上週，全球最大的科技巨頭們紛紛公佈了最新的財報，展示了他們對AI熱潮數以百億美元的押注，開始有了一些回報的端倪。當然這些公司也說，更大手筆的投資還在後頭。亞馬遜、微軟和Google紛紛揭露，上個季度的雲端業務收入總計達到629億美元，這一數字年增了22.2%，這種加速成長已經持續了四個季度。

另一個很重要的轉向是，只靠AI訓練已經無法支撐資本支出（Capex）的故事了，它不足以讓巨頭們繼續大規模地購買晶片、建數據中心，而是一定要看到AI推理上的成功，也就是應用層能不能爆發，它正成為焦點中的焦點。

「需求持續高於我們的可用能力，」微軟財務長Amy Hood在分析師電話會議上說。

市場一直有個擔心，這些矽谷公司可能因為過度憧憬AI，而導致在雲端能力上過度支出。這些創紀錄的資本支出，已經多次震動市場，有時候會導致以科技股為主的納斯達克指數下跌。不過目前，這個成長神話還在延續。

一、三巨頭繼續“大撒幣”

亞馬遜、微軟以及Google的最新財報顯示，上個季度它們在不動產和設備上的支出，達到了驚人的506億美元，相比之下上年同期是305億美元。這其中很大一部分資金，都流向了用來支援AI的資料中心。

而這三家公司都異口同聲地說，未來幾個月它們的支出將持續走高。另外，Meta也是如此，Meta為自家在Instagram、WhatsApp和Facebook上的AI應用，進行基礎建設投資。

祖克柏的計畫是，試圖藉助既有的各個社群平台，打造一個全球使用量第一的AI助理。所以Meta在上個季度向AI基礎設施投入了83億美元，高於去年同期的65億美元。 「我們對AI的投資仍需要強大的基礎設施，我預計在這方面繼續大力投資。」祖克柏說。

目前这些烧钱的动作，给各家带来了什么？当下最显著的，依然是云服务，其强劲的增长给这些“大饼”带来了一些证据。

原本雲端服務的發展勢頭，在2022年初減弱，很多公司的雲端業務都有所降溫。但在過去一年裡，AI的出現讓整個產業重拾增勢，因為出現了大量AI開發者為此的支出，這些人需要有比傳統軟體公司更強的處理能力。除了直接受益於AI浪潮的晶片公司外，雲端業務就成為了另一個能證明AI影響的領域。

在雲端業務上長期排名第三的Google，Q3雲端業務營收成長了35%，大超預期，股價也隨之上漲。亞馬遜也在財報後上漲了近6%，並揭露公司的雲端AI業務，預計將產生數十億美元的年收入，並創下30%多的成長速度，快於AWS的整體業務成長速度。

不過微軟的股價在財報後下跌了6%，這是因為微軟下調了雲端業務的成長預期，原因是無法以足夠快的速度建造資料中心。但這個短暫的逆風，預計不會影響微軟的大盤，在這個財季裡，AI產品和雲端服務的年化銷售額，料將首次超過100億美元。

例如在過去六個月裡，微軟一項可透過雲端平台銷售，接取OpenAI技術的服務，其使用量增加了一倍，使用該服務的客戶包括Grammarly和Harvey等AI新創公司。

對於到底應該如何思考「對AI投入是否過多」這個問題，GoogleCEO Sundar Pichai在今年Q2財報電話會中說：「我認為我思考這個問題的方式是，當我們經歷這樣的曲線時，對我們來說，投資不足的風險遠大於投資過度的風險，即使在最終結果表明我們投資過多的情況下也是如此。

這樣的想法在Q3仍然延續，甚至會繼續持續到明年。各家投行也陸續上調了明年資本開支預測，摩根士丹利把亞馬遜、Google、Meta、微軟4家的總資本開支，從原本的2700億美金，上調到3000億美金，主要增量來自亞馬遜。

科技巨頭維持最高的Capex支出強度

二、Capex資本支出邏輯已不足以支撐AI故事，急需推理/應用層“接棒”

如果要繼續推動AI浪潮，如今僅靠Capex路線是不太夠了，質疑聲只會越來越大。市場很快就會進入要看到應用程式側進展的階段。特別是對2025年Capex的預期越高，2026年能否達到可觀成長的難度就越高。

所以明年推理需求能否爆發，是舉足輕重的核心議題。微軟、亞馬遜和Google，都在快速開發以消費者和企業為導向的AI產品，例如Google的Gemini和微軟的Copilot。

以及OpenAI o1所提的推理層面的Scaling Law，能否在各個下游領域獲得驗證，尤其是在經濟模型上被驗證，在明年是一個重要的觀察點。只有推理側爆發，GPU才能從「成本項」變成「資產項」。

Google也是一个很好的例子。由于Google的主要收入依赖搜索广告，而采用生成式AI的搜索，可能会对收入产生负面影响。但在对传统搜索广告收入空间的挤压之外，AI也带来了产品功能升级，特别是多模态（比如图片搜索），显著提高了用户体验和搜索频率。据Google的业绩发布会披露，比如像Circle to Search这样的小功能（可以让用户随意圈出自己想搜索的内容），已在1.5亿部Android设备上推出，每周有三分之一的用户使用；Lens视觉搜索，每月处理超过200亿次查询，成为增长最快的搜索类型，且大多数查询结果促进了用户购物。

這兩項核心搜尋功能都依賴多模態的AI技術，也可以被視為應用層的一點小突破。再結合Google年增15%的營收、搜尋和YouTube廣告收入均實現了兩位數的年成長，整體超越市場預期。

黃仁勳對AI如何提升生產力，有著一個充滿雄心的預測，他說英偉達現在有3.2萬名員工，但希望英偉達在未來某天，成為一家擁有5萬名員工的公司，同時配有1億個AI輔助每個員工。

並且也將建構一個AI擅長哪些事務的目錄，公司收件匣裡也會充滿這些擅長不同事務的AI發來的信息，AI也能夠自組織，能自行招募其他AI來組成團隊，解決問題，它們還會自行在Slack頻道交流，也會跟人類員工交流。

「可以說，我們就是一個龐大的員工群體，其中一些是數位化的AI，有些則是生物體的人類，我還希望未來某天，其中一些會是電子化的機器人。」黃仁勳說。

資料中心投資近年來如火如荼，還能慣性持續一段時間，但下一步需要靠推理/應用層

三季科技巨頭們的業績過後，一個普遍的共識就是AI訓練，已經無法支撐資本支出（Capex）的故事了，明年就會轉向是否能實現推理（應用）上的Scaling Law，應用層會成為焦點中的焦點。

摩根士丹利甚至算了一筆賬，預計2025年，美國主要科技巨頭的各種AI投入，所有加起來合計有4000億~4500億美金（GPU、數據中心等等雜七雜八），這個支出數字已經超過阿波羅登月計劃的總額。

雖然當下還看不出AI對生產力的重大實際影響，但各種產品其實如雨後春筍般的冒出來，從巨頭到新創公司。如果按黃仁勳的願景發展，世界在未來會分為“AI窮人”和“AI富人”，能否成功應用AI的關鍵，是能否在業務中，找到內部的上下文場景，繼而在生產中最大限度地利用這些AI應用。

參考：

1. 華爾街日報：科技巨頭看到人工智慧押注開始獲得回報

2. 華爾街日報：微軟的人工智慧故事正變得複雜

3. 躺平指數：美股「七巨頭」財報來襲：一個AI工具成了新卷王

4. 資訊平權：明年的AI資本開支有多少？