文章核心观点 - 摩根士丹利发布研报，认为市场系统性低估了亚马逊在生成式AI时代的价值，维持“增持”评级，目标价看至300美元 [1][2] - 亚马逊在AI浪潮中表现“安静”，其股价和估值未像英伟达、微软等公司一样获得显著溢价，这与其深厚的AI基础设施和商业化能力形成反差，可能是一个被市场错杀的机会 [1][2] - 亚马逊的AI价值不在于拥有最性感的C端模型，而在于其作为“基础设施服务商”在算力、数据、场景和商业闭环上的综合优势，是AI从技术演示走向产业落地过程中确定性的“变现机器” [5][6][11] - 投资亚马逊的核心逻辑不是赌AI技术的短期突破，而是押注其由AI驱动的、确定且持续的自由现金流释放和利润率结构性扩张 [9][10][11] 市场为何低估亚马逊 - 二级市场对AI核心资产的刻板印象追求“纯粹性”和“爆发力”，如英伟达的“算力垄断”和微软的“产品叙事”，而亚马逊的AI故事分散、缓慢且主要面向B端，显得“不性感” [3] - 市场对亚马逊的定价仍停留在“零售帝国”（利润率低、资本开支重）和“云计算隐忧”（增长趋缓、竞争激烈）两条旧叙事上，将AI视为“锦上添花”而非核心重估变量 [4] - 市场习惯寻找“淘金者”（模型或硬件公司），而忽视了亚马逊作为同时提供“铲子、地图、帐篷和运输船”的“基础设施服务商”的隐性价值 [5] AWS：AI时代的算力工厂与中立平台 - 在生成式AI时代，云计算从“IT外包”转向“算力工厂+模型托管平台”，训练、推理等环节消耗真实计算资源，上云是绝大多数企业的必然选择，这为AWS提供了直接的变现机会 [6] - AWS的最大优势在于“中立性”与“规模经济”，其Bedrock平台允许客户自由选择第三方模型或自建模型，降低了客户对数据隐私和供应商锁定的担忧 [7] - AWS成为AI浪潮中“最不依赖单一模型成败”的受益者，无论哪家大模型胜出，只要AI流量增长，AWS的账单就会增长 [7] - 亚马逊自研的Trainium和Inferentia芯片为客户提供了更具性价比的算力选择，进一步巩固了其成本护城河 [7] 零售业务：AI驱动的效率提升与利润释放 - 生成式AI在零售中的应用远不止“客服聊天机器人”，其在供应链预测、库存优化、广告投放、个性化推荐上的投资回报率更高 [7] - 亚马逊拥有全球最复杂、数据密度最高的零售系统之一，AI在各个环节的效率提升几乎可以直接转化为利润率的改善 [8] - 零售业务运营杠杆极高，AI驱动的效率提升一旦覆盖固定成本，释放出的自由现金流将十分惊人，这种利润释放更具确定性和持续性 [8] 投资逻辑：从叙事期到兑现期的价值重估 - 当前市场并未给予亚马逊与其AI基础设施地位相匹配的估值溢价，其估值仍夹杂着“传统零售”的折价 [10] - 看空者认为亚马逊体量过大，AI带来的收入增量只是“边际改善”，并担忧云业务增长瓶颈和零售业务的宏观脆弱性 [10] - 看多者（如摩根士丹利）押注的是AWS高毛利AI服务占比提升与零售端AI带来成本下降所形成的“戴维斯双击”，即利润率的结构性扩张 [10] - 投资亚马逊的核心哲学判断在于：相信AI最大赢家是“收账单的人”（基础设施和生态垄断）而非“卖梦想的人”（技术突破和愿景），在AI进入规模化落地的中期，现金流和确定性将成为稀缺资产 [11] - 亚马逊的商业模式在AI时代因算力和数据需求爆发而更加稳固，它不需要模型评测第一，只需确保云上AI应用向其付费、通过其系统达成的交易贡献利润 [11] 总结：在AI长跑中的确定性 - 当前AI投资正从泡沫形成向去伪存真过渡，掌握算力、数据和场景的公司的价值将随AI渗透率提升而增长 [13] - 亚马逊兼具“旧时代的王者”（电商与物流）和“新时代的基石”（云与AI）的双重身份，这种模糊性提供了安全边际 [13] - 关注亚马逊是基于对AI产业链价值分配的理性计算，它提供的可能不是短期翻倍的暴涨，而是在AI长跑中更为确定的复利回报 [14]