--- title: "亞馬遜 AI 翻身戰：靠賣 Claude Tokens，AWS 利潤率碾壓微軟和谷歌" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/287883051.md" description: "SemiAnalysis 認為，AWS 正在用一套獨特的結構性邏輯，在雲計算利潤戰中悄然拉開差距。Bedrock 平台僅佔 AWS 總收入 4%，卻貢獻同比新增毛利額的 30%，EBIT 利潤率高達 55%。背後的核心邏輯是：從賣算力的 IaaS 模式，躍遷為拿模型分銷權益的 TaaS 模式。Anthropic 季度淨新增 ARR 達 210 億美元、API 收入同比暴增 13 倍，成為這套槓桿結構的核心燃料。" 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) --- # 亞馬遜 AI 翻身戰：靠賣 Claude Tokens，AWS 利潤率碾壓微軟和谷歌 AI 雲業務普漲的時代，利潤率成了真正的分水嶺。AWS 憑藉一套將 Claude token 需求轉化為經營槓桿的獨特結構，正在與 Azure、Google Cloud 拉開差距。 最新數據顯示，AWS 在 2026 年一季度 EBIT 利潤率環比提升 213 個基點，而同期 Azure 利潤率走弱，Google Cloud 利潤率改善有限且存在會計口徑差異。**亞馬遜是唯一一家將代幣即服務 (TokenaaS) 作為其人工智能業務主要組成部分的雲服務提供商 (CSP)。** 研究機構 SemiAnalysis 分析師 Jeremie Eliahou Ontiveros 將這一分化歸因於三點："**AWS 在第三方模型 API 支出中的更高份額、Anthropic/Bedrock 交易結構，以及 Anthropic 在 2026 年一季度 ARR 超預期。**"這不是"AI 需求強，所以利潤好"的簡單邏輯，而是一套從算力出租商向模型分銷平台躍遷的結構性轉變。 關鍵信號在於：Bedrock 目前約為 55 億美元 run-rate 規模，僅佔 AWS 總收入約 4%，卻貢獻了 AWS 同比新增毛利額的 30%。只要 Anthropic 需求持續爆發，這一槓杆效應將繼續放大。 ## 結構差異：AI 佔比低，利潤率反而更高 雲廠商都在吃 AI 需求，但分化發生在利潤率，而非收入增速。 從 AI 收入佔總收入比例來看，AWS 並不領先。測算顯示，AWS 的 AI 收入佔比從 2024 年一季度的 2% 升至 2026 年一季度的 10%，而同期 GCP 和 Azure 分別達到 36% 和 27%。 但高 AI 佔比沒有自動帶來高利潤率。Azure 和 GCP 的 AI 業務仍以 AI IaaS 為主，佔各自 AI 業務組合超過 80%**。AWS 的結構則在發生變化：Bedrock 佔 AWS AI 收入的比例從 2025 年一季度的 9%，升至 2026 年一季度的 37%。** 這解釋了一個表面矛盾——AWS 的 AI 收入佔比遠低於競爭對手，利潤率卻跑出來了。問題不在"AI 多不多"，而在"AI 收入是哪一種"。 ## Bedrock 模式：從賣算力到拿分銷權益 **Bedrock 是 AWS 的模型調用平台，客户可通過統一賬單、安全合規框架接入 Claude 等前沿大模型。**它的競爭對手包括 Microsoft Foundry、Google Gemini Enterprise Agent Platform，以及 TogetherAI、Fireworks 等偏開源模型的平台。 這類平台的核心差異不在模型數量或延遲指標，而在能否接入前沿模型。前沿大模型貢獻了 AI API 行業的大部分收入，AWS、微軟、谷歌相較其他 endpoint 平台的優勢，正在於此。 但接入模型只是第一步。Bedrock 對 AWS 利潤率的真正意義，在於其交易結構。在 AWS 通過 Bedrock 分銷 Claude token 的安排下，Anthropic 作為 seller of record 確認完整的 token 銷售收入；客户由 AWS 開票，模型部署在 AWS 基礎設施上；AWS 則獲得兩部分收益：類似 EC2/IaaS 的基礎設施費用，以及分銷或收入分成。 **相比五年期 take-or-pay 式的 IaaS 合同，這類 Token-as-a-Service（TaaS）業務收入鎖定性更低，但利潤率更厚。**對 Anthropic/Bedrock 安排的測算顯示，固定 IaaS 費用、收入分成與超量績效門檻疊加，使 Bedrock 在 2026 年一季度實現了約 55% 的 EBIT 利潤率。代價也很明確：若 Claude token 消費下滑，AWS 承擔的需求風險高於傳統 IaaS。 目前，亞馬遜、微軟、谷歌的 TaaS 業務 ARR 均已達到百億美元以上量級，Oracle 和 neocloud 在這一層幾乎沒有規模——這是超大雲廠商與其他 AI 算力提供商差距被拉大的關鍵所在。 ## Anthropic 爆發：AWS 利潤槓桿的核心燃料 Bedrock 高度綁定 Anthropic 需求。**測算顯示，Bedrock 80% 至 90% 以上的客户使用 Anthropic 模型，Bedrock 實質上是一個由 Claude 需求驅動的業務。** **** Anthropic 自身的增長數據極為突出。其 2026 年一季度淨新增 ARR 為 210 億美元，總 ARR 達到 300 億美元；API 收入同比約增長 13 倍，年底 ARR 有可能遠超 1000 億美元。Claude Code 在企業客户中的快速鋪開是重要驅動，消費者側流量也開始向 Claude 遷移。 利潤率同樣大幅改善。Anthropic 推理毛利率已升至 60% 中段，相比 2025 年的 38% 和 2024 年的-94% 實現大幅修復。Anthropic 越快增長，Bedrock 上 Claude token 消費越大，AWS 拿到的基礎設施費和分銷分成也越多。 這種借力關係在財務數據上已有體現。2026 年二季度的路徑假設更為激進：Bedrock 佔 AWS AI 收入比例有望升至 53%，併為 AWS 總收入增長額外貢獻 9 個百分點。 ## 容量佈局：提前鎖電，才接得住 TaaS 需求 TaaS 要做大，前提是有足夠的推理算力按時交付。AWS 在這一點上比多數同行更為激進。 **數據中心模型顯示，AWS 在 2025 年至 2027 年的新增容量上持續領先；微軟在 2024 年至 2026 年節奏接近，但到 2027 年被明顯拉開。更重要的是，微軟內部 AI 項目消耗的算力高於亞馬遜，且大量 AI 算力通過長期合同鎖定給了 OpenAI——僅 OpenAI 相關積壓訂單規模，就是 Azure 全年收入的 2.5 倍。** AWS 則更早將電力和容量當作市場份額問題處理，與 Talen、Vistra、NiSource 等獨立電力生產商簽下數十億美元級 PPA，並在印第安納和密西西比推進接近 2GW 規模的建設。微軟此前曾經歷約一年的數據中心建設暫停，拉低了 2027 年容量預測；威斯康星大型 AI 集羣進展也慢於 AWS 同類項目。若要追趕，微軟只能從 neocloud 購買更多容量，成本更高，利潤率也將承壓。 AWS 還在推進更高模塊化和預製化比例的新數據中心設計。對 AI 推理業務而言，這直接關係到收入的交付能力。 ## 自研芯片：在分銷費之外壓低底層成本 **Bedrock 模式對自研芯片天然友好——客户購買的是 token，不關心底層跑的是英偉達 GPU 還是 Trainium。這給了 AWS 一個額外的成本槓桿。** Trainium 在高 batch 推理、強化學習等對內存帶寬敏感的工作負載中具備較好的性能/總擁有成本表現。AWS CEO Matt Garman 在 2025 年 11 月披露，Trainium 已支撐超過 50% 的 Amazon Bedrock token 使用量。 CPU 側同樣值得關注。前沿大模型訓練和推理對 CPU 需求上升，尤其在強化學習和 agentic 工作負載中。AWS 的 Graviton4、Graviton5 在性能/總擁有成本上具備優勢，並將作為 Trn3 的 head node 集成，也可單獨用於強化學習和 agentic 任務。AWS 已與 Anthropic、OpenAI、Meta 簽下大型 CPU 及 Graviton 相關合作，Bedrock 客户基礎越大，向其追加銷售 Graviton 能力的摩擦越小。 ## 同行落後：不是 AI 收入不夠，而是結構沒變 Azure 的核心問題是 AI 收入仍高度 IaaS 化，Microsoft 365 Copilot 和 GitHub 相關業務尚未形成同等規模的利潤率拉動。 Google Cloud 的 Gemini API 表現尚可，但沒有複製 Anthropic 在編碼市場的強勢。更重要的是，Google Cloud 存在會計口徑差異——DeepMind 的訓練成本未計入 GCP 分部，導致其利潤率與 AWS 不完全可比。 Oracle 和 neocloud 的處境更為直接：主要在 AI IaaS 和算力租賃層競爭，TaaS 幾乎沒有規模。一旦雲業務利潤低於預期，批發算力模式的脆弱性即刻暴露。 AWS 這輪跑贏，依賴幾條線同時成立：Anthropic 需求爆發提供收入基礎，Bedrock 交易結構提供利潤率，電力與數據中心容量提供交付能力，Trainium 和 Graviton 壓低底層成本。只要這幾條線保持連接，AWS 的 AI 業務邏輯就不只是"資本開支換增長"，而是"模型需求換經營槓桿"。 ### 相關股票 - 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