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海外三大云廠商中期業績背后,AI驅動云增長仍有極大變數 | 企服國際觀察

IP屬地 中國·北京 編輯:孫明 鈦媒體APP 時間:2024-08-21 18:01:29

圖片來源@pixabay

近期,亞馬遜、微軟、谷歌母公司Alphabet相繼發布截至2024年6月的最新季度財報。三大云廠商的財報數據整體尚可,但華爾街更在乎的人工智能投入產出并不盡如人意。

單季營收方面,微軟智能云為285億美元,同比增長19%;亞馬遜云AWS為263億美元,同比增長19%;谷歌云為103億美元,同比增長29%。

單季營業利潤和營業利潤率方面,微軟智能云為129億美元、45.3%;亞馬遜云AWS為93億美元、35.4%;谷歌云為12億美元、11.6%。

“華爾街沒有太多耐心。他們看你花了數十億美元,就希望看到收入有所增長?!盨ynovus Trust高級投資組合經理Daniel Morgan就微軟業績分析時指出。

云廠商的收入增長放緩,可能也預示著對AI的投資回報將需要更長時間。AI應用落地的前提條件還不夠充分,云廠商需要投入大量初期建設成本,這些成本包括芯片集群、數據中心的搭建等,用于模型訓練和大規模的推理。原本,高投入高回報就是云計算成立的商業邏輯,并已運行數年之久。而AI驅動云計算增長,哪怕是從CPU切換到GPU,但也將建立在高投入的邏輯下。但投資者儼然沒有耐心,這種焦慮情緒的背后,也反映了對市場經濟不穩定性的擔憂。

而這種既要又要的想法——既要科技公司推動業務快速創新,又要其履行上市公司的投資回報,導致不少科技公司,包括云廠商在內,開始通過裁員或精簡非核心業務的做法,盡可能讓財務報表合格。同時,壓力之下,他們會定期推出些較小的更新,而原本這些更新可以組合為更大的創新點。

但問題是,如果作為科技公司新增長引擎的云業務都存在增長放緩困境,需要依靠長期創新才能刺激營收增長的話,投資者自然不愿意卷入這種長期風險中。

云增速似有回溫

鈦媒體App梳理數據發現,亞馬遜云的營收增速在2023年第二季度滑到歷史最低的12%以后,開始逐季度回升。2024年第二季度,亞馬遜云實現營收263億美元,同比增長19%,然而這一數據與2018年最高值的45%已不可同日而語;營業利潤實現93億美元,營業利潤率35.4%,同比增長11個百分點,略低于上個季度。

鈦媒體制圖

在微軟公布的2024財年第四季度業績中,微軟智能云業務部門(包括智能云產品Azure、服務器和云服務Windows Server、SQL Server,以及企業級服務)整體營收為285億美元,同比增長19%,同比增長4個百分點,略低于上個季度;營業利潤實現129億美元,營業利潤率45.26%。

目前來看,智能云業務的增長基本得益于Azure,Azure是最具有可比性的云業務板塊,盡管未單獨披露營收,但通過公布的Azure和其他云服務增速可以發現,從2022財年至今,其增速(50%、46%、46%、40%、35%、31%、27%、29%、29%、30%、31%、29%)維持在當前水平,這一增速曲線直接影響了利潤的變化。

本季度,谷歌云(包括G Suite、企業版GMail/Docs/Drive/Hangouts和谷歌的云基礎架構收入)營收實現103.47億美元,同比增長29%,且增速保持連續四個季度增長。同時,自2023年實現扭虧為盈后,營業利潤實現12億美元,去年同期僅為3.95億美元,同比增長197%,營業利潤率達到11.60%。

總體而言,三家云廠商在2024年二季度共創造了超過650億美元的銷售額。此外,Canalys報告稱,2024年第二季度全球云基礎設施服務支出同比增長19%,達到782億美元。市場份額方面,三家云廠商共占整個云市場63%,分別是AWS 33%、Azure20%、谷歌云10%。

從上述數據不難分辨,盡管在市場份額上AWS仍占第一,但單季營收增速上已完全落后于其對手,另據年運行率(ARR,Annual Run Rate)進行測算,在2024自然年,三家云廠商可參考的收入分別是:微軟云:1140億美元;AWS:1052億美元;谷歌云:412億美元,微軟智能云的營收有望在本年度實現對AWS的超越。從營業收入看,微軟云的營業利潤率也持續高于AWS。經鈦媒體統計,微軟云的營業利潤從2018財年的115億美元快速增長至約如今的500億美元。

微軟云先一步吃到AI紅利

相比云業務在發展早幾年高歌猛進,海外三大云廠商的云業務營收增長放緩是進展到一定階段必然面臨的問題。而同時受宏觀經濟影響,頭部客戶開始縮進IT開支,對云資源使用進行優化。當企業客戶希望在有限預算成本下,對云資源使用進行進一步優化時,會希望以更有效的方式運作現有業務應用,對新增云產品也更加謹慎。

為此,云廠商仍在積極調整,以應對當前的挑戰和機遇。而其中最大的機遇莫過于人工智能驅動的云業務。那么以微軟智能云的AI投入與產出為例分析,事實上,微軟目前也是云廠商中唯一公布AI具體收入的企業。

財報中提到,Azure和其他云服務收入增長29%,Azure的增長中有8個百分點與AI相關,這一數字上一季度為7個百分點。

這表明越來越多的云增長將來自于AI驅動,這對微軟而言應該是長期利好。而此處的AI服務有兩方面:一是微軟通過與OpenAI的GPT深度綁定,為其提供云算力支持;二是企業客戶采用Azure AI服務,既包括Azure OpenAI,也包括Copilot工具,集成了生成式AI功能的高端Office 365產品。

微軟云在財報電話會議上宣稱,Azure AI目前擁有超過60,000名客戶,同比增長近60%,并且每個客戶的平均支出在持續增長。Azure OpenAI目前也支持對最先進模型GPT-4和GPT-4 Turbo訪問。

這也讓微軟信心滿滿。微軟在業績會上表示,Azure云增長將在2025財年下半年加速。

將OpenAI的最新模型和英偉達AI加速器集成到Azure云上,是微軟主導AI云服務市場更廣泛戰略的一部分。專家此前曾預估,Azure將計算、存儲和網絡結合,從根本上改變了云計算的核心。在過去幾年,微軟云通過將AI技術引入到應用中,將繁重的模型訓練改變成為具備推理能力的超級計算機。

事實上,在微軟踐行這一路徑的同時,其他云廠商也紛紛布局,一邊試圖AI拉動云業務增長,一邊還要加緊對AI基礎設施投入。直至目前,盡管未在財報中體現,但云廠商們有意無意開始提及“AI對于其云業績帶來拉動作用”。

目前三家云廠商均報告稱使用AI的客戶數量大幅增加。

例如,谷歌云宣稱其AI基礎設施和生成式AI解決方案(如Vertex AI、Gemini for Workspace和Gemini for Google Cloud)已創造數十億美元的收入,并被超過200萬開發人員使用;亞馬遜AWS提供完全基于云的Bedrock使企業能夠開發自己的基礎模型,這些模型已為數以萬計的活躍客戶提供服務。他們繼續推出新的AI產品,谷歌云的Gemini 1.5和Azure的GPT-4o mini,AWS還通過其云平臺Bedrock提供Claude 3.5 Sonnet等最新模型接口。

AI猛砸錢背后的隱憂

但華爾街并不滿意這一點。在微軟財報公布后,其股價一度暴跌7%,目前已經比一個月前的股價下跌了超過10%。

在2024第四財季,微軟的整個資本支出上升至190億美元,其中云計算和AI相關支出幾乎占據全部支出,而其中一半用于基礎設施建設和租賃數據中心。此外,亞馬遜也宣稱今年上半年資本支出總計305億美元,并計劃下半年投入更多,其中大部分用于云業務部門AWS。

在芯片層面,微軟采購了AMD和英偉達全新AI芯片,并推出了兩款自研定制芯片Azure Maia和Cobalt 100。同時,為滿足客戶對Azure AI需求,微軟還與Oracle等公司合作,包括從Oracle直接租賃,用于擴展Azure云平臺。

盡管其高管為其解釋:這筆支出對于AI服務的需求是必要的,公司正在投資一筆“將在15年甚至更長時間內實現貨幣化”的資產……公司現在全力投入AI,將AI融入到搜索引擎Bing、Office等生產力工具產品中,這些努力很大一部分得益于OpenAI的技術……

微軟預計未來還會保持這個支出水平,但這種持續的高投入策略引發了市場對回報周期的擔憂。

有分析師則表示,AI尚未推動微軟的Office 365業務。美國銀行的一份報告稱:“我們預計AI將從‘告訴我’轉變為‘展示給我’,投資與創收之間的任何脫節都將受到更嚴格的審查。”“資本支出增長過高但無法快速盈利的企業可能會面臨風險降低的問題。”

這種高投入背后,已經出現某些風險性挑戰,尤其對上游的GPU芯片等零部件的大量需求,導致對英偉達等廠商的依賴性較大。

前不久,英偉達推出的下一代AI芯片Blackwell B200的出貨時間推遲了至少三個月,大規模出貨可能要到2025年初。據英偉達所述,延遲是由于在生產過程后期發現的設計缺陷造成的。但目前各大云廠商的GPU訂單已經提交,延遲交付帶來的影響將是一連串的。

今年5月,一位關注海外市場的某互聯網企業CTO告訴鈦媒體,AI大模型還沒有收斂。從技術曲線的角度,當面向大眾階段時,一定不是原先的產品邏輯,而是解決方案,能夠嵌入到產品里的。對于入局者而言,最好就是在剛剛面向大眾階段時,AI就開始收斂了。此時,往往事半功倍,不需要踩前人踩過的坑,同時也不會太落后。

該人士認為,AI領域的變革,差不多四年一次。AI的難點在于它本身是一個科研+工程結合的問題?,F在的AI都屬于變體,或者是“‘魔改”。明年應該會到達一個臨界點,即能不能大規模商業化落地,尤其是C端。

產業期待巨額投入之后AI技術能落地變現,但關鍵問題仍有待解決——算力只是一方面,數據、模型工程這些問題沒有解決,AI驅動云業務增長還存在極大變數。(作者 | 楊麗,編輯 | 蓋虹達)

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