亚马逊 Q2 财报前，把最近市场上最关心的几个经营主题做了梳理。
几个产业层面的变化，值得拎出来说。
一、AWS 的数据中心在翻倍扩建
亚马逊的数据中心规模增长比很多人想象的要快。
截至 2025 年，AWS 在全球有约 6.85 GW 的在运营数据中心容量，分布在约 200 个设施里，还有约 260 个数据中心在建设中。2025 年一年就新增了 3.9 GW，直接把 2022 年的规模翻了一倍。
但这还不够。AWS 的计划是 到 2027 年再翻一倍，达到约 13.69 GW。这意味着 2026-2027 两年间要再建 6.85 GW 的新容量。
建 1 GW 数据中心大概要花多少钱？高盛硬件团队给出的数字是 $50-60B/GW，其中约 $15B 是物理基础设施（土地、电力），$35-45B 是 IT 硬件（服务器、存储）。按这个口径，实现 2027 年目标需要约 $200-250B 的 AWS capex。
几个产业层面的点：
▶ 算力需求没有放缓——亚马逊仍然处于 supply-constrained 状态，新容量上线即满，backlog 从 2023 年的 $155B 涨到了 2025 年的 $244B，预计 2026 年达到 $364B
▶ 硬件采购体量在加速——$200B+ 级别的年 capex 对服务器、光模块、网络设备、液冷等环节的拉动是结构性的
▶ 一个关键数据：AWS capex 从 2024 年的 $49B 涨到 2025 年的 $89B，再到 2026 年预估 $151B、2027 年 $227B。AWS 占比从 62% 提升到 78%
二、Trainium 自研芯片卖空了
亚马逊的 AI 自研芯片 Trainium 正在加速放量。
股东信里提到的几个数字很直观：Trainium 2 "largely sold out"，Trainium 3 "nearly fully subscribed"。芯片业务的年化运转率已经达到 $20B——这还只是亚马逊自用，如果对外卖 3P 客户，运转率能到 $50B。
为什么会卖得这么好？核心是性价比。
Trainium 3 比 Trainium 2 性能提升 40%，而 Trainium 2 相比同级别 GPU 已经有 30-40% 的价格性能优势。随着模型训练成本涨到数十亿级别，推理成本成为更大头的支出，Trainium 的性价比优势越来越突出。
在高盛的报告里也提到，不认为 Trainium 会取代 NVIDIA GPU 在高强度训练场景的地位。但在推理场景和成本敏感型工作负载上，自研芯片的竞争力在快速提升。AWS 自身的云平台也形成了天然飞轮——客户数据已经在了，AI 只会增加上云的动力。
另外，Trainium 对 AWS 的利润率也是个正向变量。随着 Trainium 3 在下半年上线，自研芯片的比例提升会结构性改善 AWS 的增�s利润率。
三、EC2 涨价和 Alexa+ 购物智能体
两个小变化，放在一起说。
EC2 可能涨价。 报告里模拟了一个 20% 的 EC2 涨价场景，如果下半年落地，对 AWS 营收的增量大约在 $2-4B。EC2 占 AWS 营收的大头（~50%+），EC2 的三种定价模式——按需、Savings Plan、Spot Instance——对涨价传导的节奏不一样，合同期内的价格锁定会带来结构性滞后。
Alexa+ 的购物智能体。 亚马逊最近把内部的 AI 购物助手从 Rufus 升级到了 Alexa+，方向是做更智能的 Agentic Shopping。也就是说，从"你搜商品、它给你推荐"变成"你描述需求、它帮你完成整个购物流程"。这可能是亚马逊在 AI 时代把"被动搜索"转型成"主动服务"的关键一步。
高盛的判断是，如果做得好，这个转型有可能扭转市场长期以来对亚马逊在 AI 购物领域定位偏弱的印象——从"被动的电商平台"变成"主动的 AI 购物助理"。
就这些。
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