计算机行业亚马逊FY24Q2业绩跟踪:收入及指引不及一致预期,CapEx进一步增加以支持AWS.docx

计算机行业亚马逊FY24Q2业绩跟踪:收入及指引不及一致预期,CapEx进一步增加以支持AWS.docx

  1. 1、本文档共13页,可阅读全部内容。
  2. 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

正文目录

一、关键业务数据 4

附录:亚马逊FY24Q2业绩说明会纪要 4

1、业绩陈述-AndyJassy 5

2、财务分析-BrianOlsavsky 8

3、QA 10

图表目录

图1:亚马逊分季度营收 4

图2:亚马逊分季度EBIT 4

图3:亚马逊分季度资本开支 4

图4:亚马逊分季度AWS收入 4

一、关键业务数据

图1:亚马逊分季度营收 图2:亚马逊分季度EBIT

1,800

1,600

1,400

1,200

1,000

800

600

400

200

0

营业收入(亿美元) YOY

18?

16?

14?

12?

10?

8?

6?

4?

2?

0?

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

可比息税前利润(EBIT)(亿美元) 营业利润率

12?

10?

8?

6?

4?

2?

0?

资料来源:Bloomberg、

*注:FY24Q3指引为公司指引区间中值

资料来源:Bloomberg、

*注:FY24Q3指引为公司指引区间中值

图3:亚马逊分季度资本开支 图4:亚马逊分季度AWS收入

200

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

资本开支(亿美元) YOY

60?

50?

40?

30?

20?

10?

0?

-10

-20

-30

-40

300

250

200

150

100

50

0

AWS收入(亿美元) YOY

45?

40?

35?

30?

25?

20?

15?

10?

5?

0?

资料来源:Bloomberg、 资料来源:Bloomberg、

附录:亚马逊FY24Q2业绩说明会纪要

时间:

2024年8月1日太平洋时间下午2:30

公司参与者:

AndyJassy–CEOBrianOlsavsky–CFODaveFildes-VP,IR

1、业绩陈述-AndyJassy

今天,我们报告的收入为1480亿美元,排除外汇汇率的影响,同比增长11%。营业利润为147亿美元,同比增长91%,过去十二个月的自由现金流在设备融资租赁调整后为514亿美元,增长了664%,或者如果按同比计算为447亿美元。当我思考什么对客户来说是长期重要的,那么对亚马逊来说也是如此时,我们看到的东西有很多值得欣喜之处。

AI推动AWS增长:

从AWS的同比增长再次加速开始,从第一季度的17.2%加速到第二季度的18.8%。我们继续看到三个宏观趋势推动AWS的增长。

首先,公司已经完成了大部分成本优化工作,并再次专注于新的工作。

其次,公司再次将精力投入到基础设施现代化上,从本地基础设施转移到云端。这种现代化使构建者能够节省资金,以更快的速度创新,并提高大多数公司的生产力。这是我过去谈到的反转,目前全球大部分IT支出都是在本地基础设施上。我们预计,随着时间的推移,这一趋势将继续反转。凭借最广泛的功能、最强大的安全性和运营性能以及最深入的合作伙伴生态系统,AWS仍然是客户的首选合作伙伴,也是从本地基础设施向云端转移过程中最大的受益者。

第三,各种规模的构建者和公司都对利用AI感到兴奋。尽管现在还是早期阶段,我们的AI业务仍在大幅增长,收入运行率达到数十亿美元。但我们可以从我们的结果和与客户的对话中看到,我们独特的方法和产品正在引起客户的共鸣。

核心理念——提供多元选项:

这一战略的核心是一个坚定的信念,这是我们自AWS成立以来一直持有的信念,即没有一种工具可以统治世界。人们不仅仅想要一个数据库选项或一个分析选择或一种容器类型。开发者和公司不仅拒绝这样做,而且对此持怀疑态度。他们希望有多种选择以保持灵活性,并为每项工作使用最佳工具。在AI领域也是如此。你可以看到几年前,当一些公司试图争辩Tensorflow将是唯一重要的机器学习框架时,然后Pytorch和其他框架超越了它。在生成式AI热潮的最初时刻,同样的单一模型或单一芯片方法占据了主导地位。但我们拥有大量数据表明,客户也不希望在这里看到这种情况。我们的AWS团队决心为客户提供选择和选项。

AI堆栈的三层架构:

你可以在我们为生成式AI堆栈的所有三层架构的基本构件中看到这种理念。

基础层:在底层,这是为那些自己构建通用AI模型的人准备的。计算成本对于训练和推理至关重要,尤其是当模型规模化时。我们与Nvidia有着深厚的合作关系,并且拥有最广泛的Nvidia实例选择,但我们从客户那里清楚地听到,他

们非常希望获得更好的性价比。这就是为什么我们投资了自己的定制芯片,用于训练和推理。这些芯片的第二个训

文档评论(0)

535600147 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

版权声明书
用户编号:6010104234000003

1亿VIP精品文档

相关文档