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【猎云网（微信号：ilieyun）】4月13日报道（编译：清酒）

杰夫·贝佐斯此前发布了亚马逊年度股东信，呼吁其竞争对手将亚马逊的薪酬与福利相匹配。

贝佐斯还警告称，由于亚马逊的规模如此之大，股东们可以预期，当公司尝试新举措时，或将造成“数十亿美元的损失”。

以下是公开信的完整内容：

致股东：

在过去的20年里，亚马逊创造了一系列辉煌的数字：

这些百分比代表了独立第三方卖家（主要是中小型企业）在亚马逊上销售的实际商品销售份额，而不是亚马逊零售的第一方销售份额。第三方销售额从总销售额的3％增长到了58％。

不得不说，第三方卖家在与亚马逊的竞争中大获全胜。

这也是一个很高的标准，因为我们的第一方业务在此期间大幅增长，从1999年的16亿美元增加到去年的1170亿美元。在这期间，亚马逊第一方业务的年复合增长率为25％。

但与此同时，第三方销售额已从1亿美元增长到1600亿美元，年复合增长率为52％。提供一个外部对照标准：eBay同期的总商品销售额以20%的复合率增长，从28亿美元增长到950亿美元。

为什么独立卖家在亚马逊上卖得比在eBay上好得多？为什么独立卖家的增长速度比亚马逊自身组织严密的第一方销售组织快得多？我们也没有准确的答案，但我们知道答案中一个极其重要的部分在于：

我们通过投资并向独立卖家提供我们可以想象和构建的最佳销售工具，帮助他们与我们的第一方业务竞争。这些工具包括帮助卖家管理库存、处理付款、跟踪发货、创建报告、跨境销售等，而且，我们每年都在创造更多工具。

但最重要的是亚马逊物流（Fulfillment by Amazon）和会员计划。结合来看，这两个计划有力地改善了从独立卖家购物的客户体验。随着这两个项目的成功建立，现在大多数人很难完全理解我们在推出这两个项目时是多么激进。我们对这两个项目的投资都存在重大的财务风险，并且经过了大量的内部辩论。

随着时间的推移，我们不得不继续大量投资，因为我们尝试了不同想法和反复试验。我们无法确定这些项目最终会是什么样子，更不用说它们是否会成功，但它们的推动力来自直觉和心灵，饱含乐观精神。

直觉、好奇心和徘徊的力量

从亚马逊的早期运作开始，我们就知道我们想要创造一种建筑者文化——人们是充满好奇的探险家，他们喜欢发明创造。即使他们是专家，心态还是“新鲜”的，他们有着初学者的头脑。他们看待我们做事的方式与我们现在的做事方式如出一辙。

建设者的心态有助于我们以谦虚的新娘接近更大、更难以解决的机遇，我们相信成功可以通过迭代来实现。因为通往成功的道路从来不是笔直的。

通常在业务中，你确实知道向何处去，当你去的时候，可以很有效率。制定计划并执行。相比之下，做业务时思想开小差就会导致效率低下。但它也不是随机的。它由预感、直觉、好奇心引导，并由一种深刻的信念所推动，即客户的反馈足够积极，值得我们做一点零乱的、无关紧要的事情来找到出路。

游离是效率的基本平衡物，你需要两者兼用。“非线性的”发现，极有可能需要思维上的游离。

AWS的客户达数百万，包括初创企业、大型企业、政府实体和非营利组织，每个客户都希望为终端用户构建更好的解决方案。我们花了很多时间思考这些组织需要什么，以及他们内部的人，包括开发人员、开发经理、运营经理、首席信息官、首席数字官、首席信息安全官等，想要什么。

我们在AWS上构建的大部分内容都是基于客户意见之上建立的。询问他们想要什么，仔细倾听他们的答案，并制定计划，全面而快速地提供服务（速度在业务中至关重要！）。

如果没有这种客户至上的心态，任何生意都无法兴旺起来。但这也不够。业务的最大进展源自那些客户不知道、不要求的东西。我们必须提前为他们考虑并开展研发。我们必须利用自己内心的想象力来思考可能发生的事情。

AWS本身就是一个例子。在AWS出现之前没人呼吁它的出现，但事实上，世界已经准备好了，并且渴望得到像AWS这样的产品，只是人们并不知道。我们有一种预感，跟随我们的好奇心，承担必要的财务风险，开始建设——并在行进过程中，无数次地修改、试验和迭代。

在AWS中，相同的模式已多次重复出现。例如，我们发明了DynamoDB，这是一款高度可扩展、低延迟的密钥值数据库，现在被成千上万的AWS客户使用。

在聆听客户意见时，我们听到企业大声说，他们的商业数据库选项受到限制，几十年来，他们一直对数据库提供商不满，后者提供的产品价格昂贵、专有、具有高度锁定和惩罚性的许可条款。

我们花了几年时间构建了自己的数据库引擎Amazon Aurora，这是一个完全由企业自主管理的MySQL和PostgreSQL兼容服务，具有与商业引擎相同或更好的耐用性和可用性，但成本仅为十分之一。我们对它的成功并不感到惊讶。

我们也对适用于专门化工作负载的专门化数据库持乐观态度。在过去20-30年中，公司使用关系数据库运行其大部分工作负载。开发人员对关系数据库的广泛熟悉使得这种技术即使在不理想的情况下也能运行。虽然不是最优选择，但只要数据集大小足够小，可接受的查询延迟足够长，仍然可以使其工作。

但现如今，许多应用程序存储了大量的数据。同时，应用程序的要求已经改变。现代应用程序需要低延迟和实时处理，以及每秒处理数百万个请求的能力。这不仅要求DynamoDB之类的关键价值存储，而且需要像Amazon ElastiCache之类的内存数据库、像Amazon Timestream这样的时间序列数据库，以及像Amazon Quantum Ledger Database这样的分类账解决方案——将适当工具运用于适当业务可以节省资金，更快地将产品推向市场。

我们也正在积极帮助企业利用机器学习。我们已经在这方面工作了很长时间，并且，与其他重要的进展一样，我们最初尝试将我们早期的一些内部机器学习工具外部化是失败的。

我们花了很多年的时间在游离——尝试、迭代和改进，并听取客户的宝贵见解，最终我们找到了Sagemaker，在18个月前刚刚对外推出。Sagemaker消除了机器学习过程中每一步的沉重负担、复杂性和猜测——使人工智能民主化。

如今，成千上万的客户正在使用SageMaker在AWS上构建机器学习模型。我们继续加强服务，包括增加新的强化学习能力。强化学习有着陡峭的学习曲线和许多运动部件，直到现在，除了资金最充足的技术组织之外，它的先进性已在很大程度上超出了所有企业。

如果没有好奇心文化以及愿意代表客户尝试全新事物的热忱，这一切都不可能实现。客户对我们以客户为中心的游离和倾听做出了回应——现在AWS是一家年纯收入高达300亿美元的企业，而且发展迅速。

展望不可能

今天，亚马逊仍然是全球零售业的一个小角色。我们在零售市场中所占的比例很低，而且，我们业务所在的每个国家都有更大的零售商。这在很大程度上是因为近90%的零售仍然在线下，在实体店进行。

多年来，我们一直在考虑如何为实体店的客户提供服务，但我们认为首先需要发明一些能让客户在这种环境中感到高兴的东西。

随着亚马逊的发展，我们有了清晰的愿景。摆脱实体零售最糟糕的事情：结帐。没有人喜欢排队等候。相反，我们设想了一家商店，在那里你可以走进来，拿走你想要的，然后离开。

做到这一步很难。技术上很难，它需要世界各地数百名计算机科学家和工程师的共同努力。我们必须设计和建造自己的专用相机和货架，并发明新的计算机视觉算法，包括将数百台合作相机的图像拼接在一起。