毫无疑问，人工智能将根本性地改变客户体验，但也引发了大量争议。正如亚马逊首席执行官安迪·贾西在其致股东的最新信件中所述，关于这项技术以及AWS在这场“土地热潮”中的角色，存在一些难以辩驳的关键事实。
每一次客户体验都将被人工智能重塑，并将涌现出一系列唯有借助AI才能实现的全新体验。针对该技术是否被过度炒作、是否处于“泡沫”之中，以及利润率与投入资本回报率（ROIC）是否具有吸引力等公共辩论，我的坚定信念是：至少对于亚马逊而言，答案分别为否、否、是。以下是六个关键事实：
1. 我们从未见过像人工智能这样被迅速采用的技术
2. 亚马逊正处在这场争夺战的中心，企业纷纷选择AWS用于人工智能
AWS商业化推出三年后，收入年化规模为5800万美元；而在AI浪潮开启三年后，截至2026年第一季度，AWS的AI收入年化规模已超过150亿美元（约为同期AWS早期规模的260倍），且仍在快速攀升。
客户选择AWS进行AI开发的原因如下：首先，我们拥有更广泛的能力，包括吸引模型构建者的SageMaker、提供领先前沿模型的高性能推理服务Bedrock、基于自研Trainium芯片的高性价比推理能力、智能体构建工具Strands、安全可扩展的运行环境AgentCore，以及面向编码与日常任务的一站式解决方案Kiro、Transform和Quick。其次，随着应用规模化，客户希望推理服务靠近其他应用和数据以降低延迟，而AWS承载的此类负载远超其他云服务商。第三，深化AI使用会消耗大量非AI服务，AWS在此领域拥有最强大的产品组合。第四，AWS在安全性和运营性能上优于所有竞争对手。我们持续倾听反馈，客户日益将AI工作负载迁移至AWS。
3. AWS的增长速度可能更快
2025年，AWS新增3.9吉瓦（GW）电力容量，预计2027年底总容量翻倍，且正以与安装同步的速度实现货币化。2025年第四季度，AWS同比增长24%，收入年化率达1420亿美元。尽管增长巨大，但我们仍面临产能约束导致部分需求无法满足。已有两家大型客户询问是否可在2026年购买全部Graviton实例容量，虽因兼顾其他客户需求未能同意，但这足以说明需求的旺盛程度。
4. 芯片业务如火如荼，改变了AWS的经济模型，规模将远超预期
尽管目前几乎所有AI工作基于NVIDIA芯片完成，但新转变已经开始。我们与NVIDIA保持强劲合作，将继续使AWS成为运行NVIDIA的最佳平台。然而，客户渴望更高性价比。如同CPU领域在2018年推出Graviton前由Intel主导一样，AI领域也在上演类似故事。Graviton性价比高出x86处理器多达40%，已被前1000名EC2客户中的98%广泛使用。第二代定制AI芯片Trainium2性价比比同类GPU高约30%且基本售罄；Trainium3于2026年初发货，性价比再提升30%-40%，几乎被预订一空；Trainium4距普及约18个月，部分容量已被预留。此外，Amazon Bedrock的大部分推理工作在Trainium上运行，需求蓬勃增长。
拥有备受追捧的自研AI芯片开启了众多可能性，最大价值在于降低客户成本并优化AWS经济效益。大规模应用下，预计Trainium每年可节省数百亿美元资本支出（Capex），并在推理方面相比依赖他人芯片提供数百个基点的运营利润率优势。
芯片业务（含Graviton、Trainium和Nitro）年收入年化率已超200亿美元，同比增长达三位数百分比。若作为独立业务向第三方销售，年收入年化率将达约500亿美元。巨大的需求意味着未来我们极有可能向第三方出售整机架芯片。
5. AWS现金周期运作：增长越快，短期资本支出投入越多
AWS需提前为基础设施投入现金，货币化通常在资产投入使用后6-24个月才开始。这些资产寿命长达数年甚至数十年（数据中心30年以上，设备5-6年）。投入使用几年后，自由现金流（FCF）和ROIC累计相当可观；但在高速增长期，Capex增速显著超过收入增速，导致早期FCF承压。我们曾经历类似周期并对结果满意，预计下一轮增长浪潮也将带来积极感受，其下游收入和FCF潜力更大。
6. 客户承诺使资本支出投资具有可预测性
我们不会凭直觉在2026年投入约2000亿美元Capex。最近的OpenAI承诺（超1000亿美元）仅是例子之一，还有其他已签署或深入推进的客户协议。预计2026年AWS Capex中大部分将在2027-2028年实现货币化，我们已获得其中相当一部分的客户承诺。
我们愿意承受短期FCF逆风，以换取中长期显著的FCF盈余。AI是百年一遇的机遇，当前及未来增长前所未有。AWS在功能广度、安全性、运营性能及收入规模上均处领先地位，客户强烈希望在AWS上运行AI负载，同时我们拥有打造芯片新支柱的机会。我们将采取进取策略投资成为领导者，推动未来业务、营业利润和自由现金流大幅增长。
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