Andy Jassy提出AWS有機會成為年收入1萬億美元的業務，講的是長遠潛力，並非預測哪一年達標。眼前的挑戰則明確得多：AI需求增長快過雲端算力供應；即使亞馬遜計劃於2026年投入約2,200億美元資本開支，仍未能滿足所有需求。1311

1萬億美元是可能性，並非時間表

亞馬遜公布第二季業績後，Jassy表示，AWS「很有可能」有朝一日成為年收入1萬億美元的業務。11 他在10月23日接受Ben Horowitz與Erik Torenberg訪問時，也談到AI基建投資有望最終推動AWS達到1萬億美元年收入水平。3

這些說法表達的是潛力，並無指定達標年份。AWS於2026年第二季錄得422億美元收入，按年增長37%，高於CNBC引述的StreetAccount預測——405.4億美元。212 增長率亦由第一季的28%加快。49 AWS第二季的年化收入運行率為1,690億美元，合約積壓則達4,960億美元。2732

這些數字反映AWS業務迅速擴大，亦有大量客戶承諾支持未來需求；但單憑這些數字，無法推算AWS何時能達到1萬億美元，也不能確定積壓合約會在某一年轉化為多少收入。

2,200億美元投資，為何仍追不上需求？

10月23日，Jassy表示，AWS算力大致已被預訂至2027年，亦有相當多客戶承諾延伸至2028年。1 他在7月亦曾表示，儘管亞馬遜上調全年資本開支計劃，公司預計2026年仍沒有足夠算力應付所有需求。2

亞馬遜把2026年現金資本開支計劃，由約2,000億美元上調至約2,200億美元。Jassy指，記憶體成本上升是推高預算的原因之一。11 不過，增加投資不等於新增算力已經可以即時使用：資金要先變成可供客戶使用的基建，才能承接需求。公司說法反映的是需求增長速度，與擴建算力所需時間之間存在落差。12

大量積壓訂單及跨年客戶承諾，讓亞馬遜較清楚掌握需求，但不代表每個項目已經開始帶來收入。現有報道亦未能確定這些承諾會在甚麼時間點轉化為收入。12

推理成本，關乎AI能否真正普及

「推理」是指使用已訓練好的AI模型來生成結果，其成本會影響企業能否大規模應用AI。Jassy認為，推理成本目前仍高出約一個數量級，即大約十倍，令AI未能像潛在用途所顯示般，廣泛應用於商業軟件。19

商業邏輯不難理解：如果推理成本下降，更多AI應用便可能變得划算。Jassy把亞馬遜自家晶片與降低相關成本、令企業更容易採用AI連繫起來。519 這是AWS未來需求可能增加的原因之一，但不代表成本必定會下降，或AI應用一定會普及。

增長背後的取捨：先投入，現金回報稍後才到

擴建基建會先帶來現金支出。報道指，亞馬遜過去12個月自由現金流為負76億美元，壓力與資料中心及其他基建投資有關。4045 背後的時間差在於：資本開支先發生，新設施要等到建成並投入使用，才能支援更多客戶需求與收入。報道亦指出，在新資料中心投入運作前，自由現金流可能繼續受壓。41

所以，關鍵不只是客戶是否想要AI算力，而是亞馬遜能否及時增加供應、把客戶承諾轉化為銷售，並最終帶來足以合理化前期投資的現金回報。AWS強勁增長和龐大積壓訂單，支持需求充足的說法；投資額與現金流數字，則顯示執行上的考驗。22741

現有資料支持甚麼，又未能證明甚麼？

一份對10月訪問的摘要提到，Jassy談及加快產品開發，並以Bedrock團隊由小型工程團隊重建推理引擎為例。17 這或可說明亞馬遜希望提升內部開發速度，但軟件開發得快，並不能消除興建實體雲端算力所需的時間。

現有資料未能核實有關Alexa改版的具體說法，也未有顯示2026年投資計劃中，有多少部分對應預計於2027或2028年帶來收入的客戶承諾。因此，這些細節不應被當成支持AWS達到1萬億美元的確鑿證據。

目前有來源支持的結論較為聚焦：AWS增長迅速，客戶需求超出現有算力供應，而亞馬遜正大手投資擴大供應。Jassy提出的1萬億美元願景，取決於這輪基建能否順利建成，也取決於AI使用成本能否降至足以維持更廣泛需求的水平。12319

Andy Jassy提出AWS有機會成為年收入1萬億美元的業務，講的是長遠潛力，並非預測哪一年達標。眼前的挑戰則明確得多：AI需求增長快過雲端算力供應；即使亞馬遜計劃於2026年投入約2,200億美元資本開支，仍未能滿足所有需求。1311

1萬億美元是可能性，並非時間表

亞馬遜公布第二季業績後，Jassy表示，AWS「很有可能」有朝一日成為年收入1萬億美元的業務。11 他在10月23日接受Ben Horowitz與Erik Torenberg訪問時，也談到AI基建投資有望最終推動AWS達到1萬億美元年收入水平。3

這些說法表達的是潛力，並無指定達標年份。AWS於2026年第二季錄得422億美元收入，按年增長37%，高於CNBC引述的StreetAccount預測——405.4億美元。212 增長率亦由第一季的28%加快。49 AWS第二季的年化收入運行率為1,690億美元，合約積壓則達4,960億美元。2732

這些數字反映AWS業務迅速擴大，亦有大量客戶承諾支持未來需求；但單憑這些數字，無法推算AWS何時能達到1萬億美元，也不能確定積壓合約會在某一年轉化為多少收入。

2,200億美元投資，為何仍追不上需求？

10月23日，Jassy表示，AWS算力大致已被預訂至2027年，亦有相當多客戶承諾延伸至2028年。1 他在7月亦曾表示，儘管亞馬遜上調全年資本開支計劃，公司預計2026年仍沒有足夠算力應付所有需求。2

亞馬遜把2026年現金資本開支計劃，由約2,000億美元上調至約2,200億美元。Jassy指，記憶體成本上升是推高預算的原因之一。11 不過，增加投資不等於新增算力已經可以即時使用：資金要先變成可供客戶使用的基建，才能承接需求。公司說法反映的是需求增長速度，與擴建算力所需時間之間存在落差。12

大量積壓訂單及跨年客戶承諾，讓亞馬遜較清楚掌握需求，但不代表每個項目已經開始帶來收入。現有報道亦未能確定這些承諾會在甚麼時間點轉化為收入。12

推理成本，關乎AI能否真正普及

「推理」是指使用已訓練好的AI模型來生成結果，其成本會影響企業能否大規模應用AI。Jassy認為，推理成本目前仍高出約一個數量級，即大約十倍，令AI未能像潛在用途所顯示般，廣泛應用於商業軟件。19

商業邏輯不難理解：如果推理成本下降，更多AI應用便可能變得划算。Jassy把亞馬遜自家晶片與降低相關成本、令企業更容易採用AI連繫起來。519 這是AWS未來需求可能增加的原因之一，但不代表成本必定會下降，或AI應用一定會普及。

增長背後的取捨：先投入，現金回報稍後才到

擴建基建會先帶來現金支出。報道指，亞馬遜過去12個月自由現金流為負76億美元，壓力與資料中心及其他基建投資有關。4045 背後的時間差在於：資本開支先發生，新設施要等到建成並投入使用，才能支援更多客戶需求與收入。報道亦指出，在新資料中心投入運作前，自由現金流可能繼續受壓。41

所以，關鍵不只是客戶是否想要AI算力，而是亞馬遜能否及時增加供應、把客戶承諾轉化為銷售，並最終帶來足以合理化前期投資的現金回報。AWS強勁增長和龐大積壓訂單，支持需求充足的說法；投資額與現金流數字，則顯示執行上的考驗。22741

現有資料支持甚麼，又未能證明甚麼？

一份對10月訪問的摘要提到，Jassy談及加快產品開發，並以Bedrock團隊由小型工程團隊重建推理引擎為例。17 這或可說明亞馬遜希望提升內部開發速度，但軟件開發得快，並不能消除興建實體雲端算力所需的時間。

現有資料未能核實有關Alexa改版的具體說法，也未有顯示2026年投資計劃中，有多少部分對應預計於2027或2028年帶來收入的客戶承諾。因此，這些細節不應被當成支持AWS達到1萬億美元的確鑿證據。

目前有來源支持的結論較為聚焦：AWS增長迅速，客戶需求超出現有算力供應，而亞馬遜正大手投資擴大供應。Jassy提出的1萬億美元願景，取決於這輪基建能否順利建成，也取決於AI使用成本能否降至足以維持更廣泛需求的水平。12319