，正在借这一波Gen AI浪潮，续写新的故事——过去，它的AI战略定位是做基础平台，用户可以通过Amazon Bedrock获得全栈式服务。但大家可能不知道，去年9月，它在旧金山成立了自己的AI实验室，
大佬叫David Luan，已有15年的AI相关工作经验。他是OpenAI的早期员工，曾做到工程副总裁，参与过GPT-2、GPT-3、CLIP和DALLE等多个重要项目的研发。
亚马逊之所以决定成立一家AGI实验室，主要是受AGI时代这柄双刃剑影响。
一方面，如果Agent成了新的交互形态，人们不再亲自上网购物，那亚马逊依托于电商生态的广告和佣金业务，显然岌岌可危。
作为数字化的鼻祖，亚马逊掌握着海量且极具价值的用户行为数据：用户的浏览路径、他们对促销、评论和页面布局的敏感度，以及不同群体之间的相似性。
如果能把这座数据金矿挖掘到位，亚马逊完全有能力打造一个真正实用的模型，摘下那颗低垂的Agent果实。
正是在这样的背景下，2024年6月，亚马逊反向收购雇佣了Adept AI。
“反向收购雇佣”指大科技公司不实际收购热门AI初创公司，而是争取初创公司的技术授权，吸纳其核心团队加入，但初创公司本身仍作为独立个体存在。
收购完成后，亚马逊当即将重任交到时任Adept AI CEO的David Luan手中，并以他为首成立了亚马逊AGI实验室。
首先，实验室的一号位，华人David Luan，毕业于耶鲁大学应用数学与政治科学专业。
8岁起，Luan就开始在伍斯特州立大学修读夜校项目，5年苦读后，终于拿到了学校颁发的计算机科学证书。
而且Luan的AI职业起点相当早：2011年，Luan就创办了一家深度学习公司，专注于视频分类技术。
当时，OpenAI团队规模还不到四十人。不久，他升任工程副总裁，他的任务不是写论文，而是将GPT-2、GPT-3等研究成果变成工程产品。
2020年，Luan转至Google Brain，担任大语言模型项目的总技术负责人，聚焦于融合研究与工程的大型项目。
原因是他认为GoogleYY易游体育平台很多精力都分配在了广告和搜索相关的业务上，很难从零开始开展新的研究路线。
当时在Google，每个人有限定的资源credit，要跑一个庞大训练任务，你得说服19、20个同事把这些资源让给你。
亚马逊AGI实验室的二把手是加州大学伯克利分校教授Pieter Abbeel。
Abbeel是强化学习和机器人学领域的专家，带领团队在Deep Q-Learning、模仿学习、自我博弈等方向上都做出过奠基性贡献。
加入亚马逊之前，他是一家专注于仓储和物流场景下的机器人拣货初创公司（Covariant.ai）的联合创始人。
2024年8月，也就是Adept被收购不久后，亚马逊同样通过“反向收购雇佣”的方式，将Covariant纳入麾下，Abbeel随之以研究员身份正式加入亚马逊AGI实验室。
此外，当时跟着Luan一起搬家到亚马逊的，还有四名Adept AI的联合创始人。
他曾在DeepMind担任资深研究员，参与撰写了包括多篇高被引论文，代表作包括Chinchilla定律、稀疏矩阵GPU内核。
她拥有斯坦福数理与管科双学位背景，曾在麦肯锡做咨询顾问、在Google负责大型模型生产基础设施。
最后还有Maxwell Nye和Augustus Odena这对好哥们（他俩就连在简历里也不忘提对方的名字）。
这对黄金搭档曾在Google共事，参与提出了Scratchpad，这一方法如今被视为现代AI推理系统的基石。
两次反向收购雇佣、大量招揽顶尖人才……可以说，为了组建这个AGI实验室，亚马逊下了不少力气。
亚马逊AGI实验室人才济济，David Luan到底有怎样的过人之处，才成为了亚马逊这支秘密队伍的领头羊？
之前我们已经提到，Luan自2011年便开始创业，除了先后加入微软、OpenAI、Google外，他还是一位连续创业者。
早在2022年——ChatGPT问世之前，入局AI创业的Luan就有一套自己的想法：想办法让AI干活。
我们创办Adept AI时，就发现大模型真挺擅长说话的，但没什么行动力。
因此，他将目光投向了Agentic AI，并成立了当时的第一家Agent公司——Adept AI。
这个模型能够通过自然语言指令执行屏幕任务，如在浏览器中导航、填写表格和操作软件。
但朋友们啊，ACT-1是三年前的产物！别说如今爆火的Agent了，就连ChatGPT都还没影子呢。
成立不到一年，Adept AI便完成了超4亿美元的融资，一举成为当年融资最成功的AI初创公司之一。
首先，亚马逊坐拥全球最顶尖的算力基础设施之一，这是小公司无论如何都难以企及的。而对于AI行业来说，算力正是决定模型进步快慢的发动机。
经过这么多年的挖掘，互联网上的高质量数据已经快要枯竭了，大模YY易游体育平台型发展因此开始减速。
想象你要训练一个打网球的智能体，你肯定不能让它99%的时间都在看YouTube网球视频，只用1%的时间真正上场打球。
在Luan看来，亚马逊业务范围极广，“几乎每个500强企业在现实里开展的核心业务，都能在亚马逊内部找到类似的事情”。
还有一个最关键的原因，那就是Luan不甘心只是做一个提供AI销售服务的小公司。
因此，2024年，Adept AI与亚马逊达成反向收购雇佣，Luan带着团队里最核心的技术人员一起加入了亚马逊AGI实验室。
今年年初，亚马逊AGI实验室发布首个产品——Amazon Nova Act，一个基于亚马逊内部最强自研AI Amazon Nova延伸出来的Agent模型。
它继承了Adept AI的技术遗产（ACT-1、Fuyu模型等），又结合亚马逊的AWS基础设施，在多步骤复杂任务上表现出色。
我们在亚马逊AGI实验室做的是大规模自我博弈。十几年前，DeepMind靠这种方式击败了人类。
亚马逊AGI实验室没有靠人力去给每一个操作编码，据Luan所说，他们为AI搭建了一间“健身房”。
在这间健身房里，随处可见各种常用的“健身器材”，比如ERP、CAD、电子病历系统、会计软件等。AI可以利用这些工具，通过强化学习自己摸索出正确的使用方式。
看来，加入亚马逊AGI实验室后的Luan仍然谨记实用主义的信仰，一心只为打造最有用的AGI。
据彭博社爆料，Vaswani离开的原因是与Adept AI的某位联合创始人意见不合。
