一年燒光千億美金,，市場沒盼到美股七巨頭的AI增量

英偉達,、Meta、特斯拉,、亞馬遜,、谷歌母公司Alphabet,、微軟和蘋果的股價2023年分別上漲239%,、194%,、102%、81%,、59%,、57%和48%，并因此在市場上得名"七巨頭"（MagnificentSeven）,，而在同一時期，標準普爾500指數(shù)則只整體上漲了24%,。一年燒光千億美金,，市場沒盼到美股七巨頭的AI增量,。

而2024年的7月24日，似乎這段轟轟烈烈的上漲被畫上了休止符,。美國標普500指數(shù)下跌超過2%,，納斯達克綜合指數(shù)下跌超過3.6%，兩大指數(shù)均創(chuàng)下2022年底以來最大單日跌幅,。美股驚魂時刻與谷歌母公司Alphabet,、特斯拉兩家公司的季報發(fā)布時間高度吻合。

在隨后的幾個交易日,，微軟,、Meta、蘋果也陸續(xù)發(fā)布了財報,，股市劇烈震蕩,。雖然震蕩的理由可能是多樣的，比如降息的預(yù)期,、就業(yè)數(shù)據(jù)的發(fā)布,，還有被詬病的不可能三角--美元指數(shù)、美債收益,、美股科技股,，一直維持著似乎違背金融常識的三高。

但是不可否認的是,，"牽扯"市場情緒的主線之一,，還有一個巨大的分歧——美國頭部科技公司的巨額AI投入，到底是"未來投資",，還是要股東買單的"賬單",。

這波上漲背后最大的推動力，就是市場對于生成式人工智能的巨大期望,。BCA Research（全球經(jīng)濟分析公司）美國股票首席策略師 Irene Tunkel 評論稱,，除英偉達外，2023 年 " 七巨頭 " 股價表現(xiàn)優(yōu)異的主要原因就是市盈率倍數(shù)擴張（Multiple expansion）,。這表明,，投資者對這些公司未來盈利增長具有高期望。

隨著財報季的結(jié)果揭曉,，這些過高的增長期望開始大幅搖擺,。

而那個最特殊的，確實有著炸裂的業(yè)績支撐的英偉達,，市值較6月已跌超22%,，蒸發(fā)5.2萬億人民幣，近期連續(xù)17個交易日更是跌去20%。除了Blackwell芯片量產(chǎn)的負面信息,，資本市場也開始擔(dān)憂,，如果科技巨頭無法證明AI能夠給其業(yè)務(wù)帶來足夠的增量，那他們將無法堅持在AI領(lǐng)域的投入,，英偉達的業(yè)績也不會繼續(xù)一次又一次突破預(yù)期,。

預(yù)期永遠是驅(qū)動股價上漲的最大動力，遠比歷史成績更重要,。

資本市場似乎分裂出兩股勢均力敵的強大力量,，左邊，是對人工智能改變世界的強大愿景和源源不斷的資本投入,；右邊,，是對人工智能投入產(chǎn)出比、以及對人工智能正在催生巨大泡沫的深深懷疑：

巨頭們在生成式人工智能的巨額投入,，是否會讓短期財報很難看,？

如此巨額的投入，是否能夠真的帶來增長,？什么時候才能兌現(xiàn),？

如果生成式人工智能是一個遙遠的期貨，那是否泡沫正在被越吹越大,？

巨頭們到底為何一致篤定地豪賭生成式人工智能,？

深扒了科技巨頭的人工智能賬單之后，我們意識到,，未來可能遠比我們想象中復(fù)雜,。

一、科技巨頭勒緊褲腰帶,，一切為AI投入讓路

根據(jù)剛剛公布的季報,，本文整理并列出主要科技公司的資本開支，并提取了其中對于人工智能投入的描述：

1,、微軟：上季度資本支出為 139 億美元,，主要用于人工智能，較去年同期增長 55%,；包括融資租賃在內(nèi),，總資本支出為 190 億美元，高于去年同期的 107 億美元,。

2,、谷歌母公司Alphabet：下半年每季度的資本支出將達到或超過 120 億美元，全年總支出可能超過 490 億美元,，比過去五年的年均支出高出 84%,。

3,、Meta：本季度資本支出為 84.7 億美元，較上年同期增長近 33.4%,；將 2024 年最低資本支出預(yù)測從 350 億美元上調(diào)至至少 370 億美元,，但維持最高支出預(yù)測 400 億美元不變。

4,、亞馬遜：24 年下半年資本支出將加速增長，高于 H1 的 305 億美元,，主要用于 AWS 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),。

5、蘋果：蘋果首席財務(wù)官盧卡 · 馬斯特里在 2024 財年第二財季業(yè)績電話會議中并未明確給出當(dāng)季資本支出的具體數(shù)字,。

當(dāng)被分析師問及蘋果重心逐漸向人工智能,、生成式人工智能過渡，是否會影響公司資本支出節(jié)奏時,，其首席財務(wù)官盧卡·馬斯特里表示,，多年來蘋果在各業(yè)務(wù)、各領(lǐng)域一直都在努力推動創(chuàng)新,，僅在過去五年,，蘋果在相關(guān)領(lǐng)域研發(fā)方面的支出就超過1000億美元。

6,、特斯拉：未公布 AI 領(lǐng)域的具體數(shù)據(jù),，馬斯克僅在電話會上透露，2024 年的資本支出可能達到 100 億美元,。2024 年 1 月,，特斯拉宣布追加 5 億美元投資，向英偉達購買約 1 萬塊 H100 GPU,；其 CEO 馬斯克也曾在社交媒體 X 上發(fā)帖稱,，特斯拉今年（2024 年）可能將花費 30 億至 40 億美元購買英偉達芯片硬件。

從這些數(shù)字來看,，每家巨頭每年投入AI的資本規(guī)模都在百億美元以上,。到2024年底，這些巨頭究竟會為了人工智能增加多少的資本開支,，現(xiàn)在也只能是一個估算,。最近，巴克萊的分析師們在報告中指出,，預(yù)計AI領(lǐng)域的資本支出將從2023年到2026年累計達到1670億美元,，而這一數(shù)字是基于對AI產(chǎn)品需求的樂觀預(yù)期。但是,，按照上文所列出的巨頭們公布的資本開支情況,，這個數(shù)字絕非空穴來風(fēng)。然而，與此形成鮮明對比的是,，預(yù)計到2026年,，云服務(wù)的收入增量僅為200億美元。

僅以云服務(wù)的收入增量作為對比,，可能不能客觀說明問題所在,。但是，這可以從側(cè)面反映出,，如此巨大的投入,，至少到2026年，巨頭們可能還是無法很好地回答人工智能相關(guān)投入的ROI問題,。

但是,，這并不妨礙巨頭們裁減其它方面的預(yù)算、甚至不惜裁員,，堅定地在人工智能領(lǐng)域持續(xù)投入,。短期看不到結(jié)果，而且作為上市公司,，還面臨著資本市場的巨大壓力,，巨頭這樣做是為何？

谷歌母公司 Alphabet CEO Sundar Pichai 表示,，" 顯然,，我們正處于一個極具變革性的領(lǐng)域的早期階段。" 他補充說：" 對我們來說,，投資不足的風(fēng)險遠遠大于投資過度的風(fēng)險 ",，更不用說科技競爭對手微軟、亞馬遜和 Meta Platforms 都在同一領(lǐng)域投入了創(chuàng)紀錄的資本支出,。

Meta CEO 扎克伯格同樣表達了更強烈的觀點,，" 目前，我寧愿冒險在需要之前建設(shè)能力,，也不愿為時已晚,，因為啟動新的推理項目需要很長的準備時間。"

亞馬遜首席財務(wù)官 Brian Olsavsky 表示,，" 這是一項高風(fēng)險的業(yè)務(wù),。這是許多行業(yè)的革命性轉(zhuǎn)變。我們認為,，我們可以憑借我們在云計算領(lǐng)域的現(xiàn)有地位,，以非常高端的方式參與其中。"

CEO們看到了巨額投入的風(fēng)險,，但是依然堅定投入,，似乎這不是一場"豪賭",，而是一張不得不買的"諾亞方舟"的船票。

二,、AI到底能給科技巨頭帶來增量嗎,？

這到底是為什么？生成式AI到底能帶來哪些增量,？目前并沒有看到特別清晰明確的新的商業(yè)模式出現(xiàn),。科技巨頭所講的故事,，主要是云服務(wù),、廣告、自動駕駛,、和端側(cè)智能。

云服務(wù)本身的業(yè)務(wù)及付費體系龐雜,，增量的主要邏輯來源于一個假設(shè),，生成式AI會讓更多的企業(yè)希望去使用生成式AI，而生成式AI需要大量的計算,、存儲資源,，不管是部署私有模型、還是使用已有的大模型,，都繞不開云服務(wù)廠商,，這都會為云服務(wù)帶來新客戶的增量。

微軟,、亞馬遜,、谷歌被稱為美國的"三朵云"。而微軟可以說是在這波生成式浪潮中占得先機的科技巨頭,，它投資了點燃這場生成式AI浪潮的創(chuàng)業(yè)公司OpenAI,，目前已經(jīng)給OpenAI投入了130億美元。微軟為OpenAI的獨家云提供商,，并將OpenAI的模型應(yīng)用于商業(yè)客戶及消費者產(chǎn)品中,。

OpenAI的大模型被公認為目前能力最強的閉源大模型。但是即使是強強聯(lián)手,，給微軟的云業(yè)務(wù)帶來的增量也有限,。根據(jù)最新的財報披露，人工智能服務(wù)為Azure本季度的收入增長貢獻了8個百分點,，而上個季度的貢獻為7個百分點,。增長似乎變得越來越緩慢。

2024Q2亞馬遜AWS收入262.81億美元,，同比增長18.7%,，略好于預(yù)期,，但是凈利潤增長小幅放緩，且AWS的營業(yè)利潤率環(huán)比下滑了0.6%,。雖然與預(yù)期差異不大,，但是市場反應(yīng)依然是負面的，增長放緩,、其它（如電商）業(yè)務(wù)表現(xiàn)不佳,，同時又要對AI領(lǐng)域大幅投入，投資者憂心忡忡,。

谷歌母公司Alphabet的財報各方面都表現(xiàn)不錯,，總營收847億美元，同比增長14%,；凈利潤236億美元,，均高于分析師預(yù)期。雖然云業(yè)務(wù)并不是谷歌營收的大頭,，但是首次季度收入超過100億美元,，達103.47億美元，同比增長29%,。

然而,，隨后的股價表現(xiàn)卻看出了投資者的糾結(jié)，盤后先是上漲約2%,，隨后又下跌2.18%,。截至7月25日收盤，下跌2.99%,，報169.16美元/股,。主要原因就是Alphabet的資本支出高出市場預(yù)期，幾乎是去年同期的兩倍,，而這種巨額投入還將持續(xù),。AI帶來的增量，并不能抵消對于持續(xù)巨大資本投入的恐慌,。

從美國三朵云來看,，AI確實為云業(yè)務(wù)帶來了增量，但增量低于市場的預(yù)期,。

在廣告業(yè)務(wù)中,，活躍用戶數(shù)是大盤的基本面，AI的幫助主要是提升推薦精準度和廣告創(chuàng)意,，讓目標用戶能夠看到并愿意主動點擊打開,。這是廣告客戶最理想希望獲得的結(jié)果，而這兩點確實是生成式AI擅長的,。

Meta的廣告業(yè)務(wù)獲得了22%的增長,，旗下應(yīng)用系列（Facebook,、Instagram、WhatsApp和Messenger）6月份的日活躍用戶數(shù)量為32.7億,，較去年同期增長7%,。Facebook的月活用戶數(shù)史上首次突破30億大關(guān)，達到30.3億,，同比增長3.4%,。扎克伯格也對MetaAI信心滿滿，認為它有望在今年年底前成為全球使用最廣泛的人工智能助手,。

這波生成式 AI 浪潮中,，Meta 的 Llama 系列模型，成功成為全球大語言模型開源陣營的老大,，并且有地位越來越穩(wěn)的勢頭,。Meta 剛剛發(fā)布了 Llama 3.1 系列，但是據(jù)扎克伯格透露,，Llama 4 所需要的訓(xùn)練資源,，是 Llama3 的十倍。

谷歌的廣告業(yè)務(wù)增長也不錯,，2024年第二季度，谷歌廣告業(yè)務(wù)總營收為646.16億美元,，同比增長11%,。其中，谷歌搜索和其他廣告收入同比增長14%,；YouTube廣告收入為同比增長13%,。谷歌的大模型Gemini的性能，也是在所有模型中排名前列,。

但是,，究竟這些增長是否真的是由AI帶來的，可能巨頭自己也無法完全說清,。

特斯拉和蘋果是比較獨特的存在,。

特斯拉是激進派的代表。創(chuàng)始人馬斯克在包括自動駕駛,、腦機接口,、航天等最前沿的領(lǐng)域全面布局，每一項都需要大量的資本投入,。但是他總是有能力說服世界相信他的故事,、拿到融資、并且在這些"燒錢"的領(lǐng)域創(chuàng)造一部分的現(xiàn)金流,，來支撐對未來宏大敘事的繼續(xù)探索,。

特斯拉是整個版圖中巨大的一環(huán),。投資者除了像分析其它車企一樣，看交付量,，同時更會關(guān)注馬斯克對于未來的敘事,。Robotaxi 和人形機器人 Optimus 就是特斯拉的 "AI 故事 "，F(xiàn)SD（full-self driving ) 技術(shù)是特斯拉自動駕駛,、Robotaxi,、及人形機器人的核心能力之一，而超級計算機 Dojo,，就是支撐這一切的大腦,。

特斯拉一直在追加對于這一整套AI敘事的投入，馬斯克也曾在社交媒體X上發(fā)帖稱,，特斯拉今年（2024年）可能將花費30億至40億美元購買英偉達芯片硬件,。

投資者對特斯拉加大投入的態(tài)度更加寬容，根據(jù)高盛的報告,，68%的投資者把AI視為特斯拉未來一年股價的主要驅(qū)動力,，僅有33%傾向于電動車。

與特斯拉相比,，蘋果對于生成式 AI 的態(tài)度似乎一直有一些 " 保守 ",，沒有看到 " 陡增 " 的大額資本投入，CFO 對外的措辭也都是,，" 過去五年 " 一直持續(xù)投入,。在今年 6 月的 WWDC 上，Apple Intelligence 的發(fā)布,，讓外界最強的期待聚焦在今年秋季發(fā)布的 iPhone 新品,，這個有了 AI（Apple Intelligence）的手機，是否能夠 " 突破擠牙膏式的創(chuàng)新 ",，創(chuàng)造一個 "AI 手機新范式 ",，刺激壓力重重的智能手機的銷量。

對于生成式AI,，七巨頭各有各的設(shè)計,，總結(jié)起來基本就是本段開頭所說：云服務(wù)、廣告,、智能終端,，即使是腦洞最大的馬斯克，也沒有創(chuàng)造出更新鮮的玩法,。生成式AI更像是一個更強大的大腦,，巨頭們不得不爭相投入的基建。所以外界最大的質(zhì)疑聲也是,，除了寫蹩腳文章,、畫奇奇怪怪的畫,，我真的沒有體會到生成式AI還能干嘛。

巴克萊的研報把這種軍備競賽式的投入稱為"FOMO（害怕錯過）",。但是,，設(shè)想一下，如果所有的競爭對手將業(yè)務(wù)的底座都已經(jīng)升級為"計算機",，而你還在使用"算盤",，這可能就不是錯過的問題，而是直接消失,。比如云客戶,，會直接選擇能提供生成式AI能力的云服務(wù)商。

巨頭們爭相布局的,，其實是未來的基建,，而不是直面用戶的顛覆式創(chuàng)新應(yīng)用。這包括底層算力基礎(chǔ)設(shè)施,，也包括一個強大的自研的基礎(chǔ)大模型,。這些都需要大額的資本支出。

三,、生成式AI的泡沫正在集結(jié)嗎,？

既然為基建，投入與收益產(chǎn)生中間的時間差必然漫長,。這波由生成式AI驅(qū)動的科技股上漲,，反映了所有人對新技術(shù)誕生的興奮。但是,，目前還沒有任何一家巨頭能夠說出，什么才是生成式AI帶來的增量,，究竟帶來了多少增量,。

除了競爭關(guān)系，七個巨頭已經(jīng)在生成式AI領(lǐng)域形成一個你中有我,、我中有你的關(guān)系網(wǎng),。除了蘋果之外，其它巨頭都在向英偉達購買芯片,；蘋果對外合作的第一個大模型,，是OpenAI的大模型，而微軟又是OpenAI的最大投資方和獨家云服務(wù)供應(yīng)商,；蘋果未公開是否使用了英偉達的算力,，但是卻在AppleIntelligence的對外文檔中明確說明，使用了谷歌的TPU,。

在巨頭之外,，還有野心勃勃,、更為狂熱的硅谷。

以 OpenAI 來看,，2023 年底：年化營收為 16 億美元,。2024 年 6 月：據(jù) The Information 估計，2024 年化營收達到了 35 億 -45 億美元,。雖然預(yù)計依然會大幅虧損 40 億美元左右,，但是營收規(guī)模確實是在以最大三倍的速度增長。而它的估值同樣增長了三倍,，2023 年 4 月：估值約 290 億美元,。2024 年 2 月：估值達到 860 億美元。

現(xiàn)階段,，與盈利能力相比,，資本更看重OpenAI攻城略地、搶占市場的能力,。從這方面來看,，似乎OpenAI的估值增長也是比較理性的。

根據(jù) The Information 的數(shù)據(jù)顯示,，生成式 AI 公司在第二季度募集資金的總數(shù)達到 122 億美元,，繼續(xù)破歷史記錄，而獲得融資的公司數(shù)量,，也繼續(xù)創(chuàng)新高,，達到 55 家。

如此火熱的氛圍,、飆漲的估值和模糊的商業(yè)模式,，讓包括高盛在內(nèi)的機構(gòu)都開始質(zhì)疑，是否生成式AI的泡沫已經(jīng)被吹大,。

Morningstar 分析師邁克爾 · 霍德爾  ( Michael Hodel )  表示：" 我認為,，許多投資者自然而然想到的比較對象是 20 世紀 90 年代末和 21 世紀初的電信泡沫。參與那次擴張的大多數(shù)公司都破產(chǎn)了,。這次擴張在某些方面似乎很相似 …… 但主要區(qū)別在于,，參與大部分擴張的公司擁有利潤豐厚的現(xiàn)有業(yè)務(wù)和穩(wěn)固的資產(chǎn)負債表。"

如果這里對于泡沫的定義是"沒有盈利基本面的,，純市盈率或者說估值的不斷提升",，看起來泡沫現(xiàn)在還并沒有集結(jié)。包括英偉達在內(nèi)的七巨頭,，創(chuàng)造利潤的能力都是扎實的,。而巨頭的投入，與他們所創(chuàng)造的現(xiàn)金流相比，也并沒有十分激進,。

但是,，如果宏觀基本面惡化、巨頭的盈利預(yù)期調(diào)低,，資本支出又不能迅速下降,。而之前的資本投入所購買的芯片、服務(wù)器,、數(shù)據(jù)中心又不可能立即變現(xiàn)成為利潤,，那市盈率自然也會飆升，所謂的泡沫也會膨脹,。

泡沫的定義是動態(tài)的,，股市的漲跌因素十分復(fù)雜，預(yù)期的一致性的崩塌,，或者是宏觀基本面的惡化,，都可能造成股市的劇烈波動。在經(jīng)歷了持續(xù)上漲之后的故事,，任何一件事,，都可能成為一個向下波谷的導(dǎo)火索。

美股巨頭CEO們的資本支出決策,，考慮的可能是未來十年二十年公司的核心競爭力,；硅谷的投資人，可能看的是未來三十年,，能有新的巨頭長成的概率,；而股市的漲跌，是短期復(fù)雜市場因素及情緒的共同結(jié)果,。這三件事,，雖有聯(lián)系，但更大程度上是三件獨立的事,。

然而,，有幾個關(guān)鍵的問題可能是生成式AI這場變革的核心參與者需要共同認真考慮的：

生成式AI的資源消耗巨大，如何讓它變得更高效,？

算力成本巨大，如何讓它變得越來越便宜,？

有沒有比Transformer更好的架構(gòu),，甚至是顛覆目前的深度學(xué)習(xí)路線的新技術(shù)產(chǎn)生,，讓人工智能的效率,，能夠堪比人腦？

當(dāng)這些問題逐漸解決，我們就會看到人工智能奇點的到來,，而回望目前的投入,，也許一切都是值得的。

一年燒光千億美金,，市場沒盼到美股七巨頭的AI增量,。