文 | GPLP 看科技，作者 | Colin

当全球企业还在为如何接入人工智能而焦虑时，亚马逊（Amazon）选择了一条更加简单粗暴的道路，通过 " 买买买 " 加码 AI。

日前，亚马逊 CEO 安迪 · 贾西（Andy Jassy）称，预计 2026 年投入 2000 亿美元（约合 1.3 万亿元人民币），较 2025 年的 1310 亿美元激增 52%，全面加码人工智能基础设施、自研芯片及机器人技术。

然而，这份 " 世代级军备竞赛 " 的豪赌却并未迎来资本的掌声，甚至在财报发布后，亚马逊股价盘后一度重挫超 11%，市值蒸发超 4500 亿美元 。在微软与谷歌的夹击下，这位曾经的 " 云老大 " 能否靠这场天价赌局挽回掉队之势？还是说，这只是科技巨头在 AI 泡沫前夜的一次集体焦虑？

一切都是未知数，但可以肯定的是，如此大手笔的投入，不单单是一场与其他大厂的普通 " 军备竞赛 "，更是亚马逊在 AI 时代的一场 " 诺曼底登陆 "，要么重新夺回王座，要么彻底沦为二线玩家。

2000 亿美元押宝 一场不计代价的 " 诺曼底登陆 "

在硅谷的科技巨头中，亚马逊向来以 " 长期主义 " 著称，从物流网络到云计算基础设施，贝佐斯时代的大手笔投入最终都转化为了坚不可摧的 " 护城河 "。而这样的固有形象也让此次贾西押上的筹码超出了所有人的预期。

这一数字究竟有多夸张？通过横向对比更能凸显这场豪赌的疯狂程度，公开数据显示，谷歌母公司 Alphabet 预计 2026 年资本支出为 1750 亿 -1850 亿美元，Meta 计划投入 1150 亿 -1350 亿美元，而亚马逊的 2000 亿美元不仅 " 冠绝群雄 "，更是接近 Meta 的两倍。

当然，这 2000 亿美元并非漫无目的的撒钱，贾西也给出了明确答案，绝大部分将用于 AWS 的 AI 能力建设，包括价值 110 亿美元的 "Project Rainier"AI 数据中心，专门用于运行其投资的 Anthropic 工作负载，以及自研的 Trainium AI 芯片、Nova 系列大模型、Bedrock 第三方模型市场，还有那个迟到已久的生成式 AI 版 Alexa。

只是如此激进的重仓 AI 却并未换得资本市场的热烈反应，相反，上述消息发布后，还引发了亚马逊股价的下跌，而投资者用脚投票的背后是对 " 投入 - 产出 " 平衡的深度疑虑，当自由现金流已因前期投入大幅下滑 66%，当 AI 的商业化路径仍不明朗，这笔天价开支会不会成为 " 压垮骆驼的最后一根稻草 "？

事实上，投资者的恐慌并非毫无根据，眼下的亚马逊正陷入中年危机。

首先，是云业务增速的掉队。 虽然 AWS 在 2025 年第四季度实现了 356 亿美元营收，同比增长 24%，创下 13 个季度以来最快增速，但这依然落后于其主要对手，微软 Azure（39%）和谷歌云（近 48%）的同期表现 。

其次，是利润表的直接压力。 大规模建设数据中心意味着巨额的折旧费用。同时，为了支持卫星互联网 "Project Kuiper" 等新业务，亚马逊预计一季度运营利润仅为 165 亿美元至 215 亿美元，远不及分析师预期 。更令人担忧的是自由现金流的急剧恶化，从 2024 年的 382 亿美元暴跌至 2025 年的 112 亿美元 。

基于以上数据维度，亚马逊此次 2000 亿美元的豪赌更像是一场对自身焦虑的救赎，而要了解亚马逊的焦虑来源必须回到 AWS 的基本盘，因为这个曾经撑起亚马逊全部利润的云服务部门，正在经历 13 年来最微妙的时刻。

亚马逊财报显示，2025 年第四季度，AWS 营收同比增长 24%，创下 13 个季度以来最快增速，看似发展向好，但增长的质量正在发生变化。尤其是在 AI 云的新叙事中，亚马逊已经从 " 定义者 " 变成了 " 追赶者 "。

其中，微软凭借早期对 OpenAI 的投资，一度让 Azure 的声势超越 AWS，尽管由于 OpenAI 不甘于做 " 附庸 "，与 AWS、甲骨文等合纵连横，甚至推出与微软竞争的产品，但微软已经通过 GPT 大模型的优先使用权，在 AI 云市场抢占了心智高地。

同时，谷歌云和阿里云的逆袭更让 AWS 焦虑。谷歌凭借 Gemini 模型和 TPU 芯片的垂直整合能力，正在快速蚕食企业级市场；阿里云则通过 Qwen 模型的全面开源策略，在全球技术圈建立了独特的影响力，并成为全球唯一一家积极研发先进 AI 模型且全方位开源的头部云厂商。

当然，面对以上挑战，亚马逊应对策略是通过在 Bedrock 平台上，提供了包括 DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 在内的数十种模型选择，试图以 " 模型中立 " 的姿态满足企业差异化需求。但问题在于，头部模型的不可替代性依然强大，而顶级模型要么掌握在竞争对手手中（如 OpenAI 与微软的微妙关系），要么企业倾向于自建模型而非托管在 Bedrock 上。

上述 " 既要又要 " 的策略让 AWS 在模型层的竞争力显得模糊，显然，眼下的贾西意识到了这一点，在最近的 re:Invent 大会上，AWS 一口气更新了多款自研 Nova 模型，试图在模型能力上至少 " 不落后太多 "。

自研芯片与生态闭环 亚马逊豪赌的 " 压舱石 "

值得一提的是，在这场豪赌中，亚马逊并非没有秘密武器。与微软、谷歌主要依赖英伟达 GPU 不同，AWS 早在多年前就开始布局自研 AI 芯片 Trainium 和 Inferentia。

Trainium 芯片的战略价值在于成本控制，贾西在 2025 年 4 月的股东信中明确指出，自研芯片将 " 显著降低 AI 使用成本 "，此外，在 2000 亿美元的资本支出中，相当比例将用于扩大 Trainium 的产能和优化其性能。如果 AWS 能够为客户提供 " 英伟达方案的平价替代 "，这不仅能够降低对单一供应商的依赖，还能在价格战中获得更大的腾挪空间。

自研芯片的挑战同样巨大。一方面，英伟达的 CUDA 生态已经形成了近乎垄断的开发者粘性，Trainium 需要在软件兼容性、开发工具链和社区支持上投入巨额资源。Trainium 的市场渗透率仍远不及英伟达 GPU，AWS 的大客户（如 Anthropic）依然主要依赖英伟达基础设施。

另一个压舱石则是 Alexa 的 AI 化改造，这个拥有数亿用户的语音助手，曾被寄予厚望成为 AI 时代的入口，只是眼下生成式 AI 版 Alexa 的发布一再延期，直到 2025 年初才姗姗来迟。这也意味着，贾西需要证明 Alexa 不仅能 " 说话 "，还能真正理解上下文、执行复杂任务，并将用户转化为付费订阅者，否则，这将又是一个 " 叫好不叫座 " 的烧钱项目。

从某个角度来看，亚马逊的 2000 亿美元豪赌本质上是一场与资本市场的耐心博弈。

毕竟，从 2006 年 AWS 创立时的巨额亏损，到 2010 年代物流网络的疯狂扩张，亚马逊多次证明 " 先投入、后收获 " 的策略能够建立长期壁垒。2025 年，AWS 的年化营收已接近 1000 亿美元，运营利润率超过 30%，成为亚马逊的 " 现金奶牛 "。

只是这一次，亚马逊能否再次通过加码投入的方式，" 大力出奇迹 "，尚需且行且看。