易策略全文|亚马逊Q1业绩会实录：订单积压分布比较均衡的，并不集中在单一客户

专题：聚焦美股2026年第一季度财报

　　亚马逊公司今日公布了截至2026年3月31日的第一季度财务业绩。

　　详见：亚马逊净销售额增长17% 净利润增长77% AWS增速创15季新高

　　财报发布后，亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）、CFO布莱恩·奥萨维斯基（Brian Olsavsky）和投资者关系主管戴夫·菲尔德斯（Dave Fildes）回答了投资者提问。

　　以下是电话会议实录：

　　高盛分析师Eric Sheridan：安迪，结合管理层最近在亚马逊云业务（AWS）方面的一系列公告，以及您在股东信中提到的内容，我想请您谈一谈，在未来几年，为了扩大算力和整体产能以满足当前已经积累的收入订单，您认为公司大概需要达到怎样的投资水平？

　　另外，我也想请您与我们分享一下，投资者应该如何理解亚马逊在定制芯片以及 AI 基础设施方面的独特策略？公司目前的策略是否可以帮助你们以更有竞争力的方式实现规模扩张，从而构建长期优势？

　　安迪·贾西：正如你问题里提到的一样，我们在过去几个月里发布了多次公告，我们对当前 AWS 的增长非常满意。目前，AWS业务同比增长达到28%，这是我们过去15个季度以来最快的增长速度。要知道，在我们已经达到约1500亿美元年化收入规模的基础上，实现28%的增长并不是一件简单的事情。

　　我认为这背后有几个因素。

　　首先，我们持续看到用户选择AWS来部署AI。一方面是因为我们拥有非常完整的全栈功能；另一方面是客户希望将推理部署在尽可能靠近数据和应用的位置，而这些数据和应用本身在AWS上的占比更高。同时，我们在安全性和运行性能方面也具备领先优势，这一点也体现在我们的业务数据中。这些因素共同推动了显著的AI相关增长。

　　与此同时，我们的核心业务也在强劲增长。其中一部分来自企业从本地部署向云端迁移的加速；另外一部分也来自AI带动的“溢出效应”。换句话说，AI增长本身正在带动我们核心云业务的增长，比如后训练、强化学习、以及智能体执行和工具调用等工作负载。

　　这些都与你刚才提到的芯片问题是相互关联的。正因为我们拥有一套非常独特的芯片组合，包括自研的领先CPU芯片Graviton，以及在性价比上领先的AI 芯片Trainium，这使得我们在当前的增长拐点上处于非常有利的位置，也更能支撑当前的增长模式。

　　资本开支方面，我目前没有新消息与大家分享。我们的整体规划基本保持不变。我们相信，当前我们面临的是真正“千载难逢”的机会，几乎每一个我们已知的应用都会被重构，同时也会出现大量我们过去甚至无法想象的新应用，而这些应用都会构建在AI技术之上，并消耗大量CPU和核心算力资源。我们预计未来几年公司都将持续投入大量资本，以便抓住这一机会。我们也相信，无论是用户、股东还是整个亚马逊，从长期来看都会因此受益。

　　摩根士丹利分析师Brian Nowak：我有两个问题。第一个是有关会计层面的，可能其他分析师也和我有同样的疑问。能否请管理层与我们分享一下，公司在AWS业务方面，当前的订单积压情况如何？管理层是否可以与我们分享，除了那些大型AI实验室之外，当前订单积压的覆盖范围还包括哪些业务？

　　我的第二个问题是，随着公司在2026年围绕Amazon Rufus以及“智能代理式商业”推进各项目标，在这一年里，你们最关注的、必须实现的关键里程碑是什么？换言之，为了确保亚马逊始终处于“智能商业”领域的领先位置，管理层认为公司在这方面最需要完成的工作有哪些？

　　安迪·贾西：首先，积压订单方面。我们在第一季度的积压订单规模在3640亿美元，这一数字不包括我们最近与Anthropic官宣的超1000亿美元的合作协议。目前来看，我们的订单积压分布比较均衡的，并不是集中在一、两个客户身上，而是具有相当广泛的客户基础。

　　关于“智能代理式商业”的里程碑问题，我们对其发展前景非常乐观。从长期来看，我们认为它会显著改善用户体验，同时对我们自身也会带来积极影响。大家也可以从我们在Amazon Rufus上的投入体会到这点。如果大家最近没有体验Rufus的话，我可以在这里与大家简要介绍一下。Rufus在过去一年里已经有了非常明显的提升，并且已经有大量的使用用户。目前，Rufus的月活跃用户增长超过115%，用户参与度同比增长超过400%。

　　与此同时，我们也在积极与第三方的通用型智能体合作，希望共同提升整体的客户体验。不过，我认为目前阶段，这一领域的发展很像早期搜索引擎出现时的状态，当时搜索引擎试图把流量导向电商，但效果并不大。在今天的 “智能代理式商业”场景中，这类第三方通用智能体目前只占电商引流的一小部分，而且整体体验还不够成熟，比如经常无法准确处理价格信息或商品信息，也缺乏个性化数据和购买历史数据的支持。

　　我们也希望这些第三方智能体能持续改进。目前，我们正在与相关公司沟通，希望找到更好的解决方案，让客户和各方都受益。

　　但从长期来看，一个有意思的问题是：用户最终会选择使用哪个智能体？我的判断是，如果用户经常在某个零售平台购物，而该平台本身就提供一个优秀的购物智能体，那用户很可能会直接在该平台内完成购物，因为那里有更好的商品信息、更准确的用户行为数据，以及更完整的账户与配送信息管理能力。

　　这也正是我们希望Amazon Rufus达到的目标——成为全球最好的购物助手。我相信亚马逊正在朝这个方向稳步前进。

　　美银美林分析师Justin Post：我有两个问题，一个关于模型，一个关于芯片训练。模型方面。目前，Amazon Bedrock上似乎已经可以接入 OpenAI 的完整模型体系。我想了解一下，这对亚马逊来说意味着什么？另外，目前管理层对Nova模型的研发有何进展？

　　我的第二个问题是关于芯片训练。在股东信中管理层提到，未来可能会出售成套的Trainium机架。考虑到当前的产能限制，你们是如何看待这一业务推进的时间节奏？以及它整体潜在的市场空间有多大？

　　安迪·贾西：模型方面。能够在Amazon Bedrock上提供完整的OpenAI模型体系是一件非常重要的事，对客户来说意义重大。

　　目前在Bedrock上已经有大量AI工作在运行，包括Anthropic、Meta的 Llama、Mistral AI 等一系列模型。大家可以一再看到一个规律：无论是数据库、分析工具、模型，甚至芯片领域，用户都希望拥有“选择权”。其实并不存在一款“通吃一切”的工具，每个模型都有各自擅长的领域。

　　长期以来，用户一直希望能够在Bedrock上使用 OpenAI 的模型。我们昨天刚刚上线了无状态（stateless）的5.4模型版本，并将在未来几周内上线最新的5.5版本。

　　截至目前，大多数模型应用仍然是基于“无状态”的方式，即“输入token、输出token”。但我认为未来的发展方向应该是有状态（stateful）的模型和API。原因在于，当用户在构建智能体或AI应用时，他们不希望每次交互都从零开始，而是希望能够保存状态、身份信息、记录用户对话和用户行为历史、在需要时调用计算资源，让模型能调用各种工具来完成任务。而这些能力都依赖于“有状态”的架构。

　　因此，我们与OpenAI合作开发并于近期发布预览版的Bedrock Managed Agents，正是朝这个方向迈出的一步。我认为这代表了未来智能体的构建方式，也是当前市场上独有的能力，对用户来说非常有吸引力。当然，我们也会继续提供像Codex等其他模型。

　　总而言之，我相信这对客户意义重大，对我们的业务也会是利好。

　　关于Trainium机架以及未来是否出售整机机架的问题，我认为可能性还是很大的。不过，目前我们必须在供给分配上做权衡。现在市场对Trainium的需求非常强劲，用户几乎可以消化我们生产的全部产能。因此我们需要明确目前有多少资源可以分配给现有客户？有多少既有需求？对现有用户而言，是提供“Trainium +云基础设施”整体方案，还是仅提供芯片本身？这些问题都需要我们不断思考。

　　但总的来说，我们预计未来几年公司会考虑出售整机机架。

　　Loop Capital Markets分析师Rob Sanderson：我的问题有关Amazon Leo的相关情况。能否请管理层为我们大致量化一下，未来几年该业务在消费者端和企业端的收入机会有多大？另外，在这一业务增长过程中主要的限制因素有哪些？在接入Globalstar的基础设施和频谱之后，你们能够开发出哪些新的服务？比如一些过去难以实现但现在可以更快推进的服务？

　　最后，从更长期来看，Amazon Leo业务的整体愿景如何？管理层计划将其扩展到什么程度？我知道管理层才刚刚开始推出该业务的商业化服务，但从长期来看，随着未来十年技术逐步成熟，你们是否会考虑将一些非通信类服务也纳入其中？比如像轨道数据中心之类的应用？

　　安迪·贾西：我尽量把你刚才的几个问题都一起回答。

　　总体来说，我对Amazon Leo的前景非常看好。全球仍有数十亿人口无法获取宽带连接，同时也有成千上万的企业资产和政府资产由于缺乏连接而无法实现有效监测和管理。这就意味着，他们无法完成我们现如今习以为常的很多事情，比如在线教育、线上业务、电子商务、在线娱乐，以及持续的数据可视化和数字孪生等等。这些都是目前无法实现的场景，我们认为Amazon Leo的出现将有助于解决这一问题。

　　在商业变现化方面，我们也正在逐步推进。仅本周内，我们就完成了一次新的发射，目前在轨卫星数量已经超过250颗。等到服务正式商业化上线时，它将成为当前技术前沿的解决方案之一，从性能上看，我相信我们也会具备明显优势：我们的下行速率大约是现有方案的2倍，上行性能大约是6倍，同时在成本上也会对用户更有吸引力。

　　对于政府和企业用户来说，即便服务尚未正式上线，我们已经与很多用户展开了合作并签署协议。最近一个例子是Delta Air Lines，他们已经确认会从2028年开始，在至少一半机队中采用我们的服务。

　　从当前这些客户的反馈来看，我们发现用户的非常关键需求之一是：他们不仅要获取卫星数据，还希望将这些数据回传到云端进行存储、分析以及AI处理。正因为如此，将Amazon Leo与全球领先的云平台Amazon Web Services（AWS）结合起来，对企业和政府客户来说具有非常强的吸引力。

　　目前来看，如果说有哪些限制业务增长的主要因素，我认为是卫星的部署进度。我们今年计划进行超20次发射，2027年计划进行超30次的发射。

　　从商业规模来看，我们相信该业务有潜力发展成为一个数百亿美元级别收入的业务。同时，它在商业模式上与 AWS 有一些相似之处：前期资本投入巨大，需要在早期投入大量资金建设基础设施，但这些资产可以在很长时间内持续产生价值。因此，从中长期来看，我对其自由现金流和投入资本回报率是比较乐观的。

　　最后补充一点关于Globalstar的问题。我们发现，无论是消费者、企业还是政府，都不希望在任何场景下出现“失联”的情况，这会严重影响用户体验。即使是在城市里，或是大家在高速公路、山区、徒步或滑雪时，也经常遇到没有信号的情况。因此，市场对“终端直连卫星”的需求正在快速增长，这也是我们收购Globalstar的重要原因之一。Globalstar 拥有稀缺且覆盖全球的频谱资源，这是实现终端直连所必需的。同时，我们非常看重他们在卫星领域的技术能力。此外，这项交易还让我们有机会与Apple建立更深层的合作关系——未来iPhone、Apple Watch都将使用我们的直连服务。

　　总而言之，我们对这一业务的发展前景非常乐观。

　　Wolfe Research分析师Shweta Khajuria：能否请管理层谈一谈，你们如何看待当前内存和存储价格的上涨？以及您是否在供应链中看到通胀压力？这些因素会对今年以及明年的资本支出产生怎样的影响？

　　另外，关于智能代理式商业，如果可以的话，能否请管理层谈一谈您如何看待其中蕴藏的广告机会？当然，我相信Amazon Rufus未来有潜力成为最好的购物助手。但在广告方面，如果未来是由AI智能体来执行购物行为，我们该如何理解这一模式下的广告机会？它又会如何演变？

　　安迪·贾西：关于你提到的内存、存储以及供应链问题。我想大家都知道，这些组件的成本，尤其是内存价格，已经大幅上涨。当前我们正处在供给能力无法满足需求的增长的阶段

　　我们一直与战略供应商保持非常紧密的合作。其实我们在去年下半年的时候就已经提前观察到了这一势头，并且提前布局，确保能够获取相当规模的供应。我们与这些供应商保持密切协作，团队也非常灵活务实，整体上做得不错，保证了我们在产能方面没有受到太大限制。未来我们也会持续密切关注。

　　我们现在看到了一个有趣的现象：由于内存等资源的价格和供给变化，反而进一步推动了一部分仍使用本地基础设施的企业加速向云端迁移。原因在于，供应商在分配资源时往往优先考虑最大客户，而云服务商正是这类客户之一。我们已经与许多企业客户进行了多个月的讨论，虽然他们原本的云迁移计划进展较慢，但由于我们拥有更充足的供应能力，能够帮助他们加速转型。未来这一趋势如何演变还需要观察。

　　从亚马逊自身来看，我们会尽最大努力确保供应充足，并控制成本结构在合理范围内。

　　关于你问题里提到“智能代理式商业”对广告业务的影响，我其实是持乐观态度的。我认为这不仅不会损害广告业务，反而会同时对用户和我们业务带来积极影响。

　　首先，大家需要理解的是，我们广告团队已经在使用各种工具和智能体来大幅简化广告投放流程。对于中小企业来说，以前可能需要数周甚至数月来制作的创意内容、选择受众，而现在在AI技术和智能体工具的帮助下，这些流程已经大幅加速和简化，广告制作成本也显著降低。我认为，随着 AI 的发展，会有更多广告主进入市场。

　　其次，在“智能代理式商业”场景中，用户通常不会进行一次性的对话，而是多轮对话沟通：他们会不断提问、细化需求、理清偏好。在这个过程中，我们会有多次机会向用户展示相关商品，其中一部分是自然推荐，一部分则可能是赞助广告。

　　同时，新的商业场景模式也会带来新的广告形式，比如“赞助提示词”等。目前在我们的电商系统中，当用户提问时，我们会用AI生成一系列推荐提示，这对用户体验是非常有帮助的。同时，我们也已经开始在其中引入赞助机制，使用户在继续探索兴趣的过程中，更容易发现相关产品。

　　总体来看，我认为在当前的“智能代理式商业”环境下，广告业务不仅不会受损，反而会发展得更好。

　　Baird分析师Colin Sebastian：我也有两个问题。首先，安迪，目前来看，来自前期AI用户以及大型AWS用户的增量AI需求表现如何？与来自更广泛企业客户群体的需求曲线相比，需求表现有什么变化？整体需求在不同客户层级之间是如何演进的？

　　另外，从更宏观的角度来看，如果考虑AI在亚马逊内部各业务中的应用，未来三到四年公司整体业务结构可能会发生明显变化。我想请管理层与我们分享一下，您认为AI在亚马逊内部应用最大的机会在哪里？比如在产品创新层面？或者是在提升运营效率方面？您认为哪些领域的应用潜力最为突出？

　　安迪·贾西：在前期AI用户与企业用户之间的增量AI需求差异，我认为有几个比较明显的趋势。

　　首先，并不意外的是，AI实验室（AI Labs）目前正在投入非常巨额的算力资金，这些算力既包括AI侧，也包括核心基础设施侧。那些正在构建模型的团队以及已经成功落地生成式AI应用的公司，确实都在加大规模投入。与此同时，我们也看到企业端也在广泛应用AI。正如我之前提到的，目前企业最成功、绝对规模最大的应用场景，主要集中在成本规避与生产力提升相关的项目，例如自动化用户服务、业务流程自动化、反欺诈等类似场景。

　　此外，我们也在企业项目中逐渐看到另一个趋势：大量项目正在进入生产阶段，开始尝试创造全新的用户体验，也就是通过推理和AI来重新设计、重构现有产品与服务。这一部分的项目数量也非常可观。

　　因此，可以说我们同时看到上述两个方向的增长，即一类是效率与成本优化，一类是全新用户体验的重构。

　　关于你的第二个问题，即AI在亚马逊内部业务中的应用，我可以非常明确地说：在我们所有业务中，没有任何一个领域未来不会受到AI的重大影响。

　　长期以来，我一直认为，虽然AI可以对现有的用户体验进行渐进式优化，但从长期来看，无论是三年、五年，甚至可能更短，几乎所有我们今天所熟悉的用户体验都会被彻底重塑。AI的出现将为用户带来不同的交互方式、不同的界面，用户也会以全新的方式与系统进行对话、交互。

　　这就意味着我们必须以一种“从零开始”的态度重新审视每一款产品的用户体验。即使当前业务运行良好，我们也必须为每一个团队释放资源，让他们思考一个问题：如果今天让你从头开始设计这个产品，让AI赋能产品，你认为它未来的形态应该是怎样的？我们在所有业务中都在推进这项工作。很多时候我也会参与其中，可以说这是一件非常令人兴奋的工作。

　　当然，这些新的AI驱动体验在早期可能需要一定时间让用户适应，不同用户群体的接受速度也会不同。但如果现在不去投入这些“未来形态”的产品创新，我认为从长期来说就很难保持行业竞争力。因此，我们的每一个消费者业务、每一项内部业务都在沿着这一方向迈进。

　　而在内部运营层面，我同样认为AI将彻底改变我们的工作方式，而且这种变化已经开始发生。例如软件开发，“智能代理式编程”已经显著改变了我们构建产品的方式；同样的变化也将发生在DevOps（开发及运维）、客户服务、研究分析、数据分析以及销售流程等各个环节中。可以说，几乎所有工作流程都发生了非常显著的变化，这也是我们当前重点投入的方向之一。

　　我在之前的股东信中曾提到过一个例子：有一次，我们选择在运行系统的同时更换其底层引擎。通常这项工作需要40到50人、花一年时间才能完成，但这一次，我们只用了5个非常优秀、AI能力很强的工程师，在“智能代理式编程工具”的帮助下，只用了65天就完成了重构。

　　这恰恰说明，我们已经进入了一种完全不同的工作范式。我也相信，这也会是我们未来几年的发展方向。（完）