今天小编分享的互联网经验：海外三大云厂商中期业绩背后，AI驱动云增长仍有极大变数，欢迎阅读。
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近期，亚马逊、微软、谷歌母公司 Alphabet 相继发布截至 2024 年 6 月的最新季度财报。三大云厂商的财报数据整体尚可，但华尔街更在乎的人工智能投入产出并不尽如人意。
单季营收方面，微软智能云为 285 亿美元，同比增长 19%；亚马逊云 AWS 为 263 亿美元，同比增长 19%；谷歌云为 103 亿美元，同比增长 29%。
单季营业利润和营业利润率方面，微软智能云为 129 亿美元、45.3%；亚马逊云 AWS 为 93 亿美元、35.4%；谷歌云为 12 亿美元、11.6%。
" 华尔街没有太多耐心。他们看你花了数十亿美元，就希望看到收入有所增长。"Synovus Trust 高级投资组合经理 Daniel Morgan 就微软业绩分析时指出。
云厂商的收入增长放缓，可能也预示着对 AI 的投资回报将需要更长时间。AI 应用落地的前提条件还不够充分，云厂商需要投入大量初期建设成本，这些成本包括芯片集群、数据中心的搭建等，用于模型训练和大规模的推理。原本，高投入高回报就是云计算成立的商业逻辑，并已运行数年之久。而 AI 驱动云计算增长，哪怕是从 CPU 切换到 GPU，但也将建立在高投入的逻辑下。但投资者俨然没有耐心，这种焦虑情绪的背后，也反映了对市场经济不稳定性的担忧。
而这种既要又要的想法——既要科技公司推动业务快速创新，又要其履行上市公司的投资回报，导致不少科技公司，包括云厂商在内，开始通过裁员或精简非核心业务的做法，尽可能让财务报表合格。同时，压力之下，他们会定期推出些较小的更新，而原本这些更新可以组合为更大的创新点。
但问题是，如果作为科技公司新增长引擎的云业务都存在增长放缓困境，需要依靠长期创新才能刺激营收增长的话，投资者自然不愿意卷入这种长期风险中。
云增速似有回温
钛媒体 App 梳理数据发现，亚马逊云的营收增速在 2023 年第二季度滑到历史最低的 12% 以后，开始逐季度回升。2024 年第二季度，亚马逊云实现营收 263 亿美元，同比增长 19%，然而这一数据与 2018 年最高值的 45% 已不可同日而语；营业利润实现 93 亿美元，营业利润率 35.4%，同比增长 11 个百分点，略低于上个季度。
钛媒体制图
在微软公布的 2024 财年第四季度业绩中，微软智能云业务部门（包括智能云产品 Azure、伺服器和云服务 Windows Server、SQL Server，以及企业级服务）整体营收为 285 亿美元，同比增长 19%，同比增长 4 个百分点，略低于上个季度；营业利润实现 129 亿美元，营业利润率 45.26%。
目前来看，智能云业务的增长基本得益于 Azure，Azure 是最具有可比性的云业务板块，尽管未单独披露营收，但通过公布的 Azure 和其他云服务增速可以发现，从 2022 财年至今，其增速（50%、46%、46%、40%、35%、31%、27%、29%、29%、30%、31%、29%）维持在当前水平，这一增速曲线直接影响了利润的变化。
本季度，谷歌云（包括 G Suite、企业版 GMail/Docs/Drive/Hangouts 和谷歌的云基础架构收入）营收实现 103.47 亿美元，同比增长 29%，且增速保持连续四个季度增长。同时，自 2023 年实现扭亏为盈后，营业利润实现 12 亿美元，去年同期仅为 3.95 亿美元，同比增长 197%，营业利润率达到 11.60%。
总体而言，三家云厂商在 2024 年二季度共创造了超过 650 亿美元的销售额。此外，Canalys 报告称，2024 年第二季度全球云基础设施服务支出同比增长 19%，达到 782 亿美元。市场份额方面，三家云厂商共占整个云市场 63%，分别是 AWS 33%、Azure 20%、谷歌云 10%。
从上述数据不难分辨，尽管在市场份额上 AWS 仍占第一，但单季营收增速上已完全落后于其对手，另据年运行率（ARR,Annual Run Rate）进行测算，在 2024 自然年，三家云厂商可参考的收入分别是：微软云：1140 亿美元；AWS：1052 亿美元；谷歌云：412 亿美元，微软智能云的营收有望在本年度实现对 AWS 的超越。从营业收入看，微软云的营业利润率也持续高于 AWS。经钛媒体统计，微软云的营业利润从 2018 财年的 115 亿美元快速增长至约如今的 500 亿美元。
微软云先一步吃到 AI 红利
相比云业务在发展早几年高歌猛进，海外三大云厂商的云业务营收增长放缓是进展到一定阶段必然面临的问题。而同时受宏观经济影响，头部客户开始缩进 IT 开支，对云资源使用进行优化。当企业客户希望在有限预算成本下，对云资源使用进行进一步优化时，会希望以更有效的方式运作现有业务应用，对新增云产品也更加谨慎。
为此，云厂商仍在积极调整，以应对当前的挑战和机遇。而其中最大的机遇莫过于人工智能驱动的云业务。那么以微软智能云的 AI 投入与产出为例分析，事实上，微软目前也是云厂商中唯一公布 AI 具体收入的企业。
财报中提到，Azure 和其他云服务收入增长 29%，Azure 的增长中有 8 个百分点与 AI 相关，这一数字上一季度为 7 个百分点。
这表明越来越多的云增长将来自于 AI 驱动，这对微软而言应该是长期利好。而此处的 AI 服务有两方面：一是微软通过与 OpenAI 的 GPT 深度绑定，为其提供云算力支持；二是企业客户采用 Azure AI 服务，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 产品。
微软云在财报电话会议上宣称，Azure AI 目前拥有超过 60,000 名客户，同比增长近 60%，并且每个客户的平均支出在持续增长。Azure OpenAI 目前也支持对最先进模型 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 访问。
这也让微软信心满满。微软在业绩会上表示，Azure 云增长将在 2025 财年下半年加速。
将 OpenAI 的最新模型和英伟达 AI 加速器集成到 Azure 云上，是微软主导 AI 云服务市场更广泛战略的一部分。专家此前曾预估，Azure 将计算、存储和网络结合，从根本上改变了云计算的核心。在过去几年，微软云通过将 AI 技术引入到应用中，将繁重的模型训练改变成为具备推理能力的超级计算机。
事实上，在微软践行这一路径的同时，其他云厂商也纷纷布局，一边试图 AI 拉动云业务增长，一边还要加紧对 AI 基础设施投入。直至目前，尽管未在财报中体现，但云厂商们有意无意开始提及 "AI 对于其云业绩带来拉动作用 "。
目前三家云厂商均报告称使用 AI 的客户数量大幅增加。
例如，谷歌云宣称其 AI 基础设施和生成式 AI 解决方案（如 Vertex AI、Gemini for Workspace 和 Gemini for Google Cloud）已创造数十亿美元的收入，并被超过 200 万开发人员使用；亚马逊 AWS 提供完全基于云的 Bedrock 使企业能够开发自己的基础模型，这些模型已为数以万计的活跃客户提供服务。他们继续推出新的 AI 产品，谷歌云的 Gemini 1.5 和 Azure 的 GPT-4o mini，AWS 还通过其云平台 Bedrock 提供 Claude 3.5 Sonnet 等最新模型接口。
AI 猛砸钱背后的隐忧
但华尔街并不满意这一点。在微软财报公布后，其股价一度暴跌 7%，目前已经比一个月前的股价下跌了超过 10%。
在 2024 第四财季，微软的整个资本支出上升至190 亿美元，其中云计算和 AI 相关支出几乎占据全部支出，而其中一半用于基础设施建设和租赁数据中心。此外，亚马逊也宣称今年上半年资本支出总计305 亿美元，并计划下半年投入更多，其中大部分用于云业务部门 AWS。
在芯片层面，微软采购了 AMD 和英伟达全新 AI 芯片，并推出了两款自研定制芯片 Azure Maia 和 Cobalt 100。同时，为满足客户对 Azure AI 需求，微软还与 Oracle 等公司合作，包括从 Oracle 直接租赁，用于扩展 Azure 云平台。
尽管其高管为其解释：这笔支出对于 AI 服务的需求是必要的，公司正在投资一笔 " 将在 15 年甚至更长时间内实现货币化 " 的资产……公司现在全力投入 AI，将 AI 融入到搜索引擎 Bing、Office 等生产力工具产品中，这些努力很大一部分得益于 OpenAI 的技术……
微软预计未来还会保持这个支出水平，但这种持续的高投入策略引发了市场对回报周期的担忧。
有分析师则表示，AI 尚未推动微软的 Office 365 业务。美国银行的一份报告称：" 我们预计 AI 将从‘告诉我’转变为‘展示给我’，投资与创收之间的任何脱节都将受到更严格的审查。"" 资本支出增长过高但无法快速盈利的企业可能会面临风险降低的问题。"
这种高投入背后，已经出现某些风险性挑战，尤其对上游的 GPU 芯片等零部件的大量需求，导致对英伟达等厂商的依赖性较大。
前不久，英伟达推出的下一代 AI 芯片 Blackwell B200 的出货时间推迟了至少三个月，大规模出货可能要到 2025 年初。据英伟达所述，延迟是由于在生产过程后期发现的设计缺陷造成的。但目前各大云厂商的 GPU 订单已经提交，延迟交付带来的影响将是一连串的。
今年 5 月，一位关注海外市场的某互联网企业 CTO 告诉钛媒体，AI 大模型还没有收敛。从技术曲线的角度，当面向大众阶段时，一定不是原先的产品逻辑，而是解决方案，能够嵌入到产品里的。对于入局者而言，最好就是在刚刚面向大众阶段时，AI 就开始收敛了。此时，往往事半功倍，不需要踩前人踩过的坑，同时也不会太落后。
该人士认为，AI 领網域的变革，差不多四年一次。AI 的难点在于它本身是一个科研 + 工程结合的问题。现在的 AI 都属于变体，或者是 " ‘魔改 "。明年应该会到达一个临界点，即能不能大规模商业化落地，尤其是 C 端。
产业期待巨额投入之后 AI 技术能落地变现，但关键问题仍有待解决——算力只是一方面，数据、模型工程这些问题没有解决，AI 驱动云业务增长还存在极大变数。（本文首发于钛媒体 APP，作者 | 杨丽，编辑 | 盖虹达）
