1-Meta、微軟以及 Alphabet 的財報顯示，三家公司第一季度與 AI 基建相關資本支出超過 360 億美元。
2-Meta 預計 2024 年在 AI 相關方面的資本支出可能達 400 億美元，相當于每季度投入 100 億美元。
3-微軟第一季度的支出為 140 億美元，相當于增長了 22%。
4-谷歌計劃今年每個季度的資本支出約為 120 億美元或更多，其中大部分將用于新建數據中心。
4 月 28 日消息，據國外媒體報道，在人工智能領域的激烈競賽中，美國大型科技公司正籌劃著對基礎設施進行大規模升級的計劃。這些業界巨頭預計，人工智能所需的高昂支出已開始引發公眾矚目，其數額之龐大，令人咋舌。
如果說 2023 年是科技行業的人工智能聊天機器人元年，那么 2024 年無疑將是人工智能基礎設施建設元年。盡管這聽起來可能不像 ChatGPT 現世那么激動人心，但數以百億美元計的龐大資金正迅速注入這一技術熱潮幕后的基礎建設之中。
從亞馬遜到 Meta 等巨頭都在積極改造他們的數據中心，以支撐人工智能的迅猛發展。他們紛紛投資興建大型新設施，甚至連沙特這樣的國家也在建造超級計算機以應對人工智能的運算需求。似乎只要涉足科技行業或擁有巨額資金的公司，都在瘋狂投入這場尚未看到盡頭的支出狂潮中。有些人甚至預測，這種熱潮可能會持續數年之久。
三家巨頭 Q1 總支出超過 360 億美元
本周，微軟、Meta 以及谷歌母公司 Alphabet 紛紛披露，僅在今年前三個月，他們在數據中心和其他資本支出方面的總和就已超過 360 億美元。這些公司在與投資者的電話會議中均明確表示，他們并無放緩人工智能方面支出的計劃。
Meta 周三宣布，該公司預計 2024 年在人工智能所需的芯片和數據中心方面的資本支出可能高達 400 億美元，這相當于每季度投入高達 100 億美元。同時，公司也警告稱，這些巨額支出可能需要數年時間才能轉化為可觀的相關收入。這一消息無疑成為人工智能已成為大規模技術基礎設施建設核心的最顯著標志。
Meta 首席執行官馬克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）在與投資者的電話會議中表示：" 我認為這是一項極具意義的投資，我們將繼續加大投入力度。"
這種令人咋舌的支出，恰恰印證了硅谷的一個古老寓言：在加州的淘金熱中，真正賺得盆滿缽滿的不是礦工，而是那些銷售鐵鍬的人。毫無疑問，英偉達便是這場人工智能熱潮中最明顯的贏家，其芯片銷量在去年增長了兩倍多。
支持人工智能技術的資金投入，不禁讓人回想起上世紀 90 年代互聯網繁榮時期的投資模式。盡管當時網絡瀏覽器和新穎的電子商務網站令人熱血沸騰，但真正賺得盆滿缽滿的卻是微軟、甲骨文等軟件巨頭，以及英特爾、思科等芯片和網絡設備制造商。
然而，云計算的崛起卻帶來了新的挑戰：隨著大多數初創企業，甚至其他行業的大公司紛紛與云計算提供商簽訂網絡托管合同，科技巨頭們如今正不惜重金，以吸引更多客戶。
谷歌首席財務官露絲 · 波拉特（Ruth Porat）周四說，谷歌計劃今年每個季度的資本支出約為 120 億美元或更多，其中大部分將用于新建數據中心。這相當于在第一季度翻了一番。
微軟也緊隨其后，其首席財務官艾米 · 胡德（Amy Hood）周四表示，該公司在第一季度的支出為 140 億美元，相當于增長了 22%。胡德還預計，這一支出將繼續 " 大幅 " 增長。
零售巨頭亞馬遜即將在下周公布業績，業界普遍預期其在人工智能領域的資本支出也將進一步攀升。
AI 基礎設施巨額投入將持續數年
盡管 Meta 的投資者對扎克伯格的決策感到不滿，股價在電話會議后下跌超過 16%，但扎克伯格對于公司在人工智能領域的投資卻毫不妥協。就在幾年前，他還因計劃在增強現實（AR）和虛擬現實（VR）領域進行大規模投資而遭到股東的質疑。他敦促投資者保持耐心，并強調這一領域的投資可能將持續數年。扎克伯格稱：" 我們的樂觀情緒和雄心都增長了不少。"
與 Meta 的遭遇不同，投資者對微軟的資本支出表示支持。微軟是唯一一家公開披露其生成式人工智能業務財務細節的大型科技公司。據微軟報告，該業務對其云計算業務增長的貢獻超過五分之一。分析人士估計，三個月內的交易總額約為 10 億美元。
微軟表示，如果該公司能夠確保足夠的數據中心供應來滿足市場需求，其生成式人工智能業務的規模可能會進一步擴大，并強調了持續建設的必要性。對人工智能的投資為微軟的核心云計算產品 Azure 帶來了光環，并幫助它吸引了眾多新客戶。微軟首席執行官薩蒂亞 · 納德拉周四表示："Azure 已經成為幾乎所有從事人工智能項目的人的首選平臺。"
谷歌也透露，其云計算部門的銷售額增長了 28%，其中 " 人工智能的貢獻越來越大 "。
在本月致股東的一封信中，亞馬遜首席執行官安迪 · 賈西指出，盡管 ChatGPT 等人工智能應用受到了廣泛關注，但圍繞基礎設施和數據進行更多技術投入的機會卻依然 " 巨大 "。他說，對于計算基礎設施而言，" 芯片 " 是其中的核心要素，而降低成本和提高芯片性能是亞馬遜研發自家人工智能芯片的關鍵所在。
基礎設施需求通常可分為兩大類：首先是構建最大、最先進的模型。一些人工智能開發人員表示，每一輪的需求可能很快就會超過 10 億美元。首席執行官們普遍認為，能夠直接或與合作伙伴共同開發尖端系統，對于在人工智能領域保持領先地位至關重要。
其次是所謂的推理，即查詢模型以實際使用它們。這可能涉及客戶進入系統，例如保險公司利用生成式人工智能來總結客戶投訴，或者公司將人工智能直接集成到自己的產品中，就像 Meta 最近在 Facebook 和 Instagram 上嵌入聊天機器人助手一樣。然而，這同樣需要巨大的投入。
數據中心的構建和裝備是一個耗時的過程，芯片也面臨著供應短缺和制造成本高昂的挑戰。Meta 的首席財務官蘇珊 · 李表示，鑒于這樣的長期投資，該公司正在以 " 可替代性 " 為原則進行建設。如果未來不如預期，它希望有足夠的靈活性來改變使用基礎設施的方式。
