卫星项目单季烧10亿，CEO辩护“产能即变现”，AWS订单激增40%
在刚刚结束的2025年第四季度财报电话会上，尽管亚马逊AWS跑出了三年最快增速，但市场被一个数字吓懵了——2026年预计约2000亿美元的资本开支。这个数字不仅比分析师预期的这一水平高出近40%，更是超过了谷歌刚刚宣布的1850亿美元上限。
在美股科技股正经历“AI恐慌”与杀估值的敏感时刻，亚马逊的这一指引引发了盘后股价超11%的剧烈震荡。然而，在长达一个小时的电话会议中，亚马逊高管团队，特别是CEO Andy Jassy，用了大量篇幅来论证这种激进投入的必要性，并在自研芯片、AI变现逻辑以及与OpenAI的合作等方面释放了大量增量信息。
2000亿美元花在哪？“我们在拼命地安装产能”
Andy Jassy明确表示，这2000亿美元绝大部分将用于AWS，特别是AI基础设施。他的核心逻辑是：需求远超供给，不存在产能过剩的担忧。
Jassy直言不讳地指出：“如果你看看我们今年打算花费的资本，绝大部分都在AWS……因为我们有极高的需求，客户真的想要AWS来处理核心和AI工作负载，而我们在以最快的安装速度将产能变现。”
他试图用AWS早期的成功经验来安抚投资者对回报率（ROIC）的担忧：
“我们在AWS有着多年预测需求信号的经验……这并不是某种唐吉诃德式的盲目追求营收（quixotic topline grab）。我们有信心这些投资将带来强劲的资本回报率。我们在核心AWS业务上做到了这一点，我也非常有信心在这里同样能做到。”
暗讽英伟达？“垄断者不急着降价，因为他们有别的优先级”
电话会的一个高潮出现在谈及芯片成本时。Jassy虽然没有直接点名，但言辞犀利地指出了目前AI芯片市场的痛点——太贵了，且供应者缺乏降价动力。这成为了亚马逊大力推广自研芯片Trainium（训练芯片）的最好理由。
Jassy说道：
“客户极度渴望更好的性价比。通常情况下，而且可以理解的是，那些处于统治地位的早期领跑者并不急于实现这一目标（降价）。他们有其他的优先级。这就是为什么我们要构建自己的定制芯片Trainium，而且它真的已经起飞了。”
数据显示，亚马逊的自研芯片业务（包含Graviton和Trainium）年化收入已突破100亿美元，且正以三位数的百分比增长。
- Trainium 2： 已经落地了超过140万颗芯片，是亚马逊历史上产能爬坡最快的芯片。
- Trainium 3： 刚刚推出，比上一代性价比高40%，预计到2026年年中的供应量将“几乎全部被预订”。
与Anthropic及OpenAI的关系：不仅是客户，更是生态
关于备受关注的亚马逊与Anthropic的合作项目——Project Rainier，Jassy透露进展顺利，Anthropic正在Trainium 2上构建他们的下一个大模型，涉及50万颗芯片的使用量。
更有趣的是，尽管亚马逊大力扶持Anthropic，Jassy也回应了与OpenAI的合作关系。他确认了去年11月宣布的协议，并表示：
“这场AI运动不会只属于几家公司。随着时间的推移，它将属于成千上万家公司。”
卫星项目：单季“烧掉”10亿美元拖累指引
如果说AI支出是长期投资，那么“柯伊伯计划”（Project Kuiper/Amazon Leo）则是短期利润的杀手。CFO在解读Q1业绩指引时，披露了一个令市场措手不及的数据。
“在北美分部，我们预计仅与Amazon Leo相关的成本同比就将增加约10亿美元。”
CFO解释称，亚马逊计划在2026年进行20多次卫星发射，2027年进行30多次。
由于目前的制造和发射服务成本大多直接费用化（expensed as incurred），这直接导致Q1营业利润指引（165亿-215亿美元）承压。这也是导致财报发布后市场情绪转空的最直接原因之一。
裁员与诉讼：24亿美元费用“吞噬”利润
对于市场关注的亚马逊数万人的大规模裁员计划，CFO在电话会中确认了Q4财报中计入的三项特别费用，总计减少了24亿美元的营业利润，其中就包括7.3亿美元裁员遣散费用。
- 11亿美元： 用于解决意大利的税务纠纷和一项诉讼和解。
- 7.3亿美元： 预计的遣散费用（Severance costs）。 这直接证实了亚马逊仍在进行并未大肆张扬的裁员和人员结构调整。
- 6.1亿美元： 实体店资产减值。
云业务重回快车道，积压订单激增40%
抛开资本开支、裁员和卫星项目“烧钱”的争议，AWS的基本面表现强劲。Q4营收同比增长24%，达到356亿美元，年化运行率达到1420亿美元。
更值得注意的是积压订单（Backlog）的数据：2440亿美元，同比增长40%。这意味着未来的收入确定性极高。
Brian Olsavsky（CFO）补充道，AWS的营业利润率达到了35%，同比提升了40个基点。虽然未来的折旧和AI投资会带来逆风，但效率的提升正在对冲这些成本。
AI重塑电商零售：押注“代理式购物”
除了云业务，AI对电商业务的渗透也是重点。Jassy对自家的AI购物助手Rufus赞不绝口，称已有3亿客户使用，且使用过Rufus的客户购买转化率高出60%。
他甚至用了一个比喻来解释为什么企业需要在这个阶段就将私有数据注入模型预训练中（Pre-training），为此亚马逊推出了Nova Forge：
“这有点像在孩子很小的时候教他一门外语。这将成为他未来学习基础的一部分，并且让他以后学习其他语言变得更容易。”
针对外部通用AI（如ChatGPT等）可能截流电商流量的担忧，贾西提出了“代理式购物”（Agentic shopping）的概念，并认为消费者最终会选择零售商自己的AI代理。
“消费者想要广泛的选择、低廉的价格、快速的配送和信任。水平型代理（Horizontal agents）擅长聚合，但零售商更擅长做好这四点。”
关于AI变现的“杠铃理论”：最大的肉还在后头
针对分析师关于“AI市场是否头重脚轻（主要由几个大模型厂商在烧钱）”的提问，Jassy提出了一个非常形象的“杠铃市场”观点。
他认为目前的AI需求呈现“杠铃状”：一端是像Anthropic这样的AI实验室，正在消耗海量的算力进行训练；另一端是大量企业在做生产力和成本优化的工作（如客服自动化）。
“而在这个杠铃的中间，是所有的企业生产级工作负载……我认为这一部分最终很可能成为最大且最持久的一块蛋糕。”
Jassy强调，虽然目前AI需求已经到了“令人难以置信”的程度，但“需求的绝大部分仍然在杠铃的中间，尚未到来。”亚马逊认为AI的增长才刚刚开始。
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