“AI吞金兽”正威胁互联网制造商

一个为1000万日活跃用户服务的一般大模型，至少需要年收入100亿元才能维持收入支出。如果未来能为1亿日活客户服务呢？10亿日活用户呢？

每增加一个AI模型客户，企业的边际成本远高于电子商务、社交、短视频等领域的单位。这些都是业内流传的一组数据，说明人工智能的实践和推理成本对于一个公司的现金流来说是一个很大的考验。

AI到底要花多少钱？即使有上述这组数字，我们也没有直观的印象。看到新一轮财务报告的到来，各大厂商都在不约而同地展示AI奉献，宣布增加AI投资。以下是谷歌，Meta、在阿里巴巴、微软、亚马逊等各大科技企业的财务报告中收集详细数据，分析大厂商持续投资AI的场景。投资越多，越能在下一个互联网周期到来的时候骄傲。

学习阅读“资本支出”

Alphabet总公司首席财务官Ruth 最近Porat透露，预计2024年公司将支付资本支出。（CapEx）与2023年相比，将会有明显的增长。（notably larger than 尤其是对AI芯片的投入，2023。该公司还在2023年度报告中表示，为了支持长期的AI布局，未来将继续增加资本支出。此前，该公司对2024年的资本支出预期在300亿至370亿美元之间，随后将引导提高到350亿至400亿美元。

上表是基于Alphabet历年年报所列的资本支出和相应的现金流状况。自2022年以来，资本支出呈现明显增加趋势，但年底经营活动现金流净额和现金等价物增长不明显。单从数字来看，公司的年资本支出约占经营现金流的三分之一，而经营现金流减去资本支出后，就是自由现金流。。

为什么我们把资本支出当作AI来衡量这类公司？、云计算等基础设施服务的投入水平如何？

所谓资本性支出，简单来说，这笔钱不是当季花的，而是在每个会计期间相应摊销/折旧。与营销费用和股权激励不同，这是一种为未来长期带来利润的投资，如扩建工厂、购买设施等传统行业的大额费用。Alphabet在年报中解释说，资本支出主要针对服务器、网络设备、数据中心等技术基础设施，因此互联网企业存在差异。2022年后，AI浪潮严重影响了这些企业在R&D基础设施方面的投资方向，这也体现在“所有App都值得用AI再做一次”、“AI将在未来几年为公司带来数百亿美元的收益”的高管声明中。所以将AI相关成本与科技企业的资本支出联系起来，是比较合理的。在商业层面，AI也离不开云。

事实上，与2022年以前相比，这类公司在2022年以后的资本支出明显增加，甚至翻了一番，这在往年并不常见。而且，在这场以AI为中心的技术军备竞赛中，这一趋势仍在不断加剧。除Alphabet外，我们还在微软、Facebook母公司Meta、这一趋势在阿里巴巴等大公司的年度报告中看到。

亚马逊近年来的资本支出相对稳定，2020年至2023年分别为350亿美元、554亿美元、583亿美元和481亿美元。目前AI领域的亚马逊主要采用自研芯片(练习和推理) 入股外部AI公司的策略(如前后两次入股Anthropic共计40亿美元，并购资金不包括在资本支出中)；与轻资产微软和Meta相比，亚马逊的资本支出包含了重资产仓储物流的影响因素。

而且阿里巴巴的相关数据也有一些独特之处。2020财年至2023财年的资本支出分别为326亿元、415亿元、533亿元和343亿元，主要包括云计算数据中心、物流基础设施、园区内在建项目和土地使用权，以及前些年热衷的新型零售基础设施。特别是前几年阿里北京总部和全球总部公园的建设，促使在建项目和土地使用权的资本支出分别达到2020财年、2021财年和2022财年的79亿元、53亿元和113亿元。如果去掉这一因素，考虑到近两年新零售基础设施投资的减少，公司实际花在云和AI上的资本支出也呈现出增长趋势。

总之，由于AI模型持续高昂的实践和推理成本，以及英伟达GPU芯片价格的不断上涨，云计算厂商在这条新轨道上的投入比以前大得多。AI成本就像一个无底洞，让现金流卷入漩涡，这是大厂商面临的共同问题。

平衡又一次被打破

前不久，Meta公司表示，第一季度的收益将低于分析师的预期，并宣布将增加人工智能投资，导致其股价在盘后交易中暴跌15%。投资者担心巨大的AI成本会对公司的经营业绩产生负面影响。这一投资主要集中在数据中心、AIic设计研发等方面。VR/AR部门由原Facebook重组为Realityy。 在第一季度，Labs实验室花费了38亿美元，但是只有4.4亿美元的收入。

另一方面，谷歌目前需要平衡内部和外部对计算资源的消耗。由于计算率供不应求，谷歌内部业务一度无法获得新的计算资源。Anthropic也通过谷歌云投资了20亿美元的人工智能公司TPUs计算率(该公司也在使用亚马逊的自研芯片)。在这种供需矛盾中，谷歌只能修剪业务枝叶，利用计算率来满足更强的业务需求和外部增长。

在过去的互联网发展中，这种将所有资源集中在同一条赛道上的情况从未出现过。在互联网开拓期，各公司分别投资电子商务、物流、社交网络、云计算等领域的布局，如亚马逊重仓储网络、JD.COM自建物流等，确立各自的领先地位，井水不犯河流；之后各自领域的边际效应下降，对手领地开始相互渗透。微软攻击谷歌搜索和亚马逊云计算，亚马逊挑战Facebook和谷歌的广告业务。美团和阿里在零售和当地生活领域打了很多回合...连环攻防，进而在市场份额上达到新的平衡；当大部分领域的边际效应减少到一定程度，缺乏新的空间时，大厂现在瞄准AI，统一攻击目标，平衡再次被打破。

可是，如果每个人都在争夺同样的东西，就会失去溢价能力，边际成本继续上升。相信一句话，总有人逆势挣钱。这时候“做鱼竿”“卖铲子”的人比较便宜，英伟达到了最大的受益者。就连几家大厂商也宣称自己和英伟达的关系有多铁，可以享受第一批最新的GPU芯片。在过去的十年里，英伟达的计算率成本下降了1000倍，并通过软硬件一体化策略牢牢抓住了AI出口上刮来的馅饼。

为了降低成本，对英伟达爱恨交加的大厂商开始制造自己的芯片和AI加速器，比如亚马逊的Gravition。、平头哥商品阿里，昆仑百度系列，TPUs谷歌和Axion、Azure微软 Maia等。但是，这些芯片大多是定制的、非标准的、自用的产品，目前还不能完全取代英伟达H100的机器学习。提供标准化服务的英伟达可能并不担心对手能做多少计算。

为了突出AI高成本投资的收益前景，类似的表述在未来大厂的财务报告中会更加频繁地出现，“AI带动的增长是多少？”。在第一季度报告中，微软高管透露，AI贡献占云计算Azure第一季度同比增长的7%，％。

如果AI模型一个接一个地渗透到各个公司的所有业务中，就很难定义AI驱动的是什么。例如，将ChatGPT嵌入到Azure、Bing、Microsoft 365微软全家桶；阿里将通义千问嵌入钉钉应用中；谷歌将Geminini 植入搜索和广告业务的Chatbox。这些都不是微软每月向数字助手Copilot客户收取30美元的直接变现，而是以AI为底层能力，推动原有上层业务获得新的收入增长。AI确实在一定程度上发挥了一定的作用，从几家公有云大厂的营收增速有所回升。

总结：新的平衡

因特网开拓期间，长期亏损的亚马逊能够让投资者津津乐道的是，总能看到新的增长点。贝索斯不追求短期利润(当时投资者似乎并不在乎这些)，而是喜欢在仓储、云计算等重资产业务上投入大量资金，给未来的企业带来更大的利润和增长。投资者有足够的耐心，只要有增长和创新。为了证明公司的实力，贝索斯总是习惯于在财务报告中显示其充足的现金流数据，而不是利润表数据。

但是现在时代变了，没有一家大厂能不在乎盈利压力，只用增长和创新来“画饼”投资者。。在AI这种高度一致、持续高成本的技术竞赛中，每一个有实力的球员都要结束比赛，更大规模的盈利预期可以匹配这种级别的投资。大厂抢AI只是为了在下一个平衡到来之前拿到新票，但是这张票太贵了。

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