云计算仍然是Amazon表现最抢眼的业务之一,并且没有任何放缓的迹象。
Amazon近日公布的第四季度收益轻松超出预期,部分要归功于盈利能力极高的AWS云计算部门。但Amazon的第一季度指引略低于分析师的预期。
该季度Amazon每股盈利6.04美元,同比增长61%,销售额增长20%,达到724亿美元。营业收入增长81%,达到38亿美元。
AWS的收入增长45%,达到74亿美元,运营收益飙升61%,达到21.8亿美元。
此前分析师普遍预期,Amazon每股盈利5.65美元,销售额为719亿美元,营业收入为30.9亿美元,AWS收入为73亿美元。
但一个问题:收入指引。Amazon预计第一季度营收为560亿至600亿美元,增长10%至18%。预计运营收益为23亿美元至33亿美元,与30.9亿美元的预期一致。
投资者们对这种前景并不满意。Amazon股价在盘后交易中下跌超过4%,此前在常规交易中上涨约2.9%至1718.73美元,过去一年中上涨了17%,考虑到标准普尔500指数在同一时期下跌了近5%,这是一项相当不错的成绩。
在准备好的讲话中,Amazon首席执行官Jeff Bezos重点强调了人工智能产品和服务。 他说:“过去的一年中,研究Alexa的科学家人数增加了一倍以上,团队努力的结果很明显,”他提到了由Alexa驱动的Echo Dot是去年全球最畅销的产品,相比2017年Echo设备销量增加了“数百万”。
云业务高歌猛进
AWS仍然是Amazon利润的关键驱动力。尽管AWS仅占Amazon总收入的11%左右,但仍然比其他部门的总和还要多。与第三季度相比,AWS收入增长率下降不到一个百分点,年运行率约为300亿美元。
Pund-IT分析师Charles King表示:“近一半的同比增长率是一项突出的成就。也就是说,随着云市场的不断成熟,以及微软Azure、谷歌云和IBM云等竞争对手实力不断加强,我预计AWS销售增长将会有所放缓。”
尽管如此,AWS未来几年仍有可能继续推动盈利:Evercore ISI分析师Anthony DiClemente认为,AWS的利润将从2017年的24.8%达到2022年的30.4%,云利润将达到248亿美元。
该季度,AWS近几个月新增了一系列新客户,包括大韩航空、生物技术公司Amgen、Ellie Mae和Guardian Life Insurance Co. of America。AWS还在11月底的年度re:Invent大会上推出了一系列新的服务。
Moor Insights&Strategy总裁兼首席分析师Patrick Moorhead提到了使用不同的处理器加强云计算服务,根据工作负载提供更高的灵活性。他表示:“客户可以通过弹性能力来节省资金。我很感兴趣了解AWS人工智能平台即服务和软件即服务的价格,这一点非常引人关注。”
AWS在云计算方面确实面临着越来越强大的竞争对手,特别是微软和在某些地区的谷歌云。本周三,微软公布Azure基础架构即服务云收入增长了76%,尽管这与前几个季度相比有所下降。微软最近也新增了一批大客户,尤其是The Gap、Walgreens Boots Alliance和Albertsons、大众汽车公司。
谷歌将在下周二发布第四季度财报,它在云计算市场中大幅落后于AWS和微软。
尽管如此,AWS的规模和覆盖范围依然庞大,AWS首席执行官Andy Jassy利用这些优势保持领先地位。
他表示:“如果你的业务比后四家厂商的总和大几倍,那么你只需达到不同的规模,就可以越早地吸取经验教训。我们将继续推出更多功能,以更快地速度进行创新,提供客户想要的能力,这就是我们为什么拥有的客户数量超过其他任何厂商的原因。”
云并不是Amazon利润增长的唯一来源,除了假日销售强劲之外,广告业务也越来越强大。 Amazon的“其他收入”主要是广告,这部分几乎翻了一番,达到33.9亿美元,但其中约有10亿美元来自去年的会计变化。
eMarketer首席分析师Andrew Lipsman在一封电子邮件中说:“Amazon的利润在强劲的在线假日销售支持下继续飙升,同时也推动了白热化的广告业务。由于卖家认为有必要提高他们在Amazon的广告支出来推动假日销售,所以我们看到过去几个季度利润增长仅在第四季度得到放大。”
在最近上调了最低工资之后,Amazon在该季度新雇佣了36000多名员工,使其员工人数达到令人难以置信的647500人。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。