会议纪要季度业绩电话Amazon(客户亚马逊业务人工智能成本)

一、电话会议纪要注：无特殊说明，以下金额单位均为美元，增速均为同比增速
具体财务指标可参考：收入/利润：2Q23收入1344亿美元，营业利润77亿美元，均超过财务指引范围的上限
我们对在几个关键优先事项上取得的进展感到鼓舞：降低门店业务的服务成本；继续创新和改善我们的各种客户体验；打造新的客户体验，从而有意义地改变客户在我们业务中的长期可能性
降低门店履约网络服务成本：核心是将商店、履约和运输网络从美国的一个国家网络转变为一系列服务于较小地理区域的8个独立区域，在每个地区都保留了大量库存，这样可以更快、更省钱地将这些产品送到客户手中
区域化正在发挥作用，交付包裹的触达次数减少了20%，向客户交付包裹的里程减少了19%，区域内完成的交付增加1000+bp，目前为76%
有时我听到有人说，亚马逊在追求更快的速度，同时也在推高成本，而这对客户来说并不重要
有两个注意点：首先，客户非常关心更快的交货速度
数据表明，当在详细信息页面上做出更快的交付承诺时，客户购买频率会大大提高
当客户知道他们可以很快买到他们的商品时，他们也会改变对使用亚马逊进行未来购买的考虑
其次，当货物来自离客户更近履约中心时，运输距离更短、运输成本更低，到达目的地更快，对环境更加友好
这种让货物更接近客户的能力，是我们在区域化、配货逻辑和本地库存算法方面进行大量工作和发明的结果
这也得益于我们对当日履行设施的开发和扩展，这是我们最快的履行机制，也是成本最低的机制之一
“当日达”设施位于美国最大的城市圈，因此，我们最重要的 10 万个 SKU，同时也涵盖了来自附近履行中心的数百万个其他 SKU，这些履行中心为这些当日达设施注入了选择性，其设计简化了商品从下单到准备交付的流程，最快只需 11 分钟
虽然我们看到了区域化努力的初步成效，但我们仍然看到了在这种结构下提高效率的几种方法，我们相信这将进一步提高生产率
在过去的一年里，我们还重新评估了我们履行网络的几乎每一个部分，发现我们还可以进行更多的结构调整，为未来带来更多的上升空间
努力改善客户体验：以商店和AWS业务为例
商店：首要任务是为顾客提供丰富的选择、低廉的价格和便利
我们一直特别专注于提供更快的交付速度
在最后一个季度，在最大的60个美国都会区，超过一半的主要会员订单在当日或次日到达
今年到目前为止，我们已经在当日/次日向美国主要成员交付了18亿件商品，是2019年的四倍
降低服务成本不仅让我们投资于速度提升，还能以更低的价格增加选择
我们正在增加日常必需品的选择，同时增加我们的篮子尺寸和客户选择在商店中购物的频率
现在有超过3亿件商品可享受美国 Prime 免费送货服务，包括数千万件当天免费和一天内到货的商品
在23Q2中，我们为客户提供的交易和优惠券比20Q2多144%
Prime Day：在Pirme Day中，亚马逊提供的优惠比过去任何一次都多
Prime会员在全球购买了3.75亿多件商品，节省超过25亿美元，使其成为有史以来最大的Prime会员日
AWS业务：是云基础设施领导者，在客户数量、合作伙伴生态系统规模、功能广度和最强运营绩效方面处于重要领导地位
AWS收入是其他供应商的两倍
AWS 客户关心 AWS 与其他地方截然不同的客户关注点和导向
由于过去一年经济不明朗，我们积极帮助AWS客户优化成本
虽然客户在第二季度继续进行优化，但我们已经开始看到更多的客户将重点转向推动创新和将新的工作负载引入云
AWS 的收入增长率在第二季度趋于稳定，同比增长 12%
AWS团队坚持创新，在计算、网络、存储、数据库、数据解决方案和机器学习等领域领先
而且在这些领域的持续发明和交付是非常不寻常的
芯片：几年前，我们不断听到客户说，他们希望找到价格性能更高的方法来进行通用计算
为了实现这一目标，我们意识到需要从芯片开始重新思考，并着手设计我们自己的通用 CPU 芯片
如今，超过 50,000 家客户使用 AWS 的 Graviton 芯片和 AWS 计算实例，其中包括亚马逊 EC2 前 100 名客户中的 98 家，这些芯片的性价比比其他领先的 x86 处理器高出约 40%
AI：虽然大多数人都在谈论应用层，如OpenAI做的Chatgpt，但是需要注意我们正处于生成AI的应用的早期阶段，应用层只是其中一环
AWS大力投资AI的大型语言模型三个关键层：底层：提供训练基础模型和新推理或进行预测所需的算力
英伟达H100 GPU 支持的亚马逊 EC2 P5 实例可用于训练大型模型和开发生成式人工智能应用，这让客户感到非常兴奋
然而，迄今为止市场上的选择很少，供应一直很稀缺
考虑到过去几年积累的芯片专业知识，促使我们在几年前开始开发自己的定制人工智能芯片，用于训练（Trainium）和推理（Inferentia）
我们乐观地认为，未来将有大量的大型语言模型训练和推理在 AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片上运行
中间层：大型语言模型服务
开发这些大型语言模型需要数十亿美元和多年的时间，大多数公司不想自己消耗这些资源，而是希望访问大型语言模型并用自己的数据对其进行定制，而不会将自己的专有数据泄露到通用模型中，希望 AWS 中的所有安全、隐私和平台功能都能与这种新的增强型模型配合使用，然后将这一切都打包到托管服务——Bedrock 服务中
Bedrock不仅为客户提供一个大型语言模型，还为客户提供多个领先大型语言模型公司的模型，如 Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Cohere 和亚马逊自己开发的大型语言模型 Titan
包括 Bridgewater Associates、Kota、Lonely Planet、Omnicom、3M、Ryanair、Showpad 和 Travelers 在内的客户正在使用亚马逊 Bedrock 创建生成式人工智能应用
我们最近宣布了 Bedrock新功能，包括来自 Cohere、Anthropic 的 Cloud 2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion XL 1.0 的新模型，以及亚马逊 Bedrock 的代理，允许客户创建对话代理，根据其专有数据提供个性化的最新答案并执行操作
前两层中，我们正在做的事情就是使生成式人工智能的访问大众化，降低训练和运行模型的成本，使访问大型语言模型成为可能，而不是只有一种选择，使各种规模和技术能力的公司都能更简单地定制自己的大型语言模型，并以安全和企业级的方式构建生成式人工智能应用，这些都是使生成式人工智能人人可及的一部分，也是 AWS 在过去 17 年中为技术基础设施所做的事情
顶层：是很多人关注的焦点，也是在这些大型语言模型之上运行的实际应用，如ChatGPT
我们认为，早期引人注目的生成式人工智能应用之一是协助编程
这也是我们打造Amazon CodeWhisperer的原因，它是一款人工智能驱动的编码助手，可以在开发人员编码时直接推荐代码，提高开发人员的工作效率
它已经有了一个非常好的开始，并改变了开发人员生产力方面的游戏规则
亚马逊内部的每个团队都在努力构建生成式人工智能应用，以重塑和提升客户体验
虽然我们将自己构建其中的一些应用，但大多数应用将由其他公司构建，而且我们乐观地认为，其中大部分应用将在 AWS 上构建
人工智能的核心是数据
人们希望将生成式人工智能模型引入数据，而不是相反
存储服务：AWS 不仅为客户提供最广泛的存储、数据库、分析和数据管理服务，而且拥有比其他任何人都多的客户和数据存储
再加上在生成式人工智能堆栈的这三层为客户提供无与伦比的选择，以及 Bedrock 的企业级安全性（是企业放心地将生成式人工智能应用投入生产所必需的），AWS 将成为客户在生成式人工智能领域的长期首选合作伙伴
Amazon Business：是增长最快的产品之一，年销售总额达 350 亿美元
团队正在努力工作，以进一步提供企业客户所需的选择、价值、便利性和功能
Buy with Prime 不断取得进展
在使用 Buy with Prime 的早期试验中，商家的购物转化率平均提高了 25%，这给他们的业务带来了真正的变化
此外，参与 Prime Day 活动的商户在销售活动期间的每日 Buy with Prime 订单总量比我们宣布 Prime Day 之前的一个月增加了 10 倍
医疗市场：我们决定大力投资医疗保健细分市场的时间并不长
我们之前尝试的很多都是小规模试验
但我们很高兴亚马逊药店的活跃客户在过去一年里翻了一番，我们也对 RxPass 的反响感到满意，Prime 会员每月只需支付 5 美元，就能获得所有符合条件的非专利药品，并免费送货上门
One Medical 加入亚马逊只有短短几个月的时间，我们对亚马逊的发展也感到鼓舞
杂货业务：持续增长
我们在消耗品、宠物食品、美容品和罐头等领域已经拥有非常庞大的业务，随着我们不断提高速度和降低服务成本，我们的业务还将继续增长，这使我们能够以更高的成本效益销售更多商品
Whole Foods 在有机食品杂货领域继续保持领先地位，增长势头强劲，去年的盈利能力也有了显著提高
我们很高兴看到 Whole Foods 的发展
正如我之前所分享的，我们正在为我们的大众实体店产品亚马逊生鲜（Amazon Fresh）开发新的业态，我们已经大幅提高了关键业务投入的数量，并刚刚在门店推出了新的概念
其他：在 Kuiper、Zoox 和 Alexa 等其他领域均有实质性的创新和进展
我们对许多技术发明的投资仍处于相对早期阶段，这些技术发明正在改变这些领域为客户提供服务的可能性，但它们是巨大的长期机遇，我们对此保持乐观
荣誉：亚马逊在 LinkedIn 评选的 "美国最适合发展职业生涯的公司 "中名列第一
二、财务相关收入：全球收入为1,344亿美元，同比增长11%，超过了指导范围的上限
我们对收入的强劲增长感到鼓舞，这是我们对价格、品类选择和便利性的聚焦得到客户认可的另一个证明
我们继续看到日常必需品以及美容、健康和个人护理等类目的较强需求，并看到客户对我们网站和APP改进个性化增强功能有积极回应
本季度我们还看到北美和国际市场的宏观经济指标有所改善，但客户仍在追求性价比交易，并在购物中寻求价值
过去几个季度中，交付速度备受关注，我们在Q2达到了创纪录的水平
Prime会员喜欢更快的速度，购物也更频繁
广告：收入依然强劲，同比增长22%
performance-based广告产品仍然是我们增长的最大贡献者
团队致力于通过利用机器学习来提高我们向客户展示的广告的相关性，并提高我们衡量品牌广告回报率的能力
第三方卖家业务：3P销量业务在本季度增加到60%，达到最高水平
我们看到卖家数量和每个卖家销售的单位的良好增长
北美业务：我们在提高全球商店的盈利能力方面取得了稳步进展
自22Q1北美部分营业利润率触底以来，已经看到连续五个季度的改善，第二季度营业利润率为3.9%，比过去五个季度提高了620bp
store商店业务营业收入改善的最大驱动力之一是降低服务成本cost-to-serve，运输成本和履约成本的增长速度继续低于单位销量的增长速度
区域化是一个重要因素，更好的网络连接和更好的库存放置带来的更快的交付速度意味着更少的里程和更少的接触，从而降低成本
国际业务：自从营业利润率亏损在去年Q3触底以来，我们已经看到连续三个季度的改善，第二季度的利润率亏损为-3%，比过去三个季度提高了590bp
这一部分也包括新兴国家业务
我们在这些市场开拓业务时间很早
过去六年里，我们已经在10多个国家开展业务，并一直在评估我们的客户体验以及盈利途径
我们花了九年时间才在美国实现盈利
此外，在我们的北美和国际业绩中，通胀逆风也继续缓解，尤其是在燃料价格、线路运输费率、海运和铁路费率方面
AWS：AWS收入同比增长12%，Q2期间增长率趋于稳定
我们对客户pipeline感到鼓舞，并相信拥有一个庞大、多样化的客户群（主要是成本优化客群）为我们未来增长提供了良好基础
现金流：在过去12个月的基础上，自由现金流为正，并在连续第四个季度有所改善
我们的财务重点仍然是推动长期可持续的自由现金流
最近自由现金流改善的最大驱动力是我们营业利润的改善，尤其是在北美和国际领域
我们在履行网络生产率和运营杠杆方面取得了较大提高，并受益于通胀压力的缓和
我们看到了营运资本改善对自由现金流的贡献
在过去的几年里，营运资本效率并不高，因为供应链中断情况下库存周转天数有所增长
近期随着这些中断的持续缓解，我们正在提高库存效率，从而改善我们的营运资本
我们将继续专注于未来自由现金流的持续改善
资本投资：我们将资本投资定义为资本支出加上设备融资租赁equipment finance leases
在截至 6 月 30 日的 12 个月内，我们的资本投资额为 540 亿美元，低于去年同期的610 亿美元
展望 2023 年全年，我们预计资本投资将略高于 500 亿美元，而 2022 年为 590 亿美元
我们预计履约和运输资本支出将同比下降，部分被用于AWS业务增长的基础设施资本支出增加所抵消，包括与生成AI和大型语言模型相关的额外投资
三、Q&A环节Q1:关于履约效率，目前网络的优化程度？从现有数据来看，单位经济效益可能已经实现，你认为还有多少工作要做？此外，你们能否利用这个重新规划的网络来帮助食杂扩张，还是仅限于门店和你们正在建设的专业自动化设施？首先，在履约效率方面，我们很开心能看到区域化进展，也看到了我们努力控制成本结构的成效，以及通胀压力的下降
但我们的成本结构与以前相比仍有差距
虽然我们看到利润率有所改善，尤其是在过去的三到五个季度，这让我们很受鼓舞，但我们仍在努力
其次，关于食品杂货的问题，我们在食品杂货业务的不同阶段有不同的应对措施
食杂中有消耗品、新鲜商品和全食超市等，同次/同日可能主要影响的是其中的第一类，即消耗品和日常必需品
正如之前提到的，我们能够在这些品类提供更多选择，是因为我们的成本结构能够承受，或者坦率地说，是当顾客的距离更短，运输成本更低的时候
还想补充一点，我确实认为我们从履约网络中获得了一些优化和杠杆作用，特别是在能够将一些商品加入 “当日达”的情况下，这增加了消费者可以在最后一刻添加的商品数量，甚至是消费者可以在当日获得的杂货商品
我想你们已经看到了一些这样的情况
今后，你们会看到更多这样的情况
此外我认为，随着时间的推移，人们能够从不同的杂货中挑选不同的物品和规格
但是，我们也确实需要在杂货业务中建立不同的基础设施，并针对杂货业务进行优化
Q：亚马逊业务已经有多年没有被谈及了，亚马逊Amazon business 的发展战略是什么，以及如何实现千亿目标？此外，关于 AWS，您在此之前基于优化方面的进展和新工作负载对本季度 AWS 的增长做了一些展望，可否谈谈你看到的与第二季度相比的趋势？对于AWS，我们在第一季度看到了 16% 的 AWS 收入增长，而在这一季度，增长率在下降
4 月份的增长率比第一季度低 500 个基点
我们在本季度看到的是趋势已经稳定和最终全季度 12% 的增长
如果从另一个角度谈谈这个问题，去年第二季度，我们的收入接近 200 亿美元，今年增长了 24 亿美元，也就是 12%
这得益于大幅度的成本优化，和大量新工作负载与新客户的进入
尤其是考虑到我们已有的基数，这其实是一个非常大的数字
当客户开始进行成本优化工作时，他们可以在一段时间内减少一些支出，我们帮助他们做到这一点，这也是我们从 AWS 创立以来初心的一部分
我们在本季度看到的情况是，成本优化虽然仍在继续，但已趋于缓和，许多成本优化可能已经完成
但我们的一些大客户，正在进入新的工作负载，新的业务，这是我们看到的积极的进展
所以这些因素在第二季度中互相平衡
进入七月后，这种趋势仍在继续
总体上感觉业务已经趋于稳定，我们期待着今年年底，有很多新的功能即将推出，我们将在这一领域投入大量资金，用于为生成式人工智能和大型语言模型提供全面的优秀的解决方案，以及我们一直为客户提供的机器学习解决方案
因此，我们对未来充满信心，并开始与客户建立良好的合作关系
我只想强调布莱恩提出的一点，然后迅速谈谈Amazon business
如果考虑到 AWS 业务是一项年收入高达 880 亿美元的业务，要想在如此规模的业务上实现两位数的增长，同时实现成本优化，就必须增加大量新客户和新工作负载，才能实现
因此，当我谈到上个季度时，我非常喜欢我们在业务中看到的许多基本要素，包括客户pipeline，新工作量，正在发生的迁移，团队正在推出的功能等，这就是令我欣喜的业务基本面的变化
随着人们利用这些成本优化，并开始实际使用新的工作负载，摆在我们面前的增长空间还很大
关于Amazon business的问题，总销售额 350 亿美元的年增长是相当强劲的，并且如果去看年增长率，它仍然非常强劲
我们的团队正在力争在一段时间内打造 1000 亿美元以上的业务
虽然我们的业务已经发展得相当大了，但我仍然认为，我们只拥有解决企业问题所需的一小部分功能
显然，有各种各样的公司在亚马逊开展订购业务
对于体量更大的采购，我们需要有某些功能，以适应大公司所习惯的采购方式
我们需要添加一些服务组件，以帮助大宗采购并进行一些服务实例化
目前我们已经有很多功能正在快速被添加，但我认为我们还没有完成增长，这也是我们商店团队和高级领导团队非常关注的领域
Q：谈谈你认为什么时候会开始看到人工智能商业化对AWS带来收入贡献？是否 2024 年下半年会开始看到对业务更显著的影响?近几年来，在机器学习和人工智能的推动下，我们在 AWS 上开展了大量业务，并且可以看到，主要是以计算的形式出现的
客户一直在进行大量的机器学习训练，然后在 AWS 和他们的实例之上运行他们的计算模型
你也可以从我们近年来提供的 20 多种机器学习服务中看到这一点
我认为，当在谈论生成式人工智能潜在的大爆发时，我们其实还处于非常早期的阶段，只是马拉松的前几步
我认为这将是一场变革，它将改变我们所知的几乎所有客户体验
但我认为现在还为时尚早，大多数公司仍在摸索如何应对
他们正在想办法训练他们想要的模型
他们不想建立自己的大型语言模型，更多希望采用其他模型并对其进行定制
而像 bedrock 这样的服务可以让他们做到这一点
因此，我认为前景是非常广阔的，但这将是发生未来
Q：回到食品杂货，过去几天，媒体围绕亚马逊的食品杂货倡议进行了大量报道
考虑到亚马逊Prime在客户群中的规模，你认为解决杂货业务的动态问题并以你想要的方式利用它，有多少是你需要建立的东西和资本应用的元素，而不是执行已经到位的东西？如果回过头来，想想我们是如何看待杂货的，我们在非易腐食品方面仍然有非常大的业务，这也是很多量贩店几年前开始涉足杂货的地方
这些领域包括消耗品、宠物食品、美容品和保健品
正如我所说，这是一个持续增长的大业务
但是，如果想为更多的顾客提供服务就必须拥有强大的实体店，我们也是这么做的
我们从全食超市（Whole Foods）开始，它是有机食品杂货店的先驱，我们非常喜欢全食超市的发展方式
在过去的一年里，我们对该业务进行了一系列非常重要的调整，改变了它的盈利轨迹，我们非常喜欢它现在的发展方向，并正在进行有意义的扩展
但是，如果想做大做强，就必须有一个大众化的实体形式
几年来，我们一直在与亚马逊生鲜合作
但我们对投入的进展并不满意
在过去的一年里，我的团队非常努力地工作，首先从投入的质量入手，这也是为了提高我们已有工作的质量，其中包括合适的库存水平、合适的成本结构、合适的淘汰率等数据，以及一些核心投入
我们只是觉得我们可以做得更好、更敏锐
我认为这个团队是不断改进的，我们花了很多时间来思考我们想要的形式
我们刚刚开始推出一些新的业态，首先在芝加哥的门店推出，之后很快就会在南加州的门店推出
你会看到更多的选择，更多的自有品牌，更多知名的第三方品牌，如 Krispy Creams 和店内的咖啡
同时，你也会看到店内精致的装饰，精致的只能购物车（Dash card）为顾客记下流水，以便顾客了解自己此刻在哪里购物，以及完善的自助结账系统
所有这些都是我们努力追求的一部分
比如我们的亚马逊生鲜抽屉的形式，更能引起顾客的认同
我们希望能找到这样的形式，并取得这样的成果，来让我们有信心在更大范围内拓展业务
但是，除非我们看到这种顾客认同，否则我们不会扩张
整个团队正在共同努力，你可以看到我们有许多不同的杂货产品，为客户提供了一个“融合购物车”，这显然是他们想要的，我认为这将对他们有很大帮助
我们也在持续为非Prime会员客户提供更多送货服务
我认为，随着时间的推移，我们还有很多机会来发展业务
我们乐观地认为，我们能够做到这一点
但我们也很有自制力，在我们拥有一种我们认为更能引起客户认同的模式之前，我们不会拓展实体生鲜店
Q：第一个问题，在上个季度的最后一次电话会议上，你谈到北美零售利润率可能会增加或超过疫情前的水平，我记得你说的利润率在4%左右
你现在谈论的是在食品杂货上投资更多，扩大当日达规模
我们应该如何看待北美零售利润率的上升趋势以及在零售业务中投资这些新举措? 第二个问题，关于AI，您提到通过更多的AI投资(来改善自己的零售、设备网络、物流或AI-based-agents等)，这一投资的优先级有多高，占多大比例?第一个问题，北美零售部分，我再次提醒大家，我们不会以非常显著的方式扩大生鲜店的数量，直到我们相信我们有一些能与顾客产生认同的事务，然后我们会考虑投入回报率
对于当日达基础设施，我们认为这对业务来说是非常积极的
正如我在开场白中提到的，这是我们最具成本效益的机制之一，也是最有效的实现工具之一，不仅能将产品快速送到客户手中，而且速度快部分原因是这些设施规模较小
当然，它们是足够大的，可以稳定地容纳100,000个SKU，并让我们所有附近的履行中心都能在那里有许多不同的选择
所以我们可以在同一天或一天内覆盖数百万个SKU
但这些设施总体上更小，运输工具更少且有更精简的选择去直接打包或者到码头发货
所以它们也更有效率
所以我们认为，这些业务的扩张不仅有助于提高速度和满足需求，而且我们也会得益于与之相关的成本结构改善
现在我仍然相信我上个季度所说的话，我们的利润率会回到疫情前的水平，而且我不认为这是我们的终点
第二个问题，人工智能，我们在亚马逊内部的每一个业务都有多个生成人工智能计划在进行
它们的范围从帮助我们提高成本效益和，到我们如何在各种业务中运营，再到我们为每一个客户提供的体验的绝对核心
在我们的商店业务，AWS业务，广告业务，所有的设备，娱乐业务中，都是如此
这将是我们工作的核心，这是一项重大投资，也是我们的重点
Q：关于 AWS ，随着亚马逊的优化和新的工作负载部署，你们如何看待在更好的宏观环境下AWS的增长情况？其次，对于今年刚刚超过 500 亿美元的capex，我想知道人工智能会如何改变或可能改变你们未来的capex？第一个问题，AWS增长，虽然我预计成本优化会继续，但我认为成本优化与新工作负载、新迁移之间会达到平衡，并且如之前所述，我们在第二季度就看到了这种转变
随着时间的推移，我预计会继续看到这种转变
但是，在收入已经达到 880 亿美元的业务上实现两位数的增长，并且已经看到大量成本优化时，这意味着我们正在获得大量的新客户和大量的新工作负载
因此，我非常看好 AWS 未来几年的发展
虽然任何一个季度都很难预测，但我肯定看好它的中长期发展
第二个问题，关于生成式人工智能对资本支出的影响，目前这个数字中包括了 AWS 业务中用于大型语言模型和生成式人工智能的相当可观的资本支出
我们现在有相当大的需求
AWS 有趣的一点就是需求越多，你需要花费的资本就越多，因为你需要在数据中心和硬件上进行前期投资，然后在很长一段时间内实现货币化
因此，我愿意面对需要在生成式人工智能方面进行更多资本开支的挑战，因为这意味着客户在我们的服务上取得了成功
但我认为这是我们目前对capex的最佳估计，如果我们发现情况有所不同，我们会及时更新