【談股市】2026年亞馬遜第二季財務現況(含亞馬遜、 Google 以及微軟的差異)
📢 K佬上菜前的碎碎念：
新來的朋友，如果你連「股價」跟「淨值」的差別都分不清楚，拜託先看這篇 《淨值基礎白皮書》（連結）。看懂了再往下讀。K佬這裡不提供無腦跟單的明牌，基本面再好的公司，買貴了就是風險！
📢台股大盤情緒：🔴🔴 【🔴 瘋狂過熱 / 🟡 正常行情 / 🟢 恐慌便宜】
📢美股大盤情緒：🔴🔴 【🔴 瘋狂過熱 / 🟡 正常行情 / 🟢 恐慌便宜】
📢現金水位配置建議：50%以上
一、前言
亞馬遜這次的財報相當複雜，第一季的每股淨值來到 41.09 元，第二季則成長到 51.16 元，環比增漲了 24%，這個增長表現有很大一部分來自業外，也就是 Anthropic 以及 OpenAI 的投資所導致，不論是在Googel還是微軟，我都有把對於投資的未實現損益，進行扣除後，提供給各位企業真正的基本面價值是多少，安全邊際的範圍在哪，因此亞馬遜我也不會寬待，因此我必須花較大的篇幅來說明一下真正的基本面價值在什麼位置。
另外是，Google 及微軟的財報我都分享了，在亞馬遜這篇財報分享文中，我也將分析這三家企業的優劣勢、差異以及未來性，讓各位了解我為什麼在微軟的專文中講說這三家企業其實是錯位競爭。
二、財務概況
首先來看損益表的部分，上一季度揭開每個產品的營收表現，這一季的表現如下圖：
直接從視覺上就能看到，今年 AWS 從穩健增長轉向爆發加速的狀態2024 年各季成長率約維持在 17%–19%，但進入 2026 年後開始大幅加速，Q1 成長率達 28%，Q2 更激增至 37%，創下 18 個季度以來的最快增速。根據電話會議所述，生成式 AI 需求的爆發式成長帶動了算力與推理工作負載，AI 與自研晶片（如 Trainium）業務的年化營收跑率均已突破 250 億美元。
除了 AWS 是目前亞馬遜的高毛利產品外，廣告服務也是另外一個利潤增長引擎，年增率長期維持在 20% 以上。2026 Q2 營收達 198 億美元，年增 26%。在電話會議中， Andy 也有強調，亞馬遜成功將廣告融入「代理型」體驗中（如 Alexa+），點擊贊助提示的購物者轉化率高出 48%，且平均消費額更高。可以見亞馬遜把 AI 順利的應用在自家的產品上，獲得相當大的助益！
再來就是亞馬遜的傳統護城河，仍然不輸給 AWS 及廣告業務，也是亞馬遜龐大的營收項目之一，那就是「線上商店與訂閱服務」，展現規模效應與季節性，線上商店在 2026 年上半年受惠於 Prime Day 時間調整（大部分主要國家移至 Q2），推動 Q2 線上商店營收年增 15%。而訂閱服務維持約 12% 的雙位數穩定增長。Prime 會員價值的提升（如更快的配送速度和 AI 功能 Alexa+ 的加入）有效留住了客戶並增加了訂閱意願。
接著是依附在「線上商店與訂閱服務」的「第三方賣家服務」，讓亞馬遜的護城河如虎添翼，該類別持續展現出比「線上商店（自營）」更強的活力，2026 Q2 年增率達 16%（扣除匯率影響）。亞馬遜供應鏈服務（Supply Chain by Amazon）的推出吸引了如寶僑（P&G）等大型客戶，進一步強化了賣家對亞馬遜物流生態的依賴。
以上就是營收的表現，仍然非常強勁。接著來簡單看一下損益表，亞馬遜營收持續成長，成本費用也控管得很好，使得毛利同步成長，而營運費用不僅沒有失控，還相對平穩，亞馬遜有針對營業費用的控管訂什麼目標或標準嗎？
我認為主要是因為裁員，然而亞馬遜也不是隨便亂裁員，主要也是針對零售業進行裁員，因為在 2020 年遭受疫情的影響，當時大幅廣招人力，就是為了保住零售業的服務品質與穩定的營收表現，但到了 2023 年 AI 問世後每幾個月，亞馬遜就開始裁員了，雖然在零售業進行裁員，但是在 AWS 的部門也同樣招聘了很多 AI 的人才，以下是我整理的亞馬遜人員數的變化，這就是為什麼亞馬遜的營運費用並沒有繼續增長的主要原因。
接下來來看現金流量表。
首先來看營業現金流，亞馬遜的營業活動現金流在過去兩年多表現非常出色，顯示其電商與雲端（AWS）業務具備強大的賺錢能力，截至 2026 年第二季的過去 12 個月，營業現金流已增長至 1,614.03 億美元，相較於 2025 年同期的 1,211.37 億美元增長顯著。
接著是華爾街跟市場最關注的資本支出，截至 2026 年第二季的過去 12 個月，資本支出高達 1,690.07 億美元。在這次電話會議中，亞馬遜又將 2026 全年度的現金資本支出指引上調，上調至約 2,200 億美元，主要是因為 AI 需求強勁以及記憶體等零組件成本上升。執行長 Andy Jassy 也指出，亞馬遜採取的是「即時支出」機制，也就是說伺服器設備平均在三年內可實現損益兩平，而後續二至三年則會產生大量自由現金流。資料中心建築的壽命更長達 30 多年，可以容納 5 到 6 代伺服器。
就因為龐大的資本支出，亞馬遜的自由現金流在近期出現了顯著的衰退，截至 2026 年第二季的 過去 12 個月，自由現金流已減少至 -76.04 億美元（淨流出）。這種衰退現象主要是由年度資本支出增加 661 億美元所導致，這筆錢幾乎全數砸向 AI 基礎設施。亞馬遜認為這是技術轉折點中的必要投資，旨在換取未來的長期回報。
另外是，為了在不耗盡營運資金的情況下進行巨額投資，亞馬遜在融資這一塊變得非常積極。2026 年第一季與第二季，融資活動產生的現金大幅增加。長期債務從 2025 年底的 656 億美元，激增至 2026 年第二季末的 1,191 億美元。儘管有大規模投資路必須要走，但亞馬遜仍維持著極高的流動性。如果各位去看資產負債表，截至 2026 年第二季，其現金、現金等價物及可交易證券總額仍維持在 1,230 億美元的高位。
再來是看一下亞馬遜的每股淨值，上一次的分享沒有注意到淨值有證券投資未實現損益的浮額，你如果回到前面我再談損益表的部分，可以看到第一季的稅前淨利和稅後淨利並沒有太突兀，但那時候亞馬遜早就已經開始在認列 Anthropic 以及 OpenAI 投資的未實現損益，除了 OpenAI 適從今年第一季開始投資外，其實 Anthropic 是更早在 2023 年第三季開始投資的，不過我就從 2024 開始整理對於這兩家企業的投資效益，可以參考下表資料。
你會看到 2026 年第二季的每股淨值竟然低於第一季的每股淨值，接下來就帶各位看看是怎麼回事。
亞馬遜在 2026 年第一季首次向 OpenAI 投資 150 億美元。原來第一季的每股淨值是 41.09 元，將第一季 Anthropic 的帳面價值扣除掉後，每股淨值為 34.19 元，再將 OpenAI 的帳面價值扣除掉後，每股淨值為 32.80 元，這個就是亞馬遜第一季真正的基本價值，而非帳面上呈現的 41.09元 。同樣地，各位可以看到第二季的淨值飆漲到 51.16 元，你如果把 Anthropic 以及 OpenAI 帳面價值扣除掉後，每股淨值為 30.84 元，這個就是亞馬遜第二季真正的基本價值這時候，你就會發現，怎麼比第一季的調整後淨值還低？難道是本業不賺錢嗎？少掉了 1.96 元到底去哪裡了？
其實除了這 1.96 元的外，第二季 EPS 賺了 5.81 元其中本業為 1.96 元，業外為 3.86 元。照理講，第二季的 EPS 應該是 32.8+1.96=34.7 元，但你看到第二季帳面上呈現的每股淨值卻是 30.84 元，其實是少了3.92元，更多！這些真金白銀到底去哪裡了？難道本業實際上是虧錢嗎？下面我帶各位計算一下。
在 2026 年第二季，亞馬遜動用了極大規模的本業現金去加碼購買 AI 股權，對 Anthropic 追加投資了 100 億美元現金，對 OpenAI 追加投資了 137 億美元 現金。所以亞馬遜在第二季單季就掏出了 237 億美元，大約等於 EPS 2.2 元。
接著各位可以觀察資產負債表，亞馬遜的「其他長期負債」從第一季末的 480 億美元激增至第二季末的 796 億美元，單季增加了約 315 億美元大約等於每股價值 2.92 元。
另外是，第二季單季現金資本支出高達 531 億美元，再加上這一季度折舊了 200 億美元，因此僅限 331 億美元，大約等於每股價值 1.2 美元。
最後把這些計算一下，2.2+2.92-1.2=3.92元。
計算到這裡，讀者還看不懂，建議再多看幾次，我先做個小結論，基本上亞馬遜就是把賺來的錢，繼續拿去再投資，再投資就能再營運，這是一個很典型的複利效應。再講更白話一點，那就是，亞馬遜賺到的錢不是拿去打水漂，而是買進能能賺更多錢的設備和投資，對股東權益來講是有很大的幫助！
這就影響著他投資安全邊際，從上述的計算中，我們可以知道，如果不計算亞馬遜把賺來的錢拿去再投資，真正的每股價值就會是 34.7 元，當股價淨值比 5 倍到 6 倍時，股價約為 173.5 到 208 元；但如果你把亞馬遜再投資的錢扣抵的不算，也就是說你覺得亞馬遜投入 AI 沒有這麼厲害的話，那麼每股價值就會是 30.84 元，當股價淨值比 5 倍到 6 倍時，股價約為 154.2 元到 185.04 元，這些都是安全邊際很高的價格區間。
從 2023 年 AI 橫空出世後，算力需求暴增，如果各位還有印象，剛開始使用 ChatGPT 還會有使用次數的限制，想要增加使用次數，你就得付費，經過了三年，你有沒有發現，不用訂閱時的使用次數都能滿足你平常日常生活的需求，這到底是為什麼？因為這些企業花了上億美元在建置資料中心、伺服器等算力基礎設施，而在這個基礎設施產業最頂尖的企業就是亞馬遜、 Google 以及微軟，我在 2024 年篩選這些企業做為我後續投資的標的，一度以為他們未來在 AI 的落地應用是互相競爭的關係，而且就當時他們不管是電話會議還是財報，在 AI 產業發展的論述，也沒有明顯差異，直到 2025 年下半年開始，甚至至今，已經有很明顯的差異出現了，也就是說它們很巧妙的避開彼此競爭之地，可以在各自的生態轉型 AI ，也就是說，未來更有可能的現象就是，一家企業同時使用亞馬遜、 Google 以及微軟的 AI 應用服務，因此也不需要去抉擇誰比較好，因為各有各的優勢，接下來我就分享給各位，這三家企業彼此的差異。
首先我們來看他們的資本支出的差異：
- 亞馬遜： 展現出最高的投資規模，預計 2026 年現金資本支出將達到 2,200 億美元（受記憶體成本上升影響由 2,000 億上修），主要用於支援 AWS 與 AI 需求。
- Google ： 將 2026 年總資本支出指引上修至 1,950 億至 2,050 億美元，其中 AI 算力投資額佔 1,200 億美元。
- 微軟： 預計 2027 財年第一季資本支出將超過 500 億美元。2026 日曆年預期支出約為 1,750 億美元。
1. 亞馬遜 (強調長期護城河)：
- 雙軌資本週期： 資料中心壽命達 30 年以上，伺服器壽命 5-6 年且在 3 年內即可達成損益兩平。
- 擴產計畫： 預計 2027 年底電力產能將比 2025 年翻倍。
2. 微軟 (強調極速物理擴張)：
- 建設速度： 全年新增 88 座資料中心，單季新增 1 GW 產能，維持每兩年總產能翻倍的軌跡。
- 上線效率： 將 GPU 從進貨到上線的時間縮短了 50%。
- 能源效率： 強調資料中心 PUE 達到優異的 1.08。
所以你如果三家都想投資，我會建議較有攻擊性的組合，微軟以及 Google 的比例拉大一點，尤其在崩盤的時候進場是最好的機會，你不要現在股市熱潮就無腦衝進去，絕對套死你；相反地，如果來到股市過度熱潮，一堆人開槓桿的時期，可以考慮把微軟以及 Google 的持股比例縮小來調整你的現金部位，亞馬遜基本上都不需要動，這個策略也是我未來想要做的事情，以後我的資產會越來越大，就不太可能像這次這樣全盤出清。
亞馬遜 (AWS)：
- Trainium： 專為 AI 訓練設計，已獲 Anthropic 與 OpenAI 做出「多吉瓦（Multi-gigawatt）」級別的長期承諾。
- Graviton5： 領先的自研 CPU，性價比比其他選擇高出 30% 至 40%，前 1,000 大客戶中 98% 已採用。
- 業務規模： 晶片業務年化營收跑率已突破 250 億美元。
Alphabet (Google)：
- TPU v6： 部署量同比增長 150%，並構建了可支援 100 萬個加速器 的 Virgo Network 超級電腦網路。
- Axion CPU： 專為「Agent（代理）」任務優化，每美元效能提升 30%。
微軟 (Azure)：
- Maia 200： 性價比提升 30%，並與 MAI 模型聯合設計，使每瓦性能提升 40%。
- Cobalt VMs： 提供高效能虛擬機器算力，支撐第一方與第三方工作負載。
接下來來看這三家對於 AI 模型的差異，如果各位都有看最新一季度的電話會議紀錄，應該都能感受得出來，如果論 AI 語言模型功性能的話，Google 是略勝一籌的，而亞馬遜與微軟則專注於為客戶服務更多的 AI 模型選擇。
所以 Google 是全力追求自研「前沿模型」的技術領先，對於 AGI 訓練作為第一優先， Google 內部將算力分配設定了嚴格的優先順序，也就是「AGI 前沿模型（Gemini 4）的預訓練」被列為無可妥協的第一優先順位。 Google 執行長 Sundar Pichai 強調，要維持頂尖競爭力，就必須擁有規模大得多的基礎模型，並對正在訓練中的 Gemini 4 展現出極高的信心。
另外端到端的全端優化， Google 傾向於利用自研 TPU、Virgo 超級電腦網路到 Gemini 模型的「垂直整合」，以此來發揮系統硬體的極致效率，藉此服務其擁有數十億用戶的搜尋與 YouTube 生態。
微軟與亞馬遜則深知企業客戶不希望被單一模型綁架，因此極力將自己定位為「AI 超市」或「控制平台」。但是微軟以及亞馬遜之間還是有些微差異。
微軟可以提供最廣泛的模型目錄，在 Azure 平台上提供超過 11,000 個模型（包含 OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI 等），並且倡導模型中立與解耦，微軟執行長 Satya Nadella 就直言，企業不應該將核心智慧財產外包給任何單一模型，因此微軟提倡「套件」與「模型」分離的架構，讓所有模型都變成可隨時替換的「消耗品」。
亞馬遜則是不相信單一模型統治世界，這聽起來有點打臉 Google ，不過即便 Google 是全力追求自研「前沿模型」的技術領先，亞馬遜也沒有因此與 Google 斷絕往來，在這一季度的電話會議，也有提到，Google DeepMind 的 Gemma 4 已作為完全託管的基礎模型，正式上架到 Amazon Bedrock 中。
亞馬遜執行長 Andy Jassy 也明確表示：「未來不會有單一模型統治世界的情況，即使 AWS 沒有自研出最頂尖的前沿模型，依然能取得極大成功」。
在電話會議中 Jassy 更是預測，未來幾年內，市場上將至少有 6 款彼此不相上下的優秀前沿模型，它們全都會託管在 Bedrock 上，而亞馬遜的自研模型會是其中的一款。因此，相較於 Google 追求單一模型的技術絕對領先，亞馬遜更傾向於將自己打造為「容納所有前沿模型的終極基礎設施與平台」。
因此，亞馬遜 AWS 的 Bedrock 平台核心優勢就是提供最豐富的頂級模型選擇，並將 AI 推理直接部署在客戶託管於 AWS 的龐大數據旁邊，提供最安全、最便利的整合體驗。
四、亞馬遜、 Google 及微軟的 AI 變現能力
接著來談談這三家企業的 AI 變現能力，在今年年初，亞馬遜調高資本支出，慘遭華爾街下調目標價，而微軟則被 Saas 末日延燒到，唯獨 Google 沒有被衝擊到，但不管如何，對於這三家企業一直拉高資本支出，到底是好還是不好，我想我在這裡一次說清楚，至於「 Saas 末日」我在 Unity 投資的文章已經講到爛掉了，基本上這裡我就不再重述。
根據近期這三家最新財報數據顯示，我認為這三家公司的 AI 變現能力在不同的維度上已各有千秋，微軟在「應用層訂閱」變現上最深，而亞馬遜在「算力託管」變現上規模最大，Alphabet 則在「短期成長爆發力」上最為驚人。下面我詳細分述說明。
如果論「企業級軟體應用變現」，微軟是表現最好的，微軟成功將其 AI 助理化為實質營收， 3,000 萬個付費 Microsoft 365 Copilot 席位與 GitHub Copilot 季增 60% 的營收，證明微軟在軟體訂閱上的 AI 變現能力已遠遠把對手甩在後頭。此外，微軟透過「自研模型與晶片聯合設計」，將 Dynamics 365 運作成本大降 89%，這種「開源（增加席位）與節流（熱插拔模型）」的雙向策略，使其變現利潤率最為健康。
如果論「營收成長爆發力」， Google 則最具突破性，Google Cloud 本季實現了 82% 的暴增成長。這部分要歸功於其「TPU 系統外銷」的全新財務認列策略（直接賣晶片硬體給客戶）。雖然這可能對短期毛利率造成壓力，但它在極短時間內將 AI 投資變現為數百億美元營收的能力，是三家中最具爆發力的。
如果論「純 AI 算力基礎設施變現」，亞馬遜規模最為龐大，亞馬遜 AWS 本季的 AI 營收跑率已突破 250 億美元（實現三位數年增），這顯示在全球企業開始大規模部署 AI 推理時，AWS 因為託管了最多的企業數據，成為了首選的「AI 算力大工廠」。亞馬遜不依賴單一模型，而是透過 Bedrock 超市提供算力託管，這種「賣水不淘金」的策略讓它的 AI 變現底氣最足。
接下來是對於 AI 變現的信心指數，我們從這個座標圖，可以明顯看到微軟擁有最多的訂單，高達 6,780 億美元，這代表著在這三家企業中，微軟以相對最克制的資本支出，就能夠撬動規模最為龐大的未來合約訂單保障，但缺點就是，如果履約時間拖太久，會有取消訂單的風險，因此微軟才會相對克制資本支出。而亞馬遜作為基礎設施王者，其 2026 年的 CapEx 投入規模為三家之中最高。
過往市場高度擔憂這些科技巨頭進行如此龐大的基礎設施投資，會重演當年的網路泡沫，導致供過於求或資本浪費。但我們從這張圖表呈現的「黃金交叉」有力地反駁了這個泡沫論點，第一點是雖然三家巨頭砸下了近 6,000 億美元的 CapEx，但它們在客戶端收穫了高達 1.6 兆美元的未履約訂單。第二點是這兩項數據的交叉相互驗證，證明了巨頭們並非盲目建置資料中心。每一分花在基礎設施上的資本支出，背後都有更大規模、已簽約的客戶真實長期需求在排隊支撐。這代表高額的投入能即時轉化為未來可預期的營收，這就是我所謂的「黃金交叉」。
再來是這三家企業的競爭關係，我前面有提到，這三家企業其實是錯位競爭，但是除了錯位競爭外，其實也有共同競爭之處，而共同競爭之處主要就是建立雲端基礎設施、AI 代理與開發平台、AI 程式碼助理以及基礎算力的擴張，而錯位競爭就是指他們怎麼拿 AI 來應用服務客戶，比如 Google 全心專注 AI 模型垂直整合與前沿 AGI 訓練的優先、微軟的橫向工作流賦能與「模型解耦」架構、亞馬遜的數據託管霸權與「去中心化 AI 模型」使用平台等等。
所以在這些企業客戶就會有兩種現象，一種是在這三家企業中只選擇一家企業的 AI 應用服務，另外一種是在這三家中選擇兩家或三家企業的 AI 應用服務。
而什麼樣的情況會多重選擇不同的企業 AI 應用服務呢？
我舉個例子，假設以一家跨國零售巨頭為例，該企業使用微軟時，可以為全球 50,000 名員工配備 Microsoft 365 Copilot，用於每日在 Outlook 中摘要郵件、在 Excel 中利用 MAI-Code 進行數據處理，並利用 Project Perception 的紅藍綠代理鐵三角在背景自動進行公司的資訊安全防禦與漏洞修復。
另外在前端行銷端，企業將所有的行銷數據與廣告投放交給 Google。利用 Gemini 優化 Google 廣告與 YouTube 贊助，並採用 Universal Card 讓消費者能在 Google 搜尋、YouTube 影片觀看過程中，直接一次結帳購買不同渠道的商品。
而針對該企業的全球供應鏈、實體門市庫存與歷史銷售數據庫的部分，可以運行在亞馬遜 AWS 的高效能資料庫與自研 Graviton 晶片上。企業使用 SageMaker 與 Bedrock 呼叫 Anthropic Claude 模型，專門針對 AWS 上的供應鏈數據進行預測分析，並利用 Amazon Supply Chain Services 來移動與配送全球的實體貨物。
由此可知，如果你只投資這三家企業其中一家時，你可能會遺漏其中一家在某個領域的利基市場，比如你如果沒有投資微軟，微軟的利基市場是金融產業，那你就會失去金融產業的投資利益，這是投資人在這三家企業做投資時可以考量的地方，我會比較建議這三家企業平均投資，也能平滑自己的投資效益曲線，又或者你要組一個比較有攻擊性的投資組合，如我前面講過的，你就把 Google 及微軟比例拉高一點，並且在股市行情高漲或衰弱時去做調整，亞馬遜在比例上就按兵不動。
另外，以下我整理了這三家企業最新財報 AI 相關營收的比較，各位上面的論述有看懂的話，基本上就能了解這些營收為什麼是這樣的表現。
以下這張圖是我想表達，真正的 AI 變現最終的局面，將是計費模式根本的轉變，未來的營收增長將不再取決於企業雇用多少員工來購買軟體授權，而是取決於雲端能為企業自動執行多少任務，所以不要再說什麼 IT 工程師要被取代了，員工變少了，就以為 AI 沒需求了，要搞清楚企業需要 AI 是要做什麼的，這才是最根本的邏輯！
五、結論
亞馬遜盤後股價爆長，主要原因也是因為 EPS 爆增，但是我給各位看了個現實，實際上這些爆增的 EPS 就是投資股票的未實現損益，基本上這種 EPS 並非真金白銀，因此根本不能當作真正的價值，除非亞馬遜是 Anthropic 及 OpenAI 的大股東，採用與微軟一樣的 HLBV 法，直接認列 Anthropic 及 OpenAI 的真實資產價值，那才有意義，不過我在微軟仍然把他對 OpenAI 資產價值認列到 EPS 一樣也是列為浮額的原因是， OpenAI 預計今年要 IPO ，當上市之後，浮額會更大，因此我不認為現階段把投資的未實現損益認列在股東權益是個正確的思維，要成為股東權益還是要有確定性的真金白銀，否則都是紙上富貴罷了。
今天這篇文章，也終於把我一直想寫的亞馬遜、 Google 以及微軟在 AI 上的比較與差異給撰寫完成，我想我這篇也都是我日後追蹤最好的基礎點，這也是最新財報的依據資料，希望對讀者們在往後追蹤電話會議及財報都有很大的助益！
留言
張貼留言