2020年7月31日，亚马逊发布了2020年第二季度财报，其中亚马逊云的季度营收为108亿美元。这个AWS已经连续几个季度保持30%以上的高增长。要知道AWS这几年的营收已经大到可以维持这么高的增速，这是很难得的。
从“贝佐斯致股东的信”、“双披萨团队”、“飞轮效应”，...这些耳熟能详的故事，见证了一个技术奇迹从诞生到举世闻名的全过程。亚马逊和AWS的创新背后有什么秘密？它的创新故事能带来什么启示？
近日，在AWS创新日，AWS首次向中国详细介绍了AWS产品创新背后的秘密。让我们快速浏览一下。
Gartner推荐的数字模式
众所周知，亚马逊从诞生之日起，就一直向人们展示着“颠覆”的形象。因此，Gartner等咨询机构也很推崇亚马逊的创新模式。
在最新的Gartner厂商评级评估报告中，Gartner给了AWS有史以来的最高分:28分。Gartner认为，亚马逊利用科技的力量颠覆传统市场，创造独特的客户体验，而亚马逊云服务则充分展示了其颠覆性技术在市场中的强大影响力。Gartner建议，企业应充分利用亚马逊的数字化模式作为技术驱动力的杰出范例，将数字化流程融入其业务，模仿亚马逊，建立发现新市场机会和应对竞争威胁的敏捷性。
从最初的亚马逊的IT基础设施支撑系统到今天的云计算巨头。AWS的成长过程充分证明了掌握数字技术对于创新和市场的重要性。在这个过程中，我们不仅可以在自己的业务中尝试、掌握、创新和应用各种数字化技术，还可以为未来的技术服务输出打下坚实的产品基础。
就是所谓的降落伞先跳。正是因为在亚马逊各项业务上的努力，AWS的各种云服务和云产品俘获了众多用户的青睐。
真正的秘密在这里。
不同于以往传统的大型科技公司，亚马逊的技术创新有自己独特的方法论和原则。这种独特的创新方法论，恰恰是亚马逊的基因决定的。自亚马逊成立以来，坚持长效和以客户为中心是其坚定的价值观和准则，这也使得亚马逊始终专注于其创新方法论。
亚马逊的创新方法由文化、机制、结构、组织四部分组成。事实上，制定一个类似的方法论并不困难。世界上任何有一定规模的公司都可以制定类似的方法论。但是如何让这些创新方法真正有效，形成创新效果，并不是一件简单的事情。
亚马逊之所以具有创新的“飞轮效应”，在于日常商业场景中的创新和实践，鼓励商业中的不断创新和试错。例如，在亚马逊的创新预防措施中，“六页”和“双披萨”团队是人们熟悉的经典预防措施。
所谓“六页纸”，是指亚马逊在创新新产品或新业务时，不需要制作精美的PPT，只需要通过六页的Word文档，把需要做的产品或业务描述清楚，尤其是如何解决用户的痛点。往往“六页纸”就能决定一个新产品或新业务能否诞生。事实上，在AWS中，很多服务和产品都是通过“六页”方法实现的，最终被全球用户广泛使用。
此外，“双披萨”团队也是亚马逊的一大法宝。作为全球最大的互联网公司之一，亚马逊组织架构的灵活性和效率直接决定了创新速度和效率。所以亚马逊很少见到层级分明、规模庞大的创新团队。一个团队往往由六到十个人组成，通常两个披萨就能喂饱它。团队规模不大，但极其灵活高效，能为业务快速创新迭代。
更重要的是，亚马逊鼓励创新团队勇于创新，不会因为失败而受到惩罚，这让亚马逊对创新有着极高的热情。
加速中国的创新
据悉，中国云计算市场近年来已经成为亚马逊AWS最看重的市场之一。仅在近几年的上半年，亚马逊就在中国落地了超过150个AWS云服务和功能，在中国市场的增长显著。
事实上，中国正在成为云计算的一个关键市场，这不仅是因为整个市场量在迅速增加，还因为“上云”已经成为各行各业的共识。无论是政府政策，还是产业互联网的趋势，都在鼓励各行各业加快上云。根据信通院《云计算发展白皮书》数据，2017-2019年，中国公有云市场规模从264.8亿元增长689.3亿元，2018年和2019年增速分别达到65.2%和57.6%。预计到2023年，市场规模将达到2307.4亿元，市场前景极为广阔。
与欧美等成熟市场相比，我国各行各业的工业互联网步伐更快，对新技术、新产品、新模式的接受更快，使得企业在数字化转型中迫切需要大数据、数据湖、容器、人工智能等相关技术。
亚马逊云服务大中华区产品部总经理顾凡直言，AWS云服务在中国部署有两种情况:大部分服务和功能只需要简单的本地化开发就可以在中国部署，部分服务需要做更多的工作。但无论哪种方式，AWS都会根据中国客户的需求，尽快、尽早地将全球服务和功能带到中国。
比如在数据湖应用方面，AWS作为一家很早推广数据湖的公司，过去十年在亚马逊的全球数据规模、数据复杂度、数据处理难度、数据价值挖掘等方面都是一锤定音，现在正在加速将各种数据湖应用到中国市场。顾凡表示，中国企业数据的爆炸式增长，迫切需要大数据处理和分析。
比如人工智能方面，随着中国工业互联网成为大势所趋，企业正在加快数字化转型。企业在积累了云和数据之后，如何综合运用大数据、人工智能等技术实现业务场景的智能化已经成为必然趋势，希望场景的智能化能够不断推动企业的智能化升级。
为此，AWS加速了机器学习服务亚马逊SageMaker在中国的落地。SageMaker是一个非常开放的产品，可以降低机器学习模型训练过程的复杂度。SageMaker是一个完全托管的服务，可以简化复杂性，帮助开发者和数据科学家快速大规模地构建、训练和部署机器学习模型，大大降低模型构建和训练的难度。
“AWS希望为中国企事业单位的创新赋能。加快AWS云服务产品和功能在中国的落地非常重要。”顾凡最后说道。
