截至今年，“七巨头”（Magnificent 7）中仅有一个公司回报率低于 5%，远逊于标普 500 ETF（SPY）15% 的涨幅 —— 就是亚马逊（Amazon，纳斯达克代码：AMZN）。
在分析师看来，亚马逊的这一滞后表现正是绝佳的机会 —— 其基本面不仅没有恶化，反而持续走强，且公司在人工智能领域的进展似乎被市场低估，这与前几年谷（Alphabet，GOOG）的情况类似。2026 年，分析师预计亚马逊将成为大型科技股中表现最强劲的标的之一。
为何分析师如此看好？
遗憾的是，亚马逊近期没有反弹至分析师预期的水平。但公司财务状况并未恶化 —— 事实上，第三季度业绩再次双超市场共识：营收达 1801.7 亿美元（同比增长 14.55%），调整后摊薄每股收益为 1.95 美元（同比增长 36.36%），分别超出市场预期 1.35% 和超 25%。
若剔除联邦贸易委员会（FTC）相关支出和遣散费，公司息税前利润（EBIT）本可达到 210 亿美元（实际为 174 亿美元）—— 因为亚马逊网络服务（AWS）业务的息税前利润率自 2025 年第二季度起持续环比提升。截至季度末，AWS 未完成订单（backlog）达 2000 亿美元（管理层透露，仅 10 月的订单量就超过了整个第三季度），年度经常性收入（ARR）约为 1320 亿美元。据阿格斯研究公司（Argus Research）的独家报道，人工智能工作负载的增长速度 “在其发展现阶段是云计算的三倍”，且分析师认为 AWS 的全栈式布局使其相较于多数竞争对手具备显著竞争优势。
亚马逊拥有完整的基础设施（Trainium 芯片和英伟达 GPU）、平台服务（Amazon Bedrock）以及自有基础模型家族（Nova），且所有环节都在持续优化升级。例如，美国银行分析师预计，在 12 月初举行的 AWS re:Invent 大会上，公司将发布一系列新更新，尤其是 Trainium3 芯片 —— 据报道，该芯片的计算能力将达到 Trainium2 的两倍，能效提升约 50%。值得参考的是，Trainium 目前已成为数十亿美元规模的业务，2025 年第三季度环比增长 150%，因此 Trainium3 极有可能将这一增长势头延续至明年。
此外，在即将举行的大会上，我们有望看到 AWS 扩展 Nova 模型功能的相关消息，以及与 OpenAI 深化整合的进展 ——11 月初，OpenAI 宣布与 AWS 达成价值 380 亿美元的多年期计算资源合作协议。这一切让分析师坚信，亚马逊的人工智能产品周期仍处于早期阶段，几天后的大会可能会让更多科技投资者意识到这一点。
进一步谈谈 Trainium3：分析师认为其战略意义在于，亚马逊在与英伟达（NVDA）保持深度合作的同时，正逐步降低对第三方 GPU 的依赖。这将使公司能够：1）掌控自身技术路线图和单位经济效益；2）为大型人工智能客户提供差异化的性价比方案。与字母表、元宇宙（Meta Platforms，META）等通过张量处理单元（TPUs）和定制加速器实现多元化布局的超大规模科技公司不同，亚马逊选择打造自有技术栈，这似乎是一个坚实的替代方案。据 CryptoRank 报道，亚马逊正在德克萨斯州奥斯汀的芯片实验室广泛测试英伟达芯片的替代产品，因此分析师对 AWS 下周可能推出的新产品充满期待。
高管拉米.辛诺（Rami Sinno）是负责芯片设计和测试的工程师，拥有数十年芯片行业经验。报道称，他参与了亚马逊前两代人工智能芯片的研发；奥斯汀芯片实验室中摆满了与英伟达竞争的亚马逊人工智能芯片。
据悉，亚马逊在 15 年前开创了云计算业务，并在此后逐步构建了支撑该业务的基础设施。
另一个有望改变亚马逊市场叙事的催化剂，是 AWS 不断扩展的 “绝密级”（Top Secret）、“秘密级”（Secret）和政府云（GovCloud）区域。新闻近期报道，亚马逊计划投资 500 亿美元，为 AWS 的美国政府客户提供 “人工智能和超级计算能力”，使政府机构能够在与帕兰提尔（Palantir，PLTR）当前运营环境相同的安全边界内，直接使用 Bedrock、SageMaker、Nova、Trainium 和英伟达的基础设施。
只要亚马逊在这一领域取得一定进展，其重估空间将十分巨大。对于以可扩展人工智能基础设施为核心需求的全新任务系统而言，采购团队更倾向于 “留在 AWS 技术栈内”，而非叠加第三方分析平台 —— 这与另一位分析师朱莉娅.奥斯蒂安（Julia Ostian）在讨论 Kiro 和人工智能代理时提到的领域情况一致：
“企业将别无选择，只能采用人工智能编码助手，否则将失去竞争力。这正是我多年前对帕兰提尔的预测：一旦某家企业采用了提升生产力的技术，其竞争对手将被迫跟进。这一趋势将通过 Kiro 或其替代产品实现 —— 企业无法承受比竞争对手慢 3 到 5 倍的效率。大型企业将加速采用，因为它们将看到直接的成本节约。亚马逊已报告称，基于这些技术构建的迁移工具为客户节省了 70 万小时的人工工作，相当于 335 名开发人员的年工作量。”
因此，当有人说 “只看到人工智能的供给，却看不到需求” 时，实在不明白他们还需要什么更多的证据。
人工智能的另一应用是亚马逊自身使用的人工智能客服代理，这为公司节省了大量成本。每一个人工智能代理都能减轻人工客服的工作量、提高问题解决速度、提升客户满意度，并带来巨大的成本效益。
随着亚马逊不断向这些安全区域推出更多数据服务、人工智能代理和特定领域工具包，其潜在市场总量（TAM）已扩展至此前未覆盖的领域，“基础设施” 与 “应用” 之间的界限正变得越来越模糊。不过，这并非直接将亚马逊与帕兰提尔进行对比 —— 分析师只是认为，未来几年，亚马逊至少能获得帕兰提尔部分估值溢价。
截至目前，亚马逊的估值并不算低：当前前瞻市盈率为 32.5 倍，尽管从历史长期视角看显著低于过往水平，但从绝对数值来看仍偏高。
此外，由于资本支出（CAPEX）需求上升，亚马逊的自由现金流大幅下降，这对估值构成压力，也使得当前估值倍数在未来具有一定脆弱性。
但基于分析师对 2026 年亚马逊市场叙事转变的预期，分析师认为其市盈率不应大幅低于 30 倍（前瞻）。此外，我们不应忽视的是，亚马逊的投资回报率（ROIC）已从 2016 年的约 3% 攀升至如今的 16.5%，这一事实为未来几年当前市盈率的稳定性提供了支撑。
无论如何，若按 30 倍前瞻市盈率计算，并假设公司持续保持超预期表现，且 2027 财年每股收益实现 15% 的溢价，得出的目标价约为每股 270.48 美元。这意味着未来 12 个月有超过 18% 的上涨空间 —— 若明年亚马逊市盈率进一步提升，涨幅可能更大。
潜在误判点
分析师的论点基于特定催化剂，而这些催化剂的实际效果可能不及预期。例如：若亚马逊的人工智能项目推进至量产 / 商业化阶段的速度慢于预期；或其大型客户越来越倾向于采用竞争对手的技术栈（如 Azure/OpenAI 或 Google/TPU），则 AWS 的人工智能工作负载增长将无法维持此前的高速水平。此外，公司在 AWS 绝密级 / 秘密级 / 政府云区域投入的巨额资本支出，可能会遭遇缓慢的采购周期，最终导致极低的投资回报率。
此外，分析师的核心假设之一是明年资金将轮动至亚马逊。但实际上，若市场因担忧人工智能泡沫而大规模撤离 “人工智能赢家”，亚马逊的前瞻市盈率可能轻易跌破分析师假设的 30 倍 —— 尤其是在其他风险同时爆发的情况下。
结论
分析师知道，以超过 30 倍的前瞻市盈率买入亚马逊看似风险较高，但在分析师看来，公司的业务增长和现有护城河足以支撑这一估值溢价。事实上，若亚马逊能开拓新的潜在市场（例如政府领域），或能证明 Trainium3 可显著将人工智能需求转移至自有芯片技术栈，未来估值溢价可能进一步提升。
