Rohit Prasad 离职亚马逊 AI
科技界正经历一场从人事变动到结构性变革的快速转型。亚马逊近期对人工智能领导层的重组，以及 Rohit Prasad 的离职，正是其中的一个例子。这次重组旨在整合 AI 模型、芯片和量子计算，并将它们置于新的领导之下。
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亚马逊 AI 战略
亚马逊正在重组其人工智能领导层。 Rohit Prasad 将于 2025 年底离开公司. 这一决定是人工智能组织更大范围重组的一部分。 路透社于 2025 年 12 月 17 日报道了这一进展.
亚马逊首席执行官 Andy Jassy 在一份 发布的领导力更新中, 确认 Prasad 将“在今年年底”离职。这次宣布的核心是一次重组： Peter DeSantis 将负责一个新的组织, ，该组织将共同领导亚马逊的 AI 模型、定制芯片和量子计算。Jassy 强调 DeSantis 将直接向他汇报。 路透社也称这个新部门为 AI 模型、芯片和 Quantum 的组合, ，这标志着对 AI 的更侧重。
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Rohit Prasad，亚马逊人工智能部门的长期负责人和 Alexa 的架构师，将离职。
Jassy 表示 Prasad 于 2013 年加入亚马逊，这与 Alexa 的早期岁月联系在一起。 Alexa 被描述为一项服务，每天能够触达“数亿”客户. 路透社也将 Prasad 定位为 Alexa 生态系统的核心人物 ，并将他的离职置于亚马逊 AI 战略的背景下。
在过去的两年里，Prasad 负责“Amazon Nova”的构建以及亚马逊内部称为“AGI”的组织。 亚马逊声称拥有十二个“基础模型”, ，这些模型被“数万家公司”使用。
技术重点
Jassy 在备忘录中将 DeSantis 描述为一名长期的 AWS 管理者，他曾参与 EC2 等核心基础设施组件的开发。 Jassy 还提到了 2015 年对 Annapurna Labs 的收购 ，称其与亚马逊的定制芯片密切相关。 路透社将这条芯片线直接与亚马逊目前的处理器和 AI 加速器系列联系起来, ，这些系列在市场上以 Graviton 和 Trainium 等名称为人所知。
亚马逊自己将背后的逻辑描述为对“模型、芯片以及云软件和基础设施”的优化。 这会影响到开发 GenAI 产品的团队的日常工作: ：模型质量、延迟、成本和硬件可用性紧密相连。
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Rohit Prasad 在 Alexa 和亚马逊其他人工智能驱动产品的开发中发挥了关键作用。
产品与应用
亚马逊将“Amazon Nova”定位为一个可通过 Amazon Bedrock 使用的模型系列。 AWS 通过官方文档中的相关 API 和参数记录了 Nova 模型在 Bedrock 中的使用情况 。 AWS 于 2025 年 12 月 2 日宣布了 Bedrock 的“Amazon Nova 2”, ，包括“Nova 2 Lite”和“Nova 2 Pro (Preview)”。
与此同时，亚马逊也在积极推动“自主 AI”——即不仅能回应，还能在工具和界面中执行任务的系统。 在此背景下，亚马逊将“Nova Act”描述为一种方法, ，该方法可以自动化浏览器操作，从而模拟真实的 UI 工作流程。亚马逊在其 re:Invent 概述中，将 Nova、芯片和其他 AI 组件作为产品沟通中的一个相关系列进行捆绑。 AWS 博客在一篇汇总性文章中总结了 re:Invent 2025 关于 Nova 的公告.
研发
Jassy 写道， Pieter Abbeel 将领导 AGI 组织内的“前沿模型研究团队”. 。在同一备忘录中，亚马逊将 Abbeel 列为 Covariant 的联合创始人，并将他与生成式 AI 和强化学习相关的经验与自家模型的进一步发展联系起来。 路透社也关注了这一人事任命 ，并将 Abbeel 定位为前沿模型研究的负责人。
亚马逊机器人技术和基础模型工作更紧密地结合并非新鲜事： 亚马逊在 2024 年宣布聘请 Covariant 的创始人 并获得了 Covariant “机器人基础模型”的非独家许可。 TechCrunch 当时也报道了创始人被聘用以及许可协议.
展望与启示
亚马逊将 Rohit Prasad 的离职 comunicado 为一项更广泛重组的一部分，该重组将 AI 模型、定制芯片和 Quantum 整合到统一的领导之下。 决定让 Peter DeSantis 直接向 CEO 汇报, ，表明人工智能不再仅仅是 AWS 的一个组件，而是成为一个具有基础设施和产品影响的、公司层面的重点。对于客户和开发团队来说，关键在于这种整合是否能更快地带来更好、更便宜、更可靠的 AI 产品——以及亚马逊是否能够一贯地弥合从模型到 Bedrock 直至自主应用之间的桥梁。 Bedrock 中的 Nova 模型 以及 其参数的文档 以及 对自主 AI 的关注 是这里的核心要素。