无惧DeepSeek冲击,巨头持续加码,AI烧钱大战继续!

无惧DeepSeek冲击,巨头持续加码,AI烧钱大战继续!

发布日期:2025-03-06 07:57    点击次数:169

美股科技巨头无惧 DeepSeek 冲击,谷歌、微软和 Meta 纷纷加码投入,而大摩内部关于云开支的预测也出现一些分歧?

在 AI 领域的资本支出大战中,谷歌、微软和 Meta 三大巨头正在以惊人的速度烧钱。尽管面临 DeepSeek 挑战,但科技巨头们坚信,大规模投资将为未来的 AI 竞争奠定基础。

媒体统计,这波 AI 投资热潮资本密集程度超过上次石油热潮,2024 年微软、Meta、亚马逊和 Alphabet 的资本支出平均占其收入的 17.2%,高于 2021 年的 12.7%,预计 2025 年这一数字将进一步上升至 22%。

此前大摩内部存在一定分歧,摩根士丹利大中华区团队认为云计算市场增长周期或持续至 2025 年上半年,对 2025 年前十大云厂商资本开支增速的预期是同比 11%,但大摩北美硬件研究团队对 2025 年前十大云厂商资本开支增速的预期是同比 24%(此前是 21%)。

信息平权公众号分析认为,AI 产业本身的算力投入方向没有变化。且 DeepSeek r1 的出现,只是让训练的的叙事发生了一些结构变化,但以数量级规模加强了推理叙事。模型降本反而提高了其 AI 投入的 ROI,让资本支出投得更加扎实。

三巨头继续加码资本支出

谷歌此前宣布大幅提升投资规模,谷歌及其母公司 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 宣布,2025年计划投入 750 亿美元用于资本支出,较去年 525 亿美元的支出大幅增长。这一数字相当于华尔街预计谷歌全年营收的 19%,远高于过去十年平均不到 13% 的水平。

虽然谷歌在 AI 投资上起步较晚,但正在迅速追赶。Sundar Pichai 强调,谷歌专注于降低每次查询成本,已在 AI 开发方面取得显著效率提升。Pichai 在谈到人工智能机遇时说:" 它有多大就有多大,这就是为什么你会看到我们投资来迎接这一时刻。

微软则是资本支出王者,在 AI 投资方面一直保持领先地位。根据 Visible Alpha 的预测,微软 2025 年的资本支出预计将超过 900 亿美元,占其营收的 30% 以上。

Meta 也大幅提升投资计划,Meta 最近宣布计划将 2025 年资本支出提高 60% 以上,达到 650 亿美元,同样占其营收的 30% 以上。 Meta 首席执行官扎克伯格上周在财报电话会议上表示,对于有能力的公司来说,大量资本支出将是一种战略优势。

此外,谷歌在资本支出方面具有优势,谷歌利润丰厚的搜索广告业务依然强劲,服务部门最近一个季度的营业利润率达到 39%,净现金余额也是同行中最高的,达到了 990 亿美元,而微软和 Meta 的净现金余额分别为 420 亿美元和 490 亿美元。 在 AI 支出比拼中,口袋最鼓的公司坐不住了。

资本密集程度超过石油热潮

有媒体总结称,科技行业打造人工智能的项目所需的资本密集程度甚至比 2010 年代中期石油和天然气公司投资超级周期的高峰还要高。

分析预计,2024 年微软、Meta、亚马逊和 Alphabet 的资本支出平均占其收入的 17.2%,高于 2021 年的 12.7%,预计 2025 年这一数字将进一步上升至 22%。

相比之下,2012 年至 2016 年期间,英国石油、雪佛龙、埃克森美孚和壳牌每年平均将其收入的 10.2% 用于资本支出。在此期间,在油价连续数年上涨之后,大型能源公司纷纷投入巨额资本支出以提高产量。

大摩内部对云支出预测出现分歧

此前,摩根士丹利大中华区半导体研究团队发布最新研报称,将 2025 年英伟达 GB200 出货量从此前的 3-3.5 万大幅下调至 2-2.5 万件,最差的情况出货量可能低于 2 万。此次下调可能导致 GB200 供应链的市场影响达 300 亿至 350 亿美元,给相关供应链及半导体企业带来巨大压力。

另外,云计算行业的资本支出增速在 2025 年第四季度预计会放缓至个位数,这也会对 GB200 的出货量产生负面影响。

在上述研究报告中,大摩的大中华区半导体研究团队对 2025 年前十大云厂商资本开支增速的预期是同比 11%(此前是 8%)。

不过,大摩内部存在一定分歧,在大摩北美硬件研究团队的最新研报中,对 2025 年前十大云厂商资本开支增速的预期是同比 24%(此前是 21%)。

对此,信息平权公众号分析认为,AI 产业本身的算力投入方向没有变化。且 DeepSeek r1 的出现,只是让训练的的叙事发生了一些结构变化,但以数量级规模加强了推理叙事。北美以及中国这些 CSP 是实实在在受益于这次的开源,"谷歌业绩会上强调了,模型降本其实让他们的应用部署更加 cost effective,而与谷歌收入更相关的算力使用是推理而不是训练。模型降本反而提高了其 AI 投入的 ROI,让资本支出投得更加扎实"



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