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一度大跌 2000 亿美元,AI 没能救微软?

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过去一年,微软在AI上的资本支出近千亿美金。

作者 | 宛辰
编辑| 郑玄

当地时间 7 月 30 日,微软公布了截至 2024 年 6 月 30 日的季度业绩。该季度,微软总收入 647 亿美元,与去年同期相比,增长了 15%,净利润为 220 亿美元,同比增长 10%。

尽管整体营收和利润好于预期,但微软股价在盘后交易中跌去 2000 亿美元,下跌达 7%,与隔天发财报后大涨的 Meta 形成鲜明对比。

三大业务表现平平的财报中,被寄予厚望的 Azure 相关业务甚至不及预期,后者收入增长 29%,略低于上一季度微软给出的预期指引(30%——31%)。

财报电话会上,微软首席财务官 Amy Hood 安抚了投资者情绪,预测在接下来的几个季度,微软云部门将更快地增长。但即便如此,股价也只回升了 3 个点。原因无他,微软还有更大的隐忧——在 AI 基础设施上持续攀升的支出,还将继续增加。

在刚刚结束的 2024 财年,微软在数据中心等基建上的支出增加了一倍多,从一年前的 281 亿美元增加到 445 亿美元,用于为新数据中心提供土地和建筑租赁资金,以及购买芯片(CPU 和 GPU)并将其安装在这些数据中心。如果再算上微软在 AI 无形资产和投资并购的投入,其一年的支出直逼千亿美金。

从当下这份业绩报告看,微软能否覆盖掉还将继续攀升的 AI 支出,并不明朗。不止股票市场,就连财报电话会上,分析师的问题也都围绕这一问题展开。

Amy Hood 则让大家保持耐心、静候佳音,她说,「微软在建设和租赁数据中心以支持 AI 方面的非凡投资将在 15 年或更长时间里得到回报」,当前,「为了满足对 AI 和云产品不断增长的需求信号,将继续扩大基础设施投资,预计 2025 财年的资本支出高于 2024 财年。」

01

AI 加持的 Github

一年能赚 20 亿美金了

电话会上,纳德拉开宗明义:微软正在再次「刷新」,由云计算时代,迈入知识密集和资本密集型的 AI 时代。从投资 130 亿美元给 OpenAI 创造 ChatGPT 以来,微软的 AI 布局正在初见成效。

这首先体现在微软的支柱业务,云部门。2024 财年,微软年营收 2450 亿美元,微软云贡献了大头。在 AI 的推动下,后者增长 23%,收入超过 1350 亿美元。纳德拉称,微软增购了 AMD 和英伟达最新的 AI 新品,并扩大了数据中心的覆盖范围,在四大洲进行投资,这些是推动未来十年甚至更长时间业务增长的长期资产。

现在,微软有超过 60000 名 AzureAI 客户,同比增长近 60%,每个客户的平均支出还将继续增长。

本季度,Azure OpenAI 服务提供了 OpenAI 最前沿模型的优先访问权,GPT-4o 和 GPT-4o mini。同时,微软通过 MaaS(模型即服务),提供了第三方模型的 API 访问,最新涵盖了来自 Cohere、Meta 和 Mistral 的新模型。相比上一季度,2024 财年 Q4 付费的 MaaS 客户数量翻倍,从 Adobe 到 Palantir 的行业领导者都在增加使用。

纳德拉特别提到了微软这两年新推出的智能数据平台业务,涵盖数据库、数据分析、商业智能和数据治理,它们无缝集成了微软的 AI 服务。本季度,使用数据和分析工具的 AzureAI 客户数量同比增长近 50%。AI 驱动的数据平台 Fabric 现在拥有超过 14000 名付费客户,环比增长 20%。本季度,Fabric 平台引入了实时智能功能,客户可以解锁对大容量、高时效要求的数据见解。

云部门最亮眼的产品当属开发者工具——GitHub Copilot,同比增长 180%,两年来已经有 77000 多个组织采用。这是 AI 提振微软应用程序最有力的证据,纳德拉称,「Copilot 今年占 GitHub 收入增长的 40% 以上,GitHub 现在一年能赚 20 亿美元,比我们收购它时还要大。

除了云部门,微软另一大 AI 加持的业务部门——生产力和业务流程业务的季度营收为 203 亿美元,同比增长 11%,与 3 月份 12% 的增长相比略有放缓。其中,Office 商业产品和云服务、Office 消费者产品和云服务、LinkedIn 和 Dynamics 365 的营收分别增长 12%、3%、10%、19%。

从微不足道的营收增长中,纳德拉努力「扒拉」了AI对该部门用户活跃和客户数量增长的贡献。

首先是集成了生成式 AI 的 Power Platform,让人们可以使用自然语言创建应用程序、自动化工作流程或构建网站。现在,有 4800 万每月活跃的 Power Platform 用户,同比增长 40%。其中,有超过 48 万个组织在 Power Platform 中使用 AI 功能,季度环比增长了 45%。

其次,微软 365 的 Copilot 日活用户季度环比翻倍,用以在工作中完成任务、高效会议以及自动化业务工作流;随着 AI 对改变 ERP 和 CRM 的改变,微软 Dynamics 在本季度新增了大客户数量;Teams Premium 已经超过了 300 万付费用户,同比增长近 400%。当前,微软正在将智能体(agent)功能添加到 Copilot 中。

微软的第三大业务——个人计算部门的营收同比增长了 14%,达到 159 亿美元。该部门包括 Windows PC 软件、Xbox 视频游戏、Surface 电脑、互联网搜索和广告。

02

微软 AI 基建上投入的千亿美金,

在 15 年里得到回报

对于微软这样的大公司,大模型和生成式 AI 仍需要投入大量资金,纳德拉也「感到了展示成果的压力」。

接连几个财报季度,他换着花样「扒拉」AI 亮点,努力展示 AI 的实际「印钞能力」,从 Copilot 在各行各业的用例(use case)到 AzureAI 和 Copilot 等 AI 产品的使用率。但显然,微软还没有哪个业务已经能印证 AI 的「带货量」,就连 Azure 的增长也不及预期。

能展现的成果,寥寥;但要花的钱,多少也不够。

隔天发财报的小扎显然看到了这个矛盾,以及大家对 AI 泡沫的死亡凝视。4 月下旬发一季报时,Meta 就曾因或上调资本支出至 42%,股价下跌了 15%。昨天,Meta 在二季度回调了资本支出,并且扎克伯格给出不再增加全年资本支出的预期指引,Meta 盘后涨 5%。

现在,同样的压力给到纳德拉。

财报电话会上,一位分析师隐晦地提问,微软的资本支出在最近一个季度达到了创纪录的 190 亿美元,如何看待行业对 AI 资本支出与变现是否真正匹配的讨论?

纳德拉再次将其资本支出的必要性视为云的转型。他说,AzureAI 的增长的确带来了大部分的资本支出,但背后依旧是是客户需求推动的。

对此,微软首席财务官 Amy Hood 则表示,「这些投入真的将在 15 年及更长时间里得到回报」。在她看来,无论需求是在平台层还是在应用层,还是通过第三方和合作伙伴,或者微软作为自己的第一方 SaaS,都会使用相同的基础设施,「因此,这是一个长期存在的灵活资产,希望通过资本支出的这种形式,帮助人们看到其中有多少是短期变现的驱动力,以及多少是更长的持续业务」。

真的是这样吗?AI 应用得扩张到多大的市场,才配得上微软不管不顾的投入。

单就 PPE,花在数据中心厂房、芯片等有形资产上的投资,微软在过去四个季度不断打破历史投入记录。算上投资并购等在 AI 上的无形投资,资本支出的绝对值更是飙升。

对比过去三年硅谷大厂在 AI 基建上的投入,微软也最为激进。这是让这家 49 岁的企业再次屹立潮头的秘诀,是纳德拉「刷新」微软掌舵人的业绩,但现在,激进投入 AI 的路径依赖,也成为他最大的潜在危机。

备注: 各大厂商的财年划分不同,故以微软一个财年所代表的自然月为周期,手动加总了每一年的财务数据。

统计口径如下:

微软: Additions to property and equipment;

亚马逊: Purchases of property and equipment;

Alphabet: Purchases of property and equipment;

Meta: Purchases of property and equipment, net

微软在 AI 基建上的投入如此积极,是在利用 AI 这个变量,与 AWS 和谷歌云争夺 AI 的用云量。当前,Azure 的规模大约是 AWS 的一半,远高于谷歌云。

但问题在于,像芯片、服务器、厂房等这种 AI 基建等投资,回报周期很长,如果过度估计了需求,超额供给带来的将是无限的沉没成本,让一家公司的命运就此陷于泥沼。

当前,几家大厂一年在 AI 基建上的投入近 2000 亿美金,这意味着 AI 应用的市场至少要 2 万亿美金。

但在实际需求侧,Copilot 拉动 Github 40% 的营收增长,可能是当下最成熟的 AI 应用案例,其他 AI 应用,就连微软都要挤牙膏般计算多了几个用户和客户。

宏观数据上也是这样,据 Statista 统计,2024 年,AI 市场规模超 1840 亿美元,到 2030 年,市场规模将超过 8260 亿美元。按照这个数字,远撑不起巨头下的注。

一位云厂商从业者曾向极客公园表示,AI 应用对 AI 基建的新需求主要体现在模型训练阶段,在模型推理阶段,随着工程化手段的不断优化,成本会一降再降,并且传统的云计算产品也可以用作模型推理。到底,每年有多少 AI 应用需要这些 AI 基建作模型训练?除了大厂们自己追求最极致的模型,大部分客户并不会在模型训练上无止境追求更好。

以同理心著称的纳德拉不会看不到这些 AI 需求信号背后的潦草、单薄与不确定。据传,纳德拉每周都会亲自造访硅谷,拜访一圈 AI 新宠儿,了解 AI 应用最真实的使用场景。

那么当前不断加码的激进投资背后,只能是 FOMO 心态作祟。

*头图来源:视觉中国

本文为极客公园原创文章,转载请联系极客君微信 geekparkGO

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