AI 将成为支撑亚马逊竞争优势的重要基础。就拿“亚马逊进军医疗保健行业”这一“旧闻”来说，鲜有人意识到，AI 技术将在这一波跨界尝试中扮演关键角色——因此，能否掌握这一技术武器，决定着亚马逊未来能否在这一体量庞大的市场中获得持续竞争优势。根据德勤预测，到 2022 年全球医疗保健市场总值将增长至逾 10 万亿美元。

为何 AI ＝ 可持续竞争优势？

篇幅所限，我们无法在这篇文章中具体讨论 AI 的发展历程与影响力，但值得强调的是，随着 2010 年人工神经网络（或者说深度学习）的革命性突破，使得算法拥有了“学习”能力，进而带来了前所未有的机器智能新高度，比如打败世界顶级围棋选手的AlphaGo，比如给翻译行业带来的颠覆性冲击。

不过，现代神经网络算法属于一种“集中化”技术。站在投资者的角度来看，其核心意义在于让企业在优势市场中继续保持竞争优势。而要想获得这种独树一帜的优势地位，企业必须满足以下三个基本条件。

首先，由于 AI 技术专家严重短缺，因此只有资金充足的企业或者掌握着大量现金流的公司才能建立起世界一流的 AI 团队。2017年，腾讯公司估算称全球只有 30 万 AI 研究人员，这一数字远远低于高达数百万的实际市场需求。这种稀缺的人力资源现状导致此类人才在各地都十分抢手，因此各大科技巨头开始利用大量补贴性方案打包各大高校的 AI 相关学科毕业生。

其次，只有掌握超大规模数据资产的企业，才能让 AI 技术发挥最大价值，且这与企业自身的业务量级密切相关。由于需要大量数据对神经网络进行训练，因此最顶尖的 AI 人才自然更希望在掌握丰富数据的环境中工作。可以想见，对 AI 最感兴趣的企业往往也正是那些掌握着最多数据资产的企业。

第三，要将顶级人才与大量数据结合起来创造出突破性的产品，就得建立起一支具有雄厚工程与计算机科学背景的管理团队。正因如此，我们才看到亚马逊、谷歌、微软以及 Facebook 等企业在这一领域成果初显，而同样拥有丰富数据的美国银行以及信诺等公司却无法在 AI 领域占据主导地位。

一旦打造出具有突破性的 AI 产品，例如谷歌的 AI 语言翻译服务（且其服务水平明显优于其它产品），即相当于构成了一种良性循环——这种循环将使强者恒强，甚至将竞争优势提升至其他人根本无法企及的程度。首先，优质产品会赢得更多用户；第二，与产品交互的用户越多，所生成的相关数据量也就越庞大；最后，这些增量数据将可用来进一步改善产品质量。

这种良性循环，听起来很像是贝索斯多年来一直强调的“飞轮效应”。凭借着 220 亿美元与 2018 年运营带来的 310 亿美元收入，加上自身成熟的传统业务（电商服务），以及由云业务带来的大量数据资产与创新思维，亚马逊快速满足了在 AI 领域独占鳌头的全部三个基本条件。

AI 与医疗保健

亚马逊进军医疗保健行业早已不是新鲜事儿。2018年初，亚马逊与伯克哈撒韦公司、摩根大通合作，高调宣布正式进军医疗保健领域；2018 年中，亚马逊以 10 亿美元收购 PillPack——一家在线药房平台，提供私人定制式的用药服务。各种迹象表明，亚马逊正在尝试建立起由 AI 驱动的医疗保健业务体系。

为了佐证笔者这一论断，咱们先退一步，聊聊那些新闻媒体当初没怎么报道的亚马逊发展计划。

2018 年 3 月，CNBC报道称亚马逊自 2015 年以来就始终与 AARP 保持联系，探讨潜在的合作空间并分享研究成果，且有兴趣针对人口老龄化问题设计“技术方案”。亚马逊之所以有意与 AARP 开展合作，一大重要原因在于目前世界范围内老年人口规模可观且一直不断增长。预计到 2035 年，全球 65 岁及以上人口总量将达到 7800 万，而届时 18 岁以下年轻人口的数量仅为 7670 万。

亚马逊打算为人口老龄化问题推出的服务方案很可能以 AI 技术为基础，而其主要载体正是亚马逊的 AI 语音助手 Alexa。我们在 2018 年末收集到的大量证据也直指这一观点：

2018 年 5 月，CNBC报道称亚马逊正在 Alexa 项目内部秘密建立健康与保健团队，为其开发医疗相关功能。

2018 年 10 月，有报道援引亚马逊的一位发言人称该电商巨头收到了“高龄”用户的积极反馈，表示他们已经开始使用 Alexa 的智能家居功能以减少在家中上下楼梯的次数。

2018 年底，AAPR 与 Cigna 双方公布新的 Alexa skill，而亚马逊方面则提交一项专利，内容为 Alexa 将能够通过检测用户声音的变化来发现其疾病征兆。

当然，亚马逊将 AI 成果引入医疗保健领域的尝试远不限于 Alexa 平台：

2018 年 6 月，CNBC报道称亚马逊公司建立一个秘密实验室，其中配备顶级研究人员，旨在利用机器学习技术帮助用户预防并治疗癌症。

2018 年 11 月，亚马逊公司推出 Amazon Comprehend Medical，这是一项机器学习服务，允许开发人员处理非结构化医疗文本并从中识别患者的诊断、治疗、剂量、症状与体征等信息。该服务能够“读取”文本，而后识别并返回其中包含的医疗信息，从而改善原本只能用手动方式处理的繁琐记录内容。

2019 年 2 月，亚马逊公司高级医疗保健负责人 Taha Kass－Hout 在采访中非常罕见地透露，该公司正尝试将 AI 引入医疗保健领域。

2019 年 3 月，亚马逊宣布向哈佛医学院教学医院拨款 200 万美元，用于试验机器学习与 AI 方案，且主要关注借此提高流程效率。当然，这已经不是亚马逊与哈佛方面第一次合作，双方在过去两年当中已经共同开发并测试了新的调度系统，并成功将手术室的病患接待能力提高了30％。

总结

亚马逊公司正在大力投资 AI 与医疗保健业务。如前文所提，AI 与医疗保健行业的天然属性，使得这类投资在风险与回报方面都有着极强的吸引力，因此在笔者看来，投资者应该乐于支持这类支出。

医疗保健本是一个庞大的行业，但从历史角度看效率一直较低，恰恰在这方面 AI 具有独特的改进优势。

另外，任何初步的成果都有望给亚马逊带来可持续的竞争优势，且只要具备稳定的现金流作为支撑，这种竞争优势很可能随着时间的推移而不断增长。

来源：EEWORLD