淨利潤首次突破20億美元,亞馬遜靠著雲端、廣告飛高高
淨利潤首次突破20億美元,亞馬遜靠著雲端、廣告飛高高

繼Facebook發布令外界大感失望的第二季財報後,身為「FAANG」巨頭之一的亞馬遜也在今(27)日公布營收成績單。

跟Facebook的愁雲慘霧不同,亞馬遜靠著廣告、雲端驅動成長,帶動本季淨利潤成長將近12倍,來到25億美元的好成績,靠著多元的業務範疇,彌補利潤率較低的傳統零售業務,而這已經是亞馬遜連續三季淨利突破10億美元了。

連三季利潤超過10億美元,歸功廣告、雲端

亞馬遜本季營收為528.9億美元(約合新台幣1兆6173億元),沒有達到分析師預期的534.1億美元;淨利潤來到 25.34 億美元(約合新台幣774.9億元),比去年同期的1.97 億美元年增近12倍;每股收益為5.07美元,高於分析師預估的2.5美元。

淨利潤站上25億美元創下了許多紀錄,首先這是繼2017年第四季以來,連續三季利潤超過10億美元,同時這也是亞馬遜史上利潤最高的一季。

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亞馬遜靠著廣告、雲端驅動成長,帶動本季淨利潤成長將近12倍,來到25 億美元的好成績。
圖/ shutterstock

而這好成績的背後,需要歸功於廣告、雲端兩大功臣,本季廣告及其他業務類別營收為22億美元(約合新台幣672.7億元)年增132%,這是亞馬遜廣告業務首次營收首次突破20億美元,去年同期廣告營收為9.45億美元,可見成長有多猛烈。財務長布萊恩·奧爾薩維斯基(Brian Olsavsky)在財報電話會議中表示:「我們也注意到,廣告業務在許多領域都獲得很好的接受度。」

此外,雲端服務AWS(Amazon Web Services)也是主力之一,本季營收為61億美元(約合新台幣1865億元)年增49%,以目前市占率來看,AWS在雲端市場有31%的占有率、微軟為18%、Google為8%,可以觀察到,就算在微軟、Google的競爭下,亞馬遜依舊交出營收超過 60 億美元的成績。

老本行電商營收占比下降

這幾年亞馬遜發布財報時,外界都把焦點放在雲端業務,不過可別忘了亞馬遜的老本行可是零售。本季電商營收為272 億美元,較去年同期成長 14%,從數字上也能發現電商在營收的占比正在產生變化,去年同期電商占營收的比重為62.6%,一年後的今天已將下降到 51.4%了。

而國際市場表現並不佳,整體營業虧損達 4.94 億美元,財務長布萊恩·奧爾薩維斯基認為,像是歐洲、日本市場仍處在投資階段,利潤率有提高但還需要多一點時間,至於印度、東南亞則更為辛苦,原因是受到中國阿里巴巴集團的強勢競爭。

深究其中原因,財務長布萊恩·奧爾薩維斯基表示,因為傳統零售利潤本來就不高,因此在利潤成長上一直相當有限,不過近來亞馬遜在物流倉庫、數據中心都有持續投資,讓運作效率提高不少,此外智慧音響Echo系列以及剛剛落幕的Prime Day成績都不錯,這些都是未來持續努力的方向。

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財務長布萊恩·奧爾薩維斯基表示,近來亞馬遜在物流倉庫、數據中心都有持續投資,讓運作效率提高不少。
圖/ shutterstock

綜觀本季,靠著雲端、廣告事業這兩個高利潤率業務,幫助亞馬遜平衡了零售業務、串流、物流的低利潤率,財務長布萊恩·奧爾薩維斯基表示:「我們在行銷、倉儲、數據中心上的開銷,都帶來超乎我們想像的報酬,加上廣告和其他高營利業務都大幅成長,對本季表現助益良多。」在財報電話會議中他也進一步表示,公司整體利潤率的改善,要歸功於財務紀律和服務業務的增長,此外公司還降低了招聘員工的規模以及員工支出。展望未來,亞馬遜也預估第三季營收將落在 540 億美元到570 億美元之間。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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