上周,,谷歌母公司Alphabet、亞馬遜,、微軟和Meta四家美國科技巨頭相繼公布了最新一個季度的財報。除了基本的營收數(shù)據外,,四家公司在AI領域的資本支出受到廣泛關注,。據英國《金融時報》報道,,大型互聯(lián)網與軟件公司今年在人工智能領域的支出將超過2000億美元。盡管三個月前華爾街多家金融機構警告稱當前人工智能領域支出過高而回報過低,,但這些公司的高管近日表示,他們明年將繼續(xù)押注人工智能,,甚至會進一步擴大投資規(guī)模,。
在上周四的投資者電話會議上,亞馬遜CEO安迪·賈西將人工智能形容為“真正異常巨大的,、或許是千載難逢的機會”,,并宣布該公司2024年在人工智能上的支出將達到創(chuàng)紀錄的750億美元,。一天前,Meta公司CEO馬克·扎克伯格承諾加大對AI語音模型和其他未來項目的投資,。報道稱,,今年Meta的人工智能支出可能高達400億美元。該公司首席財務官還表示,,預計2025年的支出將大幅增長,。蘋果公司也宣布要推出一套名為“蘋果智能”的人工智能服務體系,不過這些產品目前大多尚未問世,。
彭博社評論稱,,科技巨頭們正通過擴大支出來爭奪高端芯片、建設技術所需的龐大數(shù)據中心,,并與能源供應商達成了為相關設施供電的合作協(xié)議,。清華大學戰(zhàn)略與安全研究中心特約專家余翔分析稱,從技術發(fā)展角度來看,,這種大規(guī)模支出在短期內是合理的,。AI技術正處于快速發(fā)展階段,獲取先進芯片,、建設數(shù)據中心,、優(yōu)化算力等都是支持AI技術發(fā)展的必要條件。鑒于AI技術可能帶來的顛覆性創(chuàng)新,,投資者對于未來潛在的回報仍然持樂觀態(tài)度,。但AI的諸多應用尚處于探索階段,商業(yè)模式仍在驗證中,,因此巨額支出的短期經濟效益可能較低,。支出的增長速度可能導致企業(yè)承受更高的財務壓力,尤其是在經濟不確定性增加的背景下,,行業(yè)可能因此面臨AI泡沫的風險,。
對于美國科技巨頭在人工智能項目上的高額投入,《金融時報》報道稱,,華爾街深感擔憂,,對人工智能投資飆升的回報感到越來越焦慮。這四家公司向投資者表示,,全力投入生成式人工智能能夠提升核心服務的性能,,有助于降低運營成本。然而,,相比于收益的不確定性,,投資者看到的是隨著人工智能競賽加速,企業(yè)在芯片、數(shù)據中心等基礎設施上的投入日益攀升,。
彭博社報道稱,,科技巨頭上周公布的財報喜憂參半。亞馬遜和Alphabet兩家公司得益于云計算業(yè)務的增長,,盈利超出預期,,股價也隨之上漲。但Meta和微軟的股價下跌,,前者因支出計劃引起了恐慌,,后者云計算業(yè)務的營收前景不如人意。根據最新財務報告,,這四家巨頭本季度資本支出同比增長超62%,,達到約600億美元?!督鹑跁r報》援引美國聯(lián)博公司投資官吉姆·蒂爾尼的話稱,,所有這些公司都在花費巨額資金,由此導致的利潤率下降將在2025年更加明顯,??萍季揞^在電話會議上就“回報”問題作出了回應,但大多都是含糊其詞的保證,。不過,微軟表示,,預計其AI業(yè)務年收入將達到100億美元,,這一里程碑的速度超過了其歷史上任何其他業(yè)務。
對外經濟貿易大學國際關系學院副教授梁懷新表示,,科技巨頭未來支出可能還會以更夸張的規(guī)模增長,。一方面,整體來看,,現(xiàn)在AI技術在產學研用各領域的主體認可度和積極性都非常高,。另一方面,AI投入并非單純的公共物品,,科技巨頭會力爭將自身的技術標準內嵌進AI技術研發(fā)的主流路徑之中,。如果特定大型科技巨頭試圖坐享其成,最終會被排除在主流路徑之外,。而對于行業(yè)來說,,大規(guī)模的投入也將整體拉高AI科技行業(yè)的研發(fā)水平,促進行業(yè)的不斷成熟,。
余翔同樣表示,,盡管市場存在波動,但多數(shù)市場投資者仍對AI的長期潛力充滿信心。至于科技巨頭在人工智能業(yè)務上的營收能否超出市場預期,,未來還面臨諸多挑戰(zhàn),。隨著AI技術的普及,市場增量空間可能縮小,,導致營收增速放緩,。此外,越來越多企業(yè)進入AI賽道,,這可能會分散AI市場的份額,,影響公司的成長業(yè)績。
當?shù)貢r間10月31日,,以科技股為主的納斯達克綜合指數(shù)收盤下跌2.8%,。微軟、Meta和人工智能芯片制造商英偉達的市值蒸發(fā)合計超過4000億美元,。過去兩年,,隨著大型科技公司的盈利預期穩(wěn)步上升,股價經歷了強勁上漲,,但如今的情況可能預示著將出現(xiàn)一個轉折點,。
本周早些時候,,Meta Platforms的首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格在一次播客訪談中透露,公司已積累大量英偉達芯片,,旨在推進先進人工智能模型的開發(fā)與訓練
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