原文链接： https://www.yjnt111.top/article/977

一边是史上最大规模的组织调整与18亿美元遣散费用，一边是把2025年现金资本开支拉到约1250亿美元、且明确2026年还要继续加码。亚马逊在这次财报电话会上给出了一个极为清晰的答案：AI不是“项目式投入”，而是一场贯穿电力—数据中心—芯片—模型—服务—商业化全链条的“基础设施生意”。这篇文章从七个维度拆开：AI资本支出逻辑、芯片“双轨”策略、AI服务商业化、AWS增长回到20%+的动能、组织文化重塑、广告业务与DSP的协同，以及投资者关注焦点的核心总结。

一、AI资本支出逻辑：先电力、再产能、最后才是毛利释放

这次最抓眼球的是资本开支路径：管理层预计2025年现金CapEx约1250亿美元 ，并在2026年进一步增加 。方向几乎清一色指向AI的“硬底座”——电力、数据中心与芯片 。

·电力优先 ：管理层称过去12个月新增3.8GW 电力，Q4再加至少1GW ；目标是到2027年 ，AWS总电力较2022年翻两番 。在全行业都把“电力”视为第一瓶颈的当下，亚马逊的节奏更像“以电定产”，把扩容的先手牢牢握在自己手里。

·产能即收入 ：Jassy的原话是“我们增加产能有多快，就在多快地将其变现 ”。这不是口号，背后是结构性的两条线：其一，AI工作负载（训练+推理）正在快速货币化 ；其二，核心云工作负载回迁与扩容 回到正轨。二者叠加，让新增机房、电力与芯片几乎“上线即收入”。

资本开支的投资回报，不会以“单季毛利率”呈现，而是以更长周期的现金流曲线 释放：前期折旧与摊销压着利润率，等到机柜上座率爬坡、推理收入占比提高、AI服务复用率拉升，毛利和自由现金流的“台阶”才会出现。以AWS当季表现为例，在1320亿美元年化 体量上同比+20.2% ，已很能说明“AI资本→可见收入 ”的路径。

二、芯片“双轨策略”：一手英伟达生态，一手自研Trainium

亚马逊把“芯片”做成了供给和成本的“双保险”。

·深度绑定英伟达 ：管理层强调“我们购买了大量英伟达芯片 ，未来还会继续”。这意味着AWS持续享受行业最强生态的红利（开发者、工具链、模型适配与社区），并以速度补足“训练峰值”和“推理弹性”。

·自研Trainium走成本曲线 ：Trainium2被定义为“性价比优势30%–40% ”的定制硅，季度环比+150% ，且“已完全被预订 ”；与Anthropic合作的Project Rainier 单集群规模近50万片T2 ，年底冲100万片 。自研的意义不只是便宜——更关键在于可控的供给曲线 与底层架构的优化空间 ，为Bedrock等AI服务在推理端“把单位成本压到更低”铺路。

·代际跃迁 ：Trainium3将在年底预览、2026年初放量 。管理层给出了“比T2再好约40% ”的预期，这直接关联到TCO（总拥有成本）与客户迁移动力。一旦T3进入规模周期，中等规模客户 的渗透会显著抬升，Trainium将从“头部客户独享”转向“更广谱可用”。

简言之：外采拿速度与生态，自研拿成本与可控 。两条腿同时走，把芯片从“瓶颈”变成“护城河”一部分。

三、AI服务商业化：Bedrock、AgentCore 等“组件化”将决定上限

AWS的AI路线不是“重模型、轻产品”，而是把AI拆成可复用的基础设施组件 ：

·Bedrock：推理引擎的“水电厂” 。它给企业一个“多模型、按需调用、围绕成本与延迟优化”的推理平台。Jassy直说，从长期看，Bedrock的体量可能接近EC2 ——这不是夸张，前提是推理规模化 与应用组合爆发 同步发生。

·AgentCore：把“智能体”变成企业可运维的服务 。它不是PaaS/Pilot的花哨包装，而是一组针对安全、可扩展、可观测、具备长期记忆 的运行时基础设施 。SDK下载破百万 ，索尼、爱立信、Cohere Health 等已在用；本质上，这是一套“让企业敢于把AI智能体上生产”的标准化装配线 。

·Strands、Kiro、Transform：前者降低Agent搭建门槛，Kiro切入开发者IDE工作流，Transform把“代码迁移/现代化”做成AI流水线（内部披露：年初至今为客户省了70万小时 、等于335个工程师年 ）。

·推理先行、训练兜底 ：当下实际收入贡献中，推理 弹性更强、复用率更高，Bedrock+Trainium让“低成本、大规模 ”成为可能；训练则通过Rainier这类超大集群绑定旗舰客户与旗舰模型 ，形成品牌与口碑的外溢。

一句话：AI服务要像EC2那样“工程化、标准化、可计量” ，而不是停在“酷炫Demo”。AWS正在把AI做成“像水电一样的基础设施”。

四、AWS回到20%+增速：动能来自“核心云+AI”的双轨叠加

本季AWS收入330亿美元、同比+20.2% ，环比+21亿美元 ，在1320亿美元 的年化体量上实现二十大关，背后有三股力量：

1.核心工作负载回归 ：企业“停滞的迁移—现代化”重新启动，迁移项目与“老工作负载”上云速度加快。

2.AI工作负载货币化 ：训练+推理叠加上Trainium的成本优势，使得“新增产能即新增收入”成为现实。

3.产能上线节奏 ：新增电力/机房/芯片投入带来的供给端脉冲 ，与需求端的Backlog 2000亿美元 相匹配，缩短从签单到确认收入的路径。

利润端要保持耐心：折旧先行、利润后到 ，但当机柜利用率过门槛、推理复用率拉高，利润率有望迎来**“结构性台阶”。管理层对 持续增长的可延续性**给出正面信号。

五、裁员≠财务驱动，是一场“把公司变回最大初创”的文化重塑

针对“史上最大规模裁员”与18亿美元遣散费 ，管理层给出的核心解释是组织分层过多、决策变慢 ，需要通过扁平化 与授权 把“一线的双向门决策权”还给做事的人。

·为什么是现在？  AI正处在“持续多年的产品化与规模化 ”窗口，最怕的是犹豫与慢半拍 。

·管理指标如何看？  不是“人数少了多少”，而是产品迭代周期、上线节奏、单位成本、代码/功能交付速度 这类运营KPI 。

·与AI投资的关系？  表面上“裁员省钱、CapEx花钱”相矛盾，实则同一逻辑：把资金与注意力尽可能集中到“重回报、可规模”的战场 。

六、广告业务与DSP：与零售飞轮、视频与体育资产的“全漏斗合体”

本季广告收入177亿美元、同比+22% ，实现连续第三个季度的增长加速。驱动因素很直观：

·资产组合升级 ：从赞助商品 到Prime Video、体育版权 （NBA开季、NFL、未来的大师赛等），亚马逊构建了自有流量与内容 的“上层建筑”。

·DSP外延扩张 ：与Netflix、Spotify、SiriusXM 等的库存打通，叠加Roku 带来的CTV覆盖，使Amazon DSP 具备“策划—激活—衡量 ”的闭环能力。

·与零售的协同 ：广告投放与购物闭环在同一平台内完成，ROAS可见、可优化。管理层预计，随着AI导购（Rufus）普及，搜索、内容、消费链路进一步融合。

对投资者的意义在于：广告业务虽非AWS级别的利润机器，但它与零售飞轮的协同让现金流与利润的“第二曲线”更稳。

七、投资者关注焦点：产能、芯片、AI服务与增长路径的四大共识

从投资者的提问内容看，本次电话会的讨论高度集中在四个层面。

首先，市场最担心的“产能过剩”风险被明确化解 。管理层反复强调，当前的限制仍在电力端，而非数据中心或芯片供应端。新增产能一经上线即被需求吸收，Backlog已达2000亿美元 （不含 10 月新增未披露交易），意味着产能扩张与收入增长是同步的。

其次，芯片路线的“双轨并行”成为共识 。亚马逊不会因为自研Trainium而削弱与英伟达的合作，而是维持“速度+成本”的组合策略。Trainium3的目标是在性能和生态上再进一阶，使中端客户能像头部客户一样获得AI训练与推理的成本优势。

第三，AI服务的商业化路径愈发清晰 。Bedrock与AgentCore正在构建一整套“企业级AI基础设施”。Bedrock可能在长期内与EC2体量相当，而AgentCore则成为智能体（Agent）规模化的基础设施标准。推理端的快速增长与客户复用率提升，显示AWS正从“算力卖方”向“AI平台卖方”转型。

最后，盈利节奏与广告增长前景的判断趋于理性 。管理层明确指出，折旧与前期投入将压制短期利润，但这是“容量驱动增长模型”的必经阶段。广告业务则凭借Prime Video、体育赛事及外部媒体合作，形成“零售+内容+DSP”的全漏斗布局，成为现金流的稳态支柱。

总体而言，本次电话会释放出一个清晰信号：亚马逊的AI投资正沿着“电力—芯片—AI服务—商业化”的纵深推进。产能扩张没有盲目冒进，芯片自研与外采协调并进，AI服务的工程化正加速落地，而广告和零售的数字化协同正稳步兑现。投资者真正需要观察的，是电力与产能上线节奏、Trainium渗透率、Bedrock与AgentCore的企业化 adoption，以及广告ROI的边际改善 ——这些指标将决定亚马逊AI版图的扩张质量与资本回报。

结语：把AI当“长期工程”来做

把这次电话会的关键词串起来，是四个词：电力优先、产能复用、成本曲线、工程化 。

·电力优先 解决“有无”；

·产能复用 决定“好不好赚”；

·成本曲线 （Trainium与推理引擎）决定“赚多久”；

·工程化 （Bedrock/AgentCore/Strands/Kiro/Transform）决定“能不能从1做到N”。

短期看，折旧与摊销会让利润表“没那么好看”；中长期看，当AI从训练转入推理的规模收割期 ，AWS的现金流与利润率仍有上行空间。裁员与组织调整并不是与AI矛盾的“另一面”，而是为更快的产品化与更高的资本效率 让路。

对投资者而言，真正需要跟踪的，并非一句“ALL IN AI”，而是四条曲线的斜率：电力与产能上线节奏、Trainium渗透率、Bedrock/AgentCore客户化进度、以及广告与零售端AI带来的可量化转化改善 。只要这四条曲线不“塌”，亚马逊把AI做成“基础设施生意”的叙事，就仍在正确的轨道上。