在全球 AI 军备竞赛中，亚马逊 (Amazon) 凭借其云服务巨头 AWS (Amazon Web Services) 的地位，看似占据了基础设施的制高点。然而，一个深刻的危机正在浮现：这家科技巨头在 AI 收入的增长上，可能过于依赖 OpenAI 和 Anthropic 等外部模型提供商。
从商业逻辑上看，AWS 为这些 AI 独角兽提供了关键的算力支持，而这些模型则吸引用户进入 AWS 生态。但这形成了一个微妙的“依赖陷阱”。当用户通过 Anthropic 的模型来使用云服务时，亚马逊实际上是在为他人的技术竞争力买单。如果未来的 AI 竞争核心在于模型本身的性能而非单纯的算力规模，亚马逊可能会发现自己沦为了一个单纯的“房东”，而真正的权力掌握在那些掌握算法的“租客”手中。
这种局面与微软 (Microsoft) 的布局形成鲜明对比。微软通过深度绑定 OpenAI，在模型层和基础设施层实现了更紧密的协同。而亚马逊虽然也对 Anthropic 进行了巨额投资，但这种关系更像是战略结盟而非深度整合。一旦外部合作伙伴转向其他云平台，或者在定价权上占据主导，亚马逊的 AI 收入将面临剧烈波动。
对于中文投资者而言，这提醒我们重新审视 AI 产业的竞争壁垒。过去人们认为云服务的规模效应是绝对的护城河，但在大模型时代，这种壁垒正在变得脆弱。如果一家公司无法在自有模型（First-party models）上取得突破，其所谓的 AI 增长可能只是在为合作伙伴搭建梯子。
未来的关键观察点在于，亚马逊能否通过自研模型降低对外部依赖，以及其如何重新定义云服务与模型之间的利润分配机制。在 AI 的下半场，能够掌控模型定义权的公司，才拥有真正的议价能力。
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