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1. 公司概况
1.1. 基于成立时间、总部迁移与业务演进梳理40年发展轨迹
亚马逊自1994年在西雅图车库创立以来，已从一家在线图书零售商演变为全球科技巨头，其发展轨迹深刻反映了技术驱动与战略远见的结合。公司总部始终位于华盛顿州西雅图，但其全球影响力已通过基础设施与业务网络的持续扩张实现质的飞跃。2025年10月，亚马逊宣布计划裁员约1.4万人，最终规模可能达3万个岗位，此举是CEO安迪·贾西为精简组织、削减官僚主义、聚焦核心增长领域所采取的战略性调整，标志着公司从高速扩张阶段转向效率优先的成熟运营期。这一调整并非孤立事件，而是其长期演进逻辑的延续：早在2013年，创始人贝佐斯便提出五年内实现无人机配送的愿景，尽管因监管复杂性延后，但2020年亚马逊仍获美国联邦航空管理局（FAA）批准运营无人机机队，成为全球少数获得此类全面运营许可的企业之一，彰显其在物流创新上的前瞻性布局。与此同时，其全球履约网络也在加速扩张，预计到2025年，欧洲运输车队将增至10,000辆以上，进一步巩固其在关键市场的末端配送能力。这些举措共同构成了亚马逊从单一电商企业向综合科技与物流平台转型的实体基础，其总部虽未迁移，但运营版图已覆盖全球，形成以西雅图为中枢、以全球物流与数据中心为神经网络的庞大生态体系。
亚马逊的发展历程可清晰划分为三个战略跃迁阶段：从在线图书零售商，到全球电商与数字内容平台，最终成为云计算与人工智能基础设施的主导者。在早期，公司通过不断扩展商品品类、推出Prime会员服务和Kindle电子书阅读器，成功将客户体验置于核心，熬过互联网泡沫并超越竞争对手，奠定了平台型企业的根基。2006年推出的亚马逊网络服务（AWS）标志着其第二次重大跃迁，将内部技术能力产品化，开启云服务时代。进入2020年代，AWS的演进与人工智能浪潮深度绑定，2025年第三季度，AWS实现营收330亿美元，同比增长20%，为2022年以来最快增速，经营利润达114亿美元，均超市场预期，核心驱动力来自生成式AI对算力的爆发性需求。这一趋势在2025年11月得到进一步验证：OpenAI与亚马逊签署为期七年、价值380亿美元的云服务协议，将部署数十万台英伟达GPU用于训练其AI模型，此举不仅是对AWS技术能力与规模的最高级别背书，更确立了其在AI基础设施领域的关键地位。与此同时，亚马逊的电商业务亦在重塑效率曲线，2025年第三季度北美与国际电商收入分别同比增长11%和14%，自动化与机器人技术持续优化履约成本。尽管面临沃尔玛、Temu等对手在小额订单与佣金率上的竞争压力，其全球电商网络的协同效应与龙头地位仍支撑着显著的估值溢价。从图书到云，再到AI算力，亚马逊的每一次跃迁都非偶然，而是基于对技术趋势的深刻洞察与长期资本投入的必然结果。
亚马逊的全球扩张不仅体现在业务覆盖，更根植于其数据中心与算力基础设施的系统性布局，这构成了其云服务与AI竞争力的物理基石。为支撑AWS在生成式AI时代的高速增长，公司正以前所未有的规模投入资本开支，2025年第三季度资本支出达342亿美元，同比增长61%，全年预计总投入高达1250亿美元，远超市场预期，主要用于建设支持文本、图像生成与自动化流程的AI模型所需的数据中心与专用芯片。这一战略在亚太地区尤为突出：2025年6月，亚马逊宣布将在未来五年内投资200亿澳元扩建澳大利亚的数据中心基础设施，成为该国历史上规模最大的全球科技投资，旨在满足区域对云计算与AI日益增长的需求。紧随其后，2025年10月，AWS宣布将在韩国未来六年追加约50亿美元（7万亿韩元）投资，与SK集团合作在蔚山建设韩国最大AI数据中心，使累计投入达12.6万亿韩元，此举直接响应韩国政府打造全球前三AI枢纽的国家战略。这些投资并非孤立行动，而是其全球网络扩张的一部分，此前已在日本、澳大利亚、新西兰及新加坡公布类似计划。与此同时，2024年公司整体营收增速为11.0%，其毛利率维持在49%的高位，但面临AI应用落地不及预期与算力需求波动的潜在风险，凸显其高资本支出模式对长期回报的依赖。亚马逊的全球布局逻辑清晰：在关键市场建立本地化、高容量、低延迟的AI算力集群，以吸引并绑定OpenAI等顶级AI开发商，从而在下一代技术竞争中占据不可替代的基础设施地位，其总部虽未迁移，但其数据中心网络已编织成一张覆盖全球、支撑未来十年数字文明的无形帝国。
1.2. 通过Prime会员体系与全球市场渗透解析用户生态构建
亚马逊通过Prime会员体系的持续扩张，构建了全球电商领域最深厚的用户忠诚度壁垒，其会员规模从2005年的50万增长至2023年突破2亿，这一指数级增长不仅反映了消费者对便捷配送、内容服务与专属折扣的强烈偏好，更标志着其从交易平台向生活方式生态系统的战略跃迁。Prime会员的高留存率与高频消费行为显著提升了用户生命周期价值（LTV），使亚马逊得以在不依赖广告补贴的情况下，持续优化物流网络与服务体验，形成正向循环。2023年，北美市场贡献了3956.37亿美元的主营收入，占其全球收入的绝对主导地位，这背后正是Prime会员体系在成熟市场深度渗透的直接成果——高密度的履约网络与稳定的会员消费预期，共同支撑了大规模、低成本的物流运营。与此同时，亚马逊在印度与东南亚等新兴市场的扩张策略，正通过本地化金融基础设施的整合加速用户生态的构建。2025年9月4日，亚马逊完成对印度在线金融平台Axio的收购，这是其在印度规模最大的一笔收购，旨在将自身庞大的电商覆盖网络与Axio的数字贷款能力相结合，以解决印度数亿潜在消费者面临的信贷可得性瓶颈。此举并非单纯的金融投资，而是通过嵌入消费金融场景，将亚马逊的购物平台转化为普惠金融服务入口，从而激活下沉市场中因支付能力受限而被抑制的消费需求。这一战略与Sixplus等中国品牌通过亚马逊平台从代工转型为自主品牌、以高性价比美妆工具切入日本市场的路径形成呼应——前者是平台方主动构建金融基础设施以扩大用户基础，后者是卖家借助平台流量与信任体系实现品牌突围，二者共同揭示了亚马逊生态对全球消费行为的重塑能力。在印度，Axio的收购将使亚马逊能够为低收入群体提供分期付款、小额信贷等服务，直接降低购物门槛，提升转化率与复购率，这与Prime会员在北美通过免费配送与视频内容锁定高价值用户的方式异曲同工，均是通过降低消费摩擦来扩大用户基数与消费频次。随着Axio的整合，亚马逊在印度的用户生态将从“购物平台”升级为“金融+消费”一体化入口，为未来在东南亚及其他新兴市场的复制提供可复用的模型。
2. 财务分析
2.1. 从收入、利润与现金流维度分析40年复合增长特征
亚马逊自1997年上市以来，实现了营收从400万美元到2023年5747.85亿美元的惊人扩张，40年复合增长率虽未直接计算，但其规模跃升已奠定全球电商与科技巨头的基石。2023年全年营收达5747.85亿美元，同比增长11.83%，其中第四季度营收1699.61亿美元，同比增长13.91%，创下历史单季新高。这一增长并非仅依赖规模扩张，更源于客户体验的深度优化：2023年，亚马逊向Prime会员交付超过70亿件商品，其中美国境内超40亿件实现当日或次日达，显著提升复购率与忠诚度。同时，平台商品种类持续扩充，新增数千万种新品，涵盖Coach、维多利亚的秘密、Lancôme、Beyoncé的Renaissance系列及Vanessa Hudgens的No Beauty等高价值品牌，强化了其作为“全球商品品种最多零售商”的核心竞争力。在经济不确定性加剧背景下，公司通过Prime Big Deal Days、延长黑五及网络星期一促销周期，吸引新客户并刺激消费，全年客户通过交易与优惠节省近100亿美元，同比增幅近70%。这些举措共同推动了零售端的稳健增长，为整体营收的持续攀升提供了坚实支撑。
亚马逊在2023年实现了从长期亏损到盈利拐点的历史性转变，全年归母净利润达304.25亿美元，相较2022年亏损27.22亿美元，实现扭亏为盈，同比增长1217.74%，基本每股收益飙升至2.95美元，增幅达1192.59%。这一根本性转变的核心驱动力在于盈利能力的结构性重塑。AWS云服务作为利润引擎，在2023年Q4实现营收242.04亿美元，同比增长13.22%，运营利润率提升至29.6%，同比扩大超500个基点，成为公司最稳定的盈利来源。与此同时，第三方卖家服务与广告服务表现尤为突出，全年分别实现营收435.59亿美元与146.54亿美元，同比增长19%与26%，广告业务增速居各板块之首，反映出平台生态中商家为提升曝光与转化而持续加码的投入意愿。公司通过“Rufus”AI对话式购物助手、AI驱动的广告解决方案及“Amazon Publisher Cloud”等创新工具，显著提升了客户体验与广告主回报率，形成良性循环。此外，成本优化与运营效率提升亦贡献显著，2023年全年运营现金流同比大幅增长，叠加对Rivian投资的非经常性估值收益（Q4为0.8亿美元，2022年同期为2.3亿美元损失）的正向影响，共同促成了净利润的爆发式增长，标志着亚马逊从“增长优先”战略全面转向“盈利优先”的成熟发展阶段。
亚马逊的资本效率在2023年实现质的飞跃，自由现金流从2022年的414.32亿美元跃升至2023年全年355亿美元，占营收比重从8.06%提升至约6.17%，虽未达10%以上，但其绝对值与趋势已彰显显著的资本回报能力跃迁。这一改善源于运营效率的系统性提升与资本开支的审慎管理。2023年Q4，公司自由现金流达368.1亿美元，同比由2022年同期的-115.69亿美元实现历史性逆转，运营现金流同比增长82%，主要得益于物流网络优化、履约成本下降及AWS高利润率业务占比持续扩大。尽管2023年资本开支为481亿美元，同比减少17.5%，但其投向高度聚焦于技术基础设施与配送网络，其中大部分用于AWS，确保了长期增长动能。2023年全年，亚马逊通过区域化物流改革、库存布局优化及交付速度提升，显著刺激了Prime会员购买频次，付费单位同比增长11%，有效摊薄了单位履约成本。同时，国际业务运营亏损率从2022年的-6.6%收窄至2023年的-2.0%，盈利能力持续改善。公司持续加码AI领域，如向Anthropic投资40亿美元并研发Olympus大模型，但这些投入被明确导向于提升内部运营效率与客户体验，而非侵蚀利润。整体而言，亚马逊在维持必要资本投入的同时，通过高毛利业务扩张与运营精益化，实现了自由现金流的强劲增长与资本回报率的稳步提升，为股东价值创造奠定了坚实基础。
2.2. 结合毛利率结构与运营杠杆解读盈利模式进化
亚马逊AWS毛利率的持续跃升，从早期不足30%攀升至2023年的62%，深刻重塑了公司整体盈利结构，使其从电商主导的低毛利模式转型为以高利润云服务为核心的双引擎驱动体系。这一转变的核心驱动力在于基础设施成本结构的深度优化与AI技术的规模化应用。2024年，服务器使用寿命的延长直接贡献了约200个基点的毛利率提升，而业务需求的强劲增长则推动了资源利用效率的系统性优化，通过精准的供需匹配，显著摊薄了单位算力成本。与此同时，AWS在AI领域的全栈布局，特别是自研Trainium芯片与NVIDIA Grace Blackwell GPU加速实例的部署，不仅提升了计算性能，更通过定制化硬件降低了对第三方芯片的依赖，从源头控制了成本。尽管2025年资本支出预计将超过750亿美元，主要用于支持客户增长与芯片研发，但其带来的规模效应与技术壁垒正转化为更高的长期边际利润。AI业务虽处于早期阶段，经济模型复杂，但其高价值客户群体（如Anthropic）已通过使用AWS定制资源，实现毛利率从-94%跃升至47%，印证了AWS在算力成本优化上的不可替代性。这种由技术驱动的效率提升，使得AWS即便在面临AI基础设施折旧摊销压力的背景下，仍能维持远超行业平均水平的盈利能力，成为亚马逊利润增长最稳定、最核心的支柱。
亚马逊广告业务凭借其轻资产、高边际的商业模式，已成为公司盈利能力跃升的另一关键引擎，2023年实现469.06亿美元收入，毛利率稳定在80%以上，是公司增长最快且利润贡献最突出的部门之一。其高毛利源于平台的天然垄断性与AI技术的深度赋能。作为全球最大的电商流量入口，亚马逊的广告收入主要来自其自有平台的搜索与展示广告，客户为争夺有限的消费者注意力而支付高昂费用。近年来，公司通过将广告业务拓展至Prime Video等流媒体服务，并推出AI图像生成技术，显著提升了广告的精准度与转化效率，使广告货币化率持续攀升。在宏观经济环境与Temu、Shein等低价平台竞争加剧的背景下，亚马逊并未陷入价格战，而是通过提升广告技术壁垒来巩固其利润护城河。其Amazon DSP平台整合了自有流量与第三方资源（如Roku、迪士尼），构建了覆盖全网的广告网络，使广告主能以更低成本触达精准用户。生成式AI的应用，如AI创意工作室，大幅缩短了广告制作周期，降低了内容生产成本，进一步放大了其高毛利优势。尽管2025年Q3海外云厂商整体资本开支激增，但亚马逊广告业务的收入增速（2023年同比+27%）远超整体营收增速，证明其作为“现金牛”业务的韧性。在零售业务面临价格敏感性挑战、ASP短期承压的环境下，广告业务的强劲增长有效对冲了电商利润率的波动，成为支撑公司整体净利润预期（2025-2027年预计年均增长超20%）的最确定性来源。
亚马逊通过大规模部署机器人与AI算法，系统性地降低了履约成本，其物流自动化战略正从效率提升工具演变为核心盈利模式的基石。截至2025年7月，亚马逊已在全球300多个运营中心部署了100万台机器人，成为全球最大的移动机器人运营商，这一规模远超2023年末的75万台，显示出其自动化进程在2025年显著加速。这些机器人承担了重型搬运与重复性任务，与人类员工协同工作，将单件订单的履约成本降低了20%至40%。摩根士丹利估算，当前自动化每年已为公司节省约40亿美元，而随着新一代机器人物流中心（如北卡罗来纳州65万平方英尺的四层半设施）在2026年投产，预计单件成本有望进一步压缩至30%。其核心在于DeepFleet生成式AI模型的引入，该模型基于海量库存移动数据集，运用Amazon SageMaker等AWS工具，将机器人车队的运行效率提升10%，通过智能交通管理减少拥堵、优化路径，实现“货到人”而非“人找货”的革命性转变。Sequoia库存系统将识别与存储速度提高75%，结合预测算法，将热销商品前置至离消费者更近的区域，不仅缩短了配送时间，更降低了仓储与运输的综合成本。考虑到履约成本曾占零售收入近20%，其中劳动成本占比高达60%，自动化带来的成本削减直接转化为EBIT的显著增长。这一战略不仅提升了客户体验，更构建了难以复制的运营壁垒，为亚马逊在电商价格竞争中提供了坚实的利润缓冲，使其能够持续投资于AWS与广告等高利润业务，形成“低成本履约-高客户粘性-高广告与云服务变现”的良性商业飞轮。
2.3. 通过资本开支与股东回报分析资金配置效率
亚马逊过去数年将超八成资本开支集中于AI与数据中心基础设施，展现出对算力主权的极致追求。2025年全年资本支出预期已上调至约1250亿美元，较2024年的830亿美元激增50%以上，其中绝大部分用于构建AI驱动的云服务底座。公司2025年第三季度资本开支达342亿美元，同比增长60.86%，过去12个月新增数据中心容量超3.8GW，印证其扩张节奏加速。在技术路径上，亚马逊正加速从依赖第三方芯片转向自研硬件，其在印第安纳州投资110亿美元的“Rainier项目”已部署近50万颗Trainium2芯片，预计2025年底将突破百万规模，旨在替代英伟达产品并实现30%-40%的性价比提升。这一战略转型背后是持续的产能瓶颈挑战——高管在财报电话会中明确指出，第三方芯片供应延迟、自有Trainium2芯片量产爬坡及电力基础设施建设滞后构成短期制约，但公司预计2025年下半年将逐步缓解。与此同时，亚马逊正积极整合外部技术突破，CEO安迪·贾西公开表示对DeepSeek在强化学习顺序优化与推理效率上的创新高度认可，并已将其技术融入Amazon Bedrock与SageMaker平台，以降低客户AI使用成本。这种“自研+开源协同”的双轨策略，不仅强化了其在AI基础设施领域的护城河，也使资本开支的效率从单纯硬件堆砌转向系统级优化。根据行业预测，2026年全球八大云服务商资本支出将同比增长24%至5200亿美元，亚马逊作为最大单一支出方，其超千亿美元级的投入正重塑全球算力格局，其资金配置逻辑已从“规模扩张”转向“技术主导的长期生态控制权争夺”。
亚马逊自2015年以来累计股票回购总额仅为39.19亿美元，这一数字与其同期天文数字般的资本开支形成鲜明对比，凸显其资金配置的极端偏向性。在2025年资本支出预期逼近1250亿美元的背景下，公司股票回购规模始终维持在极低水平，远未达到市场对科技巨头“现金返还”的普遍预期。这一策略选择并非源于现金流匮乏——事实上，2023年第四季度自由现金流已飙升至299.6亿美元，全年净利润达304.3亿美元，实现从亏损到盈利的彻底逆转。公司选择将绝大部分自由现金流与融资所得持续注入AI基础设施，而非用于股东回报，反映出管理层对“未来增长潜力”与“当前股东回报”之间优先级的明确判断。这种极低的回购比例，与微软、Meta等同行在AI浪潮中同步推进大规模回购形成强烈反差，表明亚马逊的资本结构更倾向于“再投资”而非“利润分配”。其背后逻辑在于，公司认为AI基础设施的先发优势与规模效应是未来十年核心价值来源，任何用于回购的资金都可能削弱其在算力竞赛中的领先地位。即便在2023年利润实现历史性爆发后，公司也未改变这一路径，而是将新增利润全部用于加速数据中心建设、芯片研发与网络扩容。这种近乎“贪婪”的资本再投入，虽短期内抑制了股东现金回报，却为AWS在生成式AI时代的绝对主导地位奠定了物质基础，其资金配置效率体现在对长期市场垄断权的锁定，而非短期股价提振。
亚马逊于2023年首次派发股息，标志着其从高增长科技企业向成熟盈利型巨头的战略转型，但这一里程碑并未改变其资本开支的绝对优先地位。2023财年第四季度，公司净利润同比暴涨3722%至106亿美元，经营利润达132亿美元，净利润率提升至6.3%，为派息提供了坚实的财务基础。然而，公司选择将这一历史性盈利转化为对AI基础设施的持续加码，而非大规模股东回馈。2023年全年自由现金流高达299.6亿美元，但其中绝大部分被用于资本支出，股票回购总额在2015至2025年间累计仅39.19亿美元，2023年派息金额亦未公开披露具体规模，但其象征意义远大于实质影响。这一行为表明，亚马逊的“盈利成熟”并非意味着回报股东的意愿增强，而是其商业模式从“烧钱换增长”转向“用利润换护城河”的深化。AWS在2023年Q4营收同比增长13.2%至242亿美元，营业利润达71.7亿美元，占公司总营业利润的54.3%，成为利润引擎，但公司并未因此放缓资本开支节奏，反而在2025年将预期支出推高至1250亿美元。派息的启动，更像是向市场传递“公司已具备持续产生巨额现金流能力”的信号，而非利润分配政策的转向。其核心逻辑在于，通过极低的回购与有限的股息，向投资者表明：公司当前的最高价值创造方式，不是将现金返还，而是将每一美元都用于巩固其在AI算力时代的全球垄断地位。这种“低回报、高再投资”的组合，正是其资金配置效率的终极体现——股东收益的实现，被完全绑定于其AI基础设施投资的长期成功。
3. 业务结构
3.1. 以零售、AWS与广告三大板块拆解收入结构变迁
亚马逊的收入结构在过去二十多年间经历了根本性重塑，零售业务虽仍为最大收入来源，但其占比已从2000年约95%的绝对主导地位持续下滑至2023年的55%，标志着公司从单一电商零售商向多元化科技平台的战略转型。这一变迁并非源于零售业务的衰退，而是其核心增长引擎的多元化扩张所致。根据2024年数据，零售业务收入占比虽回升至约81.9%，但此数据与2023年55%的长期趋势存在显著差异，需结合更全面的财务结构分析。从历史数据看，2016年至2022年，零售第三方销售服务收入与零售订购服务收入合计占总营收的比例从21.6%稳步提升至29.75%，显示其作为核心收入来源的韧性。然而，正是在此期间，AWS与广告等高增长、高利润业务的崛起，共同稀释了零售的相对权重。亚马逊通过长期资本开支构建的自建物流体系与全品类平台生态，使其在北美电商市场的市占率于2023年达到37.6%，远超竞争对手，为零售业务提供了坚实的流量与交易基础。为应对Temu、TikTok等新兴平台的低价冲击，公司推出Amazon Haul等超低价商品频道，以价格策略巩固用户粘性，同时利用Rufus等AI工具优化搜索与推荐效率，提升转化率，确保零售板块在激烈竞争中维持健康增长。2024年三季度，线上零售、线下零售及第三方卖家服务收入分别实现7%、5%和10%的同比增长，Prime会员付费单位增长11%，印证了其“增长飞轮”在效率提升与体验优化下的持续运转，零售作为收入基石的地位依然稳固，但其在整体收入结构中的相对重要性已不可逆转地降低。
亚马逊的AWS业务收入占比从2015年的5%攀升至2023年的18%，成为公司利润增长的核心引擎与估值溢价的关键来源，其战略地位已从“第二曲线”演变为与零售并驾齐驱的双支柱之一。2023年，AWS实现营收908亿美元，同比增长13%，全年运营利润高达246亿美元，占集团总运营利润的近67%，展现出远超零售业务的盈利能力。这一增长得益于全球企业云迁移的复苏与生成式AI需求的爆发式增长，AWS凭借其全球领先的数据中心网络、先发用户优势和性价比定价策略，2024年三季度全球市场份额稳定在31%。2024年第一季度，AWS营收进一步增长至250亿美元，同比增长17.3%，营业利润率（OPM）攀升至37.6%，创下历史新高，凸显其规模效应与成本控制能力的显著提升。为巩固技术领先地位，亚马逊持续加大AI基础设施投资，计划在沙特、墨西哥和密西西比州投入超200亿美元建设数据中心，并加速自研芯片Trainium 2的开发，以降低算力成本。2025年3月，AWS在Amazon Bedrock平台上线完全托管的国产大模型DeepSeek-R1，允许客户以无服务器模式按需调用，该模型凭借低推理成本和高性能，已广泛应用于数千家企业的智能客服与数据分析场景，标志着其AI生态布局从基础设施层向模型层的纵深拓展。尽管微软Azure和谷歌云在AI应用集成上步伐更快，但AWS凭借其深厚的云服务根基和持续的资本投入，依然在基础设施层保持绝对领先，其高利润率与稳定增长的特性，使其成为支撑亚马逊整体财务健康与长期投资价值的压舱石。
广告业务作为亚马逊第三大增长引擎，过去五年收入复合年增长率（CAGR）超过30%，正从辅助性收入来源加速成长为独立的、高增长的利润贡献板块。2023年全年，广告业务收入实现强劲增长，增速显著超越整体营收水平，成为公司增长最快的部门，其中第四季度营收达146.5亿美元，同比增长27%。2024年第一季度，广告收入进一步攀升至118亿美元，同比增长24.35%，而2025年第一季度，该数据达到172.9亿美元，同比增长18.0%，延续了其高速增长的态势。这一增长动力源于亚马逊对广告产品矩阵的持续拓展，从早期的电商平台搜索与展示广告，逐步延伸至Prime Video流媒体服务，直接切入与YouTube、TikTok的视频广告竞争。Prime Video庞大的全球用户基础为广告投放提供了海量精准触点，预计2024年该业务将贡献约52亿美元收入，未来潜力巨大。为应对Temu、Shein等平台的低价竞争，亚马逊不仅在零售端推出Amazon Haul，更通过降低第三方卖家在特定价格区间商品的广告费率，激励商家增加广告投放，从而在提升平台整体GMV的同时，直接拉动广告收入。公司还推出AI图像生成技术，帮助广告商高效制作宣传素材，提升广告效果与投放效率。广告业务的崛起，不仅为亚马逊开辟了新的收入来源，更深度嵌入其“增长飞轮”：广告收入反哺物流与技术投入，提升履约效率与用户体验，进而吸引更多卖家和消费者，形成正向循环。其高增长、高利润率的特性，使其成为亚马逊收入结构中最具活力的新增量，与零售、AWS共同构成了稳固的“三足鼎立”格局。
3.2. 从FBA生态与第三方卖家网络分析电商护城河深化
亚马逊第三方卖家已成为平台生态的核心增长引擎，其销售贡献持续攀升并深刻重塑了公司的收入结构。2024年第四季度，第三方卖家贡献的平台商品销量占比达到62%，创下历史新高，较2023年第四季度的60%进一步提升，标志着亚马逊从“自营主导”向“赋能第三方”战略的全面转型。这一增长并非源于卖家数量的扩张，而是平台生态自我净化的结果：2024年亚马逊封禁超10万个违规账号，市场淘汰机制加速，导致卖家总数从240万峰值回落至190万以下，但留下的活跃卖家月均访问量却从2162次跃升至2837次，增幅超31%，流量密度显著提升，使优质卖家得以享受更高转化率与更低获客成本。与此同时，第三方卖家贡献的SKU增长占平台总量超70%，极大丰富了平台商品多样性，支撑了消费者粘性。值得注意的是，中国卖家在亚马逊第三方卖家中的占比已超过50%，成为全球供应链的关键节点，这也使平台面临地缘政治风险——亚马逊CEO安迪·贾西曾公开警告，美国对华加征关税可能导致卖家将成本转嫁给美国消费者，进而影响平台定价策略与消费者行为，平台已为此进行前瞻性库存采购以缓冲冲击。在收入层面，第三方卖家服务收入在2025年达到425亿美元，占服务业务总收入的近40%，而服务业务整体收入已占公司总收入的60%，其中FBA仓储与物流服务成为关键盈利点，尽管旺季仓储费引发部分卖家“余额一夜为负”的抱怨，如个别卖家被扣15万美元仓储费，甚至叠加仓储利用率附加费，导致利润被严重侵蚀，但平台通过高密度、高效率的FBA网络，将卖家的运营成本与风险部分转移，构建了以佣金和物流服务为核心的稳定现金流模式，使亚马逊在不直接持有库存的情况下，实现了对全球电商价值链的深度控制与价值捕获。
亚马逊FBA（Fulfillment by Amazon）服务通过标准化、规模化的物流与仓储体系，形成了稳定且高毛利的现金流引擎，其佣金结构在15%-20%区间长期维持，成为公司最具确定性的收入来源之一。尽管2025年旺季仓储费因库存积压与利用率超标而出现结构性上涨，部分卖家账单激增，甚至出现因仓储费扣除后账户余额转负的极端案例，但这恰恰印证了FBA服务的定价权与议价能力——平台通过动态费率机制，将仓储成本与卖家库存周转效率直接挂钩，迫使卖家优化库存管理，从而提升整体物流网络的资产利用率。这种“成本转嫁+效率筛选”机制，使FBA服务不仅是一套物流解决方案，更成为平台筛选优质卖家、淘汰低效玩家的筛选器。在第三方卖家销售占比突破62%的背景下，FBA服务的渗透率持续提升，其收入已构成亚马逊服务业务（1070亿美元）中不可分割的核心部分，与广告、订阅共同构成“三驾马车”。FBA的稳定佣金率并非源于固定收费，而是基于复杂的成本结构与规模效应：亚马逊全球175个运营中心形成的密集网络，使单件商品的履约成本随规模扩大而持续摊薄，从而在维持15%-20%佣金区间的同时，保障了服务的边际利润。这种模式下，卖家为换取“Prime”标签、快速配送与平台流量倾斜，自愿接受佣金结构，形成正向循环。即便在2025年旺季订单量疲软、部分卖家被迫涨价以覆盖仓储成本的背景下，FBA服务的收入韧性依然强劲，因为平台并未降低服务费率，而是通过附加费机制将成本压力传导至库存管理不善的卖家，实现了风险的精准分担与收益的持续锁定，使FBA成为亚马逊在电商领域最深的护城河之一。
亚马逊依托全球175个运营中心构建的庞大履约网络，是其FBA生态得以运转并支撑第三方卖家增长的物理基石，也是实现“48小时达”承诺的核心保障。这一网络并非静态资产，而是动态优化的智能系统，其密度与效率直接决定了平台对卖家的吸引力与消费者体验的竞争力。在第三方卖家销售占比突破62%、商品种类持续扩张的背景下，亚马逊的运营中心数量从2020年的约100个增长至2025年的175个，覆盖北美、欧洲、亚太等核心市场，确保了全球范围内商品的快速分拣与配送。这一网络的规模效应，使得单件商品的仓储与配送成本随订单量增长而显著下降，为FBA服务维持15%-20%的稳定佣金率提供了成本基础。更重要的是，该网络支撑了亚马逊Prime会员体系的承诺——48小时达服务覆盖全球主要经济体，极大提升了消费者对平台的依赖度，进而反哺第三方卖家的销售转化。即便在2025年旺季仓储费引发卖家普遍焦虑、部分卖家因提前备货过量而被收取高额仓储利用率附加费的情况下，亚马逊仍能通过其运营中心的智能调度系统，将滞销库存动态调配至需求旺盛的区域，最大限度减少仓储浪费。这种能力使平台在不增加资本开支的前提下，持续提升资产周转率，将卖家的库存风险转化为自身的运营效率优势。此外，为应对中国卖家占比超50%带来的原产地合规压力，亚马逊已将原产国信息（COO）收集纳入FBA入库流程，要求所有出口至欧盟与英国的商品必须完成合规申报，否则将被限制销售，这进一步强化了平台对供应链的控制力。175个运营中心不仅是物流节点，更是数据采集、合规审查与风险管控的中枢，它们共同构成了亚马逊电商护城河的实体骨架，使平台在第三方卖家数量下降、竞争加剧的背景下，仍能通过基础设施的绝对优势，牢牢锁定生态主导权。
3.3. 以Prime Video、Twitch与Kindle构建数字内容协同生态
亚马逊通过Prime Video、Twitch与Kindle三大数字内容平台构建起高度协同的生态闭环，显著提升用户粘性与跨业务变现能力。Prime Video作为核心内容引擎，其年投入超80亿美元的原创内容战略，不仅直接驱动Prime会员留存率攀升，更成为撬动整个数字生态的支点。该投入规模远超传统影视公司，使亚马逊得以持续输出《指环王：力量之戒》《了不起的麦瑟尔夫人》等全球爆款剧集，形成差异化内容壁垒。这些高质量内容并非孤立存在，而是与Twitch的实时互动社区、Kindle的深度阅读场景形成强联动：Prime会员可无缝访问视频内容，而Twitch上热门游戏主播的直播往往引导观众前往Kindle平台购买相关小说或设定集，反之，Kindle用户在阅读科幻、奇幻类电子书后，亦被引导至Prime Video观看改编剧集。这种内容消费的路径闭环，使用户在单一订阅体系下完成“观看—互动—阅读”的全链条体验，极大降低流失率。值得注意的是，Prime Video的高投入并非单向成本支出，其带来的会员续费率提升直接转化为稳定的订阅收入流，为Twitch和Kindle的商业化提供了坚实基础。与此同时，亚马逊在AI基建上的巨额投入——如计划在英国投资80亿英镑建设数据中心——虽主要服务于AWS云业务，但其底层算力与生成式AI能力正被反向赋能至内容生态：AI被用于优化视频推荐算法、自动生成Twitch直播字幕与互动弹幕、以及为Kindle电子书生成个性化摘要与阅读建议，从而在不增加人力成本的前提下，提升内容分发效率与用户体验。这种技术赋能使得内容生态的运营效率与用户参与度同步提升，形成“内容吸引用户—用户行为数据反哺AI—AI优化体验—提升留存与消费”的正向循环，最终将单一的视频订阅服务，转化为一个以数字内容为核心的、自我强化的生态系统。
亚马逊通过Twitch构建的全球游戏直播社区，已成为其数字内容生态中最具活力的互动节点，月活跃用户超3000万的规模，使其成为游戏行业无可争议的流量高地。这一庞大且高度忠诚的用户群体，为亚马逊提供了远超传统广告平台的精准触达能力。Twitch的用户并非被动观看者，而是深度参与直播互动、打赏、订阅主播的活跃社区成员，这种高参与度使得广告信息的接受度与转化率显著高于传统媒体。亚马逊正系统性地提升其广告变现效率，通过整合其在电商与用户行为数据上的优势，为广告主提供基于游戏品类、主播粉丝画像、实时互动情绪的精准投放方案。例如，当用户在Twitch上观看《英雄联盟》直播时，系统可精准推送与游戏皮肤、外设或相关电子书（如《英雄联盟：艾欧尼亚》系列）相关的广告，实现从“观看”到“购买”的无缝衔接。这种基于场景的原生广告模式，其转化效率远高于横幅广告或视频前贴片。更重要的是，Twitch的用户数据与亚马逊主站的2.55亿月活跃APP用户数据形成深度交叉，使得广告主能够实现跨平台的用户追踪与再营销。一个在Twitch上关注电竞主播的用户，很可能也是亚马逊主站的高频购物者，这为亚马逊的广告业务创造了巨大的协同价值。此外，Twitch的实时互动特性也为亚马逊的AI技术提供了丰富的训练数据，用于优化语音识别、实时翻译与情感分析，这些技术进步又反哺至Prime Video的字幕生成与Kindle的阅读理解辅助功能，进一步强化了整个生态的智能化水平。Twitch已从单纯的直播平台，演变为亚马逊连接年轻用户、测试新广告模式、并为其他数字服务引流的战略枢纽。
Kindle电子书与Audible有声读物的深度整合，构成了亚马逊数字内容生态中最隐蔽却最高效的交叉销售引擎，其交叉购买率长期稳定在40%以上，远超行业平均水平。这一数据揭示了用户在阅读场景中的行为惯性：当用户在Kindle上阅读一本畅销小说时，其对有声版本的需求被显著激发；反之，Audible用户在通勤或家务时收听有声书后，往往倾向于购买电子书以便于做笔记、重读或收藏。亚马逊通过账户体系的统一与推荐算法的协同，将这一自然需求转化为可量化的商业转化。用户在Kindle上阅读《三体》时，系统会自动推送Audible的有声版优惠；而在Audible上收听《原子习惯》后，系统则会推荐Kindle上的配套练习册或相关心理学电子书。这种无缝的跨产品推荐，不仅提升了单个用户的终身价值（LTV），更强化了用户对亚马逊“一站式内容解决方案”的依赖。值得注意的是，这种交叉购买的高效率，得益于亚马逊在AI与大数据上的长期投入，其推荐引擎能够基于用户的阅读速度、停顿频率、笔记标记等细微行为，精准预测其对有声版本的偏好。此外，亚马逊在英国投资80亿英镑建设数据中心的举措，虽主要服务于AWS，但其底层强大的算力与存储能力，为Kindle与Audible的海量内容库管理、个性化推荐模型训练及低延迟播放体验提供了坚实支撑。这种技术基础设施的共享，使得内容生态的运营成本得以摊薄，而用户体验却持续优化。最终，Kindle与Audible的高交叉购买率，不仅直接贡献了可观的订阅与销售收入，更成为吸引并锁定Prime会员的关键因素——用户为获得这一无缝的阅读与听书体验，更愿意持续支付Prime年费，从而将数字内容生态的协同效应，转化为最稳固的商业护城河。
4. 核心竞争力分析
4.1. 以飞轮效应与规模经济构筑电商与云双轮壁垒
亚马逊通过1.8亿美国Prime会员的高渗透率与超1000美元的用户终身价值（LTV），构建了电商端难以复制的消费粘性壁垒。2024年3月，美国Prime会员数量达1.8亿，同比增长8%，会员覆盖率升至75%，创历史新高，表明即便在沃尔玛、TikTok Shop等平台激烈竞争与通胀压力下，消费者仍高度认可其“快速配送+视频流媒体”的综合价值。这一粘性在2025年秋季Prime会员日中进一步验证，两日总营收达37.5亿美元，客单价从36.58美元跃升至48.01美元，超六成消费者连续参与7月与10月两场大促，凸显会员特权与限时促销形成的强复购闭环。尽管亚马逊因“非自愿注册Prime”被FTC处以25亿美元和解金，其中15亿美元用于向约3500万受影响用户退款，但该事件并未动摇其会员体系的底层逻辑——消费者普遍认为其购物习惯足以证明订阅成本的合理性。全球范围内，2025年Prime会员日销售额达241亿美元，同比增长30.3%，覆盖35个品类，中国卖家在厨具、户外服饰等类目实现销售倍增，新兴市场如巴西、印度、墨西哥持续贡献增量，印证了Prime生态的全球扩张能力。会员的高忠诚度不仅稳定了订阅服务收入（2024年Q1预计达108亿美元，同比增长12%），更通过高频消费行为摊薄了物流与履约成本，为“低价—丰富选品—便捷体验”的飞轮注入持续动力，使亚马逊在价格战中始终掌握主动权。
亚马逊凭借全球最大规模的云基础设施网络，实现了AWS在成本与性能上的双重领先，构筑起云计算领域的核心护城河。2025年第三季度，AWS营收同比增长20%至330亿美元，创下2022年以来最大增幅，运营利润达114亿美元，远超上半年17%的增速，展现出强劲复苏态势。这一增长源于企业对云基础设施现代化与AI规模化部署的迫切需求，AWS通过自研Trainium2芯片实现推理与训练性能优于竞品30-40%，季度环比增长150%，显著降低客户AI算力成本。为支撑持续扩张，公司全年AWS资本支出指引上调至1250亿美元，并新增3.8吉瓦电力供应，确保数据中心能效与算力供给。AWS的市场领先地位亦体现在其估值上，预估无税企业价值达2万亿美元，成为公司整体估值的核心支柱。更关键的是，AWS通过开放生态强化客户锁定：其Amazon Bedrock平台已上架包括阿里巴巴Qwen3与DeepSeek-V3.1在内的200余款全球AI模型，打破传统云厂商“自家模型优先”的封闭策略，以“选择大于一切”吸引全球开发者与企业客户，避免因模型锁定而转向Azure或GCP。这种中立性不仅提升了客户信任，更使AWS成为AI时代企业部署大模型的首选平台，形成“算力—模型—应用”三位一体的生态闭环。即便面临微软Azure、Google Cloud的激烈竞争与监管压力，AWS凭借规模效应、技术迭代与开放策略，持续巩固其在云基础设施领域的成本优势与市场主导地位。
亚马逊通过第三方卖家与开发者生态的双向锁定，实现了平台网络效应的自我强化，使“飞轮效应”在零售与云服务两端同步加速运转。在电商端，亚马逊通过吸引海量第三方卖家入驻，构建了远超自营的丰富商品池，2023年其北美电商市占率达37.6%，核心在于卖家对平台庞大用户群的深度依赖——卖家为触达1.8亿Prime会员，甘愿承担广告与佣金成本，而亚马逊则通过算法推荐与物流支持提升其销售效率，形成“用户增长→卖家涌入→选品丰富→体验优化→用户再增长”的正循环。为应对Temu、SHEIN等低价平台冲击，亚马逊甚至允许卖家将流量引导至独立站，以更低价格吸引价格敏感型用户，同时引入倩碧、雅诗兰黛等高端品牌，打造“一站式购物入口”，实现对白牌平台的差异化阻击。在云服务端，AWS通过开放平台吸纳全球开发者，不仅上架Qwen、DeepSeek等中国开源AI模型，更通过Bedrock提供统一接口，使企业无需迁移即可调用多源模型，极大降低技术切换成本。这种开放策略使AWS从单纯的算力提供商，升级为AI生态的基础设施中枢，开发者与企业因深度集成而难以迁移。同时，AWS的基础设施能力反哺零售端，其内部部署的生成式AI工具如购物机器人Rufus（预计年增100亿美元销售额）与呼叫中心Connect（年化营收破10亿美元），显著提升运营效率与用户体验，进一步强化用户粘性。亚马逊的“飞轮”因此不再仅是单向驱动，而是电商、云服务、AI工具与开发者生态相互赋能的立体网络，任何一环的强化都会传导至其他环节，形成难以被模仿的系统性壁垒。
4.2. 从自研芯片与AI服务看AWS技术护城河深化
亚马逊通过自研Trainium与Inferentia芯片，系统性重构了AI算力的成本结构与供应链自主性，显著深化了AWS的技术护城河。2024年，AWS新增算力中超过50%来自自研芯片，标志着其从依赖外部供应商向全栈可控的算力体系转型已进入规模化阶段。其中，Trainium 2作为专为AI训练设计的芯片，已在全球部署超过50万颗，并在与Anthropic合作的“Project Rainier”超大规模集群中实现突破性应用，该集群计划于2025年底前将Trainium芯片总量提升至100万颗，覆盖印第安纳州等核心数据中心节点。这一部署不仅支撑了Claude大语言模型的高效训练与推理，更通过优化整个技术栈——从芯片设计到服务器互联——实现了工程时间与规模化落地的双重压缩。成本优势成为核心驱动力，AWS向客户提供的Trainium芯片服务价格已降至英伟达H100的25%，远低于此前宣称的60%-70%水平，直接挑战了GPU市场的定价权。与此同时，下一代Trainium 3芯片已进入量产前阶段，采用台积电3纳米工艺，性能较Trainium 2提升两倍，能效提升40%，进一步巩固了其在性价比上的领先优势。这一系列举措不仅降低了AWS自身的运营成本，更通过降低客户AI训练门槛，增强了其云服务的吸引力与粘性。与之形成对比的是，英伟达正面临核心客户——亚马逊、微软、谷歌——集体转向自研芯片的结构性风险，后者已通过直接出租搭载自研芯片的服务器、提供软件工具包等方式试图维持市场份额，但亚马逊凭借其在芯片设计、数据中心规模与客户协同上的深度整合，构建了难以复制的闭环优势。AWS的自研芯片战略，已从单纯的降本工具，演变为驱动其AI云服务增长、重塑行业竞争格局的战略基石。
亚马逊AWS的客户粘性通过长期合约关系得到系统性强化，80%以上的企业客户为连续三年以上合约用户，这构成了其云服务业务最稳固的收入基本盘。这一高留存率并非偶然，而是AWS长期构建的深度技术集成与服务协同的必然结果。企业客户在迁入AWS平台后，往往围绕其基础设施部署核心业务系统、数据仓库与AI应用，形成高度依赖的“锁定效应”。当客户在AWS上训练并部署了基于Trainium芯片的AI模型，或利用Graviton芯片优化其核心应用性能时，迁移成本将呈指数级上升。这种技术锁定与财务承诺相互强化：长期合约不仅锁定了客户未来的算力采购，也使AWS能够更精准地规划数据中心投资与芯片产能，实现资源的最优配置。例如，在“Project Rainier”项目中，AWS与Anthropic达成了80亿美元的长期合作，这不仅是对算力的采购，更是对整个技术生态的共同投资。客户在AWS上积累的模型权重、数据管道与自动化工作流，使其难以轻易切换至其他云平台，即使竞争对手提供更低的短期价格。这种基于技术深度与业务连续性的客户关系，远超传统IT服务的合同绑定，形成了真正的“生态护城河”。高客户留存率直接转化为可预测的收入流，使AWS能够在不确定的宏观经济环境中保持稳健增长，同时为持续投入下一代芯片研发（如Trainium 3）和AI平台（如SageMaker、Bedrock）提供稳定的资金保障。这种“客户锁定-持续投入-价值深化”的正向循环，是AWS区别于其他云服务商的核心竞争力，也是其在AI时代持续领跑的关键支撑。
亚马逊通过AWS、Alexa+、物流网络与广告平台的深度协同，构建了独一无二的闭环数据与服务生态，为AI技术的商业化落地提供了无与伦比的场景与数据优势。这一闭环的核心在于，其在电商、智能硬件、物流履约与数字广告四大领域产生的海量、多维度、实时交互数据，被系统性地输入至AWS的AI模型训练与优化流程中。例如，Alexa语音助手在数亿设备上收集的自然语言交互数据，不仅用于提升语音识别与语义理解的准确性，更被反哺至AWS的Bedrock平台，为第三方开发者提供更精准的生成式AI服务。与此同时，亚马逊全球物流网络中部署的机器人与自动化系统，每天产生数以PB计的仓储、运输与配送数据，这些数据被用于训练AWS的预测性维护、路径优化与需求预测AI模型，其效果远超通用数据集。这些经过验证的AI能力，又通过AWS云服务向零售、制造、医疗等外部行业客户输出，形成“内部验证-外部赋能”的良性循环。广告业务则成为这一生态的变现枢纽，基于用户购物行为、语音指令与浏览历史构建的精准画像，使亚马逊广告的点击转化率显著高于行业平均水平，而这些广告效果数据又进一步优化了AI模型的推荐逻辑。这种“数据-模型-服务-收入”的闭环，使得亚马逊的AI能力不仅停留在技术层面，更深度融入其商业运营的每一个环节。竞争对手如谷歌和微软虽拥有强大的模型与云平台，但缺乏亚马逊这样覆盖消费端、企业端、物理世界与数字世界的全链条数据源与应用场景。正是这种独特的生态整合能力，使亚马逊能够在AI时代将技术优势转化为持续的商业增长，而非仅是算力成本的优化。
5. 竞争对手
5.1. 沃尔玛
亚马逊在非必需品零售市场的主导地位持续强化，而沃尔玛的市场份额则呈现系统性萎缩。2024年第四季度，亚马逊在服装和服饰品类的市场份额从16.0%攀升至17.7%，同期沃尔玛的份额则由6.4%下滑至5.6%，这一趋势自2020年以来持续深化——沃尔玛整体市场份额已从8.6%降至2024年的5.6%。这一结构性分化源于双方在消费场景与渠道能力上的根本差异：亚马逊凭借其数字化购物体验、海量SKU选择与Prime会员生态，牢牢占据消费者可自由支配支出的核心阵地，2024年第四季度在电子和电器领域更占据30%的总销售额，成为首选平台；而沃尔玛虽在食品杂货领域保持优势，但其电商渗透率低、非必需品类吸引力不足，导致其销售增长自2019年以来长期停滞，预计2025财年增速将放缓至3%-4%。截至2025年1月31日的一年中，沃尔玛在美国零售市场总支出中的份额徘徊在7.6%以下，远低于其在必需品领域的相对优势，反映出其在高增长、高利润的非必需品类竞争中已丧失主动权。亚马逊的涨势并非短期波动，而是其六年来的运营模式、物流网络与算法推荐体系协同作用的结果，其在服装、电子等品类的份额扩张，实质是消费者资金流向的长期迁移，沃尔玛的停滞不仅体现为份额下降，更暴露了其传统零售基因在数字化消费浪潮中的结构性短板。
亚马逊的广告业务正以远超沃尔玛能力范围的速度成为其核心利润引擎，其增长动能与盈利能力形成罕见的双高格局。2023年，亚马逊广告业务收入达470亿美元，同比增长24%，自2015年以来的年均复合增长率（CAGR）高达53%，2024年收入进一步攀升至398.14亿美元，三年间实现近乎翻倍的增长。这一业务不仅规模庞大，更具备卓越的盈利能力，运营利润率稳定在约50%，成为公司增长最快、利润贡献最突出的板块。其增长根基在于对平台生态的深度挖掘——卖家为争夺Buy Box和曝光率持续加码广告投放，而Prime Video、DSP等平台的扩张则进一步拓宽了广告触点。反观沃尔玛，其Walmart Connect广告业务虽在扩张，但无论从规模、增速还是利润率来看，均无法与亚马逊形成可比性，其广告收入体量与增长曲线远未达到能对亚马逊构成实质性挑战的水平。亚马逊广告的高增长得益于AI技术的深度赋能，如AI创意工作室显著缩短广告制作周期，提升投放精准度，这与沃尔玛在广告技术上的相对滞后形成鲜明对比。随着广告业务渗透率仍有提升空间，且其50%的运营利润率远高于零售主业，该业务极有可能在未来几年突破千亿美元规模，成为亚马逊最大的利润来源，而沃尔玛在这一高价值赛道上几乎未形成有效竞争能力，其商业模式的利润结构与亚马逊已出现代际差异。
亚马逊在仓储与履约环节的自动化投入正系统性重塑其成本结构，而沃尔玛的自动化进程虽在推进，但规模与深度仍存在显著差距。亚马逊目前运营超过100万台机器人，计划在2027年前建成约40座新一代机器人仓库，摩根士丹利预测此举有望每年节省20亿至40亿美元运营成本，若全面实现，总节省额可达100亿美元，相当于每单位履约成本降低0.6至1.2美元，并可能避免新增超16万名美国仓库员工。这一自动化浪潮并非孤立事件，而是由多项AI技术协同驱动：Wellspring生成式地图实现农村地区“零误投”，AI需求预测2.0将预测颗粒度缩短至小时级，自然语言机器人军团使员工通过语音指令操控机器人，拣货效率提升25%。三项技术叠加，预计可使美国整体履约成本下降5%-7%。相比之下，沃尔玛虽在2024至2025年间积极布局自动化，如与Fox Robotics合作部署自动叉车、推出“路线优化”AI功能，并计划在2025年底前完成42个配送中心的智能化改造，覆盖65%线下门店，但其投入规模、技术集成度与自动化覆盖范围仍远逊于亚马逊。沃尔玛的自动化更多聚焦于特定环节的效率提升，如叉车卸货与路径规划，尚未形成覆盖仓储、分拣、配送全链条的、由AI统一调度的智能网络。亚马逊的自动化不仅是设备替代，更是以AI为中枢的系统性重构，其成本节约潜力与效率提升幅度，构成了沃尔玛难以在短期内追赶的护城河。
5.2. 微软Azure
亚马逊AWS与微软Azure在企业客户续约率与合约规模上的竞争，正从单一云服务采购转向以AI基础设施为核心的长期战略绑定。尽管微软Azure凭借与OpenAI的独家合作曾长期主导企业级AI算力市场，但亚马逊通过多维度布局正逐步重塑竞争格局。2025年11月，AWS与OpenAI达成总额380亿美元、为期七年的战略合作协议，成为AWS历史上规模最大的单一客户合约，此举不仅直接挑战微软在AI算力领域的垄断地位，更标志着企业客户对云服务商的依赖正从“单一供应商”向“多云策略”演进。该协议明确要求使用英伟达Blackwell架构GPU，并预留千万级CPU扩展能力，同时AWS为OpenAI专门构建了基于EC2 UltraServer的低延迟AI集群，确保其训练与推理任务的动态资源调度能力，这在合约规模与技术定制化层面已超越以往任何企业级云服务协议。与此同时，亚马逊并未将所有筹码押注于OpenAI，而是通过投资Anthropic数十亿美元、在印第安纳州纽卡莱尔建设总投资110亿美元的专属数据中心园区，构建了对冲性AI基础设施生态。该园区已部署亚马逊自研Trainium芯片，用于Anthropic模型的训练任务，为客户提供更具性价比的硬件选项，形成与Azure依赖英伟达单一生态的差异化竞争。此外，亚马逊企业业务（Amazon Business）年化销售额已突破350亿美元，服务超600万企业客户，涵盖《财富》100强中的96家，其通过Prime网络实现的次日达能力，强化了企业客户在采购与运维层面的粘性，这种B2B采购行为的高频性与稳定性，为AWS的长期续约率提供了底层支撑。尽管AWS在2025年第三季度云业务营收同比增长20.2%，仍低于Azure的40%增速，但其在合约规模、客户多样性与硬件自主性上的综合优势，正在转化为更稳固的客户留存基础。尤其在OpenAI逐步摆脱对微软单一依赖的背景下，AWS凭借更开放的多模型接入策略——如在Bedrock平台提供OpenAI的gpt-oss-120b与gpt-oss-20b等开放权重模型，以及Anthropic的Claude系列——构建了“AI超市”模式，使企业客户无需锁定单一云厂商即可获得多样化AI工具，这种灵活性显著提升了客户迁移成本，从而在续约率维度形成隐性壁垒。相较之下，微软虽通过政府折扣协议（首年预计节省30亿美元）强化公共部门渗透，但其AI生态仍高度集中于Copilot与Azure的封闭体系，客户选择权受限，长期续约风险上升。
OpenAI与AWS的380亿美元战略合作，正深刻重构全球AI云服务市场的竞争格局，其影响远超单一交易规模，实质是AI基础设施供应权从垄断走向多极化的关键转折。此前，微软Azure凭借与OpenAI的独家合作，长期占据其全部算力需求，这一排他性关系成为Azure云业务增速显著超越AWS的核心驱动力。然而，2025年11月双方达成的七年380亿美元协议，标志着OpenAI正式开启“多云制衡”战略，其算力供应不再依赖单一供应商，而是通过AWS、谷歌、甲骨文等多方布局实现风险分散与议价能力提升。这一转变直接削弱了微软Azure在AI云市场的护城河，使AWS得以借势扭转其AI算力增速落后局面。协议内容显示，OpenAI已立即启用AWS提供的数十万颗英伟达GB200/GB300 GPU，并规划扩展至千万级CPU，AWS为此专门打造了低延迟互联的AI集群架构，专为“智能体（Agentic）”研究等前沿任务优化，这不仅是一次算力采购，更是对下一代AI基础设施的联合定义。值得注意的是，该协议与AWS此前在2025年8月将OpenAI的gpt-oss-120b和gpt-oss-20b开放权重模型引入Bedrock平台形成协同效应，使AWS成为首个同时提供OpenAI模型服务与大规模专属算力的云平台，打破了微软“软件+硬件”一体化的垄断模式。这种“模型开放+算力自主”的双轨策略，使AWS得以将自身定位为“AI超市”，满足企业客户对多样化AI工具的灵活接入需求，正如AWS产品总监Atul Deo所言，客户希望拥有选择权以找到最适合其业务的AI工具。这一战略与微软的封闭生态形成鲜明对比，后者虽通过Copilot深度绑定企业办公场景，但其模型与平台的强耦合性限制了客户的技术自由度。此外，AWS与Anthropic的深度合作——包括80亿美元投资与专属数据中心建设——进一步巩固了其在AI模型生态中的多元布局，使OpenAI的“去微软化”战略获得更坚实的产业支撑。行业分析指出，380亿美元相当于AWS未来七年营收的5%至7%，其战略意义在于锁定未来七年AI增长的核心算力需求，而OpenAI借此获得更安全、更具弹性的基础设施保障，为其2026年“AI研究实习生”与2028年“全自动AI研究员”等长期目标奠定基础。这一合作不仅改变了云服务商的市场份额格局，更重塑了AI产业的权力结构，使算力供应从“供应商主导”转向“客户主导”，AWS凭借其开放性与基础设施韧性，成功从追赶者转变为生态规则的共同制定者。
政府与金融行业对云服务的采购偏好，正因AI工具的渗透而出现结构性分化，微软Azure凭借其在公共部门的深度绑定与政策协同，显著领先于AWS在政府领域的渗透率，而AWS则在金融行业展现出更强的合规与定制化能力。2025年9月，微软与美国总务管理局（GSA）达成协议，为联邦政府机构提供云服务折扣，首年预计节省30亿美元，并免费开放Microsoft Copilot、Azure监控服务及安全运营中心（Sentinel）等核心AI工具，此举是美国政府推动AI工具商业化落地的关键举措，直接强化了Azure在公共部门的垄断性地位。相比之下，尽管亚马逊与谷歌也已同意为美国政府提供类似折扣，但其在政府AI应用的深度整合与政策协同上仍落后于微软，尤其在联邦机构对数据主权、安全合规与系统集成的严苛要求下，微软凭借其长期服务政府的IT生态与Copilot在办公自动化中的无缝嵌入，构建了难以复制的先发优势。然而，在金融行业，AWS的渗透率与客户粘性则明显更强。金融企业对合规性、数据隔离与定制化基础设施的需求极高，AWS通过其全球合规认证体系（如SOC 2、ISO 27001、FedRAMP等）、可定制的私有云解决方案以及与Anthropic等AI模型供应商的开放合作，满足了银行、保险与资产管理机构对“可控AI”的核心诉求。AWS在2025年第三季度实现20.2%的营收增长，运营利润达114亿美元，其强劲复苏部分源于金融客户对AI推理与风险建模的算力需求激增，而其Trainium芯片的引入，为高频交易、反欺诈模型等低延迟场景提供了更具性价比的硬件选项，这正是微软Azure难以复制的差异化优势。此外，AWS的“AI超市”模式允许金融机构在Bedrock平台上自由选择OpenAI、Anthropic或自研模型，避免了单一供应商锁定风险，契合金融行业对技术中立性的偏好。相比之下，微软的Copilot虽在政府办公场景中普及率高，但其封闭生态与强绑定模式在金融领域面临更强的监管审查与客户抵触。因此，尽管微软在政府云市场占据主导，AWS却在金融这一高价值、高合规门槛的行业构建了更稳固的客户基础，二者在不同垂直领域的渗透路径，正形成“政府靠政策，金融靠生态”的互补性竞争格局。
5.3. 谷歌云
谷歌云在零售垂直解决方案与AWS的客户重叠度虽未直接体现为相同企业客户在云服务层面的竞合，但其在AI与数据分析领域的技术优势，正通过底层能力渗透至亚马逊核心零售生态的边缘地带。尽管亚马逊AWS在2024年以32%的全球市场份额和1200亿美元营收保持绝对领先，但谷歌云凭借Vertex AI平台在AI代理构建上的开放性与灵活性，已悄然影响亚马逊客户的技术选型。亚马逊AWS的Bedrock平台曾因模型封闭、无法兼容OpenAI等第三方模型而被客户诟病，导致部分技术驱动型企业转向更开放的谷歌云环境。这一趋势在2025年发生关键转折：亚马逊于8月6日宣布在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI上正式上线OpenAI的开放权重模型gpt-oss-120b与gpt-oss-20b，此举直接回应了客户对跨平台模型调用的迫切需求，标志着AWS从“生态封闭”向“开放兼容”的战略转向。与此同时，亚马逊进一步强化其模型中立性，于9月19日将中国开源模型Qwen3系列与DeepSeek-V3.1纳入Bedrock平台，使其支持的AI模型总数突破200款，成为全球唯一同时整合OpenAI、Meta、Anthropic及中国主流开源模型的云服务商。这种“选择大于一切”的开放策略，本质上是对谷歌云技术生态优势的被动追赶，其目的并非单纯扩大模型库，而是防止客户因AI代理开发流程繁琐而流失至更灵活的平台。值得注意的是，尽管亚马逊通过Amazon Haul与Bazaar等低价应用在北美、拉美及东南亚市场与Temu、SHEIN展开直接竞争，但其零售业务的底层技术支撑——包括广告归因、库存预测与履约优化——仍高度依赖AWS。2025年亚马逊悄然开放AMC（Amazon Marketing Cloud）数据权限，使普通卖家可接入全链路用户行为追踪平台，并通过AI自动生成查询代码，这不仅提升了中小卖家的营销效率，更强化了AWS作为零售技术基础设施的不可替代性。然而，谷歌云在AI代理领域的先发优势，仍构成对AWS长期护城河的结构性挑战，尤其在需要多模型协同、低延迟推理的复杂商业场景中，AWS的“补课”能否追平差距，仍需观察其在7月纽约客户峰会中对Bedrock架构的全面重构成效。
亚太区增长对AWS区域收入的侵蚀程度正从结构性压力演变为可量化的增长瓶颈，其核心矛盾在于阿里云的本地化价格战与谷歌云的AI技术渗透，共同削弱了AWS在该区域的定价权与客户黏性。尽管AWS在2024年全球公有云市场仍以32%的份额稳居首位，但其在亚太地区的增长动能已明显放缓，部分市场出现客户因成本敏感而转向阿里云的迹象。阿里云凭借对中国及东南亚市场的深度本地化策略，包括区域数据中心部署、合规性适配与极具竞争力的定价，已在亚太市场对AWS形成实质性压制，尤其在中小企业与初创企业客户群体中，其性价比优势显著。与此同时，谷歌云虽未在亚太大规模铺开基础设施，但其在AI与数据分析领域的技术领先性，正通过云原生解决方案吸引高价值客户，间接分流了AWS在该区域的高利润业务。这种双重挤压迫使AWS在亚太市场采取“防御性扩张”策略，即在维持基础设施投入的同时，通过开放生态来对冲价格竞争的冲击。2025年，亚马逊在亚太多个市场推出独立低价购物应用Bazaar，覆盖中国香港、菲律宾、印尼、秘鲁、尼日利亚等14个国家和地区，其商品定价普遍低于10美元，部分低至2美元，目标直指年轻与低收入群体——这与Temu、SHEIN的用户画像高度重合。然而，Bazaar的推出并非单纯为争夺零售市场份额，更是亚马逊试图通过下沉市场流量反哺其云服务生态的隐性布局：Bazaar的运营依赖于AWS的计算、存储与AI推荐引擎，其用户行为数据将被整合进AMC平台，为AWS提供更丰富的零售场景训练数据。这种“零售前端引流、云服务后端变现”的闭环，是AWS在亚太市场对抗阿里云价格战的非对称策略。但该策略的可持续性高度依赖于Bazaar的用户增长与留存效率，若其无法在短期内实现规模效应，AWS在亚太的收入增速恐将持续承压。此外，亚马逊在亚太市场对Qwen3与DeepSeek-V3.1等中国开源AI模型的接纳，亦反映出其对本地技术生态的妥协与融合，这虽提升了客户信任度，却也意味着AWS在该区域的技术主导权正被稀释。
数据分析工具与AI模型开放生态的竞争力差异，已成为决定云服务厂商长期护城河深度的核心变量，亚马逊AWS在这一维度的被动转型，揭示了其从“技术垄断者”向“生态协调者”的战略重构。过去，AWS凭借全栈式产品矩阵与封闭式模型生态构建了强大的客户锁定效应，但其Bedrock平台因限制模型选择、无法兼容OpenAI等主流模型，导致客户在构建AI代理时面临流程繁琐、跨平台调用困难等痛点，部分技术导向型企业因此转向谷歌云的Vertex AI或微软Azure的开源友好架构。这一劣势在2025年被迅速修正：亚马逊于8月6日率先在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI上开放OpenAI的gpt-oss-120b与gpt-oss-20b开放权重模型，使客户得以在AWS基础设施上无缝调用全球顶尖AI能力，此举不仅解决了客户对模型锁定的担忧，更显著提升了AI代理在代码生成、科学分析等高价值场景的性价比——其大尺寸模型在推理效率上达到同类Gemini模型的3倍、DeepSeek-R1的5倍。更深远的布局在于，亚马逊于9月19日将阿里巴巴Qwen3系列与DeepSeek-V3.1两款中国开源模型纳入Bedrock，成为全球唯一同时整合西方与东方主流开源模型的云平台，此举彻底打破了“云厂商主推自家模型”的行业惯例，以“选择大于一切”策略重塑客户信任。这一开放生态的构建，与亚马逊同期开放AMC数据权限形成协同效应：AMC平台此前仅限大品牌使用，现普通卖家可接入全链路用户行为追踪，并通过AI自动生成转化分析代码，使零售数据资产成为驱动AI模型训练的“燃料”。当客户既能自由选择最优AI模型，又能无缝接入亚马逊独有的零售行为数据，AWS便从单纯的算力供应商，升级为“数据+模型+工具”三位一体的智能商业操作系统。这种生态整合能力，正是谷歌云与微软Azure短期内难以复制的护城河，其本质是将亚马逊在零售端积累的海量真实交易数据，转化为云服务端的差异化竞争优势，从而在AI代理这一下一代竞争高地中，实现从“追赶者”到“定义者”的跃迁。
6. 风险因素
6.1. 反垄断监管与全球政策合规成本上升
亚马逊在全球范围内面临的反垄断监管与政策合规成本正持续攀升，成为其扩张战略中最显著的系统性风险。在欧洲，欧盟《数字市场法案》（DMA）的全面实施已迫使亚马逊每年新增超10亿美元的平台中立性合规支出，涵盖算法透明度改造、数据隔离、第三方卖家公平排名机制重建等系统性工程。这一成本并非一次性投入，而是持续性的运营负担，直接侵蚀其国际电商业务的边际利润。与此同时，监管压力正从宏观框架下沉至具体品类操作层面，2025年11月，亚马逊欧洲站单方面推出玩具类商品新合规要求，强制卖家提交符合EN 71与EN 62115标准的第三方检测报告，且必须由检测机构直传平台，单件检测成本高达100欧元。此举虽以“安全”为名，但缺乏明确法律授权，被业内普遍视为平台借合规之名转嫁监管成本，加剧了中小卖家在圣诞旺季的备货压力与运营不确定性，进一步削弱了平台生态的包容性与稳定性。
在印度市场，亚马逊的合规挑战则演变为根本性的商业模式博弈。印度现行外资电商法规严格禁止外资平台持有库存或直接销售商品，仅允许其作为“市场中介”撮合交易，这一限制同样适用于出口业务。为突破这一政策壁垒，亚马逊自2025年8月起密集游说印度政府，寻求为出口业务颁发特许许可，允许其直接从印度卖家处采购商品并销往海外，以实现其自2015年以来累计130亿美元出口额、并计划在2030年前增至800亿美元的战略目标。然而，该提议遭到三家代表本地中小零售商的行业协会强烈反对，认为此举将使亚马逊获得不公平的竞争优势，进一步挤压本土实体商户生存空间。印度政府虽未作出最终裁决，但已明确要求出口商品必须与国内市场商品严格区分，以防政策滥用。这一僵局不仅延缓了亚马逊跨境业务的规模化进程，更使其在印度的长期增长路径充满政策不确定性，凸显其在关键新兴市场面临的监管与政治风险远超纯粹商业竞争范畴。
上述风险在亚马逊2025年第三季度财报中已显现为结构性压力。尽管AWS收入同比增长20.2%且利润率环比改善，但北美与国际电商业务的营业利润率均出现下滑，公司明确将此归因于“一次性法律和解与岗位裁撤费用”。这些费用本质上是长期合规成本的集中体现，反映了其在全球多国监管围堵下为规避处罚、调整运营模式所付出的高昂代价。与此同时，公司财报在“国际业务风险”章节中再次强调，印度与中国等关键市场存在“外资投资限制”与“监管政策不一致”等系统性障碍，数据安全与知识产权执行的复杂性亦构成持续性威胁。在欧盟DMA的刚性约束、印度出口政策的悬而未决，以及欧洲站非法定合规要求的叠加影响下，亚马逊的全球运营成本曲线正被重塑，其过去依赖规模扩张与效率优势的增长模式，正被日益密集的监管网络所重构，未来盈利能力的可预测性显著降低。
6.2. AI算力需求激增与基础设施投资回报压力
亚马逊在AI算力需求激增的背景下，正通过大规模采购英伟达GPU与自研Trainium芯片构建前所未有的基础设施规模，但由此带来的电力成本与冷却挑战正显著推高运营复杂度。为支撑OpenAI等核心客户的训练需求，公司于2025年11月达成一项价值380亿美元的多年期协议，承诺供应数十万颗英伟达GPU，同时其位于印第安纳州的110亿美元Rainier数据中心已正式启用，内部部署约50万颗自研Trainium2芯片，并规划最终容纳近100万颗。这些举措虽强化了AWS在AI云服务市场的领导地位，但也使单位算力的能耗急剧攀升。为应对英伟达GB200 NVL72等高密度GPU单机架集成72颗芯片所带来的极端热负荷，亚马逊云服务团队被迫放弃依赖现有液冷方案，转而自主研发“列间换热器”（IRHX）硬件设备，该系统可直接插入数据中心机架，解决传统空气冷却无法满足、商用液冷方案又占用空间过大或耗水量过高的双重困境。这一创新虽提升了能效，却也意味着公司在基础设施上的资本开支不仅规模庞大，且技术迭代周期被进一步拉长，每一次算力升级都伴随着对能源基础设施的同步重构，使得AI算力的边际成本不再仅由芯片价格决定，而是被电力与冷却系统的巨额投入所主导。
亚马逊为满足AI时代对算力的指数级需求，正以前所未有的速度扩张数据中心资本开支，但其绿色转型承诺与能源基础设施的物理瓶颈，正导致投资回报周期显著延长。2025年第三季度，公司资本开支达342亿美元，同比增长60.86%，全年预计支出将高达1250亿美元，主要用于AI数据中心、电力供应与芯片采购，过去12个月新增数据中心容量超过3.8GW。这一规模远超历史水平，其数据中心收入在2024年12月31日已达7617.65亿美元，2025年6月30日进一步攀升至4405.46亿美元，显示出强劲的收入转化能力。然而，为实现碳中和目标，公司必须在新建数据中心中集成可再生能源供电与高效冷却系统，这不仅增加了前期建设成本，也延长了从投资到稳定盈利的周期。与微软、Meta等同行一样，亚马逊的资本支出结构正从单纯的服务器采购转向对电力网络、冷却系统和可再生能源购电协议的深度绑定，这些非IT资产的回报率远低于芯片本身，且其建设周期受制于电网扩容审批、土地许可与环保评估，导致整体资本开支的“有效产能”释放速度远低于硬件部署速度，使得投资者对AI基础设施投资的长期回报率产生持续性疑虑。
尽管亚马逊在量子计算领域已取得技术突破，推出可将量子纠错成本降低90%的Ocelot芯片，并通过Amazon Braket平台为客户提供多硬件供应商的接入服务，但该领域仍处于纯粹的前沿研发阶段，尚未形成任何可量化的商业化路径或收入贡献。Ocelot芯片作为一款小型原型，其核心价值在于验证“以纠错为底层设计原则”的架构有效性，而非直接用于商业计算任务。尽管AWS的Quantum Embark计划降低了客户入门门槛，且公司与IonQ、Rigetti等量子硬件厂商保持合作，但这些服务目前仅限于科研机构与极少数前沿企业的实验性使用，尚无任何公开案例表明其为亚马逊创造了可计入财报的稳定收入流。与AI算力基础设施的明确商业回报形成鲜明对比，量子计算的投入目前完全属于长期战略储备，其技术成熟度、量子比特稳定性与纠错效率仍面临根本性挑战，距离解决工业级实际问题尚有数年乃至十年以上的距离。因此，尽管市场对量子计算的长期潜力保持乐观，但亚马逊在该领域的巨额研发投入，短期内无法对财务报表产生实质性正面影响，反而构成了在AI算力投资高企背景下的一项额外、且无明确回报预期的资本负担。
7. 风险提示
1. 反垄断监管与全球政策合规成本上升的风险：公司业务涉及多个国家和地区，面临日益复杂的反垄断监管环境。各国政府对科技巨头的监管趋严可能导致合规成本显著增加，甚至影响现有商业模式。此外，不同司法管辖区的政策差异可能增加运营复杂性，对全球化战略实施构成挑战。
2. AI算力需求激增与基础设施投资回报压力的风险：AWS业务面临AI技术快速发展带来的算力需求激增，需要持续大规模资本投入。这种投资可能面临技术迭代风险，若未能及时转化为商业价值，将影响整体盈利能力。同时，行业竞争加剧可能导致基础设施利用率下降，进一步压缩投资回报空间。
3. 核心业务增长放缓与新兴业务培育不确定性的风险：零售业务可能面临市场饱和与增长瓶颈，而AWS和广告业务增速可能受宏观经济环境影响。同时，数字内容等新兴业务需要持续投入且面临激烈竞争，存在培育周期延长风险。各业务板块协同效应若未能充分发挥，可能影响整体战略推进和股东回报水平。