- 1、本文档共13页,可阅读全部内容。
- 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、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、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)。
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
您可能关注的文档
- 宏观观点:如何交易联储降息?.docx
- 化工行业地产链化工品追踪系列报告:PVA、减水剂等月均价同环比回升.docx
- 化债再推进,哪些租赁受益?.docx
- 环保行业2024Q2环保持仓延续低配,绝对收益水务和垃圾焚烧个股关注度显著提升.docx
- 环保行业双碳跟踪:国务院加快构建碳排放双控制度体系,配额、CCER、绿证并进.docx
- 黄金行业祯金不怕火炼15:降息、黄金与金属,首次降息的策略思考.docx
- 机构行为系列:负债与资产掣肘下理财如何配债?.docx
- 机械工业行业传感器:人形机器人感知核心,六维力、MEMS传感器具发展潜力.docx
- 机械设备行业2024年下半年策略:收、放、自、如.docx
- 机械设备行业2024下半年展望:下游需求阶段性承压,关注出海、新技术等结构性机会.docx
文档评论(0)