微软为 AI 投了多少钱？以及是否要担心这笔疯狂的资本支出

转载昨天《Information》的一篇报道。最近我在外采访，CIO 们和 SaaS 厂商们普遍讨论的问题是，如何在这波 AI 浪潮中花钱，训练模型太贵了。企业级客户到底直接采购微软等大模型+云厂商的服务，还是采购头部软件公司的服务？已经购买的中小软件厂商的产品谁来整合？CIO 们又如何回答 CEO 的提问？

而对于 SaaS 厂商们，上游投资断供、下游客户缩减预算、开发 AI 需要投入，更迷茫。这似乎又回到了十年前，那个对云计算概念充满质疑、怅惘，以及蜂拥的年代。云计算上一个周期的经验有多少可以拿到今天来借鉴？以及是否适用于 AI 技术潮？‍‍‍‍

微软的资本支出（主要是硬件和软件购买）在第二季度超过了 107 亿美元，比去年同期增长 23％，是公司历史上最高的季度资本支出。首席财务官 Amy Hood 上周告诉投资者，这个数字在接下来的四个季度中会进一步攀升。（谷歌首席财务官 Ruth Porat 上周告诉投资者，公司的资本支出将在 2023 年下半年和 2024 年增加，主要支出是服务器，包括用于 AI。）

AI 支出带来的未来利润仍不清楚-微软告诉投资者，直到 2024 年上半年，它才会开始从 AI 驱动的 Office 365 工具中获得大部分收入。但是，一些观察人士表示，当前的资本支出建设与十多年前的第一波云计算相似，当时亚马逊、谷歌和微软在不断增长的云需求中大量投资于服务器容量建设。

西雅图风险投资公司 Tola Capital 的董事总经理 Sheila Gulati 说：“现在是资本支出马戏团，这一点与十年前的第一个云建设非常相似。问题是是否担心这种疯狂的资本支出。个人而言，我不担心，因为需求非常大。当您看到无限的需求时，您会倾向于满足供应。”

自 2019 年以来，微软已经投资了 OpenAI 数十亿美元，以换取在自己的软件中重复使用该初创公司的人工智能模型的权利。微软的 Azure 部门还花费了数十亿美元，历时数年，创建了一个超级计算机，用于运行 OpenAI 的模型。

现在微软正在积极购买更多 Nvidia 的图形处理器，这些处理器优化了训练和运行人工智能应用程序，是开发人员中需求量很高的处理器。据知情人士透露，微软无法直接从 Nvidia 购买足够的 GPU 来满足需求，导致即使对于微软最大和最重要的客户，也需要等待数周才能访问 Azure 上的 GPU。

微软一直在从通常与之竞争的较小的云提供商那里租用服务器空间，包括 Lambda Labs 和 CoreWeave。据 The Information 先前报导，Nvidia 投资了这两家公司并向它们提供了 GPU。今年早些时候，微软与 Oracle 讨论了一项不寻常的协议，该协议将允许两家公司在临时需要时互相租用剩余的 GPU 服务器空间。

微软的资本支出通常非常季节性。在过去的四年中，公司在截至 6 月的季度中支出最多，这也是其财年的最后一个季度。

Microsoft 的 CAPEX 增长速度比云计算竞争对手如 Amazon Web Services 和 Google 更快。Google 的 CAPEX 在截至 6 月的季度中大致持平，为 69 亿美元，在过去的五个季度中一直在 65 亿美元和 75 亿美元之间徘徊。Amazon 的 CAPEX 在此期间也大致持平，并在截至 3 月的季度中同比下降 5％至 142 亿美元。Amazon 的很大一部分 CAPEX 用于支持和扩展其仓储和交付网络。公司通常不会分离出 AWS 的 CAPEX，但首席财务官 Brian Olsavsky 在 4 月份的盈利电话会议上表示，AWS 在第一季度占了公司 CAPEX 的约 40％，即 57 亿美元。

除了尝试满足云客户的人工智能需求外，微软和谷歌还在快速扩大其自己的人工智能软件。微软在 Windows 和 Office 365 中提供了由 OpenAI 提供支持的“联合飞行员”，使客户可以使用 AI 根据书面提示自动总结电子邮件，撰写备忘录或创建幻灯片演示文稿，而谷歌正在推出由其自己的 AI 模型提供支持的类似工具。根据谷歌最近财务业绩的其他披露，NZS Capital 的 Brad Slingerlend 估计该公司每年在人工智能研究和开发上花费 30 亿至 40 亿美元。

根据 Databricks 的生成 AI 副总裁 Naveen Rao 的说法，建立更多的 GPU 容量将是一项昂贵和耗时的工作，而 GPU 的行业范围短缺不太可能在短期内消失。