亚马逊经营表现如何？

收入不及预期，AWS/广告表现亮眼。

AWS及广告收入领增推动24Q2营收增长。 营业收入：24Q2收入为1480亿美元，yoy+10%，qoq+3%，低于此前市场预期1488亿美元。同比增长得益于Online Stores、 Third-Party Seller、AWS、Advertising、Subscription及Physical Stores六大业务推动所致，其中AWS及广告收入领增。

毛利率同环比增长，符合市场预期，研发费用持续增长。 毛利率：24Q2毛利率为50%，yoy+2pct，qoq+1pct，符合市场预期； 研发费用：本季度研发费用223亿美元， yoy+2%，研发费用率15%。

分业务来看，AWS及广告业务领增：24Q2 线上网店收入554亿美元，占比37%，收入yoy+5%，qoq+1%；第三方支付收入 362亿美元，占比24%，收入yoy+12%，qoq+5% ；AWS收入为263亿美元，占比18%，收入yoy+19%，qoq+5%；广告收入 128亿美元，占比9%，收入yoy+20%，qoq+8% ；订阅收入109亿美元，占比7%，收入yoy+10%，qoq+1% ；实体店收入52 亿美元，占比4%，收入yoy+4%，qoq+0% ；其他收入13亿美元，占比1%，收入yoy-6%，qoq-0.2%。

分地区来看，北美、国际部门及AWS均同比增长，其中AWS领增：24Q2 北美区域收入900亿美元，占比61%，收入yoy+9%， qoq+4%；国际区域收入317亿美元，占比21%，收入yoy+7%，qoq-1% ；AWS收入为263亿美元，占比18%，收入yoy+19%， qoq+5%。

分地区来看，AWS营业利润同比领增，且营业利润率表现远好于其他地区。24Q2北美区域营业利润50.7亿美元， yoy+58%，qoq+2%，营业利润率为6%，yoy+2pct，qoq-0.1pct；国际区域营业利润-2.7亿美元，yoy+69%，qoq-130%， 营业利润率为-1%，yoy+2pct，qoq-4pct；AWS营业利润93.3亿美元，yoy+74%，qoq-1%，营业利润率为36%， yoy+11pct，qoq-2pct。

资本支出超预期大幅增加。 资本支出：24Q2资本支出176亿美元，yoy+54%，qoq+18%，此前预期157亿美元，超预期12%。

线上网店收入同环比增长，但不及预期。 Online Stores：24Q2线上网店业务收入554亿美元，yoy+5%，qoq+1%，略低于此前市场预期556亿美元。

第三方支付收入同环比增长，但不及预期。 Third-Party Seller：该业务是亚马逊为第三方卖家提供平台服务，包括网站、支付处理和客户服务支持，同时亚马逊会针对 每笔销售收取推荐费和其他相关服务费用。24Q2第三方支付业务收入362亿美元，yoy+12%，qoq+5%，低于此前市场预 期367亿美元。

AI赋能AWS，推动AWS收入超预期增长。 AWS：24Q2AWS业务收入263亿美元，yoy+19%，qoq+5%，实现连续5个季度环比增长，并高于此前市场预期260亿美元。 同环比增长主要系下游公司利用AI功能，将更多的工作负载带到云端。

广告收入同比高增。 Advertising：24Q2广告业务收入128亿美元，yoy+20%，qoq+8%，略低于此前市场预期130亿美元。

订阅收入同环比增长，符合市场预期。 Subscription：24Q2订阅业务收入109亿美元，yoy+10%，qoq+1%，自22Q2以来连续实现连续9个季度环比增长，基本符 合市场预期。

实体店收入同环比微增，略低于市场预期。 Physical Stores：24Q2实体店业务收入52亿美元，yoy+4%，qoq+0%，实现连续3个季度环比增长，略低于此前市场预期 53亿美元。

亚马逊自研Olympus模型，包括四个版本：1）Zeus拥有1000亿个参数，可以为任何领域和任务生成高质量的文本；2） Hera是较小且更专业的模型，拥有100亿个参数，可以为特定领域和任务生成文本，如电子商务、健康、教育等；3） Athena是一个能用多种语言生成文本的模型，包括英语、西班牙语和法语等。Athena还可以进行跨语言翻译；4）Apollo是 一个可以生成文本以及其他类型内容（如图像、音频和视频）的模型，可以创造逼真多样的内容，适用于娱乐、教育等领 域。此外，针对开发人员和企业，亚马逊5月推出Amazon Q AI助手，该AI助手不仅可生成极为准确的代码，还具备测试、 调试以及多步骤规划和推理能力。此外，Amazon Q 通过连接企业数据库，可以富有逻辑地总结数据、分析趋势并进行数 据对话，极大方便员工获取公司政策、业绩结果、代码库等商业数据。

自2013年，亚马逊就开始设计AI和机器学习芯片，如Nitro芯片，它可以改善AWS服务器的性能和安全性，目前该芯片已为 AWS服务器上部署大量的芯片。 此外，亚马逊还开发Inferentia、Graviton和Tranium AI芯片，其中Tranium 已经更新至2.0，Trainium2 与第一代Trainium 芯 片相比训练速度提升多达 4 倍，内存提升 3 倍，并能在 EC2 UltraClusters 中部署多达 100,000 个芯片，可以在极短的时 间训练基础模型（FMs）和大语言模型（LLMs），同时能效提升多达 2 倍。