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