亚马逊 Amazon (AMZN)

所在层：第 4 层（AWS 云）+ 第 5 层（自研 Trainium 芯片）+ 第 1 层（电商/广告） 当季：Q2 2026（截至 2026-06-30） 最近更新：2026-10-06 在册判断：无自己的判断；AWS 增速是「谷歌：被冤枉的输家」「微软：恐惧折价过深」两条做云横比时的对照数据

核心判断：亚马逊的利润引擎是 AWS 云，电商与广告提供流量和现金流。它是唯一一家既自己设计 AI 芯片（Trainium）又大规模卖云的超大厂，也是唯一同时持有 Anthropic 与 OpenAI 两家头部实验室股权的上市公司。AWS 增速与利润率正在同时加速，但代价是资本开支把滚动十二个月自由现金流压成了负数，而且新增的大额云订单主要来自它自己投资的两家实验室——收入、芯片采购和持股升值互相咬合，需要按这个背景打折看。

当季快照 · Q2 2026（截至 2026-06-30）

亚马逊财年与日历年一致；金额为美元。

本季最大变化：AWS 增速从 28% 加速到 37%、利润率创新高；同时亚马逊变成 Anthropic 与 OpenAI 的双料股东，代价是自由现金流转负。

账面净利不能当真：$53.4B 的非经营收益主要来自所持 Anthropic 优先股按新一轮融资价上调（本季单项 +$50.5B）；另有 Anthropic 可转债的未实现收益 $92.0B 记在其他综合收益、不经过利润表。评估亚马逊只能看营业利润。这与谷歌同季的 $98.0B 是同一机制：持股重估直接计入利润。

两家实验室的本季条款（10-Q 附注原文）：

• OpenAI：既有 $38B 商业承诺再扩 +$100B / 8 年（含与 AWS 芯片性能相关的合同义务）；入股 C 轮优先股 $15B、承诺再买 $35B，本季投入 $13.7B，6 月 30 日之后付清剩余 $21.3B，合计 $50B 全部投完。
• Anthropic：合作扩容超过 $100B / 10 年（同样含 AWS 芯片义务）；投资 G 轮 $5B 与 H 轮 $5B（后者走新设的 $20B 融资额度，尚余 $15B，IPO 后 30 个月内有效）；历史累计 $8B 可转债的公允价值已达 $97.9B，优先股账面 $92.5B。
• 私有公司股权投资账面从年初 $16.2B 涨到 $122.3B，全部投资账面 $229.7B。

其他：Graviton5 正式上市，前 1,000 大 EC2 客户中 98% 使用 Graviton；Bedrock 自上次财报以来新增十余个托管基础模型（含 OpenAI、Anthropic、谷歌 DeepMind 和 SpaceXAI 的模型），公司称本季客户支出超过此前所有季度之和。指引风险提示点名了内存芯片供应波动——与本库「美光：毛利率在山顶」盯的合约价是同一件事的买方视角。折旧年限本季无变更声明。

来源：公司提交证监会的业绩公告（8-K 附件 99.1，7 月 30 日）与季报 10-Q（7 月 31 日）。

商业模式

2025 年亚马逊营收 $716.9B，其中 AWS $128.7B（占 18%，同比 +20%），却贡献了约 $45.6B 营业利润，占全公司约 $80.0B 的一半以上；广告收入 $68.6B，公司未单独披露广告利润，本卡推断它的利润率高于零售（广告不承担商品与履约成本），但无法量化；线上与实体零售、第三方卖家服务和订阅提供流量与现金流（2025 年报 10-K）。10-K 还写明，AWS 收入增长部分被长期合同带来的价格调整抵消——大客户签长约通常换来折扣。

AI 在亚马逊有三条线：

• Bedrock：在 AWS 上卖多家模型的 API 和托管服务，不押单一模型。
• 自研芯片：Trainium（AI 训练与推理）、Inferentia（推理）和 Graviton（通用 CPU），用来降低 AWS 自身的算力成本，并作为英伟达 GPU 之外的选项出租。
• 持股两家头部实验室：绑定顶级模型，同时锁定它们对 AWS 云和芯片的采购。亚马逊是 Anthropic 最大的金主，但与谷歌共同持有；对 OpenAI 是后进者，金额已属第一梯队（微软仍是 OpenAI 最大股东）。这两笔持仓的账面价值随实验室融资轮起落，会剧烈地双向放大账面净利。

AI 只是大盘子里的一块，全公司的 AI 纯度不高；但 AI 那一块的增速与 AWS 的利润率，目前是全公司最亮的部分。

技术与护城河

亚马逊有两种不同的竞争基础：AWS 的规模与客户锁定是成熟、可验证的护城河；自研芯片是降低成本、减少对英伟达依赖的工具，目前已有可观收入；已披露的多年、数吉瓦级承诺来自它自己投资的两家实验室，其他采用者（一批 AI 初创公司以及 Uber、Pinterest）已公开点名但金额未披露，因此还不能证明它在开放市场上能大规模替代英伟达。

AWS：规模与客户锁定

企业把数据、应用和权限体系建在 AWS 上之后，迁移要改造的不只是服务器，还有数据库、存储、网络和身份管理等一整套托管服务，数据量越大越难搬。这种锁定加上全球规模，是 AWS 能在增速加速的同时提高利润率的基础（见当季快照）。边界在于：新的 AI 负载还没有历史包袱，客户可以按价格和可用算力在云之间选择——谷歌云近年增速高于 AWS，就是 AI 负载可以流动的证据。

自研芯片解决的瓶颈：英伟达 GPU 的价格与供给

AI 算力的最大成本是加速器，而英伟达的高毛利率让云厂商的算力成本居高不下。亚马逊通过收购来的 Annapurna Labs 团队设计芯片（与博通、Marvell 合作，台积电制造），从三个层面降本：

• Trainium：2024 年 12 月正式上市的 Trn2 实例每台含 16 颗 Trainium2、峰值 20.8 PFLOPS，公司称性价比比当时的 GPU 实例 P5e、P5en 高 30–40%；Trn2 UltraServer 用 NeuronLink 把 64 颗芯片互连；与 Anthropic 合建的 Project Rainier 集群含数十万颗 Trainium2（公司公告）。Trainium3 每颗配 144GB HBM3e 内存、带宽 4.9TB/s（Trainium2 的 1.7 倍），MXFP8 计算吞吐最高为 Trainium2 的 2 倍，UltraServer 可扩展到 144 颗芯片（AWS Trainium 页面）。本卡此前记载 Trainium3 相对 Trainium2 价效再提升 30–40%，这一说法尚未核到公司原文。下一代 Trainium4 按英伟达的说法将集成 NVLink 6 与 MGX 机架架构，是双方 NVLink Fusion 合作的第一代产品（英伟达开发者博客，2025-12-02），上市时间未公布。
• Graviton：通用 CPU，公司称比可比实例性价比最高高 30–40%，已被前 1,000 大 EC2 客户中的 98% 使用（见当季快照），说明自研芯片在通用计算上已被主流客户接受。
• 软件栈 Neuron：支持 PyTorch、vLLM、Hugging Face Transformers、TorchTitan，并提供直接控制硬件的 NKI 内核接口。它的成熟度和开发者生态仍弱于英伟达 CUDA，这是 Trainium 难以被广泛采用的主要原因。

优势如何变成收入，替代方案在哪里

芯片业务年化收入已超过 $25B，但公司没有拆分 Trainium 与 Graviton，也没有披露自研芯片对 AWS 利润率的贡献，因此"自研芯片推高了 AWS 利润率"目前只能算推论。Trainium 的大客户恰恰是亚马逊投资的两家实验室，而且两份合同都写明包含"与 AWS 芯片性能相关的合同义务"——这证明亚马逊能用资本换来芯片的大规模部署。同一份 2026 年 7 月的业绩公告也列出了两家实验室之外的采用者：NEURA Robotics、Odyssey 等 AI 初创公司已在采用 Trainium，TwelveLabs、Decart、Poolside 等初创公司以及 Uber、Pinterest 等较大公司作出了承诺。但这些承诺的金额与规模均未披露，无法判断它们占芯片收入多少；独立客户在出现，规模尚不可见。替代方案是英伟达 GPU（前沿训练多数仍用英伟达，AWS 自己也是英伟达的大买家）和谷歌的 TPU；谷歌是唯一在"自研芯片 + 卖云"上与它同类的对手。

折旧口径是另一条可验证的成色证据：亚马逊自 2025 年 1 月起把部分服务器与网络设备的折旧年限从六年缩短到五年，理由是 AI 与机器学习技术迭代加快；2025 全年因此多计折旧 $1.4B、净利减少 $1.0B，主要落在 AWS（2025 年报 10-K）。这是四家超大厂里唯一反向缩短的，意味着它的利润口径相对保守。

会削弱判断的证据：AWS 增速掉回 30% 以下而资本开支继续上升；两家实验室之外的 Trainium 采用者长期停留在点名、不披露规模；自由现金流长期为负；RPO 中实验室订单的实际消耗慢于合同节奏。

管理层与资本配置

CEO Andy Jassy 曾长期执掌 AWS，指引可信；"AWS 相对掉队"的质疑在增速回到 37% 后明显减压，但绝对增速仍低于谷歌云。资本配置的问题从"AWS 掉队"换成了回收期：滚动十二个月净资本开支 $169B 且还在增加（主要投向 AWS 的 AI），自由现金流已被压到负值；同时一年内向两家实验室投出约 $60B 股权（OpenAI $50B + Anthropic G/H 轮 $10B）。资本开支、股权投资与客户采购承诺三条线互锁，是全库"链内循环融资"最大的单一案例（见循环融资与资本结构专题）。Jassy 持股、薪酬与股价挂钩，Bezos 仍是大股东；人物与治理信息为公开资料概述。

估值：价格隐含了什么

按 2028 年分部营业利润估算，现价约等于加权合理价：AWS 利润率是最大的旋钮（2028 年基准 35%，每差 3 个百分点每股约差 $13），两家实验室的股权税后打折后，基准约值每股 $14。 熊 $110–129 ／ 基准 $229–268 ／ 牛 $366–417（2028 年每股收益 × 16–19／22–26／27–31 倍，折回 2026-10-06，加每股持股价值），概率加权约 $253。 完整估值报告（2026-10-07；2026-06-28 版保留作快照）

看多与看空的理由

看多：AWS 增速 +37% 创 18 个季度新高，利润率同步走高，"AI 在替 AWS 赚钱"已成为连续的报表事实；Trainium 与 Graviton 放量，两家实验室各 $100B 级的采购承诺锁定未来需求；同时间接持有两家头部实验室，在公开市场独一份；折旧口径保守。

看空：自由现金流已转负、资本开支还要加，回收期风险在全库最直观；RPO 跳升的 $132B 大头来自自己投钱的两家实验室，有循环收入嫌疑，交易对手集中度向 Oracle 靠拢；账面净利被持股重估剧烈放大，实验室估值一旦回调会同样剧烈反转；Trainium 软件栈仍弱于 CUDA，放量依赖少数大客户。

与市场预期的分歧：AWS 加速已经兑现，市场关注点正从"掉队"转向资本开支回报；本卡认为更值得盯的是订单与芯片采用的来源——如果新增需求的大头来自自己投资的实验室，那么 RPO 和芯片收入的高增长应按循环背景打折，而不能直接外推为开放市场的竞争力。

什么会改变判断

关键指标：AWS 增速与营业利润率能否同时守住（+37% / 39.4% 是新基线）；自由现金流何时转正——它比利润表诚实；RPO 中实验室订单的占比与消耗节奏；Trainium 在两家实验室之外的外部客户能否披露采用规模。

验证条件与时间：下一份季报看 AWS 增速能否维持在 30% 以上、资本开支指引是否继续上调；若 AWS 增速回落而资本开支不减，或实验室融资环境转差导致持股重估反转，应下调对回收期的判断；估值报告重算后，以新的三档阈值为准。

关键关系

• 资本绑定：Anthropic（最大金主，与谷歌共同持有）、OpenAI（$50B 优先股，2026 年新增）——两笔都附带对方采购 AWS 云与芯片的合同义务。
• 替代：自研 Trainium 替代部分英伟达 GPU（同时仍是英伟达大买家）。
• 供应：英伟达、博通与 Marvell（Trainium 设计）、台积电（制造）、康宁（光纤总供应长约）。
• 竞争：Azure、谷歌云；在云上模型分发方面与微软互为对手。

来源与延伸阅读

• 公司原文：2025 年报 10-K（分部收入与利润、折旧年限变更、长期合同对 AWS 定价的影响）；2026 年第二季度业绩公告与季报 10-Q（8-K 编号 0001018724-26-000024；10-Q 编号 0001018724-26-000026）；Amazon 2026 年第一季度财报（证监会 8-K，2026-04-29）
• 芯片与合作：AWS Trainium2 实例上市公告、AWS Trainium 产品页、Anthropic 算力合作、英伟达：AWS 以 NVLink Fusion 部署 Trainium4
• 估值：亚马逊估值 v2、v1
• 延伸：自研 ASIC 技术卡；《ASIC 对 GPU 推理的真实账》；《定制芯片怎么做出来》；《CUDA 锁死了什么》；循环融资与资本结构专题