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　　在 AI 领域，我们延续了 AWS 的一贯做法 —— 解决客户的核心痛点。举例说明：第一个痛点是缺乏强大的基础模型来生成推理或预测结果。随着客户在 AI 领域的深入探索，他们逐渐意识到需要多样化的模型选择，因为不同模型在不同维度各有优势。事实上，大多数复杂的 AI 应用都会利用多种模型…… 无论客户需要 Anthropic 的 Claude 等前沿模型、Mistral 或 Llama 等开源模型、亚马逊 Nova 等兼具前沿智能与低成本低延迟的模型，还是 Twelve Labs 或 Nova Sonic 等音视频模型，Amazon Bedrock 都能帮助客户安全、可扩展、高性能地运行这些模型的推理任务。Bedrock 目前的年化营收运行率已达数十亿美元，客户支出环比增长 60%。

　　第三个痛点是如何打造定制化基础模型，以充分利用企业自身的核心数据（即 “商业机密”）。迄今为止，企业通常在流程后期（通过微调或后期训练）尝试用自身数据优化模型。行业内对此存在争议，但我们认为，企业会希望在训练初期（如有可能在预训练阶段）就将自身数据融入模型训练，这样模型才能建立最契合企业核心需求的学习基础，并在此基础上持续进化。这就好比在孩子幼年时期教他们外语，这会成为他们后续学习的基础，也让他们在未来更容易掌握其他语言。为满足这一需求，我们刚刚推出了 Nova Forge 服务。该服务为客户提供亚马逊 Nova 模型的早期检查点，允许客户在预训练阶段将自身专有数据与模型数据安全融合，打造专属定制版 Nova 模型（我们称之为 Novellas）。这对于企业在模型基础上构建自有智能体（Agent）极具价值。目前市场上尚无同类产品，有望成为企业 AI 应用的游戏规则改变者。

　　另一个痛点是成本。我曾多次提到，若想让 AI 得到企业广泛应用，就必须降低推理成本。当前最大的障碍之一是 AI 芯片的高昂价格。客户迫切需要更优的性价比，而可以理解的是，早期占据主导地位的企业并不急于推动这一变革 —— 他们有其他优先事项。这也是我们自主研发定制芯片（如 Trainium）的原因，而该产品已取得巨大成功。我们已交付超过 140 万片 Trainium2 芯片，这是我们有史以来部署速度最快的芯片产品。Trainium2 的性价比比同类 GPU 高出 30%-40%，年化营收运行率达数十亿美元，已有超过 10 万家企业在使用，目前 Bedrock 的大部分负载都由 Trainium 提供支持。我们最近推出了 Trainium3，其性价比较 Trainium2 再提升 40%。Trainium3 的市场需求极为强劲，预计到 2026 年年中，几乎所有 Trainium3 芯片供应都将被预订一空。尽管 Trainium4 仍在研发中，我们已收到大量合作意向。

　　此外，客户还希望能利用第三方的优质智能体，为此我们已打造了多款产品，包括编程智能体 Kiro、帮助知识工作者利用自有数据和分析工具的 Amazon Q、软件迁移工具 AWS Transform，以及呼叫中心运营工具 Amazon Connect。我们持续为这些产品添加新功能，使用率也在快速增长。例如，使用 Kiro 的开发者数量环比增长超过 150%。除了需要人工指令的智能体，客户对低交互需求的智能体也日益关注 —— 这类智能体可完全自主运行数小时甚至数天，快速扩展规模并记忆上下文。在最近的 AWS re:Invent 大会上，我们推出了 Frontier Agents 系列产品来满足这一需求，包括用于编程任务的 Kiro Autonomous Agents、用于检测和解决运营问题的 AWS DevOps Agents，以及用于在开发全生命周期中主动保障应用安全的 AWS Security Agents，这些产品已为客户带来显著价值。

　　接下来，我将谈谈零售业务。我们持续扩大商品品类，2025 年在美国新增了超过 400 个美妆品牌，如芭比波朗（Bobbi Brown Cosmetics）、夏洛特·蒂尔伯里（Charlotte Tilbury）、罗拉玛希（Laura Mercier），以及 Away、匡威（Converse）、迪赛（Diesel）、迈克高仕（Michael Kors）、耐克（Nike）、北面（The North Face）等时尚品牌。我们的超低价产品线 Amazon Haul 已将 10 美元以下商品扩充至 100 万件以上，并已拓展至 25 个以上国家和地区。消费者对 “日常必需品” 和食品杂货品类的反响持续热烈。2025 年，美国市场 “日常必需品” 的增速几乎是其他所有品类的两倍，占我们零售业务销量的三分之一。通过线上购物和全食超市（Whole Foods），我们已成为超过 1.5 亿美国人的首选食品杂货采购渠道。

　　食品杂货业务的总销售额超过 1500 亿美元，亚马逊已成为该领域的重要参与者。目前，美国数千个城镇的消费者可在当日收到易腐食品及数百万其他商品的配送，使用该服务的客户购物频率是未使用客户的两倍以上。2026 年，我们计划将该服务拓展至更多社区，并在未来几年内新增超过 100 家全食超市门店，致力于让食品杂货购物更便捷、更快捷、更实惠。我们始终致力于保持价格优势，持续匹配或低于其他零售商的价格。Profitero 的最新研究显示，亚马逊连续第九年成为美国价格最低的零售商，平均价格比其他主要线 年，我们在全球范围内为 Prime 会员实现了有史以来最快的配送速度。在美国，当日送达的商品数量较上年增长近 70%。我们还持续提升农村地区的配送速度，农村地区每月享受当日送达服务的客户数量同比增长近一倍。当日送达是我们增长最快的配送服务，去年美国有近 1 亿客户使用了该服务。团队仍在不断创新：我们在印度、墨西哥和阿联酋推出了 Amazon Now 服务，可在约 30 分钟内为消费者配送数千种商品，并正在美国和英国的多个社区进行测试。尽管处于初期阶段，但客户反响热烈。例如，在印度，客户的反馈超出了我们最乐观的预期，Prime 会员使用该服务后，购物频率增加了两倍。

　　接下来谈谈亚马逊广告业务。我们的全漏斗广告产品持续实现强劲增长，本季度营收达 213 亿美元，同比增长 22%。商店内的赞助商品广告仍是我们最大的广告产品，万亿级的购物、浏览和流媒体数据与先进的 AI 及机器学习技术相结合，让我们能够为客户提供高度相关且实用的广告。Prime Video 广告业务持续增长，目前已覆盖 16 个国家，为营收增长做出重要贡献。Prime Video 的全球广告支持受众平均达 3.15 亿人，较 2024 年初的 2 亿人显著增长。广告团队也在 AI 领域积极创新：我们最近推出了广告智能体（Ads Agent），品牌可借助 AI 大规模创建和优化广告活动、实现精准定向，并快速获取可操作洞察；创意智能体（Creative Agent）则能通过对话式指导和亚马逊零售数据，帮助广告主从概念到落地完成全漏斗广告活动的研究、构思和生成，将原本需要数周的流程缩短至数小时。我们在其他多个领域也在持续创新并取得进展，在此仅列举几个例子：首先是 Prime 平台的体育直播 ——《周四橄榄球之夜》第四季创下多项纪录，成为我们有史以来收视率最高的赛季，平均观众超过 1500 万人，同比增长 16%，连续第三年实现两位数增长；包装工队对阵熊队的外卡赛成为史上流媒体观看人数最多的 NFL 赛事，观众达 3160 万人，较此前纪录高出 400 多万人。

　　谢谢安迪。首先来看营收数据：全球营收 2134 亿美元，剔除 150 个基点的汇率正向影响后，同比增长 12%。第四季度全球运营收入 250 亿美元，其中包含三项特殊费用，合计减少运营收入 24 亿美元。第一项费用为 11 亿美元，用于解决意大利零售业务的税务纠纷及一项诉讼和解，主要影响国际业务板块，大部分计入履约及其他运营费用；第二项费用为 7.3 亿美元，为预估遣散费，影响所有三个业务板块，主要计入履约、销售和营销以及技术和基础设施费用；第三项费用为 6.1 亿美元，为资产减值损失，主要与实体商店相关，主要影响北美业务板块，计入其他运营费用。接下来看各业务板块业绩：北美业务板块第四季度营收 1271 亿美元，同比增长 10%；剔除汇率影响后，国际业务板块营收 507 亿美元，同比增长 11%。全球付费商品销量同比增长 12%，为 2025 年季度最高增速。第四季度为全年画上了强劲句号，我们在假日购物旺季成功满足了客户需求。极具竞争力的价格、丰富的商品选择和创纪录的配送速度获得了客户的认可 —— 无论是亲友礼物、日常必需品还是易腐食品，客户都赞赏快速配送带来的便利。全球数百万第三方卖家仍是我们商品品类的重要贡献者，第四季度全球第三方卖家商品销量占比达 61%。我们持续为卖家伙伴提供工具和服务（包括一套全面的 AI 工具），帮助他们管理和发展业务。

　　技术和自动化解决方案，提升效率和客户体验。广告业务方面，第四季度广告收入增长 22%，2025 年全年增量收入超过 120 亿美元，我们的全漏斗广告模式（帮助品牌连接客户）获得了市场认可。我们持续简化广告主体验，帮助品牌在任何场景下更有效地触达客户。AWS 业务板块营收 356 亿美元，同比增长 24%，环比增长 26 亿美元，年化营收运行率达 1420 亿美元。增长加速得益于核心业务和 AI 服务的双重驱动 —— 客户持续推进基础设施现代化并将工作负载迁移至云端，我们的 AI 产品（包括智能体功能）也获得了客户的广泛青睐…… 第四季度我们新增了超过 1 吉瓦的算力，为增长提供了有力支撑。2025 年，AWS 新增的

　　容量超过全球任何其他公司。AWS 运营收入 125 亿美元，我们在实现强劲营收增长的同时，始终注重提升业务效率，包括投资软件和流程优化以提高服务器利用率、采用低成本定制网络设备构建更高效的网络，以及研发定制芯片。同时，我们持续快速为客户开发新产品和服务。正如我们长期以来所说，AWS 的运营利润率将随时间波动，部分取决于特定时期的投资规模。现金流方面，2025 年全年运营现金流增至 395 亿美元，同比增长 20%，主要得益于运营收入改善和营运资金变化。接下来是 2026 年第一季度业绩指引：预计净销售额介于 1735 亿至 1785 亿美元之间，预计汇率将带来约 180 个基点的正向影响（请注意，季度内全球汇率可能波动）；预计运营收入介于 165 亿至 215 亿美元之间。

　　我补充一点。如果看我们今年已经支出和计划支出的资本，绝大部分用于 AWS，其中一部分用于核心工作负载（非 AI 工作负载）—— 因为这些业务的增长速度超出了我们的预期，但大部分资本用于 AI 领域，而该领域的增长和需求极为强劲。当一家公司在 1420 亿美元年化营收基数上实现 24% 的同比增长时，其增长规模是巨大的。我们持续看到，新增的 AI 产能一经部署，就能迅速实现货币化。这是一个非常特殊的机会。正如我多次提到的，我坚信我们如今所知的每一种客户体验都将被重塑。借助 AI，将出现大量我们从未想象过的客户体验，并成为我们日常运营和使用的常态。此外，若想大规模应用 AI，企业需要将数据和应用部署在云端 —— 这些都是推动企业向云端迁移的重要动力。因此，我们将在该领域积极投资，致力于保持领先地位，就像我们过去多年所做的那样。

　　数据中心建设、运营、芯片和硬件研发、网络设备创新以及电力优化等方面的实践表明，这并非单纯追求营收增长的盲目投资。我们有信心这些投资将带来强劲的投资回报率 —— 我们在 AWS 核心业务中已经证明了这一点，在 AI 领域也将如此。随着时间的推移，在 AI 领域，推理服务（将成为长期 AI 工作负载的主流）将持续优化，利用率将不断提升，价格也将逐渐趋于合理。而那些不仅拥有卓越基础设施，还能为客户提供更优性价比、为自身创造更好经济效益的公司，将在财务上占据优势。目前，Bedrock 服务的大部分负载由 Trainium 提供支持，这不仅为客户带来了更低的价格，也为我们创造了更好的经济效益。我们认为，这将遵循 AWS 核心业务早期投资的类似模式。我对该领域的长期投资回报率充满信心。

　　好的。先谈谈 Trainium。我们对 Trainium 的增长和前景感到非常兴奋。在 AI 发展的初期几年，我们看到了大量的应用场景，但客户对性价比的需求极为迫切。Trainium 的性价比比同类 GPU 高出 30%-40%，因此对客户极具吸引力。你提到的雷尼尔项目（Project Rainier），是 Anthropic 基于 Trainium2 训练其下一代云模型的项目，我们提到了 50 万片芯片的投入，这一数字还将持续增加。除了雷尼尔项目，Anthropic 还将大量 Trainium2 用于其他工作负载和自有 API。目前，Trainium 的年化营收运行率已达数十亿美元，且产能已完全售罄。我们刚刚开始交付下一代产品 Trainium3，其性价比较 Trainium2 再提升 40%，市场需求极为强劲，预计到今年年中，几乎所有 Trainium3 芯片供应都将被预订一空。我们正在研发 Trainium4，预计 2027 年推出，目前已收到大量合作意向，甚至已开始讨论 Trainium5 的相关合作。

　　目前 Trainium 的市场需求非常旺盛。我认为，人们可能知道我们的芯片能力和芯片业务，但未必意识到过去 10 年我们已成长为一家实力强劲的芯片公司。以 Trainium 和 CPU 芯片 Graviton 为例，Graviton 的性价比比同类 X86 处理器高出 40%，AWS 前 1000 名客户中 90% 都在广泛使用。Trainium 和 Graviton 的合计年化营收运行率已远超 100 亿美元，且仍处于发展初期。因此，我对这一业务的前景非常乐观。雷尼尔项目进展顺利，Anthropic 对此非常满意，我们也在这一过程中积累了宝贵经验 —— 但这仅仅是个开始，该业务规模正在不断扩大，潜力巨大。

　　好的。当前 AI 市场的需求结构可以形象地描述为 “杠铃型”：一端是 AI 实验室和少数热门应用，它们目前消耗了大量算力；另一端是众多企业，它们正通过 AI 在生产力提升和成本控制方面获取价值，例如客户服务、业务流程自动化、欺诈检测等场景。而 “杠铃中间” 则是各类企业级生产环境工作负载。目前，企业正处于评估、推进和部署这些工作负载的不同阶段，但我认为，“杠铃中间” 最终可能成为规模最大、最具持续性的需求来源。此外，那些从一开始就基于 AI 构建的全新业务和应用，也属于 “杠铃中间” 的范畴。尽管当前 AI 需求已呈现前所未有的增长速度，但我认为，“杠铃中间” 的大部分需求仍未释放 —— 这将随着 AI 人才供给的增加、AI

　　的普及、推理成本的降低（这也是我们通过 Trainium 和硬件战略重点推进的方向），以及企业在 AI 工作负载部署方面取得更多成功而逐步实现。因此，这是一个巨大的机会，尽管目前已处于快速增长阶段，但仍相对早期。关于如何深化与 OpenAI 等公司的合作：AI 领域的发展极为广泛，目前已有大量企业参与其中，未来还将有更多企业加入。在 AWS 的业务洽谈中，几乎所有对话都围绕 AI 展开。我们与众多不同类型的公司建立了重要合作关系 —— 例如，我们在 11 月宣布与 OpenAI 达成合作协议，这是一项重大合作，我们对 OpenAI 抱有很高的敬意，并希望未来能继续拓展合作。但 AI 领域的发展不会局限于少数几家公司，未来将有数千家企业参与其中。

　　我对智能购物带来的客户体验持非常乐观的态度。这对客户是有利的，将让购物变得更加便捷 —— 这也是我们大力投资 Rufus 这款购物助手的重要原因。如果大家近期没有体验过 Rufus，我强烈建议尝试一下 —— 它的功能已大幅提升，且每月都在持续优化。2025 年，已有 3 亿客户使用过 Rufus，使用 Rufus 的客户完成购买的概率高出约 60%。目前，Rufus 的使用率和增长势头都非常强劲，我认为它为客户提供了极大的价值。同时，我们也将与第三方横向智能体合作，支持购物功能。我们需要共同打造更优的客户体验 —— 目前，这些横向智能体缺乏客户的购物历史数据，常常出现产品详情和价格信息错误。因此，我们需要携手找到更完善的客户体验方案，以及对双方都合理的价值交换模式。我相信随着时间的推移，我们能够实现这一目标。

　　展日常必需品品类 —— 正如我在开场发言中提到的，该品类的增长极为显著，目前已占我们商品销量的三分之一。我们发现，当客户能够依赖我们购买日常必需品和低价商品时，他们会更倾向于在我们平台进行更多其他类型的购物 —— 我们在客户心中的存在感更强。我们之所以能占据越来越多的日常必需品市场份额（包括食品杂货领域的易腐商品），很大程度上得益于过去三年配送速度的大幅提升。这也是我在街头最常被客户提及的一点：“我简直不敢相信下单后能这么快收到商品，而且配送非常可靠。” 谈到配送速度，即时零售（Quick Commerce）的发展也非常值得关注。我们在印度、阿联酋和墨西哥等美国以外的市场推出了 Amazon Now 服务，可在 30 分钟内为客户配送数千种商品，其增长速度令人瞩目。这与日常必需品类似 —— 当客户能够通过亚马逊购买更多商品，且体验极佳时，他们会首先想到亚马逊。例如，在印度（我们推出即时零售服务最快的市场），使用过即时零售服务的客户，购物频率是之前的三倍。这些都是我们正在积极拓展的领域，未来我们还将继续扩大易腐商品的服务范围 —— 目前我们已能在全球数千个城市提供易腐商品当日送达服务。

　　好的，这个问题包含多个部分。首先，关于未完成订单（backlog）：目前我们的未完成订单额达 2440 亿美元，同比增长 40%，环比增长 22%。我们的销售渠道中有大量待成交订单 —— 正如我之前提到的，目前 AWS 在 AI 领域和核心业务领域的市场需求都极为旺盛。你的第二个问题关于内部和外部用例，以及供需失衡的影响。我们的绝大部分产能和资本支出都用于满足外部客户需求。亚马逊一直是 AWS 的重要客户 —— 这对我们很有帮助，因为亚马逊的需求非常苛刻，会广泛使用各类服务，在我们推出新产品时不断测试其极限。因此，亚马逊始终是 AWS 的重要大客户，但在总需求中占比始终很低 —— 这一点在 AI 领域和整个 AWS 业务中都是如此。在内部，我们通过多种方式应用 AI，目前已部署或正在构建的 AI 应用超过 1000 个。