Amazon、AIインフラに2000億ドルを投じる一方でAGI部門の人員を削減

Amazonは、AGI（汎用人工知能）部門の一部ポジションを削減したことを明らかにした。一方で、AIインフラには約2000億ドル（約32兆8000億円）の巨額投資を計画しており、最先端モデルの研究開発よりもエンタープライズ顧客へのAI導入を優先する戦略転換が鮮明になっている。

■AI研究から導入支援への戦略転換

Amazonは水曜日（公開日の前日）、Nova基盤モデル、カスタムシリコン、量子コンピューティングプログラムを担当するAGI（汎用人工知能）組織内のポジションを非公開の数だけ削減したことを確認した。この動きは、最先端モデルの研究よりも、エンタープライズ顧客へのAI導入の方が早く利益をもたらすという同社の意図的な戦略的賭けを明確に示すものだ。

CNBCが引用したプロフェッショナル向けSNSの投稿によると、削減された役割はモデルのカスタマイズとポストトレーニングに集中していると報じられている。これはまさに、言語モデルの振る舞いを形成し、ユーザーの意図に合わせ、特定の専門領域に適応させるための作業である。これが偶然ではない理由は、人員削減の6週間前に、Amazonが「Nova Forge」をローンチしているからだ。これはエンタープライズ顧客が独自のモデルカスタマイズとポストトレーニングを実行できるように特別に設計された製品であり、削減された役割が手動で行っていた機能を事実上自動化し、外部化するものだ。

同時に、Amazonは同じAGI部門内で100以上のポジションを募集しており、戦略的に不可欠とみなす役割については採用を続ける意向を示している。つまり、削減対象となった研究分野と、採用を進めている研究分野は異なっている。

Amazonの広報担当者はCNBCへの声明で、同社は「顧客にとって最も重要な取り組みに焦点を絞っている」と述べ、これには「AGI組織の一部における役割の削減を含む、いくつかの難しい決断」が必要だったと付け加えた。

AGI部門の削減の3週間前、AWSはエージェント型AIシステムを構築するエンタープライズ顧客にエンジニアを直接派遣する10億ドル（約1640億円）のイニシアチブを発表した。これは現実世界での導入を加速させるために設計された前方展開モデルである。これら2つの動きを併せて見ると、その論理は一貫している。AmazonはAIの取り組みを研究の最前線から、買い手側へと近づけているのだ。

AWSはすでに、AIサービス単体で150億ドル（約2兆4600億円）を超える年換算収益ランレートを生み出している。この数字は、アンディ・ジャシーCEOが2026年4月の株主宛書簡で初めて開示したものだ。これはAWSの総年換算ランレート1420億ドル（約23兆2880億円）の約10%に相当し、ジャシーCEOはその軌道を「急速に上昇している」と表現した。

■削減の対象とNova Forgeによる自動化

Reutersの報道によると、プロフェッショナル向けネットワークフォーラムへの投稿に基づき、AGIデータサービス担当バイスプレジデントのAdeeb Shanaa氏と、AGI情報担当バイスプレジデントのVishal Sharma氏の部下らが削減の影響を受けたと報告している。Amazonは、どのサブチームが関与したか、あるいはいくつのポジションが削減されたかについての確認を拒否した。

影響を受けた米国の従業員には、90日間の給与と福利厚生、再就職支援サービスと移行期の医療保険へのアクセスが提供され、退職金の受給資格も維持されると伝えられた。

削減は、計算コストの高い事前学習フェーズが完了した後に発生する作業である、ポストトレーニングとモデルのカスタマイズに集中していた。ポストトレーニングは、指示への追従、安全性のガードレール、そしてモデルが実際にユーザーにどう応答するかを形成する人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）や直接選好最適化（DPO）技術など、行動の調整が行われる段階である。インフラ投資を維持しながらこれらの役割を削減したことは、Amazonが行動の微調整を社内の研究機能ではなく、Nova Forgeのようなツールを通じて顧客自身が設定する製品機能になりつつあると判断したことを示唆している。

Amazonは2025年12月にNova Forgeをローンチし、組織に「Novaモデルのトレーニングへの前例のないアクセスを提供し、コスト、計算能力、時間といった従来の障壁なしに、ドメインの専門知識を深く組み込んだカスタムの最先端モデルを構築できるようにする」と説明した。この製品により、エンタープライズ顧客は自社のデータを使用して、継続的な事前学習、教師ありファインチューニング、直接選好最適化を実行できる。これらはまさに、今回削減されたと報じられている役割の専門分野であったモデルカスタマイズの3つのコア技術である。

Nova Forgeがモデルのカスタマイズの民主化に成功すれば、その機能を手動で実行していた社内の人材は不要になる。Amazonはモデルのカスタマイズを放棄しているわけではない。それを顧客に外部化し、BedrockやTrainiumチップでの計算能力に対して課金し、社内でそれをサポートするために必要な人的資本を削減しているのだ。レイオフと製品のローンチは、同じ戦略を2つの角度から見たものにすぎない。

■2000億ドルのインフラ投資とカスタムシリコン

Amazonの2026年の設備投資（capex）ガイダンスは約2000億ドル（約32兆8000億円）に上る。この数字は、2026年2月の2025年第4四半期決算説明会でジャシーCEOが述べたもので、主にAWSのデータセンター、ネットワーキング、カスタムシリコンに向けられている。これは、2025年通期の設備投資額1318億ドル（約21兆6152億円）から約52%の増加となる。この増強の資金を調達するため、Amazonは債券市場で数百億ドルを調達している。

AWSは2026年第1四半期に過去15四半期で最も速い成長率を記録し、セグメント売上高は前年同期比28%増の376億ドル（約6兆1664億円）、営業利益率は37.7%となった。第1四半期の設備投資だけでも432億ドル（約7兆848億円）に達し、目先のフリーキャッシュフローを圧迫している。

このインフラ投資の原動力となっているのが、Amazonのカスタムシリコン事業だ。TSMCの3ナノメートルプロセスノードで構築された「Trainium3」は、チップあたり2.52ペタフロップスのFP8演算性能と144ギガバイトのHBM3eメモリを提供する。144個のチップを搭載したフル構成のUltraServerは、合計362 MXFP8ペタフロップスの演算性能を発揮し、サードパーティの分析によれば、NVIDIAのBlackwell NVL72と同等の性能を約50%低い総所有コスト（TCO）で実現するという。ジャシーCEOは2026年第1四半期の決算説明会で、Trainium3が2026年に出荷を開始し、Trainium2よりも価格性能比が30〜40%高く、すでにほぼ予約で埋まっていることを確認した。

この戦略的論理は、ピーター・デサンティス氏自身の言葉に明確に表れている。2026年6月に開催されたVivaTech Parisでの講演で、彼はチップとモデルの開発には歩調を合わせた共同設計が必要だと説明した。「もしチップがモデル設計者に対して、どのような機能が提供され、どこを最適化できるかを伝えていなければ、チップが利用可能になるまでその機能を活用するために必要な科学的アプローチをとることができず、何ヶ月も待つことになる」とデサンティス氏は述べた。つまり、インフラ担当の幹部がAI部門を率いていることはミスマッチではなく、それこそが狙いなのだ。AmazonのAI戦略はインフラ戦略であり、その枠組みに合わない人的資本が削減されているのである。

■最先端モデルにおけるギャップと経営陣の刷新

AGI部門の削減は、経営陣の大幅な入れ替わりと、競争上の地位に関する率直な認識を背景に行われた。人員削減の1ヶ月前となる2026年6月のCNBCのインタビューで、デサンティス氏は「最大かつ最も要求の厳しいワークロードにおいて、当社のモデルが最先端に達していないというのは妥当な見方だ」と率直に述べた。彼は、Amazonが「来年には主要なモデルに関する議論に加わる」ことへの期待を表明した。

経営陣の離脱も顕著だ。AmazonのAGIの取り組みを率いていたロヒト・プラサド氏は2025年末に退社した。2025年12月、AmazonはAGIの業務を、以前AWSのインフラを率いていた勤続27年のベテラン、ピーター・デサンティス氏の下に統合した。2026年2月には、2024年にAIスタートアップAdeptの買収を通じてAmazonに加わり、サンフランシスコのAGIラボを率いていたデビッド・ルアン氏も同社を去った。その後、AGIラボはデサンティス氏の直属へと移行した。

独立したベンチマーク比較では、2025年12月にローンチされ約5万人の顧客を持つAmazonの最新フラッグシップモデル「Nova 2」よりも、依然として競合他社の製品が優位に立っている。Amazon自身の技術レポートでも、Nova 2が「幅広いエンタープライズワークロードにわたって強力なパフォーマンス」を提供することを認めつつ、GPTクラスのモデルに対する純粋な能力ではなく、価格性能比に位置づけている。

Amazonはまた、同じBedrockプラットフォーム上でNovaと直接競合するAIラボであるAnthropicにも重要な戦略的投資を行っている。Amazonの2026年第1四半期の純利益には、Anthropicへの投資による168億ドル（約2兆7552億円）の税引前利益が含まれていた。この取り決めは、デサンティス氏がAnthropicに対抗するために社内のモデルチームを再建しているにもかかわらず、AmazonがAnthropicの成功から利益を得るという、特異な競争構造を生み出している。

■過去最大規模の全社的な人員削減の一環

今回のAGI部門の削減は、Amazonにおける長期的な全社的人員削減の最新の動きである。同社は2025年10月以降、コーポレート部門の役割を3万人以上削減した。これはコーポレートスタッフの約10%に相当し、2022年後半から2023年初頭にかけて行われた約2万7000人の人員削減を上回る、同社の30年の歴史の中で最大規模の労働力削減である。

Amazonのピープル・エクスペリエンス担当シニアバイスプレジデントであるベス・ガレッティ氏は、1月の削減ラウンドを発表した際、同社が管理階層を減らし、オーナーシップを高め、官僚主義を排除するために取り組んでいると述べ、「当社の将来にとって不可欠な戦略的領域と機能」と彼女が表現する分野での採用を継続すると約束した。

アンディ・ジャシーCEOは、長期的な軌道について率直に語っている。1月の人員削減の時期にダボスで開催された世界経済フォーラムで講演したジャシーCEOは、AIは時間の経過とともに雇用に影響を与えるだろうと述べ、今後数年間、同社がよりスリムなコーポレート人員で運営されることを想定できると語った。

■Amazonは勝利しているのか、それとも撤退しているのか

AI研究者を削減する一方で2000億ドルのインフラ投資記録を打ち立てるという一見矛盾した動きは、Amazonが実際に何を販売しているのかというレンズを通して見ると解決する。AWSが主に販売しているのはモデルのインテリジェンスではなく、コンピューティング能力、マネージド推論、そして顧客が独自のモデルを持ち込んだりマーケットプレイスから選択したりできるプラットフォームである。AmazonのBedrockプラットフォームは、Novaモデルとともに、AnthropicのClaude、MetaのLlama、DeepSeekなどのサードパーティの選択肢を配信している。

このアーキテクチャでは、どのモデルが勝とうとも、Amazonは推論から利益を得る。Novaモデルではなく、Trainiumチップこそがかけがえのない資産なのだ。デサンティス氏自身も、このビジネスをまさにこのような言葉で説明している。チップに先行して走るモデル研究ではなく、モデル設計に歩調を合わせた改善を強いる最先端のシリコンであると。チップエンジニアを維持しながらポストトレーニングの研究者を削減することは、このテーゼの範囲内で内部的に一貫している。

Amazonは2026年7月30日に2026年第2四半期の業績を発表する予定であり、経営陣のガイダンスでは純売上高が1940億ドルから1990億ドル（約31兆8160億円〜32兆6360億円）、営業利益が200億ドルから240億ドル（約3兆2800億円〜3兆9360億円）と見込まれている。バンク・オブ・アメリカは、同四半期のAWSの収益成長率予測を前年同期比33%増に引き上げ、Anthropic関連のワークロードだけでもAWSの連続的な収益成長に15億ドル（約2460億円）以上貢献する可能性があると推定した。これは、自社のモデルが最先端を走っているかどうかにかかわらず、AmazonのAI収益エンジンが稼働していることを強調している。

AGI部門のレイオフが提起する疑問は、AmazonがAIから撤退しているかどうかではない。2000億ドルの支出計画と公開採用が示しているように、明らかに撤退はしていない。問われているのは、自社のモデルが最先端ではないことを公に認め、さらにそれを改善する任務を負った人間の研究者を減らしている企業が、インフラと顧客への導入だけでそのギャップを埋めることができるのかどうかということだ。

■注目ポイントQ&A

●AmazonはAIに2000億ドルを費やしているのに、なぜAI研究者を削減しているのですか？

Amazonの支出は主に、言語モデルを構築・改良する人間の研究ではなく、データセンター、ネットワーキング、カスタムのTrainiumチップなどのインフラに向けられています。同社は、純粋なモデル研究よりも、Bedrockのようなツールや10億ドルの前方展開エンジニアリングプログラムを通じてエンタープライズ顧客にAIを導入する方が、短期的に早く利益を生み出すという戦略的な賭けに出ているとみられます。削減されたと報じられているポストトレーニングやモデルカスタマイズの役割は、AmazonのNova Forge製品が自動化し、顧客に外部化するように設計された機能そのものであり、レイオフと製品のローンチが同じ根底にある戦略を反映していることを示唆しています。

●AmazonのNovaは、OpenAIやAnthropicのモデルと比べてどうですか？

Amazon自身のAI責任者であるピーター・デサンティス氏は、2026年6月のCNBCのインタビューで、「最大かつ最も要求の厳しいワークロードにおいて、当社のモデルが最先端に達していないというのは妥当な見方だ」と認めています。2025年12月にローンチされたNova 2は約5万人の顧客を持ち、GPTクラスやClaudeクラスのモデルに対するトップクラスの能力ではなく、価格性能比に位置づけています。独立したベンチマークのリーダーボードでは、依然として競合他社の製品が優位に立っています。また、AmazonはAnthropicの最大の投資家であり、自社のBedrockプラットフォームでAnthropicのClaudeを配信しているため、自社のモデルを上回る競合他社から利益を得るという特異な体制となっています。

●Amazon Trainiumとは何ですか？なぜ今、Novaよりも重要なのですか？

Trainiumは、AmazonのAnnapurna Labs部門が設計・構築したカスタムAIチップです。現行世代のTrainium3はTSMCの3ナノメートルプロセスで構築され、チップあたり2.52ペタフロップスのFP8演算性能を詰め込んでいます。サードパーティの分析によると、144チップのUltraServerは、NVIDIAのBlackwell NVL72と同等の性能を約50%低い総所有コストで実現します。Amazonの2000億ドルのインフラ投資全体は、Trainiumが性能でNVIDIAに匹敵しつつコストで下回るかどうかにかかっており、モデル研究ではなくチップ事業が戦略の重心となっています。デサンティス氏は、チップとモデルの設計には歩調を合わせた共同開発が必要だと説明しており、それがインフラ担当幹部が現在両方を率いている理由です。

●AIクラウドプラットフォームを選択するエンタープライズチームにとって、これは何を意味しますか？

この戦略的転換は、Amazonがモデルの品質で競争する最先端のAIラボではなく、AIを可能にするプラットフォーム企業になりつつあることを意味します。この違いはエンタープライズのバイヤーにとって重要です。ワークロードが最も有能な推論モデルを必要とする場合、AmazonのBedrockプラットフォームはNovaだけでなく、AnthropicのClaude、MetaのLlama、その他のサードパーティモデルへのアクセスを提供します。優先事項がコストとインフラの規模である場合、AmazonのTrainiumチップとBedrockのマネージド推論はコスト面での優位性を提供する可能性があります。しかし、深いレベルでのモデルのカスタマイズが必要な場合、Amazon社内のポストトレーニングチームが縮小されたことで、Amazonのスペシャリストに頼るのではなく、Nova Forgeを使用して自社のチームでその作業を行う必要性が高まる可能性があります。

元記事: Amazon Cuts AGI Jobs While Pouring $200 Billion Into AI Infrastructure