专题：聚焦美股2026年第一季度财报

亚马逊公司今日正式发布了截至2026年3月31日的第一季度财务业绩报告。

财报显示：亚马逊净销售额同比增长17%，净利润大幅提升77%，其云计算部门AWS的增速更是创下15个季度以来的新高。

财报发布后，亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）、首席财务官布莱恩·奥萨维斯基（Brian Olsavsky）以及投资者关系主管戴夫·菲尔德斯（Dave Fildes）积极回应了投资者的提问。

　　以下是电话会议的部分实录：

　　高盛分析师Eric Sheridan：安迪，结合管理层近期在亚马逊云业务（AWS）方面的一系列公告，以及您在股东信中提到的内容，我想请您谈谈在未来几年，为了扩大算力和整体产能以满足日益增长的收入订单，您认为公司需要达到怎样的投资水平？

此外，我也想请您分享一下，投资者应该如何理解亚马逊在定制芯片和AI基础设施方面的独特战略？这项策略是否能够帮助公司更具竞争力地实现规模扩张，从而建立长期优势？

　　安迪·贾西：如您所提到的，我们在过去几个月里发布了多次公告，当前AWS的增长让我们感到非常满意。目前，AWS业务同比增长达28%，这是我们过去15个季度中最快的增速。在年化收入规模已接近1500亿美元的基础上，实现28%的增长是极具挑战性的。

我认为这背后有几个关键因素。

首先，我们持续观察到越来越多的用户选择AWS来部署AI。用户希望将推理部署在尽可能靠近数据和应用的位置，而这些数据和应用在AWS上的占比更高。同时，我们在安全性和运行性能方面的优势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。

此外，我们的核心业务也在强劲增长。一方面是企业加速从本地部署向云端迁移，另一方面也受到AI带动的“溢出效应”影响。换句话说，AI的增长正在推动我们的核心云业务发展，例如后训练、强化学习、智能体执行和工具调用等工作负载。

这些都与您提到的芯片问题密切相关。我们拥有一套独特的芯片组合，包括自研的领先CPU芯片Graviton和性价比优越的AI芯片Trainium，这使我们在当前增长拐点上处于有利位置，更能支撑当前的增长模式。

关于资本开支，我目前没有新的消息与大家分享。整体规划保持不变。我们相信，当前面临的是一个“千载难逢”的机会，几乎每一个已知的应用都将被重构，同时大量过去无法想象的新应用将涌现，这些新应用将基于AI技术，并消耗大量的CPU和核心算力资源。我们预计未来几年将持续投入大量资本，以抓住这一机会，长期来看，用户、股东以及整个亚马逊都将因此受益。

　　摩根士丹利分析师Brian Nowak：我有两个问题。首先，能否请管理层分享一下当前AWS业务的订单积压情况？除了大型AI实验室，当前的订单积压还涵盖哪些业务？

我的第二个问题是，随着公司在2026年围绕Amazon Rufus及“智能代理式商业”推进各项目标，您认为今年最关键的里程碑是什么？为了确保亚马逊在“智能商业”领域的领先地位，管理层认为需要完成哪些工作？

　　安迪·贾西：关于订单积压，我们在第一季度的积压订单规模达3640亿美元，这一数字不包括我们最近与Anthropic签署的超过1000亿美元的合作协议。目前的订单积压分布较为均衡，并未集中在一两个客户身上，而是拥有广泛的客户基础。

关于“智能代理式商业”的里程碑问题，我们对其发展前景持乐观态度。我们认为，它将显著改善用户体验，同时对公司自身带来积极影响。大家可以从我们在Amazon Rufus上的投入中体会到这一点。如果您最近没有体验Rufus，我可以简单介绍一下。Rufus在过去一年已有显著提升，且用户数量明显增长，目前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通用型智能体合作，旨在提升整体客户体验。不过，我认为目前这一领域的发展状态与早期搜索引擎相似，当时搜索引擎试图将流量导向电商，但成效并不显著。在今天的“智能代理式商业”场景中，第三方通用智能体目前仅占电商引流的一小部分，整体体验尚不成熟，常常无法准确处理价格和商品信息，也缺乏个性化数据和购买历史数据的支持。

我们希望这些第三方智能体能够持续改进，目前正在与相关公司沟通，寻找更好的解决方案，让客户和各方共同受益。

从长期来看，用户最终会选择哪个智能体？我的判断是，如果用户经常在某个零售平台购物，而该平台提供优秀的购物智能体，用户很可能会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。

这正是我们希望Amazon Rufus实现的目标——成为全球最佳购物助手。我相信亚马逊正在朝这一方向稳步前进。

　　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。关于模型，Amazon Bedrock似乎已经接入了OpenAI的完整模型体系，我想了解这对亚马逊意味着什么？目前管理层对Nova模型的研发进展如何？

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

　　安迪·贾西：关于模型，能够在Amazon Bedrock上提供完整的OpenAI模型体系是非常重要的，对客户来说具有深远的意义。

目前在Bedrock上已有大量AI工作在运行，包括Anthropic、Meta的Llama、Mistral AI等一系列模型。我们发现一个规律：无论是数据库、分析工具、模型，还是芯片领域，用户都希望拥有“选择权”。实际上，并不存在一款“通吃一切”的工具，每个模型都有其擅长的领域。

长期以来，用户一直希望能够在Bedrock上使用OpenAI的模型。我们最近上线了无状态（stateless）的5.4模型版本，并将在未来几周内推出最新的5.5版本。

截至目前，大多数模型应用仍基于“无状态”方式，即“输入token、输出token”。但我认为未来的发展方向应是“有状态”（stateful）的模型和API。这是因为，当用户构建智能体或AI应用时，他们希望能够保存状态、身份信息、记录用户对话和行为历史，并在需要时调用计算资源，让模型使用各种工具来完成任务。这些能力都依赖于“有状态”的架构。

因此，我们与OpenAI合作开发并近期发布了预览版的Bedrock Managed Agents，正是朝这一方向迈出的一步。这代表了未来智能体的构建方式，也是市场上独有的能力，对用户具有很大吸引力。当然，我们也会继续提供Codex等其他模型。

总而言之，我相信这对客户意义重大，对我们的业务也将是利好。

关于Trainium机架及未来是否出售整机机架的问题，我认为可能性依然存在。但目前我们必须在供给分配上做权衡。市场对Trainium的需求非常强劲，用户几乎能够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，以及现有需求的情况。我们在考虑是提供“Trainium +云基础设施”的整体方案，还是仅提供芯片本身，这些问题都需要我们不断思考。

总体来看，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：我的问题涉及Amazon Leo的相关情况。能否请管理层大致量化未来几年该业务在消费者端和企业端的收入机会？在这一业务增长过程中主要的限制因素有哪些？接入Globalstar的基础设施和频谱后，您能够开发出哪些新服务？例如一些过去难以实现但现在可以更快推进的服务？

　安迪·贾西：我会尽量将您的问题一并回答。

总体而言，我对Amazon Leo的前景非常乐观。全球仍有数十亿人口无法获取宽带连接，许多企业及政府资产因缺乏连接而无法实现有效监测和管理。这意味着，他们无法进行诸如在线教育、电子商务、在线娱乐等日常活动，而这些都是目前无法实现的场景。我们认为，Amazon Leo的推出将有助于解决这一问题。

在商业变现方面，我们正在逐步推进。仅在本周，我们就完成了一次新的卫星发射，目前在轨卫星数量已超过250颗。服务正式商业化上线时，将成为当前技术前沿的解决方案之一。在性能方面，我们相信将具备明显优势：我们的下行速率约为现有方案的两倍，上行性能约为六倍，且在成本上对用户更具吸引力。

对于政府和企业用户而言，即使服务尚未正式上线，我们已与多家客户展开合作并签署协议。最近的一个例子是，Delta Air Lines已确认将于2028年开始在至少一半机队中采用我们的服务。

从当前客户的反馈来看，用户的一个关键需求是：他们不仅希望获取卫星数据，还希望将这些数据回传到云端进行存储、分析和AI处理。正因如此，将Amazon Leo与全球领先的云平台Amazon Web Services（AWS）结合，对企业和政府客户具有极大的吸引力。

目前来看，限制业务增长的主要因素是卫星的部署进度。今年我们计划进行超过20次发射，2027年计划进行超过30次发射。

从商业规模来看，我们相信该业务有潜力发展成为数百亿美元级别的业务。同时，其商业模式与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资本回报率持乐观态度。

最后，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”，这会严重影响用户体验。即使在城市、快速公路、山区或滑雪时，也常常遇到信号缺失的情况。因此，市场对“终端直连卫星”的需求正在迅速增长，这也是我们收购Globalstar的重要原因之一。Globalstar拥有全球覆盖的稀缺频谱资源，这是实现终端直连所必需的。同时，我们非常重视其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和Apple Watch都将使用我们的直连服务。

总之，我们对这一业务的发展前景非常乐观。

　Wolfe Research分析师Shweta Khajuria：能否请管理层谈谈，您如何看待当前内存和存储价格的上涨？您是否在供应链中观察到通胀压力？这些因素将如何影响今年及明年的资本支出？

另外，关于智能代理式商业，能否请管理层分享您如何看待其中蕴藏的广告机会？当然，我相信Amazon Rufus未来有潜力成为最佳购物助手。但在广告方面，如果未来由AI智能体执行购物行为，我们该如何理解这一模式下的广告机会？它又将如何演变？

　安迪·贾西：关于您提到的内存、存储及供应链问题。大家都知道，这些组件的成本，尤其是内存价格，已大幅上涨。目前我们正处于供给能力无法满足需求增长的阶段。

我们与战略供应商保持紧密合作。实际上，我们在去年下半年就已提前观察到这一趋势，并提前布局，确保能够获取相当规模的供应。与这些供应商的密切协作和灵活务实的团队，使我们在产能方面没有受到太大限制。未来我们将继续密切关注这一情况。

我们目前观察到一个有趣的现象：由于内存等资源的价格和供给变化，反而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通常优先考虑最大客户，而云服务商正是这类客户之一。我们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缓慢，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“智能代理式商业”对广告业务的影响，我持乐观态度。这不仅不会损害广告业务，反而会对用户和我们的业务产生积极影响。

首先，大家需要理解，我们的广告团队已经在使用各种工具和智能体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和选择受众，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，更多广告主将进入市场。

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，我们将有多次机会向用户展示相关商品，其中一部分是自然推荐，另一部分可能是赞助广告。

同时，新的商业场景模式也将带来新的广告形式，比如“赞助提示词”。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，这对用户体验非常有帮助。同时，我们也已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，在当前的“智能代理式商业”环境下，广告业务不仅不会受损，反而会更好地发展。

　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用户及大型AWS用户的增量AI需求表现如何？与更广泛企业客户群体的需求曲线相比，需求表现有何变化？整体需求在不同客户层级之间是如何演进的？

另外，从宏观角度来看，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显著变化。我想请管理层与我们分享，您认为AI在亚马逊内部应用最大的机会在哪里？例如在产品创新层面？还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：关于前期AI用户与企业用户之间的增量AI需求差异，我认为有几个明显的趋势。

首先，AI实验室（AI Labs）目前正在投入巨额的算力资金，这些算力既包括AI侧，也包括核心基础设施侧。正在构建模型的团队以及已成功落地生成式AI应用的公司，确实在加大规模投入。与此同时，企业端也在广泛应用AI。正如我之前提到的，目前企业中最成功、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：大量项目已进入生产阶段，开始尝试创造全新的用户体验，通过推理和AI重新设计、重构现有产品与服务的项目数量也相当可观。

因此，可以说我们同时观察到上述两个方向的增长，一类是效率与成本优化，另一类是全新用户体验的重构。

关于您的第二个问题，即AI在亚马逊内部业务中的应用，我可以明确地说：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可以对现有用户体验进行渐进式优化，但从长期来看，几乎所有我们今天所熟悉的用户体验都将被彻底重塑。AI的出现将为用户带来不同的交互方式、不同的界面，用户也将以全新的方式与系统进行对话和交互。

这意味着我们必须以“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，我们也必须为每个团队释放资源，让他们思考一个问题：如果今天让您从头开始设计这个产品，让AI赋能产品，您认为它未来的形态应是怎样的？我们在所有业务中都在推进这一工作。很多时候我也参与其中，这是一项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有所不同。但如果现在不投入这些“未来形态”的产品创新，长期来看将难以保持行业竞争力。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。

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，这一变化已经开始发生。比如软件开发，“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、数据分析及销售流程等各个环节。可以说，几乎所有工作流程都发生了显著变化，这也是我们当前重点投入的方向之一。

我之前提到过一个例子：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、耗时一年才能完成，但这一次，我们只用了5个非常优秀、AI能力强的工程师，在“智能代理式编程工具”的帮助下，仅用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。我相信这将是我们未来几年的发展方向。（完）

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责任编辑：刘明亮