3个月烧掉500亿美金，AI热潮返场，“大鳄们”继续砸钱！

32度域科技信息部门研究发现，前段时间全球科技界的几个巨头——如亚马逊、微软和谷歌，纷纷晒出自家最新财报，显示它们在AI（人工智能）上的数百亿美元押注，似乎终于开始有了回报的苗头。

巨头们说，这只是开始，更大的手笔还在后头。

在上个季度，这几家公司的云业务总收入加起来达到了629亿美元，比去年同期涨了22.2%，而且这已经是连续四个季度加速增长了。

不过，现在有个新风向，光靠AI训练已经不足以支撑它们的资本支出了。要想让这些巨头们继续大规模买芯片、建数据中心，得看到AI推理上的成功，也就是应用层能不能爆发。这是现在大家关注的焦点中的焦点。

微软的首席财务官Amy Hood在分析师电话会上就说了：“需求还是高于我们的供应能力。”

之前市场一直担心，这些硅谷公司会不会因为对AI太憧憬，结果在云能力上过度支出。这些创纪录的资本支出，时不时就会让市场震动一下，有时候还会导致纳斯达克指数下跌。但现在看来，这个增长的神话还在延续。

于是大家继续“烧钱”，使劲往业务上砸金币。

亚马逊、微软和谷歌的最新财报显示，上个季度它们在不动产和设备上的支出，达到了惊人的506亿美元，去年同期这个数字是305亿美元。

这些钱有很大一部分都流向了支持AI的数据中心。

而且这三家公司都提到，未来几个月它们的支出还会继续涨。Meta也是一样，Meta为了给自家Instagram、WhatsApp和Facebook上的AI应用提供基础设施支持，也不惜投入大量资金。

扎克伯格的计划是，借助现有的社交平台，打造一个全球使用量第一的AI助手。所以Meta上个季度在AI基础设施上投入了83亿美元，比去年同期多了18亿美元。扎克伯格说：“我们对AI的投资还需要强大的基础设施支持，我预计还会在这方面继续大力投入。”

那这些烧钱的动作，现在给各家带来了什么呢？

最明显的还是云服务，它的强劲增长给这些“大饼”提供了一些证据。

本来云服务的发展势头在2022年初有所减弱，很多公司的云业务都有所降温。但过去一年里，AI的出现让整个行业重拾增势，因为大量AI开发者开始为此支出，他们需要比传统软件公司更强的处理能力。除了直接受益于AI浪潮的芯片公司外，云业务就成了另一个能证明AI影响的领域。

在云业务上长期排第三的谷歌，Q3云业务收入增长了35%，大超预期，股价也涨了。亚马逊财报后股价也涨了近6%，还披露说公司的云AI业务有望产生数十亿美元的年收入，增速超过30%，比AWS的整体业务增速还快。

不过微软的股价在财报后下跌了6%，因为微软下调了云业务的增长预期，原因是数据中心建设速度跟不上。但这个短暂的逆风预计不会影响微软的大局，这个财季里，AI产品和云服务的年化销售额料将首次超过100亿美元。

比如在过去六个月里，微软一项可通过云平台销售、接入OpenAI技术的服务，其使用量增加了一倍，使用该服务的客户包括Grammarly和Harvey等AI初创公司。

对于“对AI投入是否过多”这个问题，谷歌CEO Sundar Pichai在今年Q2财报电话会上说：“我认为我思考这个问题的方式是，当我们经历这样的曲线时，对我们来说，投资不足的风险远远大于投资过度的风险，即使在最终结果表明我们投资过多的情况下也是如此。”

这样的思路在Q3仍然延续，甚至还会继续持续到明年。各家投行也陆续上调了明年资本开支预测，摩根士丹利把亚马逊、谷歌、Meta、微软4家的总资本开支从原本的2700亿美金上调到3000亿美金，主要增量来自亚马逊。

但现在要想继续推动AI浪潮，光靠Capex路线是不太够了，质疑声会越来越大。市场很快就会进入要看到应用侧进展的阶段。特别是对2025年Capex的预期越高，2026年能否实现可观增长的难度就越大。

所以明年推理需求能否爆发，是举足轻重的核心议题。微软、亚马逊和谷歌都在快速开发面向消费者和企业的AI产品，比如谷歌的Gemini和微软的Copilot。

还有OpenAI o1提出的推理层面的Scaling Law，能否在各个下游领域获得验证，尤其是在经济模型上被验证，明年是一个重要的观察点。只有推理侧爆发，GPU才能从“成本项”变成“资产项”。

谷歌就是一个很好的例子。谷歌的主要收入依赖搜索广告，而采用生成式AI的搜索可能会对收入产生负面影响。但除了对传统搜索广告收入空间的挤压外，AI也带来了产品功能升级，特别是多模态（比如图片搜索），显著提高了用户体验和搜索频率。据谷歌的业绩发布会披露，比如像Circle to Search这样的小功能（可以让用户随意圈出自己想搜索的内容），已在1.5亿部安卓设备上推出，每周有三分之一的用户使用；Lens视觉搜索每月处理超过200亿次查询，成为增长最快的搜索类型，且大多数查询结果促进了用户购物。

这两项核心搜索功能都依赖于多模态的AI技术，也可以被视为应用层的一点小突破。再结合谷歌同比增长15%的收入、搜索和YouTube广告收入均实现了两位数的同比增长，整体超越市场预期。

黄仁勋对AI如何提升生产力有一个充满雄心的预测，他说英伟达现在有3.2万名员工，但希望英伟达在未来某天成为一家拥有5万名员工的公司，同时配有1亿个AI辅助每个员工。

黄仁勋还表示，将构建一个AI擅长哪些事务的目录，公司收件箱里也会充满这些擅长不同事务的AI发来的信息，AI也能够自组织，能自行招募其它AI来组成团队解决问题，它们还会自行在Slack频道里交流，也会跟人类员工交流。

“可以说，我们就是一个庞大的员工群体，其中一些是数字化的AI，另一些则是生物体的人类，我还希望未来某天，其中一些会是电子化的机器人。”黄仁勋说。

数据中心投资近年来如火如荼，预计还能持续一段时间，但下一步需要靠推理/应用层来接棒。

这是科技巨头们一个普遍的共识。

摩根士丹利甚至算了一笔账，预计2025年美国主要科技巨头的各种AI投入加起来合计有4000-4500亿美金（GPU、数据中心等等），这个支出数字已经超过阿波罗登月计划的总额。

虽然现在还看不出AI对生产力的重大切实影响，但各种产品其实已经如雨后春笋般冒出来，从巨头到创业公司都有。

如果按黄仁勋的愿景发展，世界在未来会分为“AI穷人”和“AI富人”，能否成功应用AI的关键，是能否在业务中找到内部的上下文场景，继而在生产中最大限度地利用这些AI应用。