终于，苹果在放弃造车、全力投入AI后，依靠人们对“更AI化”苹果产品的期待，重登美国市值第一的宝座。
如今，美国市值最高的前三家公司，也是与AI结合最紧密的三巨头。3.29万亿美元的苹果、3.28万亿美元的微软、3.19万亿美元的英伟达，加起来接近10万亿美元。如果按2023年全球各国GDP排名，已经可以排在美国、中国之后的第三位。
2023年和2024年，科技巨头们都在AI上砸了许多真金白银。从财报来看，Meta在年报中披露，2024年资本支出可能高达400亿美元；微软的资本开支更高达500亿美元，其中研发支出272亿美元；还有亚马逊，在一季度披露资本支出额为140亿美元，但预计这将是2024年最低水平，未来还会加大对生成式人工智能方面的投入。
这些资本支出都是在做什么呢？主要是巨头们都在狂买GPU芯片，投资于AI数据中心所需要的存储和网络基础设施建设，以及配套的冷却系统、服务器等等，大家都在赌AI是工业革命以来，最重要的技术趋势。这些巨额投入也促使英伟达进入“3万亿美元俱乐部”。
但在这些繁荣背后，当科技巨头们都囤积了太多芯片，所带来的回报到底有哪些？怎么判断对AI的投资回报率？加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达，下一阶段的隐忧是什么？除了芯片之外，AI的受益题材还有什么？……我们今天就来聊聊这些问题，Enjoy：
一、巨大的AI投入，所带来的回报到底有哪些？
每位CFO在批准价值⼗亿美元的数据中⼼时，心中都有⼀个预期投资回报。那么，我们对人工智能的投资回报率到底了解多少？
微软是最早在财报中量化了AI所带来回报的巨头。在微软云服务Azure业务中，一季度Azure增长了31%，微软拆分了其中的7个百分点，是来自AI服务。这个增长比华尔街预期高出3%，这个“没想到”的部分就来自AI。
不过除去云服务外，未来几个季度，市场更需要关注的问题是，软件公司何时能利用AI推动收入增长？特别是在如此巨大的AI基础设施投资之上。微软最新季度资本支出为140亿美元，这一数字还将继续上升，在2024全年将突破500亿美元。而谷歌和亚马逊，也预计会达到这一水平——一年投入500亿美元以上。此外，Meta预计会在2024年投资400亿美元。
如果拿世界上资本最密集的行业——石油行业来做对比，行业巨头沙特阿美预计，今年资本支出将达到500亿美元，约与微软持平，而Meta的400亿资本支出预算，约等于埃克森美孚和雪佛龙的总和。
当然，凭借着与OpenAI密切的关系，微软已经成为AI竞赛的一大赢家。随着AI技术集成到Copilot系列产品中，Copilot是AI助手，可以插入微软办公软件套件Microsoft 365等核心产品，微软希望Copilot能成为软件业务增加收入的一个重要驱动力。
但到目前为止，即使是微软，也只是展示了AI对云需求的巨大推动作用，而应用程序端如何以及何时受益，还不清楚。
英伟达也急于给这个问题以答案，否则大肆购买硬件的趋势可能会减缓。在最新的英伟达财报电话会议中披露了一个数据，对于数据中心来说，在英伟达的计算和网络产品上每投资1美元，四年内就能赚到5美元——意味着年回报率为50%。
确实，我们在现阶段还看不到AI“软件吞噬世界”，而是硬件正在“吞噬”世界。
二、加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达，下一阶段的隐忧是什么？
令人唏嘘的是，在这一轮AI热潮之前，孙正义的软银/愿景基金曾经持有过4.9%英伟达股份，那时是英伟达的第四大股东。
但在2019年，英伟达正处于周期底部，此前引领其增长的游戏和数字货币挖矿业务都触及瓶颈，暂时看不到英伟达的未来，于是孙正义在这个绝望的底部清仓了英伟达，亏钱出局。没有赶上一年后疫情所带来的10倍增长，以及AI所带来的30倍增长。
这个故事告诉了我们，即便是曾经很成功的投资大师，对周期变幻也无法保证100%准确。如今当英伟达高达3万亿之时，警示风险的声音也越来越多。
首要风险在于，芯片公司属于典型的周期股。如同上一小节所说，科技巨头们已经有大量资本支出在芯片和服务器上，当他们囤积到一个阶段之后，是否会到一个暂缓投入的时刻？特别是如果AI给科技巨头们带来的真实收入不及预期的话，此时就需要时间来消化库存。这其实是一个很正常的商业库存变化，不可能永远高歌猛进。
比如ARK的凯茜·伍德在最近重申了英伟达的周期性特征，她以2017年为例，那时加密货币行业的兴起导致市场对英伟达GPU需求激增，一度也过于旺盛，大家急于购买GPU，以至于出现了超出正常需求的多倍订购，最终导致了库存积压。
黄仁勋应对周期问题的方法是，提前押注于不同赛道，当某一个押中的赛道爆发时，英伟达也就随着爆发了，它的定位就是“卖水人”的角色。在AI爆发之前，英伟达曾经押注过数字货币，也随着后来数字货币的崛起而受益；也押注过元宇宙，在2021年发布了一系列产品，几乎融合了英伟达全部技术，但元宇宙赛道本身没起来，所以收获寥寥无几。黄仁勋时常挂在嘴边的一句话是：“我们离倒闭还有不到30天”。
目前，黄仁勋给予市场的解决方案是“主权AI”。他最近在很多场合强调，各个国家会建立自己的主权AI，都会对基础设施进行投入，所以根据地域把科技公司客户完全区隔开了，这会令英伟达的芯片与数据中心产品再次受益。
另一大风险因素是竞争。虽然目前英伟达的GPU产品独霸市场，最新的财报中净利润达到了57%，这是一个惊人的数字，意味着每100元收入，其中有57元是净利润，几乎可以说是一种“技术垄断性水平”。
但英伟达作为卖方爽了，就意味着买方肯定会着急了，没有下游客户愿意看到上游供应商一家独大的局面，这是一个普遍的商业常识。
如今所有科技巨头都希望有更多选择，都在推动供应商多元化。特别是英伟达的客户，都不是小厂，都是巨头，他们更有技术和财力做这件事。比如谷歌一直在自主研发专用芯片TPU，这是一种专为加速机器学习任务设计的定制芯片，还通过风险投资部门Google Ventures，投资了多个半导体初创公司，旨在支持新兴企业开发创新的计算硬件，以期在未来挑战英伟达。
微软在其Azure云平台上提供了多种硬件选择，支持不同类型的AI和ML任务。除了英伟达的GPU，Azure还支持基于赛灵思和英特尔FPGA和ASIC的解决方案。通过多样化硬件支持，微软希望有更灵活的选择，减少对单一供应商的依赖。微软还与英特尔、AMD、高通一起合作，共同开发适用于AI和ML的硬件解决方案。亚马逊也通过其云计算部门AWS，研发了自有AI芯片，这些芯片专为AI推理和训练任务设计，希望降低对英伟达GPU的依赖。
当然，要想在短时间内替代英伟达绝非易事，但是科技巨头们一定会想方设法推动供应商多元化，这会在未来产生影响。
三、除了芯片之外，AI的受益行业还有什么？
还有很多意想不到的领域，也受益于这波对AI的巨额投入。
比如AI太热了，是字面意义上的热。AI数据中心的爆炸性增长，产生了大量热量，这为提供冷却系统的公司带来了机遇。
一家叫做Vertiv Holdings的公司，为数据中心同时提供电力和冷却系统，自2022年底ChatGPT发布以来，其股价已升近700%。Vertiv上一季度的订单量也同比增长了60%。截至今年3月底，订单积压已达到创纪录的63亿美元。该公司约三分之一的销售来自数据中心的散热管理。
因为目前，大多数数据中心使用风扇循环空气以降低温度。但功能更强大的芯片产生的热量更多，会超过目前这种冷却系统的极限。一种解决办法是，在服务器中通过管道运行液体冷却剂，来吸收热量，只有配套了更高效的冷却系统，才能让数据中心的服务器可以排列得更紧密，以满足新需求。当然，液冷系统的成本是风冷系统的三到四倍。
Vertiv：Liquid Cooling Options for Data Centers
与美国的Vertiv一样，亚洲的冷却系统零部件制造商的股价也一路飙升。自2022年底以来，奇鋐科技（Asia Vital Components）的股价累计上涨600%，双鸿科技（Auras Technology）股价上涨510%。这两家公司都在不断提高产能，以满足增长的需求。
此外，由于AI的训练和推理需要消耗更多电力，能从数据中心扩建中受益的能源工业企业，也迎来了股价上涨。
比如生产电力管理设备的伊顿（Eaton）今年股价上涨42%，为商业建筑生产电子系统的江森自控（Johnson Controls）上涨28%，甚至为电力公司提供熟练劳动力的Quanta Services，今年也累计上涨了31%。
基金公司甚至还纷纷大举买入Littelfuse（LFUS）等电气元件制造公司、TD Synnex（SNX）等技术分销公司，富士康也因AI服务器需求大增，而股价大涨了200%。以及铜矿开采商Freeport-McMoRan（FCX）在内的开采AI行业所需金属的公司。
这些公司在AI热潮中都属于“卖水人”的角色，在AI淘金热中，出售“牛仔裤和铲子”似乎是一笔“更稳”的交易。
如今，全球市值最高的科技三巨头（苹果、微软、英伟达），都是AI的积极参与者，很多投资者也都在盯着他们的财报，希望能从中发现一些AI落地的迹象。
当然，微软的订阅式人工智能软件Copilot和云计算服务Azure，依然是2024年人工智能早期商业化的晴雨表。
此前，很多投行也进行了调研，试图听听公司技术高管的意见。Morgan Stanley调研了上百位CIO，大部分人认为，他们的第一个AI大模型项目，将在2024年下半年或2025年之后投入生产。UBS的调研也得出了类似的结论。
所以在今年下半年，有更多问题需要被回答，包括是否有“杀手级”应用出现？能否产生收入，特别是利润？以及一种新经济是否真正在诞生等等。这些问题有助于搞清楚，我们处于Gartner曲线的什么位置。
References
1.Barron’s：Nvidia Is the Clear Beneficiary of AI.The Benefit Is Less Clear for Everyone Else.
2.WSJ：Tech’s AI Hangover Might Just Be Getting Started
3.WSJ：The AI Revolution Is Already Losing Steam
4.FT：Investors Look for Signs of AI Returns on Investment During Big Tech Earnings Season
5.WSJ：AI Is Driving‘the Next Industrial Revolution.’Wall Street Is Cashing In.
