В первые дни существования Amazon Джефф Безос установил правило: каждая внутренняя команда должна быть достаточно маленькой, чтобы её можно было накормить двумя пиццами. И цель заключалась не в сокращении расходов за счёт питания. Правило фокусировалось на достижении двух целей — эффективности и масштабируемости.
Первое очевидно: небольшая команда тратит меньше времени на управление расписаниями, и больше времени выполняет поставленные задачи. Но именно второе действительно имеет значение для Amazon. В крупнейшем в мире онлайн-ритейлере работает много небольших команд, и все они должны уметь работать вместе, и иметь доступ к общим ресурсам компании. Это именно то, что, по словам аналитика Бенедикта Эванса, превращает Amazon в «машину, которая создаёт машину».
«Вы можете добавить новые продуктовые цепочки без добавления новой внутренней структуры или прямых отчётов, без встреч и проектов, без [дополнительных] процессов в логистике и на платформах электронной коммерции», — отмечает Бенедикт Эванс.
Amazon — эффективная компания электронной коммерции, которая продаёт вещи, но она ещё более эффективна в создании новых компаний электронной коммерции, которые продают новые вещи. В компании этот подход называют «маховиком» — чем быстрее вращается маховик, и чем он тяжелее, тем труднее его остановить. Пожалуй, лучшим примером такого подхода является рождение и рост AWS, ранее известного как Amazon Web Services. Это подразделение Amazon, которое предоставляет услуги облачных вычислений — как внутри, так и для других компаний, включая конкурентов в других областях [к примеру, Netflix и Tesco используют эту платформу несмотря на то, что Amazon также выступает стриминговым сервисом и продаёт продовольственные товары].
Согласно указаниям Джеффа Безоса, каждая команда должна начинать работу друг с другом только структурированным, системным образом. Если рекламному отделу нужны данные о продажах обуви, чтобы решить, как наиболее эффективно использовать ресурсы, её сотрудники не могут попросить аналитиков просто отправить информацию по электронной почте; им необходимо самим отправиться к панели мониторинга и получить её. Если таковой не существует, её необходимо создать. И этот подход должен распространяться на всё.
Следующим шагом стала возможность использования внутренней технологии другими компаниями. Скромный подход привёл к появлению настоящего зверя. В настоящее время этот бизнес приносит 10 процентов от общего дохода Amazon, и теперь Amazon делит свою компанию на «США и Канаду», «Международную» и AWS.
Подразделение AWS, предоставляющее услуги аренды виртуальных серверов, вычислительных мощностей и хранения данных, достаточно велико, чтобы Netflix — стриминговый сервис, на долю которого приходится около трети всего интернет-трафика в Северной Америке — использовал инфраструктуру платформ облачных веб-сервисов как ещё один клиент Amazon.
В декабре 2016 года Amazon выпустила Snowmobile — сервис передачи данных объёмом до нескольких эксабайт, предназначенный для перемещения экстремально больших объёмов данных. Клиенты AWS передают так много информации, что иногда интернет просто не справляется. Для перемещения данных используется транспортный контейнер Snowmobile со специальной защитой, перевозимый при помощи грузового автомобиля с прицепом. В таком контейнере можно перемещать до 100 Пб данных — примерно 5 миллионов фильмов в 4K с объёмным звучанием. Как оказалось, нет более быстрого способа сделать это, чем проехать по автостраде со скоростью 100 километров в час.
Ситуация изменилась с внедрением искусственного интеллекта. Основная часть команды Alexa AI по-прежнему находится в ведении AWS, используя инфраструктуру Amazon и предлагая ещё одну услугу третьим сторонам, которые стремятся встроить управление речью в собственные устройства. Кроме того, технологии машинного обучения являются настолько фундаментальными и универсальными, что каждый шаг в развитии и расширении Amazon распространяется на весь бизнес интернет-компании, не только повышая эффективность и открывая новые области, но и предлагая дальнейшие направления исследований.