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财报后走出独立行情！AI时代落后的亚马逊，终于出现逆势反转的买入机会？
2025.12.01
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最近几年，亚马逊的股价在M7里，应该是表现比较差的了。很多投资者认为，AI时代，亚马逊看起来被微软和谷歌甩在了后面。可就在今年三季度财报季，在这个近几年来最严格的财报季上，亚马逊却表现得非常好。财报一出，股价直接跳涨10%，走出独立行情。更有意思的是，一向跟微软深度绑定的OpenAI，也破天荒的宣布了跟亚马逊的云服务，也就是AWS合作。这难免不让人想象，AWS的AI增长引擎要启动了吗？亚马逊在 AI 时代要起死回生了吗？
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最近几年，亚马逊的股价在M7里，应该是表现比较差的了。很多投资者认为，AI时代，亚马逊看起来被微软和谷歌甩在了后面。可就在今年三季度财报季，在这个近几年来最严格的财报季上，亚马逊却表现得非常好。财报一出，股价直接跳涨10%，走出独立行情。更有意思的是，一向跟微软深度绑定的OpenAI，也破天荒的宣布了跟亚马逊的云服务，也就是AWS合作。这难免不让人想象，AWS的AI增长引擎要启动了吗？亚马逊在 AI 时代要起死回生了吗？
今天，我们就来分析这家云计算的龙头亚马逊。看看三季报后的股价大涨，是情绪的反弹，还是基本面的反转？这会带给我们一次难得的买入机会吗？相信看完这期视频过后，你就有答案了。
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亚马逊的基本情况亚马逊的业务可以分为两条线，零售和云计算业务。2024年公司收入6380亿美元，同比增长11%。其中零售业务占收入比重达到83%，疫情之后，这块业务的增速保持在稳定的 10%左右。但零售的经营利润率只有个位数，盈利能力比较弱。
相比之下，收入占比只有17%的云计算AWS，这几年保持近20%的增长，而且经营利润率超过30%，成为亚马逊的利润引擎。
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对于市场来说，他们对亚马逊的关注点早就从零售完全转向云计算了。，零售业务太过于稳健，就难有惊喜；而AWS的增速首先就远高于零售，利润贡献又极具弹性，好的时候可以赚很多，差的时候也会大幅拖累整家公司的业绩。
亚马逊的股价也确实是这样的反应。2015年以前，股价是由零售驱动，不断丰富的电商产品，从图书到音乐、从Prime到Kindle，不断完善产品的供给和服务，同时业务也逐渐在覆盖全球。
但从2015年开始，云计算开始成为驱动亚马逊股价的关键。虽然，亚马逊的云计算早在2006年就推出，但市场真正反应其估值是从2015年。在2015年，亚马逊首次披露AWS数据，收入占比达到7%、经营利润贡献达到40%，最重要的是，整个收入在持续加速。如果你认真去观察当时亚马逊的股价，会发现公司在那几年的收入增长其实是在放缓的，它只维持20%到35%左右，可股价却没有跟着收入放缓，反而是明显上了一个台阶。这核心的原因，就是利润率更高的云计算在公司的占比不断提升导致的。
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不过，自从22年开始，亚马逊就明显跑输另外两家云计算的竞争对手，微软和谷歌。这主要的原因，就是在云计算的增速上。23年开始，AWS的收入增速掉到20%以下，与此同时，微软Azure和谷歌云仍然保持30%和20%以上的增速；不止如此，从去年年底开始，Azure和谷歌云的增速都开始快速向上攀升，但AWS的增速还是一直在20%以下，看不到任何向上的潜力。
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那为什么AWS增长这么弱呢？首先，公平地说，一个原因是它的规模比另外两家大，所以增长自然会慢一些。但更重要的原因，还是在AI时代落后了。
这里我们可以用微软来做对比。从收入结构上看，微软的Azure分成AI相关收入和非AI相关收入，分别叫做Azure AI和Azure Core。这其中，80%的收入就是来自传统的Azure Core，这部分增速也差不多在 20% 左右，跟AWS的传统云业务其实差别不大。但剩下20%的Azure AI，增速却高达200%。正是这条 AI 新业务曲线，把整个 Azure 的增速从 20% 拉到了40%。至于Azure AI如何做到这么高的增速，我们之前在一期讲微软的视频中提到过，这是因为微软和OpenAI合作带来的。感兴趣的看官可以回看当时的那期视频。
谷歌的逻辑也类似。依靠自家的Gemini模型，把AI直接塞进了云服务体系，AI和企业软件生态整合得非常紧密，增长自然比AWS更快。
所以你看，这两家云厂商，现在最大的增长都是靠AI带动的。但相比之下，AWS在AI的布局并没有那么激进，而且它也不像微软有OpenAI，谷歌有Gemini那样，AWS没有和一个实力匹配的大模型绑定。这就使得，近两年的新增市场份额都流向给对手了。
不过，最近的情况似乎开始出现一些变化。开头的时候我说过，最近的财报里， AWS的增长回到20%以上，财报一公布股价就跳涨了10%。甚至连OpenAI也宣布跟AWS有380亿美元的合作。那是不是意味着，AWS有机会追上来了呢？
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AWS落后的原因我们不妨先看看三季度，AWS的收入增速为什么能重回20%以上。
其实在过去一年时间里，三大云计算公司都反复提到同一件事：AI的需求非常旺盛，但是产能严重受限。GPU不够、数据中心不够、电力不够等等，很多因素都是限制产能的原因。微软和谷歌在过去几年里，也都经历过因为产能不足、导致云计算收入增速放缓一两个季度的情况。但只要新一批数据中心上线、GPU交付有所改善，他们的增速就会立刻恢复回来。
而AWS最近的恢复，其实也跟产能释放有关。随着基础设施扩建完成、GPU资源逐步释放，AWS的收入增速也从17%回升到20%。这次产能释放来自一个关键项目Project Rainier，也就是AWS和大模型公司Anthropic合作建设的数据中心。这个投资规模高达 110 亿美元的项目开始投产后，AWS的算力供给立刻有了明显改善，收入增速自然就反弹了。可以说，Project Rainier是AWS本轮加速的触发点。
这么看起来，云计算公司产能紧缺限制收入增速只是表象。背后真正推动云计算增长的，还是AI大模型公司的需求。在AI时代，大模型就是云计算最大的客户。谁能绑定最强的大模型，谁就能获得最快的收入增长。
前面我们说过，微软和谷歌都有自己深度绑定的大模型，所以收入增长在加快。那现在，AWS第三季度开始回升，是否说明Anthropic 的拉动也开始显现了呢？AWS会不会像微软和谷歌一样，靠大模型推动云计算重新进入加速增长的阶段呢？
要回答这个问题，还得看AWS的合作伙伴Anthropic。这是一家由前 OpenAI 高层在 2021 年创立的公司，它最出名的产品就是 Claude 系列大模型，其战略定位更偏向编码、专业文档这些垂直应用场景。尤其在编程领域，很多程序员都认为 Claude 的表现是最好的。
不过，必须要承认的是，这个伙伴的业务体量和应用深度，暂时还无法像OpenAI 之于微软那样，带来一条足以把 Azure 整体增速推到40%的新增长曲线。毕竟，和ChatGPT，Gemini不同，它的体量还是小太多了。ChatGPT 最新的周活用户已经达到8亿；谷歌的Gemini月活达到 7.5 亿。而相比之下，Claude在年中的月活用户只有大约3000万，远小于ChatGPT和Gemini。用户规模越小，对算力的消耗也就越低，自然无法产生同等级别的云计算拉动效果。
因此，尽管产能开始释放，我们也不要期待 Anthropic 对 AWS 的带动会像 OpenAI 对 Azure 一样强劲。更不用说，AWS的基本盘比 Azure 更大，这几乎就决定了，AWS很难从中获得短期的爆发式增长。
从这段分析中我们也能看到，其实真正限制 AWS 的，是整个云计算行业的游戏规则已经发生了变化。过去云计算比的是谁的算力多、谁的规模大，靠规模效应就把成本压到最低；但进入AI时代后，云计算行业开始拼谁拥有更强的大模型。因为真正能带动云计算加速增长的，是那些训练大模型的公司。他们才是 AI 时代云服务最大的买单者，也是决定云计算增长快慢的核心动力。而没有依附领先大模型的亚马逊，自然就处于一个被动的状态。
分析到这里，我就一直在思考这么一个问题，为什么今天的亚马逊会这么被动呢？难道是因为公司没有意识到AI的重要性吗？于是，我决定对亚马逊做进一步的研究，结果发现，事实完全相反。其实，亚马逊很早就看到了AI的重要性了。
早在2015年，亚马逊就曾捐赠资金，参与推动OpenAI的成立。在2018年，OpenAI 主动向亚马逊抛出橄榄枝，希望能免费获得价值数亿美元的 AWS 算力资源，但不提供任何股权。亚马逊的管理层先是惊讶于OpenAI如此大胆的提议，但最终还是选择拒绝。根据后来的报道说，当时拒绝的原因，首先是担心大量资源分配给OpenAI会影响到其他客户；其次，管理层认为这种合作对亚马逊缺乏实质回报；最重要的是，那时亚马逊正全力打造自家的机器学习平台，相信自己完全有能力独立搞定AI，没有必要扶持一家外部初创企业。就这样，亚马逊错过了第一次与 AI 巨头建立深度合作的机会。
如果说2019年OpenAI 没选择AWS，而是去找微软合作，只能算是时代的巧妙错位；那错过另一家AI巨头的合作，则真正暴露了亚马逊内部更深层的问题。
2021年，Anthropic向亚马逊提出合作，希望 AWS 能进行股权投资、提供算力资源，并把模型接入亚马逊产品体系。但亚马逊 CEO Andy Jassy 和 AWS CEO Adam Selipsky 最后依旧选择了拒绝。这是因为，当时公司内部对 Anthropic 的商业化能力并不乐观。更关键的是，AWS内部长期存在一种文化惯性，他们认为，凡是认为自己能做的技术，就不愿意为外部方案付费。这种对外部能力的抗拒，最终让亚马逊第二次错过了与未来 AI 巨头合作的最佳窗口。
这两次被浪费的机会，亚马逊最后都付出了高昂的代价。2023年年初，Anthropic 的融资引入谷歌作为战略投资方。直到同年9月，亚马逊才紧急入局，向Anthropic投入 12.5亿美元，并在随后持续加码，总投资达到80亿美元，规模甚至超过谷歌的30亿美元。但即便如此，亚马逊还是没有获得董事会席位，仍然只是少数股权持有者。
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更糟糕的是，最近连微软也开始与Anthropic 合作。Anthropic明显在分散其算力依赖，而不再把 AWS 作为最核心、最紧密的合作对象。这无形中削弱了AWS原本想通过Anthropic打造的AI增长引擎。可以说，在AI时代最关键的起跑阶段，亚马逊的战略犹豫和判断迟缓，确实付出了不小的代价。
这个差距也可以从资本开支的节奏上体现出来。从下图可以看出，AWS的资本开支直到和Anthropic启动合作后的24年一季度才开始重新加速，这比微软至少落后了整整一年。这个落后，其实就意味着产能的释放也延后了至少一年。
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亚马逊落后的深层原因除了大模型之外，其实还有一些更深层的因素，也造成了亚马逊在 AI 时代的落后。一开始我以为AWS的问题来自技术差距，但后来从各方面了解到，三家云厂商在底层技术上并没有本质差异。而真正拉开差距的，还是商业层面和组织效率。
对初创公司来说，价格往往是最现实的决定性因素。相比 AWS，谷歌云作为云计算领域的第三名，又作为追赶者，它在定价上策略更激进，同等配置下往往比 AWS 更便宜。所以，这使得很多精打细算的初创公司选择了谷歌。根据市场调研机构 CB Insights 对 1100 家头部 AI 初创公司的追踪数据，从22年到24年，AWS 在 AI 初创市场的份额，从 33% 下滑到 30%；同期谷歌云从 34% 升至 38%，正式超越 AWS，成为 AI 初创公司最常用的云平台。
如果说降价策略主要能吸引中小客户，但大企业对价格没有那么敏感，这就成了Azure和AWS的主战场了。可在这一部分，最近几年也被微软追着打，这又是为什么呢？我们通过一些内部人士的消息得知，核心的原因其实在于销售策略。微软的销售团队极为激进，CEO 纳德拉甚至会亲自出面接洽跨国大客户。而在亚马逊的体系里，这样的动作几乎不可能发生。如今的亚马逊管理层级越来越多，去敲定一个大客户，能派出一个高级项目经理已经算很高的规格了。这种在销售文化上缺乏狼性，让AWS在大客户竞争中吃了亏。
这么一分析我们发现，其实AWS 在AI时代的战略迟滞，最本质的原因，是内部运营效率持续下降的结果。这家公司曾经以“小团队、快决策”的初创精神著称，但近几年庞大组织结构带来的管理惯性和沟通成本，正在慢慢侵蚀它的竞争力。
今年3月的亚马逊内部会议上，CEO Andy Jassy已经公开强调要削减管理层级、减少官僚主义；到了10月财报会上，他再次提到，过去几年公司的高速扩张带来了层级过多的问题，导致决策效率明显下降。他特别强调，在AI的加速变革下，亚马逊比任何时候都更需要精简架构、快速行动。但他能不能真正一锤定音，削减亚马逊冗长的层级，依然是一个问号。
总体来看，AWS 在收入增速上明显落后于微软和谷歌，表面上看是产能释放的节奏不如竞争对手；但进一步去看，是它绑定的大模型 Anthropic 在算力拉动上远逊于 OpenAI 和 Gemini，使其 AI 战略落后于同行。而这个AI战略落后更本质的原因，很可能来自亚马逊内部的管理问题，这些正在限制AWS在AI时代的竞争力。
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亚马逊的AI策略现在的亚马逊，再谈AI战略其实已经晚了，它能做的，更多是看看有什么策略能确保自己在中长期的AI竞争里不要继续被拉开差距。那现在的亚马逊在做些什么呢？
首先，是在绑定AI大模型这条路径上，亚马逊能做的动作已经非常有限了，毕竟大模型公司掌握着主动权。现在Anthropic也明确要全面分散算力供应。即便是最近签约的OpenAI，实际上也是380亿美元的订单，和微软、甲骨文3000多亿比还差得很远。而另一条路径是自研AI大模型。去年底亚马逊推出了自己的Nova模型，但市场反馈相当平淡。毕竟亚马逊本质上不是一家 AI 研发驱动的公司，这条路未来能走到多大规模，确实不太乐观。所以在大模型端，亚马逊的战略选择非常有限。
既然在模型层没有太多进攻空间，那亚马逊能真正发挥优势的，就只剩AWS体系内的 AI 平台和基础设施动作。其中最受期待的，就是2023年推出的Amazon Bedrock。Bedrock 的定位是让企业可以在 AWS 上快速搭建、训练、部署生成式 AI 应用，无需从零开始训练大模型。平台上提供了14个大模型可供选择，通过API调用或微调，就能构建各种 AI 应用。也就是说，Bedrock提供了一个模型超市，希望通过模型丰富度来吸引更多企业客户。
这个主意看上去是不错，但归根到底，Bedrock更像是AWS 在AI时代的一个拓展渠道的工具，是一个平台。但在这个时代，不掌握模型的一方，最终的话语权还是比较弱的。所以我认为，Bedrock 更像是 AWS 在 AI 时代必做的一块拼图，能有一定的作用，但不足以改变 AWS 在 AI 上的整体局面。
另外，在上游的 AI 基础设施层，亚马逊也布局了自研芯片，分别是训练用的 Trainium、推理用的 Inferentia。由于资源有限，两颗芯片的进展不太一致。现在，Trainium 发展相对顺利，Rainier 项目里大量计算节点都采用了 Trainium；而推理端的 Inferentia 反馈就相对一般。这也合理，毕竟芯片设计不是亚马逊的核心业务，把资源集中投入到一种芯片上，可能是更务实的选择。
自研芯片的目的很清晰，就是降低对英伟达 GPU 的依赖，控制 AI 训练与推理的成本。但芯片的生态构建与验证周期都很长，尤其在大模型训练领域，稳定性与软硬件生态成熟度至关重要。只有当 Trainium 的性能和性价比明显优于英伟达 GPU，并获得主流模型的兼容支持，它才能形成真正的护城河。目前来看，亚马逊的自研芯片还差得很远。在这自研芯片这个领域上，目前只有谷歌的TPU做得比较好，其他的自研芯片，效果都还差很远，更多还是企业为了未来分散化提前做的一个战略布局而已。
综合来看，亚马逊在AI上的几个动作，没有太多战略方向可言，更多的还是去做一些力所能及的事情，来尽力保持 AWS 在云计算领域的领头羊位置而努力。而公司在模型层没有进展，且尽力在搭建着Bedrock平台，以及用芯片控制成本，都可以看出，亚马逊对自己目前的定位，仍然是去做AI的底层基础设施，也就是比较上游的环节。
这点跟微软和谷歌的 AI 定位还是有些不同的，谷歌和微软不仅掌控着AI上游，中下游部分也在积极布局，去建立起一个完整的AI产业链。其中，微软不仅有Azure，通过绑定OpenAI拿下了活跃用户最多的ChatGPT，更是借助ChatGPT的力量，把Copilot深度嵌入Office、GitHub等核心应用，牢牢抓住AI时代企业工作流的核心入口。谷歌就更不用说了，它是当前在AI产业链上最全面的公司，不仅有云，自研芯片，大模型Gemini，更是掌握着搜索、YouTube、地图、Gmail等庞大应用入口，可以完整搭建自己的 AI 生态系统。而相比之下，亚马逊在中下游的布局显然是比较弱的。
诚然，在当下整个AI产业链上，现在可能是上游基础设施层最赚钱的阶段。中下游的公司，包括大模型之类的商业模式，现在都还没有利润可言。可这种阶段不会一直持续。也许，未来进入大规模推理阶段，对算力的需求可能不再像现在这么极端，作为AI产业链上话语权最强一环的大模型公司，也迟早开始兑现利润。那个时候，AI产业链的利润，大概率会从上游基础设施，慢慢向中游的大模型和下游应用层转移。这个逻辑，我相信这几家公司都非常清楚。
那既然如此，为什么亚马逊还把自己的定位放在基础设施层，而不是像微软和谷歌一样往产业链更高价值的中下游做战略布局呢？这或许又要回到亚马逊内部管理的问题。
贝索斯一直被视为亚马逊的灵魂人物。自从2021年他卸任 CEO 之后，Andy Jassy 接棒的位置并不轻松。Jassy当然也有很深的资历，他1997年就加入亚马逊，2006 年开始掌管 AWS，十年时间就AWS从零做到全球第一。但他的存在感，明显比不上库克、纳德拉这种已经彻底接管公司灵魂的CEO。贝索斯虽然退出管理层，但外界普遍认为他仍然对公司方向保持着潜在影响力，也意味着Jassy在战略选择上的空间并没有想象中那么大。更重要的是，AWS是Jassy亲手打造、一手带大的核心事业。或许在他的视角里，守住云计算老大是最大的目标，而不是在AI时代拼命往应用层和生态层突围。也许，这位CEO可能更想要守江山，不是打江山。
在这样的管理文化下，亚马逊在 AI 上选择的是一种更偏稳健、更注重防守的战略，更倾向于继续做全球 AI 的基础设施供应商。这意味着，守住云计算老大的位置，可能才是它认为最重要的任务。而不是像微软、谷歌那样往未来利润更高、附加值更强的大模型与应用层延伸。
当然了，以上只是我的一些分析和判断，我的判断也是有错的可能的。但假设我的判断是对的，那么AWS的长期回报，可能就会跟整个 AI 行业的平均收益率差不多了，这往往是上游公司最终的宿命。相比之下，微软凭借Copilot进入企业应用层，谷歌依靠Gemini打通生态链，这两个公司都具备跑赢行业平均水平的机会。
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投资观点亚马逊基本面的情况我们就分析到这，聊了这么多，咱们作为投资者还是要回到股票层面。对于现在的亚马逊来说，我们该怎么投资呢？我认为，针对现在的亚马逊，我们非常有必要把它从短期和长期分开来考虑。
先聊短期。今年以来，亚马逊的股价涨幅只有6%，不但跑输标普500的17%，更是大幅跑输云计算的竞争对手微软和谷歌。至于原因，我们分析过，短期的问题主要还是AWS的产能限制。而随着算力逐步释放，AWS的收入增速也从17%回到20%了，股价也得到一定修复。现在按照管理层的说法，未来一年，公司的产能还会继续释放，那么收入也会跟着继续上涨，这么看来，亚马逊的股价就还有一定的反弹空间，而且确定性非常高。因此，我认为，至少今年跑输大盘的那部分，应该能pick up回来。如果你只是追寻未来几个月有一个不错的增长，我认为亚马逊会是当下市场中不错的选择。
但是长期，可能就是另一回事了。市场短期可以看错一家公司，但长期几乎不会。过去五年，亚马逊的涨幅不到50%，标普500是82%，而微软和谷歌的涨幅分别为130%和260%。这已经说明，市场在用脚投票，觉得AI时代下，亚马逊的成长性远落后于微软和谷歌。
以前，亚马逊的成长曲线，是电商的规模扩张加上的AWS高速增长。但现在，电商已经非常成熟，AWS也不再是当年的高增长曲线，又没有在AI时代抢占先机。而即便是AI上的追赶策略，也是更多把自己定位在基础层，这最终还是会限制了它长期增长的空间。随着AI的持续发展，未来的利润向大模型层、应用层转移，亚马逊还想要保持一个超出行业平均水平的收益，我认为难度会比微软和谷歌大得多。
因此长期来看，我认为仅靠现有的定位和策略，亚马逊的收益率不会很出色。它倒也不会很差，毕竟AI对云的支撑还是看得到的，而且未来一段时间估计都会非常稳定。这会就使得，亚马逊能有一个跟着整个AI行业同步增长的平均表现。但如果，你想期待它能有高于行业平均增长的水平，甚至像微软或谷歌那样拿到更多溢价，难度就很大了。除非，公司在未来，能在战略上做出更积极的转变。