亚马逊巨额AI资本开支的回报,是否被市场低估了?

华尔街见闻
9 hours ago

亚马逊的AI资本开支正在成为估值分歧的核心:市场担心投入过快、回报过慢,但AWS释放的需求信号显示,云迁移、AI推理和智能体工作流可能正在重塑其增长曲线。

据《The Information》周日报道,亚马逊目前以低于沃尔玛的预期市盈率交易,尽管其收入增速预计约为后者三倍。高企资本开支和AI投资回报的不确定性,是投资者给予折价的主要原因。

这场争论的焦点,是亚马逊约2200亿美元级别资本投入能否被未来需求吸收。在a16z最新访谈中,AWS首席执行官Matt Garman称,AI相关需求巨大,资本开支短期内不会放缓,AWS还在为初创公司保留稀缺GPU容量。

对市场而言,问题并非亚马逊是否拥有AI机会,而是这些机会能否转化为足够的收入、利润和现金回报。AWS访谈解释了需求来自哪里,但尚不能证明这轮投入已经兑现。

亚马逊股价折价之谜

据《The Information》援引Koyfin数据,亚马逊当前约为29倍预期市盈率,沃尔玛则约为37倍。沃尔玛今年预计收入增速约为5.6%,仅为亚马逊预估增速的约三分之一,但其估值溢价已持续约18个月。

这一倒挂反映了市场的主要担忧:亚马逊正在大幅增加资本开支,主要用于扩建AI数据中心,与Alphabet、Meta共同押注AI基础设施需求,但这类投资的回报周期仍不清晰。若AI需求释放慢于预期,高额资本开支可能持续压制盈利表现。

不过,分部估值分析也指出,亚马逊的业务结构可能没有被充分定价。亚马逊市值约2.8万亿美元,但其资产组合包括AWS、在线零售、广告和内容业务。材料显示,亚马逊在线零售销售额今年上半年同比增长13%,广告业务年收入约800亿美元,增速保持在20%至25%,AWS的独立价值保守估计不低于1万亿美元。

换言之,市场对亚马逊的折价并不只是在评估零售业务,而是在为AI资本开支的不确定性、综合性集团结构以及回报可见度不足定价。估值低并不自动意味着低估,但它为重新审视AWS的增长逻辑提供了切入点。

AWS的增长逻辑正发生三重变化

在a16z访谈中,Matt Garman称,AWS收入约为1600亿至1700亿美元,同比增长37%。他认为,AWS仍处在长期机会的早期阶段,原因包括大量工作负载仍留在本地部署,企业每天产生的计算需求持续增加,以及AI带来的新增顺风。

第一层增长来自企业上云。Matt Garman表示,云迁移和AI需求正在同时推动AWS增长。对大型企业而言,AI并不是单一模型调用,而是与数据、存储、安全、权限和生产系统绑定的工作负载。这使AWS不只是提供GPU容量,也提供企业将AI投入生产所需的完整基础设施。

第二层增长来自初创公司。Matt Garman称,AWS估计目前约30%至40%的收入来自曾经是初创公司的企业。AI原生初创公司与早期互联网公司不同,它们从第一天起就可能需要大规模算力,训练模型成本高,融资和估值规模也更大。AWS因此选择为初创公司保留部分稀缺GPU和AI加速器容量,而不是将所有资源卖给大型前沿实验室。

他还表示,AWS以某种方式满足了大约60%的相关请求,有时是在不同区域、不同时间或不同配置下交付。AWS未来几年还将购买200万块Nvidia GPU。这些表述显示,AWS试图通过容量分配维持客户生态,而不是只押注少数大客户。

第三层增长来自智能体工作流。Matt Garman称,越来越多团队希望云环境不仅适合人使用,也适合代理使用。AWS正在围绕Agent Core、Bedrock、AWS Context等服务,优化代理跨数据湖、数据库和服务调用的能力。代理会关注尾部延迟,也会产生短周期、可快速创建和释放的计算需求。

这可能改变云基础设施的使用方式。过去云资源主要服务于人类开发者和企业IT团队,未来代理可能会自动写代码、调用数据库、管理基础设施,并在沙箱和临时权限下执行任务。对AWS而言,这意味着新的推理、存储、安全、权限管理和计算需求。

此外,定制芯片也被AWS视为支撑这套逻辑的关键。Matt Garman称,Graviton在成本和性能上均有约20%的改善,Trainium已成为Bedrock大部分流量的运行基础,Trainium产能大致售罄至明年年底。若这些芯片能改善单位算力成本,它们将有助于提高AI基础设施投资的经济性。

真正需要验证的是关键指标

对投资者而言,关键问题仍然是回报,而不是需求叙事本身。AWS管理层描述了多个增长来源:企业上云、AI推理、初创公司训练需求、智能体工作流和定制芯片。但这些机会最终必须体现为更高收入、更好利润和足够的资本回报。

Matt Garman在访谈中强调,AWS的容量并未高度集中在一两个客户身上,通常单一客户占比处于个位数甚至更低水平。他还表示,在核心计算、存储和推理上,企业客户已经看到正回报。这些说法有助于缓解市场对AI泡沫和客户集中度的担心。

但从股东角度看,这仍不等同于亚马逊自身的投资回报已经被证明。约2200亿美元级别资本开支需要持续高利用率、稳定客户需求和可控成本来支撑。若智能体应用停留在试验阶段,或企业部署速度慢于预期,资本投入可能先于收入确认,对盈利形成压力。

因此,市场真正需要验证的指标,是AWS收入增速能否延续,Bedrock、Trainium和Agent Core等服务能否扩大付费使用,企业能否从有人参与的代理流程走向更自主的生产工作流,以及这些新增需求能否覆盖数据中心、芯片、电力和供应链投入。

亚马逊的AI回报可能被市场低估,但市场的犹豫并非没有理由。AWS访谈提供了需求来源和技术路径,《The Information》的估值分析显示当前倍数存在重新审视空间。最终能否修复折价,取决于亚马逊能否把AI基础设施投入转化为可见、可持续的财务回报。

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