亚马逊日前正式对内部工程团队下达限制令：禁止员工使用 Anthropic 旗下编程助手 Claude Code，要求全面转向亚马逊自研 AI 体系。这一动作，在其身为 Anthropic 最大投资方之一的背景下，显得格外刺眼，也揭开了云巨头在 AI 时代 " 投资 + 自研 + 闭环 " 的深层博弈。

亚马逊给出的官方理由是数据安全与知识产权保护，要求核心代码与工程流程不流出外部模型服务器。但内部反馈已出现明显摩擦：工程师普遍认为，Claude Code 在复杂调试、架构设计上的成熟度显著高于当前自研替代方案，强制切换将直接拉低开发效率、延长交付周期。

更具讽刺的是，Claude 至今仍是 AWS 向全球客户公开售卖的标准服务之一，对内禁用、对外售卖的双重标准，已在内部被直指 "自相矛盾"。

这场内部禁令，本质是亚马逊 AI 主权战略的核心落地，其背后是一套 " 全栈自研 + 生态闭环 " 的长期布局。

亚马逊 AI 战略的核心逻辑，是依托自身电商、云服务、物流的场景优势，构建 " 芯片 - 算力 - 模型 - 应用 - 数据 " 的垂直整合体系，不追求通用模型的绝对领先，而是聚焦企业级场景的稳定与可控，用资本换时间、用封闭换主权。

2026 年以来，亚马逊已投入千亿级资本用于自研芯片（Trainium/Inferentia）、超算基建和模型迭代，强制内部使用 Titan 等自研模型，核心就是通过数十万工程师的真实代码构建高质量反馈回路，快速缩小与头部模型的差距，同时将核心数据牢牢锁在自有生态内，避免核心能力被外部厂商绑架。

这一战略也暴露了亚马逊 AI 布局的核心矛盾：投资与自研、开放与封闭的双重博弈。

亚马逊一边向 Anthropic、OpenAI 等头部模型厂商投下数百亿重金，卡位技术风口、获取生态协同；一边全力推进自研体系，封锁外部模型的内部使用、禁止竞争对手抓取自身电商数据，构建 " 封闭花园 " 式生态。

这种 " 既合作又对抗 " 的姿态，是科技巨头在 AI 时代的生存共识——对外开放是为了赚取基础设施租金、巩固行业地位，对内封闭则是为了保护核心数据与技术壁垒，守住长期竞争优势。

更深层的行业命题是效率与安全的权衡。亚马逊以安全为由封闭开发环境，但工程师用脚投票指出：若自研工具长期性能不足，由此带来的延期、人才流失、竞争力下滑，代价可能远超数据隔离的收益。

这不是亚马逊一家的难题，而是微软、谷歌、Meta 共同面对的悖论：既要开放合作补短板，又要封闭自研筑壁垒。

AI 竞赛走到 2026 年，内部工具不再是工具，而是战略资产。

封闭生态正在成为主流选择，但代价同样清晰：短期牺牲效率、长期考验迭代速度。对亚马逊来说，这场禁令的成败，最终只取决于一个指标——自研模型能否快速追上工程师的真实需求。

如果差距持续存在，亚马逊追求 AI 主权的代价，可能是它最不愿失去的东西：技术人才与创新速度。（本文首发钛媒体 App , 作者｜硅谷 Tech news，编辑｜秦聪慧）