今天小編分享的互聯網經驗：海外三大雲廠商中期業績背後，AI驅動雲增長仍有極大變數，歡迎閱讀。
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近期，亞馬遜、微軟、谷歌母公司 Alphabet 相繼發布截至 2024 年 6 月的最新季度财報。三大雲廠商的财報數據整體尚可，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，微軟智能雲為 285 億美元，同比增長 19%；亞馬遜雲 AWS 為 263 億美元，同比增長 19%；谷歌雲為 103 億美元，同比增長 29%。
單季營業利潤和營業利潤率方面，微軟智能雲為 129 億美元、45.3%；亞馬遜雲 AWS 為 93 億美元、35.4%；谷歌雲為 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。"Synovus Trust 高級投資組合經理 Daniel Morgan 就微軟業績分析時指出。
雲廠商的收入增長放緩，可能也預示着對 AI 的投資回報将需要更長時間。AI 應用落地的前提條件還不夠充分，雲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，高投入高回報就是雲計算成立的商業邏輯，并已運行數年之久。而 AI 驅動雲計算增長，哪怕是從 CPU 切換到 GPU，但也将建立在高投入的邏輯下。但投資者俨然沒有耐心，這種焦慮情緒的背後，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，包括雲廠商在内，開始通過裁員或精簡非核心業務的做法，盡可能讓财務報表合格。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雲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，投資者自然不願意卷入這種長期風險中。
雲增速似有回溫
钛媒體 App 梳理數據發現，亞馬遜雲的營收增速在 2023 年第二季度滑到歷史最低的 12% 以後，開始逐季度回升。2024 年第二季度，亞馬遜雲實現營收 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。
钛媒體制圖
在微軟公布的 2024 财年第四季度業績中，微軟智能雲業務部門（包括智能雲產品 Azure、伺服器和雲服務 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，智能雲業務的增長基本得益于 Azure，Azure 是最具有可比性的雲業務板塊，盡管未單獨披露營收，但通過公布的 Azure 和其他雲服務增速可以發現，從 2022 财年至今，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，谷歌雲（包括 G Suite、企業版 GMail/Docs/Drive/Hangouts 和谷歌的雲基礎架構收入）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 年實現扭虧為盈後，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，三家雲廠商在 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 年第二季度全球雲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，三家雲廠商共占整個雲市場 63%，分别是 AWS 33%、Azure 20%、谷歌雲 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後于其對手，另據年運行率（ARR,Annual Run Rate）進行測算，在 2024 自然年，三家雲廠商可參考的收入分别是：微軟雲：1140 億美元；AWS：1052 億美元；谷歌雲：412 億美元，微軟智能雲的營收有望在本年度實現對 AWS 的超越。從營業收入看，微軟雲的營業利潤率也持續高于 AWS。經钛媒體統計，微軟雲的營業利潤從 2018 财年的 115 億美元快速增長至約如今的 500 億美元。
微軟雲先一步吃到 AI 紅利
相比雲業務在發展早幾年高歌猛進，海外三大雲廠商的雲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，對雲資源使用進行優化。當企業客戶希望在有限預算成本下，對雲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，對新增雲產品也更加謹慎。
為此，雲廠商仍在積極調整，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雲業務。那麼以微軟智能雲的 AI 投入與產出為例分析，事實上，微軟目前也是雲廠商中唯一公布 AI 具體收入的企業。
财報中提到，Azure 和其他雲服務收入增長 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。
這表明越來越多的雲增長将來自于 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，為其提供雲算力支持；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。
微軟雲在财報電話會議上宣稱，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 雲增長将在 2025 财年下半年加速。
将 OpenAI 的最新模型和英偉達 AI 加速器集成到 Azure 雲上，是微軟主導 AI 雲服務市場更廣泛戰略的一部分。專家此前曾預估，Azure 将計算、存儲和網絡結合，從根本上改變了雲計算的核心。在過去幾年，微軟雲通過将 AI 技術引入到應用中，将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，其他雲廠商也紛紛布局，一邊試圖 AI 拉動雲業務增長，一邊還要加緊對 AI 基礎設施投入。直至目前，盡管未在财報中體現，但雲廠商們有意無意開始提及 "AI 對于其雲業績帶來拉動作用 "。
目前三家雲廠商均報告稱使用 AI 的客戶數量大幅增加。
例如，谷歌雲宣稱其 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 提供完全基于雲的 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，谷歌雲的 Gemini 1.5 和 Azure 的 GPT-4o mini，AWS 還通過其雲平台 Bedrock 提供 Claude 3.5 Sonnet 等最新模型接口。
AI 猛砸錢背後的隐憂
但華爾街并不滿意這一點。在微軟财報公布後，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 第四财季，微軟的整個資本支出上升至190 億美元，其中雲計算和 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，其中大部分用于雲業務部門 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 雲平台。
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 " 将在 15 年甚至更長時間内實現貨币化 " 的資產……公司現在全力投入 AI，将 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 将從‘告訴我’轉變為‘展示給我’，投資與創收之間的任何脫節都将受到更嚴格的審查。"" 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。"
這種高投入背後，已經出現某些風險性挑戰，尤其對上遊的 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後期發現的設計缺陷造成的。但目前各大雲廠商的 GPU 訂單已經提交，延遲交付帶來的影響将是一連串的。
今年 5 月，一位關注海外市場的某互聯網企業 CTO 告訴钛媒體，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，能夠嵌入到產品裡的。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，同時也不會太落後。
該人士認為，AI 領網域的變革，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。現在的 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後 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 驅動雲業務增長還存在極大變數。（本文首發于钛媒體 APP，作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達）
