[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcioc1bf88a9":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":28,"columnUrl":30,"subscription":31,"footer":43,"text":81},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":24,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":25,"price":25,"priceText":26,"priceBadgeText":26,"priceBadgeClass":27,"freeForMinGroupLevel":25,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcioc1bf88a9","美股 微软、亚马逊财报前瞻 MSFT AMZN","\u002Fdoc\u002Fdcioc1bf88a9","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>\u003Cstrong>本周三微软财报，周四亚马逊财报。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>为了准备这期文章，我把华尔街最新、最硬核的财报原件、几十页的英文财报注解，以及长达数万字的电话会实录，一行一行、逐字逐句地全盘细读了一遍。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>说实话，这两天市面上关于财报前瞻的解读铺天盖地，但我看完之后心里其实挺有感触的：大家每天都在刷“营收超预期了没”、“每股收益 beat 了没有”，可真正愿意沉下心来，去帮大家一笔一笔拆成本、算现金账的人太少了。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>其实光看那些华丽的增长数字已经不够用了。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>我们真正想知道的是：当上游的建造成本越来越贵、巨头们的资本开支像滚雪球一样往上飙的时候，它们砸进去的每一笔百亿美金，到底能不能变现多少？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>建议先点赞、再收藏，等财报出来前拿出来验证。 \u003C\u002Fp>\u003Ch2>微软财报深度解析\u003C\u002Fh2>\u003Cp>先来说微软。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这次财报，我最关心的不是营收超没超预期，也不是 Azure云计算又拿出了多漂亮的增长数字。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploadera96f5c0b33424c4f98172b12a0e6b5c4.png\" width=\"696\" height=\"292\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>因为上周一连串科技股的财报和股价反应，包括 Meta、台积电以及一众企业软件公司在内，已经把华尔街现在的“奖惩标准”写在了脸上：市场对单纯的增长故事已经没那么买账了。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>谁能证明 AI 投入正在变成真金白银的回报，市场就给谁溢价；\u003C\u002Fp>\u003Cp>谁还停留在光烧钱、不兑现的阶段，哪怕账面数字过得去，也会被重新算账。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以轮到微软交卷，我真正想搞清楚的核心问题只有一个：它砸下几百亿美元建设 AI，到底有没有开始形成一门真正赚钱的生意？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>这个问题，我会顺着它的商业链条，分四步来找答案 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>第一步，看应用层：Copilot 到底卖到了什么程度？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>第二步，看收费模式：微软能不能从固定订阅，升级到靠智能体按量收费？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>第三步，看基础设施：Azure 手里的巨额订单，能不能顺利交付、变成实际收入？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>最后一步，看财务底线：扣除资本开支后，微软还能留下多少自由现金流？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>这四步，一步扣一步。只要有一环掉链子，市场对微软的估值逻辑就可能被重新审视。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>先看第一步，Copilot。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>我之所以把它放在最前面，是因为上个季度，市场的注意力更多集中在 Azure 增长和资本开支上，反而容易忽略一个变化：Copilot 的商业化，正在出现加速的迹象。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>我们看一下微软 CEO 纳德拉在上次财报电话会上的原话，他提到的几个数字很关键： \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Microsoft 365 Copilot 的付费席位已经突破 3000 万，而前一季还是 2000 万出头，单季净新增席位数环比翻了一倍以上；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>有 5 万个以上席位的大客户数量，同比增加了 7 倍多；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>把 Copilot 铺开给公司过半数员工使用的企业数量，一个季度就增长了将近 75%。 \u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader8ec3d1fc27c842dfb73d2b50675591e7.png\" width=\"1080\" height=\"360\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>如果把这些数字对应到具体的大客户名单上，感受会更直观： \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>像英国的国家医疗服务体系 NHS England，宣布向约50万名员工推广 Copilot；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>全球四大会计师事务所之一的安永（EY），为40万名员工部署了包含 Copilot 的 E7 套件；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>大众汽车，也为33万名员工部署 Copilot；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>汇丰银行则承诺采购20万个席位。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>这些数字放在一起看，说明 Copilot 正在从小范围试用，逐渐走向大企业的规模化采购。至少在企业付费意愿这一层，微软已经取得了实质性进展。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>但这里有一步不能忽略：企业愿意买，不等于这门生意已经做成了。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>为什么我会这么说呢？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>因为上一季 Microsoft 365 商业云收入，在剔除特殊因素后大约增长 16%，而商业付费席位基数只增长了 6%。管理层说，Copilot、E5 和早期 E7 的销售，正在提高单用户收入。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader4280bd59e3d740398d1f741643cee8fe.png\" width=\"1080\" height=\"450\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>这是一个积极信号，但不能把这部分增长全算在 Copilot 头上。因为微软至今没有单独披露 Copilot 的收入、活跃率和利润率。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>换句话说，3000 万付费席位证明了它卖得出去，但还没有证明它已经是一台高利润的印钞机。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>所以这次财报，我真正想听到的，不只是又多了多少席位，而是 \u003C\u002Fp>\u003Cp>签了合同之后，客户使用得是不是越来越深入？\u003C\u002Fp>\u003Cp>到了续约的时候，企业愿不愿意继续付钱，甚至购买更高价的服务？\u003C\u002Fp>\u003Cp>因为这些问题，才决定 Copilot 能不能从一门“卖得出去”的生意，变成一门“真正赚钱”的生意。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这就引出了第二个问题：微软为什么越来越强调智能体和按量计费？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>因为传统软件主要按人数收钱，但 AI 可以在后台连续执行任务，调用工具、读取数据、生成结果。任务越复杂，消耗的推理算力越多。如果收入还停在固定订阅，成本却随着使用量不断上升，商业模式就会面临压力。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>微软已经给 GitHub Copilot 引入按量计费，又用 E7 把 Copilot、安全、身份管理和 Agent 365 打包。它要卖的，是企业管理 AI 的整套系统。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>但这条路能不能走通，还要看竞争。现在企业不会只押注一家大模型。\u003Cstrong>微软 Foundry 平台提供超过 1.1 万种模型，管理层说，今年以来，同时使用多家模型的客户数量增加了 5 倍。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>微软真正想守住的，是模型上面的企业入口：数据接在哪里，身份权限谁来管，智能体在哪里运行。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>而纳德拉最近的两次访谈，其实把微软这条战略路线解释得更清楚了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>他强调，企业不能假设 AI 模型永远可靠。模型能力越强，企业越需要一套外部的安全体系，去管理它能访问哪些数据、能调用哪些工具，以及出现异常时如何限制它的行为。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这意味着，\u003Cstrong>微软想卖的可能不只是一个能帮员工写邮件、做表格的 Copilot，而是整套让 AI 能够进入企业核心业务、又不至于失去控制的管理体系。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以，接下来就必须看第三步，Azure。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>上一财年 Azure 全年收入首次突破 1000 亿美元，增长 41%；上一季增速从 40% 加快到 43%。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>到了本周这一季，微软更新后的固定汇率增速指引是 44% 到 45%，公司总收入指引在 898.5 亿到 909.5 亿美元之间。不过新财季调整了披露口径，对比增速时要看重述数据。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader07e317111bfe47178beafcdb21dd2ef0.png\" width=\"1080\" height=\"810\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploaderb3e7aa6e96274163a623f9ecf625833f.png\" width=\"1080\" height=\"810\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>看未来的增长可见度，还要结合微软手里的“订单大山”。上一季，包含 Azure 和办公软件在内的微软整体商业剩余履约义务，也就是商业 RPO，达到 6780 亿美元，同比大增 84%。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader1225493519244fc79141f9743139a187.png\" width=\"1080\" height=\"78\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>但这组数据，我们要分两层来解读： \u003C\u002Fp>\u003Cp>1.OpenAI 的拉动作用很大，但其他企业的需求也在跟进。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>剔除 OpenAI 后，商业 RPO 依然增长 25%，而且当季的环比增量，主要来自前沿模型公司以外的客户。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这说明需求不是只有一家大客户在撑，但 84% 和 25% 的增速差也提醒我们，OpenAI 对整体订单的拉动依然非常显著，客户集中度风险还没有完全消除。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploadercd87f911611148749fa74e950c122e4d.jpg\" width=\"980\" height=\"326\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>2.手里的合同，要分期变成收入。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>RPO 是未来要履行的长单，不是这一季赚到的钱，更不是已经到手的现金。微软预计，其中大约 30% 会在未来 12 个月确认为收入，剩下的部分则会在更长的周期里逐步履约。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>所以看本周的 Azure，市场真正要验证的，不只是订单多不多，而是新建的数据中心能不能按时交付，让算力真正变成当季收入。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>因为微软没有把新增产能释放、价格改善和 OpenAI 相关需求精确拆开。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>所以这次财报我会重点听清：如果继续加速，增长究竟来自新客户，还是过去受算力限制的订单开始确认？如果收入没跟上，到底是机房交付卡了脖子，还是客户采购放慢了？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>毕竟，订单能多快兑现，兑现时又要付出多少算力成本，直接决定了这门生意的回报率。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这就来到第 4 个问题，也是最可能决定财报后股价反应的：资本回报。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>我们先算一笔现金账：上一季，微软经营现金流是 554 亿美元，但资本开支连同融资租赁就花掉了 410 亿，最后留下的自由现金流只有 196 亿美元，\u003Cstrong>它也是唯一一家自由现金流为正的云巨头。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader2f02118b50f3411989a8db11d86bb131.png\" width=\"788\" height=\"331\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>而微软到了本季度，公司预计资本开支还要冲破 500 亿美元。你看，微软赚钱在加速，烧钱的速度也在加速。更关键的是，随着上游芯片、存储和基建成本上涨，建同样规模的数据中心正变得越来越贵。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploadere79d5e49aeef4de6812b36393fcd0944.png\" width=\"1080\" height=\"608\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>需求再旺，如果收入增长跑不赢成本膨胀，最后留在手里的现金就会被不断吞噬。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>而且看这次财报，千万不能只盯着账面的“每股收益”和“净利润”超没超预期。因为这里面有两个细节必须剔除来看： \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>第一，是会计折旧的调整。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>微软把数据中心建筑和办公楼的预计使用年限，从 15 年延长到了 25 年。这会直接减少未来的账面折旧、让利润表变得更好看；但这并不代表里面的 GPU 突然能多用 10 年，更不代表花出去的真金白银变少了。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>第二，是非经营因素的干扰。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>上一季微软的净利润增速明显快于营业利润，很大程度上是受到了投资收益等非经营项目的影响。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>换句话说，账面净利润可以靠延长折旧和投资收益来润色，但现金流不会撒谎。所以我这次看财报，一定会把营业利润、经营现金流和自由现金流摆在一起看。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>说到底，这次我不只看微软能不能把 AI 卖出去，更要看它能不能把需求变成收入，再把收入变成真正留得下来的现金——这，才是本周微软财报真正的胜负手。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>拆完微软你会发现，面对关键财报，只有把底层的商业账算透，做决策才不会心里没底。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你认可这种深挖财报的思路，先点赞、再收藏，关键时刻一定能帮上忙。美国电话 626-378-3637 \u003C\u002Fp>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Ch2>AMZN财报深度解读\u003C\u002Fh2>\u003Cp>接下来分析亚马逊。这次我也从4个核心问题展开： \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>AWS 为什么突然加速？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>增长是不是只靠少数 AI 大客户？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>这么快的增长，利润率能不能守住？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>2200亿美元的年度资本开支，什么时候能变成真正的自由现金流？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>这4个问题，其实是一条从需求爆发、客户结构、利润留存，再到现金回报的完整链条。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader99f74b023ab5483c99e43da3d8e20bde.png\" width=\"618\" height=\"280\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>先看第1个问题，AWS 到底有多强，为什么突然加速？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>上一季，AWS 收入达到 422亿美元，同比增长 36.7%。从去年二季度的 17.5%，到 20%、24%、28%，再到如今的 36.7%，AWS 已经连续 5 个季度加速增长。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>短短一个季度提速近 9 个百分点，单季收入环比增加超过 46 亿美元。对一家年化收入接近 1690 亿美元的云业务来说，这是 18 个季度以来最快的增长，分量非常重。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader8ee1833d70bb456995282cfebcdf61f6.png\" width=\"1080\" height=\"1226\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>增长从哪里来？AI 无疑是重要推动力。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>亚马逊披露，Anthropic 和 OpenAI 对自研 Trainium 芯片作出了多年期、吉瓦级别的大规模算力承诺。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>Bedrock 平台让企业灵活调用不同模型的消费额，在上一季创下新高，超过了此前所有季度的总和。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>目前，AWS 的 AI 业务与芯片业务年化收入规模分别突破了 250亿美元，且都在以三位数百分比增长。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>但这里必须保持清醒：这两个 250 亿美元是年化运行规模，而不是当季真实收入；更重要的是，这两项业务的统计口径不能简单相加。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>亚马逊并没有向第三方单独售卖裸芯片，所谓的“250亿芯片收入”，本质上是客户在云端租用搭载 Trainium 和 Graviton 芯片的实例租金，它和“250亿 AI 业务收入”在账本上高度重叠。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>不过，前期采购的电力和机架陆续上线，让过去排队的订单开始兑现。市场测算亚马逊在 2025 年底到 2027 年底之间，将净增 7 到 8 吉瓦的算力容量。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>在华尔街普遍预期 30% 到 35% 增速的背景下，下周财报我们要看的是：AWS 能不能冲破 451 亿美元，把高增速延续下去，拿下“六连跳”。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>而在财报前，Jassy 最近又释放了一个更值得关注的信号。\u003C\u002Fp>\u003Cp>他在 10 月 23 日的最新访谈中表示，\u003Cstrong>AWS 今年的主要云计算产能已经售罄，2027 年大部分产能也已被预订，甚至有相当一部分 2028 年的产能已经有了客户承诺。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>这句话的价值，不只是告诉我们 AI 需求很旺盛，而是把问题从“有没有客户”，推进到了“亚马逊能多快把产能交付出来”。\u003C\u002Fp>\u003Cp>增长快，还要看增长质量。这就来到第2个问题：AWS 是不是越来越依赖少数大型 AI 客户？ \u003C\u002Fp>\u003Cp>当智能体在后台调用工具、读写数据库、存储数据时，不可能只消耗 GPU，也会带动传统的 CPU、存储和数据库服务。比如前1000大 EC2 客户中有98%都在使用自研的 Graviton 处理器。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>亚马逊认为 AI 与传统云需求会互相促进，但公司没有披露足够细的收入拆分，我们还不能把传统云的每一分增长都算成 AI 的功劳。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>管理层披露，AWS 的 backlog，也就是已签约但尚未交付的业务承诺，在上一季末达到了 4960亿美元，同比翻了一倍还多，单季暴增 1320 亿美元。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader10f5324bc407492ea0d15cef4c346de3.png\" width=\"1080\" height=\"207\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>这笔暴增的背后，主要是 Anthropic 签下了 10 年 1000 亿美元的协议，OpenAI 也追加了 1000 亿美元承诺。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这说明虽然积压订单锁定了很高的需求，但不等于钱已经到账，更不证明客户结构足够分散。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>管理层将当前的 AI 需求形容为“杠铃型结构”：\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>一头是少数前沿大模型实验室的巨额长约；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>另一头是普通企业的基础降本；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>处于杠铃中间地带的传统企业“规模化 AI 生产级推理”，还没有全面爆发。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>接下来的财报，不仅要看积压订单能否突破 5300 亿美元，更要看数据中心能否按时上线，以及传统企业的推理需求有没有接棒跟上。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>第3个问题，是增长能留下多少利润。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>上一季 AWS 经营利润达到 166亿美元，同比增长 64%，经营利润率约 39.4%。AWS 只占亚马逊总营收约 21%，却贡献了全公司约 60% 的经营利润，所以云业务利润率哪怕小幅波动，对整家公司都至关重要。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>但翻开财报记录会发现，上一季的利润率里藏着两个容易漏掉的一次性顺风： \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>1.AWS 利润率中包含了约 6 亿美元的能源衍生品合约公允价值重估收益。\u003C\u002Fstrong>剔除这笔电费浮盈后，\u003Cstrong>AWS 真实经营利润率其实是 37.9%\u003C\u002Fstrong>，且官方在三季度指引中已经明确假设不再有这项收益。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>2.北美零售分部包含了约 6 亿美元的一次性关税退税。 \u003C\u002Fstrong>两项加起来，给上一季全公司多增了 12 亿美元的营业利润。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>在三季度缺少这 12 亿美元顺风、且低轨卫星密集发射费用持续计入成本的背景下，\u003Cstrong>如果 AWS 利润率回落到 37% 左右属于正常挤水分；但如果跌破 35%，市场就会追问新增业务究竟有多赚钱。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>此外，还要警惕净利润的“假象”。  \u003C\u002Fp>\u003Cp>上一季亚马逊净利润高达 626 亿美元，主要包含了约 534 亿美元的税前非经营收益，来自 Anthropic 以 9650 亿美元估值完成融资后带来的优先股账面重估。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>剔除这笔浮盈后，主业驱动的核心净利润其实在 208亿美元 左右（对应 EPS 约 1.91 美元）。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>如果散户看到表面 EPS 从上一季的 5.75 美元回落到 2 美元左右，很容易误以为“盈利暴跌”。判断主业质量，我们必须看经营利润，而不是净利润。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>最后，就是资本开支和自由现金流。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>亚马逊把 2026 年全年现金资本开支预期提高到约 2200亿美元，管理层提到高带宽内存芯片涨价是主要原因之一。也就是说，多出的 200 亿美元相当一部分是在为硬件通胀买单。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>注意，这是亚马逊全公司的开支，过去 12 个月经营现金流为 1614 亿美元，自由现金流却是净流出 76 亿美元。主业能够产生大量现金，但眼下扩建云和 AI 基础设施花得更多。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>管理层的逻辑是：数据中心需要提前两年建设，服务器平均不到 3 年可以收回投资。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>但在会计上，服务器折旧周期只有 5 到 6 年，上一季单季折旧与摊销已经升至 200 亿美元。回本周期是管理层的经营判断，不代表每一批新设备都已实现回报。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>对本季，亚马逊给出的营收指引是 1970亿至2020亿美元，经营利润指引是 225亿至265亿美元。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>由于今年 Prime Day 改在 6 月（去年在 7 月），剔除时间差后本季营收增速会比表面高近 4 个百分点（达到 13% 至 16%）。亚马逊过去连续 15 个季度经营利润都突破了指引上限，这次能否再次冲破 265 亿美元，非常值得期待。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>所以，这次看亚马逊，我会沿着同一条线往下追： \u003C\u002Fp>\u003Cp>AWS 的加速有没有延续，增长有没有从大型 AI 客户扩散到更广的企业需求；\u003C\u002Fp>\u003Cp>剔除一次性顺风和账面投资波动后，利润率能否稳住；\u003C\u002Fp>\u003Cp>最后，2200亿美元的投入能否逐渐换回更多现金。\u003C\u002Fp>\u003Cp>需求旺盛已经有4960亿美元合同作证，接下来要证明的，是这门生意不仅能做大，还能把钱稳稳地赚回来。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>我对四大巨头AI投资的结论：这场AI革命最终很可能大获成功，但投资AI基础设施的人未必都赚钱！\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>我的基本判断是： \u003C\u002Fp>\u003Cp>未来可能同时出现 AI 应用大爆发、AI 模型性能持续提升、Token 使用量成倍增长，以及部分 AI 基础设施投资者亏损的局面。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这四件事并不矛盾。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>目前的数据尚不支持断言亚马逊、谷歌、Meta 或 微软的 AI 投资必然失败，因为这些公司拥有已经盈利的核心业务、客户和分销渠道，而且云算力需求仍然很强。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploadere2d454b8f30d4ad197ea34bb71371a84.png\" width=\"1080\" height=\"608\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>但是，开源模型逼近闭源模型、企业采用多模型策略、Token 价格持续下跌，已经让未来投资回报的不确定性明显增加。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>我更倾向于认为，最脆弱的未必是四大科技巨头，而是高度依赖 GPU 租赁、负债融资和少数大客户的专业 AI 云服务商。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>因为它们不像 微软能卖 Office、Meta 能通过广告变现，也不像 亚马逊和谷歌拥有那么多其他云服务收入。 \u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader7ed4fbb6b148467bad31eca5ea8ee3ef.png\" width=\"1080\" height=\"608\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>美股投资网认为，2027 年 AI 投资最值得警惕的风险，不是 AI 没有需求，而是算力需求非常旺盛，价格却越来越低，最后钱被用户和应用层赚走，基础设施投资者承担了最重的资本成本。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>这会让我非常关注一个反直觉的可能性：\u003Cstrong>AI 越普及，部分 GPU 和 AI 云服务商的估值反而越容易承压。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>另外，你还想让我深度拆解哪家公司的财报？直接在评论区留下美股代码！我会优先安排团队去研究，把关键数据、市场预期和容易被忽略的投资机会与风险，尽可能给大家都分析透彻。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>大量粉丝还没有养成阅读后点赞的习惯，希望大家在阅读后顺便点赞和转发，以示鼓励！我们一个团队长期坚持原创18年真的很不容易。坚持是一种信仰，是对于美股的一种热爱。\u003C\u002Fp>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>美股投资网\u003C\u002Fstrong>是一家专门研究美股的金融科技公司，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F 每天处理千万级股票数据：捕捉期权大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准买卖信号第一时间发到您手机APP！ \u003C\u002Fp>","\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202610-stk\u002FUploader47965334038546e2a175e964f5dd6510.jpg","2026-10-28T00:29:32.543","2026.10.28","2026\u002F10\u002F28",33165,[22,23],"MSFT","AMZN","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":29,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":24,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":25,"price":25,"priceText":26,"priceBadgeText":26,"priceBadgeClass":27,"freeForMinGroupLevel":25,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22,23],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":32,"services":33,"recentDocuments":42},"\u003Cfigure 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