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亚马逊AWS营收增长39%,为近五年来最快

亚马逊股价11月4日收于266.03美元,上涨6.12%,投资者重新审视了公司的第三季度财报。10月29日公布的业绩显示,AWS营收增长39%,单季资本支出为772.6亿美元。

人工智能与模型新闻王雅琴发布: 2026年11月5日4 分钟阅读资料来源 29
亚马逊AWS营收增长39%,为近五年来最快

一个不及预期季度里的创纪录利润率

亚马逊10月29日公布了第三季度业绩,营收和每股收益均未达到预期。营收为2019亿美元,增长12%,略低于2022.2亿美元的市场预期。每股收益1.89美元,低于分析师预期的1.97美元。

关键在这些数字的内部结构。根据Cestrian Capital Research对财报文件的解读,AWS以23%的营收贡献了约63%的营业利润。无论哪种情况,购买AI算力的客户都能拿到更多产能,股东则要承担更大的账单。CEO安迪·贾西表示,现金紧张会持续到新建数据中心开始变现为止。他没有给出时间表。

利润才是意外之处。281亿美元的营业利润比亚马逊自身225亿至265亿美元指引区间的上限还高出约16亿美元。13.9%的营业利润率是公司历史最高水平,靠的是AWS。AWS营收460亿美元,增长39%,为近五年来最快增速。该分部营业利润178亿美元,利润率38.7%,去年同期为34.6%。增速已连续六个季度加快,从2025年第三季度的20%升到2026年第二季度的37%,再升到39%。贾西称AWS的年化营收规模为1840亿美元。

零售业务偏软。广告增长11%至196亿美元,低于去年同期的22%。线上商店增长2%至685亿美元。亚马逊表示,把Prime Day挪到第二季度使整体增速减少了约4个百分点。

净利润降至207亿美元,合每股摊薄收益1.89美元,去年同期为212亿美元。主要原因是去年同期包含了亚马逊所持Anthropic股份带来的95亿美元税前收益。

单季资本支出772.6亿美元

亚马逊本季度在资本项目上支出772.6亿美元,高于预期,也高于第二季度的542.1亿美元。

全年方面,公司仍指引约2200亿美元,而2025年为1280亿美元。这一数字在7月被上调。贾西将其中200亿美元的增幅归因于内存成本上涨,而非产能增加。资金投向数据中心、AI服务器和仓库。亚马逊表示,产能仍不足以满足2026年的需求。贾西说2027年将"大幅增加"支出,但没有给出数字。摩根大通分析师道格·安穆斯预计2027年为3950亿美元,2028年为4760亿美元。美国银行此前预计AWS增速最高可达42%,这有助于解释39%的成绩公布后市场最初反应偏冷。

需求不是瓶颈。贾西称AWS的合同未来营收积压为5780亿美元,比一年前翻了一倍多。他说2027年的大部分产能已被预订。Anthropic和OpenAI对亚马逊的Trainium芯片持有数吉瓦级的承诺。亚马逊的AI业务和自研芯片业务年化规模均已突破250亿美元。

自由现金流转为负值

过去12个月的自由现金流为净流出424亿美元,去年同期为净流入148亿美元。

物业及设备采购同比增加948亿美元,是这一变化的主要推手。亚马逊将增幅主要归因于AI投资。资产负债率升至23.70%。equiti指出,这是连续第三个自由现金流为负的季度。贾西认为回报是存在的:服务器在"略少于三年"内回本,使用寿命至少五到六年。

Evercore ISI分析师马克·马哈尼表示,对股价而言更大的问题可能是亚马逊如何为这轮建设融资。他说公司的处境好于许多同行,可以依靠债务而非股权。

财报发布后分析师出现分歧。TD Cowen将目标价从350美元下调至340美元,维持买入评级。Citizens从315美元下调至275美元。MoffettNathanson从315美元上调至357美元。

接下来会发生什么

亚马逊指引第四季度营收为2400亿至2470亿美元,增长12%至16%。营业利润指引为285亿至335亿美元。华尔街此前预计营业利润为332亿美元,接近该区间上限。亚马逊还表示,预计广告增速将回到高十几个百分点的水平。

CFO布莱恩·奥尔萨夫斯基表示,卫星互联网服务Amazon Leo的成本正在拖累第四季度利润预期。该服务计划于今年晚些时候上线。Oppenheimer分析师杰森·赫尔夫斯坦表示,Anthropic的IPO申报文件可能披露更多关于算力需求的信息,其中包括承诺给AWS的约1110亿美元。

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王雅琴

王雅琴

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王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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