季绩超预期，亚马逊要成为AI风口的猪？

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日期：2023年8月4日 下午4:25作者：毛婷 編輯：effie

云计算巨头亚马逊（AMZN.US）公布了叫好又叫座的2023年第2季业绩，截至发稿前，亚马逊盘后股价大涨8.77%。

2023年第2季，亚马逊的产品销售净收入按年增长4.34%，至590.32亿美元；服务销售收入则按年大增16.54%，至753.51亿美元；合力推动季度总收入按年增长10.85%，至1273.58亿美元。

季度收入实现双位数增长，同时营业开支控制在单位数增幅，让亚马逊于第2季实现扭亏，产生净利润67.5亿美元，而去年同期为净亏损20.28亿美元。

于截至2023年6月末止的12个月，亚马逊的经营活动净现金流入达到618.41亿美元，而自由现金流则达到78.78亿美元。

亚马逊预计2023年第3季：

1）净销售额将介于1380亿-1430亿美元之间，或按年增长9%-13%，其中包括120个基点的汇兑影响；

2）预计经营溢利介于55亿美元-85亿美元之间，而上年同期为25亿美元。

从收入来源来看，线上商店仍是亚马逊最大的收入来源，于2023年第2季贡献收入529.66亿美元，占总收入的39.41%，同比增长4.15%；增长最抢眼的是第三方商家服务和广告服务，分别按年增长18.10%和21.99%，至323.32亿美元和106.83亿美元，美国广告业务回升的信号也反映在亚马逊的业绩中。

北美业务持续改善

2023年第2季，北美业务分部收入按年增长10.90%，至825.46亿美元；分部经营业利扭亏为盈，达到32.11亿美元，而去年同期为经营亏损6.27亿美元。

亚马逊的首席财务官表示，北美业务分部的经营利润率于2022年第1季见底回升，已连续五个季度改善，第二季的经营利润率达到3.9%，在过去五个季度改善了620个基点，其中最大的推动力是线下业务的成本持续改善，运费和履约成本的增长速度要慢于销量增长，而最近的区域化也是一个重大推力，而且仍有进步空间。

首席执行官指出，在降低商店履约网络成本方面，有见明显改善，其中包括将美国的统一全国性网络转为八个独立服务较小区域的分区网络。亚马逊每个区域都保留多样化库存，使其更快捷和更具成本效益地将产品输送给客户。地区化的效果不错，并且节省了20%投送到客户处的包裹成本，削减了19%的送货里程，也带动区内的送货履约率增加超过1000个基点，现在为76%。

国际业务方面，第2季收入按年增长9.72%，至296.97亿美元；分部亏损则由上年同期的17.71亿美元，缩减至8.95亿美元。管理层在业绩发布会上表示，国际分部的经营亏损于去年第3季起见顶，已连续三季改善，在过去三季改善了590个基点，该分部包括其新兴市场业务，亏损是因为刚刚进入这些市场，仍需要改善盈利能力。

亚马逊最受瞩目的云计算业务AWS，于2023年第2季的收入按年增长12.16%，至221.4亿美元，而分部利润却按年下降6.12%，至53.65亿美元，分部经营利润率较上年同期下降了4.72个百分点，至24.23%。

见下图，AWS的收入贡献不算太高，但是利润贡献却占了大部分，这是因为作为全球领先的云计算服务供应商，亚马逊在这个领域处于领先优势，云计算贡献的利润弥补了其零售业务的微薄利润甚至亏损。

但是从下图可见，亚马逊的云计算业务这几个季度的利润率明显收缩，其领先地位所带来的规模效益似乎正逐步缩小。

亚马逊对于AI的野望

在业绩发布会上，首席执行官Andy Jassy认为，AWS仍是无可置疑的云基建领导者，在拥有的客户数量、合作伙伴生态规模以及功能广度方面均处于领先位置，而且实现了最为强劲的经营表现。

生成式AI已经引发了人们的想象力，但大家谈论最多的是应用层，特别是OpenAI通过ChatGPT做的事情。

他说：“请谨记，我们正处于采用和应用生成式AI的早期阶段，消费者应用只是其中一个机会。我们认为生成式AI中的大型语言模型有三个关键层，在我们看来，都需要非常大规模的投入，AWS对这三个关键层都进行了大量投资。”

最底层是训练基础模型、创造新推理或作出预测所需的算力。亚马逊配备英伟达H100 GPU的EC2 P5能协助客户训练大模型和开发生成式AI应用。但是到目前为止，市场上只有一种可行选择，而且供应一直很稀缺。

此外，亚马逊表示其几年前开始开发自己定制的AI芯片，包括训练芯片Trainium，推理芯片Inferentia，目前已推出第二代，对于构建和运行大型语言模型的客户来说，这是非常具有吸引力的性价比之选。中间层是大型语言模型即服务，管理层相信亚马逊的这两款芯片将能迎合客户需求。

CEO指出，很多客户不想自己消耗资源建造，而是希望能够访问大型语言模型，使用自己的数据定制这些模型，而无需将专有数据泄露到通用模型中，希望AWS中的所有安全性、隐私性和平台特性与这个新的增强模型一起工作，然后将它们全部封装在托管服务中。

管理层表示，这就是其服务Bedrock所做的，它不仅为客户提供了一个大型语言模型，还为客户提供了来自多个领先的大型语言模型公司（如Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Cohere和亚马逊自己开发的大型语言模型Titan）的模型。包括Bridgewater Associates、Kota、Lonely Planet、Omnicom、3M、Ryanair、Showpad和Travelers在内的客户正在使用Amazon Bedrock创建生成式人工智能应用程序。

Andy Jassy表示：“我们正在做的是普及生成式人工智能，降低训练和运行模型的成本，让人们可以选择更大的语言模型，而不是只有一个选择，让各种规模和技术水平的公司更容易定制他们自己的大型语言模型，并以安全的企业级方式构建生成式人工智能应用程序。这些都是让每个人都能使用生成式人工智能的一部分，也是AWS在过去17年里为技术基础设施所做的事情。”

在最上层的，生成式人工智能应用之一是编程助手。亚马逊推出了一个AI驱动的编程助手CodeWhisperer，它直接推荐代码，在开发人员编程时加快他们的生产力。

亚马逊的管理层认为，其发展AI的优势在于：AWS不仅拥有最广泛的存储、数据库、分析和数据管理服务，而且还拥有更多客户和数据存储（亚马逊传统电商业务的累积）。

再加上在这三层生成式人工智能堆栈中为客户提供无与伦比的选择，以及Bedrock的企业级安全性，这是企业将生成式人工智能应用程序投入生产所必需，所以管理层认为AWS将成为客户在生成式人工智能方面的长期合作伙伴。