亞馬遜重整 Alexa+ 架構，逐漸用自家模型取代 Anthropic Claude 以壓低 AI 支出

亞馬遜正重新調整 Alexa+ 的 AI 架構，試圖降低營運成本。Business Insider 取得文件，顯示亞馬遜開始讓 Alexa+ 更少依賴 Anthropic Claude 模型，改以自家模型處理請求，並以快取與更「確定」的回應機制，減少不必要推理運算。

文件時間範圍為去年底到今年初，顯示亞馬遜希望提升每顆 GPU 使用效率，不大幅增加硬體同時以同樣算力處理更多客戶要求。規劃預估，以軟體調整，Alexa+ 可用運算容量提升約 50%，回應時間縮短約 40%。

成本壓力是這波調整的主因。預測顯示，Alexa+ 的 AWS 雲端成本今年可能達約 17 億美元，幾乎是前一年三倍，且比亞馬遜設定的每月活躍用戶雲端成本目標高約 60%。即使已找出約 4.5 億美元潛在節省空間，評估仍認為很難達到財務目標。

Alexa+ 與早期版本不同，許多回應仰賴 GPU 密集型雲端服務的大型語言模型，讓原本成本較低的語音查詢變成昂貴的 AI 負載。美國擴大上線後，亞馬遜面臨算力與支出壓力也同步升高，甚至考慮延後部分最昂貴 AI 計畫，包括 Alexa 進階代理核心的 Project Moonraker。

文件也顯示，亞馬遜嘗試縮小 Claude 模型於 Alexa+ 使用範圍，將部分專門 Alexa「Experts」從 Claude Sonnet 轉至自家模型，適合狀況下直接用快取回應，不再呼叫 Claude。此反映 AI 產業的競爭焦點，從「模型更聰明」轉向「模型更便宜」，亞馬遜也評估 Nvidia GPU 與自家 Trainium 晶片哪個是更低成本的運算方案。