8月5日,美股大幅下跌,包括蘋果、微軟、英偉達、特斯拉、谷歌、亞馬遜、Meta科技股“七巨頭”市值一夜累計蒸發近6500億美元,引發股市震蕩。
其實,此次“黑色星期一”事件早有迹象可循。谷歌、微軟等AI闆塊的熱門選手先後交出的财報均不及市場預期。
種種迹象背後透露出一個信号:AI吹起的估值泡沫有破裂的風險。AI估值越過山巅,喧嚣之後是在泡沫中沉淪,還是從實際場景應用中尋找新生?
作為此輪生成式人工智能浪潮的發起者,微軟點燃了資本市場對AI的熱情,但财報表現卻令急于看到在人工智能巨額投資回報的投資者感到失望。
最新财報資料顯示,微軟截至6月30日的季度總收入增長15%至647億美元,其中Azure雲服務季度增長放緩,營收僅增長29%至285.2億美元,較前一季度31%的增幅有所放緩。而此前多位分析師曾表示,預計Azure的增長率将超過30%。微軟首席财務官Amy Hood在與分析師的電話會議上表示,在截至9月份的目前季度,Azure的增長還将繼續放緩。
微軟最新财報資料
來源:微軟财報
與之形成鮮明對比的是,季度内微軟資本支出達到2024财年以來單季最高的190億美元。Hood表示,資本支出在新的财政年度将會增加。微軟表示,需要這筆支出來擴大其全球資料中心網絡,并克服阻礙其滿足人工智能需求的能力限制。據統計,在過去6個月裡,微軟在資本支出上約為330億美元,超過了2023年冰島全年GDP總值。
再看在AI領域與微軟“對壘”正酣的谷歌,盡管2024年第二季的收入同比增長13.59%至847.42億美元,但挑大梁的廣告業務增速依然在放緩,同比增長11.2%至646.2億美元,但低于一季度的總體廣告收入增幅(一季度同比增13%至616.6億美元)。被寄予厚望的AI對于谷歌最核心的廣告闆塊的拉動作用并不明顯。
谷歌最新财報資料
來源:谷歌财報
而在備受關注的AI投資方面,谷歌二季度的資本支出為131.86億美元,超過一季度的120億美元。有分析師預測,谷歌今年的資本支出總額可能高達500億美元,或較去年的320億美元躍升56%。
可以看到,前期的過度炒作,讓AI産業在集體狂歡之後陷入了層層“泡沫”。一邊是AI基礎設施建設的高額資本投入,另一邊是不及市場預期的财報表現,遲遲看不到的投資回報率和尚未明确的回報周期令投資者深感焦慮。
不止是這些科技公司,産業鍊上憑借AI晶片“起飛”的英偉達自去年初以來股價飙升逾700%,創下近期曆史新高,估值一度達到3.3萬億美元,超越谷歌、微軟、蘋果等公司成為全球市值最高的公司。然而,瘋狂飙升的股價卻沒有換來與之相稱的實際價值,反而帶來了AI晶片被爆推遲釋出、英偉達身陷反壟斷調查、科技巨頭客戶正在加快尋找英偉達昂貴的GPU産品的替代方案等消息。
英偉達股價在8月5日這一天内跌幅最高達到了14.3%。英偉達聯合創始人兼CEO黃仁勳在6月、7月接連抛售公司股票,套現近5億美元。其董事會成員馬克·史蒂文斯(Mark Stevens)全球業務營運執行副總裁傑·普利(Jay Puri)也在接連抛售英偉達股票。高層抛售股票往往意味着其對公司的增長前景缺乏信心。英偉達在股市中的重挫,也傳遞出市場對AI發展信心不足的信号。
近來,AI技術的迅猛發展,尤其是AI大模型的集中式爆發,将科幻電影中的場景搬到了現實,給産業發展帶來了巨大想象空間。但AI的發展不能隻靠“炫技”,隻有嵌入到合适的應用場景,才有機會真正釋放AI技術的價值,找到商業變現的路徑。沒有場景支撐的AI沒有前途。
目前,AI應用魚龍混雜、不良競争激烈的情況屢見不鮮。AI工具聚合網站“DANG”上專門有一個欄目AI Graveyard(即AI墓地),收錄國外已經死亡或停止運作的AI項目。截止至今年6月,AI墓地已經收錄了738個已經死去的AI項目,其中不乏明星大廠的身影。
“找不到合适的AI應用場景,難落地”是行業面臨的最大難題。一些門檻較低的場景中,AI應用同質化現象嚴重,大多在“嘗鮮期”之後就會在激烈的“内卷”中淡出視線。比如AI寫真,根據資料分析公司Sensor Tower統計,大部分頭部“AI+圖像”應用的生命周期隻有兩個月。像火爆一時的妙鴨相機從去年7月17号上線,熱度從7月23日開始上升,24日達到峰值,随後就開始緩慢下滑,最高峰也不到8000。
而一些門檻較高的場景中,優質的AI應用研發周期長、成本高,短期内難以變現,往往會因為缺算力、缺投資、商業模式難走通等原因“夭折”在半路上。比如在智能駕駛場景,全球Robotaxi(無人計程車)第一梯隊選手——通用汽車旗下的Cruise累計虧損已超過80億美元。8月底有望在美股上市的文遠知行累計虧損超過13億元。
事實證明,一味的燒錢搶市場,或者純粹的跟風是不可持續的。AI落地必須找到合适的場景,而找場景不是“拍腦袋”決定的,隻有找到真實的使用者需求,并提供差異化産品及服務才有機會從激烈的競争中找到突破口。
相較于普通消費場景,工業制造場景顯然更能展現AI技術的潛在價值。但現階段,AI技術在工業場景中應用仍以點狀場景居多、普及範圍有限,還存在許多問題尚無法解決,處在初級發展階段。
實際上,不止是這些淺嘗辄止的應用,AI還可以生成代碼,建構人機互動新模式,與産品研發、工藝設計、生産作業、産品營運等制造環節、場景相結合,提升生産效率,形成新生産力,并引發産業競争格局重構。AI估值越過山巅,喧嚣之後是在“泡沫”中沉淪,還是從場景中找到“新生”?
中國“星鍊”邁出關鍵一步
作者丨宋婧編輯丨諸玲珍美編丨馬利亞監制丨趙晨