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亚马逊（AMZN）在本财报季为自己提供了令人信服的理由。该公司报告称，亚马逊网络服务 (AWS) 业务实现了 18 个季度以来最快的增长，凸显了其云业务的加速增长势头。首席执行官安迪·贾西 (Andy Jassy) 在第二季度收益报告中表示：“有很多事情值得兴奋，下半年及以后我们还会为客户提供更多服务。”

亚马逊报告收入为 2006 亿美元。净利润高达 626.4 亿美元，高得惊人，这要归功于该公司对 Anthropic 的投资带来的 533.9 亿美元的意外收入。这有助于将 EPS 推高至高达 5.82 美元。

自该公司发布英镑盈利报告以来，亚马逊股价已上涨超过 15%，因为投资者显然愿意摆脱亚马逊激进的人工智能支出。在第二季度财报电话会议上，管理层将资本支出预测从 2000 亿美元上调至 2200 亿美元，并披露过去 12 个月的负自由现金流为 -76 亿美元。

下半年亚马逊股票该如何玩？我认为三个强有力的叙述在起作用。

亚马逊牛市案例#1：人工智能收入

亚马逊一直拥有强大的云计算业务。事实上，它拥有 28% 的全球最大市场份额，超过了微软 (MSFT) Azure 和 Alphabet (GOOGL) 谷歌云。但随着公司扩大人工智能产品，亚马逊通过其云平台提供人工智能计算能力来创造更多收入。亚马逊第二季度 AI 营收运行率突破 250 亿美元。

例如，Warner Bros. Discovery (WBD) 正在使用 AWS 构建和运行代理驱动的广告平台，而 Snowflake (SNOW) 正在与 Amazon 合作，以便其客户可以使用 AWS 基础设施在其平台上构建和运行 AI 应用程序。与此同时，穆迪 (MCO) 正在将其信用评级、研究和风险数据与亚马逊的人工智能平台整合。

Jassy 在第二季度财报电话会议上表示：“客户选择 AWS 是因为我们提供最广泛的功能。” “他们希望自己的 AI 推理能够驻留在其他应用程序和数据附近，而且其中更多的数据驻留在 AWS 中，而不是其他任何地方。因为 AWS 拥有最强的安全性和运营性能。我们看到人工智能和非人工智能（我们称之为核心）的强劲增长，其中一个领域的增长正在推动另一个领域的增长。”

亚马逊牛市案例#2：芯片收入

数据中心和云计算公司最大的支出之一是计算能力的基础设施，包括处理人工智能工作负载所需的高性能半导体。这就是英伟达 (NVDA) 如此成功的原因——它的半导体被认为是同类中最好的，并且功能强大，甚至可以处理最复杂的任务。

亚马逊的回应是打造自己的芯片来处理一些先进的人工智能功能。亚马逊的 Trainium 和 Inferentia 芯片是通过该公司的 Annapurna Labs 内部设计的，采用定制芯片来匹配 AWS 网络和主机 CPU，以便在 AWS 平台上高效运行。

其他公司正在注意到这一点，亚马逊的人工智能芯片本身也正在成为一个强劲的收入来源。贾西在财报电话会议上表示，芯片业务也实现了 250 亿美元的营收运行率。

“除了世界上两个领先的人工智能实验室 Anthropic 和 OpenAI 对 Trainium 做出多年、数千兆瓦的承诺外，越来越多的人工智能初创公司也在采用 Trainium，包括 Neurorobotics 和 Odyssey 等独角兽公司，加入 Twelve Labs、笛卡尔实验室、Poolside AI、Karakuri、Metagenomi、NetoAI 和 Splash Music 等初创公司，以及 Uber (UBER) 和 Pinterest 等大型公司（PINS）全部采用 Trainium，”Jassy 说道。

亚马逊牛市案例 #3：人择

Claude 背后的人工智能初创公司 Anthropic 尚未上市。然而，该公司正在考虑首次公开募股 (IPO)，据报道其估值将接近 1 万亿美元。虽然你还不能直接投资 Anthropic，但由于其早期投资，亚马逊已成为间接押注这家人工智能初创公司成功的理想公司。

亚马逊披露了对 Anthropic 的 130 亿美元投资，有报道称其拥有 21% 的股份。但这项投资的价值已经大幅增长。

根据公开文件，亚马逊对其 Anthropic 股份的估值为 742 亿美元，其中包括 422 亿美元的可转换票据和 320 亿美元的无投票权优先股。然而，在第二季度的文件中，亚马逊的股份价值为 1904 亿美元，其中可转换票据为 979 亿美元，无投票权优先股为 925 亿美元。这是 130 亿美元初始投资的惊人回报，也是亚马逊能够在第二季度报告 534 亿美元非营业税前收入的原因。

虽然核心业务仍然是电子商务和云计算，但 Anthropic 已悄然成为亚马逊最重要的资产之一。如果 Anthropic 继续增长并上市，亚马逊将受益于额外的上涨空间，这将反映在其盈利中。

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