Ang kita mula sa malaking kapital na gastos ng AI ng Amazon, ay maaaring hindi nabigyan ng tamang halaga ng merkado?

Ang paggasta ng Amazon sa kapital para sa AI ay nagiging sentro ng pagkakaiba sa pagtataya ng halaga: nababahala ang merkado na baka sobrang bilis ang gastos at mabagal ang balik, ngunit ipinapakita ng senyales mula sa AWS na ang paglilipat sa cloud, AI inference, at workflow ng mga ahente ay maaaring muling humubog sa kurba ng paglago nito.

Ayon sa ulat ng "The Information" noong Linggo, kasalukuyang kinakalakal ang Amazon sa mababang inaasahang price-earnings ratio kumpara sa Walmart, kahit pa inaasahan na ang paglago ng kita nito ay halos tatlong beses kaysa sa huli. Ang mataas na pagsasagawa ng capital spending at hindi tiyak na kita mula sa pamumuhunan sa AI ay ang pangunahing dahilan kaya may diskwento sa pagtataya ng mga namumuhunan.

Ang pokus ng usapang ito ay kung ang kapital na ginugol ng Amazon na humigit-kumulang $220 bilyon ay kaya bang masipsip ng hinaharap na demand. Sa pinakahuling panayam ng a16z, sinabi ni Matt Garman, CEO ng AWS, na malaki ang demand sa AI, at hindi titigil ang capital expenditure sa malapit na panahon, at nananatili ang AWS ng limitadong GPU capacity para sa mga startup.

Para sa merkado, ang tanong ay hindi kung may AI opportunity ang Amazon, kundi kung kaya ba nitong gawing sapat na kita, tubo, at cash return ang mga oportunidad na ito. Ipinaliwanag ng panayam ng AWS kung saan nagmumula ang demand, ngunit hindi pa nito napapatunayan na ang kasalukuyang gastos ay nagbunga na ng resulta.

Ayon sa "The Information" na kumuha ng datos mula sa Koyfin, kasalukuyang nasa halos 29 na beses ang inaasahang price-earnings ratio ng Amazon, samantalang ang Walmart ay nasa 37 beses. Inaasahan na ang paglago ng kita ng Walmart ngayong taon ay humigit-kumulang 5.6%, na halos ikatlo lamang ng inaasahang paglago ng Amazon, ngunit nagpapatuloy ang premium valuation nito ng mga 18 buwan na.

Ipinapakita ng pagkakabaliktad na ito ang pangunahing alalahanin ng merkado: Malaki ang iniinvest ng Amazon sa capital expenditure, pangunahin para sa pagpapalawak ng AI data center, kasabay ng Alphabet at Meta sa pagtaya sa AI infrastructure demand, ngunit hindi pa malinaw ang panahon ng balik ng ganoong investment. Kung mabagal mag-materialize ang AI demand, maaaring manatiling mababa ang kita dahil sa mataas na gastos.

Gayunpaman, ipinapakita rin ng sum-of-the-parts valuation analysis na maaaring hindi nabibigyan ng sapat na halaga ang business structure ng Amazon. May market cap na $2.8 trilyon ang Amazon, ngunit binubuo ito ng mga asset gaya ng AWS, online retail, advertising, at content business. Nakasaad na ang online retail sales ng Amazon ay tumaas ng 13% year-on-year sa unang kalahati ng taon, may taunang kita ang advertising business ng mga $80 bilyon na may 20% hanggang 25% na growth rate, at konserbatibong tinatayang hindi bababa sa $1 trilyon ang independent value ng AWS.

Sa madaling sabi, ang diskwento ng merkado sa Amazon ay hindi lamang dulot ng retail business valuation, kundi ng hindi tiyak na return mula sa AI capital spending, komplikadong group structure, at kulang sa visibility ng returns. Ang mababa nitong valuation ay hindi awtomatikong nangangahulugang undervalued ito, ngunit nagbibigay ito ng panibagong perspektiba para muling suriin ang growth logic ng AWS.

Sa panayam ng a16z, sinabi ni Matt Garman na ang kita ng AWS ay humigit-kumulang $160 hanggang $170 bilyon, na may 37% na year-on-year growth. Naniniwala siyang nasa maagang yugto pa ang AWS ng long-term opportunity, sanhi ng marami pang aplikasyon na nananatili sa on-premise, patuloy na tumataas na computing demand ng mga kumpanya, at ang bagong tailwind mula sa AI.

Ang unang layer ng growth ay galing sa cloud migration ng mga enterprise. Sinabi ni Matt Garman na sabay na pinapalakas ng cloud migration at AI demand ang paglago ng AWS. Para sa malalaking kumpanya, ang AI ay hindi basta pag-invoke ng model, kundi isang workload na konektado sa data, storage, security, permissions, at production systems. Kaya hindi lang GPU capacity ang iniaalok ng AWS kundi ang buong infrastructure na kailangan ng enterprise para magdala ng AI sa production.

Ang pangalawang layer ng growth ay mula sa mga startup. Sinabi ni Matt Garman na tinatayang 30% hanggang 40% ng kita ng AWS ay galing sa mga kumpanyang dating startup. Ang AI-native na mga startup ay iba sa mga unang internet companies – mula sa simula ay mangangailangan na sila ng malaking compute power, mataas ang gastos sa pag-train ng model, at mas malaki ang rounds ng investment at valuation. Kaya pinipili ng AWS na magreserba ng ilang limitadong GPU at AI accelerator capacity para sa mga startup, imbes na ibenta lahat ng resources sa malalaking frontier labs.

Dagdag pa niya, sa isang paraan ay natutugunan ng AWS ang mga 60% ng kaugnay na request, minsan ay sa iba’t ibang rehiyon, oras, o configuration. Sa mga susunod na taon, planong bumili ng AWS ng 2 milyon na pirasong Nvidia GPU. Ipinapakita nito na sinusubukan ng AWS na panatilihin ang customer ecosystem sa allocation ng capacity, hindi lang tumutok sa iilang malaking customer.

Ang ikatlong layer ng growth ay galing sa agent workflows. Sinabi ni Matt Garman na mas madami na ngayong teams ang gusto ng cloud environment na hindi lang para sa tao kundi para rin sa mga agent. Pinapa-optimize ngayon ng AWS ang Agent Core, Bedrock, AWS Context at iba pang serbisyo para mapabuti ang kakayahan ng agent na mag-navigate sa data lake, database, at service calls. Ang mga agent ay may paki sa tail latency, at nagge-generate ng short-cycle, mabilis na magawa at i-release na computing demand.

Maaaring baguhin nito ang paraan ng paggamit ng cloud infrastructure. Dati, ang cloud resources ay nagsilbi sa mga developer at IT teams; sa hinaharap, ang mga agent ay maaaring awtomatikong magsulat ng code, mag-call ng database, mag-manage ng infrastructure, at mag-execute ng task sa sandboxed at temporary permission settings. Para sa AWS, nangangahulugan ito ng panibagong demand para sa inference, storage, security, permissions management, at compute.

Bukod dito, tinitingnan din ng AWS ang custom chips bilang susi para suportahan ang lohikang ito. Sinabi ni Matt Garman na ang Graviton ay may humigit-kumulang 20% na improvement sa gastos at performance, ang Trainium ay naging pundasyon na ng karamihan ng traffic ng Bedrock, at halos ubos na ang capacity ng Trainium hanggang katapusan ng susunod na taon. Kung mapapababa ng mga chip na ito ang cost per compute unit, makakatulong ito na gawing mas epektibo ang economic return ng AI infrastructure investment.

Para sa mga namumuhunan, ang pangunahing isyu ay returns, hindi lang ang demand narrative. Ipinaliwanag ng liderato ng AWS ang iba’t ibang growth sources: enterprise cloud migration, AI inference, training demand ng startup, agent workflows, at custom chips. Ngunit sa huli, kailangang magresulta ang mga oportunidad na ito sa mas mataas na kita, mas magandang profit, at sapat na capital return.

Binigyang-diin ni Matt Garman sa panayam na hindi konsentrado ang kapasidad ng AWS sa isa o dalawang customer, at madalas na nasa single digit o mas mababa pa ang bahagi ng bawat customer. Idinagdag niya na, sa pangunahing compute, storage at inference, nakita na ng mga enterprise customer ang positibong return. Nakakatulong ito para mabawasan ang takot ng merkado sa posibleng AI bubble at customer concentration risks.

Pero mula sa pananaw ng shareholder, hindi pa ibig sabihin nito na napatunayan na ang investment returns ng Amazon. Ang ilang $220 bilyon na capital expenditure ay nangangailangan ng patuloy na mataas na utilization rate, matatag na demand mula sa customers, at controladong gastos. Kung mananatili lang sa testing phase ang agent applications, o mabagal magdeploy ang composers kaysa inaasahan, maaaring mawalan ng balance ang capital input at maapektuhan ang kita.

Kaya, ang tunay na kailangang mapatunayan ng merkado ay kung kaya bang panatilihin ng AWS ang acceleration sa kita, mapalawak ang bayad na paggamit ng mga serbisyo gaya ng Bedrock, Trainium at Agent Core, makalipat ang mga enterprise mula sa agent workflow na may tao patungo sa mas autonomous production workflow, at kung kaya bang matakpan ng bagong demand ang gastos sa data center, chip, elektrisidad at supply chain.

Maaaring mababa ang pagtaya ng merkado sa AI return ng Amazon, ngunit hindi walang basehan ang pag-aalinlangan ng merkado. Ang panayam ng AWS ay nagbigay ng source ng demand at teknikal na path, at ipinapakita ng pagtatayang ginawa ng "The Information" na may espasyo para muling suriin ang kasalukuyang valuation multiples. Sa huli, kung maaayos ba ang diskwento ay nakasalalay sa kakayahan ng Amazon na gawing visible at sustainable financial returns ang AI infrastructure investments.