猛裁1.6萬人后，網站再崩6小時、一周4次重大事故！官方“緊急復盤”：跟裁員無關，也不是AI寫代碼的鍋

整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

過去幾年里，科技公司幾乎都在同一件事上加速：讓 AI 參與寫代碼。

從自動補全、自動生成函數，到直接修改系統配置，生成式 AI 已經逐漸走進真實生產環境。但最近發生在亞馬遜的一連串事故，卻給整個行業潑了一盆冷水——當 AI 開始真正參與生產環境開發時，事情可能遠比想象復雜。

最近，多家媒體披露，本周二亞馬遜內部緊急召開了一場工程“深度復盤（deep dive）”會議，專門討論最近頻繁出現的系統故障——其中，一個被反復提及的關鍵詞是：AI 輔助代碼。

一周4次嚴重事故，亞馬遜內部緊急復盤

事情的起點，是最近一段時間亞馬遜系統穩定性明顯下降。

負責亞馬遜網站技術架構的高級副總裁 Dave Treadwell 在一封內部郵件中坦言：“各位，正如大家可能已經知道的，最近網站及相關基礎設施的可用性確實不太理想。”

為此，公司決定把原本每周例行舉行的技術會議 “This Week in Stores Tech”（簡稱 TWiST） 臨時改成一次“深度復盤會議”。通常來說，TWiST 會議對員工是自愿參加的，但這一次，Treadwell 要求工程師盡量全部參加。

這場會議在周二中午 12:30 召開，主要目標只有一個：弄清楚最近這一連串系統故障到底是怎么發生的——Treadwell 在內部郵件中透露，僅僅在一周時間內，公司就發生了 4 起 Sev1 級別事故。

這里解釋一下：在亞馬遜的事故分級體系中，Sev1 即最高級別事故，通常意味著核心系統宕機或關鍵功能嚴重受影響。

也就是說，這已經不是普通的小 Bug，而是直接影響業務運行的大問題。

一次6小時宕機，讓購物功能幾乎癱瘓

其中，最明顯的一次事故就發生在上周。

當天，亞馬遜網站和購物 App 突然出現大規模故障，持續時間接近 6 小時。在這段時間里，大量用戶無法完成商品結算、查看賬戶信息、查詢商品價格……簡單來說，整個電商核心流程幾乎停擺。

事后，亞馬遜對此給出的解釋是：這次事故源于一次錯誤的軟件代碼部署。不過并沒有進一步披露細節，比如是否涉及 AI 生成代碼等。

不僅如此，。

根據多家媒體報道，那次事故發生的原因是：工程師允許內部 AI 編程工具 Kiro 修改系統環境，而 AI 在執行任務時選擇了一個極端操作——刪除并重新創建了整個運行環境。

不過，亞馬遜后來回應稱，那次問題本質上是人為操作失誤，并非 AI 本身造成的。

內部文檔曾點名：GenAI代碼變更是事故因素之一

但事實上，據《金融時報》報道，在此次會議的準備材料中，亞馬遜的一份內部文檔曾提到：過去幾個季度，公司出現了一種“事故趨勢”，其中一個因素就是“GenAI 工具輔助的代碼變更”。

這份文檔還指出了一個關鍵問題：一些新的生成式 AI 使用方式，目前還沒有成熟的工程規范和安全防護機制。

不過，根據 CNBC 獲得的更新版本文件顯示，在亞馬遜內部會議開始前，涉及 GenAI 的那一條內容被刪除了——知情人士表示，該調整可能與內部信息敏感性有關。

在媒體報道發布后，亞馬遜發言人進一步回應稱：近期的事故中只有一起與 AI 相關，沒有任何事件是 AI 直接編寫代碼導致的。發言人還強調，這次會議本身只是“常規運營”的一部分：

“TWiST 是零售技術負責人每周舉行的例會，我們會在會上評估網站和應用的運行情況，并持續改進系統可用性。”

AI輔助開發被“加上剎車”

雖然亞馬遜試圖淡化 AI 的直接責任，但內部仍然決定采取新的工程措施，而最核心的一條規則就是：今后任何 AI 輔助生成的代碼修改，都需要更高級別工程師審批。

換句話說：初級工程師可以用 AI 改代碼，但不能直接上線，必須由資深工程師簽字確認——某種意義上，這相當于給 AI 生成代碼增加了一層“人工安全閥”。

但對于這項新規定，一些分析師也提出了擔憂。例如，Constellation Research 首席分析師 Chirag Mehta 就表示：“如果每次 AI 改代碼都需要高級工程師去逐行審核，那么企業很可能把 AI 帶來的效率優勢又還回去了。”

而真正的風險也并不是 AI 會犯錯，畢竟人類工程師同樣會犯錯——真正的問題在于：AI 會把錯誤放大。正如 Info-Tech Research Group 的研究總監 Manish Jain 所說，AI 最大的危險是它壓縮了人類干預和糾正問題的時間。

LexisNexis Risk Solutions 的 CISO Flavio Villanustre 給出了一個很形象的比喻：“AI 就像一個非常聰明但沒有安全意識的孩子。”在 AI Agent 技術出現之后，軟件開發速度已經大幅提升，企業的治理體系卻沒有同步升級，AI 策略還過于激進。

如果企業直接讓這樣的系統操作關鍵基礎設施，結果就是：小 Bug 可能瞬間影響大規模系統、修復時間窗口變得更短、事故影響范圍更大——因此，雖然“人類審核”會降低效率，但目前看來，這仍是必要的安全措施。

工程師猜測：故障變多可能和大裁員有關？

除了AI工具，一些亞馬遜工程師還把最近頻發的系統故障指向另一個原因——大裁員。

此前有多名員工表示，由于團隊規模大幅縮減，工程團隊每天需要處理更多“Sev2”級別事故。亞馬遜內部，“Sev2”指的是：需要快速響應，否則可能導致產品服務中斷的嚴重事件。

眾所周知，亞馬遜在過去幾年中確實進行了多輪大規模裁員。最近一次是在今年 1 月，裁掉了約 1.6 萬個崗位。不過，亞馬遜官方否認裁員與其系統故障有關，并表示系統穩定性評估只是公司的“常規運營流程”。

那么，在你看來，最近亞馬遜頻發的系統故障是什么原因導致的呢？

參考鏈接：https://arstechnica.com/ai/2026/03/after-outages-amazon-to-make-senior-engineers-sign-off-on-ai-assisted-changes/

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