Dolphin Research
2025.02.07 05:51

亞馬遜(紀要):GPU 雲快折舊到來、DS 絕對利好!

以下為$亞馬遜(AMZN.US) 2024 年第四季度財報電話會紀要,財報解讀請移步《亞馬遜:大幹快上猛投雲,利潤釋放期又要沒了?

一、財報核心信息回顧:

二、財報電話會詳細內容

2.1、高管層陳述核心信息:

一)商店業務

價格優勢與客户節省:亞馬遜憑藉低價策略,在第四季度使消費者節省超 150 億美元,Portfolio 年度價格研究顯示其連續八年在假日購物季擁有最低在線價格,平均比美國其他主要零售商低 14%。

配送服務優化:2024 年 Prime 會員配送速度加快,當日配送站點數量增加 60% 以上,覆蓋超 140 個大都市區,全球實現超 90 億個的當日或次日送達。Prime 會員福利豐富,推動會員資格加速增長,2025 年還將推出更多福利。

成本控制舉措:配送網絡服務成本降低,推進美國網絡區域化,推出美國入境網絡服務,這一模式仍然處於早期階段,但已經在進一步改善庫存配置,使 11 月份黑色星期五之前已訂購產品到貨率同比增長 40% 以上。我們也花了很多時間優化產品和統一包裹中發動的商品數量從而減少包裝,降低每件商品運輸成本,進一步降低單位計算的全球服務成本。

(二)廣告業務

本季度廣告收入 173 億美元,同比增長 18%,收入年化達 690 億美元,較四年前翻一番。贊助產品是主要收入來源且增長良好,新的流媒體服務成為重要新收入源。Prime 視頻廣告進展順利,全漏斗廣告模式使品牌註冊和部署廣告更便捷,獨特的受眾特徵和分析工具助力廣告商評估營銷效果。

(三)AWS 業務

業務增長與未來展望:第四季度 AWS 收入同比增長 19%,年收入運行率 1150 億美元。儘管預計未來增長會有波動,但對其未來發展充滿樂觀,認為未來世界大部分將建立在雲上,且多基於 AWS。

芯片研發與優勢:與英偉達深度合作,同時開發定製人工智能芯片。Trainium2 於 2023 年 12 月推出,配備該芯片的 EC2 實例性價比高出 30%-40%,多家公司測試效果良好,Anthropic 選擇在 Trainium2 上構建前沿模型。正在研發 Trainium3 和 Trainium4,芯片研發成為 AWS 核心優勢。

模型構建服務:AmazonSageMakerAI 是模型構建者的首選服務,其 Hyperpod 功能可節省訓練時間。在 re:Invent 大會上推出新功能,被越來越多模型構建者採用。

未來展望:亞馬遜正在積極推進 Trainium 系列芯片的研發工作。目前正在研發 Trainium3,並計劃在 2025 年底進行預覽,之後還將研發 Trainium4。隨着技術的不斷進步和迭代,Trainium 系列芯片有望在性能上實現更大突破,進一步提升性價比。未來,Trainium 芯片不僅將在訓練和推理計算方面持續優化,為人工智能模型構建提供更強大的動力支持,還可能拓展應用領域,助力更多行業利用人工智能技術實現創新發展。隨着更多客户採用基於 Trainium 芯片的服務,亞馬遜在人工智能芯片市場的競爭力將不斷增強,鞏固 AWS 在雲計算領域的領先地位,推動整個雲計算和人工智能產業的發展。

生成式人工智能應用:Amazon Bedrock 提供廣泛高性能基礎模型選擇,持續迭代,大會上添加多個新模型並推出新功能。推出亞馬遜 Nova 模型家族,在智能性、延遲和價格方面具有優勢,已有數千名 AWS 客户開始使用。

軟件開發助手:AmazonQ 是強大的生成式人工智能驅動的軟件開發助手,可利用用户數據。QTransform 幫助亞馬遜團隊節省成本和工作量,還能加速多種應用程序遷移,早期客户測試顯示可大幅縮短遷移時間。

(四)資本開支

第四季度資本支出達到 263 億美元,可以代表 2025 年資本投入率的預期。大部分資本支出用於滿足技術基礎設施增長需求,主要與 AWS 業務相關,包括支持 AI 服務基礎設施以及北美和國際業務市場技術需求,以及對配送和運輸網絡運力投資,如投資當日送達設施、入站網絡,利用機器人和自動化技術提升交付速度、降低成本,這些資本投資未來幾年將持續增長。

(五)25Q1 指引

Q1 淨營業額預計達到 1510 億美元到 1555 億美元之間。

第一季度收入有兩個關鍵影響因素:一是匯率變化,預計同比造成 21 億美元左右(約 150 個基點)的負面影響,且全球貨幣本季度可能波動,美元有走強趨勢;二是去年閏年多出一天,增加了約 15 億美元銷售額,或者 120 個基點的同比,影響各個業務。

Q1 經營利潤預期在 140 億美元到 180 億美元之間。

服務器與產品壽命調整影響:第四季度完成服務器網絡設備壽命研究,

1)將服務器壽命從六年減到五年,從 2025 年 1 月開始,預計減少 2025 年全年經營利潤約 7 億美元。

2)同時提早淘汰部分服務器和網絡設備,加速折舊等費用導致四季度額外計提 9.2 億,同時預計造成 2025 年全年經營利潤減少 6 億美元,

以上調整主要影響 AWS 業務。

3)物流履約中心重型設備折舊年限從十年增長到 13 年,從 2025 年 1 月開始,預計在 2025 年全年經營利潤帶來 9 億美元左右正面影響。

2.2、Q&A 分析師問答

Q:關於 2025 年 1000 億美元的資本支出如何理解?AWS 的增長是否受供應限制抑制,是行業普遍現象還是僅影響 AWS?

A:第四季度資本支出 263 億美元可代表 2025 年年度水平,大部分用於 AWS 人工智能領域,AWS 增長快,資本支出高是因需提前採購設備。資本支出增加對 AWS 業務中期到長期是積極信號,人工智能是重大機遇。

AWS 的業務和現金流轉邏輯是,增長越快,投入越高,因需要採購數據中心、硬件、芯片、網絡設備,先投入才會有變現。

看不到需求的大幅增加,我們也不會採購。AWS 現在大舉 CAPEX 投入代表難得一遇的重大機遇。未來所有應用都會用 AI 重構一次。

AI 代表着雲時代以來的最大機會,甚至也是互聯網以來的最大機會。

此外,零售業務 2025 年也會有資本開支,擴大當日達的物流設備以及配送站點,包括自動化上。

關於 AWS 增速是否受供給限制上:如果不是產能限制,確實可能增速更高一些。這些產能限制包括但不限於:

a. 第三方芯片,主要是中游問題,導致硬件良率不夠;

b. 我們自己的芯片和 Trainium 2 在 re:Invent 活動前後剛剛到位(後面的批量到位還需要等到後面幾個季度和月份);

c. 電力不足,目前電力仍然不夠;其他如多類服務器的母板供給不夠等等。

這些供給限制估計到 2025 年下半年才會真正緩解。因此,我覺得雖然我們現在增長不錯,但我們實際可以增長更高的。

Q:考慮中國消息、開源興起和定製芯片元素,如何看待通過人工智能降低成本曲線,以及對推向市場時間和資本回報率的影響?

A:對 DeepSeek 的工作印象深刻,最亮眼的是強化學習,以及無人類監督微調等特徵, 推理上的優化也不錯。

做雲業務,會讓你越來越相信:未來生成式 AI 應用大概率是多模型模式,不同客户、不同場景需要不同的模型。因此做雲業務的,需要提供儘可能多的前沿大模型(frontier models),而這就是 Amazon Bedrock 提供,這也是 Bedrock 和 SageMaker 最快納入 deepseek 的原因。

有人會覺得推理成本減少了,那麼總的技術支出是否會減少我們還從來沒見到這種情景,從 06 年開始做雲,當時算力定價比現在高很多很多,人們以為基礎技術支出會減少。但實際上,單位支出是下降了,但滲透率越來越高,最終反而總投入是更高的。

未來的 AI 大概率也會走同樣的套路:單位推理成本大幅下降,但技術擴散速度會加速。推理成本下降對我們的客户,對我們的業務都是非常非常積極的。

(PS:亞馬遜對 DS 的評價可以説是奮力擁抱型的積極)

Q:AWS 利潤率過去兩年波動應如何看待,尤其是在生成式人工智能投入較大的情況下?商店業務中,未來 UPS 貨量減少有何影響,能否管理額外運輸?

A:AWS 營業利潤率波動正常,人工智能早期投資大、利潤率低,短期內對利潤率有一定阻力,但長期看將與非人工智能業務相當,對 AWS 增長和團隊表現滿意。

Q:商店業務如何應對運輸合作伙伴 UPS 貨運量減少的影響,如何應對運輸量變化?

A:UPS 是多年合作伙伴,未來還會繼續合作。過去幾年因疫情一些趨勢加速,公司很多貨物運輸通過自身物流網絡完成,包括最後一公里運輸。疫情期間業務規模急速擴大,很多設施關閉,要以低成本為零售細分市場提供服務,UPS 考慮到為亞馬遜提供服務利潤率較低而放棄了部分業務,公司通過自身物流能力進行了補充,今後會進一步關注發展趨勢。

Q:機器人技術的加速和業務發展情況如何,後期成本節約情況怎樣,何時能看到對公司利潤帶來進一步影響?

A:亞馬遜一直大力將機器人技術集成到配送網絡中,已從中獲得諸多價值,如成本節約、生產力提升和操作安全性提高。最近,下一代機器人技術已投入生產並融入工廠,整體運營效率、速度得到改善,生產成本進一步優化,但目前仍處於早期階段。公司有計劃將機器人技術的改善和效率提升融入其他配送網絡設施,以加速生產力提升。在履約網絡中,服務的成本和安全性仍有優化空間,公司已在準備下一步技術,未來將提升配送網絡不同部分的合作,進一步提升效率和生產率。

Q:如何看待亞馬遜零售業務在 2025 年可能因使用更多生成式人工智能和機器學習功能而發生的變化?

A:在人工智能助力零售業務增長方面,主要體現在兩方面。一是生產力提升和成本節約,如客户服務的聊天機器人基於生成式人工智能重構,客户滿意度較之前提升 500 個基點以上;第三方銷售夥伴在創建產品詳細信息時可使用生成式人工智能應用程序,還能進行庫存管理和調整,提升買賣雙方預測能力;很多機器人技術也使用了生成式人工智能技術來提升生產力和節約成本。

二是新體驗和嘗試,如 Alexa 作為人工智能購物助手業務在增長,Amazon Lens 可通過拍照利用人工智能幫助搜尋產品、確定尺寸尺碼,在多數品類上都能實現;在週四橄欖球之夜中也會使用生成式人工智能;零售業務和其他業務中已使用超過 1000 個不同的生成式人工智能應用程序。

Q:目前配送速度情況如何,提升空間還有多大,對日常必需品業務有何推動作用?今年在降低成本服務方面,對進境網絡效率有何預期?

A:目前提高配送速度仍有積極效果,未出現收益遞減情況,如 PrimeAir 可實現部分商品一小時送達,對日常必需品業務和藥房業務有顯著推動。進境網絡架構變革剛推出,早期已獲部分效率提升,預計今年全年還能繼續降低服務成本。

Q:如何看待電子商務發現過程中代理和助手對亞馬遜的影響,以及未來電子商務渠道的變化?

A:零售商如何應用 AI Agents 都有自己的見解。Rufus 購物助手能幫助客户快速獲取產品信息、總結評論、實現個性化查詢等,預計 2025 年其使用場景將不斷增加,對客户的幫助也會越來越大。

<正文完>

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