Czy rynek niedocenia zwrotu z ogromnych wydatków kapitałowych Amazon na AI?

Wydatki kapitałowe Amazon na AI stają się rdzeniem rozbieżności wycen: rynek obawia się zbyt szybkiego inwestowania i zbyt wolnych zwrotów, jednak sygnały popytu przekazywane przez AWS pokazują, że migracja do chmury, wnioskowanie AI oraz przepływy pracy agentów mogą przekształcać jej krzywą wzrostu.

Zgodnie z niedzielnym raportem „The Information”, Amazon handluje obecnie po niższym oczekiwanym wskaźniku P/E niż Walmart, pomimo tego, że prognozowany wzrost przychodów jest około trzy razy wyższy niż u konkurenta. Wysokie wydatki kapitałowe oraz niepewność zwrotów z inwestycji w AI są głównymi powodami, dla których inwestorzy stosują dyskonto.

Głównym punktem sporu jest to, czy około 220 miliardów dolarów wydatków kapitałowych Amazon zostanie wchłoniętych przez przyszły popyt. W najnowszym wywiadzie a16z, dyrektor generalny AWS, Matt Garman, powiedział, że popyt związany z AI jest ogromny, wydatki kapitałowe nie będą się spowalniać w krótkim okresie, a AWS zachowuje część rzadkiej pojemności GPU dla startupów.

Dla rynku pytanie nie brzmi, czy Amazon posiada szansę na AI, ale czy te szanse mogą zostać przekształcone w odpowiednie przychody, zyski i zwroty z kapitału. Wywiad AWS wyjaśnia, skąd pochodzi popyt, lecz jeszcze nie dowodzi, że ta runda inwestycji już się zrealizowała.

Według „The Information”, powołując się na dane Koyfin, obecny spodziewany wskaźnik P/E Amazon jest około 29, podczas gdy Walmart sięga około 37. Oczekiwany wzrost przychodów Walmart w tym roku wynosi około 5,6%, czyli jedynie jedną trzecią prognozowanego wzrostu Amazon, a wycena Walmart utrzymuje się z premią od około 18 miesięcy.

Ta odwrotność odzwierciedla główne obawy rynku: Amazon znacząco zwiększa wydatki kapitałowe, głównie rozbudowując centra danych dla AI, wspólnie z Alphabet i Meta obstawiając popyt na infrastrukturę AI, lecz cykl zwrotów z tego rodzaju inwestycji pozostaje niejasny. Jeśli popyt na AI będzie uwalniał się wolniej niż oczekiwano, wysokie wydatki kapitałowe mogą stale wpływać negatywnie na rentowność.

Jednak analiza wyceny poszczególnych segmentów wskazuje również, że struktura biznesowa Amazon mogła zostać niewłaściwie wyceniona. Wartość rynkowa Amazon wynosi około 2,8 biliona dolarów, ale jej portfel obejmuje AWS, sprzedaż detaliczną online, reklamę oraz działalność związaną z treściami. Materiały pokazują, że sprzedaż detaliczna Amazon wzrosła w pierwszej połowie roku o 13% r/r, przychody z reklam wynoszą około 80 miliardów dolarów rocznie i rosną w tempie 20%-25%, a niezależna wycena AWS jest ostrożnie szacowana na co najmniej 1 bilion dolarów.

Innymi słowy, dyskonto wobec Amazon nie ogranicza się do oceny działalności detalicznej, ale jest wyceną niepewności dotyczącej wydatków kapitałowych na AI, złożonej struktury grupowej i niewystarczającej widoczności zwrotów. Niska wycena nie zawsze oznacza niedoszacowanie, ale daje punkt wyjścia do ponownego przeanalizowania logiki wzrostu AWS.

W wywiadzie a16z Matt Garman powiedział, że przychody AWS wynoszą około 160-170 miliardów dolarów, rosnąc o 37% rok do roku. Uważa, że AWS wciąż znajduje się we wczesnym etapie długoterminowych szans, z powodów takich jak wiele obciążeń nadal uruchamianych lokalnie, stale rosnące potrzeby firm w zakresie obliczeń oraz dodatkowy wiatr w żagle na skutek AI.

Pierwszy poziom wzrostu pochodzi z migracji firm do chmury. Matt Garman wskazuje, że migracja do chmury i popyt na AI jednocześnie napędzają wzrost AWS. Dla dużych firm AI nie oznacza tylko pojedynczego wywołania modelu, ale obciążenia powiązane z danymi, przechowywaniem, bezpieczeństwem, uprawnieniami oraz systemami produkcyjnymi. AWS nie tylko zapewnia pojemność GPU, ale także kompletną infrastrukturę potrzebną do wdrożenia AI w produkcji przez firmy.

Drugi poziom wzrostu pochodzi ze startupów. Matt Garman twierdzi, że AWS szacuje, iż obecnie około 30%-40% przychodów pochodzi od firm, które były kiedyś startupami. Startupy AI-native różnią się od wczesnych firm internetowych — mogą potrzebować dużych zasobów obliczeniowych od pierwszego dnia, koszt treningu modeli jest wysoki, a skala finansowania i wyceny znacznie większa. AWS w związku z tym decyduje się zachować część rzadkiej pojemności GPU i akceleratorów AI dla startupów, zamiast sprzedawać wszystkie zasoby dużym, zaawansowanym laboratoriom.

Wskazuje także, że AWS w pewien sposób obsługuje około 60% odpowiednich żądań, czasem dostarczając popyt w różnych regionach, czasie lub konfiguracji. W ciągu najbliższych kilku lat AWS planuje zakupić 2 miliony GPU Nvidia. Te stwierdzenia pokazują, że AWS stara się podtrzymywać ekosystem klientów poprzez alokację zasobów, a nie tylko stawiając na kilku dużych klientów.

Trzeci poziom wzrostu pochodzi z przepływów pracy agentów. Matt Garman powiedział, że coraz więcej zespołów chce, by środowisko chmurowe było dostosowane nie tylko do ludzi, ale również do agentów. AWS rozwija takie usługi jak Agent Core, Bedrock, AWS Context, aby zoptymalizować zdolności agentów do korzystania z jezior danych, baz danych i wywołań usług. Agenci zwracają uwagę na opóźnienia ogonowe i generują krótkie, szybko tworzone i zwalniane zapotrzebowanie na obliczenia.

To może zmienić sposób korzystania z infrastruktury chmurowej. Dotychczas zasoby chmurowe obsługiwały głównie deweloperów i zespoły IT w firmach, a w przyszłości agenci mogą automatycznie pisać kod, wywoływać bazy danych, zarządzać infrastrukturą i wykonywać zadania w środowiskach sandbox i pod tymczasowymi uprawnieniami. Dla AWS oznacza to nowe potrzeby w zakresie wnioskowania, przechowywania, bezpieczeństwa, zarządzania uprawnieniami i obliczeń.

W dodatku, niestandardowe chipy są przez AWS uznawane za kluczowe dla tej logiki. Matt Garman powiedział, że Graviton poprawił koszty i wydajność o około 20%, Trainium stał się podstawą działania większości ruchu Bedrock, a jego moce produkcyjne są wyprzedane do końca przyszłego roku. Jeśli te chipy poprawią koszt obliczeń jednostkowych, przyczynią się do zwiększenia opłacalności inwestycji w infrastrukturę AI.

Dla inwestorów kluczowa kwestia to wciąż zwrot, a nie sama narracja o popycie. Zarząd AWS opisuje liczne źródła wzrostu: migrację firm do chmury, wnioskowanie AI, zapotrzebowanie startupów na treningi, przepływy pracy agentów i niestandardowe chipy. Jednak ostatecznie szanse te muszą przekładać się na wyższe przychody, lepsze zyski i odpowiedni zwrot z kapitału.

Matt Garman w wywiadzie podkreślił, że pojemność AWS nie jest silnie skoncentrowana u jednego czy dwóch klientów — udział pojedynczego klienta jest jednocyfrowy lub nawet niższy. Dodał również, że w podstawowych obliczeniach, przechowywaniu i wnioskowaniu, klienci korporacyjni już obserwują pozytywne zwroty. Te wypowiedzi pomagają łagodzić obawy rynku dotyczące bańki AI oraz koncentracji klientów.

Ale z punktu widzenia akcjonariuszy nie jest to równoznaczne z udowodnionym zwrotem z inwestycji Amazon. Około 220 miliardów dolarów wydatków kapitałowych wymaga ciągłego wysokiego poziomu wykorzystania, stabilnego popytu ze strony klientów oraz kontrolowanych kosztów. Jeśli aplikacje agentów zostaną na etapie testów albo firmy wdrażają wolniej niż przewidywano, inwestycje mogą poprzedzać przychody i wywierać presję na zyski.

Dlatego rynek naprawdę musi zweryfikować, czy AWS utrzyma tempo wzrostu przychodów, czy usługi takie jak Bedrock, Trainium i Agent Core rozszerzą płatne wykorzystanie, czy firmy przejdą od agentowych procesów z udziałem ludzi do bardziej autonomicznych przepływów produkcyjnych, oraz czy ten nowy popyt pokryje inwestycje w centra danych, chipy, energię i łańcuch dostaw.

Zwroty z AI dla Amazon mogą być niedoszacowane przez rynek, jednak powściągliwość inwestorów ma swoje uzasadnienie. Wywiad AWS ujawnia źródła popytu i ścieżki technologiczne, a analiza wyceny „The Information” pokazuje możliwość rewizji obecnych wskaźników. Ostateczna likwidacja dyskonta zależy od tego, czy Amazon zamieni inwestycje w infrastrukturę AI w widoczne i trwałe zwroty finansowe.