轉載昨天《Information》的一篇報道。最近我在外採訪，CIO們和SaaS廠商們普遍討論的問題是，如何在這波AI浪潮中花錢，訓練模型太貴了。企業級客戶到底直接採購微軟等大模型+雲廠商的服務，還是採購頭部軟件公司的服務？已經購买的中小軟件廠商的產品誰來整合？CIO們又如何回答CEO的提問？

而對於SaaS廠商們，上遊投資斷供、下遊客戶縮減預算、开發AI需要投入，更迷茫。這似乎又回到了十年前，那個對雲計算概念充滿質疑、悵惘，以及蜂擁的年代。雲計算上一個周期的經驗有多少可以拿到今天來借鑑？以及是否適用於AI技術潮？

微軟的資本支出（主要是硬件和軟件購买）在第二季度超過了107億美元，比去年同期增長23％，是公司歷史上最高的季度資本支出。首席財務官Amy Hood上周告訴投資者，這個數字在接下來的四個季度中會進一步攀升。（谷歌首席財務官Ruth Porat上周告訴投資者，公司的資本支出將在2023年下半年和2024年增加，主要支出是服務器，包括用於AI。）

AI支出帶來的未來利潤仍不清楚-微軟告訴投資者，直到2024年上半年，它才會开始從AI驅動的Office 365工具中獲得大部分收入。但是，一些觀察人士表示，當前的資本支出建設與十多年前的第一波雲計算相似，當時亞馬遜、谷歌和微軟在不斷增長的雲需求中大量投資於服務器容量建設。

西雅圖風險投資公司Tola Capital的董事總經理Sheila Gulati說：“現在是資本支出馬戲團，這一點與十年前的第一個雲建設非常相似。問題是是否擔心這種瘋狂的資本支出。個人而言，我不擔心，因爲需求非常大。當您看到無限的需求時，您會傾向於滿足供應。”

自2019年以來，微軟已經投資了 OpenAI 數十億美元，以換取在自己的軟件中重復使用該初創公司的人工智能模型的權利。微軟的 Azure 部門還花費了數十億美元，歷時數年，創建了一個超級計算機，用於運行 OpenAI 的模型。

現在微軟正在積極購买更多 Nvidia 的圖形處理器，這些處理器優化了訓練和運行人工智能應用程序，是开發人員中需求量很高的處理器。據知情人士透露，微軟無法直接從 Nvidia 購买足夠的 GPU 來滿足需求，導致即使對於微軟最大和最重要的客戶，也需要等待數周才能訪問 Azure 上的 GPU。

微軟一直在從通常與之競爭的較小的雲提供商那裏租用服務器空間，包括 Lambda Labs 和 CoreWeave。據 The Information 先前報導，Nvidia 投資了這兩家公司並向它們提供了 GPU。今年早些時候，微軟與 Oracle 討論了一項不尋常的協議，該協議將允許兩家公司在臨時需要時互相租用剩余的 GPU 服務器空間。

微軟的資本支出通常非常季節性。在過去的四年中，公司在截至6月的季度中支出最多，這也是其財年的最後一個季度。

Microsoft的CAPEX增長速度比雲計算競爭對手如Amazon Web Services和Google更快。Google的CAPEX在截至6月的季度中大致持平，爲69億美元，在過去的五個季度中一直在65億美元和75億美元之間徘徊。Amazon的CAPEX在此期間也大致持平，並在截至3月的季度中同比下降5％至142億美元。Amazon的很大一部分CAPEX用於支持和擴展其倉儲和交付網絡。公司通常不會分離出AWS的CAPEX，但首席財務官Brian Olsavsky在4月份的盈利電話會議上表示，AWS在第一季度佔了公司CAPEX的約40％，即57億美元。

除了嘗試滿足雲客戶的人工智能需求外，微軟和谷歌還在快速擴大其自己的人工智能軟件。微軟在Windows和Office 365中提供了由OpenAI提供支持的“聯合飛行員”，使客戶可以使用AI根據書面提示自動總結電子郵件，撰寫備忘錄或創建幻燈片演示文稿，而谷歌正在推出由其自己的AI模型提供支持的類似工具。根據谷歌最近財務業績的其他披露，NZS Capital的Brad Slingerlend估計該公司每年在人工智能研究和开發上花費30億至40億美元。

根據Databricks的生成AI副總裁Naveen Rao的說法，建立更多的GPU容量將是一項昂貴和耗時的工作，而GPU的行業範圍短缺不太可能在短期內消失。

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