亞馬遜：零售重提效，AI 會大力投入

本文是亞馬遜 2Q23 的業績會紀要，對應財報點評請見《售腰桿硬挺，亞馬遜又牛氣了》

一、管理層陳述

1、零售業務

本季度報告了 1344 億美元的收入和 77 億美元的經營利潤，這兩個數字都超過了我們的指導範圍的上限。我們對幾個關鍵優先事項上取得的進展感到鼓舞，包括降低在門店業務中的服務成本；繼續改善我們的各種客户體驗並建立新的客户體驗。

我們將降低在門店履行網絡中的服務成本。我們決定將門店的配送和運輸網絡從美國的一個全國性網絡轉變為 8 個獨立區域，服務於較小的地理區域。我們在每個地區都有廣泛的庫存選擇，使這些產品更快、更便宜地送達客户。區域化正在發揮作用，我們交付的包裹的接觸次數減少了 20%，向客户交付包裹的英里數減少了 19%，區域內交付的數量增加了 1000 多個基點，目前為 76%。這是一個很大的進步。

亞馬遜是在追求更快的速度，同時推高了成本，而這對客户來説並不重要。這種觀點是不正確的。

我們的當日打交貨設施位於美國最大的都會區，有 10 萬個 sku，也覆蓋了附近的執行中心的數百萬個其他 sku，並且設計簡化了從訂單到準備交貨的過程，只需 11 分鐘。這種體驗對我們業務中的客户來説是如此積極，以至於我們計劃將這些設施的數量增加一倍。

雖然我們從區域化努力中看到了強勁的早期成果，我們相信仍有進一步提高效率的空間。

我們一直特別關注提供更快的送貨速度。我們的交貨速度從來沒有這麼快過。上個季度，在美國最大的 60 個城市地區，超過一半的 Prime 會員的訂單在同一天或第二天到達。今年到目前為止，我們已經向美國 Prime 會員交付了超過 18 億件產品，幾乎是 2019 年同期交付速度的 4 倍。

我們現在有超過 3 億件商品可以通過美國 Prime 免費送貨服務獲得，其中包括數千萬件當日和一天免費送貨服務。

今年的 Prime Day，Prime 會員在全球範圍內購買了超過 3.75 億件商品，在亞馬遜商店節省了超過 25 億美元，使其成為有史以來最大的黃金會員日。

2、AWS

由於過去一年的經濟形勢不明朗，AWS 客户需要成本優化方面的幫助，以抵禦這一充滿挑戰的時期。我們積極幫助客户做到這一點。雖然客户在第二季度繼續優化，但我們開始看到越來越多的客户將重點轉向推動創新，併為雲計算帶來新的工作量。因此，我們看到 AWS 的收入增長率在第二季度穩定下來，同比增長 12%。

AWS 在計算、網絡、存儲、數據庫、數據解決方案和機器學習等領域處於領先地位，並且在這些領域的持續發明和交付是非常優秀的。幾年前從客户想找到更多的性價比方法來進行通用計算。為了實現這一點，我們着手設計我們自己的通用 CPU 芯片。

今天，超過 50000 個客户使用 AWS 的 Graviton 芯片和 AWS 計算實例，其中包括我們排名前 100 位的亞馬遜 EC2 客户中的 98 個，這些芯片的性價比比其他領先的 x86 處理器高出約 40%。現在，生成式 AI 已經抓住了人們的想象力，但大多數人談論的是應用層，特別是 OpenAI 對 ChatGPT 所做的事情。重要的是要記住，我們正處於採用和成功生成 AI 的早期階段，消費者應用只是機會的一個層面。

我們認為生成式 AI 中的大型語言模型有 3 個關鍵層，最底層是訓練基礎模型和進行推理或預測所需的計算。客户對由 NVIDIA H100gpu 支持的亞馬遜 EC2P5 實例感到興奮，這些實例可以訓練大型模型並開發生成 AI 應用程序。

我們在幾年前開始開發我們自己的定製 AI 芯片，用於訓練，稱為 Trainium 和推理，稱為 Inferentia，這些芯片已經有了第二個版本，對於構建和運行大型語言模型的客户來説，這是一個非常有吸引力的性價比選擇。我們樂觀地認為，未來許多大型語言模型訓練和推理將在 AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片上運行。

我們認為中間層是作為服務的大型語言模型。要開發這些大型語言模型，需要數十億美元、多年的時間。大多數公司不想消耗這些資源來構建自己。相反，他們想要訪問那些大型語言模型，想要用自己的數據定製這些模型，而不會將自己的專有數據泄露到通用模型中。讓 AWS 中的所有安全、隱私和平台特性與這個新的增強模型一起工作，然後將它們全部包裝在一個託管服務中。

這就是我們的服務 Bedrock 所做的，它不僅為客户提供了一個大型語言模型，還為客户提供了來自多個領先的大型語言模型公司（如 Anthropic、Stability AI、AI21Labs、coherence 和亞馬遜自己開發的大型語言模型 Titan）的模型。包括 Bridgewater Associates、Coda、Lonely Planet、Omnicom、3M、Ryan air、Showpad 和 Travelers 在內的客户正在使用亞馬遜 Bedrock 創建生成式 AI 應用程序。我們最近剛剛宣佈了 Bedrock 的新功能，包括 coherence 的新模型、Anthropic 的 Claude2 和 Stability AI 的 StableDiffusionXL1.0，以及亞馬遜 Bedrock 的代理，這些代理允許客户創建會話代理，根據他們的專有數據提供個性化的最新答案，並執行操作。

然後頂層是很多宣傳和關注的焦點，這些是運行在這些大型語言模型之上的實際應用程序。就像我之前提到的，ChatGPT 就是一個例子。我們相信早期引人注目的生成式 AI 應用之一是編碼伴侶。這就是為什麼我們建立了亞馬遜 Code Whisperer，一個人工智能驅動的編碼伴侶，它直接在代碼編輯器中推薦代碼片段，加快開發人員編碼的效率。它有一個非常強大的開端，並在開發人員生產力方面改變了遊戲。

AWS 不僅為客户提供最廣泛的存儲、數據庫、分析和數據管理服務，而且還擁有比其他任何公司都多的客户和數據存儲。再加上在這三層生成式 AI 堆棧中為客户提供無與倫比的選擇，以及 Bedrock 的企業級安全性，這是企業將生成式 AI 應用程序投入生產所必需的，我們認為 AWS 將成為客户在生成式 AI 方面的長期合作伙伴。

3、其他業務

亞馬遜商業（Amazon Business）是我們增長最快的產品之一，年總銷售額達到 350 億美元。該團隊正在努力進一步打造商業客户所需的可選性、價值、便利性和功能。

Buy with Prime 服務繼續取得了很大進展。使用 Buy with Prime 服務的商家發現，他們的顧客轉化率平均提高了 25%，此外參與會員日活動的商家在促銷活動期間的每日 Buy with Prime 訂單數量比我們宣佈會員日前一個月增加了 10 倍。

坦率地説，我們決定在醫療保健市場領域進行大量投資是在短時間內決定的。我們之前嘗試的很多都是小規模的實驗。但我們很高興亞馬遜藥房的活躍客户在過去一年中翻了一番，我們對 Rx Pass 的反應也很滿意，Rx Pass 使 Prime 會員每月只需 5 美元就能獲得所有符合條件的非專利藥物，並免費送貨上門。One Medical 成為亞馬遜的一部分才幾個月，我們也為我們在那裏看到的東西感到鼓舞。

我們的食品雜貨業務繼續增長。我們在消耗品、寵物食品、美容用品和罐裝食品等非温控領域已經有了非常大的業務，隨着我們不斷提高速度和降低服務成本，我們的業務還在繼續增長，這使我們能夠更有效地銷售更多的物品。全食超市（Whole Foods）繼續引領有機食品雜貨領域，正在以健康的速度增長，並在去年大幅提高了盈利能力。我們對全食超市的情況感到滿意。正如我之前所分享的，我們正在為我們的大眾實體店產品 “亞馬遜生鮮”（AmazonFresh）開發新業態，顯著改善了關鍵業務投入的數量，並在商店中推出了新概念。

在 Kuiper、Zoox 和 Alexa 等其他領域，我們也看到了實質性的創新和進步。我們在許多技術發明方面的投資仍處於相對早期的階段，這些技術發明正在改變這些領域為客户提供的可能，但它們是我們仍然樂觀的巨大長期機會。

Q&A

Q1：關於履約效率，效率優化的進度如何？網格優化是否可能幫助食雜店擴張？

A1：在履行效率方面，我們再次受到區域化以及控制成本結構的努力的鼓舞，一些通脹壓力也在下降。不過，我們仍在恢復以前的成本結構的過程中。我們看到了一些利潤率的改善，特別是在過去 3 到 5 個季度，我們受到了鼓舞，但我們仍在繼續。在我們的履約領域仍有很多需要恢復的地方，團隊正在非常努力地工作。

我們的雜貨業務有很多方面。有消耗品，有生鮮商品，有全食超市。正如安迪所提到的，我們能夠在這些領域擴大業務是因為，我們離客户的距離更短，運輸成本更固定的情況下負擔得起。

我們從履行網絡中獲得了一些優化和槓桿作用。以增加人們在當天可以獲得的雜貨商品。隨着時間的推移，我們將能夠利用人們能夠從不同的雜貨店選擇不同的商品，這是不同的雜貨店模式。但同樣真實的是，我們在其他業務中建立了不同的基礎設施，也為食品雜貨業務優化了。

Q2：關於亞馬遜商業（Amazon Business）的增長策略是什麼？

A2：關於亞馬遜商業，350 億美元的年銷售總額是相當強勁的增長。我們的團隊正在努力打造價值超過 1000 億美元的業務。

我我們目前只具備瞭解決更多企業問題所需的一小部分功能。所以我們增加了很多功能，需要圍繞着幫助採購，做一些服務的充實。我們在那裏的發展還沒有結束，這是我們商店團隊和我們的高級領導團隊非常關注的一個領域。

Q3：關於 AWS，增長趨勢如何？與第二季度看到的情況相比如何？

A3： 我們在本季度看到的是，成本優化雖然仍在進行但正在放緩，我們看到更多的新的工作量，新的業務。我們不打算給第三季度的分部指導。但我想補充的是，我們看到第二季度的趨勢持續到 7 月。所以我覺得我們的業務已經穩定下來了，我們期待着今年年底的到來，因為正如安迪所説，我們會推出很多新功能，而且我們會在這一領域投入大量資金，為生成 AI 和大型語言模型提供出色的解決方案，以及我們一直為客户提供的機器學習解決方案。所以我們很樂觀，開始看到我們客户的新業務量有了一些不錯的吸引力。

AWS 業務是一項收入 880 億美元的業務，在成本優化的情況下，要實現兩位數的增長必須增加大量的新客户和大量的新工作負載。隨着我們開始看到成本優化的減弱，越來越多的工作負載，人們開始計劃的新工作負載開始實現，更不用説生成 AI 帶來的東西了，AWS 在我們面前有很多增長。

Q4：關於 AI 貨幣化如何展望？對/受 AWS 業務影響如何？

A4：我想説的是，幾年來，我們在機器學習和 AI 的推動下，在 AWS 上有大量的業務。因為客户一直在進行大量的機器學習訓練，然後在 AWS 和我們的計算實例上運行他們的模型和產品。

我認為，當你談到生成式 AI 的巨大潛力時，包括我們在內的每個人都很興奮，我認為我們還處於非常早期的階段。在我看來，我們已經進入了馬拉松的幾步之遙。我認為這將是革命性的，我認為它將改變我們所知道的幾乎每一種客户體驗。但我認為現在還為時過早。我想大多數公司他們不想建立自己的非常大的語言模型。他們希望採用其他模型並對其進行定製，而像 Bedrock 這樣的服務使他們能夠做到這一點，但現在還為時過早。所以我預計盈利將是非常大的，但它將是在未來。

Q5：關於雜貨店業務，如何考慮/看待最新的倡議？

A5： 幾年來，我們一直致力於亞馬遜生鮮。我想説的是，我們對投入和投入方面的進展並不滿意。在過去的一年裏，團隊非常努力地工作，這包括正確的庫存水平、正確的成本結構、正確的報廢率等數據。我們試圖在亞馬遜生鮮大眾商店中建立一種能與顧客產生更多共鳴的模式。

但除非我們看到這種共振，否則我們不會擴展。

我們還將繼續向非 prime 會員提供配送服務。因此，我認為隨着時間的推移，我們有很多機會來發展業務。我們對能夠做到這一點持樂觀態度，但我們也在遵守紀律，在我們認為有一個更能與客户產生共鳴的模式之前，不要擴大實體生鮮店。

Q6：如何看待北美零售利潤率的上升趨勢？如何投資於零售業務中的一些新舉措？

A6：我將從北美零售部分開始，我要再次提醒大家，我們不會以非常顯著的方式擴大生鮮店的數量，直到我們相信我們有一些能引起顧客共鳴的東西，並且我們會喜歡投資資本的回報。

我們也會喜歡與之對應的成本結構。我確實相信我們會回到疫情前的利潤率。

Q7：關於 AI 的投資（可能是通過物流或基於人工智能的代理等）來改善自己的零售和設備網絡，優先級有多高？

A7：關於 AI 的問題，我想告訴你的是，我們在亞馬遜內部的每一項業務，每一項業務都有多個生成式 AI 計劃正在進行。從幫助我們提高成本效益和簡化我們在各種業務中運營的方式，到我們提供的每一個客户體驗的絕對核心。在我們的商店業務中也是如此。在我們的 AWS 業務中也是如此。我們的廣告業務也是如此。在我們所有的設備中都是如此，你可以想象我們在 Alexa 方面正在做什麼。在我們的娛樂業務中也是如此，每一個都是如此。這將是我們工作的核心。對我們來説，這是一項重要的投資和重點。

Q8：如何看待 AWS 在更好的宏觀環境下的常態化增長？如何看待 AWS 對資本支出軌跡的影響？

A8：我預計會繼續進行成本優化，但我認為成本優化的平衡實際上是新的工作負載和新的遷移，正如我們在第二季度看到的轉變一樣，我預計隨着時間的推移，我們將繼續看到這種轉變。就像我説的，我的意思是，每個人都必須對他們認為的收入增長百分比做出自己的結論。

但要在 880 億美元的營收增長率上實現兩位數增長，當你看到世界上每一家公司去年都在努力節省儘可能多的錢時，你就會看到成本優化的數量，在這樣的規模上仍然保持兩位數增長意味着我們要獲得大量的新客户和大量的新工作量。因此，我非常看好 AWS 在未來幾年的增長。單季度很難預測，但中長期我肯定看好它。

關於生成式 AI 可能會對資本支出產生多大影響，這個數字中包含了 AWS 業務中用於大型語言模型和生成式 AI 的相當可觀的資本支出。

所以我們會在生成式 AI 上投入更多的資金，這是我們目前對資本支出的最佳估計，如果我們發現情況有所不同，我們會更新它。

<正文完>

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