AI 將成為支撐亞馬遜競爭優勢的重要基礎。就拿“亞馬遜進軍醫療保健行業”這一“舊聞”來說，鮮有人意識到，AI 技術將在這一波跨界嘗試中扮演關鍵角色——因此，能否掌握這一技術武器，決定著亞馬遜未來能否在這一體量龐大的市場中獲得持續競爭優勢。根據德勤預測，到 2022 年全球醫療保健市場總值將增長至逾 10 萬億美元。
為何 AI ＝ 可持續競爭優勢？
篇幅所限，我們無法在這篇文章中具體討論 AI 的發展歷程與影響力，但值得強調的是，隨著 2010 年人工神經網絡（或者說深度學習）的革命性突破，使得算法擁有了“學習”能力，進而帶來了前所未有的機器智能新高度，比如打敗世界頂級圍棋選手的AlphaGo，比如給翻譯行業帶來的顛覆性沖擊。
不過，現代神經網絡算法屬于一種“集中化”技術。站在投資者的角度來看，其核心意義在于讓企業在優勢市場中繼續保持競爭優勢。而要想獲得這種獨樹一幟的優勢地位，企業必須滿足以下三個基本條件。
首先，由于 AI 技術專家嚴重短缺，因此只有資金充足的企業或者掌握著大量現金流的公司才能建立起世界一流的 AI 團隊。2017年，騰訊公司估算稱全球只有 30 萬 AI 研究人員，這一數字遠遠低于高達數百萬的實際市場需求。這種稀缺的人力資源現狀導致此類人才在各地都十分搶手，因此各大科技巨頭開始利用大量補貼性方案打包各大高校的 AI 相關學科畢業生。
其次，只有掌握超大規模數據資產的企業，才能讓 AI 技術發揮最大價值，且這與企業自身的業務量級密切相關。由于需要大量數據對神經網絡進行訓練，因此最頂尖的 AI 人才自然更希望在掌握豐富數據的環境中工作?？梢韵胍?，對 AI 最感興趣的企業往往也正是那些掌握著最多數據資產的企業。
第三，要將頂級人才與大量數據結合起來創造出突破性的產品，就得建立起一支具有雄厚工程與計算機科學背景的管理團隊。正因如此，我們才看到亞馬遜、谷歌、微軟以及 Facebook 等企業在這一領域成果初顯，而同樣擁有豐富數據的美國銀行以及信諾等公司卻無法在 AI 領域占據主導地位。
一旦打造出具有突破性的 AI 產品，例如谷歌的 AI 語言翻譯服務（且其服務水平明顯優于其它產品），即相當于構成了一種良性循環——這種循環將使強者恒強，甚至將競爭優勢提升至其他人根本無法企及的程度。首先，優質產品會贏得更多用戶；第二，與產品交互的用戶越多，所生成的相關數據量也就越龐大；最后，這些增量數據將可用來進一步改善產品質量。
這種良性循環，聽起來很像是貝索斯多年來一直強調的“飛輪效應”。憑借著 220 億美元與 2018 年運營帶來的 310 億美元收入，加上自身成熟的傳統業務（電商服務），以及由云業務帶來的大量數據資產與創新思維，亞馬遜快速滿足了在 AI 領域獨占鰲頭的全部三個基本條件。
AI 與醫療保健
亞馬遜進軍醫療保健行業早已不是新鮮事兒。2018年初，亞馬遜與伯克哈撒韋公司、摩根大通合作，高調宣布正式進軍醫療保健領域；2018 年中，亞馬遜以 10 億美元收購 PillPack——一家在線藥房平臺，提供私人定制式的用藥服務。各種跡象表明，亞馬遜正在嘗試建立起由 AI 驅動的醫療保健業務體系。
為了佐證筆者這一論斷，咱們先退一步，聊聊那些新聞媒體當初沒怎么報道的亞馬遜發展計劃。
2018 年 3 月，CNBC報道稱亞馬遜自 2015 年以來就始終與 AARP 保持聯系，探討潛在的合作空間并分享研究成果，且有興趣針對人口老齡化問題設計“技術方案”。亞馬遜之所以有意與 AARP 開展合作，一大重要原因在于目前世界范圍內老年人口規?？捎^且一直不斷增長。預計到 2035 年，全球 65 歲及以上人口總量將達到 7800 萬，而屆時 18 歲以下年輕人口的數量僅為 7670 萬。
亞馬遜打算為人口老齡化問題推出的服務方案很可能以 AI 技術為基礎，而其主要載體正是亞馬遜的 AI 語音助手 Alexa。我們在 2018 年末收集到的大量證據也直指這一觀點：
2018 年 5 月，CNBC報道稱亞馬遜正在 Alexa 項目內部秘密建立健康與保健團隊，為其開發醫療相關功能。
2018 年 10 月，有報道援引亞馬遜的一位發言人稱該電商巨頭收到了“高齡”用戶的積極反饋，表示他們已經開始使用 Alexa 的智能家居功能以減少在家中上下樓梯的次數。
2018 年底，AAPR 與 Cigna 雙方公布新的 Alexa skill，而亞馬遜方面則提交一項專利，內容為 Alexa 將能夠通過檢測用戶聲音的變化來發現其疾病征兆。
當然，亞馬遜將 AI 成果引入醫療保健領域的嘗試遠不限于 Alexa 平臺：
2018 年 6 月，CNBC報道稱亞馬遜公司建立一個秘密實驗室，其中配備頂級研究人員，旨在利用機器學習技術幫助用戶預防并治療癌癥。
2018 年 11 月，亞馬遜公司推出 Amazon Comprehend Medical，這是一項機器學習服務，允許開發人員處理非結構化醫療文本并從中識別患者的診斷、治療、劑量、癥狀與體征等信息。該服務能夠“讀取”文本，而后識別并返回其中包含的醫療信息，從而改善原本只能用手動方式處理的繁瑣記錄內容。
2019 年 2 月，亞馬遜公司高級醫療保健負責人 Taha Kass－Hout 在采訪中非常罕見地透露，該公司正嘗試將 AI 引入醫療保健領域。
2019 年 3 月，亞馬遜宣布向哈佛醫學院教學醫院撥款 200 萬美元，用于試驗機器學習與 AI 方案，且主要關注借此提高流程效率。當然，這已經不是亞馬遜與哈佛方面第一次合作，雙方在過去兩年當中已經共同開發并測試了新的調度系統，并成功將手術室的病患接待能力提高了30％。
總結
亞馬遜公司正在大力投資 AI 與醫療保健業務。如前文所提，AI 與醫療保健行業的天然屬性，使得這類投資在風險與回報方面都有著極強的吸引力，因此在筆者看來，投資者應該樂于支持這類支出。
醫療保健本是一個龐大的行業，但從歷史角度看效率一直較低，恰恰在這方面 AI 具有獨特的改進優勢。
另外，任何初步的成果都有望給亞馬遜帶來可持續的競爭優勢，且只要具備穩定的現金流作為支撐，這種競爭優勢很可能隨著時間的推移而不斷增長。