亚马逊在AI代理时代的价值

一、电子商务

亚马逊（Amazon.com, Inc.）占据了美国电子商务支出约40%。它在全球拥有超过2.4亿的Prime订阅用户（亚马逊在2021年最后一次正式透露“超过2亿”），其中大约1.8亿至1.85亿在美国，占美国约80%家庭的渗透率。Prime飞轮效应已被广泛记录：Prime会员平均每年花费1400美元，而非Prime会员为600美元，根据CIRP的数据，第一年后保留率为99%。亚马逊在2025年向美国Prime会员提供了超过80亿件商品，同比增长30%以上。

这是每个人都知道的生意。但是，接下来的3-5年中需要考虑的问题是：当AI代理开始为消费者购物时会发生什么？

代理购物风险

未来大部分的电子商务购物将通过AI代理进行，而不是直接由消费者完成。这种预期并非孤例。麦肯锡预计，到2030年，代理电子商务可能会在美国零售业中产生1万亿美元的收入。摩根士丹利预计，到那时，近50%的美国购物者将使用AI代理，这可能会增加1150亿美元的电子商务支出。贝恩研究表明，30-45%的美国消费者已经使用生成式AI进行产品研究和比较。在2025年网络购物周期间，大约五分之一的Shopify订单涉及AI代理。根据Shopify的数据，自2025年1月起，AI驱动的零售商网站的流量激增了7倍，AI驱动的订单更是增加了11倍。

正在发生的事情是这样的：消费者不再打开亚马逊应用程序，而是告诉ChatGPT、Claude或Gemini他们需要什么。AI代理在不同零售商之间搜索，比较价格，查看评论，并完成购买或提供一个候选名单。OpenAI已经将结账功能直接嵌入到ChatGPT中。Perplexity推出了其Comet浏览器代理。Google正在推出代理AI购物工具。

这是消费者行为的重大转变，亚马逊也意识到了这一点。2025年11月，亚马逊起诉了Perplexity，原因是其AI浏览器代理在亚马逊的市场平台上购物。该公司已经阻止了47个AI机器人爬取其网站。但与此同时，首席执行官安迪·杰西在最近的财报电话会议上承认，生成式商业“有可能对电子商务产生非常好的影响。” 亚马逊最近甚至发布了招聘首席企业发展官的职位，专门负责“生成式商业”合作伙伴关系。

亚马逊在应用层的尝试

亚马逊并没有放弃前端。他们拥有几个资产，使他们有机会成为一个AI代理购物进入的界面：

Rufus — 亚马逊的人工智能购物助手，2025年有超过3亿顾客使用。使用Rufus的顾客完成购买的几率提高了60%。它现在可以在价格达到阈值时自动购买商品。

最近最有趣的项目是 »Buy For Me« 项目。这是亚马逊的实验性代理，可以在亚马逊应用程序内从其他零售商购买商品。这是亚马逊的一个聪明的转变：亚马逊不再是一个让其他代理购物的商店，而是成为一个在其他地方购物的代理。亚马逊确实有一些独特的资产使其作为前端接触点有价值，关键在于Prime订阅。

Prime Video — 全球有3.15亿个支持广告的观众，比2024年初的2亿个有所增加。这是一个巨大的产品发现和代理商业整合的界面，尤其是在现场体育赛事期间通过互动可购物广告（周四夜橄榄球的平均观众人数为1530万，同比增长16%）。Twitch — 每月有1.05亿以上的用户，主要是Z世代。一个参与度高、适合商业的观众群体。Alexa — 仍然是智能家居设备中使用最广泛的语音助手。如果代理商业转移到以语音为主或以环境为主的概念上，Alexa 已经占据了先机。

风险在于，这些界面可能不足以满足需求，而亚马逊在今天所处的早期阶段可能不够激进。从今天的角度来看，如果必须选择，主导的界面仍然是智能手机助手，或者一个独立的AI应用程序（类似于ChatGPT、Gemini、Claude），稍后则是该提供商提供的AI眼镜和个人助手。Prime Video和Twitch仍然会作为重要的发现平台，并且在一个人工通过数字渠道越来越难以联系的世界中，这些平台在广告方面的价值可能会更高，因为互联网使用将由AI代理而不是人类主导。然而，这并没有解决电子商务大部分应用层转移到其他提供商的问题。即使亚马逊推出一个独立的AI购物助手应用，从长远来看，这也不会足够“护城河”。未来，主导者将是那个可以提供全AI个人助手的公司，购物只是其功能之一，而不是唯一或主要功能。如果这是亚马逊，他们需要从当前水平进行激进的转型，并可能大力进入消费硬件领域，可能这不是他们的计划。

按此预测，亚马逊不会成为有意识购物的应用层，其电子商务业务将移至购物体验的后端部分（但仍很重要）。即使在这种情况下，亚马逊凭借其大规模提供的物流、支付和履行基础设施，仍然能获得不错的利润率。

二、广告

亚马逊的广告收入在2025年达到686亿美元，第四季度同比增长22%。现在占亚马逊总收入的9.6%，而2021年这一比例为5.9%。相比之下，亚马逊的仅广告业务就比Netflix、Uber或Salesforce等公司的总收入还要大。

但是亚马逊的广告业务实际上是由两个非常不同的业务拼凑在一起的。

搜索广告

亚马逊的大部分广告收入来自Sponsored Products：基本上是在亚马逊市场中的搜索广告。当你在亚马逊上搜索“无线耳机”时，前几个结果都是付费广告。亚马逊并没有精确区分这一点，但根据WARC数据，零售媒体部分（主要是搜索广告）占据了估计总额的大约606亿美元，Prime Video和其他上层漏斗形式占据了增量部分。

令人担忧的是，亚马逊的搜索广告从根本上与人类浏览亚马逊的网站和应用程序相关联。如果一个AI代理为你购物，它不会查看赞助列表，它不会滑过展示广告。它会直接跳到最符合你的标准的产品并下订单。正如贝恩公司研究所指出的，大约65%的零售媒体支出仍然发生在网站上，如果产品发现转移到由人工智能驱动的搜索，整个部分都将处于危险之中。

这就是亚马逊广告业务中的搜索广告部分正处于颠覆倒计时的原因。不是明天，不是下个季度，而是在未来3-5年的时间范围内，Sponsored Products的经济学面临着结构性的逆风，因为代理界面捕获了更多的购买过程。正如前面所说，亚马逊有可能捕获人工智能代理助手的应用层，从而将用户的关注点从亚马逊的网站和应用程序转向人工智能助手的所有者。

Prime Video广告

亚马逊广告业务的另一面是Prime Video广告，这是可以站住脚的部分。亚马逊在2024年1月推出了Prime Video的广告。S&P Global Market Intelligence Kagan估计PrimeVideo在2024年的广告收入为4.33亿美元，并预测到2025年将达到8.06亿美元。这仍然是总广告收入中的一小部分，但增长迅速，并且具有不同的功能：通过流媒体视频进行的品牌广告不会像搜索广告那样容易受到机构去中介化的影响。

Prime Video全球每月有3.15亿广告支持观众，超过了Netflix的1.9亿广告支持观众。仅《周四橄榄球之夜》就平均有1530万观众，同比增长16%，而Packers-Bears季后赛比赛吸引了3160万观众，是历史上观看人数最多的NFL比赛。亚马逊还把Netflix和Spotify的广告库整合到其Amazon DSP中，为广告商提供了更广泛的程序化购买平台。

预计到2027-2028年，Prime Video广告每年可能合理地带来3-5亿美元的收入流，随着广告量的增加和现场体育节目库的扩大（NBA协议生效，国际体育扩展），这项业务的增长率将达到40%以上。这个业务因为人们会观看内容——AI代理不会——所以更加结构性地防御。

但即使是那笔收入，也无法显著改变亚马逊的大部分广告业务面临严重的颠覆风险。

三、AWS云业务

围绕 AWS 的最大担忧是，与人工智能相关的资本支出将永久性地压缩利润率。随着公司积极增加支出，AWS 的运营利润率在 2025 年第二季度下降到 32.9%。但到第四季度，它已经恢复到 35.0%，全年利润率为 35.4%。

在可预见的未来，我们严重缺乏计算能力。亚马逊在2025年的资本支出上已经投资了1318亿美元，2026年的资本支出指引约为200亿美元，主要用于AWS基础设施。公司仅在第四季度就增加了超过1吉瓦的数据中心容量，过去12个月共增加了3.9吉瓦，这相当于2022年AWS总容量的两倍。而Andy Jassy预计到2027年底将再次翻倍。

尽管进行了大规模的扩建，但需求仍然超过了供应。Jassy在第一季度电话会议上指出，GPU和主板的短缺限制了AI工作负载的上线速度。Bedrock（亚马逊的托管AI服务）的客户支出按季度增长60%，达到超过100,000个客户的基准，年化运行率达到了数十亿美元。Trainium2已全额订阅，部署了140万颗芯片。

在这种环境中，超大规模运营商没有进行价格战的动力。当每安装一个芯片都能立即产生收益时，你不会降价——你会增加产能。在计算供应赶上需求之前（预计最早在2029年），AWS可以在不牺牲增长的情况下保持30%以上的运营利润率。由于稀缺动态支持定价权，利润率应该保持在AI时代前的水平（AWS历史上在28-35%之间，2024年平均为37%）。

Trainium和定制硅是长期毛利率的关键因素。

这一点没有得到足够的关注。NVIDIA的毛利率约为73-75%。所有100%依赖NVIDIA进行AI计算的云提供商在每块GPU上都支付了这个税。这个成本传导到云提供商的收入成本上，结构性地限制了他们在AI工作负载上可以赚取的利润率。

亚马逊通过其Annapurna Labs子公司开发了Trainium和Inferentia定制专用集成电路（ASIC）以及用于通用计算的Graviton中央处理器（CPU）。这些定制芯片的年化收入增长率达到了三位数的百分比。根据亚马逊的说法，Graviton的性价比比x86处理器高出40%，并且被AWS的前1000名客户中的90%采用。

Trainium2 为全球最大的运营中的人工智能计算集群 Project Rainier 提供动力，该集群包含超过 500,000 块 Trainium2 芯片，Anthropic 使用这些芯片来训练其 Claude 模型。Trainium3 目前处于预览阶段，预计在 2026 年早期会有更广泛的使用量，而 Trainium4 预计将在 2027 年推出。

如果生产一个Tranium3芯片需要亚马逊花费3,000-$ 3,500，那么购买一个Nvidia B200芯片则需要他们花费$35k-$40k。尽管从拥有成本的角度来看，B200的性能要高得多，但Tranium3还是能与B200一较高下。

边际数学很简单。当自行设计和制造自己的硅（使用台积电进行制造和像博通、Marvell、联发科这样的设计合作伙伴）时，每单位计算成本显著低于从英伟达购买商用硅片的73-75%的毛利率。与完全从英伟达采购的竞争对手相比，这为AWS在AI工作负载上提供了结构性的毛利率优势。这并不意味着AWS放弃英伟达（它仍然提供英伟达实例），但拥有替代方案使AWS能够捕获更多的AI价值链并以某种方式维持毛利率，而完全依赖英伟达的人则无法做到。

这一关键差异在未来几年将变得更加重要，特别是当计算的供需更加平衡，超大规模提供商的关注点从捕捉收入增长转移到盈利能力及客户优化时。

传统的云需求实际上因为AI代理而加速增长

有一种观点认为，人工智能是AWS增长的全部关键。这种观点忽略了重要的一点：AI代理本身对传统云服务有着巨大的需求，CPU也成了AI代理新时代的瓶颈。每个AI代理都需要存储（S3）、计算（EC2，越来越多地由Graviton提供支持）、数据库、网络和监控。在生产中拥有更多的AI代理，就会消耗更多的传统云基础设施。

目前，AI代理的数量及其部署正在迅速增加。这是一个跟踪Model Context Protocol (MCP) 的替代提供商，MCP是将AI应用程序连接到外部系统的开源标准。

每个月设置的MCP服务器数量呈指数级增长，月增长速度在加快。市场仍处于非常早期的阶段，因为目前的MCP服务器数量可能不到API市场的1%。但有趣的是，比较这些MCP服务器的部署位置与API部署位置，Azure和GCP的MCP服务器部署百分比都低于其API部署百分比，而AWS的MCP服务器部署则实际上高于其API部署：

虽然这些数据还不足以构成规模，但它可能表明更多的小公司使用的是 AWS，而不是其他两家Azure和GCP 。这些数据以某种形式也显示了 AWS 的传统云基础设施的重要性，这在AI代理阶段非常需要。

对传统AI基础设施的需求正在激增，可以在AMD和Intel的首席执行官的评论中看到这一点，他们基本上已经售罄了CPU，也可以在与其他行业专家的交流中看到这一点。

另一个重大迹象是11月的OpenAI- AWS交易。新闻稿中指出，OpenAI将获得“数十万块最先进的NVIDIA GPU，并具备扩展到数千万个CPU的能力，以快速扩展代理工作负载。”

GPU部分是已知的，但CPU部分是最有趣的。我们需要“遗留”云工作负载和CPU来启用AI代理经济；这对拥有最大优化云服务集群的AWS来说是一个巨大的提升。

亚马逊指出，在美国前500名初创公司中，有超过一半的公司首选AWS作为他们的云服务提供商，而这一数字是其他两家提供商的总和。这些初创公司和成长型公司在开发高度依赖云服务的AI原生应用程序。

本地部署的谬误和SMB锁定

一些投资者认为，AI推理最终会转移到边缘或本地，从而终结云增长的故事。这个观点是不太合理的。

首先，即使90%的个人AI助手用例最终在边缘设备（手机、笔记本电脑、本地硬件）上运行，其余留在云端或本地基础设施的10%仍然是一个巨大的市场。这些是“神似AI”的用例：复杂的商业推理、多步骤的智能工作流程、金融建模、药物发现、大规模代码生成。这些需要手机上无法容纳的计算密度和模型大小。而这些用例是最有利润的，因为它们的输出最有价值。

其次，本地AI基础设施的复杂性远远超过企业之前管理的任何事物。在本地运行AI推理集群意味着要管理GPU和CPU服务器、网络基础设施、冷却系统、模型部署管道以及高度复杂的监控，而大多数IT部门从未处理过这种复杂性。对于任何中小企业来说，自己运行AI基础设施来拥有自己的“AI会计”或“AI客户服务代理”在经济性和复杂性上都不划算，但是可以通过AWS以极低的前期成本租用，并且没有运营上的麻烦。

对于大多数公司来说，云是AI工作负载的天然之家，这一现实在未来短时间内不会改变。事实上，随着AI在知识工作中变得越来越重要，将有越来越多的公司迁移到云上，以便访问他们无法自行构建或运行的AI能力。

AWS的收入轨迹

考虑到这些因素，凭借其强大的容量可用性，AWS在多个季度内实现加速增长的定位非常好。尽管AWS的规模很大，但我们很快就会看到该部门的年同比增长率超过+30%。AWS在2025年第四季度结束时的积压订单为2440亿美元，加权平均剩余寿命为4.1年。容量正在尽快上线并产生收益。

如果在未来5到10年内，AI代理真正吸收了有意义的一部分知识工作——像Anthropic（ ARR率从两个月前的90亿美元增加到190亿美元）和OpenAI这样的公司正在构建模型来实现这一目标——那么对云推理的总需求将是今天的几倍。每个在云端运行的由AI驱动的会计、律师、工程师、客户服务代理和分析师都会创造持续的计算需求。

Anthropic和OpenAI的赌注是风险管理

除了前面提到的各个部分，亚马逊还有其他重要的方面，例如 Project Kupier、订阅业务，以及对 Anthropic 和 OpenAI 的投资，这些现在变得越来越重要。

亚马逊已对Anthropic投资了约80亿美元（上限为不超过33%的股份），并最近宣布与OpenAI建立战略合作伙伴关系，包括投资高达500亿美元（初始承诺为15亿美元，其余部分与里程碑挂钩，并可能进行OpenAI的首次公开募股）。

Anthropic在2026年2月刚刚完成了一轮300亿美元的融资，投后估值为380亿美元。如果亚马逊持有Anthropic大约20%的股份（根据资本结构的不同，估计有所变化），那么亚马逊所持股份的账面价值为760亿美元。但在过去的几周里，Anthropic的采用率和收入增长加速，使得一家可能在2026年以50亿美元的年经常性收入（ARR）增长5倍并颠覆整个知识工作经济的公司估值达到5000亿美元并不足为奇，这将为亚马逊增加1000亿美元的价值，即亚马逊当前市值的近5%。

对于OpenAI来说，提议的100亿美元融资轮将使公司的估值约为830亿美元。以这些条款，亚马逊的50亿美元投资将大致相当于6%的股份。

这些股份加起来可能价值 +$145B。真正的价值在于：在一个Anthropic、OpenAI和Gemini成为应用层的世界里，拥有这两家公司的重要股份不仅仅是财务投资。这是亚马逊保证最大的AI消费者仍然是AWS客户的保证。OpenAI承诺在未来八年内在AWS上花费1000亿美元。Anthropic正在使用Project Rainier（超过500,000个Trainium2芯片）进行训练。