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。
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