终于，苹果在放弃造车、全力投入AI后，依靠人们对“更AI化”苹果产品的期待，重登美国市值第 一的宝座。
如今，美国市值最高的前三家公司，也是与AI结合最紧密的三巨头。3.29万亿美元的苹果、3.28万亿美元的微软、3.19万亿美元的英伟达，加起来接近10万亿美元。如果按2023年全球各国GDP排名，已经可以排在美国、中国之后的第三位。
2023年和2024年，科技巨头们都在AI上砸了许多真金白银。从财报来看，Meta在年报中披露，2024年资本支出可能高达400亿美元；微软的资本开支更高达500亿美元，其中研发支出272亿美元；还有亚马逊，在一季度披露资本支出额为140亿美元，但预计这将是2024年最 低水平，未来还会加大对生成式人工智能方面的投入。
这些资本支出都是在做什么呢？主要是巨头们都在狂买GPU芯片，投资于AI数据中心所需要的存储和网络基础设施建设，以及配套的冷却系统、服务器等等，大家都在赌AI是工业革命以来，最重要的技术趋势。这些巨额投入也促使英伟达进入“3万亿美元俱乐部”。
但在这些繁荣背后，当科技巨头们都囤积了太多芯片，所带来的回报到底有哪些？怎么判断对AI的投资回报率？加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达，下一阶段的隐忧是什么？除了芯片之外，AI的受益题材还有什么？……我们今天就来聊聊这些问题，Enjoy:
巨大的AI投入，所带来的回报到底有哪些？
每位CFO在批准价值?亿美元的数据中?时，心中都有?个预期投资回报。那么，我们对人工智能的投资回报率到底了解多少？
微软是最早在财报中量化了AI所带来回报的巨头。在微软云服务Azure业务中，一季度Azure增长了31%，微软拆分了其中的7个百分点，是来自AI服务。这个增长比华尔街预期高出3%，这个“没想到”的部分就来自于AI。
不过除去云服务外，未来几个季度，市场更需要关注的问题是，软件公司何时能利用AI推动收入增长？特别是在如此巨大的AI基础设施投资之上。微软最新季度资本支出为140亿美元，这一数字还将继续上升，在2024全年将突破500亿美元。而谷歌和亚马逊，也预计会达到这一水平——一年投入500亿美元以上。此外，Meta预计会在2024年投资400亿美元。
如果拿世界上资本最密集的行业——石油行业来做对比，行业巨头沙特阿美预计，今年资本支出将达到500亿美元，约与微软持平，而Meta的400亿资本支出预算，约等于埃克森美孚和雪佛龙的总和。
当然，凭借着与OpenAI密切的关系，微软已经成为AI竞赛的一大赢家。随着AI技术集成到Copilot系列产品中，Copilot是AI助手，可以插入微软办公软件套件Microsoft 365等核心产品，微软希望Copilot能成为软件业务增加收入的一个重要驱动力。
但到目前为止，即使是微软，也只是展示了AI对云需求的巨大推动作用，而应用程序端如何以及何时受益，还不清楚。
确实，我们在现阶段还看不到AI“软件吞噬世界”，而是硬件正在“吞噬”世界。
加入“3万亿美元俱乐部”的英伟达，
下一阶段的隐忧是什么？
令人唏嘘的是，在这一轮AI热潮之前，孙正义的软银/愿景基金曾经持有过4.9%英伟达股份，那时是英伟达的第四大股东。
但在2019年，英伟达正处于周期底部，此前引领其增长的游戏和数字货币挖矿业务都触及瓶颈，暂时看不到英伟达的未来，于是孙正义在这个绝望的底部清仓了英伟达，亏钱出局。没有赶上一年后疫情所带来的10倍增长，以及AI所带来的30倍增长。
这个故事告诉了我们，即便是曾经很成功的投资大师，对周期变幻也无法保证100%准确。如今当英伟达高达3万亿之时，警示风险的声音也越来越多。
首要风险在于，芯片公司属于典型的周期股。如同上一小节所说，科技巨头们已经有大量资本支出在芯片和服务器上，当他们囤积到一个阶段之后，是否会到一个暂缓投入的时刻？特别是如果AI给科技巨头们带来的真实收入不及预期的话，此时就需要时间来消化库存。这其实是一个很正常的商业库存变化，不可能永远高歌猛进。
比如ARK的凯茜·伍德在最近重申了英伟达的周期性特征，她以2017年为例，那时加密货币行业的兴起导致市场对英伟达GPU需求激增，一度也过于旺盛，大家急于购买GPU，以至于出现了超出正常需求的多倍订购，最终导致了库存积压。
黄仁勋应对周期问题的方法是，提前押注于不同赛道，当某一个押中的赛道爆发时，英伟达也就随着爆发了，它的定位就是“卖水人”的角色。在AI爆发之前，英伟达曾经押注过数字货币，也随着后来数字货币的崛起而受益；也押注过元宇宙，在2021年发布了一系列产品，几乎融合了英伟达全部技术，但元宇宙赛道本身没起来，所以收获寥寥无几。黄仁勋时常挂在嘴边的一句话是:“我们离倒闭还有不到30天”。
目前，黄仁勋给予市场的解决方案是“主权AI”。他最近在很多场合强调，各个国家会建立自己的主权AI，都会对基础设施进行投入，所以根据地域把科技公司客户完全区隔开了，这会令英伟达的芯片与数据中心产品再次受益。
另一大风险因素是竞争。虽然目前英伟达的GPU产品独霸市场，最新的财报中净利润达到了57%，这是一个惊人的数字，意味着每100元收入，都会有57元是净利润，几乎可以说是一种“技术垄断性水平”。
但英伟达作为卖方爽了，就意味着买方肯定会着急了，没有下游客户愿意看到上游供应商一家独大的局面，这是一个普遍的商业常识。
如今所有科技巨头都希望有更多选择，都在推动供应商多元化。特别是英伟达的客户，都不是小厂，都是巨头，他们更有技术和财力做这件事。比如谷歌一直在自主研发专用芯片TPU，这是一种专为加速机器学习任务设计的定制芯片，还通过风险投资部门Google Ventures，投资了多个半导体初创公司，旨在支持新兴企业开发创新的计算硬件，以期在未来挑战英伟达。
微软在其Azure云平台上提供了多种硬件选择，支持不同类型的AI和ML任务。除了英伟达的GPU，Azure还支持基于赛灵思和英特尔FPGA和ASIC的解决方案。通过多样化硬件支持，微软希望有更灵活的选择，减少对单一供应商的依赖。微软还与英特尔、AMD、高通一起合作，共同开发适用于AI和ML的硬件解决方案。亚马逊也通过其云计算部门AWS，研发了自有AI芯片，这些芯片专为AI推理和训练任务设计，希望降低对英伟达GPU的依赖。
当然，要想在短时间内替代英伟达绝非易事，但是科技巨头们一定会想方设法推动供应商多元化，这会在未来产生影响。
除了芯片之外，AI的受益题材还有什么？
还有很多意想不到的领域，也受益于这波对AI的巨额投入。
比如AI太热了，是字面意义上的热。AI数据中心的爆炸性增长，产生了大量热量，这为提供冷却系统的公司带来了机遇。
一家叫做Vertiv Holdings的公司，为数据中心同时提供电力和冷却系统，自2022年底ChatGPT发布以来，其股价已升近700%。Vertiv上一季度的订单量也同比增长了60%。截至今年3月底，订单积压已达到创纪录的63亿美元。该公司约三分之一的销售来自数据中心的散热管理。
因为目前，大多数数据中心使用风扇循环空气以降低温度。但功能更强大的芯片产生的热量更多，会超过目前这种冷却系统的极限。一种解决办法是，在服务器中通过管道运行液体冷却剂，来吸收热量，只有配套了更高效的冷却系统，才能让数据中心的服务器可以排列得更紧密，以满足新需求。当然，液冷系统的成本是风冷系统的三到四倍。
Vertiv:Liquid Cooling Options for Data Centers
与美国的Vertiv一样，亚洲的冷却系统零部件制造商的股价也一路飙升。自2022年底以来，奇鋐科技的股价累计上涨600%，双鸿科技(Auras Technology)股价上涨510%。这两家公司都在不断提高产能，以满足增长的需求。
此外，由于AI的训练和推理需要消耗更多电力，能从数据中心扩建中受益的能源工业企业，也迎来了股价上涨。
比如生产电力管理设备的伊顿今年股价上涨42%，为商业建筑生产电子系统的江森自控(Johnson Controls)上涨28%，甚至为电力公司提供熟练劳动力的Quanta Services，今年也累计上涨了31%。
基金公司甚至还纷纷大举买入Littelfuse等电气元件制造公司、TD Synnex (SNX)等技术分销公司，富士康也因AI服务器需求大增，而股价大涨了200%。以及铜矿开采商Freeport-McMoRan(FCX)在内的开采AI行业所需金属的公司。
这些公司在AI热潮中都属于“卖水人”的角色，在AI淘金热中，出售“牛仔裤和铲子”似乎是一笔“更稳”的交易。
如今，全球市值最高的科技三巨头，都是AI的积极参与者，很多投资者也都在盯着他们的财报，希望能从中发现一些AI落地的迹象。
当然，微软的订阅式人工智能软件Copilot和云计算服务Azure，依然是2024年人工智能早期商业化的晴雨表。
此前，很多投行也进行了调研，试图听听公司技术高管的意见。Morgan Stanley调研了上百位CIO，大部分人认为，他们的第 一个AI大模型项目，将在2024下半年或2025年之后投入生产。UBS的调研也得出了类似的结论。
所以在今年下半年，有更多问题需要被回答，包括是否有“杀手级”应用出现？能否产生收入，特别是利润？以及一种新经济是否真正在诞生等等。这些问题有助于搞清楚，我们处于Gartner曲线的什么位置。
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