亚马逊正以远超以往的速度将资金投向AI基础设施，但代价是自由现金流明显恶化。据外媒引述会议录音与文件，AWS高层坦言，机器学习与AI业务的自由现金流已大幅转负，且这种状况可能还会持续数年。第二季度亚马逊自由现金流降至-76亿美元，较一年前显著恶化；财报将主要原因归于不动产与设备采购金额大幅增加，而这些投资正是为了布局AI。

最新披露的信件显示，亚马逊在8月启动了名为Early Rack Receipt的新流程，用于接收搭载英伟达GB300芯片的服务器机架。仅8月就有约50亿美元的机架到货，此后每月预计还有约30亿美元的设备进入供应链。问题在于，部分AWS数据中心虽有空间，却缺乏足够电力来启用这些机架，设备只能先暂放在仓库，等待电力与场地条件就绪。

这种提前锁定设备的做法，意味着亚马逊必须更早付款。过去通常是设备进入数据中心后才付款，如今公司承担了更多前置成本与时程风险。在9月的一场会议上，AWS财务长John Felton半开玩笑地对负责AI基础设施扩张的Prasad Kalyanaraman说，公司自由现金流为负的“凶手”就是他。Kalyanaraman并未否认，并表示AI与机器学习业务的现金消耗非常大，压力可能还会持续两年。

尽管现金流承压，亚马逊仍在持续加码。今年资本支出目标据称高达2000亿美元，押注AI数据中心、服务器与电力基础设施的长期需求。执行长Andy Jassy认为这波投资将带来强劲回报，并形容AI是“一生一次的机会”。

从产业视角看，亚马逊的处境并非孤例。超大规模云厂商在AI算力上的资本开支强度正不断抬升，而电力供应、机架交付与数据中心建设之间的节奏错配，正在成为制约算力落地速度的现实瓶颈。对上游而言，英伟达GB300机架的密集交付印证了AI芯片需求的强劲；对亚马逊自身而言，提前付款与电力滞后并存，考验的是其大规模建设与资金调度能力。这场AI豪赌的回报周期，将取决于数据中心能否及时通电、算力能否顺利转化为云业务收入。