--- title: "亚马逊 AI 翻身战：靠卖 Claude Tokens，AWS 利润率碾压微软和谷歌" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/287883051.md" description: "SemiAnalysis 认为，AWS 正在用一套独特的结构性逻辑，在云计算利润战中悄然拉开差距。Bedrock 平台仅占 AWS 总收入 4%，却贡献同比新增毛利额的 30%，EBIT 利润率高达 55%。背后的核心逻辑是：从卖算力的 IaaS 模式，跃迁为拿模型分销权益的 TaaS 模式。Anthropic 季度净新增 ARR 达 210 亿美元、API 收入同比暴增 13 倍，成为这套杠杆结构的核心燃料。" datetime: "2026-05-28T08:31:17.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/287883051.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/287883051.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/287883051.md) --- # 亚马逊 AI 翻身战：靠卖 Claude Tokens，AWS 利润率碾压微软和谷歌 AI 云业务普涨的时代，利润率成了真正的分水岭。AWS 凭借一套将 Claude token 需求转化为经营杠杆的独特结构，正在与 Azure、Google Cloud 拉开差距。 最新数据显示，AWS 在 2026 年一季度 EBIT 利润率环比提升 213 个基点，而同期 Azure 利润率走弱，Google Cloud 利润率改善有限且存在会计口径差异。**亚马逊是唯一一家将代币即服务 (TokenaaS) 作为其人工智能业务主要组成部分的云服务提供商 (CSP)。** 研究机构 SemiAnalysis 分析师 Jeremie Eliahou Ontiveros 将这一分化归因于三点："**AWS 在第三方模型 API 支出中的更高份额、Anthropic/Bedrock 交易结构，以及 Anthropic 在 2026 年一季度 ARR 超预期。**"这不是"AI 需求强，所以利润好"的简单逻辑，而是一套从算力出租商向模型分销平台跃迁的结构性转变。 关键信号在于：Bedrock 目前约为 55 亿美元 run-rate 规模，仅占 AWS 总收入约 4%，却贡献了 AWS 同比新增毛利额的 30%。只要 Anthropic 需求持续爆发，这一杠杆效应将继续放大。 ## 结构差异：AI 占比低，利润率反而更高 云厂商都在吃 AI 需求，但分化发生在利润率，而非收入增速。 从 AI 收入占总收入比例来看，AWS 并不领先。测算显示，AWS 的 AI 收入占比从 2024 年一季度的 2% 升至 2026 年一季度的 10%，而同期 GCP 和 Azure 分别达到 36% 和 27%。 但高 AI 占比没有自动带来高利润率。Azure 和 GCP 的 AI 业务仍以 AI IaaS 为主，占各自 AI 业务组合超过 80%**。AWS 的结构则在发生变化：Bedrock 占 AWS AI 收入的比例从 2025 年一季度的 9%，升至 2026 年一季度的 37%。** 这解释了一个表面矛盾——AWS 的 AI 收入占比远低于竞争对手，利润率却跑出来了。问题不在"AI 多不多"，而在"AI 收入是哪一种"。 ## Bedrock 模式：从卖算力到拿分销权益 **Bedrock 是 AWS 的模型调用平台，客户可通过统一账单、安全合规框架接入 Claude 等前沿大模型。**它的竞争对手包括 Microsoft Foundry、Google Gemini Enterprise Agent Platform，以及 TogetherAI、Fireworks 等偏开源模型的平台。 这类平台的核心差异不在模型数量或延迟指标，而在能否接入前沿模型。前沿大模型贡献了 AI API 行业的大部分收入，AWS、微软、谷歌相较其他 endpoint 平台的优势，正在于此。 但接入模型只是第一步。Bedrock 对 AWS 利润率的真正意义，在于其交易结构。在 AWS 通过 Bedrock 分销 Claude token 的安排下，Anthropic 作为 seller of record 确认完整的 token 销售收入；客户由 AWS 开票，模型部署在 AWS 基础设施上；AWS 则获得两部分收益：类似 EC2/IaaS 的基础设施费用，以及分销或收入分成。 **相比五年期 take-or-pay 式的 IaaS 合同，这类 Token-as-a-Service（TaaS）业务收入锁定性更低，但利润率更厚。**对 Anthropic/Bedrock 安排的测算显示，固定 IaaS 费用、收入分成与超量绩效门槛叠加，使 Bedrock 在 2026 年一季度实现了约 55% 的 EBIT 利润率。代价也很明确：若 Claude token 消费下滑，AWS 承担的需求风险高于传统 IaaS。 目前，亚马逊、微软、谷歌的 TaaS 业务 ARR 均已达到百亿美元以上量级，Oracle 和 neocloud 在这一层几乎没有规模——这是超大云厂商与其他 AI 算力提供商差距被拉大的关键所在。 ## Anthropic 爆发：AWS 利润杠杆的核心燃料 Bedrock 高度绑定 Anthropic 需求。**测算显示，Bedrock 80% 至 90% 以上的客户使用 Anthropic 模型，Bedrock 实质上是一个由 Claude 需求驱动的业务。** **** Anthropic 自身的增长数据极为突出。其 2026 年一季度净新增 ARR 为 210 亿美元，总 ARR 达到 300 亿美元；API 收入同比约增长 13 倍，年底 ARR 有可能远超 1000 亿美元。Claude Code 在企业客户中的快速铺开是重要驱动，消费者侧流量也开始向 Claude 迁移。 利润率同样大幅改善。Anthropic 推理毛利率已升至 60% 中段，相比 2025 年的 38% 和 2024 年的-94% 实现大幅修复。Anthropic 越快增长，Bedrock 上 Claude token 消费越大，AWS 拿到的基础设施费和分销分成也越多。 这种借力关系在财务数据上已有体现。2026 年二季度的路径假设更为激进：Bedrock 占 AWS AI 收入比例有望升至 53%，并为 AWS 总收入增长额外贡献 9 个百分点。 ## 容量布局：提前锁电，才接得住 TaaS 需求 TaaS 要做大，前提是有足够的推理算力按时交付。AWS 在这一点上比多数同行更为激进。 **数据中心模型显示，AWS 在 2025 年至 2027 年的新增容量上持续领先；微软在 2024 年至 2026 年节奏接近，但到 2027 年被明显拉开。更重要的是，微软内部 AI 项目消耗的算力高于亚马逊，且大量 AI 算力通过长期合同锁定给了 OpenAI——仅 OpenAI 相关积压订单规模，就是 Azure 全年收入的 2.5 倍。** AWS 则更早将电力和容量当作市场份额问题处理，与 Talen、Vistra、NiSource 等独立电力生产商签下数十亿美元级 PPA，并在印第安纳和密西西比推进接近 2GW 规模的建设。微软此前曾经历约一年的数据中心建设暂停，拉低了 2027 年容量预测；威斯康星大型 AI 集群进展也慢于 AWS 同类项目。若要追赶，微软只能从 neocloud 购买更多容量，成本更高，利润率也将承压。 AWS 还在推进更高模块化和预制化比例的新数据中心设计。对 AI 推理业务而言，这直接关系到收入的交付能力。 ## 自研芯片：在分销费之外压低底层成本 **Bedrock 模式对自研芯片天然友好——客户购买的是 token，不关心底层跑的是英伟达 GPU 还是 Trainium。这给了 AWS 一个额外的成本杠杆。** Trainium 在高 batch 推理、强化学习等对内存带宽敏感的工作负载中具备较好的性能/总拥有成本表现。AWS CEO Matt Garman 在 2025 年 11 月披露，Trainium 已支撑超过 50% 的 Amazon Bedrock token 使用量。 CPU 侧同样值得关注。前沿大模型训练和推理对 CPU 需求上升，尤其在强化学习和 agentic 工作负载中。AWS 的 Graviton4、Graviton5 在性能/总拥有成本上具备优势，并将作为 Trn3 的 head node 集成，也可单独用于强化学习和 agentic 任务。AWS 已与 Anthropic、OpenAI、Meta 签下大型 CPU 及 Graviton 相关合作，Bedrock 客户基础越大，向其追加销售 Graviton 能力的摩擦越小。 ## 同行落后：不是 AI 收入不够，而是结构没变 Azure 的核心问题是 AI 收入仍高度 IaaS 化，Microsoft 365 Copilot 和 GitHub 相关业务尚未形成同等规模的利润率拉动。 Google Cloud 的 Gemini API 表现尚可，但没有复制 Anthropic 在编码市场的强势。更重要的是，Google Cloud 存在会计口径差异——DeepMind 的训练成本未计入 GCP 分部，导致其利润率与 AWS 不完全可比。 Oracle 和 neocloud 的处境更为直接：主要在 AI IaaS 和算力租赁层竞争，TaaS 几乎没有规模。一旦云业务利润低于预期，批发算力模式的脆弱性即刻暴露。 AWS 这轮跑赢，依赖几条线同时成立：Anthropic 需求爆发提供收入基础，Bedrock 交易结构提供利润率，电力与数据中心容量提供交付能力，Trainium 和 Graviton 压低底层成本。只要这几条线保持连接，AWS 的 AI 业务逻辑就不只是"资本开支换增长"，而是"模型需求换经营杠杆"。 ### 相关股票 - 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