--- title: "亞馬遜（紀要）：AI 一生一次的投資機會" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/40319821.md" description: "以下為海豚君整理的$亞馬遜(AMZN.US) FY26Q1 的財報電話會紀要，財報解讀請移步《零售穩盤、AI 破局，亞馬遜重回第一梯隊？》一、財報核心信息回顧 1. 業績指引：Q2 淨銷售額預期 1940-1990 億美元（匯率逆風約 10 個基點）；Q2 營業利潤預期 200-240 億美元..." datetime: "2026-04-30T09:42:40.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/40319821.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/40319821.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/40319821.md) author: "[海豚研究](https://longbridge.com/zh-HK/news/dolphin.md)" --- # 亞馬遜（紀要）：AI 一生一次的投資機會 **以下為海豚君整理的**$亞馬遜(AMZN.US) **FY26Q1 的財報電話會紀要，財報解讀請移步《**[**零售穩盤、AI 破局，亞馬遜重回第一梯隊？**](https://longbridge.com/zh-CN/topics/40319128)**》** **一、財報核心信息回顧** 1\. **業績指引**：Q2 淨銷售額預期 1940-1990 億美元（匯率逆風約 10 個基點）；Q2 營業利潤預期 200-240 億美元，其中包含 Q2 股權激勵費用季節性上升、北美段約 10 億美元 Amazon Leo 同比成本增加、以及燃油通脹帶來的運輸成本上升（部分被 FBA 附加費抵消）；Prime Day 將在 Q2 於包括美國在內的大多數國家舉行（2025 年為 Q3）。 2\. **關鍵財務指標**：總收入 1815 億美元，同比 +17%（剔除匯率 +15%）；營業利潤 239 億美元，營業利潤率 13.1%，為歷史最高；北美收入 1041 億美元，同比 +12%，營業利潤 83 億美元，利潤率 7.9%；國際收入 398 億美元，剔除匯率同比 +11%，營業利潤 14 億美元，利潤率 3.6%。 3\. **AWS 財務表現**：收入 376 億美元，同比 +28%（15 個季度最快增速），環比增加 20 億美元（歷史最大 Q4 至 Q1 環比增額），年化收入超 1500 億美元；營業利潤 142 億美元；積壓訂單 Q1 為 3640 億美元（不含近期 Anthropic 超 1000 億美元協議）。 4\. **資本開支**：Q1 現金 CapEx 432 億美元，主要用於 AWS 和生成式 AI 投資；管理層繼續將此視為一生一次的投資機會，預計未來幾年將持續大規模投入。 5\. **Amazon Leo 成本節奏**：商業服務預計 Q3 上線，Q4 開始資本化部分生產和發射成本。 **二、財報電話會詳細內容** **2.1 高管陳述核心信息** 1\. **AWS 與 AI** **a. AI 收入年化超 150 億美元，是 AWS 三年前推出時收入的近 260 倍；AI 收入同比增長三位數** b. Bedrock 客户支出環比增長 170%，Q1 處理的 token 數超過此前所有年份總和，超 12.5 萬客户使用 Bedrock，近 80% 的財富 100 強公司在使用 c. 宣佈 OpenAI 模型上線 Bedrock（GPT-5.4 已上線，5.5 即將上線），並預覽 Bedrock Managed Agents（與 OpenAI 合作的有狀態運行時環境），加速 agentic AI 採用 d. Strands（agent 開發框架）下載超 2500 萬次，環比 3 倍增長；AgentCore 平均每 10 秒部署一個 agent e. Kiro（編碼 agent）開發者數量環比翻倍，企業客户使用量增長近 10 倍；Transform 幫客户節省超 156 萬小時遷移工作；Quick 新客户數環比增長 4 倍以上，發佈桌面端 v1 f. 新籤客户包括 OpenAI、Anthropic、Meta、NVIDIA、Uber、U.S. Bank、Fox、西南航空、美國陸軍、Bloomberg、Cerebras、AT&T、Nokia 等 **2\. 自研芯片** a. **芯片業務 Q1 環比增長近 40%，年化收入超 200 億美元，同比三位數增長；若按芯片公司口徑（含內部消耗）計算，年化收入達 500 億美元，**已躋身全球前三大數據中心芯片業務 **b. Trainium 承諾訂單已超 2250 億美元**；Trainium2 性價比較同類 GPU 高約 30%，基本售罄；Trainium3（2026 年初開始出貨）性價比較 Trainium2 再高 30-40%，近乎滿額預訂；Trainium4（約 18 個月後大規模供貨）已被大量預定 c. Anthropic 和 OpenAI 已簽署大型多年期多 GW Trainium 承諾，Uber 等公司也在押注 Trainium **d. 預計 Trainium 每年節省數百億美元 CapEx，並在推理方面帶來數百個基點的營業利潤率優勢** **e. Meta 承諾使用數千萬個 Graviton 核心；Graviton 性價比較 x86 處理器高 40%，98% 的前 1000 大 EC2 客户在使用** f. 繼續與 NVIDIA 保持深度合作關係 3\. **電商（Stores）** a. 訂單量同比增長 15%，為 COVID 封鎖結束以來最高 b. 新增超 600 個知名品牌；**Q1 平均商品價格同比下降** c. 食雜業務增長迅速，2025 年銷售額超 1500 億美元，已成為美國第二大食雜零售商 d. 生鮮配送覆蓋美國 2300 多個城市，生鮮銷售同比增長超 40 倍；購買同日達生鮮的客户籃均量增加近 3 倍，消費額高出 80% 以上 e. Whole Foods 超 550 家門店，未來幾年將再開 100 家 f. 同日達可配送商品達數百萬種，1 小時達覆蓋數百個城市、3 小時達覆蓋 2000 多個城市 g. Amazon Now（30 分鐘達）已在 9 個國家覆蓋數千萬客户，印度訂單月環比增長 25% h. 三方賣家 Q1 銷售強勁增長，尤其在美國、歐洲和巴西（已降低賣家費用） 4\. **履約網絡效率** a. 訂單量增長 15% 的同時，出庫運輸成本同比增長 12%、履約費用同比增長 9%（均為剔除匯率基礎） b. 2026 年所有美國大型履約中心新建項目將部署最新一代機器人和自動化技術，初步結果顯示安全性改善、生產力提升、服務成本降低 c. 將繼續優化庫存放置、縮短配送距離、減少包裹觸達次數、提高合併率 5\. **廣告（Amazon Ads）** a. 收入 172 億美元，同比 +22% b. Forrester 評為全渠道廣告平台領導者 c. 與 Netflix 深化合作（Amazon Audiences），與 Comcast Advertising 合作拓展本地廣告 d. Creative Agent（AI 廣告創意 agent）擴展至加拿大、法國、德國等 7 國；在 Rufus 中推出贊助產品和品牌提示，近 20% 與品牌提示互動的用户會繼續相關對話 6\. **Rufus 與 Agentic Commerce** a. Rufus 月活用户同比增長超 115%，互動量同比增長近 400% b. 可研究產品、追蹤價格、到達設定價格後自動購買 c. 新推出 AI 驅動的賣家數據可視化工具 7\. **娛樂與 Prime** **a. 付費訂閲總數達 3.5 億；Prime Video 已成為獨立的大型盈利業務** b. 電影《Project Hail Mary》全球票房近 6.15 億美元；NBA SoFi Play-In 錦標賽觀眾同比 +18% c. Alexa+ 擴展至墨西哥、英國、意大利、西班牙，用户與 Alexa 對話量翻倍、購買量 3 倍、音樂播放量 +25%、智能家居使用 +50% 8\. **Amazon Leo（衞星互聯網）** **a. 已有超 250 顆衞星在軌，商業服務預計 Q3 推出** b. 2026 年計劃超 20 次發射，2027 年超 30 次 c. 已獲 Delta Airlines、JetBlue、AT&T、Vodafone、NASA 等企業和政府收入承諾 **d. 計劃收購 Globalstar，擴展直連設備（direct-to-device）能力；與 Apple 達成協議為 iPhone 和 Apple Watch 提供衞星服務** e. 下行性能約為現有替代方案的 2 倍，上行約 6 倍 9\. **Zoox（自動駕駛）** a. 累計行駛近 200 萬英里，搭載超 35 萬名乘客 b. 已在拉斯維加斯和舊金山向公眾開放，在 8 個城市測試 c. 宣佈將通過 Uber app 在拉斯維加斯和洛杉磯提供服務 **2.2 Q&A 問答** **Q：未來幾年 AWS 滿足當前收入積壓訂單所需的投資規模和節奏如何？自研芯片和 AI 基礎設施如何帶來競爭優勢？** A：我們對 AWS 目前的增長非常滿意。同比 28%，是 15 個季度以來最快的增速，上次以這個速度增長時 AWS 大約只有現在一半的規模。在 1500 億美元年化收入基礎上實現 28% 增長並不容易。 有幾個因素在推動。首先，客户持續選擇 AWS 做 AI，部分因為我們真正廣泛的全棧功能，部分因為客户希望推理在數據和應用附近運行，而更多的數據和應用存在 AWS 上。我們還擁有最強的安全和運營表現。其次，我們的**核心業務也在大幅增長——一方面是企業從本地向雲的遷移加速，另一方面 AI 增長爆發也帶動了大量核心需求，所有的後訓練、強化學習、agentic 動作和工具使用都拉動了核心服務。** 因為我們擁有獨特的芯片組合——領先的 CPU 芯片 Graviton 和領先性價比的 AI 芯片 Trainium——我們在當前這個拐點上處於非常有利的位置。 **CapEx 計劃基本不變。我們確實將此視為一個真正的一生一次的機會**——我們知道的每一個應用都將被重新發明，還有許多我們從未想象過的新應用將會被構建出來，都將建立在 AI 之上並大量消耗 CPU 和核心服務。我預計未來幾年我們將投入大量資本，我們的客户、股東和亞馬遜整體將因此受益。 **Q：Q1 AWS 積壓訂單是多少？積壓訂單的廣度如何（是否集中在少數大客户）？** A：Q1 積壓訂單為 3640 億美元，不包含我們近期宣佈的與 Anthropic 超過 1000 億美元的交易。積壓訂單有相當的廣度，不只是一兩個客户。 **Q：2026 年在 Rufus 和 agentic commerce 方面最關注的里程碑是什麼？** A：我們非常看好 agentic commerce 的前景，長期來看對客户和我們都將是好事。你可以從我們在 Rufus 上的工作中看到這個重點。如果你有段時間沒用 Rufus 了，過去一年它真的有了很大提升。我們有大量客户在使用——月活用户增長超 115%，互動量同比增長超 400%。 雖然我們會與第三方橫向 agent 合作來改善客户體驗，但目前的狀態讓我想起搜索引擎早期試圖為電商導流的階段。第三方橫向 agent 導流目前只是搜索引擎導流的一小部分，因為體驗還不夠好——它們通常無法準確獲取價格或產品信息，沒有個性化數據，也沒有購物歷史。我們正在與這些公司對話，試圖找到對客户和所有公司都有效的方案。 隨着時間推移，用户會選擇哪個 agent 將很有趣。我認為，如果你去一個喜歡的零售商購物，他們有一個很好的 agentic 購物助手，你通常會從那裏開始——因為那是你購物的地方，他們有更好的產品信息，知道類似客户在買什麼，你可以在那裏管理賬户和配送信息。這就是我們要讓 Rufus 成為的——全球最好的購物助手。我認為我們正在這條路上。 **Q：OpenAI 全系列模型上線對 Bedrock 有多大的利好效應？對 Nova 自研模型的投入重點如何？** A：OpenAI 所有模型上線 Bedrock 是一件大事，對客户來説非常重要。我們在 Bedrock 上已經有大量 AI 工作在運行，涵蓋 Anthropic、Llama、Mistral 等多種模型。 但技術領域反覆驗證的一件事——數據庫如此、分析如此、模型如此、芯片也如此——就是客户想要選擇。沒有一個工具可以統治一切。每個模型在某些方面比其他模型更強。所以客户長期以來一直想在 Bedrock 中使用 OpenAI 模型。我們昨天剛啓用了無狀態的 5.4 模型，幾周內會啓用最新的 5.5 模型。 雖然大量模型工作是以 stateless 方式完成的（tokens 進 tokens 出），但我認為未來使用模型的方式是有狀態模型、有狀態 API。因為當你構建 agent 和 AI 應用時，你不希望每次與模型交互都從頭開始。你需要存儲狀態、存儲身份、存儲對話和動作歷史，讓模型能夠調用不同工具完成不同任務——這隻有在能存儲狀態的情況下才能實現。所以我們與 OpenAI 合作發明的 Bedrock Managed Agents，是 agent 構建的未來方向，這是其他人沒有的。 當然我們還會有 Codex 等其他模型。這對客户是大事，對我們的業務也將是好事。 **Q：股東信中提到可能銷售 Trainium 機架，在當前產能緊張下如何看待時機和機會規模？** A：我確實認為這非常有可能。我們需要權衡——**Trainium 當前需求非常大，**有多家公司願意消耗我們生產的全部產能，所以**我們必須決定多少分配給現有需求和客户、多少留給機架銷售**。對於現有客户，還要區分 Trainium 加雲基礎設施運行 vs 單獨芯片銷售。**但我預計未來幾年很可能會開始銷售機架。** **Q：Amazon Leo 在消費者和企業市場未來幾年的收入機會有多大？收購 Globalstar 帶來哪些新能力？長期是否會拓展到非通信服務？** A：我對 Amazon Leo 非常樂觀。全球有數十億人無法獲得寬帶連接，許多企業和政府資產因缺乏連接而無法被看到。這意味着他們無法進行在線教育、在線商業、購物或娛樂。Amazon Leo 將幫助解決這個問題。 我們剛剛又進行了一次發射，現在有超過 250 顆衞星在軌。商業服務上線時，我們將是處於當前技術前沿的兩個產品之一。我認為我們在性能上會有顯著優勢——下行約為現有替代方案的 2 倍，上行約 6 倍，同時對客户有成本優勢。 對於企業和政府客户——我們與很多人交談過，商業服務未上線就已簽署了大量協議，最新的是 Delta Airlines 承諾 2028 年起至少一半機隊使用。對他們來説，另一個關鍵因素是他們需要將衞星星座上的數據存儲到雲中、進行分析和 AI 處理。Leo 與全球領先的雲 AWS 的組合對企業和政府非常有吸引力。 目前制約增長的是把星座送入太空——2026 年計劃超 20 次發射，2027 年超 30 次。但我認為這個業務有機會成為一個非常大的數十億美元收入業務。它的某些特徵讓我想起 AWS——前期資本密集，早期投入大量資本和現金用於可以長期使用的資產。所以我看好中長期的自由現金流和 ROIC 特徵。 關於 Globalstar，我們越來越發現消費者、企業和政府都不喜歡有任何斷聯時刻。即使在大都市區，高速公路上總有些地方沒有信號。所以消費者對直連設備有巨大需求。Globalstar 擁有獨特而稀缺的全球頻譜，這是提供直連設備所必需的。我們還將獲得衞星製造知識，以及與 Apple 建立深度合作——他們將使用我們的直連設備服務於 iPhone 和 Apple Watch。 **Q：存儲芯片和供應鏈價格上漲對 CapEx 有何影響？** A：大家都知道這些組件特別是存儲芯片的成本飆升了。我們處於一個供應遠不足以滿足需求的階段。 我們與戰略合作伙伴密切合作。去年中後期我們就早早看到了這個趨勢，並與戰略供應商合作鎖定了大量供應。團隊非常靈活，我認為我們在確保不被產能限制方面做得很好，但我們在密切關注。 有意思的是，存儲價格和供應的變化正成為進一步推動企業從本地基礎設施向雲遷移的動力。因為供應商在優先服務最大客户，而云服務商正是最大客户。我們看到很多企業的雲遷移對話——之前進展緩慢的——突然加速了，就是因為我們擁有遠多於其他人的供應。 **Q：agentic commerce 如何影響廣告業務？如果 agent 代替用户購物，廣告機會在哪裏？** A：我實際上認為這對廣告是好事，對客户和業務都將是好事。 首先，我們的廣告團隊構建的工具和 agent 本身就讓廣告變得更容易了**。中小企業過去需要數週數月來做創意和選擇受眾，現在因為廣告 agentic 工具變得快得多、容易得多，不再需要花那麼多時間和金錢做創意。所以隨着 AI 的崛起，廣告主數量會大幅增加。** 其次，agentic commerce 體驗往往是多輪對話——你不是隻搜索一次得到答案，而是你在提問、縮小範圍、它在問你想要什麼。在這個多輪過程中，有多次機會向客户展示相關產品，其中很多是有機的，一些是贊助的。 這也帶來了贊助提示（sponsored prompts）等新機會。當客户提出某些問題時，我們通過 AI 生成一系列建議，其中混合了贊助提示，幫助人們更深入地探索感興趣的內容。這在我們的商店中對客户非常成功。我確實相信廣告在 agentic commerce 世界中會表現良好。 **Q：AI 需求在早期採用者/大型客户和更廣泛企業客户之間的趨勢如何？** A：AI 實驗室目前在算力上花費驚人，包括 AI 和核心計算。**成功的生成式 AI 應用公司確實花費巨大。但那只是幾家實驗室。** 我們也看到相當多的企業採用和 AI 使用。正如我之前説的，**企業獲得最大絕對價值的項目是圍繞成本規避和生產力的——比如客户服務自動化、業務流程自動化、欺詐檢測等。但圍繞全新體驗的項目——試圖用推理和 AI 重新發明現有體驗的——數量也非常顯著，**而且越來越多進入生產階段。所以我們**看到這兩個細分市場的採用都在增長。** **Q：AI 在亞馬遜內部各業務中最大的機會在哪裏？產品層面和運營效率層面？** A：最簡短的總結是，我看不到我們任何一個業務或任何一種工作方式不會受到巨大影響的地方。 我一直相信，雖然可以在現有客户體驗上增量地添加 agentic 和 AI 體驗，但最終——不知道是三年還是五年，也可能更快——所有我們熟知的客户體驗都將被徹底重新發明。它們會有不同的界面、不同的交互方式、人們會想與之對話。 這意味着你必須審視每一個客户體驗，即使現有業務做得很好，也必須劃撥資源讓團隊從零開始思考——如果今天重新開始，擁有 AI 等所有技術，未來的客户體驗會是什麼樣子。這正是我們在每一個體驗上都在做的事情。那些體驗可能需要客户一段時間來適應，不同細分市場早期接受程度不同，但如果你現在不着手發明，未來很難保持業務和體驗領先。我們所有的消費者業務、所有的業務都在做這件事。 在內部運營方面，AI 也將從根本上改變我們的工作方式——這已經在發生了。看看 agentic 編碼如何改變我們構建產品的方式。我認為它會對 DevOps、客户服務、研究、分析、銷售等所有職能產生同等量級的影響。 我在信中提到的一個例子：我們在一個服務滿負荷運行的同時替換了它的引擎，通常這需要 40 到 50 個人花一年時間，但我們用 5 個非常聰明的、善於使用 agentic 編碼工具的人在 65 天內完成了。這是一個非常不同的運營世界，也是我們未來幾年要走向的方向。 <正文結束\> **本文的風險披露與聲明：**[**海豚研究免責聲明及一般披露**](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer) ### 相關股票 - [AMZN.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/AMZN.US.md) - [DXYZ.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/DXYZ.US.md) - [NOK.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NOK.US.md) - [LUV.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/LUV.US.md) - [FOX.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/FOX.US.md) - [NVDA.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDA.US.md) - [OpenAI.NA](https://longbridge.com/zh-HK/quote/OpenAI.NA.md) - [UBER.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/UBER.US.md) - [NOA3.DE](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NOA3.DE.md) - [META.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/META.US.md) - [AMZU.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/AMZU.US.md) - [NVDL.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDL.US.md) - [07788.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/07788.HK.md) - [07388.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/07388.HK.md) - [NVDY.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDY.US.md) - 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