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巨额AI投入背后,谁在受益

在这些繁荣背后,当科技巨头们都囤积了太多芯片,所带来的回报到底有哪些?怎么判断对AI的投资回报率?加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达,下一阶段的隐忧是什么?除了芯片之外,AI的受益题材还有什么?

终于,苹果在放弃造车、全力投入AI后,依靠人们对“更AI化”苹果产品的期待,重登美国市值第 一的宝座。

如今,美国市值最高的前三家公司,也是与AI结合最紧密的三巨头。3.29万亿美元的苹果、3.28万亿美元的微软、3.19万亿美元的英伟达,加起来接近10万亿美元。如果按2023年全球各国GDP排名,已经可以排在美国、中国之后的第三位。

2023年和2024年,科技巨头们都在AI上砸了许多真金白银。从财报来看,Meta在年报中披露,2024年资本支出可能高达400亿美元;微软的资本开支更高达500亿美元,其中研发支出272亿美元;还有亚马逊,在一季度披露资本支出额为140亿美元,但预计这将是2024年最 低水平,未来还会加大对生成式人工智能方面的投入。

这些资本支出都是在做什么呢?主要是巨头们都在狂买GPU芯片,投资于AI数据中心所需要的存储和网络基础设施建设,以及配套的冷却系统、服务器等等,大家都在赌AI是工业革命以来,最重要的技术趋势。这些巨额投入也促使英伟达进入“3万亿美元俱乐部”。

但在这些繁荣背后,当科技巨头们都囤积了太多芯片,所带来的回报到底有哪些?怎么判断对AI的投资回报率?加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达,下一阶段的隐忧是什么?除了芯片之外,AI的受益题材还有什么?……我们今天就来聊聊这些问题,Enjoy:

巨大的AI投入,所带来的回报到底有哪些?

每位CFO在批准价值⼗亿美元的数据中⼼时,心中都有⼀个预期投资回报。那么,我们对人工智能的投资回报率到底了解多少?

微软是最早在财报中量化了AI所带来回报的巨头。在微软云服务Azure业务中,一季度Azure增长了31%,微软拆分了其中的7个百分点,是来自AI服务。这个增长比华尔街预期高出3%,这个“没想到”的部分就来自于AI。

不过除去云服务外,未来几个季度,市场更需要关注的问题是,软件公司何时能利用AI推动收入增长?特别是在如此巨大的AI基础设施投资之上。微软最新季度资本支出为140亿美元,这一数字还将继续上升,在2024全年将突破500亿美元。而谷歌和亚马逊,也预计会达到这一水平——一年投入500亿美元以上。此外,Meta预计会在2024年投资400亿美元。

如果拿世界上资本最密集的行业——石油行业来做对比,行业巨头沙特阿美预计,今年资本支出将达到500亿美元,约与微软持平,而Meta的400亿资本支出预算,约等于埃克森美孚和雪佛龙的总和。

当然,凭借着与OpenAI密切的关系,微软已经成为AI竞赛的一大赢家。随着AI技术集成到Copilot系列产品中,Copilot是AI助手,可以插入微软办公软件套件Microsoft 365等核心产品,微软希望Copilot能成为软件业务增加收入的一个重要驱动力。

但到目前为止,即使是微软,也只是展示了AI对云需求的巨大推动作用,而应用程序端如何以及何时受益,还不清楚。

英伟达也急于给这个问题以答案,否则大肆购买硬件的趋势可能会减缓。在最新的英伟达财报电话会议中披露了一个数据,对于数据中心来说,在英伟达的计算和网络产品上每投资1美元,四年内就能赚到5美元——意味着年回报率为50%。

确实,我们在现阶段还看不到AI“软件吞噬世界”,而是硬件正在“吞噬”世界。

加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达,

下一阶段的隐忧是什么?

令人唏嘘的是,在这一轮AI热潮之前,孙正义的软银/愿景基金曾经持有过4.9%英伟达股份,那时是英伟达的第四大股东。

但在2019年,英伟达正处于周期底部,此前引领其增长的游戏和数字货币挖矿业务都触及瓶颈,暂时看不到英伟达的未来,于是孙正义在这个绝望的底部清仓了英伟达,亏钱出局。没有赶上一年后疫情所带来的10倍增长,以及AI所带来的30倍增长。

这个故事告诉了我们,即便是曾经很成功的投资大师,对周期变幻也无法保证100%准确。如今当英伟达高达3万亿之时,警示风险的声音也越来越多。

首要风险在于,芯片公司属于典型的周期股。如同上一小节所说,科技巨头们已经有大量资本支出在芯片和服务器上,当他们囤积到一个阶段之后,是否会到一个暂缓投入的时刻?特别是如果AI给科技巨头们带来的真实收入不及预期的话,此时就需要时间来消化库存。这其实是一个很正常的商业库存变化,不可能永远高歌猛进。

比如ARK的凯茜·伍德在最近重申了英伟达的周期性特征,她以2017年为例,那时加密货币行业的兴起导致市场对英伟达GPU需求激增,一度也过于旺盛,大家急于购买GPU,以至于出现了超出正常需求的多倍订购,最终导致了库存积压。

黄仁勋应对周期问题的方法是,提前押注于不同赛道,当某一个押中的赛道爆发时,英伟达也就随着爆发了,它的定位就是“卖水人”的角色。在AI爆发之前,英伟达曾经押注过数字货币,也随着后来数字货币的崛起而受益;也押注过元宇宙,在2021年发布了一系列产品,几乎融合了英伟达全部技术,但元宇宙赛道本身没起来,所以收获寥寥无几。黄仁勋时常挂在嘴边的一句话是:“我们离倒闭还有不到30天”。

目前,黄仁勋给予市场的解决方案是“主权AI”。他最近在很多场合强调,各个国家会建立自己的主权AI,都会对基础设施进行投入,所以根据地域把科技公司客户完全区隔开了,这会令英伟达的芯片与数据中心产品再次受益。

另一大风险因素是竞争。虽然目前英伟达的GPU产品独霸市场,最新的财报中净利润达到了57%,这是一个惊人的数字,意味着每100元收入,都会有57元是净利润,几乎可以说是一种“技术垄断性水平”。

但英伟达作为卖方爽了,就意味着买方肯定会着急了,没有下游客户愿意看到上游供应商一家独大的局面,这是一个普遍的商业常识。

如今所有科技巨头都希望有更多选择,都在推动供应商多元化。特别是英伟达的客户,都不是小厂,都是巨头,他们更有技术和财力做这件事。比如谷歌一直在自主研发专用芯片TPU,这是一种专为加速机器学习任务设计的定制芯片,还通过风险投资部门Google Ventures,投资了多个半导体初创公司,旨在支持新兴企业开发创新的计算硬件,以期在未来挑战英伟达。

微软在其Azure云平台上提供了多种硬件选择,支持不同类型的AI和ML任务。除了英伟达的GPU,Azure还支持基于赛灵思和英特尔FPGA和ASIC的解决方案。通过多样化硬件支持,微软希望有更灵活的选择,减少对单一供应商的依赖。微软还与英特尔、AMD、高通一起合作,共同开发适用于AI和ML的硬件解决方案。亚马逊也通过其云计算部门AWS,研发了自有AI芯片,这些芯片专为AI推理和训练任务设计,希望降低对英伟达GPU的依赖。

当然,要想在短时间内替代英伟达绝非易事,但是科技巨头们一定会想方设法推动供应商多元化,这会在未来产生影响。

除了芯片之外,AI的受益题材还有什么?

还有很多意想不到的领域,也受益于这波对AI的巨额投入。

比如AI太热了,是字面意义上的热。AI数据中心的爆炸性增长,产生了大量热量,这为提供冷却系统的公司带来了机遇。

一家叫做Vertiv Holdings的公司,为数据中心同时提供电力和冷却系统,自2022年底ChatGPT发布以来,其股价已升近700%。Vertiv上一季度的订单量也同比增长了60%。截至今年3月底,订单积压已达到创纪录的63亿美元。该公司约三分之一的销售来自数据中心的散热管理。

因为目前,大多数数据中心使用风扇循环空气以降低温度。但功能更强大的芯片产生的热量更多,会超过目前这种冷却系统的极限。一种解决办法是,在服务器中通过管道运行液体冷却剂,来吸收热量,只有配套了更高效的冷却系统,才能让数据中心的服务器可以排列得更紧密,以满足新需求。当然,液冷系统的成本是风冷系统的三到四倍。

Vertiv:Liquid Cooling Options for Data Centers

与美国的Vertiv一样,亚洲的冷却系统零部件制造商的股价也一路飙升。自2022年底以来,奇鋐科技(Asia Vital Components)的股价累计上涨600%,双鸿科技(Auras Technology)股价上涨510%。这两家公司都在不断提高产能,以满足增长的需求。

此外,由于AI的训练和推理需要消耗更多电力,能从数据中心扩建中受益的能源工业企业,也迎来了股价上涨。

比如生产电力管理设备的伊顿(Eaton)今年股价上涨42%,为商业建筑生产电子系统的江森自控(Johnson Controls)上涨28%,甚至为电力公司提供熟练劳动力的Quanta Services,今年也累计上涨了31%。

基金公司甚至还纷纷大举买入Littelfuse(LFUS)等电气元件制造公司、TD Synnex (SNX)等技术分销公司,富士康也因AI服务器需求大增,而股价大涨了200%。以及铜矿开采商Freeport-McMoRan(FCX)在内的开采AI行业所需金属的公司。

这些公司在AI热潮中都属于“卖水人”的角色,在AI淘金热中,出售“牛仔裤和铲子”似乎是一笔“更稳”的交易。

如今,全球市值最高的科技三巨头(苹果、微软、英伟达),都是AI的积极参与者,很多投资者也都在盯着他们的财报,希望能从中发现一些AI落地的迹象。

当然,微软的订阅式人工智能软件Copilot和云计算服务Azure,依然是2024年人工智能早期商业化的晴雨表。

此前,很多投行也进行了调研,试图听听公司技术高管的意见。Morgan Stanley调研了上百位CIO,大部分人认为,他们的第 一个AI大模型项目,将在2024下半年或2025年之后投入生产。UBS的调研也得出了类似的结论。

所以在今年下半年,有更多问题需要被回答,包括是否有“杀手级”应用出现?能否产生收入,特别是利润?以及一种新经济是否真正在诞生等等。这些问题有助于搞清楚,我们处于Gartner曲线的什么位置。

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