20260803

核心结论： 亚马逊Q2财报全面超预期，AWS成为最大增长引擎，AI业务进入爆发初期；传统云业务受益于AI协同驱动，实现15%+同比增速；资本开支大幅上调至2200亿美元，主因HBM等存储芯片价格持续飙升；未履约订单达496亿美元，折射算力供给严重紧缺；自研芯片（Graviton/Trainium）商业化加速，年化营收突破250亿美元；北美为绝对主力市场，AI收入占比超70%，亚太、欧洲次之，中国及其他区域贡献微弱。

一、整体财务表现：AI驱动下的历史性高光时刻

·AWS运营利润达166亿美元，同比增长63%（2025年同期为102亿美元），创年度新高；

·AWS AI相关业务年化营收突破250亿美元，同比增长超100%（三位数增幅），显著高于市场预期；

·总营收结构中，AI业务贡献约90亿美元（Q2单季），占AWS总收入近45%，成为第一大增长极；

·传统零售业务保持稳健增长，Q2增速达15%以上（高于此前市场普遍预期的10–12%），主要受益于AI带动的存储、数据库、网络等配套服务需求激增。

二、AI业务三层架构拆解：从应用层到物理层的全栈增长

专家将AWS AI业务按技术栈分为三层，并给出精确收入测算（单位：亿美元）：

1. 顶层——AI应用层（Amazon Q等）：Q2收入约2.3亿，同比增长约228%，但基数仍小，属早期布局；

2. 中层——模型与平台层（Bedrock、CodeWhisperer、Model Hosting等）：Q2收入约10.4亿，同比增长超260%，是当前增长最迅猛环节；

3. 底层——物理基础设施层（GPU as a Service、HBM内存、服务器集群）：Q2收入约7.8亿，同比增长近200%，占AI总收入80%以上，是利润核心来源。

> 注：三层合计Q2 AI收入90亿美元，全球AI收入同比增速约200%；其中北美地区AI收入达231亿美元（占全球46.6%），亚太130亿（26.2%），欧洲约85亿（17.1%），其余区域合计不足50亿。

三、利润与毛利率分析：硬件主导，长期IRR超30%

·GPU as a Service（含HBM内存）毛利率长期维持在30%以上，是AWS AI业务盈利基石；

·自研芯片（Graviton/Trainium）虽毛利率更高，但当前占比有限；

·模型服务平台（如Bedrock）虽自身毛利数据未披露，但具备“反哺效应”——显著拉动传统云业务（如S3对象存储、EC2）收入增长20%+，形成双轮驱动闭环；

·整体AI业务综合毛利率预计稳定在30%+区间，支撑AWS高ROIC水平。

四、增长驱动因素深度解析

（1）GPU as a Service（底层算力）两大核心驱动力：

·NVIDIA芯片涨价叠加供需错配：H200/B300于2026年3–4月、7月两轮提价，累计涨幅达35%+；当前客户预约GPU资源平均需等待8–9周，订单 backlog 极高；

·自研芯片快速渗透：Graviton（ARM架构CPU）已覆盖98–99%头部EC2客户，性能提升30%、性价比突出；Trainium 3已量产，HBM内存效率提升1.7倍，推理训练通用性强。

（2）模型平台层（Bedrock）需求旺盛：

·驱动场景集中于企业级AI应用：代码生成（CodeWhisperer）、金融风控、智能驾驶仿真、工业质检、AIGC内容生产（游戏/影视/广告）；

·金融服务行业落地最快，已进入规模化商用阶段（老旧Java系统升级、研报分析、反欺诈）；汽车制造、高端制造紧随其后；文娱、互联网应用爆发力强。

（3）应用层（Amazon Q）尚处早期，但企业接受度高：

·优势在于易部署、低门槛、与AWS生态无缝集成；

·当前收入占比小，但未来在Agentic（智能体）工作流中潜力巨大——客户可在同一平台调用不同模型完成多步骤任务。

五、资本开支与算力投资展望

·2026年全年CapEx指引由2000亿上调至2200亿美元，全部增量（200亿美元）源于HBM、DDR5等存储芯片价格暴涨；

·数据中心建设节奏未变：选址、功率规划（瓦数）、投产时间表均按既定路径推进，无突击扩张；

·硬件采购结构：

-NVIDIA GPU仍为主力（占比约70–80%）；

-自研芯片（Graviton/Trainium）占比约20–30%，成本优势明显，战略地位持续提升；

-HBM等高带宽内存嵌套于GPU服务器内，不单独列支，但构成CapEx最大单项支出。

六、未履约订单（Backlog）结构与意义

·总额达496亿美元（较上季度新增超1000亿美元），创历史新高；

·构成拆分：

-GPU算力长期合约（45–50%）：500强企业签订3–5年框架协议，锁定H200/B300资源；

-企业传统云长期折扣协议（ETP，40–45%）：大型互联网、金融机构签署3–7年协议，保障基础云资源供给；

-其他（<10%）：Amazon Q、Bedrock专属模型订阅等。

> 关键信号：算力供给严重短缺，客户转向“提前锁单”模式，反映行业进入实质性紧缺周期。

七、全球云厂商竞争格局与AWS战略定位

·传统IaaS份额（2026上半年）：AWS 28%、Azure 21%、GCP 14%，合计63%；

·AI云赛道中，AWS被显著低估：虽无自有大模型（如Azure绑定OpenAI、GCP深耕Gemini），但凭借：

-全球最广最深的基础设施覆盖；

-Bedrock多模型商店生态（支持OpenAI、Meta Llama、Anthropic Claude、Kimi、DeepSeek等20+主流模型）；

-三层架构对Agentic时代的前瞻性布局；

-企业级安全合规能力（尤其金融、政务客户首选）；

→专家判断：AWS在AI云领域具备“广度+成熟度+开放性”不可替代优势，中长期份额有望稳居第一。

八、关键行业落地进展

·金融业：落地最快、最深，覆盖代码迁移、投研分析、智能风控、反洗钱；

·智能驾驶/高端制造：L4/L5仿真训练、工业视觉质检、设备预测性维护；

·文娱与互联网：AIGC视频生成、游戏NPC智能交互、广告创意自动化；

·医疗、基因、科研：处于验证期，增速快但基数小；

·国内算力供给现状：国产GPU（寒武纪、昆仑芯、壁仞等）进步显著，但大规模商用仍存差距；WSE/AI芯片“超级店”建设加速，但短期仍高度依赖NVIDIA进口芯片。

九、现场问答

Q1：AI业务各层利润端看法？毛利率变化趋势？

A：GPU as a Service毛利率长期可维持30%+；自研芯片毛利率更高，但当前占比有限；Bedrock等平台层虽无明细数据，但通过拉动传统云业务（如S3、EC2）间接提升整体盈利。

Q2：传统云业务（S3/EC2/RDS）当前客户需求趋势？

A：需求持续向上，Q2 EC2 CPU实例增速达11%，S3对象存储增长超20%；AI驱动下，存储、数据库、网络服务均获额外增量。

Q3：CapEx上调200亿美元，是否意味着数据中心扩建加速？

A：否。扩建节奏不变，纯属HBM等存储芯片涨价所致；亚马逊设施规划极具节奏感，无突击建设。

Q4：芯片采购结构中，NVIDIA与自研芯片占比？

A：NVIDIA GPU占CAPEX约70–80%；Graviton/Trainium等自研芯片约20–30%；HBM内存成本已嵌入GPU服务器报价中。

Q5：496亿美元未履约订单中，训练与推理算力占比？

A：无法精确拆分。B300/H200及Trainium 3均兼顾训练与推理，客户使用习惯为“前期密集训练、后期规模化推理”，短期难以界定比例。

Q6：Bedrock平台中，Cloud Code模型收入占比？其余模型构成？

A：Cloud Code约占Bedrock模型收入60–70%；OpenAI模型超10%；Meta Llama约11–12%；AWS自研模型约5–6%；其余（Kimi、DeepSeek、Mistral等）合计约5%。

Q7：AWS在全球AI云份额展望？与Azure、GCP如何比较？

A：AWS在AI云领域具备基础设施广度、生态开放性、企业信任度三大优势；Azure强在Office+OpenAI捆绑，GCP强在TPU垂直整合；AWS更适配多模型、多场景、多行业的混合AI需求，中长期份额有望领先。

Q8：北美与国内GPU折旧周期差异？

A：北美主流采用5–6年直线折旧，残值率约20%；国内因芯片获取受限、价格波动剧烈，折旧模型更复杂，但亦趋向5年以上周期。

Q9：大模型核心壁垒是什么？

A：算力是唯一不可逾越的壁垒。算法、工程、应用场景均已成熟（Kimi、Qwen、DeepSeek等证明），但千卡级、万卡级集群的持续供给能力与调度效率，仍是决定模型迭代速度与商业化的终极瓶颈。

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