提到亚马逊的 AI,九成的讨论都停在 AWS。但把这家公司翻一遍会发现,它同时在七条战线上推进 AI,而且这七条的成熟度天差地别——有的已经是几百亿美元的现金生意,有的还只是期权,有的甚至已经失败了。
这一篇把七条线全部摊开,按从沙子到马路的顺序排。
第一层 · 芯片:藏在亚马逊里的一家半导体公司
这是最被低估的一条线。
2015 年,亚马逊收购了一家叫 Annapurna Labs 的以色列芯片设计公司。当时 AI 浪潮还没影子,这笔收购在外界看来只是"电商公司想省点服务器钱"。
十一年后:
- 自研芯片业务年化收入已超过 250 亿美元(一季度还是 200 亿,一个季度跳了 25%);
- 在手订单(已签约承诺)约 2250 亿美元;
- 最新的 Trainium3 在 2026 年初开始出货,性价比比上一代提升 30-40%,而且几乎已被订满;
- 如果把 Trainium(训练)、Graviton(通用计算)、Nitro(虚拟化)三条芯片线合起来算,这个"部门"的收入规模接近 500 亿美元年化——足以单独成为一家全球前列的半导体公司。
为什么这件事的战略意义比收入本身更大?因为它是亚马逊少缴"英伟达税"的方式。同行买英伟达的卡,要接受对方的定价和毛利;亚马逊自己设计芯片,这部分利润留在体内——这也是 AWS 分部经营利润率能做到 39.3% 的原因之一。
而且亚马逊已经在考虑把 Trainium 卖给第三方。一旦成真,这条线就从"内部降本"变成"对外收入",性质完全变了。
第二层 · 基础设施:2200 亿美元的地基
芯片要装进机房,机房要通电。
亚马逊把 2026 年资本开支指引上调到约 2200 亿美元(2025 年是 1310 亿)。代价很具体:过去十二个月资本开支 1730 亿,已经超过同期经营现金流 1614 亿——自由现金流转为净流出,而一年前同期是净流入约 182 亿。
这和谷歌面对的是同一道题:钱已经花出去了,能不能变成收入,要看未来八到十二个季度。
第三层 · 平台:Bedrock,一个中立收租的位置
Bedrock 是 AWS 的大模型服务平台,可以理解成"模型的自助餐厅":Anthropic 的 Claude、Meta 的 Llama、Mistral,以及亚马逊自研的 Nova 系列,全部放在一个统一接口后面,企业按用量付费,想换模型改个配置就行。
企业为什么用它?真正的原因不是便宜,是数据不用离开 AWS。
一家银行或医院要用 AI 处理内部数据,最大障碍从来不是模型好坏,是合规——法务不会同意把客户数据发到外部公司。而这些企业的数据本来就存在 AWS 里,用 Bedrock 就在自己的环境内处理,权限和审计沿用现有体系。对已经在用 AWS 的大企业,这是阻力最小的路径。
这个位置的精妙之处:亚马逊不需要拥有最好的模型,它只需要成为"不管哪个模型赢,企业都在这里跑"的地方。模型层的竞争极其惨烈、半年就可能变天;而收租的这一层不用押注谁赢——Claude 火了它收钱,Llama 火了它也收钱。
和谷歌恰好是两条相反的路:谷歌赌全栈自持("我全都有"),亚马逊赌中立平台("所有人都在我这跑")。在企业客户这个战场上,中立性反而是优势,因为客户不想被单一模型绑定。
第四层 · Anthropic:一个关系,三重身份
这是整篇里最精妙的一层,也是最容易被看漏的。
亚马逊和 Anthropic 的关系,同时是三种:
- 投资人——这笔股权在本季贡献了 534 亿美元的账面浮盈,占净利润的 85%(我在 AWS 那篇拆过这个水分);
- 供应商——Anthropic 承诺了超过 1000 亿美元的 AWS 支出,是多年期、多吉瓦级的算力协议。它是 AWS 最大的单一客户之一;
- 自研芯片的验证方——AWS 为 Anthropic 建了 Project Rainier,一个用了约 50 万颗 Trainium2 芯片的超大集群,是全球最大的 AI 算力集群之一。
第三条最关键:自研芯片最难的不是造出来,是说服别人相信它能跑真正的前沿模型。而 Anthropic 用几十万颗 Trainium 训练自家模型这件事本身,就是最有说服力的产品背书——它把亚马逊的芯片从"自己用的备胎"变成了"经过前沿实战检验的方案"。
但这也是风险最集中的地方:一家公司同时是你的投资标的、大客户和技术背书方,这三重关系是互相放大的。Anthropic 顺利,三条线一起受益;Anthropic 出问题,三条线一起受损——包括那 534 亿的浮盈会反向变成账面亏损。
第五层 · 消费级:一场必须打的防守战
Rufus 是亚马逊的 AI 购物助手,数据不差:2025 年有 超过 3 亿人用过,月活跃用户同比 增长超过 115%,互动量增长近 400%。
但真正值得注意的是 2026 年 5 月 13 日的动作:亚马逊把 Rufus 并入了 Alexa,推出"Alexa for Shopping"——一个能替你做事的助手:横向比较商品、盯价格、到达目标价自动下单,而且不需要 Prime 会员或 Echo 设备。
为什么要做这个整合?看竞争就明白了。越来越多人开始直接问 ChatGPT 或 Gemini "该买哪个"——这是对亚马逊最要命的攻击方向:如果商品研究这一步发生在别人的产品里,亚马逊就从"购物的起点"退化成"最后的结账页",议价权和广告价值一起流失。
所以这一层的定性是:这不是进攻,是防守。它要守住的是"想买东西先来亚马逊"这个习惯——而这个习惯,正是广告业务(本季 +26%)的全部燃料。
第六层 · 实体 AI:机器人与无人车,含一次公开的失败
仓储机器人:亚马逊 2025 年 10 月推出多臂机器人 Blue Jay,能把三个传统机器人工位合成一个。但到 2026 年 2 月,它在服役不到半年后就被停用了。
我特意保留这个失败案例,因为它有信息量:实体 AI 的落地难度远高于软件——演示视频里能做的事,和在几百万件商品、全年无休的真实仓库里稳定运行,是两回事。任何把机器人叙事直接折算成利润的推演,都该先看看 Blue Jay。
同时在推进的还有:Project Eluna(帮运营人员做判断的智能体,在田纳西州的运营中心试点)、人形机器人 Digit 的测试、库存处理系统 Sequoia。
Zoox 无人出租车:这条线刚跨过一个真实的里程碑——2026 年 8 月 10 日,Zoox 在拉斯维加斯开始提供付费服务,这是它的首次商业化运营。目前在拉斯维加斯和旧金山提供免费乘坐,迈阿密和奥斯汀对部分用户开放,测试已扩展到达拉斯和凤凰城,合计约 10 个美国市场;工厂满产后目标年产 1 万辆。
对手是 Waymo——后者每周已有约 50 万次付费订单。Zoox 刚开始收第一笔钱,差距是量级上的。这条线现在只能按期权估值,不能按业务估值。
第七层 · 成本侧:最少被讨论,却最直接影响利润
这是最容易被漏掉、但对财务影响最直接的一条。
亚马逊内部估计,到 2027 年,AI 与自动化可以让美国的招聘需求减少约 16 万人。
对一家员工规模以百万计、人力是最大成本项之一的公司来说,这条线的利润影响可能比很多"AI 新业务"都大——而且它不需要任何新客户、新市场、新产品,只需要内部效率提升。
但它也带来两类风险:一是声誉与监管(大规模岗位替代在政治上极其敏感);二是执行风险(Blue Jay 的下架说明,自动化替代人力并不总是成功)。
怎么给这七条线分类
七条线不能用同一把尺子量。按离现金流的远近分三档:
已经在赚钱的(按业务估值):芯片(250 亿年化、2250 亿在手订单)、Bedrock 与 AWS 的 AI 服务(AI 业务年化超 250 亿)、成本侧的效率提升。这三条是真金白银,应该直接进模型。
在投入期的(看转化率):2200 亿资本开支、Anthropic 关系。判断标准不是它们现在赚多少,是AWS 的增速与利润率能否同步维持。
还是期权的(打折入账或不入账):Zoox(刚收第一笔钱)、仓储机器人(有失败先例)、Alexa for Shopping(防守性投入,难以单独变现)。这三条给零也不算错,给太高一定错。
最后一句提醒:这七条线里,真正决定亚马逊估值的只有前两档。第三档的故事最好听,但把期权当业务估值,是最常见的高估方式——我在给 Waymo 定价时用过同一套办法:用"最保守"和"合理"两个口径各算一遍,中间的差额,就是你为这些故事付了多少钱。
该写进档案的证伪信号
- 自研芯片的在手订单与对外销售——2250 亿是否继续增长,以及是否真的开始卖给第三方;
- AWS 增速能否守在 30% 以上——本季 36.7% 是 18 季新高,减速必然,关键看减到哪;
- Anthropic 的估值方向——它同时影响浮盈、客户订单和芯片背书,是一把三刃剑;
- Alexa for Shopping 能否守住商品研究入口——看广告业务增速(本季 +26%)是否维持;
- Zoox 的付费订单量——从零开始的绝对数字,是这条期权最诚实的刻度;
- 人力成本占比的变化——16 万这个数字有没有真的兑现到费用表上。
金豆划重点
- 亚马逊的 AI 有七条战线,成熟度天差地别——从沙子(芯片)到马路(无人车),必须分开估值;
- 最被低估的是芯片:2015 年收购 Annapurna 埋的伏笔,如今年化收入超 250 亿、在手订单 2250 亿,Trainium3 已被订满;三条芯片线合计接近 500 亿年化,足以单独成为一家大型半导体公司;
- Bedrock 的站位很精妙:不需要拥有最好的模型,只需要成为"不管谁赢都在这里跑"的地方——企业选它的真实原因是数据不用离开 AWS;这与谷歌的全栈路线正好相反;
- Anthropic 是一个关系、三重身份:投资人(本季 534 亿浮盈)、大客户(承诺超 1000 亿 AWS 支出)、芯片验证方(Project Rainier 用了约 50 万颗 Trainium2)——三重放大,好起来一起好,坏起来一起坏;
- 消费级是防守战:Rufus 并入 Alexa for Shopping,要守住"买东西先来亚马逊"的习惯——因为那是广告业务的燃料;
- 实体 AI 有一次公开失败:多臂机器人 Blue Jay 服役不到半年即停用——任何把机器人叙事折算成利润的推演,都该先看看它;Zoox 则刚在 8 月 10 日于拉斯维加斯收到第一笔车费,对手 Waymo 每周已有约 50 万单;
- 最少被讨论、影响最直接的是成本侧:内部估计到 2027 年可少招约 16 万人——不需要新客户就能改善利润,但政治与执行风险都不小;
- 分类原则:赚钱的按业务估、投入期的看转化率、期权的打折入账——给期权零可能错,给期权高一定错。
数据来源:亚马逊 2026 年二季度业绩公告(提交 SEC 的 8-K)、公司管理层公开表述与官方发布、公开财经媒体报道。本文仅为个人研究分享,不构成任何投资建议,不构成对任何个股的推荐,市场有风险,入市需谨慎。
— 金豆
