AI投資火熱 科技巨頭資本開支巨額回報可期

以下是改寫後的文章:

摘要 科技巨頭對AI的投資熱情不減。本週微軟、谷歌、Meta等公司財報出爐,除Meta外其他公司股價表現良好。我們此前強調的"收入-支出-再收入"正循環邏輯持續上演,主要雲服務提供商的雲收入增速和利潤率不斷提升,AI也推動了廣告、搜索等業務規模快速增長。同時,頭部雲廠商的算力競賽正如火如荼,短期內資本開支難以減速。在AI時代初期,頭部廠商只有通過持續投入,才可能在激烈競爭中存活。據算力服務商CoreWeave預計,AI算力供需平衡可能要到2030年才能實現。

市場期待看到更多"接地氣"的AI應用,能切實提升生產力或帶來生活、學習便利。今年已經看到了OpenAI Sora的驚豔表現和國產大模型Kimi的崛起,未來還有望看到GPT、Gemini、Llama等的持續更新,以及終端設備上的大模型應用。通向AGI的道路曲折,可能還需較長時間才能孵化出真正改變社會的AI應用。一些投資者擔憂巨額AI投入能否產生回報,但科技巨頭的資本開支已經給出了答案 - 夢想需要成本,但對AI的追求不會停歇!

當前應關注"高性價比算力"。回顧移動互聯網時代,流量成本下降帶來了移動應用的黃金時代。同理,單位算力成本的降低,將是步入AGI時代的必要條件。便宜、易得、穩定的AI算力,是誕生重大AI應用的基礎。以Sora爲例,其公開時間推遲的一個重要原因是需要優化推理所需算力。頭部雲廠商有實力持續投入以保持競爭力,但無法滿足整個市場需求,廣大中小企業更需要高性價比算力。

將算力成本拆解,除約10%電力成本外,其餘幾乎都是固定資產投資,包括GPU、網路設備、散熱等。GPU方面,臺積電正在擴張AI芯片所需的CoWoS產能,預計今年底月產能將接近4萬片,較2023年總產能提升超150%。網路設備方面,英偉達GB200大量使用銅纜表明,不僅追求超高性能,也要考慮成本控制。同時,光模塊廠商也在推動LPO等高性價比光連接方案。散熱方面,隨着機櫃功率密度提高,液冷方案的性價比將逐步超越風冷。