3個月500億美金，科技巨頭依然在給AI瘋狂砸錢

上週，全球最大的科技巨頭們紛紛公佈了最新的財報，展示了他們對AI熱潮數以百億美元的押注，開始有了一些回報的端倪。當然這些公司也說，更大手筆的投資還在後面。

亞馬遜、微軟和谷歌紛紛披露，上個季度的雲業務收入總計達到629億美元，這一數字同比增長了22.2%，這種加速增長已經持續了四個季度。

另外一個很重要的轉向是，只靠AI訓練已經無法支撐資本支出（Capex）的故事了，它不足以讓巨頭們繼續大規模地購買晶片、建資料中心，而是一定要看到AI推理上的成功，也就是應用層能不能爆發，它正成為焦點中的焦點。

“需求繼續高於我們的可用能力，”微軟首席財務官Amy Hood在分析師電話會議上說。

市場一直有一個擔心，這些矽谷公司可能因為過度憧憬AI，而導致在雲能力上過度支出。這些創紀錄的資本支出，已經多次震動市場，有時候會導致以科技股為主的納斯達克指數下跌。不過目前，這個增長神話還在延續。

一、三巨頭繼續“大撒幣”

亞馬遜、微軟以及谷歌的最新財報顯示，上個季度它們在不動產和裝置上的支出，達到了驚人的506億美元，相比之下上年同期是305億美元。這其中很大一部分資金，都流向了用於支援AI的資料中心。

並且這三家公司都異口同聲地說，未來幾個月它們的支出將繼續走高。另外，Meta也是如此，Meta為自家在Instagram、WhatsApp和Facebook上的AI應用，進行基礎設施投資。

扎克伯格的計劃是，試圖藉助既有的各個社交平臺，打造一個全球使用量第一的AI助手。所以Meta在上個季度向AI基礎設施投入了83億美元，高於上年同期的65億美元。“我們對AI的投資仍需要強大的基礎設施，我預計還會在這方面繼續大力投資。”扎克伯格說。

目前這些燒錢的動作，給各家帶來了什麼？當下最顯著的，依然是雲服務，其強勁的增長給這些“大餅”帶來了一些證據。

本來雲服務的發展勢頭，在2022年初減弱，很多公司的雲業務都有所降溫。但在過去一年裡，AI的出現讓整個行業重拾增勢，因為出現了大量AI開發者為此的支出，這些人需要有比傳統軟體公司更強的處理能力。除了直接受益於AI浪潮的晶片公司外，雲業務就成為了能證明AI影響的另一大領域。

在雲業務上長期排名第三的谷歌，Q3雲業務收入增長了35%，大超預期，股價也隨之上漲。亞馬遜也在財報後上漲了近6%，並披露說公司的雲AI業務，有望產生數十億美元的年收入，並創下30%多的增速，快於AWS的整體業務增速。

不過微軟的股價在財報後下跌了6%，這是因為微軟下調了雲業務的增長預期，原因是無法以足夠快的速度建設資料中心。但這個短暫的逆風，預計不會影響微軟的大盤，這個財季裡，AI產品和雲服務的年化銷售額，料將首次超過100億美元。

比如在過去六個月裡，微軟一項可透過雲平臺銷售，接入OpenAI技術的服務，其使用量增加了一倍，使用該服務的客戶包括Grammarly和Harvey等AI初創公司。

對於到底應該如何思考“對AI投入是否過多”這個問題，谷歌CEO Sundar Pichai在今年Q2財報電話會中說：“我認為我思考這個問題的方式是，當我們經歷這樣的曲線時，對我們來說，投資不足的風險遠遠大於投資過度的風險，即使在最終結果表明我們投資過多的情況下也是如此。”

這樣的思路在Q3仍然延續，甚至會繼續持續到明年。各家投行也陸續上調了明年資本開支預測，摩根士丹利把亞馬遜、谷歌、Meta、微軟4家的總資本開支，從原本的2700億美金，上調到3000億美金，主要增量來自亞馬遜。

科技巨頭保持最高的Capex支出強度

二、Capex資本支出邏輯已不足以支撐AI故事，急需推理/應用層“接棒”

如果要想繼續推動AI浪潮，如今僅靠Capex路線是不太夠了，質疑聲只會越來越大。市場很快就會進入要看到應用側進展的階段。特別是對2025年Capex的預期越高，2026年能否實現可觀增長的難度就越大。

所以明年推理需求能否爆發，是舉足輕重的核心議題。微軟、亞馬遜和谷歌，都在快速開發面向消費者和企業的AI產品，比如谷歌的Gemini和微軟的Copilot。

以及OpenAI o1所提的推理層面的Scaling Law，能否在各個下游領域獲得驗證，尤其是在經濟模型上被驗證，在明年是一個重要的觀察點。只有推理側爆發，GPU才能從“成本項”變成“資產項”。

谷歌也是一個很好的例子。由於谷歌的主要收入依賴搜尋廣告，而採用生成式AI的搜尋，可能會對收入產生負面影響。但在對傳統搜尋廣告收入空間的擠壓之外，AI也帶來了產品功能升級，特別是多模態（比如圖片搜尋），顯著提高了使用者體驗和搜尋頻率。據谷歌的業績釋出會披露，比如像Circle to Search這樣的小功能（可以讓使用者隨意圈出自己想搜尋的內容），已在1.5億部安卓裝置上推出，每週有三分之一的使用者使用；Lens視覺搜尋，每月處理超過200億次查詢，成為增長最快的搜尋型別，且大多數查詢結果促進了使用者購物。

這兩項核心搜尋功能都依賴於多模態的AI技術，也可以被視為應用層的一點小突破。再結合著谷歌同比增長15%的收入、搜尋和YouTube廣告收入均實現了兩位數的同比增長，整體超越市場預期。

黃仁勳對AI如何提升生產力，有著一個充滿雄心的預測，他說英偉達現在有3.2萬名員工，但希望英偉達在未來某天，成為一家擁有5萬名員工的公司，同時配有1億個AI輔助每個員工。

並且還將構建一個AI擅長哪些事務的目錄，公司收件箱裡也會充滿這些擅長不同事務的AI發來的資訊，AI也能夠自組織，能自行招募其他AI來組成團隊，解決問題，它們還會自行在Slack頻道里交流，也會跟人類員工交流。

“可以說，我們就是一個龐大的員工群體，其中一些是數字化的AI，另一些則是生物體的人類，我還希望未來某天，其中一些會是電子化的機器人。”黃仁勳說。

資料中心投資近年來如火如荼，還能慣性持續一段時間，但下一步需要靠推理/應用層

三季度科技巨頭們的業績過後，一個普遍的共識就是AI訓練，已經無法支撐資本支出（Capex）的故事了，明年就會轉向是否能實現推理（應用）上的Scaling Law，應用層會成為焦點中的焦點。

摩根士丹利甚至算了一筆賬，預計2025年，美國主要科技巨頭的各種AI投入，所有加起來合計有4000億~4500億美金（GPU、資料中心等等雜七雜八），這個支出數字已經超過阿波羅登月計劃的總額。

雖然當下還看不出AI對生產力的重大切實影響，但各種產品其實如雨後春筍般的冒出來，從巨頭到創業公司。如果按黃仁勳的願景發展，世界在未來會分為“AI窮人”和“AI富人”，能否成功應用AI的關鍵，是能否在業務中，找到內部的上下文場景，繼而在生產中最大限度地利用這些AI應用。

References：

1. WSJ：Tech Giants See AI Bets Starting to Pay Off

2. WSJ：Microsoft’s AI Story Is Getting Complicated

3. 躺平指數：美股“七巨頭”財報來襲：一個AI工具成了新卷王

4. 資訊平權：明年的AI資本開支有多少？