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　　这包括我们提升品牌知名度的漏斗顶端努力，以及我们在转化点衡量结果的漏斗底部产品。亚马逊广告为品牌提供了工具，使其能够触达我们自有娱乐资产（例如 Prime Video、Twitch 和 IMDb）、体育直播（例如 NFL、NBA 和 NASCAR）、音频内容（例如 Amazon Music 和 Wondering）、当然还有我们的商店以及许多其他外部网站（例如 Pinterest 和 BuzzFeed）中的目标受众。我们所有的受众和衡量功能都适用于我们通过 Amazon DSP 向优质第三方发布商投放的广告，而我们安全的“洁净室”则使广告商能够分析数据、生成核心营销指标并了解其营销在各个渠道的表现。我们持续看到大量机会，可以进一步扩展我们为品牌提供的全方位服务。

　　如果你相信你的使命是让客户的日常生活更轻松、更美好，并且相信人工智能将重塑每一次客户体验，那么你就会积极投资人工智能，而这正是我们正在做的。你可以在亚马逊上构建的数千个人工智能应用程序中看到这一点。你可以在我们名为 Alexa+ 的下一代 Alexa 中看到这一点。你可以在我们如何将人工智能应用于我们的订单履行网络、机器人技术、购物、Prime 视频和广告体验中看到这一点。你也可以在 AWS 为内部和外部构建者构建的构建模块中看到这一点，帮助他们构建自己的人工智能解决方案。我们并非在此涉足。我们非常有意识地为构建者提供人工智能堆栈各个层面尽可能广泛的功能，以经济高效的方式，使他们能够在其业务中广泛使用人工智能。在这些构建模型的底层，我们新的定制人工智能芯片 Trainium2 已开始大规模投入使用，并具有巨大的吸引力和需求。

　　对于那些希望利用前沿模型构建生成式 AI 应用的用户来说，Amazon Bedrock 是我们提供的中间层全托管服务，它提供了一系列高性能基础模型，并具备一系列极具吸引力的功能，可轻松构建高质量的生成式 AI 应用。我们持续快速迭代 Bedrock，添加了 Anthropic 的 Cloude 3.7 Sonnet 混合推理模型（这是他们迄今为止最智能的模型）以及 Meta 的 Llama 4 系列模型。我们也是首家将DeepSeek R1和 Mistral AI 的 Pixtral Large 作为全托管模型全面开放的云服务提供商。当然，我们也在 Bedrock 中提供我们自主研发的 Amazon Nova 先进基础模型，最新的 Premier 模型已于昨日发布。

　　基础设施现代化远不如人工智能那么引人注目，但它对任何公司的技术和发明能力、开发人员的生产力、速度和成本结构都至关重要。而企业要想充分发挥人工智能的潜力，就需要将基础设施和数据迁移到云端。我还想简单提一下其他几点。正如我多次提到的，在第一季度，我们推出了下一代 Alexa 个人助理 Alexa Plus，它比之前的版本更加智能、功能更强大，几乎可以回答任何问题并采取行动。Prime 会员免费使用，非 Prime 会员则需支付每月 19.99 美元的费用。我们刚刚开始在美国推出 Alexa Plus，并将于今年晚些时候扩展到其他国家。到目前为止，人们都非常喜欢 Alexa Plus。我们很高兴也很荣幸能够参与到打造备受推崇的詹姆斯·邦德系列电影的下一部作品的合资企业中。我们最近任命了著名制片人艾米·帕斯卡和大卫·海曼来制作下一部詹姆斯·邦德电影。

　　我们丰富的商品选择让顾客能够从不同价位选择商品，尤其是在食品杂货等包含日常必需品的品类中。这些商品是人们最常购买的商品。我们与全球数百万独立卖家合作。这些销售伙伴是我们丰富商品选择的重要贡献者，第一季度全球第三方销售单位组合占比为61%，与去年同期持平。谈到盈利能力，北美分部营业利润为58亿美元，国际分部营业利润为10亿美元，北美营业利润率为6.3%，国际营业利润率为3%。正如我之前提到的，本季度我们记录了一些与历史客户退货相关的一次性费用，这些费用尚未解决，以及一些在预期关税生效前提前到第一季度接收库存的成本。如果没有这些费用，北美和国际营业利润率将分别高出约90个基点、90个基点和70个基点。我们的北美营业利润率分别为7.2%，国际营业利润率分别为3.7%。

　　我的意思是，会有很多卖家决定将这些更高的成本转嫁给最终消费者，但我们在很多不同的国家都有很多卖家，并非所有卖家都会采取同样的策略。所以我认为，当像我们这样的卖家拥有更大的多元化时，我们更有可能让一些卖家决定自己抢占市场份额，而不是将所有或任何关税转嫁给消费者。因此，我认为消费者来我们这里时，将更有可能找到更多样化的选择和更低的价格。最后我想说的是，在我们的许多业务中，尤其是在过去六年左右的时间里，我们一直在长期实现生产地的多元化。我想说，我们过去在中国为AWS或设备生产零部件的集中度比现在要高得多，我们在过去这段时间里实现了显著的多元化。我们认为这样做是明智的。以上就是我们为确保在短期、中期和长期内保护客户而采取的一些措施。但事实证明，这些措施中的大部分才是我们最关注的，即提供真正广泛的选择，提供终极选择，提供真正低廉的价格和快速的配送。

　　然后是下一批迁移，这些迁移需要时间，有些公司很快就能完成，有些公司则需要更长时间。很多时候，他们对迁移到云端的成本优势和创新速度感到兴奋和热情，原本规模较小的下一批迁移变成了规模更大的下一批迁移。所有这些情况已经持续了很长时间。我们很难预测，因为这实际上取决于他们希望如何安排迁移顺序和资源投入。然后是人工智能，它有自己非常快速的增长周期，尤其是在某些类型的用例中，而且这些周期会发生变化。我举几个例子。在人工智能发展的早期，你看到的最多的是提高生产力和避免成本的举措。我们从许多 AWS 客户那里看到了这一点，我们在亚马逊内部也使用人工智能进行了大量这样的工作。然后，我想说，你还看到了大规模的训练。