核心观点 - 公司计划在2026年投入约2000亿美元资本支出，大部分投向需求旺盛的AWS，以支持客户核心业务与AI工作负载，并加速将新增算力转化为收益 [1] - 公司积压订单达2440亿美元，同比增长40%，环比增长22%，对AWS（包括AI和核心AWS）的需求非常强劲 [1][11] - 公司正通过自主研发的定制化芯片（如Trainium）构建竞争优势，以优化AI推理成本并形成规模化的芯片业务，同时零售业务通过AI购物助手Rufus和效率提升措施推动增长 [2][3][8][10] 资本支出与投资战略 - 公司计划在2026年投入约2000亿美元资本支出，其中大部分将投向AWS以满足强劲的客户需求 [1] - 2026年的资本支出主要投向AWS，部分用于增长快于预期的非AI核心工作负载，但大部分用于AI领域 [4] - 公司对AI领域的投资回报充满信心，因为新增产能能立刻被客户使用，并看到来自积压订单和客户承诺的长期增量收入轨迹 [3] - 过去12个月公司增加了3.9吉瓦的电力容量，是2022年（年营收800亿美元时）的两倍，预计到2027年底将再次翻倍，仅第四季度就环比增加了1.2吉瓦 [12] AWS业务表现与需求 - AWS第四季度营业利润率为35%，同比上升40个基点 [2][3] - 积压订单达2440亿美元，同比增长40%，环比增长22%，且还有很多交易正在推进 [1][11] - 企业正重新聚焦从本地向云端的迁移，核心非AI工作负载持续强劲增长 [2] - AI市场需求呈现“杠铃形态”：一端是消耗海量算力的AI实验室和爆款应用，另一端是众多利用AI提升生产力的企业；而中间部分（所有企业的生产工作负载）预计将是最大且最持久的市场 [6][7] - 支出的资本和拥有的产能绝大部分由外部客户消耗，亚马逊自身作为AWS客户只占整体业务（包括AI）的很小一部分 [1][11] 自研芯片战略与进展 - 为降低AI推理成本，公司自主研发了定制化芯片Trainium，其性价比优于同类GPU 30%-40% [2][5] - 已交付超过140万颗Trainium2芯片，形成年化数十亿美元营收规模 [2] - Trainium3已开始发货，其性价比比Trainium2高出40%，市场兴趣浓厚，预计2026年中前的产能已被全部预订，今年年中前后几乎所有供应将被预订 [2][6] - Trainium4正在研发中，计划于2027年推出，并且已开始就Trainium5进行讨论 [2][6] - Trainium与Graviton（CPU芯片）合计已形成超过100亿美元的年化业务规模 [6] - Project Rainier是与Anthropic合作、基于Trainium芯片打造的数据中心，用于训练其下一代Claude模型，该项目使用了50万颗芯片且数量将持续增加 [5] 零售业务与AI应用 - 2025年约有3亿客户使用了AI购物助手Rufus，使用Rufus的客户完成购买的可能性高出约60% [3][8] - 公司对智能购物体验持乐观态度，认为零售商提供的、拥有完整购物历史和准确数据的购物代理（如Rufus）将更具优势 [8][9] - 公司也将探索与第三方横向代理建立合作关系，以共同改善客户体验，但目前这部分流量和销售占比较小 [8] - 推动零售持久增长的投资领域包括：扩大商品选择（如引入更多奢侈品牌）、提升配送速度、发展快速商务服务（如Amazon Now）以及扩张生鲜日配业务 [10] - 日常必需品目前占商品总销量的三分之一，其增长显著；购买生鲜的客户此后购物频率翻倍 [10] - 在效率提升方面，措施包括深化履约网络区域化（如美国区域从8个增至10个）以及广泛应用机器人技术（目前履约网络中已有超过100万台机器人） [10] AI工作负载与内部应用 - 公司内部广泛使用AI，拥有超过1000个已部署或在建的AI应用，涵盖购物助手Rufus、生成式AI应用Alexa+、履约网络预测、客户服务、广告工具及直播体育功能等 [11] - 外部AI需求包括：AI实验室消耗大量算力用于训练、推理和研究；企业则在客户服务自动化、业务流程自动化、反欺诈、智能编码、法律应用等各类工作负载上投入 [11] - 公司认为，随着推理成本持续下降（通过Trainium等硬件战略实现）以及企业在迁移工作负载上取得进一步成功，企业生产工作负载将成为AI需求的主要贡献部分 [7]