上周，全球最大的科技巨头公布了最新的财务报告，显示它们对AI热潮的数百亿美元押注开始显现出一些回报的迹象。当然，这些公司也表示更大的投资尚未到来。

亚马逊、微软和谷歌均披露，上季度云业务收入总计629亿美元，同比增长22.2%。这种加速增长已经持续了四个季度。

另一个非常重要的转折点是，仅靠人工智能训练已经无法支撑资本支出（Capex）的故事。巨头们仅仅继续大规模采购芯片、建设数据中心还不够。相反，我们必须看到人工智能推理能力的提高。成功与否，即应用层能否爆发，正在成为人们关注的焦点。

微软首席财务官艾米·胡德在与分析师的电话会议上表示：“需求继续高于我们的可用能力。”

市场一直担心这些硅谷公司可能因为对AI的过度热情而在云能力上超支。这些创纪录的资本支出一再震动市场，有时甚至导致以科技股为主的纳斯达克指数下跌。但目前，这种增长神话仍在继续。

1、三巨头持续“花钱”

亚马逊、微软和谷歌的最新财务报告显示，他们上季度在房地产和设备上的支出达到惊人的506亿美元，而去年同期为305亿美元。这些资金的很大一部分流向了用于支持人工智能的数据中心。

这三家公司都表示，未来几个月他们的支出将继续增加。此外，Meta 也是如此，它为自己在 Instagram、WhatsApp 和 Facebook 上的人工智能应用程序投资了基础设施。

扎克伯格的计划是尝试利用现有的社交平台创建一个世界上使用最多的人工智能助手。因此，Meta 上季度在人工智能基础设施上投资了 83 亿美元，高于去年同期的 65 亿美元。 “我们对人工智能的投资仍然需要强大的基础设施，我预计我们将继续在这一领域进行大量投资。”扎克伯格说道。

目前这些烧钱的举动给各家公司带来了什么？目前最重要的仍然是云服务，其强劲增长为这些“大蛋糕”带来了一些证据。

云服务原有的发展势头在2022年初减弱，不少企业的云业务降温。但在过去的一年里，AI的出现让整个行业重新获得了动力，因为大量的AI开发者为此投入了资金，而这些人需要比传统软件公司更多的处理能力。除了直接受益于AI浪潮的芯片企业之外，云业务成为另一大能证明AI影响力的领域。

云业务长期排名第三的谷歌，Q3云业务收入增长35%，超出预期，股价也相应上涨。亚马逊在财报发布后也大涨近6%，并透露该公司的云AI业务预计将产生数十亿美元的年收入，并录得超过30%的增长率，快于AWS的整体业务增长率。

然而，微软股价在财报发布后下跌了6%。这是因为微软因无法足够快地建设数据中心而降低了云业务增长预测。然而，这种短期逆风预计不会影响微软的更广泛市场。本财季，人工智能产品和云服务的年化销售额预计将首次突破100亿美元。

例如，在过去的六个月里，一项可以通过云平台销售并连接到OpenAI技术的微软服务的使用量增加了一倍。使用该服务的客户包括 Grammarly 和 Harvey 等人工智能初创公司。

对于如何思考“人工智能是否投资过多”的问题，谷歌CEO桑达尔·皮查伊在今年Q2财报电话会议上表示：“我认为我思考这个问题的方式是，当我们经历这样一个曲线时，这对我们来说非常重要，“投资不足的风险远远大于投资过度的风险，即使最终结果是我们投资过度。”

这种想法将在第三季度持续，甚至会持续到明年。各投行也相继上调明年资本支出预期。摩根士丹利将亚马逊、谷歌、Meta、微软的资本支出总额从原来的2700亿美元上调至3000亿美元，其中主要增量来自亚马逊。

科技巨头保持最高的资本支出强度

2、Capex资本支出逻辑已不足以支撑AI故事，急需推理/应用层“接班”

如果想要继续推动AI浪潮，现在仅仅依靠Capex路线是不够的，质疑声只会越来越大。市场很快就会进入应用端取得进展的阶段。特别是，对2025年资本支出的预期越高，2026年就越难实现可观增长。

因此，明年推理需求是否会爆发是一个非常重要的核心问题。微软、亚马逊和谷歌都在快速为消费者和企业开发人工智能产品，比如谷歌的Gemini和微软的Copilot。

而OpenAI o1提出的推理层面的Scaling Law能否在下游各个领域尤其是经济模型中得到验证，将是明年的一个重要观察点。只有推理端爆发了，GPU才能从“成本项”变成“资产项”。

谷歌也是一个很好的例子。由于谷歌的主要收入依赖于搜索广告，因此使用生成式人工智能的搜索可能会对收入产生负面影响。不过，除了挤压传统搜索广告收入空间外，AI还带来了产品功能升级，尤其是多模态（如图片搜索），显着提升了用户体验和搜索频次。据谷歌财报显示，Circle to Search（允许用户圈出自己想要搜索的内容）等小功能已经在 1.5 亿台 Android 设备上推出，每周有三分之一的用户使用 Lens 视觉搜索，超过每月处理 200 亿条查询，成为增长最快的搜索类型，大多数查询结果促进用户购物。

这两项核心搜索功能都依赖于多模态AI技术，也算是应用层的一个小突破。结合谷歌15%的同比收入增长，搜索和YouTube广告收入同比均实现两位数增长，整体超出市场预期。

黄仁勋对人工智能如何提高生产力有着雄心勃勃的预测。他表示，英伟达目前拥有 3.2 万名员工，但希望英伟达有一天能够成为一家拥有 5 万名员工、配备 1 亿个 AI 助手的公司。每一位员工。

并且将建立一个人工智能擅长的目录。公司的收件箱也将充满来自这些擅长不同事物的人工智能的消息。 AI还可以自组织并招募其他AI组成团队并解决问题。他还在 Slack 频道中自行沟通以及与人类员工沟通。

“可以说，我们是一个庞大的员工群体，有的是数字AI，有的是生物人类。我也希望未来有一天，其中有一些是电子机器人。”黄仁勋说道。

数据中心投资近年来如火如荼地进行，并能持续一段时间，但下一步取决于推理/应用层。

在科技巨头第三季度的业绩表现之后，人们普遍认为人工智能培训已经无法支撑资本支出（Capex）的故事。明年，将转向推理（应用）中的Scaling Law能否实现，应用层将成为焦点。焦点集中。

摩根士丹利还算了一笔账。预计2025年，美国主要科技巨头的各类AI投资总额将达到4000亿至4500亿美元（GPU、数据中心等）。这个支出数字已经超过了阿波罗登月计划的总成本。

尽管目前尚不清楚人工智能是否会对生产力产生重大影响，但各种产品却如雨后春笋般涌现，从巨头到初创公司。如果按照黄仁勋的设想发展，未来世界将分为“AI穷人”和“AI富人”。人工智能成功应用的关键在于能否在业务中找到内部的脉络场景，然后在生产中最大化利用人工智能。充分利用这些人工智能应用程序。

参考：

1.《华尔街日报》：科技巨头看到人工智能赌注开始获得回报

2.《华尔街日报》：微软的人工智能故事正变得复杂

3、指数扁平化：美股“七巨头”财报来袭：AI工具成新成交量王

4、信息平等：明年AI资本支出是多少？