亚马逊（纪要）：CAPEX 上调至 2200 亿美元

以下为海豚君整理的 $亚马逊(AMZN.US) FY26Q2 的财报电话会纪要

一、财报核心信息回顾

1. 三季度业绩指引：净销售额预计 1,970亿至 2,020亿美元，营业利润预计 225亿至 265亿美元。收入增速自二季度到三季度环比放缓主要来自两方面：一是 Prime Day 时点变化，2026年该促销活动在包括美国在内的大部分主要国家落在二季度，而 2025年完全落在三季度，剔除两年 Prime Day 影响后，三季度同比增速将高出近 400 个基点；二是按当前汇率水平，三季度预计承受约 80 个基点的汇率不利影响。

2. 资本开支上调：2026年现金资本开支预计约 2,200亿美元，高于此前约 2,000亿美元的指引，上调主因内存成本上升。即便按此规模投入，2026年仍无法满足全部需求，且 2027年预计同样如此，2028年的既有需求量亦十分可观。二季度现金资本开支 531亿美元，主要投向 AWS 与生成式 AI。

3. 二季度整体财务表现：收入 2,006亿美元，剔除汇率影响同比增长 20%（含 Prime Day 时点移入二季度的影响）；营业利润 275亿美元，同比增长 43%。营业利润中包含两项合计约 12亿美元的费用冲减：一是关税相关退款约 6亿美元，计入北美分部，占预计可收到退款的绝大部分；二是适用衍生工具会计的能源合约公允价值变动收益约 6亿美元，主要影响 AWS 分部。

4. 分部盈利能力：北美分部收入 1,162亿美元，同比增长 16%，营业利润 91亿美元，营业利润率 7.9%；国际分部收入 422亿美元，剔除汇率影响同比增长 15%，营业利润 17亿美元，营业利润率 4.1%；AWS 分部收入 422亿美元，同比增长 36.7%，营业利润 166亿美元，营业利润率 39%，同比提升 650 个基点，剔除衍生工具会计收益后提升 520 个基点。全球付费商品件数同比增长 17%。

5. 会计处理变化：部分购电合约中的特定条款使其须适用衍生工具会计，每个报告期按公允价值计量，公允价值变动形成的未实现损益计入利润表营业费用。该类调整在此前各季度影响不显著，但未来影响幅度可能波动。这些合约用于为现有及未来运营锁定电力供应。

6. 融资安排：年内已发行债券，为 AWS 增长所需的建设提供资金仍有多种可选方式，公司将持续评估并在合适时点作出决策，本次暂无新增安排披露。

二、财报电话会详细内容

2.1 高管陈述核心信息

1. AWS：增速五连加速，AI 与 core（传统云）互为驱动

a. 二季度 AWS 收入同比增长 36.7%，为连续第五个季度加速，是 18 个季度以来最快增速——彼时 AWS 收入规模不足当前的一半。收入环比净增超过 46亿美元，约为历史最大单季增量的 1.8 倍。

b. 在手订单（backlog）达 4,960亿美元，同比增长三位数。AWS 年化收入运行率已达 1,690亿美元，若作为独立公司可排入《财富》500强第 24 位。

c. 芯片业务年化收入运行率已超过 250亿美元，同比增长三位数；AI 业务收入运行率环比显著攀升，目前同样超过 250亿美元，同比增长三位数。

d. 客户选择 AWS 的原因是能力最广、希望 AI 推理与其他应用及数据就近部署（而这些资产在 AWS 上的存量多于任何其他平台），以及 AWS 具备最强的安全性与运营表现。

e. AI 与 传统云双向拉动：post-training 阶段的强化学习与 agent 工具调用大多跑在 CPU 而非 AI 加速器上，Graviton 作为最强 CPU 芯片相比其他选项可提供高出 30% 至 40% 的性价比；AI 数据的存储与向量数据库需求同样受益于 AWS 在这些核心基础设施领域最广、最完备的功能。

f. 企业客户上云趋势：全球 IT 支出仍有 85% 在本地部署，这一比例将在未来 10 至 20 年发生反转，越来越多企业正在制定并执行迁云计划，AWS 正拿下其中的大部分份额。

2. AWS 的 AI 产品栈：从模型到 agent 到应用

a. 模型层：公司 18 个月前即判断，具备技术能力的企业会自建基础模型——不是真正的超大前沿模型，而是利用自有专有数据的小模型，SageMaker AI 是最便捷的服务；推理层由 Amazon Bedrock 承接，其模型选择最优、性能领先，并具备企业所需的治理与安全控制，增速极快。

b. Agent 基础设施：生产级 agent 需要安全的运行环境、保存上下文的 memory、代表用户行事的身份、可连接的工具与数据，以及真实流量下的可观测能力，把这些可靠地拼装起来很难。Bedrock AgentCore 提供开箱即用的托管基础设施，近期新增 policies（对 agent 行为的确定性管控）、payments（agent 自主执行交易）、web search（在 AWS 内为 agent 补充外部知识）以及新的 harness（配合 Strands 创建 agent，进一步加快搭建速度）。

c. 编码 agent：市面已有若干成功产品，包括 Claude Code、Codex 以及公司自研的 spec-driven 产品 Kiro，Kiro 的性价比最高可比同类高出 50%，使用量环比增至 3 倍。

d. Amazon Quick：智能 AI 工作助手，跨邮件、日历、本地或云端文件及自定义工作流管理、搜索并自动化数字工作，并可跨 Slack、Salesforce、Jira、Teams、ServiceNow 等主流 SaaS 工具进行管理，沿用企业既有访问控制权限（每人只能看到其权限范围内的内容），并可执行安排会议、撰写并发送邮件、更新 CRM 记录、搭建仪表盘等动作。二季度新增自主 agent（可按自然语言设置在后台持续运行、执行多步任务）、聚合邮件/消息/日历/任务的个性化优先级活动流，以及 16 项新集成（含 Adobe、Moody's、Snowflake）。客户包括 3M、Allianz、AstraZeneca、Autodesk、BMW、Exxon、FINRA、Hyundai、Intuit、Mondelez、Moody's、NBA、NFL、Life Insurance 及 Southwest Airlines。

e. 其他快速增长的服务：呼叫中心服务 Amazon Connect、自动化软件迁移的 AWS Transform。新发布的 AWS Continuum 面向代码漏洞的发现、优先级排序、验证与修复：先接入团队已有的漏洞待办，再用新一代前沿模型做全面扫描，agent 结合企业自身业务上下文判断"受影响组件是否已部署、是否可达、是否在生产路径、被利用后影响如何"，随后在沙箱中验证以避免误报，最后给出修复建议。前沿模型能力提升使技术应用中的安全漏洞更容易被发现，企业对此高度关注，管理层预期 Continuum 增长会很快。

3. 自研芯片：Trainium 与 Graviton

a. 除 Anthropic 与 OpenAI 这两家全球领先 AI 实验室已就 Trainium 作出多年期、多吉瓦级承诺外，越来越多 AI 初创公司也在采用，包括 Neurobotics、Odyssey 等独角兽，以及 Twelve Labs、Descarte、Poolside、Karakuri、Neto AI、Splash Music 等，Uber、Pinterest 等较大规模公司同样在采用。

b. Graviton 已被排名前 1,000 的 EC2 客户中的 98% 使用，收入承诺环比增至近 3 倍，Graviton 5 的增长速度接近 Graviton 4 的 2 倍。

c. 与 NVIDIA 保持深度合作关系，将继续把 AWS 打造成运行 NVIDIA 芯片的最佳平台——可预见的未来内都会有客户选择 NVIDIA，公司坚信客户需要选择权，选择权有利于客户、有利于竞争，也有利于压低客户高度关注的推理成本。

4. 资本开支的回报框架

a. 投资分两大部分、资本周期不同：数据中心资本在能装入服务器开始变现的两年前就要投出，一旦数据中心启用、服务器上电即可立刻产生可观收入，此后可在 30 年以上的周期内持续变现，无需重复投入这笔启动资本。

b. 服务器与网络设备周期更短，通常在投用前几个月采购，因此在触发支出前对客户需求有清晰可见度——需求不在，就不花这笔钱。服务器与网络设备平均不到三年即可收回投资，当前服务器可用年限至少五至六年，且近期大部分 AI 产能的合约期限都在五年以上，意味着在盈亏平衡后的两到三年里能产生显著自由现金流。AWS 在提前实现服务器设备盈亏平衡上有良好记录，并已在延长设备可用年限（不牺牲客户体验）方面取得实质进展。

c. 由此，30 年以上寿命的数据中心可承载至少五至六代服务器经济性，且第一代之后的各代经济性更好，因为无需重复前置的数据中心投入。短期内由于需求迫使大量数据中心在可变现之前同时开建，资本开支会很高、自由现金流承压；随着几年后收入增速超过增量资本开支增速（这一交叉终会到来），对应的收入、自由现金流与投入资本回报率会非常可观。

d. 云计算第一个时代已经走过同样路径，只是需求积累比 AI 更为渐进、时间跨度更长；目前 AI 业务的利润率与回报表现，与 传统云 业务在同等演进阶段所见一致，实际上还略微领先。

e. 长期空间：公司过去认为 AWS 可以做到几千亿美元收入规模，现在认为至少是该数字的两倍，并很有可能在未来某一时点成为年收入 1万亿美元（即 10,000亿美元）的业务，且伴随非常有吸引力的自由现金流与投入资本回报率。企业在现有生产应用中大规模使用推理仍处非常早期。

5. 零售与商品：选品、低价与生鲜突破

a. 选品新增数百万个商品，其中逾 70万个来自知名品牌。美国市场超低价选品平台 Amazon Haul 的选品自上线以来扩充近 20 倍，目前 10 美元以下商品超过 600万件。持续提供不低于竞争对手的日常低价，并在促销期间提供深度折扣。

b. Prime Day 客户反馈良好，数百万个折扣商品中超过 80% 为年内最低价，另有数十万个商品折扣达 40% 或以上。

c. 生鲜与日百取得关键突破：公司是美国第二大杂货商，杂货业务在生鲜与非生鲜品类均快速增长；生鲜月活客户数自年初以来增长超过 50%，含生鲜的当日达订单平均件数为其他订单的 3 倍以上，生鲜商品已占 amazon.com 畅销榜前 20 名中的 6 席。

d. Amazon Pharmacy 上半年新客数增至 2 倍以上，当日达处方配送量增至近 5 倍，年内已为客户节省近 2.5亿美元自付费用，同比增长超过 400%。

e. 配送时效继续提速，上半年再次创下客户配送速度纪录；Prime 当日达可选商品达数百万件，选品最高可达典型大卖场的 40 倍，当日达网络继续扩张；上半年全球当日达或次日达的商品件数同比增长超过 40%。

f. 极速配送服务 Amazon Now（30 分钟及以内送达数千种日常必需品）二季度在美国新增 80 个城镇、在埃及新增若干主要城市，目前覆盖 9 个国家、250 多个城镇；总销售额与销量环比增长超过 80%，服务客户数环比增长超过 60%。

g. 新推出 Amazon Supply Chain Services，任何企业均可使用支撑亚马逊自身运营的同一套供应链完成从原材料到成品的运输、仓储与配送，已获 Procter & Gamble、3M、Land's End、American Eagle Outfitters 等多家大客户。

h. 零售端 AI：购物助手 Alexa for shopping 提供个性化推荐、商品比较、价格历史，并支持价格提醒、自动下单等自动化功能，过去 12 个月使用客户数超过 3.5亿，二季度活跃用户数接近翻倍、交互量同比增至 5 倍以上。视觉搜索 Amazon Lens（拍照即找同款或相似商品）新增 10 个国家，目前覆盖 21 个国家。

6. 履约网络与成本

a. 在库存布局优化、缩短运输距离、减少包裹操作次数、提升合单率等方面取得进展。

b. 扩大机器人与自动化部署（自动化在公司运营中已应用数十年），正用最新一代技术改造现有设施，预计 2026年 Cardinal、Sparrow 等机械臂机队规模将增长一倍以上。

c. 面临中东冲突导致的燃油通胀与司机运力不足带来的干线运价上涨，整体单位服务成本仍在下降；剔除燃油与干线运价上涨影响，运输成本增速慢于全球件量增速，节奏与上季度基本一致。营业利润端，上述成本上升被 4 月起实施的 FBA 燃油及物流附加费部分抵消。管理层认为全球履约网络仍有可观的生产率提升空间，同时继续提高配送速度标准；营业利润率可能波动、进展未必线性，但公司以有纪律的方式追求单位服务成本的长期持续改善。

d. 关税影响有限的原因：团队通过提前采购与前置备货规避了关税成本；且公司并非店内绝大多数商品的进口记录方（进口通常由供应商办理并缴纳相应关税）。在确实因关税出现成本上升的情形下，公司主要选择自行承担而非转嫁给客户——据第三方研究机构 Profitero，公司商品价格平均比其他零售商低 14%。对已可追溯确认转嫁给客户的有限情形，收到退款后将主动联系相关客户并自动退款；其余退款将像其他大型零售商一样，继续用于投入低价。

7. 广告

a. 二季度广告收入 198亿美元，同比增长 26%。Sponsored products 仍是最大的广告形态与增长的关键驱动。

b. 越来越多购物者在 agentic 与对话式体验中发现商品，包括 Alexa+ 与 Alexa for shopping；点击 sponsored prompt 的购物者成交转化率高出 48%，平均花费高出 21%。

c. Prime Video 广告与体育直播的用户互动持续增长。NBA 首年即引入超过 30 家新广告主，Thursday Night Football、NBA、WNBA 与 NASCAR 的库存全部售罄。广告主日益加大多体育项目投放：跨多个赛事投放的品牌相比单一赛事广告主，去重触达达到 2.3 倍；多赛事观众在亚马逊的花费高出 12%、订单数多出 17%。

d. AI 工具方面，ads agent 可将数小时的投放设置与定向压缩到几分钟，使用 ads agent 定向的广告主千次展示成本降低 8%、单次获客成本降低 6%，该能力今年已扩展至 11 个新国家。

8. 娱乐、Alexa 与卫星业务

a. NBA 登陆 Prime Video 的首个赛季收视表现强劲，东部半决赛第七场峰值美国观众数达 650万，超过一年前该场次在无线电视端的表现；欧洲市场 NBA 在 Prime Video 的收视同比增长一倍以上，创下平均收视纪录。原创剧集《Off Campus》上线前 12 天全球观众数达 3,600万，成为 Prime Video 史上收视第三高的剧集首播。

b. Alexa+ 扩展至德国、奥地利、法国与巴西，数亿客户正在使用新的 Alexa 体验。Alexa 落地之处均带动业务：美国市场使用 Alexa 购物的客户单均花费比未使用者高出 40% 以上；试用过 Alexa+ 的客户订阅 Prime 的比例高出近 25%。

c. Amazon LEO 在轨卫星接近 400 颗，足以在今年启动初步卫星互联网服务；已获得来自企业与政府客户的实质性收入承诺，并有 20 多家合作伙伴将帮助扩展全球网络覆盖。

2.2 Q&A 问答

Q：市场普遍假设 AI 工作负载至少在近期是低毛利的，二季度 AWS 39% 的营业利润率由什么驱动，可持续性如何？

A：我们对二季度 AWS 在收入增长与利润率扩张上的双重表现感到满意，尤其考虑到业务已有的体量。可以看到，尽管投资规模巨大，AWS 利润率依然保持强劲，同比提升 650 个基点，剔除前面提到的衍生工具会计收益后提升 520 个基点。

我们此前就说过，这一利润率会波动，它取决于多个因素，包括投资强度、产品结构、AI 与非 AI 的业务组合。但我想说，大家看到的 AWS 盈利能力并不是随机的，它是有纪律的效率提升、产能优化（二季度我们从中获益颇多）以及始终严格管理固定成本的结果。所以利润率还是会波动，但同比表现非常强劲，我们乐于接受这个结果。

另外补充一点，正如开场所说，我们看到 AI 业务正沿着传统云业务此前的同一类利润率轨迹演进，而且比当时的节奏还略微领先，我们对此持乐观态度。

Q：Bedrock 客户势能强劲，本季度客户支出超过此前所有季度合计，但从全栈能力看，亚马逊是否需要拥有自己的前沿模型？

A：我的看法是，AWS 和亚马逊即使没有自己的前沿模型，也可以拥有一个极其成功的业务。很大原因在于，不会出现一个模型统治世界的局面，现在就已经能看到这一点——不只是 Anthropic，也不只是 OpenAI，越来越多公司对开源模型也很感兴趣，而这些模型我们在 Bedrock 里全都有，这也是 Bedrock 增长如此之快的众多原因之一。如果你是一家在构建重要 AI 应用的公司，你会希望确保自己有能力使用所有可用模型。

这些模型会在不同时点彼此超越，会有大量模型在能力上其实是可比的。你需要的是有正确性价比、正确治理与安全的领先选品，而现在没有任何产品能像 Bedrock 这样提供这些。我们自己也在使用这些模型。

即便如此，我们仍在推进自研前沿模型，原因有几点。首先，这能让我们对成本有额外的控制力，既是我们自身消费级应用的成本，也因为我们在努力为客户压低成本——有我们这样一个始终致力于为客户持续改善性价比、压低成本的玩家存在，我们认为有助于让模型对客户保持更高的成本效益。其次，这让我们对模型优先聚焦什么有更强的控制力——无论是外部客户还是公司内部客户，都存在一些我们希望模型被特别好地训练的优先事项。第三，它也给了我们对推进速度的一定控制力。所以我的看法是，未来几年内会出现至少半打彼此能力相当的好模型，它们都会在 Bedrock 里，其中一个会是我们的。

Q：AWS 的增速加速是否主要由本季度大量产能上线驱动，下半年相比上半年会新增多少吉瓦，如何看 2027年？

A：本季度出现如此显著的增长有多方面原因，我们对第五个季度连续加速、18 个季度以来最大幅度的加速感到高兴和兴奋。首先是客户选择 AWS，部分因为它在云 core 与 AI 两端都具备最广的功能，部分因为它具备最强的运营表现与安全性，还有部分因为随着越来越多公司把推理工作负载投入生产，他们希望这些负载与其余工作负载和数据就近部署，而这些资产在 AWS 上的存量远多于其他任何地方。

传统云 这一侧还有另外几件事在发生。AI 显然在以极快速度增长，如前所述目前年化收入运行率远超 250亿美元，但传统云业务同样增长很快，这里至少有两个因素在起作用。一是越来越多企业在制定从本地部署迁向云端的转型计划——顺便提醒，全球 IT 支出仍有 85% 在本地，这个格局会在未来 10 到 20 年反转，越来越多企业正在迁移或制定迁移计划，而凭借前面提到的能力与优势，我们正赢下其中的绝大部分。二是 AI 以极快速度增长，并把传统云一起拉动起来，因为 post-training、强化学习以及全部工具调用都跑在 CPU 和 传统云上，而拥有领先的 CPU 芯片 Graviton 让 AWS 成为更有吸引力的选择。

所以是的，我们在增加大量产能，但增长还有很多其他原因。产能建设方面，我们与几个季度前所说的节奏一致——当时我们说预计到 2027年底电力产能相比 2025年翻倍，目前仍在这一轨道上。

Q：展望 2027年，考虑到即将到来的需求，是否已到了可以开始放缓长周期数据中心支出的时点，还是未来两到四年仍必须持续新开数据中心？

A：目前我们的需求非常充沛。除了 2026年已经讲过的部分，2027年的大部分产能——而我们正在大量增加产能——基本上已被预订，而且已有相当一部分产能被预订到 2028年。

所以看一下我们对当前需求与采用曲线的判断会很有用：现在 AI 的采用曲线是非常"哑铃形"的。哑铃的一端是 AI 实验室在消耗海量算力，以及少数几个爆发式成功的生成式 AI 应用，比如 Claude Code 和 ChatGPT；另一端是企业客户在成本规避和生产率上从 AI 中获得真实价值，比如客服自动化、业务流程自动化、反欺诈等。哑铃的中段是当前所有企业生产环境的工作负载，其中一部分已在广泛使用推理，但大多数还没有。

这个格局会随时间发生非常显著的变化。在我看来，绝对规模最大的一块将是企业现有的生产工作负载，以及初创公司新建的业务与负载。所以我认为，AI 需求究竟会有多大，我们仍处相对早期阶段。我认为它会改变我们已知的每一种客户体验，也会催生大量我们从未想象过的新体验。我不确定哑铃中段的增长轨迹是否会和当前 AI 实验室那一端一样陡峭，但我们面前有大量需求，我们会持续投入这项业务，以保持今天这样的显著市场份额领先地位。如前所述，我们认为 AWS 有潜力成为 1万亿美元收入的业务，我们打算继续做领导者。

Q：过去 90 天公司曾公开谈到未来向第三方数据中心出售 Trainium，何时可能启动，其 ROIC 与自有 AWS 负载相比如何？

A：我们对芯片业务正在发生的事情相当兴奋。如前所述，目前年化收入已超过 250亿美元。我们认为自己在 AI 与 CPU 两个领域都拥有性价比领先的芯片，分别是 Trainium 与 Graviton。

我们已从 Anthropic 和 OpenAI 这两家最大的 AI 实验室获得多年期、多吉瓦级承诺，加上开场提到的越来越多公司在使用 Trainium，这令人振奋且前景可期。我们对 Trainium 的需求量极其庞大。

所以有大量客户对以我们当前提供的形态使用它非常热情。同时，有越来越多客户希望我们把训练芯片单独提供给他们、甚至脱离我们的云来提供，我们正在积极就此对话与探索，我预计未来确有很大机会这样做。

Q：公司借 Kiro、AWS Transform 等产品进入应用层、并布局办公生产力工具，是否是更为深思熟虑的战略，这些是否会为从基础设施往上的整体平台带来助力？

A：我们看到，构建其中一些应用对客户和 AWS 而言都是非常可观的机会。部分动因来自客户告诉我们他们希望拥有、希望使用什么，部分动因则来自我们在亚马逊内部本身就需要这些能力。

我们的 agentic 编码服务就是一个例子。而 Amazon Quick 是个特别有意思的例子——公司内部有太多人希望有一个真正智能的 AI 助手来帮助他们工作。起初的出发点是我们是一家非常以文档为中心的公司，大家希望拿到文档时不必逐字精读，而是先得到摘要，然后能撰写自己的分析与回应，并能通过这些 agent 完成商业智能分析。Amazon Quick 最初就是为了做研究、做商业智能、做摘要而生的。

后来公司内部使用的人太多了，他们提出：能不能想办法让我们管理邮件、管理 Slack 沟通、管理日历，并把这些东西一起使用，变得更高效、更容易？这就是 Amazon Quick 的下一代形态。正如开场所说，值得注意的不仅是它在亚马逊内部扩散之快，还有已有多少外部企业把它投入生产，并在其公司内部覆盖了非常大量的员工。

我们在企业各类不同需求上都看到类似机会。我们的呼叫中心服务 Amazon Connect 被全部五家主要航空公司以及众多领先银行、医疗健康公司使用，仍在快速增长；让软件迁移大幅简化的 AWS Transform 对企业非常实用。最新发布的 Continuum 也是如此——现在跟大公司谈 AI，几乎不可能不被问到安全问题，因为围绕最新强大模型的安全风险有大量噪音和炒作。Continuum 能让他们真正富有成效地用这些模型去发现自身代码中的漏洞、设计修复方案并帮助部署。这些是第一批产品，都具备很高的前景，我们还有若干其他产品在做，我们认为这对客户和我们的业务都会非常有帮助。

Q：考虑到需求信号与增加产能的计划，未来几年建设所需资本的来源如何考虑？

A：今年大家已经看到我们发行了债券。在继续为 AWS 这一增长提供资金方面，我们有很多可选项。我们会继续评估所有选项，并在合适时点作出恰当决策，但今天暂无可分享的内容。

Q：公司报告的 RPO 是 2025年三季度（当时给出 2027年底产能翻倍指引）的 2.5 倍，如此大幅扩张对未来产能展望意味着什么，至少从定性角度看 RPO 对 2028年及以后的产能意味着什么？

A：先说在手订单这个数字。如你所说，它仍在非常显著地增长。我认为这再一次反映了客户对使用 AWS 抱有极高热情，无论是传统云还是 AI。我们当然清楚这部分在手订单，因此它已被全部纳入我们的资本开支预测。

我预计随着时间推移，我们会继续与客户签下更多交易。如前所述，我们会继续追求那个机会，保持今天这样的显著市场份额领先地位。

Q：公司因供应链通胀上调了今年的资本开支指引，AWS 的定价策略如何把未来的成本通胀考虑进去，长期合约是否允许在成本通胀下维持稳定的回报水平？

A：关于供应链通胀，我想说的是，除了一定比例的需求属于没有合约的按需（on-demand）之外，大部分需求来自已签署的交易与协议。

对于已签署的交易，在合约存续期内适用的就是当时约定的价格与条款。而对于新签协议，你在与客户最终敲定价格时总会把自身成本状况考虑进去。

我想现在对全世界任何公司来说都不是秘密——内存、硬盘、SSD 等部分零部件目前的价格是被推高的。

Q：在快速商务、生鲜与日常必需品供给扩张上，从消费者端得到的信号如何（采用率、整体支出趋势），是否存在国家或区域间的差异？

A：我对我们目前在日常必需品与生鲜品类的扩张速度相当乐观和兴奋。其中一部分与我们更宽的选品有关，另一部分则与过去两三年配送速度的大幅提升有关。当你能把商品送到消费者手中，同时拥有我们这样宽的选品、这样的低价，并能以现在这样的速度送达，消费者就会在更多的总购买与购物场景中考虑你。

杂货我们已经谈了一段时间，我们在这个领域有非常大的业务，去年商品交易总额超过 1,500亿美元，是全美第二大杂货商。其中很大一部分是非生鲜，也就是杂货店里的"中间货架"——消费品、罐头食品、美妆和药品类。其中很大一块来自 Whole Foods Market 业务，它是市场上领先的有机杂货商；如果看 Whole Foods 门店所在地区的增长，其增速显著超过同类可比杂货商，利润轨迹也在持续向好。我们还在城市场景中找到了 Daily Shop 这一新业态，开局表现极好，正在快速扩张。

另一方面，我们一直知道，若要服务那些希望我们服务、我们也想服务的客户数量，就必须找到大规模提供大众品牌与生鲜的办法。过去几年我们做了很多实验，也在电话会上讲过几年，但我们终于找到了一个对我们真正能撬动局面的做法——在当日达设施中提供生鲜，现在已能在美国 2,300 个城市提供生鲜当日达。

在这些城市里，畅销榜前 10 名中有 9 名是生鲜商品。生鲜品类的月活客户数自年初以来增长了 50%，含生鲜的当日达订单平均件数是其他订单的 3 倍。

所以我们在日常必需品与杂货商品上看到非常显著的势能。顺便说一句，我们在杂货侧的其他线下业态实验也没有停止，但当日达设施提供生鲜这件事我们已经做对了，它正在改变我们日常必需品业务的轨迹。

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