Amazon(AMZN)押注Anthropic與OpenAI，真正想賣的是哪種AI算力樞紐

生成式 AI 的戰場，已經從模型比拚打到算力、定價與合規

生成式 AI 早就不是實驗室裡的展示品，而是開始直接改寫美國科技與通訊產業的商業模式。現在看的不只是誰的模型比較強，而是誰的雲端算力夠穩、誰能把 AI 直接賣進企業訂閱、誰又能在監管壓力下活得比較久。這場戰局已經很像三國後期：表面上是攻城掠地，實際上拼的是糧草、後勤、人才與地盤控制。

 

Amazon：兩邊押注，做 AI 時代的中立樞紐

Amazon 這波操作很有創投式平台思維。它一方面跟 Anthropic 深度綁定，從 2023 年開始先投了 40 億美元，換來 Anthropic 以 AWS 作為主要雲端供應商，甚至採用 Amazon 自家的晶片做訓練與推論。最近雙方又傳出要把原本按「運算時數」計費的模式，改成明年開始的按 token 計價。

市場直覺會認為，這可能讓 Amazon 使用 Claude 之類模型的成本墊高。不過 Amazon 對外否認成本會因此上升，強調合作擴大不等於費用一定變貴。這種說法也不難理解，因為對雲端平台來說，最重要的不是單一模型毛利，而是把客戶黏在自己的基礎設施上。

更有意思的是，Amazon 還宣布最多可向 OpenAI 投資 500 億美元，換取對方在 AWS 上部署模型、並上架到 Bedrock。也就是說，Amazon 同時擁抱 Anthropic 與 OpenAI 兩大競爭對手，核心思路不是賭誰最後贏，而是讓自己成為所有人都得經過的算力與模型中介站。這種打法很像在守長坂坡：不是要一口氣滅敵，而是先把通道卡住。

 

Alphabet：藍籌光環還在，但算力與人才壓力更真實

Alphabet 最近被納入道瓊工業指數，股價一度漲了將近 4%，表面上看起來像是拿到一張藍籌認證書。但如果回到基本面，這個象徵意義大於實質資金流，畢竟 Alphabet 早就已經是 S&P 500 與 Nasdaq 100 的重量級成分股。

真正麻煩的是，投資人開始對它的 AI 資本支出產生懷疑：這麼大的 CAPEX，最後能不能換回穩定報酬？
市場傳出 Alphabet 在算力供應上已經有點吃緊，連包括 Meta 在內的大型客戶對 Gemini 模型的需求都未必能完全滿足，只能轉向像 SpaceX 這類基礎設施業者尋求支援。這等於直接暴露雲端資源不夠寬裕。

更糟的是，人才也在流失。Google DeepMind 的關鍵研究員陸續跳去 Anthropic 和 OpenAI，前 Gemini 共同負責人 Noam Shazeer 也被傳出對算力存取受限感到不滿。當算力不夠、人才又外流，再加上中國開源模型不斷壓低價格，Google 在 AI 競賽裡的壓力就不是「有沒有在追」，而是「能不能把陣型守住」。

財務層面也能看出這場戰爭的燒錢程度。Alphabet 為了加碼 AI 投資，現金部位明顯下降，甚至近十年來首次在單季沒有執行股票回購，累積的債務與股本融資已經超過 1,400 億美元。對投資人來說，接下來最關鍵的不是它會不會繼續做 AI，而是它能不能在技術領先與財務穩健之間找到平衡點。

 

ServiceNow：把 AI 直接塞進訂閱合約，靠提價變現

相較於雲端巨頭在算力上硬碰硬，企業軟體廠商更像是在打「應用落地」這一仗。ServiceNow 就是很典型的案例。

它最近推出新的三層產品打包策略，直接把 AI 功能綁進企業訂閱合約裡。BTIG 的通路調查顯示，雖然客戶不是被強迫升級，但很多企業在提早續約時，會接受雙位數漲價，換取新版本裡的 AI 能力。這種做法很關鍵，因為它不是單純賣功能，而是把 AI 變成升級與續約的理由。

結果就是，訂閱營收和預訂量都開始受惠，連美國聯邦政府等重要垂直市場也表現不錯。分析師甚至預期，ServiceNow 第二季有機會在保守財測下全面優於預期。這種路徑很像諸葛亮治軍：不求一次大爆發，但透過制度設計，把每一筆訂單、每一次續約都變成穩定的糧草來源。

 

RingCentral 與 Zoom：語音與視訊，還是企業最難取代的主戰場

在通訊平台這一側，Oppenheimer 看好 RingCentral 與 Zoom，理由其實很務實：語音與視訊仍然是企業最核心、也最難被完全替代的溝通方式，尤其在醫療、零售、法律與金融服務這些高度受監管的產業，通訊本身就不只是工具，而是合規的一部分。

 

RingCentral：靠語音合規築起護城河

RingCentral 的優勢在於語音領域的技術深度與合規門檻。從國際電信規範、隱私保護，到緊急服務與全球電信商互通，每一個環節都不簡單，這也讓新玩家很難輕易切進來。

公司現在一方面持續調整成本結構、壓低股票給付，目標是未來幾年把利潤率大幅拉高；另一方面也在推出整合語音、簡訊與視訊的 AI 行動應用。再加上未來衛星網路更普及，RingCentral 想搶的是那種「隨時隨地都能聯絡」的使用情境。這種生意不是靠爆紅，而是靠穩定滲透。

 

Zoom：從會議工具，往完整通訊平台升級

Zoom 的策略則是往更大的雲端通訊平台走。除了原本的視訊會議，它也在布局 UCaaS 與 CCaaS，像是 Zoom Phone、Contact Center、Virtual Agent、Revenue Accelerator 等產品，並用 AI Companion 當成橫向串接層。

這個 AI 層不只是簡單助理，而是結合自建與第三方模型，逐步往具推理與記憶能力的代理型 AI 走。每次會議、通話、客服互動都會累積上下文，形成一種越用越強的正回饋循環。對企業來說，最大的價值在於它能從銷售通話中抓出機會與風險，直接產出待辦事項、更新 CRM，減少前線人員重複輸入資料的成本。

講白一點，Zoom 想做的不是單純賣視訊，而是把自己變成企業通訊的操作系統。

 

監管也沒缺席：AI 自動化不代表風險可以被忽略

AI 滲透越深，監管自然也會跟上。美國證券交易委員會（SEC）最近就對美國銀行（Bank of America, BAC）旗下 Merrill Lynch 開出 750 萬美元罰款，理由是該券商在 2020 到 2024 年間，沒有依規定通報某些低風險分數事件群組中的可疑活動給 FinCEN。

金額對大型銀行來說不算大，但這件事很值得注意。因為它提醒市場：就算你用了 AI 或自動化系統，若風險分數門檻設定得太高，導致某些事件被忽略，監管機關還是會追究。
Bank of America 方面則表示，已持續與監管單位溝通，並強化反洗錢系統，應對風險模式的演變。

這點其實跟產業投資很像。AI 不是免死金牌，模型再強，如果制度、流程與風控沒跟上，最後還是會被現實修理。

 

結語：AI 競賽已經不是單挑模型，而是拼三件事

整體來看，現在美股科技與通訊產業的 AI 競賽，已經從「誰的模型最厲害」進化到更現實的三個問題：

第一，誰的算力供應最穩。
Amazon 靠平台與多邊布局，試圖坐穩中樞位置；Alphabet 則面臨算力緊縮與人才流失的雙重壓力。

第二，誰的應用最能落地。
ServiceNow、RingCentral、Zoom 都在把 AI 直接塞進企業工作流，靠訂閱、提價與高黏著場景找成長。

第三，誰的合規與風控最到位。
當 AI 進入金融、通訊與企業協作場景，監管只會越來越細，風險管理不再是附加題，而是必答題。

所以未來幾年真正重要的，不只是誰跑得快，而是誰能在跑得快的同時，還跑得久、跑得穩。投資人如果只看 AI 題材熱度，很容易像只看赤壁火勢的曹操一樣，忽略了背後的糧草、地形與退路。真正該看的，還是算力供應、客戶黏著度，以及企業能不能在巨額投入之下，把基本面做出來。