Amazon сокращает команду, которая внутри компании занимается AGI — то есть сильным искусственным интеллектом. При этом в компании говорят, что от больших ИИ-моделей не отказываются: просто переносят ресурсы туда, где быстрее видят пользу для клиентов.
Сколько человек попало под сокращение, Amazon не говорит. И всё же сам факт урезания AGI-подразделения многое показывает: компания оставляет дорогостоящую гонку за генеративным ИИ, но при этом заметно сжимает отдельную исследовательскую ветку, которая отвечала за самые амбициозные задачи внутри корпорации.
Поворот не выглядит резким. За последний год Amazon уже несколько раз меняла конфигурацию ИИ-блока: в январе 2026 года компания объявила об увольнении около 16 000 человек по всему миру, а теперь затронула и направление AGI, которое раньше считалось одной из самых престижных ставок. Для рынка это ещё и хороший пример того, как крупные игроки делят ИИ на две части: долгие исследования и сервисы, которые можно быстрее продать бизнесу.
Перестройка в Amazon идёт уже несколько месяцев. Осенью прошлого года из AGI-направления ушёл Рохит Прасад, в феврале компанию покинул глава AGI Lab Дэвид Луан, а в декабре подразделение передали под управление старшего вице-президента Питера ДеСантиса. Он уже курирует собственные процессоры и квантовые технологии — то есть как раз те направления, где Amazon рассчитывает на долгий технологический и коммерческий эффект.
По данным сотрудников, нынешние сокращения затронули команды, которые подчинялись вице-президентам Адибу Шанаа и Вишалу Шарме. Официальная формулировка у Amazon осторожная: разработку крупных ИИ-моделей там по-прежнему считают важным направлением, но теперь делают ставку на проекты, которые дают максимальную пользу клиентам. Если перевести это с корпоративного языка на обычный, исследовательский азарт уступает место продуктовой экономике.
Логика у этого шага вполне понятная. Amazon нужно одновременно развивать AWS, собственные ИИ-сервисы, инфраструктуру для корпоративных клиентов и железо для обучения моделей. Всё это дорого. А рынок генеративного ИИ уже давно смотрит не только на обещания, но и на маржу, скорость внедрения и на то, кто первым превращает модель в платный сервис.
Amazon тут не одна. Microsoft проталкивает Copilot глубже в офисные продукты и Azure, Google встраивает Gemini в поиск и Workspace, а Meta* держит темп на Llama и собственных чипах. Картина у всех похожая: чистую исследовательскую романтику оставляют только там, где она помогает продукту и не превращается в дорогой эксперимент без понятной выручки.
Есть и ещё одна деталь. В этом году Amazon уже показала, что готова перестраивать корпоративные команды под ИИ-задачи, которые ближе к внедрению у клиентов. В прошлом месяце компания объявила о крупных инвестициях в новое подразделение Forward Deployed Engineering, которое помогает большим клиентам встраивать ИИ-сервисы в свои процессы. На этом фоне урезание AGI-блока выглядит не отказом от ИИ, а перераспределением ставок внутри одной и той же гонки.
Для отрасли важна не только сама Amazon. На фоне дорогих дата-центров, дефицита вычислительных мощностей и борьбы за сильных инженеров крупные компании всё чаще режут проекты, которые пока не дают прямой коммерческой отдачи. У Amazon на столе сразу несколько таких затратных направлений, и дальше всё будет зависеть от того, какие продукты быстрее начнут приносить выручку через AWS и корпоративные внедрения.
Если компания и дальше будет смещать фокус в сторону прикладных сервисов, давление на исследовательские подразделения в Big Tech сохранится и в 2026 году. Для Amazon это особенно заметно: после январских сокращений и новой ставки на клиентские ИИ-проекты любой неочевидный внутренний R&D-блок теперь должен доказывать свою полезность намного быстрее, чем раньше.
* Принадлежит компании Meta, она признана экстремистской организацией в РФ и её деятельность запрещена.