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Meta vs. Amazon: Which Underperforming "Magnificent Seven" Stock Will Rebound More in 2026?
The Motley Fool· 2025-12-11 23:00
核心观点 - 尽管亚马逊和Meta Platforms在2024年表现不及标普500指数,但两者均有望在2026年迎来反弹,其中Meta Platforms因其更高的增长率和更具吸引力的估值,被视为更优的成长股选择 [1][2][15] 亚马逊 (Amazon) 业务表现与增长动力 - 公司拥有多元化的增长杠杆,包括在线市场、亚马逊云服务、在线广告和人工智能芯片等多个重要业务板块 [4] - 亚马逊云服务第三季度销售额同比增长20%,广告收入同比增长24%,在线市场也实现了两位数增长 [6] - 人工智能代理已协助客户节省大量时间与成本,例如AWS AI代理Transform年内已节省超过70万小时的手动迁移工作量,相当于335个开发人年;Quick Suite代理AI应用帮助企业节省80%的复杂任务处理时间,并实现90%的成本节约 [7] - Trainium2 AI芯片业务环比增长150%,已成为一项价值数十亿美元的业务 [8] - 公司当前股价为230.28美元,市值2.478万亿美元,市盈率为32.8 [5][11] Meta Platforms 业务表现与增长动力 - 公司收入几乎全部来自在线广告,但第三季度收入同比增长26%,显著超过亚马逊13%的增长率 [9][11] - 社交媒体日活跃用户同比增长8%,但真正的增长机会在于可穿戴技术,公司旨在成为该行业的领导者 [12] - 公司首席执行官马克·扎克伯格表示,公司在AI眼镜领域持续领先,若把握住部分未来机遇,未来几年将是其历史上最激动人心的时期 [12] - 若AI眼镜成为主流产品,并像智能手机一样普及,公司每季度可能带来数十亿美元的额外收入 [13][14] - 公司当前股价为652.71美元,市值1.639万亿美元,市盈率为29.8,股息收益率为0.32% [10][11] 增长前景与比较 - Meta Platforms的增长速度更快,且估值比亚马逊更具吸引力 [11] - 亚马逊的收入增长可能因亚马逊云服务、在线广告、AI代理和AI芯片而加速 [15] - Meta Platforms的广告业务持续高水平表现,而AI眼镜可能最终为其提供第二个主要产品,降低对广告收入的完全依赖 [15] - 随着AI眼镜技术改进,它可能成为下一个创新的必备科技产品 [16] - 亚马逊拥有更多长期增长路径,而Meta Platforms在依靠其原有可靠收入来源的同时,也在寻找新的收入流 [16]
Amazon Adds AI Shopping Tool Interests: Buy, Sell or Hold the Stock?
ZACKS· 2025-03-27 15:56
文章核心观点 公司推出AI购物创新功能Interests,虽有长期潜力但面临资本支出增加、AWS竞争等问题,投资者可持有或等待更好切入点 [8][13][14] 分组1:Interests功能介绍 - 公司推出AI购物创新功能Interests,可让消费者通过个性化对话式搜索发现商品,能创建反映特定偏好、爱好和预算的定制提示 [1] - 该功能利用大语言模型将日常语言转化为搜索查询,能主动通知用户匹配偏好的新品、补货和优惠信息 [2] - 目前仅向部分美国用户开放,公司计划未来几个月扩大覆盖范围 [3] 分组2:战略AI集成情况 - 公司2024年第四季度财报表现强劲,营收达1878亿美元,同比增长10%,运营收入212亿美元,同比增长61% [4] - 公司持续聚焦AI创新,如AWS的Trainium2 AI芯片、Amazon Nova基础模型和Amazon Bedrock增强功能等 [4] - Interests加入公司AI购物工具套件,体现公司通过个性化提升客户体验、增加购买频率和订单价值的决心 [5] 分组3:竞争格局 - 随着电商竞争加剧,其他科技公司也在开发类似AI购物体验,如谷歌升级购物标签 [6] - 公司在AI购物工具方面的先发优势、丰富产品选择和强大物流网络使其在竞争中占据有利地位 [7] 分组4:投资展望 - Zacks共识预计公司2025年净销售额为6976.8亿美元,增长9.36%,每股收益6.32美元,增长14.29% [9] - 公司虽第四季度营收超预期、运营收入增长可观,但面临资本支出增加问题,可能影响未来季度利润率 [10] - AWS增长虽有改善但面临竞争和产能限制,可能短期内限制AI驱动的收入加速增长 [11][12] - 有持仓的耐心投资者可持有至2025年,等待AI举措成熟产生回报;新投资者可等待市场回调寻找更好切入点 [13][14]