亞馬遜高管解讀Q1財報 公司長期投資將更多投入云計算業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施

4月28日消息，亞馬遜今日披露了2023年一季度財報，期內(nèi)營收1273.58億美元，同比（較上年同期）增長9%；凈利潤扭虧轉(zhuǎn)盈至31.7億美元，上年同期為虧損38.44億美元。

財報發(fā)布后，亞馬遜CEO安迪·賈西（Andy Jassy）和CFO布萊恩·奧薩維斯基（Brian Olsavsky）回答了投資者提問。Brian Olsavsky表示，亞馬遜正在將長期投資從建設(shè)新倉庫和配送中心，轉(zhuǎn)向?qū)⒏噘Y金投入云計算業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，包括對大語言模型和生成式人工智能的投資。

圖源：截自亞馬遜官網(wǎng)

摩根大通分析師Doug Anmuth：安迪，你談了很多關(guān)于持續(xù)優(yōu)化的話題，可否請你介紹一下目前亞馬遜AWS云服務(wù)在優(yōu)化方面的進展？相比預(yù)期還有多大的距離？

另外，管理層提到公司整體資本支出在2023年會出現(xiàn)下降，請問分別來看，零售業(yè)務(wù)和云業(yè)務(wù)的資本支出情況是怎樣的？公司生成式人工智能和大型語言模型相關(guān)業(yè)務(wù)的資本支出會有什么變化？

布萊恩·奧薩維斯基：我們?nèi)ツ甑馁Y本支出是590億，核心履約和運輸方面同比支出是減少的，云業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施方面的支出是增加的，你提到的生成式人工智能和大型語言模型相關(guān)業(yè)務(wù)的資本支出也是增加的，核心履約和運輸方面的支出一部分轉(zhuǎn)移到云業(yè)務(wù)上，整體看，今年公司的資本支出會出現(xiàn)同比下降。

安迪·賈西：關(guān)于你的第一個問題，很難具體描述我們所處的階段，我們從客戶交流的過程中得知，他們對于經(jīng)濟情況也保持適當?shù)闹斏?，也同包括亞馬遜在內(nèi)的大多數(shù)公司一樣在努力節(jié)省開支。我們同合作伙伴之間存在長期的業(yè)務(wù)關(guān)系，對于業(yè)務(wù)的優(yōu)化也不限于一個季度或一年，我們的努力是為了實現(xiàn)客戶的長期成功，希望這種合作關(guān)系是長存的。我們愿意同客戶一道投入時間與精力，思考更為明智，而非短期的成本優(yōu)化和規(guī)模調(diào)整方式。

我想強調(diào)的是，云業(yè)務(wù)的一大優(yōu)勢就是可以伴隨客戶業(yè)務(wù)的增長而實現(xiàn)平順地擴展，而一旦需求減少，也可以將其返還給我們，并停止為其付費。相比而言，本地部署并不能實現(xiàn)這樣的平順轉(zhuǎn)換，我們也正在努力幫助客戶解決這一問題。

我們也向客戶非常明確地傳達，在技術(shù)或云服務(wù)方面的支出減少，并不是為了降低成本，而是調(diào)整業(yè)務(wù)發(fā)展的優(yōu)先順序，并重新分配資源，有助于打造新的客戶體驗。亞馬遜所打造的多個項目不可能一蹴而就，需要不斷調(diào)整資源投入，發(fā)展優(yōu)先度和重新定義，然后才能真正實施，在這些方面我們同客戶有仔細而緊密地合作。

另外，云服務(wù)市場的增長空間還非常大，超過90%的全球IT支出仍然還花在本地部署上，如果這個比例出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，將成為云市場增長的巨大推動力。很多朋友也還不太清楚，伴隨大型語言模型和生成式人工智能所產(chǎn)生的，非消費相關(guān)的云業(yè)務(wù)體量，以及未來的市場前景，這些新事物意味著客戶體驗的革新和重構(gòu)，我認為由此產(chǎn)生的消費都會流向云服務(wù)。

高盛分析師Eric Sheridan：管理層在致股東信和此前多次財報會中提到了推動實現(xiàn)更高水平的運營效率，以及重返疫情前利潤率水平和消化在疫情期間所產(chǎn)生的多余產(chǎn)能的可能性，可否談?wù)勀壳袄麧櫬逝δ繕朔矫娴倪M展？以及未來一兩年如何實現(xiàn)盈利能力增長和(6.635, 0.14, 2.23%)推動業(yè)務(wù)增長的平衡？

布萊恩·奧薩維斯基：在恢復(fù)疫情前成本結(jié)構(gòu)方面，我們一直在努力，也取得了一些扎實的進展，安迪談了關(guān)于我們在運營和運營分區(qū)方面的努力，我們認真審視了過去6-9個月內(nèi)所從事的所有業(yè)務(wù)，并做了相應(yīng)調(diào)整，但是要做的工作還很多，尤其是運營利潤率方面。

比如在北美市場，一季度的運營利潤率1.02%，疫情前可以達到4%-6%的水平，調(diào)整恢復(fù)的空間還很大，可以實現(xiàn)增長的因素也很多，包括廣告，為實現(xiàn)未來增長而進行的投資，還有我們運營團隊努力實現(xiàn)的核心盈利和成本結(jié)構(gòu)。我們注重的不斷取得進展，努力經(jīng)營，未來反彈之路可不止一兩個季度。

安迪·賈西：我想補充的是，我們對所有業(yè)務(wù)都進行了細致的審視，包括我們的業(yè)務(wù)規(guī)模，我們在業(yè)務(wù)方面的運營效率和運營利潤率的改善，我認為各個業(yè)務(wù)都在努力地推動效率的提升。如布萊恩所言，我們在履約成本和業(yè)務(wù)方面取得了非常不錯的進展。

頗為令人鼓舞的是，在過去6-9月中，受益于業(yè)務(wù)的增長，履約網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了根本的變化，履約中心數(shù)量翻倍，在過去一兩年的時間里，我們打造了同UPS公司規(guī)模相若的最后一英里運輸網(wǎng)絡(luò)，這一切都是團隊努力的結(jié)果。

當然也是由于履約網(wǎng)絡(luò)的變化，過去我們采取的運營方式所產(chǎn)生的效率大大地下降，這也是我們采用分區(qū)運營的一部分原因，也促使了我們過去6-9月中重新評估所有運營方法，在這個過程中，我們也發(fā)現(xiàn)了很多前所未見的機會。在運營利潤率恢復(fù)到疫情前水平的問題上，我們非常樂觀，而且我認為如果能利用好這些機會，未來還有向上的趨勢。

摩根士丹利分析師Brian Nowak：安迪，我有兩個問題。第一是你談到了亞馬遜云服務(wù)可以從人工智能和大型語言模型的長期發(fā)展中獲得增長機會，我也聽到很多關(guān)于亞馬遜云在這些方面具備競爭優(yōu)勢的討論，所以可否請你談?wù)?，同競爭對手相比，我們在云服?wù)和人工智能工具方面具備哪些差異化優(yōu)勢？

第二個問題關(guān)于Echo智能音箱和Alexa智能助理服務(wù)，隨著部分大型語言模型的快速發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎已經(jīng)不再是技術(shù)的前沿領(lǐng)域，你如何看待未來Echo和Alexa業(yè)務(wù)的投資重點？相關(guān)的資本投資回報率如何？

安迪·賈西：談到機器學習，亞馬遜對于該領(lǐng)域的巨大投資已經(jīng)持續(xù)超過25年，其影響深植于我們的各個業(yè)務(wù)——賦能個性化電商推薦，驅(qū)動履約中心運營，無人商店、無人機配送服務(wù)和Alexa都用到了機器學習，此外亞馬遜云上運用了最為廣泛的機器學習功能。

大型語言模型和生成式人工智能能力在過去6-9個月左右的時間開始引起廣泛注意，但這些工具的存在已經(jīng)有很長時間，他們目前的規(guī)模和服務(wù)質(zhì)量提供了大幅優(yōu)化用戶體驗的機會。

這個領(lǐng)域的發(fā)展還處于早期，但亞馬遜在大型語言模型上的投資已經(jīng)持續(xù)多年，而且投資規(guī)模非常大，我想分三個宏觀領(lǐng)域來談。

第一個層面，大型語言模型的基礎(chǔ)是計算，計算的關(guān)鍵是芯片，目前來看，芯片，尤其是可以通過優(yōu)化來實現(xiàn)此類工作計算載荷的GPU，價格昂貴且很難獲得，因此擴容面臨壓力。亞馬遜云在設(shè)計機器學習芯片領(lǐng)域的努力行之有年，已經(jīng)成功打造出一款適合機器學習的專用芯片，并將其命名“Trainium”，運用于Inferentia加速器的推算和預(yù)測。

現(xiàn)實是，很多公司將大部分時間和資金花在訓練上，但隨著這些模型逐步轉(zhuǎn)向生產(chǎn)，通過app實現(xiàn)，所有的支出都將用在推算上，所以兩者都很重要。我們剛剛發(fā)布了Trainium和Inferentia第二版，用戶能從這款芯片上得到差異化的價格和優(yōu)質(zhì)性能，我們認為未來非常多的機器學習推算會在亞馬遜云上進行。

其次，模型訓練，完成推算都是必要的，也需要打造模型，我們觀察市場上比較領(lǐng)先的幾款大型語言模型，其打造都花了很多年的時間，而且投資巨大，愿意投入時間和資本的公司并不多，而亞馬遜就是其中之一。

大多數(shù)公司真正需要的，也是他們傳遞給亞馬遜云的信息是，他們希望使用其中的一個基礎(chǔ)模型，助力其實現(xiàn)自有數(shù)據(jù)的客制化能力，滿足自身和客戶體驗需求，他們希望這種方式的合作能夠避免向廣泛使用的一般模型泄露其獨有IP，這就是我們剛剛于前兩周發(fā)布Bedrock托管服務(wù)的意義所在。

客戶可以通過Bedrock來運行亞馬遜的Titan基礎(chǔ)模型，也可以運行包括AI21、Anthropic和Stability AI在內(nèi)的其他領(lǐng)先大型語言模型，基于其使用目的來進行客制化，能夠滿足與使用亞馬遜云其他應(yīng)用同樣的安全和隱私保護標準，這對于客戶而言有很大的吸引力。

第三個層面是建構(gòu)于這些大型語言模型之上的應(yīng)用，ChatGPT是一個利用大型語言模型打造產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)案例，我們也會自己做一些應(yīng)用，比如我們認為基于生成式人工智能最具吸引力的應(yīng)用是那些能夠協(xié)助開發(fā)者更高效編程的應(yīng)用。

我們將產(chǎn)品命名為CodeWhisperer，目前已經(jīng)普遍可用，可以幫助開發(fā)者接入自然語言，比如你發(fā)出指令“我想建一個視頻網(wǎng)站”，CodeWhisperer就可以為你呈現(xiàn)你所需的代碼，需要使用的開發(fā)工具，然后付諸實施，這是非常具有吸引力的產(chǎn)品，將極大幫助開發(fā)者節(jié)省編程時間。

關(guān)于你的第二個問題，我在第一個層面中提到了，亞馬遜的所有業(yè)務(wù)都將建構(gòu)于大型語言模型之上，為的是實現(xiàn)用戶體驗的革新式發(fā)展，未來會應(yīng)用于我們所有的業(yè)務(wù)，門店，廣告，終端產(chǎn)品和娛樂服務(wù)中。

你提到的問題就是同終端產(chǎn)品相關(guān)，也是其中之一。大家非常關(guān)心Alexa產(chǎn)品，我經(jīng)常提到說，如果我們只是做一款智能音箱的話，投入會小得多，但我們的愿景不止于此，我們希望打造世界上最好的個人助理，這不是一件簡單的事，涉及諸多領(lǐng)域，是一項非常廣泛的服務(wù)，但大型語言模型和生成式人工智能時代的到來，將加速這一目標的實現(xiàn)。

Alexa的起點很好，擁有數(shù)億的終端用戶，服務(wù)他們的娛樂，購物，智能家居，信息搜索需求和其他第三方生態(tài)系統(tǒng)，我們將不斷擴大Alexa所使用的大型語言模型，提升其通用度和服務(wù)能力，助力實現(xiàn)我們打造世界最佳個人助理的目標。