【決算】アマゾン（AMZN）FY24Q1

2024年5月1日 13:47

【概要】
⭕️EPS $0.98 vs 予想 $0.83
⭕️売上高 $1433億ドル vs 予想 $1425.5億ドル
売上高成長率＋13％
北米＋12%
海外＋10%
AWS＋17%

来期ガイダンス
❌売上高 $1440億ドル～$1490億ドル vs 予想 $1500.09億ドル

〈所感〉
悪い決算でした。為替による悪影響と欧州経済の弱さがガイダンスに影を落としました。AWSの成長率は再加速しています。これは企業の支出最適化がほぼ終了したこと、生成AIによる需要増が要因です。アマゾンはAI投資によって既に数十億ドルの収益を上げています。投資による収益が回収できる兆候がある内は高水準なAI投資を続ける見通しです。そして会社側はAI需要に強気のスタンスです。AIを巡る動きはまだ初期段階と見ています。アマゾン株自体は悪い決算でしたので売りだと考えますが、引き続きAI関連銘柄には強気でいけると考えます。

【決算コール】
●AWSは成長が再加速
「AWS への移行。前年同期比の収益成長率は、第 4 四半期の 13.2% から第 1 四半期には 17.2% に加速しました。前年比のパーセンテージは、開始するベースの合計に対してのみ関係することを覚えておくと役立ちます。そして、当社のはるかに大規模なインフラストラクチャクラウドコンピューティングベースを考慮すると、この成長率では、AWS では他の場所よりも絶対的なドルの伸びが前四半期比でさらに大きくなることがわかります。

現在、いくつかの傾向が見られます。まず、企業はコスト最適化の大部分をほぼ完了し、より新しい取り組みに注意を向けています。パンデミックが発生する前、企業はコストを節約し、より速い速度でイノベーションを起こし、開発者の生産性を向上させるために、オンプレミスのインフラストラクチャからクラウドに移行してインフラストラクチャの最新化を進めていました。その後のパンデミックと不確実な経済によりその勢いは逸れましたが、再び勢いを取り戻しつつあります。

企業は、インフラストラクチャの最新化において、この比較的簡単な成果を追求しています。そして、かなり広範な機能、最も奥深いパートナーエコシステム、強力なセキュリティと運用パフォーマンスを備えた AWS は、今後もお客様に選ばれる強力なパートナーであり続けます。AWS のお客様も、GenAI を活用して顧客エクスペリエンスとビジネスを変えることに非常に興奮しています。AI の分野ではかなりの勢いがあり、すでに数十億ドルの収益を積み上げています。」

●生成AIの活用
「私たちは GenAI スタックの 3 つのレイヤーすべてに機能を追加し続けています。最下層の開発者やモデルを構築する企業向けの層では、当社の製品に対する期待が高まっています。当社では、NVIDIA コンピューティングインスタンスの幅広い選択肢を用意していますが、利用可能な代替品と比べて価格パフォーマンスが優れているため、当社のカスタムシリコン、トレーニング、推論に対する需要は非常に高いです。最新世代の Trainium 2 は、2024 年後半から 2025 年前半に大量に登場する予定です。
企業も、SageMaker を使用して得られた驚くべき結果について話し始めています。当社のマネージドエンドツーエンドサービスは、AI 用のデータの準備、実験の管理、モデルのトレーニングの高速化、推論の軽減において開発者にとって大きな変革をもたらしました。レイテンシを短縮し、開発者の生産性を向上させます。Perplexity AI は SageMaker よりも 40% 速くモデルをトレーニングし、Workday は SageMaker を使用して推論レイテンシーを 80% 削減し、NatWest は SageMaker を使用して AI の価値実現までの時間を 12 ～ 18 か月から 7 か月未満に短縮しました。この変化は、独自のモデルを構築することがいかに困難であるかを示しており、SageMaker で標準化するモデルビルダーの数が増加していることがわかります。スタックの中間層は、モデルを最初から構築するのではなく、既存の大規模言語モデル (LLM) を活用し、独自のデータでカスタマイズし、最も簡単で最高の機能を利用できるようにしたい開発者や企業向けです。安全で高品質、低遅延、コスト効率の高い本番用 GenAI アプリをデプロイします。
これが、当社が Amazon Bedrock を構築した理由です。Amazon Bedrock には、顧客が利用できる LLM の幅広い選択肢があるだけでなく、モデルの知識ベース、アプリケーションが回答する質問を保護するためのガードレール、エージェントを拡張するために、非常に魅力的なモデル評価、取得拡張生成 (RAG) も備えています。複数のステップのタスクを完了し、モデルの指導と改良を続けるための微調整を行います。Bedrock には、アディダス、ニューヨーク証券取引所、ファイザー、ライアンエア、トヨタなど、すでに数万の顧客がいます。過去数か月の間に、Bedrock は Anthropic の Claude 3 モデルを追加しました。これは現在地球上で最もパフォーマンスの高いモデルです。メタのラマ 3 モデル。Mistral のさまざまなモデル、Cohere の最新モデル、および新しいファーストパーティ Amazon Titan モデル。1 週間前、Bedrock は他の一連の機能を開始しましたが、おそらく最も重要なのはカスタムモデルのインポートです。
Custom Model Import は、私たちが頻繁に聞いていた、まだ誰も満たしていない顧客の要望を満たすための、卑劣な大規模なローンチです。SageMaker を使用してモデルを構築する顧客がますます増えており、高品質な実稼働グレードの GenAI アプリの構築を非常に簡単にする、前述したすべての Bedrock 機能を活用したいと考えています。Bedrock Custom Model Import を使用すると、アプリケーションをデプロイする前に、SageMaker などから Bedrock にモデルを簡単にインポートできます。顧客はこれに興奮しており、既存の LLM を活用しながらカスタム構築モデルを組み合わせて採用している企業が増えているため、SageMaker と Bedrock のこれら 2 つの重要なサービスがうまく連携できる見通しは非常に魅力的です。
スタックの最上位は構築中の GenAI アプリケーションです。そして本日、私たちは、ソフトウェア開発と企業の内部データの活用のための最も有能な AI を活用した生成アシスタントである Amazon Q の一般提供を発表しました。ソフトウェア開発側では、Q はコードを生成するだけでなく、コードをテストし、コーディングの競合をデバッグし、コードをある形式から別の形式に変換します。現在、開発者は Q を使用して Java の古いバージョンから、より安全で機能の高い新しいバージョンに移行することで数か月を節約できます。
近い将来、Q は開発者が dotNET コードを変換することも支援し、Windows から Linux への移行を支援します。Q にはエージェントと呼ばれる独自の機能もあり、機能の実装、文書化、コードのリファクタリングからソフトウェアアップグレードの実行に至るまで、さまざまなタスクを自律的に実行できます。開発者は、Amazon Q にソーシャル共有アプリのお気に入りへの追加機能の作成などのアプリケーション機能の実装を依頼するだけで、エージェントが既存のアプリケーションコードを分析し、コードを含む段階的な実装計画を生成します。複数のファイルにわたる変更と提案された新しい機能。開発者はエージェントと協力して計画を確認して反復することができ、エージェントはそれを実装して、複数のステップを接続し、複数のファイル、コードブロック、テストスイートに更新を適用します。
とても便利です。内部データの面では、ほとんどの企業は、Wiki、イントラネットページ、Salesforce、Amazon S3 などのストレージリポジトリ、その他のアクセスが困難な多数のデータストアや SaaS アプリに存在する、内部に関連する大量のデータを保有しています。会社のポリシー、製品、業績、コード、人材、その他多くのトピックに関する率直な質問に答えるのは難しく、イライラさせられます。Q を使用すると、これがはるかに簡単になります。
すべてのエンタープライズデータリポジトリで Q を指定できます。そして、このすべてのデータを検索し、論理的に要約し、傾向を分析し、このデータについて顧客と対話します。また、本日、Q Apps と呼ばれる強力な新機能を導入しました。これにより、従業員は、この内部データに基づいて構築したいアプリを自然言語で記述することができ、Q Apps がそのアプリを迅速に生成します。これにより、社内チームが独自のデータから有用なアプリを構築することが非常に簡単になります。
Q は、ソフトウェア開発とデータのための最も機能的な AI を活用したアシスタントであるだけでなく、パフォーマンスの標準を設定するものでもあります。Q は、コード提案のスコアと受け入れ率が最も高く、公にベンチマークが可能な他のすべての競合他社を上回り、セキュリティ脆弱性を捕捉し、複数のステップを接続して自動アクションを適用する点ですべてのソフトウェア開発アシスタントをリードします。顧客は Q に引き寄せられており、すでに Brightcove、Bridge Telecom、Datadog、GitLab、GoDaddy、National Australia Bank、NCS、Netsmart、Slalom、Smartsheet、Sun Life、Tata Consultancy Services、Toyota、Wiz などの企業が Q を使用しているのを目にしています。今日まではベータ版でしかありませんでした。また、これらの GenAI サービスのセキュリティと運用パフォーマンスの要素を見落とさないように注意してください。
あまりセクシーではありませんが、非常に重要です。ほとんどの企業は、AI アプリケーション内のデータのプライバシーと、トレーニングアプリや本番アプリの信頼性を非常に重視しています。過去 1 年ほどで何が起こっているかに注意を払っている場合は、これらの点でプロバイダー間に大きな違いがあることがわかります。AWS には大きな利点があり、AI の焦点を AWS に移す企業の数が増えています。
AWS の成長の再加速と GenAI に対する高い需要の組み合わせにより、2024 年には設備投資が前年比で大幅に増加すると予想されます。AWS のビジネスモデルの仕組みを考慮すると、これは将来の成長の明るい兆しです。AWS の需要が増えるほど、新しいデータセンター、電力、ハードウェアを調達する必要が増えます。念のために言っておきますが、私たちは資本のほとんどを前払いで費やしています。しかし、過去数年間で見てきたように、需要が安定するにつれて、将来的には営業利益率とフリーキャッシュフローでそれを補います。
そして、この方法で収益化できるという明確なシグナルがなければ、私たちは資本を使いません。私たちは AWS に対して引き続き非常に強気です。当社の年間収益は 1,000 億ドルを超えていますが、世界の IT 支出の 85% 以上が依然としてオンプレミスにあります。そして、これは GenAI を計算する前の話であり、そのほとんどは今後 10 ～ 20 年かけてゼロからクラウド上で作成されることになります。」

●企業の支出最適化はほぼ終了した
「うるう年の影響を除くと、AWS の収益は前年比約 16% 増加しました。第 1 四半期には、企業がイノベーションの推進と新しいワークロードのクラウドへの導入に重点を移す中、さまざまな顧客グループおよび業界全体で生成 AI と非生成 AI の両方のワークロードが増加しました。さらに、コスト最適化の影響は減少し続けています。継続的な最適化レベルは常に存在しますが、最近のサイクルの大部分は終了し、おそらくこれらの最適化の取り組みは定常状態に近づいていると考えられます。」

●AI投資は継続
「私たちはビジネス全体の効率化に引き続き注力しており、これにより、設備投資をもたらす生成 AI など、AWS で見られる力強い成長をサポートするための投資が可能になります。念のため言っておきますが、これらを設備投資と設備ファイナンスリースの組み合わせとして定義します。2023 年の設備投資全体は 484 億ドルでした。先ほど述べたように、生成 AI と非生成 AI ワークロードの両方で AWS の強い需要が見られており、お客様はより長期の取引にサインアップし、より大きなコミットメントを行っています。

生成 AI とより広範なクラウド領域はまだ比較的初期段階にあり、大きな成長の機会が見込まれています。当社では、主に生成 AI を含む AWS の成長をサポートするためのインフラストラクチャ設備投資の増加により、全体的な資本支出が 2024 年に前年比で大幅に増加すると予想しています。」

●為替の悪影響と弱い欧州経済によるガイダンスミス
「第 2 四半期の収益見通しに移ります。純売上高は 1,440 億ドルから 1,490 億ドルの間、または 2023 年の第 2 四半期と比較して 7% ～ 11% の成長が見込まれます。
第 1 四半期の業績では為替の前年比変動による悪影響が見られ、第 2 四半期にはその逆風がさらに強まると予想しています。当社の第 2 四半期純売上高ガイダンスでは、外国為替による約 60 ベーシスポイントの不利な影響が予想されます。また、ガイダンスの検討の一環として、特に米国に比べて若干弱いと思われる欧州における個人消費とマクロレベルの動向にも引き続き注視していきます。第 2 四半期の営業利益は 100 億ドルから 140 億ドルになると予想されます。」

〈Q＆A〉
●AI投資について
Q「歴史的に、Amazon は多額の投資を行った後、利益拡大の時期を経て再び多額の投資を行う時期に移行してきましたが、現在では粗利益と全体的な営業利益の基盤がはるかに大きくなっています。GenAI と資本集約度、食料品、サイバー、ヘルスケアについて考えるとき、投資の観点から将来の収益性に重大な影響を与える可能性のあるものはありますか?」

A「私たちは歴史的に常にそのことについて言及してきました。収益性と投資の間で時々振り子のように変化するのを見たことがあるでしょう。私たちは現在、両方を同時に継続的に行っている段階にあると思います。そのため、私たちが行っている具体的な投資と、それが私たちの短期的な見通しにどのような影響を与える可能性があるかについて話す傾向があります。

過去 18 か月間の営業利益とフリーキャッシュフローの進歩を見ると、その多くは店舗事業の改善とサービス提供コストの削減によるものです。地域化の取り組みと、それが現在どのようにインバウンド分野に移行しているかについてお話してきました。広告は好調に成長しており、AWS も好調です。そして、AWS のマージンは第 4 四半期から連続して 800 ベーシスポイント増加しました。

その多くは、コスト管理とトップラインでの収益の拡大、そして会社全体のコスト構造の削減によって推進されています。ただし、設備投資の面では、設備投資を有意義に強化し、その大部分が AWS インフラストラクチャ、特に生成型 AI への取り組みをサポートすることに費やされると考えています。したがって、間違いなくそのセグメントでは減価償却費が増加すると予想されます。その上で、設備投資について話しています。

現在、第 1 四半期には 140 億ドルの設備投資がありました。これは今年の最低四半期になると予想しています。アンディが前に述べたように、私たちは顧客からの強い需要シグナル、長期の取引とより大きなコミットメントを目の当たりにしており、その多くは生成 AI コンポーネントを使用しています。したがって、これらのシグナルは、この分野での資本拡大に対する当社の自信を与えてくれます。」

●AI投資の規模と便益
Q「AWS の設備投資の度合いに関する質問です。つまり、Anthropic の CEO は、次世代モデルのトレーニングには 10 億ドル近くの費用がかかると考えていると述べたと思います。これは Cloud 4 のようなもので、ハイエンドだと思います。

そして、その次の世代の育成には 100 億ドルもの費用がかかるかもしれません。では、これは業界が AWS に基づいて行うことになると思われますか? オリンパスとあなたが社内で取り組んでいることの一部は、最先端の状態を維持する必要があると思いますか、それとも他の企業はそれができるでしょうか? そして、このすべてのトレーニングは、第 1 四半期に見られた AWS 収益の加速にどの程度の影響を与えましたか?」

A「AWS 上で生成 AI を実行する方法を見つけ出そうとする人々の勢いが非常に高まっているのがわかります。AI ではすでに数十億ドルの収益が達成されていると述べましたが、それはまだ比較的初期の段階にあります。そして、大まかに言えば、その成長を促進していることがいくつか見えてきていると思います。まず第一に、まだモデルを構築中の企業が非常にたくさんあると思います。

そして、これらは、あなたが言及したAnthropicのような最大の基礎モデルビルダーから、12〜18か月ごと、または新しいモデルを構築するものまで多岐にわたります。そして、これらのモデルは大量のトークンを使用して信じられないほどの量のデータを消費するため、実際にトレーニングすることが重要です。そして、それらの多くは AWS 上に構築されており、運用パフォーマンスとセキュリティ、チップはいずれも NVIDIA から提供されているため、時間の経過とともに AWS 上に構築されるものが増えていくと予想しています。しかし、Anthropic を例に挙げると、彼らは Trainium 上のカスタムシリコンで将来のモデルをトレーニングしています。

したがって、これらのモデルの多くを AWS 上で実行する本当の機会が得られると思います。人々は時々気づいていないのですが、非常に多くの企業がモデルのトレーニングに資金を費やしている段階にあるということです。これらのモデルを運用環境に導入したら、多くの企業が導入しているわけではありませんが、時間の経過とともにどれだけの生成 AI アプリケーションが世に出てくるかを考えると、かなりの実行率が見られるときには、ほとんどが最終的に運用環境に移行することになります。トレーニングは定期的にしか行わないため、トレーニングよりも推論にはるかに多くの時間を費やしますが、常に予測と推論を繰り出し続けることになります。

そのため、AWS 上で推論を行うための生成 AI アプリケーションを構築している企業もかなりの数あります。そしてその多くはサービスに関係しています。そして、私たちが目にする主な例は、すでに何万もの企業が Amazon Bedrock 上に構築していることです。Amazon Bedrock には、大規模な言語モデルが最も豊富に揃っており、構築を非常に簡単にする一連の機能があります。高品質でコスト効率の高い、低遅延の、実稼働グレードの生成 AI アプリケーションです。したがって、トレーニングと推論の両方が AWS 上で非常に大きな推進力であることがわかります。

そして、その上に、非常に多くの企業、そのモデル、およびこれらの生成 AI アプリケーションが最も機密性の高い資産とデータを保有することになるという事実を重ね合わせます。そして、それらのアプリケーションに関してどのようなセキュリティを確保できるかは、彼らにとって非常に重要になるでしょう。そして、確かに、ここ 1 ～ 2 年で何が起こっているかに注目してみると、すべてのプロバイダーが同じ実績を持っているわけではありません。そして、私たちは AWS 側で有意義な優位性を持っているため、企業が真剣に実験を行ってから実際に本番環境にこれらのアプリケーションをデプロイする段階に入っているため、人々は生成 AI を AWS 上で実行したいと考えています。」

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