飞轮理论是贝索斯提出的诠释亚马逊商业模式和运营理念的底层逻辑，同 样适用 AWS 发展规律 。飞轮理论的核心在于以提升用户体验为中心，推 动公司的持续增长 。其中，提升用户体验的三大关键因素是丰富的选择、 便利的服务、低价格 。以低价为例，AWS 在 2011-2020 年间累计降价达 87 次，仅 2020 年就降价 12 次，平均每月降价一次，预计未来仍会继续降 价 。通过价格下降引导更多客户使用 AWS 服务，在规模优势下实现成本 降低，从而可提供 IoT 开发者工具等更多增值服务，提升用户粘性，形成 闭环 。亚马逊飞轮和 AWS 飞轮形成协同效应，AWS 已成为亚马逊最大的 利润来源，2018-2020 最近三年亚马逊季度营业利润 AWS 业务占比均在 50%以上，最高达到 77% 。
个人性格和管理方式塑造企业文化，助力 AWS 客户拓展 。贝索斯作为一 位极致理性和冷静的企业创始人，相信数据带来效率 。在他的领导下，14 条领导力准则成为亚马逊企业文化的核心内容，从客户至上到达成业绩，助力 AWS 落地并实现大规模商业化 。云计算业务，特别是 IaaS 与 PaaS 层，由于服务链条较长，除技术因素外很大程度上依靠业务团队的服务能 力 。服务链从了解客户需求开始，服务团队整理业务需求后反馈给技术团 队，确定方案再实施，之后还要长期维护客户关系 。AWS 通过首席工程师 虚拟社区，把架构能力和决策权下放到团队中，并采用客户驱动的内部审 查流程确保小团队的决策能满足内部标准 。亚马逊的领导力准则支持这种 分布式的管理方法，能更好了解与把握客户需求与痛点，是 AWS 快速拓 展客户的前提 。
产品架构历程彰显产业链内在逻辑 。AWS 的产品架构历程沿着云计算产业 链不断向上游延伸，即从底层的 IaaS，到 PaaS、SaaS，本质上是为增强 客户黏性，通过产品差异化提升定价能力 。单纯的 IaaS 业务毛利率相对较 低，向上延伸的业务模块通用性越来越弱，同时产品差异化定价能力逐步 增强，毛利率也逐步提升 。具体经历三个阶段 。
阶段一：2006-2008 年，开辟公有云，提供基础服务
2006 年，AWS 率先开辟云计算市场，推出简单存储服务 Simple Storage Service（S3）和弹性计算云 Elastic Compute Cloud（EC2)，并陆续推出 计算、存储类产品，服务于早期的初创公司与开发者 。这一时期的云上产 品组合还比较单薄，也存在一些限制，但计算和存储分离的核心理念已经 得到初步确立，并深刻影响了基于云上应用程序的架构模式 。
阶段二：2009-2015 年，推出私有云，加强数据库建设
随着 AWS 业务发展，客户发展重心逐渐转向传统企业 。早期客户更注重 云服务速度和敏捷性，传统企业更重视 IT 安全与原有数据库迁移难题，对 云服务持怀疑态度 。同时，云计算厂商纷纷入局对 AWS 提出新的挑战 。由此，AWS 在 2009 年推出虚拟私有云产品，打消传统企业对于将大量高 负荷工作任务迁移到公有云的担心，在 IaaS 层面继续推进和增强虚拟机产 品的多样性 。存储类服务在初期得到市场欢迎和认可之后也迎来大发展，原有功能得以细化，通过引入冷、热乃至存档的各级分层，进一步凸显成 本优势 。PaaS 中的泛数据库类服务也得到快速的发展，如 Amazon Redshift、AWS Aurora、Snowball 系列等均得到广泛的支持和采用 。
阶段三：2016-2020 年，深耕人工智能，重塑混合云 这一时期 AWS 积极参与和投入当下的热点技术，从 AI 与机器学习、IoT 与边缘计算、区块链到工程实践领域的 DevOps、云原生和 Service Mesh，甚至量子计算 。AI 发展有三要素：数据、算法和算力 。其中，数据是最重 要的生产资源 。经过基础设施完善、业务数据积淀与行业技术水平 ready，2016 年开始，AWS 每年会发布大量的 AI 产品，从平台级的 SageMaker 系列服务到应用级的学习工具服务，其中仅在 2020 年就发布了 250 多项 机器学习相关的新功能 。

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