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亚马逊 × 3Q26 业绩电话会 · 业绩电话会全文

2026 年 10 月 29 日美东盘后（北京时间 10 月 30 日凌晨），亚马逊召开 2026 年第三季度业绩电话会。这一周是“AI 资本开支大考”的一周：Alphabet 创下史上最差单日表现、英特尔四季度指引把股价砸掉两成，市场对“数千亿美元投进去能不能换回收入”的耐心正在变薄。亚马逊自己也没能例外——财报数字是超预期的，但单季 759 亿美元现金资本开支、过去一年自由现金流由正转负，让股价盘后跌了约 5%。这场对话正面回答了两个问题：AWS 39.3% 的增速还能维持多久、靠什么维持，以及在内存涨价与折旧压顶的情况下，云业务 38.7% 的利润率是不是顶。想快速抓住结论的人，读前面的总结即可；要拿原话对口径的人，后面的原文是一个字未删的全文。

会议：亚马逊 2026 年第三季度业绩电话会

出席：Andy Jassy（CEO）、Brian Olsavsky（CFO）、Dave Fildes（IR副总裁）

信源：Quartr 收录的官方电话会逐字稿（含全部六位分析师问答）

一、纪要内容总结

一句话结论

Jassy 把这一季讲成了一个产能问题而不是需求问题：AWS 增速 39.3%、连续六季加速、合约储备 5,780 亿美元，“每 14 秒装一台 AI 加速器，装多快客户就吃多快”。他给出的三个数字把时间表钉死了——2027 与 2028 年各增长 40% 以上，五到十年内 AWS 做成万亿美元营收。这是他任内给过的最具体的一组远期数字。代价写在同时给出的另一侧：单季资本开支 759 亿美元、全年约 2,200 亿、2027 年还要明显更多，而云业务 38.7% 的利润率已经被管理层明确定性为“AI 占比上升会带来结构性压力”。

核心要点总结

·AWS 的加速不是单引擎，是核心业务和 AI 一起加速，这一点比 39.3% 本身更重要。 Jassy 的原话是“核心计算与存储收入以数年来最快的速度增长”。他的解释是一个咬合起来的飞轮：功能与安全领先，客户就把应用和数据放在 AWS；AI 推理要贴着数据跑，于是 AI 需求进来；AI 的强化学习、后训练、工具调用又要吃掉大量 CPU，于是核心业务再涨；收入再投回功能。他特意把这条路径跟“主要托管 GPU、出租短期数据中心容量”区分开，说这是平台策略而不是转租生意。这套说法成立与否有两个可验证的点：核心业务增速是否持续，以及 AI 收入里推理占比是否继续上升——本季推理已占 AWS AI 收入的一半以上。

·2027、2028 各增 40%、五到十年做到一万亿，这是 Jassy 极少给的量化承诺，底气来自产能可见度而不是模型推演。 他明说“那些大块容量——几百兆瓦、有时到 1 吉瓦——都是提前很久就预定的，你不能让 1 吉瓦容量在那儿空转”，因此对 2027、2028 乃至部分 2029 年的需求有很好的可见度。这句话是整场电话会最硬的一句：它把增长从预测变成了已签约履约。他同时留了一道退路——“你没法有把握地预测五到十年后的事，尤其是在这样的增速下”——所以这个承诺真正可核对的部分是 2027 与 2028，而不是“一万亿”。往后每季要盯两件事：新增容量的环比节奏，以及明年一季度会不会再次重申这个数字。

·需求侧有三个可以直接查的数字：合约储备 5,780 亿美元、同比增长三位数、每 14 秒装一台 AI 加速器。 储备是“已经卖掉但还没确认”的钱，管理层强调结构分散（well-diversified），暗示不是靠一两个超大客户撑起来——这是回击“AI 需求是不是几家实验室的泡沫”最直接的材料。“每 14 秒一台”则是另一层意思：客户几乎在容量装好的同时就把它吃掉，增速的上限由供给决定，不由订单决定。他同时提醒“每季度新增的容量并不相等”，这是给后面几个季度留的伏笔——如果某季增速从 39% 掉到 35%，第一解释应该是交付节奏，而不是需求拐点。

·推理已经超过 AWS AI 收入的一半，而且还在涨——这是 AI 从“项目”变成“水电”的标志。 训练收入体量也不小，但推理占过半意味着收入开始具备经常性、可重复的特征，而不是跟着某个模型的训练周期起落。Jassy 的补充是“企业在生产环境里大规模用推理还非常早期”，并点出两个卡点：会用 AI 的人不够、推理成本还太高。后者直接解释了为什么要自研芯片——不是为了让财报好看，而是为了让客户用得起，从而把用量推上去。这也是他把“把推理成本降下来”称作 AWS 重大使命的原因：成本曲线决定渗透速度。

·Bedrock 是 AWS 历史上最快做到数十亿美元规模的服务，Jassy 说它“可能做到 EC2 那么大”。 支撑数据：财富 500 强在 Bedrock 上的支出同比增长近 7 倍，token 总量增长近 17 倍，最近接入了 OpenAI 的模型，也上了 Kimi、GLM 与 SpaceX 模型的托管版。逻辑是“没有一把工具能统治世界”——他用数据库、分析、TensorFlow 输给 PyTorch 三个先例说明，未来两三年会有 6 到 8 个水平相当的模型，客户会在同一个应用里混用多个，所以需要一个“模型超市 + 统一安全与计费”的层。这个判断如果对，Bedrock 的价值不在模型而在中间层。

·自研芯片是这门生意最隐蔽的护城河：Graviton 与 Trainium 的收入承诺各自同比增长超过 20 倍。 芯片业务整体三位数增长，Q3 客户因此省下超过 20 亿美元；Graviton 相对 x86 竞品的性价比高出 30% 到 40%；公司还开源了 TorchNeuron，让现有 PyTorch 代码不改一行就能跑在 Trainium 上。管理层说下一代发布后上一代需求仍在涨——Graviton5 上市后，上一代实例的储备环比还翻了一倍多，上一代 Trainium 的短期容量价格比上半年还贵。这种“新旧一起缺”的状态，通常只出现在供给严重不足的品类里。

·对外卖芯片是一道算术题，Jassy 把两种选择的现金流讲得很直白。 卖出去，收入在出货时就确认，短期报表好看；自己用，芯片能用五到六年持续产生收入，绝对收入和自由现金流更高。他说有能力同时做云和卖芯片的公司“实际上只有两家”，而且“所有人都在同一家代工厂流片，每年就那么多产能，每家分到一份配额”——这句话把台积电的分配权摆到了台面上，也解释了为什么 2027 年末才开始对外卖：先紧着自己云用，外部销售是从配额里切出去的一块。

·38.7% 的云利润率不是随机结果，但也不是新常态，管理层主动给了降温口径。 Olsavsky 说这个利润率来自效率提升、容量优化、固定成本管控和自研芯片占比上升；但同时明确“AI 的超高速增长对整个业务是利润率压力，因为 AI 的利润率更低”，再加上内存等组件涨价，多重因素会交织。他把话说得很谨慎：不指引利润率，只给“季度间会波动”。读者该记住的是方向——AI 占比越高，混合利润率越往低走，除非自研芯片的降本速度快过折旧的增加。按这个口径，2027 年 AWS 利润率落在 35% 到 38% 之间都不该算异常；真正的警报是核心业务的利润率跟着一起掉。

·资本开支的绝对量：单季 759 亿、全年约 2,200 亿、2027 年还要明显更多，且回收期在缩短。 Jassy 的说法是“这是一生一次的机会”，反问“如果这场加速能摊到 25 年是不是更舒服？可能是，但这不是我们面对的世界”。同时他强调两件事：一是有能力为这个计划提供资金，二是服务器、网络、数据中心的盈亏平衡点都在往前移。前者关系到会不会再融资摊薄，后者关系到自由现金流什么时候修复——这是全年最该盯的两个指标，比任何一个季度增速都重要。换句话说，2027 年的自由现金流可能比 2026 年更难看，这不是失误，是选择。

·“neocloud 比自建或长租差 3,500 个基点”——这是对算力租赁模式最直接的一句判词。 讲 Bedrock 毛利率时 Jassy 顺带拆了云的成本结构：数据中心是自建/长租还是托管/租 neocloud，经营利润率差约 35 个百分点；用别人都在用的硬件，成本结构就和大家一样，有自己的芯片才有优势。亚马逊自称大部分容量是自有或长租。这句话的杀伤力在于它是从买方视角说的——亚马逊自己就是 neocloud 的大客户之一，它清楚知道这层差价最终由谁承担。

·Q3 的 12% 营收增速被 Prime Day 搬家压低了约 4 个百分点，广告被压低了 8.5 个百分点。 今年 Prime Day 移到了 Q2，去年整个在 Q3，所以剔除这个因素 Q3 增速约为 16%。广告收入 196 亿美元、同比增 12%，除 Prime Day 的 850 个基点影响外，还有去年 SEM 改版的高基数与 NBA 转播的季度错位（Q3 无 NBA，Q4 才有）。管理层明确指引 Q4 广告增速回到 high-teens——这是判断零售侧广告有没有被 AI 购物入口侵蚀的第一个观察点。

·零售侧的真实状态：单位增长 12%（年初至今近 15%），在 300 亿件基数上还在抢份额。 Jassy 的表述是“很多人有点低估这块业务的进展”，并给了一组对照：过去 12 个月毛销售额增加超过 900 亿美元，每季新增毛销售额约为美国第二大零售竞对的两倍，北美与国际两个分部的经营利润率在过去几年各自提升了近 10 个百分点。生鲜与日常必需品过去 12 个月毛销售额接近 2,500 亿美元，Q3 增速约为其他品类的三倍，已占全部单位的一半。把这三组数字放在一起看，零售已经不是“补贴云业务”的角色，而是一条能独立产生利润的腿。

·生鲜是零售侧唯一还没被榨干的大品类，而且它带的是交叉销售。 数据很硬：用当日达买生鲜的客户，日常必需品购买量是非生鲜客户的近 7 倍；生鲜客户在家居、服饰等非生鲜品类上的购买量约为 4 倍、花费约为 2 倍。Amazon Now 已进入 450 多个城镇，订单量同比增长 10 倍；Q3 当日达或次日达送到 Prime 会员的商品超过 15 亿件，是史上最快的第三季度。这套组合的作用是把“买日用品”变成高频入口，再往上叠广告与订阅，顺带把 Whole Foods 的新格式铺进城市。Olsavsky 说得很清楚：家庭总支出与花在亚马逊上的差额，最大的一块就是生鲜。

·代理购物没有伤到广告，但亚马逊在抢“默认入口”这件事上非常认真。 被问到外部通用代理是否冲击广告时，Jassy 回答干脆：“答案是没有。”理由是体验还不够好、不如直接来零售商这里查或一键下单。同时他给出另一组数：过去 12 个月超过 4 亿客户用过 Alexa for Shopping，互动量同比增 570%，美国用户的单笔花费比不用的高 50%。他的判断是“虽然我们会和通用代理合作，但我们认为 Alexa for Shopping 会成为客户在亚马逊购物的主要代理”——这是在为“入口在我这里”提前占位。

·Leo（卫星宽带）的推迟是四季度指引里最容易被忽略的一笔成本。 Olsavsky 说商业化服务仍计划今年启动，但“生产与发射成本的资本化要推到明年一季度，比我之前几次电话会预期的都晚”，因此四季度要继续把大部分 Leo 相关成本费用化。这句话解释了为什么 Q4 经营利润指引 285 亿到 335 亿美元的区间这么宽、下限也不算高：一项尚未产生收入的重资产业务，正全部压在当期损益上。

·两笔容易被跳过但很说明战略的收购与产品：DuckDB 与 Continuum。 收购 DuckLabs 后，DuckDB 将成为 AWS 存储与分析的“通用 SQL 方言”，客户写一次查询就能在任意 AWS 分析服务上执行，迁移与移植成本归零——这是把数据层的锁定从“引擎”转到“方言”。安全侧的 AWS Continuum 用机器速度发现并修补代码漏洞，客户已有 Capital One、IBM、Infor、Luminate、Robinhood，本季宣布接进 Claude Code、OpenAI Codex 与自家 Kiro。Jassy 说这是“我们见过客户兴趣最高的新安全服务”，并引述一种看法：未来一两年 token 消耗里可能有相当比例只用在安全上。两项都不贡献当期大收入，但都在争夺“客户的默认工作台”这个位置。

二、纪要内容原文

一、Andy Jassy：AWS 的飞轮与一万亿美元的目标

Andy Jassy：谢谢 Dave。我们报告营收 2,019 亿美元，同比增长 12%。经营利润 281 亿美元，同比增长 61%。这是亚马逊又一个强劲的季度。在 AWS，我们的计划正在奏效。尽管去年同期我们增加了大量容量、形成了很高的比较基数，AWS 本季仍同比增长 39.3%，连续第六个季度加速，是我们近五年来最快的增速。合约储备 5,780 亿美元，同比增长三位数，且结构相当分散。我们大约每 14 秒就安装一台 AI 加速器，而几乎在我们装好容量的同时，客户就把它吃掉了。我们的核心计算与存储收入，以数年来最快的速度增长。

Andy Jassy：我们的核心业务利润率长期以来一直很强，而 AI 侧的利润率提升得更快，明显好于核心业务在同等发展阶段时的水平——即便面对内存等组件成本上涨，以及我们投入的资本开支带来的大额折旧。我们仍在加快资本开支的回收速度，而且比以往更加确信：我们在 AWS 的投入，将产出一个比两年前所能想象的大得多的营收与自由现金流业务，并且资本回报率强劲。在 AWS 里，有一个非常有力的飞轮正在转动。借用 Jim Collins 在《从优秀到卓越》里对飞轮的定义：如果你做了 A，你几乎不得不做 B；如果你做了 B，你几乎不得不做 C，依此类推。

Andy Jassy：在 AWS，拥有领先的功能、安全性和运营表现，就必然会把客户吸引来把应用跑在 AWS、把数据存在 AWS；这又必然带动 AWS 的 AI 需求，因为客户希望他们的生产推理靠近其余的数据和应用；这又必然带动 AWS 核心业务的需求，因为 AI 的强化学习、后训练和工具调用这类工作要用核心计算；这又必然带动我们把资源再投回更广泛的 AWS 功能。这与主要做 GPU 托管、或出租短期数据中心容量是不同的模式。这是一套长期的平台战略，能在广泛层面帮助客户创造并演进他们的客户体验、稳定运营，并建立起可以共同成长多年的可靠伙伴关系。它也为我们在长期带来非常有吸引力的经济性，与供给是否稀缺无关。

Andy Jassy：有很多例子可以说明我们在 AWS 的进展，我分享几个。在核心业务一侧，需要记住的是：全球 IT 支出中的绝大部分、大约 85%，仍然在本地部署，而我们正处在一个 10 到 20 年的周期里，这个等式会反转到云端。过去的主流看法是，像大型机或存储区域网络这类关键负载永远不会上云，但这些负载正在迁移，因为 AWS 建起了独特的云替代方案和 AI 驱动的迁移能力，让这个转变容易得多。企业因此获得的好处是：更少的资本开支、更低的运营成本、更快的创新、更好的开发者生产力，以及更容易被 AI 利用的数据可及性。我们的核心业务有很好的利润率，因为过去 20 年我们学会了非常高效地运营它。

Andy Jassy：随着核心业务增长，我们不断把资源再投回核心与 AI 功能。举例来说，随着客户生成越来越多的数据、并希望在分析与 AI 中从中获得价值，在数据存储与分析引擎之间搬运数据的复杂程度既繁琐又昂贵。随着我们收购 DuckLabs，DuckDB 将成为 AWS 存储与分析业务的通用 SQL 方言，用一个快、简单易用、无处不在的现代分析引擎来简化数据处理；客户可以只写一次 SQL 查询，然后在任意 AWS 分析服务上执行。在分析领域这是第一次：客户在查询引擎之间的迁移与移植成本为零。这是件大事，你也可以想象，它同样能帮助智能体高效地做查询。

Andy Jassy：在 AI 一侧，我们持续扩展推理服务 Amazon Bedrock 的能力，它带来了惊人的增长：财富 500 强企业在 Bedrock 上的支出同比增长近 7 倍，Bedrock 的 token 总量同比增长近 17 倍。Bedrock 是 AWS 历史上增长最快的数十亿美元级服务。我们最近把 OpenAI 的模型加进了 Bedrock，使用量增长很快。我们还刚刚上线了 Kimi、GLM 和 SpaceX 模型的 Bedrock 托管版本。今天谈 AI 不可能不谈安全，这也是客户持续选择 Bedrock 的另一个原因。我们在设计 Bedrock 时就确保客户数据保持安全与私密：输入与输出永远不会与模型提供方共享，也不会被用于训练基础模型。

Andy Jassy：当客户微调一个基础模型时，我们会专门为他们创建一个私有副本，数据在传输中和静态存储时都完全加密。随着前沿模型越来越强大，它们正以空前的速度暴露出此前从未被发现的软件漏洞。我们构建了 AWS Continuum，以机器的速度发现、排序、验证并修复代码漏洞。它已经被 Capital One、IBM、Infor、Luminate 和 Robinhood 等客户使用。第三季度我们宣布，将把它集成到写代码的工具里：Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex，以及 AWS 的 Kiro。客户对这项服务的兴趣，超过我们见过的任何一项新安全服务。智能体的部署速度持续加快，其中很多是构建在 AgentCore 的积木之上的。

Andy Jassy：目前有数万客户在使用 AgentCore，第三季度用它部署的智能体数量是前三季度合计的两倍。除了构建自己专用智能体之外，大多数公司也会使用开箱即用的智能体服务，我们提供了几款客户很喜欢的：写代码的 Kiro、做联络中心智能体的 Amazon Connect、做迁移的 AWS Transform。它们都在快速迭代，并积累了客户动能。我们的智能 AI 工作伙伴 Amazon Quick 也一样，增长非常快，Mondelez、EchoStar、3M、西南航空和 DXC Technology 这些大型企业选择 Quick，因为它专为工作场景构建，且在客户数据上绝不妥协。最后，我们的芯片业务继续以三位数的同比速度增长，Graviton 与 Trainium 的收入承诺各自同比增长超过 20 倍。

Andy Jassy：AI 持续成为 Graviton 的顺风，因为后训练的强化学习和智能体的工具调用主要跑在 CPU 而不是 AI 加速器上，而 Graviton 是最强的 CPU 芯片，性价比比替代方案高出 30% 到 40%。使用我们自研芯片的客户，仅第三季度就省下超过 20 亿美元；我们还刚刚开源了 TorchNeuron，让开发者可以直接运行现有的 PyTorch 代码——大多数人本来就在用它——在 Trainium 上一行都不用改。在我们发布新一代芯片时，对上一代的需求依然强劲：Graviton5 发布之后，上一代 Graviton 实例的储备环比仍然翻了一倍多；上一代 Trainium 实例的短期容量，售价比上半年还高。由于 Trainium 需求如此强劲，客户不断鼓励我们让它能在 AWS 之外获得。

Andy Jassy：我们打算在 2027 年末这样做。整体来看，对 AWS 容量的需求仍然异常强劲。企业在规模化使用推理这件事上还非常早期，而推理已经占到 AWS AI 收入的远超过一半，并且还在增长，同时我们也有大量的训练收入。我们仍然预计 2026 年现金资本开支约 2,200 亿美元，其中大部分投向 AWS，并预计 2027 年的支出将明显更多，且对可观财务回报有清晰的可见度，正如我在上次电话会上所描述的。AWS 是一个年化营收 1,840 亿美元的业务，而机会依然非同寻常。

Andy Jassy：凭借我们持续的创新节奏、新的核心与 AI 功能、企业希望把核心与 AI 负载跑在 AWS 的意愿，以及我们每年新增的容量，我们相信 AWS 在 2027 和 2028 年都能增长 40% 以上，并在未来五到十年成为一个万亿美元营收的业务。我们正处在这个拐点的极早期。我们的战略正在奏效，而且我预期在可预见的未来也会如此。

Andy Jassy：在零售这边，我认为有些人对这块业务过去几年取得的进展、以及它如今变成什么样子，有点低估了。我不知道还有哪家零售企业的营收规模接近亚马逊——数千亿美元级别——能在包含广告的情况下保持两位数的经营利润率，并以这样的速度增长。年初至今，单位数同比增长近 15%，而且是在一个巨大的基数上：去年我们卖出了超过 300 亿件商品。按绝对金额算，过去 12 个月我们增加了超过 900 亿美元的毛销售额，增速明显快于其他零售竞争对手——在美国，我们每季新增的毛销售额约为第二大竞对的两倍，并且持续抢占零售市场份额。

Andy Jassy：过去几年，我们的北美与国际两个分部各自的经营利润率都提升了近 10 个百分点，这让我们能再投资于把客户体验做得更好。记住，这仍然很早。目前零售的绝大部分、接近 80%，仍然发生在线下门店。随着时间推移，这个格局最终会反转到电商。

Andy Jassy：我们通过快速建设高效而快速的履约网络来推动这一转变，在提供令人愉快的客户体验的同时，带来可观的自由现金流与投资资本回报。我们的每一项优先事项——从更快的配送，到单件履约成本，到生鲜与药房，再到 AI 购物——都是力量的乘数，而且我们各方面都在全力推进。随着我们投资当日达网络以及 Amazon Now、Amazon Prime Air 等超快服务，配送速度持续加快。我们经历了全球史上最快的第三季度，第三季度我们向 Prime 会员当日达或次日达送达了超过 15 亿件商品。Amazon Now 在全球的快速铺开所带来的客户反响让我们很受鼓舞：它目前已覆盖 450 多个城镇，通过 Amazon Now 下单的商品数量同比增长 10 倍。

Andy Jassy：我们有望连续第四年降低单件履约成本，这让我们能持续做到与竞争对手价格持平或更低，并以有成本效率的方式提供种类广泛的新鲜食品与日常必需品。速度的提升正在推动我们的生鲜业务（包括易腐品与日常必需品），过去 12 个月毛销售额增长到接近 2,500 亿美元。第三季度，新鲜食品与日常必需品的增速约为我们店铺其余部分的三倍，约占全部售出单位的一半。用当日达购买易腐品的客户，其日常必需品的购买量比不这样做的人高出近七倍。活跃的生鲜客户在家居、服饰等非生鲜品类上的购买量约为非生鲜客户的四倍，在这些品类上的花费是两倍多。Amazon Pharmacy 也在快速增长。

Andy Jassy：使用 Amazon Pharmacy 的客户数量同比增长超过 60%，且 2026 年每个季度的增速都在加快；复购客户同比增长超过 50%。J.D. Power 最近连续第三年把 Amazon Pharmacy 评为最佳邮购药房，而我们还在继续改进它，目前已在 350 多个城市提供三小时处方药配送。过去 12 个月里，超过 4 亿客户使用过我们的智能体购物助手 Alexa for Shopping，客户互动量同比增长 570%。使用 Alexa for Shopping 的美国客户，每单花费比不使用的客户高 50%。它会研究商品、比较选项、查询整整一年的价格历史、给出个性化的礼物推荐，并代表客户跟踪优惠与降价。

Andy Jassy：虽然我们预期会与通用型智能体合作，但我们认为 Alexa for Shopping 将成为客户在亚马逊购物时使用的主要购物智能体。在你浏览、获取灵感、在商品详情页上有疑问时，有一个购物助手始终在你身边，而且你可以直接让它基于你过往的购买记录下单——它已经有你的历史、你的收货地址和支付信息——这对客户来说格外有帮助、格外方便。转到 Amazon Ads，我们第三季度广告收入 196 亿美元，同比增长 12%。虽然过去这个季度有一些时间上的异常因素，但我们对各项广告产品的整体动能依然满意。我会提三件影响增速的事。

Andy Jassy：第一，我们把大多数国家的 Prime Day 移到了第二季度，把原本在 2025 年第三季度的一大块销售与广告收入移到了 2026 年第二季度，这对我们 2026 年第二季度的增速是顺风、对 2026 年第三季度是逆风。对广告来说，这对第三季度的同比增速造成了 850 个基点的环比口径影响。第二，2026 年第二季度包含了 Prime 上 NBA 的首个赛季，去年第二季度没有；第三季度不含任何 NBA，它从第四季度开始。第三，在 2025 年第三季度，我们调整了搜索引擎营销方案，把更多流量引向亚马逊站内的搜索页——这对客户是更好的体验，同时我们也能以更高的变现率变现这些流量。这从一年前开始推动了广告收入增速加快，而我们在第三季度开始面临这个高基数。我们预计第四季度的同比增速将回到接近 20% 的区间。

Andy Jassy：一个自然的问题是：外部通用型智能体带来的代理购物，是否对 Amazon Ads 造成了实质影响？答案是没有。目前还很少有客户用这种方式购物，因为这个体验还不够好，也不比直接来零售商这里查一查、或者在这里一键下单更方便。第三季度我们的广告团队创新满满，我们预期这些创新会在未来几个月产生效果。领衔的是 Amazon Ads Agent，它把我们全部广告产品整合到一个 AI 优先的平台上。它背后有数万亿级的购物、浏览与流媒体信号支撑，在每一步为广告主提供洞察、答案，以及代为优化和执行的能力。我们还在 Amazon Ads Agent 里推出了全漏斗广告活动，把赞助广告、展示广告、视频广告和流媒体电视整合进同一个活动中。

Andy Jassy：广告主提供初始输入，包括预算与投放时长，亚马逊的 AI 会规划、执行并持续优化其余部分。我们在其他几个领域也持续看到动能，我只举几个。Prime Video 已经成长为一个重要业务，营收规模达到数百亿美元的年化水平，现在自身已经盈利。我们靠一批热门剧集积累了动能，比如《Carrie》《The Summer I Turned Pretty》《The Boys》《Off Campus》《Reacher》和《Fallout》；还有《Project Hail Mary》这样的爆款电影，以及有吸引力的体育直播——包括周四夜赛（2026 年开局史上最好）、Prime 上的 NBA、NASCAR、美国大师赛和欧冠足球。我们最近发布了迄今最强的设备阵容，横跨 Echo、Kindle、Alexa 平板、Fire TV、Ring 和 Bee，共 34 款新产品。

Andy Jassy：现在还很早，但我们的开局非常强劲，随着进入假日季，我们很期待更多客户上手这些产品。最后，Amazon Leo 仍按计划在今年开始初始服务。我们即将进入一年中最令人兴奋的一段时期，既有 re:Invent，也有假日季。我要感谢我们的同事们，感谢他们每天的辛勤工作与创造，让客户的生活每天都更好、更轻松。我们在亚马逊正在建设的东西，是此前从未见过的。历史上还从来没有一家企业做到一万亿美元的年营收。亚马逊正走在这条路上——而且在 AWS 和零售两块业务上各做一个。这很罕见，我们对前方充满干劲。交给你，Brian。

二、Brian Olsavsky：本季财务、云利润率的构成与四季度指引

Brian Olsavsky：谢谢你，Andy。我们从顶线财务业绩开始。全球营收为 2,019 亿美元，同比增长 12%；剔除汇率影响后同比增长 13%。全球经营利润为 281 亿美元，经营利润率 13.9%，这是我们历史上最高的经营利润率。先从北美与国际分部的结果说起。首先，让我提醒一下，今年 Prime Day 发生了转移，包括美国在内的多数最大市场，这个促销活动都在第二季度举行；而在 2025 年，Prime Day 完全在第三季度。剔除这次 Prime Day 时间变化的影响，2026 年第三季度的同比增速会高出大约 400 个基点。第三季度，我们看到了强劲的客户参与度，以及上半年趋势的延续。

Brian Olsavsky：在北美分部，第三季度营收为 1,129 亿美元，同比增长 6%。国际分部营收为 431 亿美元，剔除汇率影响后同比增长 8%。全球付费单位同比增长 12%。Prime 仍然是我们业务的关键支柱。数亿 Prime 会员正在回应我们“海量选品、低价、创纪录的配送速度”这一组合。过去一年，我们的 Prime 会员为免费当日达下单生鲜食品的月度订单量增长了三倍多。转到盈利能力。北美分部经营利润为 87 亿美元，经营利润率 7.7%。国际分部经营利润为 16 亿美元，经营利润率 3.7%。在我们的履约网络中，团队应对了燃油通胀与干线运价上涨带来的更高运输成本。

Brian Olsavsky：即便有这些逆风，我们在第三季度仍然降低了整体单件履约成本，靠的是更好的库存摆放、更短的运输距离和包裹合并。运费同比增长 11%，而单位数增长 12%。剔除燃油与干线运价上涨后，运费增长 8%，比单位增速低大约 400 个基点。机器人与 AI 在生产力与员工安全方面正带来可衡量的收益，我们预期这些收益未来会复利式累积。2026 年，我们把 Cardinal、Sparrow 这类机械臂的保有量翻了一倍。我们还在开发机器人基础模型，让编程更快，并教机器人完成越来越复杂的物理任务，目标是大规模交付有用的机器人。往后看，我们看到了在全球履约网络中提升生产力、降低单件履约成本，同时继续把商品更快送到客户手中的重大机会。

Brian Olsavsky：我们的经营利润率可能会逐季波动，但我们专注于单件履约成本的长期持续改善。转到 AWS 分部，营收为 460 亿美元，同比增长 39.3%，由核心与 AI 服务共同驱动。我们环比增加了 38 亿美元的营收。AWS 目前的年化营收规模为 1,840 亿美元。客户持续迁移上云、扩大对 AWS 核心服务的使用，而且越来越多希望充分获得 AI 收益的客户，正在加快他们上云的步伐。我们看到 AI 支出与核心服务收入增长之间存在很强的关联。随着客户在 AI 上投入，我们观察到核心消费相应增加；我们预期随着更多 AI 负载进入生产环境、带动对计算、存储与网络的额外需求，这种关系会进一步加强。

Brian Olsavsky：AWS 经营利润为 178 亿美元，经营利润率 38.7%，反映了强劲的增长以及我们对提升效率的关注。我们在自研芯片与自研网络上的投入，加上软件与流程改进，正帮助我们优化容量、建设更具成本效率的基础设施。正如我们长期所说的，我们预期 AWS 经营利润率会波动，部分原因是我们任一时点的投资水平。我们的 AI 产品正在获得客户认可，AI 收入同比增长三位数。Bedrock 一直是重要的增长驱动。转到现金资本开支，第三季度为 759 亿美元。这主要与 AWS 和 AI 相关，因为我们在投入以支撑强劲的客户需求。

Brian Olsavsky：我们会继续进行重大投入，尤其是在 AI 上，因为我们相信这是一个巨大的机会，有潜力带来长期营收与自由现金流，以及投资资本回报。

Brian Olsavsky：最后是第四季度的财务指引。第四季度净销售额预计在 2,400 亿至 2,470 亿美元之间。我们基于当前汇率估算汇率变动的同比影响，预计本季度将形成约 60 个基点的逆风。第四季度经营利润预计在 285 亿至 335 亿美元之间。我要提一个影响我们第四季度指引的因素。Amazon Leo 的商业服务仍按计划在今年开始初始服务，我们预计在明年第一季度开始将某些成本资本化，包括生产与发射成本。这比我在此前几次财报电话会上预测的都要晚。因此，第四季度我们将继续把大部分 Leo 相关成本费用化。我们已经准备好在这个假日季服务客户，并支撑数百万在 AWS 上构建的客户。

Andy Jassy：我要感谢亚马逊各部门的团队，感谢他们的辛勤工作与对客户的专注。我们对提升客户体验的承诺，仍然是能为股东创造持久价值的唯一可靠方式。那么，我们进入提问环节。

三、分析师问答

接线员：谢谢。现在开放提问。我们请每位来电者只提一个问题。如果你要提问，请在按键上按星号键再按 1。提问时请拿起话筒，以获得最佳音质。再次说明，要发起提问，请在按键电话上按星号键再按 1。请稍候，我们正在收集问题。谢谢。第一个问题来自美国银行的 Justin Post。请提问。

Justin Post：谢谢。Andy，云业务继续加速，这真的很好，但环比增速放缓了。我想知道在客户侧、token 成本或其他方面有没有什么异常，以及你如何看待第四季度的容量增加。Brian，也许可以谈谈燃油成本对你第四季度指引的影响。谢谢。

Andy Jassy：我首先回答增长的问题。我们对这个增长非常满意。在一个年化营收 1,840 亿美元的业务上做到 39.3%，是相当不寻常的。这是我们近五年来最快的增速，而且连续六个季度加速。我们正在增加相当多的容量。我想，如果看现在驱动增长的因素，它是几件事的组合。第一，在 AI 一侧，我们拥有难得的一整套自上而下的堆栈功能：无论你是想用 SageMaker AI 构建自己的模型——这是构建自有模型最简便的方式——还是想利用某个领先的前沿模型、同时要求高安全性与很强的性价比，都可以用 Bedrock。

Andy Jassy：无论你是要构建自己的智能体——我们有 Strands 和 AgentCore 这样的能力，可以安全、可扩展地构建并运行它们——还是准备使用开箱即用的智能体，而大多数公司走的是后者。你只要横向看一遍：写代码的 Kiro、做呼叫中心的 Amazon Connect、做迁移的 AWS Transform，以及作为工作场景 AI 伙伴、增长快到不可思议的 Amazon Quick。人们采纳这些的速度非常快。我们每个季度都增加大量容量，但每个季度增加的量并不相等，每个季度的量都不一样。如果我看今年已经加了多少、以及未来——我称之为大约八个季度，这也是我们能看到的极限，八到十个季度——计划了多少，我们要来的容量还有很多。

Andy Jassy：然后，在这之上还要叠加芯片的影响。我们在正在发生的 AI 浪潮中位置非常好，因为越来越明显的一点是：大多数客户、每一个规模化使用 AI 的客户，尤其是现在开始把更多推理部署到生产环境的企业，都非常渴望在性价比上省钱。Trainium 相对于其他替代方案有显著的性价比优势，对客户非常有说服力。而随着越来越多的人以非常广泛的方式使用 AI，它也会带动大量核心计算能力——比如强化学习、后训练和工具调用。我们拥有领先的 CPU 芯片 Graviton，性价比比其他 x86 厂商高出约 30% 到 40%。所以这些因素确实在驱动非常显著的增长。

Andy Jassy：我们每季度增加的容量会有所变化，但在这样的规模上，还要预计 2027 与 2028 年各同比增长 40% 以上，这是相当可观的；而且我们相信这在五到十年内可以成为一个万亿美元营收的业务——这是一个非同寻常、罕见的机会，我们非常兴奋去追求它。

Brian Olsavsky：Justin，关于你问的燃油与干线运价通胀，我想说，我没有一个确切的数字给你，但第四季度会比第三季度更高。你可能记得，我们在年初对 FBA 卖家设立了燃油附加费，它回收了一部分——但不是全部——我们在这些运输上看到的燃油成本。剩下的部分落在零售的入库运输与出库运输上。所以它已经在指引里了，比第三季度略高一点。

接线员：谢谢。下一个问题来自摩根士丹利的 Brian Nowak。请提问。

Brian Nowak：感谢接受提问。我有两个问题。Andy，你对 AWS 的兴奋从电话里都能感觉到，而你很少会就未来五到十年一万亿美元营收发表评论，这比你通常给的信息要多。你能不能带我们走一遍，你怎么到达那一万亿美元？是自上而下推的，还是自下而上算的？是什么让你有信心能够实现这样的营收增长、在未来五到十年达到那样的数字？第二个问题，你们两位谁回答都行。在机器人方面，展望 2027 年，你们两位在零售业务的机器人上关注的关键里程碑是什么？

Andy Jassy：好。在 AWS 这一侧，Brian，你只要看看增速——看看这个规模上的增速，再看看我们对 2027 和 2028 年的预测。正如我已经说过几次的，不管我们提供多少容量，客户拿走的大块容量——几百兆瓦、有时高达 1 吉瓦的容量——这些大块都是提前很久就预定好的，因为你不可能让 1 吉瓦的容量在那儿空转。对于 2027、2028 年以及部分 2029 年，客户在这些超大块容量上想要什么，我们有非常好的可见度。

Andy Jassy：我们总会留出相当一部分容量用于按需使用，在 EC2 或 Bedrock 上，我们与客户紧密合作，他们在 AWS 上会有充足的容量可用。对 AWS 未来几年是什么样子，我们有非常好的可见度。这样的增速，当你用我们现有的营收和年化规模去算，很快就能算出不断抬升的数字。我要说的是，除了不相信我们今天看到的很多用量会在短期内衰减之外，企业在生产应用中普遍使用推理这件事，我们还处在非常早期的阶段。

Andy Jassy：这确实非常早期。其中一部分原因是企业要找到足够多懂得怎么运营 AI、懂得为合适的应用做后训练和微调模型的人；另一部分是推理成本。我认为，如果我们都希望企业能像我们相信的那样去使用推理，我们就必须持续把推理成本降下来。这是 AWS 的一项重大使命。这也是我们在 Trainium 上自研芯片的重要原因之一：我们真心相信，让客户能以成本效率高得多的方式使用推理，极其重要。过去几年推理成本已经下降了很多，我认为还会显著下降。然后你只要想想你现在看到的东西。

Andy Jassy：以安全为例，单是这一项：今天的模型已经如此先进，它们发现的漏洞是此前人类没发现的。如果你能用上这些模型，你会用它们来发现漏洞，并最终帮助打补丁和部署；有些人认为，未来一两年使用的 token 总量里，可能有相当比例——20% 这样的量级——最终只是用在安全上。这只是在编码这个已经在快速增长的应用场景之外，相对较新的一个用例；也叠加在我们在消费端和工作场景（比如 Quick）看到的各类“AI 伙伴”之外。这些还只是最初的大用例。

Andy Jassy：在这之上再叠加企业端的图景：我相信几乎所有现代企业的生产应用都会被重写，使其具备智能体能力，因为如果你想快速行动、或者想以正确的方式防范某些安全风险，那就是你不得不采用的部署方式。要来的 AI 太多了。你没法有把握地预测五到十年后的事，尤其是在这样的增速下，但我们要想象它可能是一个超过一万亿美元的业务，并不牵强。

Andy Jassy：在机器人这一侧，我要说的是，现在机器人领域正在发生的事相当了不起——整体上是这样，在亚马逊尤其如此。我们的履约网络里现在有超过 100 万台机器人，它们对我们的成本结构、生产力和安全都产生了非常显著的影响。如果你看我们履约网络的安全数据，它们处于历史最低水平。过去四五年我们取得了巨大进步，机器人在其中占了很大一块。但我要告诉你，无论就我们已经建成并部署的东西，还是就我们正在做的事而言，我们都还非常早期。

Andy Jassy：我想你会看到，我们的履约中心永远会有很多同事。但我认为，我们目前由人做的很多更重复性的工作，将会由机器人来做。我们正在投入各种不同形态的机器人。我认为我们也有机会在把商品送到客户门口的最后 100 码上提供帮助。我们要来的东西很多。对我们来说，衡量机器人的方式是：它是否带来相当或更好的生产力、安全性、成本结构和送达时效？

Andy Jassy：当我们喜欢这套经济性组合时，我们就会在履约网络里规模化部署它。如果我看我们履约网络即将上线的新设计——包括我们当日达设施的扩建——它们的机器人密度非常高。我们认为这已经产生了很大影响，而我们认为，与未来五年将要发生的变化相比，这还很小。

接线员：谢谢。下一个问题来自 Evercore ISI 的 Mark Mahaney。请提问。

Mark Mahaney：两件事。第一，非常感谢你对 AWS 增长的前瞻评论。能不能也请你展开谈谈利润率？我知道利润率会逐季上下波动，但未来两年，你认为当前的利润率结构相对稳定吗？我们会维持在这种 30% 多、接近 40% 的 AWS 经营利润率水平吗？关于易腐品下单，我对这个机会非常兴奋，一直在看它在我所在社区和其他地区怎么铺开。你们的易腐品配送覆盖有多大？换句话说，你认为有多少 Prime 家庭已被易腐品配送覆盖？对那些用过的人，你认为每个 Prime 家庭的支出能提升多少？考虑到生鲜杂货这个品类有多大，这是不是能把每个 Prime 家庭的支出提升 20%、50%、100%？非常感谢。

Brian Olsavsky：嗨，Mark，我先回答 AWS 的经营利润率展望。我们完全不指引 AWS 的利润率，但我可以给你我的看法。这个季度的 38.7% 看起来是非常强的经营利润率。我要补充的是，你最近看到的这个盈利能力不是随机产物，它是大量有纪律的效率提升、容量优化、严格管控固定成本的结果，以及正如 Andy 所说，随着时间推移把越来越多的自研芯片纳入我们的成本结构。但是，还有其他因素在来回摆动。事实上，AI 的超高速增长对整个业务构成了利润率压力，因为那边的利润率更低。

Brian Olsavsky：我们对核心与 AI 两边的利润率进展都很满意，正如 Andy 早些时候说的，它们好于核心业务在同等时间点的水平，但它们仍然更低，所以会有这个结构问题。我们谈过的组件定价也构成逆风。我们无法预测它，但总会有这些多重因素交织在一起；我们在成本侧和效率侧非常努力地应对投资，以及新产品在起步、上线、达到规模过程中的利润率。

Brian Olsavsky：关于易腐品下单，Mark，我和你一样兴奋。你知道，我们做大生鲜生意已经有一段时间了，但它主要是在杂货店的中间货道——消耗品、罐装食品、药品、美妆产品。我们一直有 Whole Foods Market 这个领先的有机生鲜超市，它的增速也快于生鲜板块的其余部分，无论顶线还是底线；我们还在城市环境里推新格式与 Daily Shop。它做得非常好，我们正在未来几年里逐步铺开。

Brian Olsavsky：我们一直清楚，如果我们想以我们认为客户希望被服务的方式、也是我们希望的方式去服务客户，就必须有一个大众化的供给，而这要从易腐品开始。如果你看每个家庭的总支出：当我们比较“我们认为消费者在我们可以服务的商品上总共花了多少”与“他们花在我们身上多少”之间的差额时，最大的差额就是生鲜杂货。在很多人的购物里，杂货是从易腐品开始的。所以我们真的很兴奋——我们觉得自己在用当日达设施配送易腐品这件事上，找到了办法。

Brian Olsavsky：我们日常必需品的增速约为店铺其余部分的三倍。如果我看全部日常必需品，它现在约占我们单位量的一半。我们发现，通过当日达购买易腐品的客户，其日常必需品的购买量比不这样做的人高出约七倍。再说一次，如果你想缩小“消费者在我们可以提供的商品上总共花多少”与“他们花在我们身上多少”之间的差额，易腐品对此有巨大影响。我们还看到，我们的生鲜客户在家居、服饰等一堆非生鲜品类上的购买量约为四倍，在这些品类上的花费约为两倍。这些都是很大的差异。我们相信，我们在易腐品与生鲜上的进展，最终会让我们在客户更多的购物任务中变得更有相关性。

接线员：谢谢。下一个问题来自高盛的 Eric Sheridan。请提问。

Eric Sheridan：非常感谢接受提问。也许可以就 AWS 内部的市场机会问两个部分。第一，关于 Bedrock，对于 Bedrock 周围的市场机会、以及它在未来几年可能如何继续扩张，你最重要的学习是什么？第二，关于对外销售 Trainium 的决定，你如何权衡对外销售的市场机会、与这项机会所需算力、以及内部用例和 AWS 整体的其他机会之间的关系？非常感谢。

Andy Jassy：好。在 Bedrock 这一侧，我想说，这话你在过去几年里可能已经听我们讲过多次，但我们在向客户提供技术的 20 多年里学到的一条经验是：没有哪一把工具能统治世界。人们总是假设，早期领先的那个东西将会是人们唯一使用的东西，而事实从来不是这样。数据库不是，分析也不是。AI 初期，所有人都说人们唯一会用的框架是 TensorFlow，结果现在 PyTorch 大得多。模型上也不会例外。

Andy Jassy：我要说，未来两到三年，我认为会有 6 到 8 个模型彼此水平相当，或者至少对 95% 以上的负载来说足够好。有些更擅长推理，有些更擅长编码，有些更擅长视觉，有些延迟更低，有些成本更低。大多数客户会使用多个模型，很多人会在同一个生成式 AI 应用里使用多个模型。客户真正想要的——我们在与客户交谈时一遍又一遍地得到验证——是他们想要一个能提供非常广泛前沿模型选择的服务，同时有很好的性价比，有很强的安全与访问控制。

Andy Jassy：他们想要这样的服务，好让自己决定用哪种模型组合、并在这些模型互相超越时来回切换，也可以按应用的不同约束来切换。这就是我们在 Bedrock 上看到的。人们对此非常兴奋。我们既有闭源模型，比如 Anthropic 和 OpenAI 的模型；也有开源模型，比如 Kimi、GLM 等等。我认为西方世界非常渴望更多“西方开源模型”，所以我相信这随着时间也会发生。我认为 Bedrock 的机会规模是巨大的，它可能成为一个和 EC2 一样大的服务，而 EC2 今天在 AWS 里已经是一个非常大的服务。所以我认为它非常庞大。

Andy Jassy：关于芯片的平衡——对外卖多少、自己在云里用多少——这是个很好的问题，也是我们此刻仍在评估的问题。我要说，既有相当规模的云业务、又有强到可以对外销售的芯片的公司，实际上只有两家。所以真的没有多少公司需要在这种规模上应付同类问题。到目前为止，所有人的先进芯片都在同一家供应商那里生产。那家供应商每年能提供的芯片就那么多，每家分到一份配额。你必须决定，这份配额里多少对外卖、多少在自己的云里用。这里有一个权衡。

Andy Jassy：如果对外销售，你能在短期实现更多营收，因为芯片一离开你的库存就能确认收入。反过来，如果你决定把它用在自己的云里、以 EC2 实例或 Bedrock 的形式提供，你最终从这些芯片上驱动出的绝对营收和自由现金流反而更多，因为你可以用它们五到六年，在更长时间里持续产生收入。你必须真正想清楚要怎么做。到目前为止，我要说，在如何使用自己的芯片上，我们与另一家同样在做这种平衡的供应商采取了不同的路径。

Andy Jassy：正如我早些时候提到的，我们相信对外卖芯片会成为一个非常重要的业务，我们将在 2027 年末开始。我认为，这个平衡我们大概每年都会重新想一遍。两边都会非常重要。我们打造具备价格、性能与可扩展性的芯片的能力，将在规模上成为我们非常重要的战略优势——既体现在我们自己的成本结构里，也体现在建立一项独立业务、对外销售芯片上。对外卖芯片，确实与你做云基础设施是完全不同的生意。

接线员：谢谢。下一个问题来自摩根大通的 Doug Anmuth。请提问。

Doug Anmuth：感谢接受提问。当你想到未来两年各 40% 以上的 AWS 营收增长、以及之后的多年路径时，你能不能谈谈在未来几年及以后驱动这类营收所需的资本开支？另外 Andy，关于你如何看待服务器、网络以及数据中心的回报周期，有什么更新吗？谢谢。

Andy Jassy：好，我按倒序回答。关于我们基础设施的盈亏平衡，正如我在开场评论中提到的，我们在持续把它往前移，持续让它更短。核心业务很多，与 AI 略有不同，融资方式也略有不同，取决于你指的是哪一块。但我们持续在取得进展——如果你看 AWS 的历史，我们一直相当擅长找到延长使用寿命、让盈亏平衡更早到来的方法。这方面我们也进展良好。

Andy Jassy：关于按我们所说的速度增长所需的资本开支，它是可观的。Doug，我们这样看：这是一生一次的机会。我认为我们在 AI 上看到的，是我们这一生中最大的变革。如果能在一个 1,840 亿美元年化规模上增长 39%、并在之后两年各增长 40%、最终成为一个万亿美元以上的业务——那我们就愿意投资，以继续做领导者。我们今天就是——我称之为基础设施与 AI 领域——的领导者。如果这种加速和机会发生在 25 年里、你可以把资本开支摊到 25 年，是不是更方便？是的，可能更方便，但那不是我们面对的世界，也不是这个机会本身。我们能为这个计划提供资金。

Andy Jassy：我认为它会永久改变亚马逊的规模，会永久改变我们的营收，会永久改变我们的自由现金流。我们会投入，会去追求它，以继续做我们今天这样的重要领导者。

接线员：谢谢。最后一个问题来自巴克莱的 Ross Sandler。请提问。

Ross Sandler：好。我想在 Bedrock 的问题上再深入一层。Bedrock 上的 token 市场似乎是当前 AI 里最热门的服务之一。我们的理解是，这些负载大部分跑在 Trainium 上。随着这成为 AWS 整体故事里更大的一部分——正如你刚才提到的，Andy——它可能如何影响营收增长，尤其是 AWS 的利润率，在你从卖裸金属转向卖更多“推理即服务”的时候？你能谈谈这个吗？谢谢。

Andy Jassy：好。你说得对，今天 Bedrock 的大部分、绝大多数都跑在 Trainium 之上。我们这样做，很大程度上是因为我们真的很喜欢得到的性价比，它让我们既能给客户尽可能低的价格，同时——我们喜欢与之相关的利润率。如果你思考云领域的利润率、去看不同玩家、看他们的成本结构，有几件事需要注意。

Andy Jassy：第一，就他们的数据中心而言：有多少是他们真正买下或长期租赁的，而不是用托管或 neocloud？neocloud 的经营利润率，比长期租赁大约差 3,500 个基点。然后你看他们跑在上面的硬件是什么：如果你用的是别人都在用的硬件，你的成本结构就会和所有人差不多；如果你有能力用不一样的硬件，你就有优势。

Andy Jassy：我认为，看我们在做的事：我们的大部分容量要么是自有、要么是长期租赁，这带来更好的经营利润率——比那些主要用托管或 neocloud、或者很大一部分用托管或 neocloud 的玩家要高。而我们跑在自己的芯片上，这既带来性价比优势，又因为我们拥有它而对我们自己更省成本。我认为这给了我们一些结构性的成本优势；这些优势在我们把利益传导给客户时会对客户非常有用，对 AWS 的整体经济性也有帮助。

接线员：感谢各位今天参加本次电话会并提出问题。回放将在我们的投资者关系网站上提供至少三个月。感谢各位对亚马逊的关注，期待下个季度再与各位交流。

本文依据亚马逊 2026 年第三季度业绩电话会录音整理的官方逐字稿（Quartr 收录，经 stockanalysis.com 获取）全文翻译，本文不构成投资建议。