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华尔街日报:天哪,有人从OpenAI 偷了东西吗?
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应了OpenAI对中国人工智能创业公司
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可能未经许可使用其数据的担忧。 Photo by Andrew Neel on Unsplash 致:山姆·奥特曼 OpenAI首席执行官 尊敬的奥特曼先生及OpenAI领导层, 首先,哈哈哈。 我们饶有兴趣地阅读了你们的担忧:你们认为中国人工智能创业公司
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可能使用了你们自己的产品来开发他们的产品。 你们表示,已经看到来自中国的机构试图从你们的AI工具中提取大量数据,可能用于训练他们自己的模型。 嗯,窃取别人的成果!那句老话怎么说来着?因果报应是个…… 嗯,你们懂的。如果不懂,GPT-4可以很轻松地补全这个句子。 听着,我们理解。这确实不太妙。美国在AI开发方面曾处于领先地位,而现在中国可能正站在你们的成功之上继续前进。 而且,他们甚至都没问一声。 当然,需要说明的是,我们确实欣赏你们最近在与内容创作者达成交易,并为他们提供补偿方面所做的努力。 你们与出版商达成的协议,包括新闻集团(《华尔街日报》的母公司)、Vox Media、英国《金融时报》等,的确是朝着正确方向迈出的一步。 当然,仍有许多艺术家和机构在法庭上向你们讨个说法。顺便问一句,你们和斯嘉丽·约翰逊的事情进展如何了? 注:去年5月,斯嘉丽·约翰逊指控OpenAI的ChatGPT非法使用她的声音,要求将相关语音下架。OpenAI对此表示,ChatGPT的语音功能采用了专业配音演员的声音,并非刻意模仿斯嘉丽的声线。 然而,你们依然在回避关于训练数据的问题。还记得你们前首席技术官被问及是否使用了YouTube数据时,她的回答吗? “我其实不太确定。” 还有你们去年承诺推出的“媒体管理工具”呢? 当时你们表示,创作者和内容所有者可以通过这个工具,告诉你们他们拥有哪些作品,并指定他们的作品是否可以被用于机器学习研究和训练。 上周,在达沃斯的一次采访中,一位《华尔街日报》的专栏作家问你们的首席产品官凯文·威尔这个工具的进展如何。 威尔回答:“我们仍在开发这个功能,等到有更多消息时,我们会再做说明。” 当被追问该工具是否会在今年第二季度推出时,他的回答是:“我们拭目以待。” 如果
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开发了一款工具,可以让人们选择不让它使用你们的数据,我们想,你们现在一定……很想要这个工具吧? 署名: 全球的作家、艺术家、电影制作人和创作者 P.S. 随意让你们的AI用这封信进行训练吧。瞧?这才是许可! 来源:加美财经
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加美财经
01-31 00:00
高盛觉得科技股暴跌是捡便宜货的机会
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周三,高盛团队在一份报告中表示,尽管
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的热度引发了对大型科技公司在人工智能投资狂潮的质疑,但支撑这些股票高估值的基本面并未改变。 这意味着,大型科技股的最新调整——自去年秋天以来的首次回调,很可能只是一次修正,而不是熊市的开始。 “在我们看来,这只是一次调整,而不是持续熊市的开端。”高盛团队在报告中写道。“大多数熊市的触发因素是市场预期企业利润下滑,并伴随对经济衰退的担忧。而我们的经济学家对全球经济增长依然充满信心,并且对美国经济的预测高于市场共识,他们认为美国在未来12个月内陷入衰退的可能性仅为15%。” 高盛团队承认,目前美国股市的估值相较历史水平和国际市场都显得格外昂贵。但这种高估值是由对美国企业强劲盈利增长的预期所支撑的。 尤其是英伟达,公司利润在过去几年大幅增长。 正如高盛指出的那样,现在,其他美国公司预计将在 2025 年缩小这一差距。 “美国股市的主导地位、科技行业的强势表现,以及领先公司的优势,并不是基于非理性繁荣形成的泡沫,而是优越基本面的真实反映。”高盛团队表示。(市场观察) 来源:加美财经
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加美财经
01-31 00:00
微软:当前投入 vs 未来前景是所有 AI 玩家需要考虑的问题
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模型(SLM)方面处于有利地位。今天,
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的 R1 模型通过 Foundry 和 GitHub 上的模型目录发布,具备自动红队测试、内容安全集成和安全扫描功能。 7、Microsoft 365 Copilot 是人工智能的用户界面。有助于大幅提高员工的工作效率,并提供对大量智能体的访问,以简化员工的工作流程。我们看到各种规模交易的客户采用率都在加速增长。购买 Copilot 的客户,在过去 18 个月里,他们的席位总数增加了 10 倍多。 仅举一个例子,诺华在过去一年中每个季度都增加了数千个席位,现在拥有 4 万个席位。巴克莱银行、开利集团、培生集团和迈阿密大学在本季度都购买了 1 万个或更多席位。总体而言,每天使用 Copilot 的人数再次环比增长了一倍多。 8、在过去三个月里,已有超过 16 万个组织使用了 Copilot Studio,他们总共创建了超过 40 万个自定义智能体,环比增长超过 2 倍。我们还看到像 Adobe、思爱普、ServiceNow 和 Workday 这样的合作伙伴构建他们的第三方智能体并与 Copilot 集成。 9、随着 Windows 10 支持期即将结束,我们看到其发展势头增强。客户选择最新的 Windows 11 设备,以获得增强的安全性和先进的人工智能功能。在今年假期期间,美国 15% 的高端笔记本电脑是配备 Copilot 的 PC,我们预计在未来几年内,大多数销售的 PC 都将是配备 Copilot 的 PC。 10、我们的消费者业务,首先是领英(LinkedIn)。在领英上评论数量同比增长 37%。短视频在平台上继续增长,视频创作的增长速度是其他帖子格式的两倍。我们还通过智能体进行创新,帮助招聘人员和小企业更快地找到合格的候选人,我们的招聘业务在订阅方面再次获得市场份额。本季度,领英高级订阅业务的年收入首次超过 20 亿美元。订阅用户增长在过去两年中增加了近 50%,近 40% 的订阅用户使用了我们的人工智能功能来优化他们的个人资料,领英营销解决方案在企业对企业(B2B)广告领域仍然处于领先地位。 11、接下来是搜索广告和新闻业务。我们在必应(Bing)和 Edge 浏览器上再次获得市场份额。Edge 浏览器在美国 Windows 系统上的市场份额超过 30%,并且已经连续 15 个季度获得市场份额增长。我们在提高广告费率方面的投资正在取得回报,广告商越来越将我们的网络视为优化投资回报率的重要平台。我们的 Copilot 消费者应用程序因其提高的速度、独特的个性以及 Copilot Vision 等首创功能,用户参与度和留存率都有所提高。就在今天,我们将由 o1 驱动的 “深度思考”(Think Deeper)功能免费提供给全球所有 Copilot 用户。 12、生产力和业务流程部门尽管受到不利的外汇汇率影响。业绩超出预期,主要得益于 E5 产品和 Microsoft 365 Copilot 的表现好于预期。 对于 Microsoft 365 Copilot,我们继续看到其在采用率、扩展和使用方面的增长。每用户平均收入(ARPU)增长再次由 E5 产品和 Microsoft 365 Copilot 推动。付费 Microsoft 365 商业席位同比增长 7%,所有客户细分市场的安装基数都有所扩大,主要是在中小企业和一线员工产品方面。 13、智能云部门:剔除外汇汇率的不利影响,Azure 非人工智能服务、本地服务器以及企业和合作伙伴服务的业绩略低于预期,不过 Azure 人工智能服务的出色表现部分抵消了这一差距。Azure 的增长中有 13 个百分点来自人工智能服务,该服务同比增长 157%,超出预期,尽管需求仍然高于我们的现有产能。 我们非人工智能服务的增长略低于预期,这是由于市场推广执行方面存在挑战,尤其是对于那些通过规模化推广方式接触的客户,我们需要在推动非人工智能服务的消费与人工智能业务的增长之间取得平衡。 14、更多个人计算业务,取得了好于预期的成绩,主要得益于 Windows OEM 预装业务、第三方搜索合作伙伴带来的流量,以及游戏《使命召唤》的发布表现。Windows OEM 和设备营收同比增长 4%,超出预期,这是由于在 Windows 10 支持期结束前进行的商业库存补充,以及关税方面的不确定性。 搜索和新闻广告业务(扣除流量获取成本后)营收增长 21%,按固定汇率计算增长 20%,超出预期,增长动力来自第三方合作伙伴带来的流量。增长持续得益于 Edge 和 Bing 的广告费率提升以及健康的流量增长。 15、资本支出(包括融资租赁)为 226 亿美元,符合预期,用于购买厂房、财产和设备(PP&E)的现金支出为 158 亿美元。我们在云和人工智能相关方面的支出,超过一半用于购置长期资产,这些资产将在未来 15 年甚至更久的时间里支持货币化。其余的云和人工智能支出主要用于购买服务器(包括 CPU 和 GPU),以根据需求信号(包括客户合同积压订单)为客户提供服务。 16、经营活动现金流为 223 亿美元,增长 18%,这得益于强劲的云服务账单结算和收款,但部分被供应商付款、员工薪酬和税款支付的增加所抵消。自由现金流为 65 亿美元,同比下降 29%,这反映了前面提到的资本支出情况。 17、对第三季度的展望: 在商业订单方面,我们预计新增订单额同比将大致持平。我们预计核心年金销售业务将持续稳定,客户也会继续对我们的平台做出长期承诺。需要提醒的是,大型长期 Azure 合同的签订时间较难预测,可能会导致我们预订额增长率的季度波动加剧。微软云毛利率预计约为 69%,同比有所下降,这是由扩展人工智能基础设施的影响导致的。 在生产力和业务流程部门, 预计通过 E5 和 Microsoft 365 Copilot,每用户平均收入(ARPU)将继续增长,鉴于现有安装基数的规模,我们预计席位增长将有所放缓。对于 Microsoft 365 商业产品,我们预计营收与去年同期相比基本持平。需要提醒的是,Microsoft 365 商业产品包括 Microsoft 365 套件中的 Windows 商业本地部署组件。 Microsoft 365 消费者云业务营收增长率预计将处于中高水平的个位数,增长动力来自 Microsoft 365 订阅业务。 对于领英,尽管我们预计所有业务都将实现增长,但人才解决方案业务的趋势在第三季度仍将对增长构成阻力。 在 Azure 方面,我们预计第三季度营收按固定汇率计算将增长 31% - 32%。正如我们在 10 月份所分享的,随着更多人工智能产能上线,我们人工智能服务的贡献将有所增加。在非人工智能服务方面预计下半年仍会受到一定影响。虽然我们预计第三季度人工智能产能仍将受限,但到 2025 财年末,鉴于我们大量的资本投资,我们应能大致满足需求。 搜索和新闻广告(扣除流量获取成本后)营收增长率预计将处于 15% 左右,预计增长速度将较上一季度有所放缓,主要是由于外汇汇率的额外影响,以及前面提到的第三方合作伙伴流量恢复到更正常的水平。扣除流量获取成本后的搜索业务增长速度将高于整体搜索和新闻广告营收增长速度,我们预计整体搜索和新闻广告营收增长率将处于中高水平的个位数区间。 在游戏业务方面,我们预计营收增长率将处于低个位数区间。我们预计 Xbox 内容服务营收增长率将处于低至中等个位数区间,这得益于第一方内容以及 Xbox Game Pass。硬件营收将同比下降。 资本支出方面。我们预计第三季度和第四季度的季度支出将与第二季度的支出水平相近。在 2026 财年,我们预计将继续根据强劲的需求信号进行投资,包括我们需要交付的客户合同积压订单,投资范围涵盖整个微软云业务。不过,增长率将低于 2025 财年,并且资本支出将开始转向短期资产,这些资产与营收增长的相关性更强。 我们现在预计 2025 财年的运营利润率将同比略有上升。我们预计 2025 财年全年的实际税率将在 18% - 19% 之间。 2.2 Q&A 分析师问答 Q:Azure 的业绩处于指引区间的下限,这让我们有点失望。希望能深入分析一下可能存在哪些执行方面的问题,以及解决这些问题的措施有哪些。在经历了二季度和上一季度的表现后,你之前提到的下半年业绩加速增长的预期,现在还能实现吗? Amy Hood:第二季度问题出在非人工智能的 Azure 计算资源部分。我们 Azure 人工智能业务的实际业绩比预期要好,这得益于运营团队的出色工作。 在非人工智能业务方面,主要挑战在于我们所说的规模化推广模式。这些客户主要是我们通过合作伙伴和其他间接销售方式接触到的。在这种情况下,难点在于这些客户在平衡人工智能工作负载与迁移等基础工作时,试图在两者之间找到平衡。 由于规模化推广模式的调整需要时间,预计下半年仍会受到一定影响。不过,我对团队的应对能力很有信心,他们已经充分认识到问题并正在努力解决。 我们公布本季度 Azure 增长率为 31%,预计下季度增长率在 31% - 32% 之间。我们对人工智能业务的业绩有信心,并且能够实现相应的营收。但我们的产能依然受限,这与我去年 10 月和大家沟通时的预期一致。产能受限涉及两个因素:首先是空间,我通常将其称为长期资产,也就是基础设施和场地;其次是设备。我们的支出结构发生了变化,持续投入长期资产。我们之前在电力供应和场地空间方面存在不足。随着过去三年投资的逐步落地,到今年年底,我们将更接近产能平衡的状态。 Q:关于人工智能业务收入远超预期这一点,能否详细讲讲背后的驱动因素?我们已经讨论了 Azure 人工智能业务部分,除此之外还有其他原因吗?据我们估计,Copilot 业务的规模和增长速度都远超预期。能否详细分解一下微软人工智能业务超出预期的部分? Amy Hood:这一结果确实好于预期。主要有几个方面的原因,首先是刚才讨论过的 Azure 业务部分。其次,Microsoft Copilot 业务表现出色。关键在于,新购和追加的席位数量都在增加。虽然使用量不会直接影响收入,但随着人们从 Copilot 中获得更多价值,间接上会对收入产生积极影响。另外,每个席位的定价也很合理,这充分体现了产品的价值。这些就是业绩超出预期的主要因素。 Q:你在发言中多次提到了
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。大家都很想了解你对它的看法。我们现在是否看到人工智能可以以更低的成本实现规模扩展?是否已经达到了这样一个阶段,还是说仍需时日? Satya Nadella:从某种意义上讲,人工智能领域的发展和常规计算周期的发展并无不同,都是在不断突破,追求更高的发展水平。摩尔定律正以更快的速度发挥作用,在此基础上,人工智能的扩展定律,包括预训练和推理计算方面,也在不断强化,而这一切都离不开软件的支持。正如我在发言中提到的,基于软件优化,推理计算每一轮都能实现 10 倍的性能提升,这是我们长期观察得出的结论。
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确实带来了一些真正的创新,其中部分成果和 OpenAI 在 o1 模型中的发现类似。显然,这些创新成果将逐渐普及并得到广泛应用。任何软件周期发展的最大受益者都是客户,毕竟,从客户端 - 服务器模式到云计算的发展历程中,我们得到的重要启示是:更多人购买了服务器,只不过这些服务器是以云计算的形式存在。所以,当 token 价格下降,推理计算成本降低时,意味着人们能够消费更多的人工智能服务,也会有更多的应用程序被开发出来。 有趣的是,如今在 2025 年初,我们能够在个人电脑上运行那些曾经需要强大云计算基础设施支持的模型,这在过去是难以想象的。这样的优化意味着人工智能将变得更加普及。因此,对于像我们这样的超大规模云服务提供商和个人电脑平台供应商而言,这无疑是个好消息。 Q:想问问关于 “星际之门(Stargate)” 的新闻,以及上周宣布的与 OpenAI 关系的变动。大多数投资者认为,这表明微软仍坚定支持 OpenAI 取得成功,但在为 OpenAI 未来的训练资本支出需求提供资金方面,选择退居幕后。希望你能阐述一下围绕 “星际之门” 做出的战略决策。从投资者的角度来看,这一决策对于我们理解未来几年的资本支出需求有什么启示呢? Satya Nadella: 我们对与 OpenAI 的合作关系感到非常满意。如大家所见,他们对 Azure 做出了重大承诺,我们目前确认的预订额只是其中一部分,鉴于我们拥有的优先购买权,未来还会从中获得更多收益。显然,他们的成功也意味着我们的成功,从我们发布的相关博客中详细阐述的商业合作安排就可以看出这一点。 回到你的问题,我们正在构建一个极具灵活性的计算资源体系。确保在训练和推理之间实现合理平衡,并且进行全球布局。我们在软件优化方面付出了巨大努力,这不仅体现在
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带来的成果上,还包括我们与 OpenAI 合作,多年来致力于降低 GPT 模型成本所做的工作。实际上,我们在推理优化方面投入了大量精力,这是推动人工智能发展的关键因素之一。在人工智能领域,推出前沿模型固然重要,但如果服务成本过高,无法产生实际需求,那也无济于事。所以,优化推理成本,使其能够被广泛应用至关重要。 这就是我们正在管理的计算资源体系。同时要记住,不能一次性过度采购任何资源,因为摩尔定律每年都能带来 2 倍的性能提升,软件优化又能带来 10 倍的提升。我们希望持续升级、更新计算资源,使其不断迭代,最终实现货币化与需求驱动的货币化和训练成本之间的合理平衡。我对目前的投资策略充满信心,这种灵活性将有助于我们实现更长期的业务增长。 Amy Hood: 我再补充一些关于资本支出的看法,希望能让大家更好地理解萨蒂亚提到的灵活计算资源体系。我们有近 3000 亿美元的剩余履约义务(RPO),这些都是需要交付的客户合同。我们交付得越快、效率越高,对公司就越有利。这不仅涉及与 OpenAI 的合作,还关乎整个平台对所有客户的服务。 有时人们会忽略一点,当我们提到计算资源的灵活性时,它不仅指主要用于推理,还包括训练、后期训练等关键环节,这些都是构建现代人工智能应用所必需的。此外,运行商业云服务也需要这些资源,并且要求资源具备分布式和全球化的特点。这些都非常重要,因为只有这样才能实现最高效率。 大家看到的资本支出,前期主要用于基础设施建设,这不仅帮助我们满足人工智能基础设施的需求,也包括商业云服务方面之前未满足的需求。之后,资本支出将更多地转向 CPU 和 GPU。这种转变与营收的相关性更强,无论是与 OpenAI 的合作,还是与其他客户的合作,都将基于合同进行。 Q:微软拥有丰富的 Copilot 产品组合,这些产品进入市场已一年多,功能也越来越精准,同时推理成本不断下降。你如何看待接下来的发展方向?以及我们应该如何调整产品包装和市场推广策略,以满足更广泛的客户需求呢? Satya Nadella: 我们最近有两项重要发布。一是在 Microsoft 365 Copilot 方面,推出了 Copilot Chat。这一功能将广泛应用于所有现有用户,企业的 IT 部门可以开启该功能,员工即刻就能使用具备企业管控功能的网页聊天服务。Copilot Chat 内置了 Copilot Studio,这意味着用户可以开始构建智能体。我们认为,Copilot Chat 与完整的 Copilot 功能相结合,将有效促进用户对席位的使用,推动智能体的构建等方面的发展。 另外,在消费者端,我们昨天推出了由 o1 驱动的 “深度思考(Think Harder)” 功能,并且面向全球用户免费开放。这充分展示了推理优化带来的优势,成本降低使得曾经高端的功能能够更广泛地应用。这种趋势在 GitHub Copilot、Security Copilot 等产品中也同样存在。在我们整个产品体系中,都会朝着这个方向发展。 Q:展望未来几年,你认为在 Azure 上进行的推理计算中,使用专有模型和开源模型的比例大概会是多少呢?这对微软来说重要吗? Satya Nadella: 这是个好问题。实际上,在任何应用程序中,都会使用到多种模型。以 Copilot 或 GitHub Copilot 为例,其底层已经使用了大量不同的模型。开发过程中,我们会构建模型、对模型进行微调、提取模型精华。有些模型会被提炼成开源模型。所以,未来必然是多种模型混合使用的局面。我们一直认为,拥有前沿模型至关重要。在构建应用程序时,应该充分利用最优秀的模型,追求更高的目标,然后再进行优化。 另外,这里面还存在时间因素。初期的成本结构并不代表最终结果,因为我们会持续优化延迟、成本,并根据需求更换不同的模型。实际上,为了管理这些复杂性,我们需要新的应用服务和服务器。这就是我们大力投资 Azure AI Foundry 的原因。从应用开发者的角度来看,他们需要跟上不断涌现的新模型的步伐,希望应用程序能够持续受益于这些创新成果,同时避免过高的开发成本、运维成本,或者像人们常说的人工智能运维成本。 所以,我们在应用服务器方面投入了大量资源,确保任何工作负载都能从各种不同的模型(开源、闭源、不同权重级别)中获益。从运营角度来看,这样做也能提高效率,让工作更加便捷。 Q:很高兴听到 Copilot 业务发展强劲。这种强劲增长体现在哪些方面呢?是部门级别的交易增多了吗?还是客户从概念验证阶段转向了部门级别的采购,甚至企业内多个部门都在采购?你之前提到使用趋势有所上升,能否详细讲讲常见的使用场景,以及这些场景如何为未来的货币化增长提供信心呢? Satya Nadella: 起初,在一些对提高生产力有迫切需求的部门,比如销售团队、财务部门或者供应链部门,Copilot 的应用较为广泛。这些部门有大量基于 SharePoint 的数据,他们希望将这些数据与网络数据结合起来,从而获得更有价值的结果。但随着时间推移,就像我们在以往的生产力工具发展过程中看到的那样,人们会跨部门、跨角色进行协作。 以我自己的日常工作为例,我会使用聊天功能,在工作标签页获取结果,然后通过页面分享功能立即与同事共享。我把这种方式称为 “借助人工智能思考,与他人协作工作”。这种协作模式使得 Copilot 在企业内的普及成为必然。一开始,Copilot 可能只是在部门内部使用,但协作产生的网络效应会促使它在整个企业中推广开来。企业可以按不同群体逐步推广。 我们推出的 Copilot Chat,让企业客户能够更灵活地在企业内广泛应用 Copilot。这不仅方便了员工使用,也为企业推动 Copilot 的普及提供了更多便利。 Q:想再聊聊商业预订额和商业剩余履约义务(RPO)的话题。商业 RPO 环比增加了 390 亿美元,这是我们有记录以来最大的环比增幅。商业预订额按固定汇率计算增长了 75%,是过去十年平均增速的两倍。我知道这个指标存在一定波动性,但本季度在积压订单和预订额方面,确实感觉出现了一些明显变化。能否讲讲这种增长的动力来源?是全面增长,还是少数几笔大订单带动的? Amy Hood:我们之前提到过,OpenAI 对 Azure 的承诺是推动增长的主要因素之一。需要说明的是,这并非一次性的合作,随着 OpenAI 的发展,他们还会持续做出承诺,我们之间的合作关系也会不断深化。除了这一点,还有其他因素共同推动了增长。 首先,我们的核心业务表现出色。核心业务包括现有合同的续签、追加销售,例如 Copilot、GitHub Copilot 等产品的推广,这些都是很重要的增长动力。本季度,E5 产品的表现也非常出色。在讨论 Microsoft 365 Copilot 时,我有时会忽略整个套件的发展势头,而本季度 E5 产品的良好表现让我们备受鼓舞。 最后一个因素是大型 Azure 合同。这些合同的情况正如我们预期的那样,呈现出良好的增长态势。大型 Azure 合同有两种类型:一种是现有客户在履行完之前的合同义务后,加大了投入力度,这充分体现了他们对平台的认可和信心;另一种是新客户签订的合同,本季度这方面也有不错的表现。 所以,你说得对,看到这么高的增长数据,可能会让人觉得只是某一个因素在起作用。但实际上,除了 OpenAI 的因素,各业务线的稳定执行也是实现增长的重要原因。
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01-30 19:59
微软: 骨感现实和宏大愿景间的 “错位”
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” 地享受 AI 带来的增量。且当前
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模型体现出对算力的相对低需求,也可能降低企业后续在开发阶段对硬件和云计算等基础设施的需求(当 AI 应用大范围落地后产生的推理需求属于另一个层面)。 2)从 Copilot 帮助生产力板块大部分业务增速都稍有改善来看,AI 在应用端的落地相比之前的 “近乎没有进展”,看起来应当有了一些的改善。但根据海豚投研了解到的调研,当前企业和个人采用 AI 应用仍是在非常早期的阶段。当前 Copilot 在所有企业 M365 用户中的渗透率应当仍只有低个位数%。因此直接面向终端用户的 AI 变现无疑空间很大,也确实是当前行业重点发展的方向,但相比每年实打实的花在硬件、服务器、云等基础设施上高达数千亿美元的支出,应用以及应用的变现更多还是在概念和早期落地阶段,在未来而不在现在。 3)从在继续走高的 Capex 支出,和生产力和智慧云板块的毛利率由于投入增长在下滑的现实下,我们认为至少短期内(Azure 未见提速,应用落地的进展也不会很快),前置的投入和要在未来逐步释放的增量收入间的时间错配,应当对微软业绩的负面影响恐怕还是多于正面影响的。 但放长视角,从近期各类 AI 模型、应用的使用体验来看,海豚投研对 AI 长期发展和增长空间的信心是明显提升的。个人越发相信 AI 确实具备革命性的改变众多行业的可能性,其潜在的市场空间也着实无比广阔。类似微软此次暴增的订单金额,尽管短期内能否、何时能转化为实际的营收尤为可知,但长期来看 “画饼成真” 的一天会到来的概率应当是明显高于不会到来的概率的。 以下是财报详细点评: 一、财报披露变更 上季度财报后,微软官宣了将在 25 财年开始对财报披露的部门结构做出不小的调整,调整的思路就是把面向企业的微软 365 服务项目(除 to B 的 office 365 之外,还有 windows 365 和网络安全 365)全部调到了以 Office 365 的生产力与流程的收入大项当中(PBP)。在上次业绩点评中,我们已有解读,就不再重复浪费笔墨。下图简要概括了此次的调整,供大家参考。 二、Azure 幻灭,应用落地? 1.1 Azure 再提速的 “美梦” 破灭? 首先,市场最关注的 Azure 业务,新口径下本季的同比和恒定汇率下增速都为 31%。较上季度都环比下降 2pct。虽然相比公司先前指引的不变汇率下 31%~32% 的增速区间,看起来是踩着下线达标。但实际上,由于市场在业绩前普遍认可并相信了管理层指引的—Azure 在 25 财年下半年会结束持续 3 个 Q 的增长放缓阶段,重新加速的 “叙事”。买方对 Azure 的增速预期是 32% 乃至更高,下个季度则进一步提速到 33%~34%。 但现实是除了当季表现没有惊喜且跑输买方预期,更大的问题是Azure 下季度增速的指引区间依旧是 31%~32% 和上季度区间完全相同,并没有提速。如果说仅是本季增速稍低于预期,市场仍可自我安慰 “下季度会好起来”,但同样不及 预期的指引,则意味 “下半财年 Azure 增长会提速” 这个预期的并非想象中的 “大概率事件”。(以德银为例,业绩前其对 3Q 和 4Q 的 Azure 增速预期分别是 33% 和 34%,逐步走高)。并促使市场下调对 FY25 全年乃至更长期内 Azure 的增长预期。 按公司披露,本季度 Azure 31% 的增长中,约 13pct 是来自 AI 相关业务,贡献比例相比上季继续小幅上升 1pct,符合市场的预期。但相对的,传统非 AI 业务的增长贡献则大幅下降了 3pct,连续 3 个季度下跌且幅度有所扩大。结合海豚投研了解到的,某对企业整体 IT 投入增长的最新调研中,企业们对 2025 年 IT 总投入的增长的预期是 4.4%,较 5 月调研时的 5.6% 是下季的。按这个调研,在 AI 浪潮下,企业们看起来并没有 “激进” 地不断拉高 IT 投入,依旧谨慎地控制着总支出的增长。由于总支出预算上的管控,企业在 AI 相关方面的投入的增加,未必能 100% 转化为云计算需求的净增长,相当一部分可能被减少的传统支出所抵消。 整体上由于 Azure 业务增长的放缓且稍不及市场预期,整个智慧云板块本季收入$255 亿,稍低于预期的$259 亿。同比增长 19%,环比放缓 1pct。 1.2 生产力业务增长全面走高,AI 落地应用初见成效? 与 AI 紧密度第二高,且口径调整后营收体量占公司整体同样前二的企业微软 365 业务(Microsoft 365 commercial)本季收入增长 16%(恒定汇率下增长 15%),较上季度小幅提速 1pct。相比公司先前指引不变汇率下 14% 的增速也高出 1pct。 从量价角度拆分来看,客单价的提升的本季增速超预期的主要功臣:1)据公司披露,企业 M365 的订阅坐席数量本季度同比增加了 7%,较上季下滑 1pct,依然在历史低位;2)对应着,平均客单价的同比上涨了 8.4%,相比前两个季度的 6%~7% 有明显的拉升。基于此,海豚投研认为,E5 等高单价产品和 Copilot 功能的渗透率提升都可能有所贡献。管理层在电话会中也验证了我们的猜测。 生产力板块中的其他主要业务中,个人 365 业务、Dynamics 业务的增速在本季度都有明显的提升。从生产力流程板块中,除 LinkedIn(与广告相关)其他大部分应用类业务的增长都有改善势头看,一个可能的解释是,在应用和 SaaS 方向上,AI 功能已开始起到拉动需求回升,或者单客户付费金额的走高的效果。 整体上,如前文所述,由于包括企业 M365 在内的各主要业务的增速都有所提升,本季度生产力流程板块整体收入$294 亿,明显高于市场预期的$285 亿。收入增速也从上季的 12% 提升到 13.9%。该板块的增长拐点,可能标志着 AI 的利好已从上游硬件逐步落地到了终端的应用层面上。 三、并表利好过后,回归 “原形”,搜索和 AI PC 是关注方向 在度过了上个财年 2Q 并表动视暴雪的影响期后,更多个人计算板块的本季度营收同比增速回落到了 0%--并表前的低增长区间上。不过相比更低的市场预期增速(-1.4%),零增长的实际表现并非预期外的坏消息。 具体来看:1)并表影响消退后的游戏业务增速从先前的 40% 以上,回落到了-7%,游戏业务仍然面临着不小的困难;2)Windows 和相关硬件设备合计收入增长 3%,较先前稍有改善。但能否实质性脱离低个位数增长,仍需 AI PC 概念能否带动个人电脑需求的显著改善。 3)并入了 Copilot pro 业务的广告业务的增长继续提速,本季同比增长了 12%,四个季度内从-1% 的增长持续拉升到 10% 以上。仍是搜索是当前 AI 在 2C 端有最行之有效的应用方向,这一逻辑的证明。 四、领先指标暴涨,不算好的当前表现 vs.巨大的未来空间? 微软集团整体本季度营收$696 亿,由于并表动视暴雪的利好期已过,同比增速从前几个季度 15%~18% 的区间下降到了 12%。但剔除并表的影响,微软上季可比收入增速大约 13%,因此可比情况下,本季实际总收入增速实际放缓了约 1pct。整体层面并不算差,问题主要是结构上最重要的 Azure 业务表现不佳。 但是与 Azure 近期不佳的表现和指引透露出的信号完全不同,业绩的领先指标反映出的却是相当乐观的信号。首先,新签企业合同金额增速本季同比大涨了 67%,是海豚投研跟踪的历史数据以来的最高值。 类似的,待履约企业合同余额本季也环比大增了约$390 亿,达到$2980 亿,同比增长 34%,同样创疫情以来的最高值。据公司在报告中的披露,新增订单金额的暴涨,主要贡献是来自 OpenAI 的大额订单。 当期和指引都不好的 Azure 业务,和 “爆炸式” 强劲的新签合同领先指标,呈现出一个有些 “拧巴” 的情形 -- 当前企业对总 IT 支出可能仍是谨慎乐观的,在 AI 方向上新增的投入,同时也导致了传统支出上的缩减,因此净增量并不多。 放长周期看,企业们对 AI 的广大前景仍是乐观的,愿意尝试新颖的 AI 功能与服务,并提前签订框架协议或合同。不过合约能否实际转化为收入,意愿能否最终变成实际的用量,仍是要取决于 AI 应用实际落地时到底能给企业创造多少效益。 五、AI 投入继续拖累 IC 和 PBP 板块利润率,超预期完全来自 MPC 业务 增长角度,是即期表现不算好,领先指标则相当强劲的喜忧参半图景。盈利角度,微软本次的表现还算不错。 1)首先毛利上,本季微软的毛利率为 68.7%,同比小幅提升了 0.3pct。实际 COGS 为$218 亿,低于先前指引 219~221 亿指引区间的下限。不过分板块来看,生产力流程和智慧云板块的毛利率由于在 AI infra 上的投入实际同比都是略有下降的。主要是更多个人计算板块因为度过了并表动视暴雪的基数期,同比角度对毛利率的拖累消失,使得集团整体的毛利率看起来是改善的。 2)费用角度,微软本季的营销、研发和管理费用三费合计同比增长仅 5%,明显低于 12% 的营收增速,因此三费费率同比减少了 1.6pct。具体来看,研发费用同比增长 11%,和收入增速基本同频,在研发上的投入并不吝啬。但营销费用和管理费用则分别同比增长了 3% 和-8%。或是出于 AI 带来的降本增效,或是公司出于对冲 AI 大量 capex 投入,主动控制费用的角度,总之微软通过在营销和管理费用上的控制,继续挤出了一些增量利润。 3)整体上,由于并表对毛利率拖累的消失,和在营销和管理费上的控制,本季度微软整体实现经营利润$317 亿,高出预期 301 亿约 5%,经营利润率同比走高 1.9pct。 4)分板块来看,本季度利润率改善的最大功臣,是摆脱了并表影响的 MPC 板块,经营利润率同比改善幅度超 6pct。生产力流程板块因本季经营费用仅同比增长 6%,经营利润率也同比有小幅提升。但智慧云板块则因较高的投入,经营利润率实际同比下滑了 1.9pct。
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海豚投研
01-30 19:49
DeepSeek
震撼科技界 微软和Meta首席执行官为巨额开发支出辩护
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168财经报社(北美)讯 中国初创公司
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公布了廉价人工智能计算的突破,震撼了美国科技行业,微软和Meta的首席执行官为大规模支出进行了辩护,他们说这是在新领域保持竞争力的关键。
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的快速发展引起了人们对美国在人工智能方面的领先地位的怀疑,其声称这些模型可以以一小部分成本与西方竞争对手相匹配,甚至超越西方竞争对手,但美国高管周三表示,建立庞大的计算机网络对于满足日益增长的企业需求是必要的。 Meta首席执行官Mark Zuckerberg表示,随着时间的推移,在资本支出和基础设施方面进行'大量'投资将是一个战略优势。 微软首席执行官Satya Nadella表示,需要这些支出来克服阻碍这家科技巨头利用人工智能能力的产能限制。 他在与分析师的电话中说,随着人工智能变得更加高效和可访问,我们将看到需求呈指数级增长。 微软在本财年为人工智能提供了800亿美元,而Meta则承诺为这项技术提供多达650亿美元。 这与
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表示用于开发其人工智能模型的约600万美元相差甚远。美国科技高管和华尔街分析师表示,这反映了在计算能力上的花费,而不是所有开发成本。 尽管如此,一些投资者似乎对大量支出和缺乏大额回报失去了耐心。 微软因其与行业领导者OpenAI的联系而被广泛视为人工智能竞赛的领跑者,其股价在延长交易中下跌了5%,此前该公司表示,本季度Azure云业务的增长将达到预期。 持有微软股份的Zacks Investment Management的投资组合经理Brian Mulberry说:“我们真的想开始看到一个明确的路线图,了解所有投资资本的货币化模式是什么样子的。” 与此同时,Meta发出了不同的信号,说明其对人工智能驱动工具的赌注如何得到回报,第四季度强劲,但本期销售预测乏善可陈。 Futurum集团分析师Daniel Newman说,有了这些巨额费用,他们需要在创收方面加倍努力,但我认为本周对美国来说是一个警钟。 “对于人工智能来说,现在的资本支出太多,消费不够。” 不过,有一些迹象表明,高管们正在采取行动改变这一点。 微软首席财务官Amy Hood表示,该公司本季度和下一季度的资本支出将保持在第二季度的226亿美元左右。 “在2026财年,我们预计继续投资,以对抗强劲的需求信号。然而,增长率将低于2025财年(6月结束),”她说。
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佳华168
01-30 18:41
微软因云业务前景不佳股价下滑 Meta股价超出预期后上涨
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规交易日收盘上涨0.3%。 在中国新贵
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披露了一项震撼美国科技行业的廉价人工智能计算突破几天后,微软和Meta的首席执行官为大规模支出辩护,他们说这是在新领域保持竞争力的关键。
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Heidi
01-30 15:38
Meta:“每年” 都是关键年,今年重点不止 Meta AI(4Q24 电话会含 CB 小会纪要)
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成果。 此外,我们也注意到了近期中国的
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等开源竞争对手的崛起。全球范围内可能会形成一个开源标准,我们希望这一标准能由美国主导。因此,我们会继续推动 AI 生态系统的发展,让全球开发者都能使用 Meta 开发的 AI 技术。最近的一些行业动态更坚定了我们对开源战略的信心,我们认为这是正确的方向。 Q: 在智能眼镜的发展趋势方面,Meta 认为AI 助手的最佳硬件形态是智能眼镜吗?还是它只是对应用内 AI 体验的一种场景补充? A :是的,我一直认为智能眼镜是 AI 设备的理想形态,因为它可以让 AI 助手“看到”你的视角,并“听到”你听到的内容,从而提供更有上下文理解的交互体验。未来,智能眼镜将成为一个重要的计算平台。 当智能手机成为主要计算平台时,传统 PC 并没有被淘汰。同样,未来手机仍然会存在,但越来越多的用户会转向 AI 眼镜。这是一个不可逆的趋势,我预计未来十年,市面上所有眼镜都将具备 AI 功能,甚至一些原本不戴眼镜的人也会开始使用 AI 眼镜。 去年,我曾认为,只有当智能眼镜拥有全息显示技术时,它才会成为主流产品。但现在,我认为 AI 本身带来的价值可能与全息 AR 一样重要。因此,AI 眼镜的发展可能比我们预想的更快。 Ray-Ban Meta 智能眼镜的成功表明市场对此类产品有需求。尽管我们还不清楚长期的发展轨迹,但2025年将是探索智能眼镜市场潜力的关键一年。 Q: 广告业务方面,最近几个季度 Meta 的广告收入增长主要由广告单价提升驱动。未来广告增长的主要推动因素是什么?定价增长的趋势是否会持续? A :从长期来看,我们认为广告收入的增长仍然可以从广告定价和广告展示量两方面获得推动。在定价方面,增长可能受到多种因素影响,包括广告位供应情况、广告竞价动态,以及广告展示位置的变化。例如,视频类广告的变现效率通常低于其他广告类型,这也会影响整体定价趋势。此外,宏观经济环境也是一个重要因素。 不过,我们预计,Meta 仍然可以通过持续优化广告表现,提升广告主的投资回报率(ROI)。我们在广告变现上的技术创新,包括优化投放算法、提升广告目标匹配精度等,都将有助于广告单价的长期增长。 需要注意的是,广告单价是一个复合指标,受到多个变量影响,例如广告主的竞价策略、广告转化成本等。因此,尽管单价可能波动,但我们总体上看到广告转化成本仍然保持在健康水平。随着 Meta 持续提升广告转化率,我们预计未来的CPM(千次展示成本) 仍将呈增长趋势。 Q: Mark,你提到美国的政治变化可能会使美国企业在海外的竞争地位更有利。但在美国国内,你如何看待这些变化对用户使用和广告商采用的影响?你们最近取消了事实核查(fact-checking)机制,是否认为这会影响平台内容?这是否可能吸引更多用户?同时,这对广告业务是否会有影响? Susan,关于 Meta AI,外界对其应用场景感到兴奋,但也关注其商业化路径。你们如何考虑 Meta AI 的变现模式?未来是否可能采用 CPC(按点击付费)广告模式? A: 关于事实核查和内容政策的问题,我们的目标始终是打造最适合用户的服务。我一直支持言论自由,同时我们也意识到人们不希望看到错误信息,因此需要建立一个有效的系统来提供更多上下文信息。 从实践经验来看,我们发现社区注释(Community Notes)系统的效果优于之前的事实核查机制。我愿意承认,当其他公司开发出更好的方法时,我们也应当学习并优化自己的系统。 近期的政策调整并不意味着我们对平台内容的质量失去关注。实际上,我们认为社区注释系统(类似于 X 平台的模式)比以往的事实核查机制更有效,并且能够为用户提供更好的体验。因此,我相信这些调整最终会让我们的产品变得更好。 就广告业务而言,我们目前没有看到内容政策调整对广告支出的明显影响。广告商的需求依然强劲,特别是AI 赋能的广告工具 帮助企业更有效地优化广告支出价值。因此,我们的品牌安全承诺保持不变,并将继续投资于品牌安全工具,以满足广告商的需求。 至于 Meta AI 的商业化,我们的初期重点是打造卓越的用户体验,目前所有精力都集中在提升产品质量上。 未来,Meta AI 的变现方式可能包括:付费推荐和高级订阅服务但目前,我们的主要目标仍然是产品开发,而不是变现。 Q: Mark,关于开源问题,
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等新模型正在利用 Llama 进行更快、更低成本的训练。这对 Meta 有何影响?是否会影响 Meta 在未来几年的投资方向? 关于 2025 年的 资本支出(CapEx),你们预计投资 600-650 亿美元,相较去年,投资结构是否有变化?服务器仍然是最大支出项吗?数据中心和网络设备的投资分配是否有所调整?特别是在 AI 训练和推理计算上的分配情况? A:关于
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,我们仍在评估他们的创新点,并计划吸收其中的一些技术优势。无论竞争对手来自哪里,整个 AI 领域的进步往往是相互学习的过程,每次新的技术发布都会推动整个行业前进。 目前,很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化:过去,计算能力主要集中在预训练(Pre-training)。现在,越来越多的计算资源转向推理(Inference),即 AI 在实时应用中的计算需求。 这种趋势意味着,未来 AI 计算不一定需要更多的预训练资源,但推理计算的负载可能大幅增长。这对拥有强大商业模式支撑的企业 是一个长期优势,因为我们可以持续投资基础设施,以提供更高质量的 AI 服务,而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。 此外,我们的 AI 计算基础设施不仅用于 Meta AI,还广泛应用于 信息流推荐(Feeds)和 广告产品。因此,我们需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。 关于 2025 年资本支出,服务器仍然是最大的投资方向,并且预计将大幅增长,主要原因包括: (1)增加 AI 计算能力:支持生成式 AI(GenAI)以及核心 AI 业务的扩展。 (2)维护核心业务:扩展基础设施以满足用户增长,并更新老旧服务器。 (3)数据中心投资也会增加:构建大规模 AI 训练集群;高功率密度数据中心 的核心建设阶段 (4)网络设备的投资:更高容量的网络,满足 AI 计算和非 AI 计算的流量增长;光纤基础设施建设,优化跨区域 AI 训练数据传输。 整体而言,Meta 在 基础 AI、非 AI 业务、生成式 AI 三个领域的基础设施投资都会增加,重点仍然是支持核心业务。 我们仍处于 AI 计算的早期阶段,未来计算成本是否会大幅降低仍不确定。因此,我们目前保持大规模投资,以确保长期竞争力。 Q: Meta 近期强调回归“OG Facebook”(最初的 Facebook 体验)。你能否具体说明如何扩大这一方向的应用场景?视频、社群市场(Marketplace)等是否是重点? 同时,Meta AI 目前已经拥有超过6亿月活用户,你们如何看待用户体验的演进?目前用户主要在做哪些事情? A: Facebook 仍然是许多用户日常生活的重要组成部分。我认为,Facebook 还有很大的潜力可以发挥,并在文化影响力方面重新崛起。 目前,我们正在探索一些新的产品方向,但不会立即对短期业务增长产生影响。这个过程需要权衡,我们可能会在某些领域做出取舍,以专注于长期产品创新。 我会在未来 6-12 个月内分享更多细节。总体而言,我们希望 Facebook 能回归早期的社区互动方式,并重新焕发活力。 关于 Meta AI,我们正处于用户行为学习阶段。从各应用的数据来看:WhatsApp 是 Meta AI 使用量最高的平台,主要应用场景包括信息查询、学习支持、情感交流。Facebook 是第二大 Meta AI 使用平台,用户主要通过 Feed 深度整合体验AI推荐功能。 从整体趋势看,用户正逐步将 Meta AI 应用于:信息搜索和整理;社交互动和沟通;休闲娱乐(例如幽默交流);内容创作与编辑(如写作辅助) 2025年,Meta AI的核心目标是个性化体验优化,包括:增强AI记忆能力,能记住用户在私聊中的关键信息,以提供更精准的回应。提升内容推荐质量,增强 Facebook 和 Instagram 的价值。 五、以下是Meta 4Q24Callback会议的内容: Q:Susan,能否请您就WhatsApp的业务AI(人工智能)代理方面进行一下更新?分享一下目前所学到的关键经验教训。另外,关于产品向非英语国家的推出情况,您能否也谈一谈? A:我们目前仍处于试点业务AI的早期阶段,试点企业数量相对较少,但正在逐步扩大测试范围。目前,我们的重点是支持使用WhatsApp和Messenger点击消息广告的企业。对于WhatsApp,我们已在印度向更多小型企业推出英文服务。此外,我们还在亚太地区的几个国家(包括印度尼西亚和马来西亚)进行了扩展,并且正在拉丁美洲(包括墨西哥)逐步扩展西班牙语的业务AI。在Messenger方面,我们在亚太地区的几个国家(包括菲律宾、新加坡、马来西亚)进行了英文测试,并且也正在向拉丁美洲的西班牙语国家扩展。 我们处于早期阶段,随着测试范围的扩大,我们收到了令人鼓舞的反馈。企业告诉我们,AI为他们节省了时间,而消费者则表示他们对查询的响应时间更加及时。我们新成立的业务AI产品团队致力于加速业务AI的规模化努力,我们正在技术、市场推广以及合作伙伴生态系统等方面进行全面投资。 我们专注于帮助企业利用AI推动广告转化,这是我们想要扩展的用例。我们正在研究如何激活AI和聊天功能以支持商业用例,帮助生成或筛选潜在客户。我们的最终目标是打造企业可以在多种用例中使用的AI产品,以加深客户关系,并使整个交易过程更加高效。 但我们的路线图还有很多工作要做,有很多想要达成的目标。我们需要执行很多事情,包括使企业能够更广泛地访问业务数据和系统,以便AI能够做出适当的响应和采取行动。我们还需要构建更丰富的线程内体验。我认为这将需要时间,我们正在努力推进,这在2025年对我们来说是一个非常重要的优先事项,而且这也是我们预计会从Llama的持续进步中受益的另一个领域,这将进一步提高响应质量并启用新功能。 Q:总费用指导是否包括与最近5%裁员相关的遣散费用?这些费用的规模有多大?当您谈到2025财年的员工人数增长时,是否可以合理假设过去两个季度所看到的高个位数百分比的增长率就是您所暗示的? 另外,我想再次问一下关于
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的问题。从过去一周甚至一两个月我们对
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的了解来看,其中有一些非常棒的效率提升和成本节省。您预计也会在未来利用这些成果,从而要么大大提高您所有投资的ROAI(人工智能投资回报率),要么给您提供一种减少AI投入的思路。是否可以认为未来成本结构将受到积极影响? A:关于总费用指导:总费用指导确实包括了与裁员5%相关的遣散费用。总费用指导涵盖了我们当前展望中的一切内容,也包括了因延长服务器使用寿命而产生的节省。如果没有这些节省,总费用指导将会更高。我们没有量化遣散费用的具体数额,因此不会单独列出。 关于员工人数增长:这不是5%的裁员,岗位数的缺口会填补。我们不期望公司的员工规模会因此缩小5%。至于2025年的员工人数增长率,我们没有量化,但我们已经讨论了哪些领域在增长,以及我们在哪些领域非常注重提高效率。 关于
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:我基本上是在重申Mark之前所说的内容。我们一致认为
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在模型设计和效率方面取得了良好的研究进展。正如你所说,我们正在研究他们发布的成果,并考虑在哪些地方对我们来说有意义地进行适应性调整。同时,正如Mark所说,我们仍然致力于投资用于训练和推理的基础设施,一方面是因为我们还不清楚我们到底需要什么,我们还不清楚我们的推理用例会有多广泛,另一方面我们认为这是我们的一个真正的竞争优势。 因此,我既认同你对未来可以更高效地开展部分工作的观点,但同时我还是要重申我之前的评论,即我们目前仍处于资本支出投资的早期阶段,我们还不清楚整个格局将如何演变。 Q:我想我并没有想当然地认为,Susan,您在过去一年中可能曾表示,广告增长率可能受到容量限制的一定阻碍。那么,是否可以认为,随着您为今年制定资本支出预算,广告业务的发展束缚在一定程度上得以解除,从而能够推动广告业务的增长? 另外,您也曾经谈到,在世界某些地区,用户与商家通过WhatsApp和Messenger等进行聊天交流的文化倾向性更强。那么,这种行为是否是我们需要在那些尚未广泛开展此类交流的发达市场中推动的,以使业务AI更具实用性?谢谢。 A:关于容量限制:我们预计,随着更多数据中心空间上线以及我们致力于提高工作负载效率以释放更多容量,我们将在今年上半年大幅缓解容量限制。但同时,我们也在关注其他投资,以更广泛地提升广告表现。 关于文化差异和商业行为:我认为你是对的。你可能注意到了我之前关于业务AI已经推出地区的评论,这些地区反映了我们所知道的商业消息传递已经很活跃的市场,我们也知道我们需要更积极地投资,以弄清楚如何在那些由于各种历史原因尚未走上这条道路的市场中开展业务。因此,我认为这是建立更广泛商业消息传递的一个挑战,但同时也是我们认为AI可以在一定程度上降低商业端对话成本的一个领域,从而以一种可扩展的方式促进发达市场中企业与用户的对话和互动。 Q:在TikTok停服的前几天和前几天(尽管实际上停服时间仅为大约14个小时),您是否观察到广告商行为和/或其在平台上的支出发生了任何变化? 另一个关于2025年毛利率的问题。我知道您不进行毛利率指导,但鉴于今年计划大幅增加资本支出以及将服务器使用寿命延长至五年半,您认为这两者是否能够相互抵消?今年的毛利率会受到怎样的影响?它们能否相互抵消? A:关于TikTok停服:正如你所指出的,TikTok的实际停服时间非常短暂。因此,对我们2025年第一季度的收入或用户参与度指标并没有产生实质性影响。而且我认为我们在这方面没有更多的具体信息可以分享。我们的关注重点仍然是为我们的社区打造最佳服务,并通过这些工作推动增长。 关于毛利率问题: 2025年成本收入增长的主要驱动因素将是基础设施成本,其次是Reality Labs。 Q:我想问一下关于现实实验室(Reality Labs)的问题。Susan,您能否阐述一下您预计2025年现实实验室的主要支出类别?您认为现实实验室的支出规模是否已经达到了峰值? A:总体而言,我们认为现实实验室的投资主要分布在两个类别: (1)元宇宙(Metaverse),包括虚拟现实(VR)、混合现实(MR)和社交生态; (2)可穿戴设备,包括我们的增强现实(AR)和人工智能眼镜工作。我们预计在2025年,大约一半的RL投资将用于可穿戴设备计划,另一半用于元宇宙。 我想说的是,在这两个领域中,我们仍在进行重大的产品押注,并且存在一系列复杂的挑战,我们需要解锁这些挑战,以便能够将可扩展的消费产品推向市场,而这正是我们真正关注的重点。因此,它仍然是我们的核心投资优先事项之一。我们预计2025年RL的运营亏损将增加,就像2024年一样。 在增长方面,我们预计可穿戴设备将成为2025年RL运营亏损扩张的主要因素,这既体现在成本收入方面,也体现在运营费用方面。这主要源于我们努力进一步加速人工智能眼镜产品的采用。 Q:Susan,您提到了不同资本支出类别之间可能存在一些灰色地带,例如较老一代的GPU可用于核心功能。但如果您回到您所说的定义,即Gen-AI、核心AI基础设施和非AI基础设施,您能否进一步阐述一下这些类别的定义? 另外,我可能在电话会议中错过了这个细节,但服务器的五年半使用寿命是否适用于所有这些类别? A:关于如何大致思考这些类别,生成式AI(Gen AI)能力主要是我们现在用于训练下一代Llama模型的能力。因此,它主要是训练能力,但我们预计并且希望未来对推理能力的需求会很大。 我们提及的核心AI实际上是指为排名和推荐引擎提供动力的能力,这些引擎支撑了有效的内容体验以及广告体验。基本上,就是确定任何给定用户在其体验中可能会对哪一条广告和有机内容最感兴趣和最有用。 而非AI则指的是不属于这两个类别的事物。例如,用于为您提供视频流的容量就属于非AI类别。因此,这三个类别就是这样定义的。而且正如你所暗示的,它并不是一个非常清晰的分配。使用寿命延长适用于所有类别。 Q:Susan,我有两个问题。一个是关于Dan之前关于定义支出类别的问题的回答。我想知道,能否帮助我们了解基于地理位置的资本投入分布情况,以便更好地了解不同地区的排名和广告体验方面的相关情况?因为我在尝试查看各地区的平均定价,我知道这里面有很多营销。但您能否提供更多关于您已经推出这些AI计划的地区以及我们正在看到的情况的信息?这将非常有帮助。 第二个问题,关于Reality Labs,您是如何衡量投资回报率(ROI)的?我知道这里有许多尚处于起步阶段的新想法。那么作为首席财务官,您是如何测试这些支出是否有效或无效的?谢谢。 A:关于资本支出的地理分布:在核心AI用例方面,即用于改善下一代广告架构模型、用于Andromeda(Meta的广告检索系统)等方面,这和地区分布无关。一般来说,我们发布的用于改善广告表现的功能,这些排名和推荐系统、交付后端等,除了测试阶段外,通常会在全球范围内广泛推出。 生成式AI计划本身,特别是业务AI,我们之前已经讨论过,测试实际上是在那些已经开展商业消息传递并且已经拥有繁荣的点击消息广告生态系统的市场中进行的。因此,这往往更多地集中在东南亚、拉丁美洲国家等地区。但我们在广告增长方面所做的许多基础工作,例如确保我们推出针对不同垂直领域的广告功能等,这些并没有任何特定的地理限制。 关于RL的投资回报率:我认为Mark已经阐述了现实实验室的愿景,即真正致力于打造下一代计算平台。如果我们能够成功做到这一点,那么这将使我们能够在塑造下一代计算平台方面占据一个非常重要的位置,并在其上构建与今天应用家族(Family of Apps)非常互补的生态系统。并且我认为在上面构建业务也将是我们现有广告业务的自然延伸,但你可以想象,这也将围绕数字物品等解锁新的业务。 但在短期内,我认为推动我们2025年投资的一个因素是我们对可穿戴设备的重视。这促使我们将下一代计算平台的时间表提前。因此,我们确实期望继续在可穿戴设备类别中进行大量投资,以帮助加速这一进程。Mark已经提出了下一代产品500万到1000万台的目标。然后最终这将使你有望走上数亿台设备的道路,并成为一个规模化的消费产品。但这是一个我们正在开拓市场的领域,这需要我们的投资。 Q:我只想问一个问题。随着RFK Jr.(小罗伯特·肯尼迪)的确认听证会正在进行,我们被问及了关于数字公司中的制药广告。是否有什么方式可以让我们思考一下您在制药领域的整体风险大小?当然,我知道还有很多我们不知道的事情。但如果制药公司在广告投放方面发生变化,我们是否有什么方式可以对这种情况进行框架性思考?谢谢。 A:我认为这不是我们需要特别分享的内容。不过,我只想说,总体而言,我们在地理区域和垂直领域方面拥有非常多样化的广告业务。因此,这不会影响到我们对2025年的展望。 Q:我想这是一个比较哲学性的问题,并且扩展了Mark在电话会议开始时提到的内容。他谈到了达到十亿用户的目标。当您思考人工智能(AI)格局时,数字和互联网领域的大部分内容都是赢家通吃。您认为这种情况将如何发展? 再次强调,这与过去五周
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发生的事情以及阿里巴巴今天宣布的消息有关。您认为我们应该如何思考?或者您是如何思考的?在这个格局和AI的发展过程中,市场份额将如何分配?这是否与过去的数字和互联网周期有所不同? A:这是一个非常有趣的问题。我认为我最有把握谈论的部分是,我认为我们有很多合理的途径可以基于领先的AI技术构建业务。这些业务在某些情况下是我们现有业务的延伸。 因此,无论是生成式AI将以许多全新的且更简单的方式为我们的生态系统创造引人入胜的内容,这显然对我们应用家族(Family of Apps)的体验非常有益。还是我们利用这些技术帮助广告商大规模运行极其定制化的广告活动,使我们的广告变得更好。无论是构建更丰富的商业消息传递生态系统,还是Meta AI,即我们面向消费者的体验版本。 我认为我们有很多途径可以真正基于AI技术构建既与我们现有业务直观相关又具有重大机会规模的相邻业务。 我认为要对整个格局的其他部分如何发展发表意见可能比较困难。但我对我们在这个格局中真正构建伟大业务的机会感到非常乐观。 Q:能否让我提两个问题?首先,Clara(新加入的团队成员)的加入对我们来说是一个巨大的补充。能否讨论一下Clara及其团队在短期内到中期内在企业级和中小企业(SMB)方面可能产生重大影响的一些领域?您认为是否有机会通过API、订阅或更直接地通过某些云服务来货币化Llama? 另外,还想问一下关于Advantage+购物收入运行率的披露。随着您将简化活动创建作为默认选项推广给更广泛的广告商,这一指标约占总收入的10%。那么,这种性能提升是否适用于所有类型的广告商,还是仅适用于某些特定类别?基本上,我试图弄清楚您通过优势+所看到的性能提升在多大程度上可以进一步扩展。非常感谢。 A:关于Advantage+购物:我认为你是在问我们在第四季度开始测试的新简化活动设置流程。该流程将Advantage+购物和Advantage+应用活动与手动设置流程相结合。在新的设计中,现在只有一个活动创建流程。广告商默认获得优势+的性能优势。以前,他们必须在设置手动解决方案或自动化解决方案之间进行选择。他们仍然可以访问之前可用的特性,如果他们更愿意手动调整设置的话。但总体而言,我们普遍认为新的简化流程将帮助广告商利用优势+所实现的性能提升。我们还计划在第一季度将这些测试扩展到更多广告商,并在接下来的几个月内更广泛地推出。 但总体而言,我们对这一领域持乐观态度,因为在我们的研究中,广告商在采用Advantage+购物活动后,在广告支出回报率方面看到了显著的提升。因此,我们认为帮助他们更轻松地实现这一点将有助于提升他们的表现。 关于Clara加入团队:我们非常高兴Clara加入我们的团队。她最初的重点是通用商业代理,我们相信这将结合我们在AI和像WhatsApp和Messenger这样的消息传递平台方面的优势。我想我之前已经提到过,她领导的这个产品团队,我们希望它能够加速我们业务AI的规模化努力。我们正在技术、市场推广以及确保拥有丰富的合作伙伴生态系统等方面进行投资。因此,我们非常高兴她能加入我们的团队。 Q:关于第一季度收入指导,是否可以提供更多细节?鉴于我们在第四季度所看到的强劲表现,第一季度的指导似乎有些保守。看起来您在去年第一季度有一个更具挑战性的对比基数,以及外汇(FX)因素。那么,是否可以这样认为,这些因素是指导没有更高一点的原因?谢谢。 A:是的,第一季度展望中包含了多种结果。总体而言,它反映了我们对持续强劲的货币收入增长的预期。但导致按报告基础减速的最大因素是汇率因素,我们预计第一季度汇率因素影响3pct,而在第四季度货币因素对收入的影响大致是中性的,主要是由于美元相对于欧元的走强。 除了货币因素外,我们还面临着去年第一季度高基数,其中包括2024年闰年的额外一天带来的好处。此外,由于我们刚刚结束了美国选举,政治广告支出也不太可能像第四季度那样成为同比增长的顺风因素。 因此,我们的展望反映了所有这些影响,但总体而言,广告需求仍然强劲。我们继续看到在2025年全年推动强劲收入增长的机会,并且我们对我们正在为我们的核心业务所做的投资感到兴奋。我想就到这里,感谢大家的参与,并祝大家农历新年快乐。 披露与声明:海豚投研免责声明及一般披露
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海豚投研
01-30 14:50
中美重磅消息!中国官媒:
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遭遇大规模网络攻击 暴力源自美国IP地址
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官媒表示,中国人工智能(AI)初创公司
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遭遇大规模网络攻击,包括暴力破解。文章称,这场袭击源自美国IP地址。早期针对AI初创企业的攻击包括拒绝服务攻击,目的是利用互联网流量压垮服务器和带宽。 香港《南华早报》(SCMP)报道,中央电视台旗下社交媒体账号“雨苑探天”周三(1月29日)表示,针对
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的网络攻击始于1月3日,并在周一和周二达到顶峰,大规模暴力攻击来自美国IP地址。 #中美关系# (来源:SCMP)
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上周推出了一款免费开源AI助手,声称其使用的数据更少,成本仅为美国现有AI模型的一小部分。市场部分人认为,这一消息是美国AI行业的“斯普特尼克时刻”,因为它可能标志着人工智能所需投资水平的转折点。
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周一表示,由于“大规模恶意攻击”导致注册出现问题,该公司将暂时限制仅使用中国大陆手机号码的用户进行新注册。 中央电视台援引中国网络安全公司QAX科技集团的报道称,此次网络攻击的早期阶段更多地是分布式拒绝服务(DdoS)攻击,目的是通过大量网络流量淹没
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的服务器和带宽,破坏
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的正常服务;而最近的攻击则以暴力攻击为主,目的是破解用户ID和密码,以了解
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的工作原理。 暴力攻击会系统地检查所有可能的密码和口令,直到找到正确的密码。利用被盗用的ID和密码,攻击者可以伪装成网络服务的注册用户来使用和分析其服务。 QAX网络安全专家Wang Hui告诉中央电视台:“所有攻击IP都被记录下来了,全部来自美国。” 美国CBS News报道,随着
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吸引大批美国用户,美国总统特朗普政府官员、立法者和网络安全专家表示担心该技术可能对美国国家安全构成威胁。
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周一在美国推出,迅速成为苹果应用商店中下载量最大的免费应用程序。此次推出也震惊了华尔街,因为投资者难以理解突然出现一款低成本、开源的生成式AI工具,能够与OpenAI旗下ChatGPT等领先的AI应用程序相媲美。 周一,特朗普称这次爆炸性的亮相是“警钟”。 白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特周二对记者表示,国家安全委员会(NSC)将研究
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的发布可能对国家安全产生的影响,并指出政府将寻求“确保美国在AI领域的主导地位”。 美媒也提到,一些立法者也对该应用程序是否能访问美国用户表示担忧。 密歇根州共和党众议员、众议院中共问题特别委员会主席约翰·莫勒纳尔(John Moolenaar)周二在社交媒体上发表声明中表示:“美国不能允许像
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这样的中共模式危及我们的国家安全,并利用我们的技术推进他们的AI野心。我们必须努力迅速对
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基础设施的关键技术实施更严格的出口管制。” 在两个超级大国之间贸易、技术和其他问题日益紧张的背景下,
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受到关注。美国已经对中国实施了严格的出口管制,以控制中国生产用于开发先进AI的半导体,最近一次限制是在12月。 白宫国家安全委员会发言人Brian Hughes在电子邮件中提及:“在(特朗普)总统的指示下,国家安全委员会和美国政府其他部门正以多种方式努力解决涉及AI、中国和数据安全的问题。正如总统所强调的那样,美国的政策是确保美国在AI领域处于世界领先地位。”
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圈内人
01-30 14:19
META 2024Q4业绩电话会议分析师问答
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最近的一些新闻,来自中国的新竞争对手
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也表明——我们正在谈论的事情之一是全球将有一个开源标准。 我认为,为了我们的国家优势,美国标准很重要。所以我们非常重视这一点,我们希望建立全世界人民都在使用的人工智能系统,我认为,如果说有什么不同的话,最近的一些新闻只会加强我们的信念,即这是我们应该关注的正确的事情。 马克·史穆里克 感谢您回答我的问题。马克,我很高兴我们能在这里得到答案。但从长远来看,当您跟踪智能眼镜、Orion 等的进展时,您是否认为这是一种更好的形式,可以最大限度地利用您在开场白中强调的 Meta AI 辅助?或者它是否更能补充您今天看到人们使用的应用内体验? 然后,Susan,在过去几个季度中,我们已经看到定价增长是广告收入增长的主要驱动力。鉴于您强调的推动更深入、更多的商业参与和更好的广告客户投资回报率的努力,我们如何看待未来广告收入增长公式的贡献?谢谢。 马克·扎克伯格 我可以谈谈眼镜。我认为眼镜是人工智能设备的理想形态,因为你可以让眼镜上的人工智能助手看到你所看到的东西,听到你所听到的东西,这为它提供了背景,使它能够理解你生活中发生的一切,你想和它谈论这些事情,了解这些事情的背景。所以——但我认为眼镜在未来会成为一个非常重要的计算平台。当手机成为主要的计算平台时,电脑并没有消失。我认为手机还会存在一段时间。但世界上有很多人戴眼镜。我很难想象十年或更久以后,所有的眼镜都不会基本上是人工智能眼镜,而且很多今天不戴眼镜的人也会发现眼镜很有用。所以我对此非常乐观。 就像我去年分享的那样,我认为去年最大的惊喜之一是我之前认为,在我们获得这些——我们在 Orion 原型中开始展示的那种全息显示器之前,眼镜不会成为一种主要的形式。但现在我认为很明显,人工智能实际上将至少像全息 AR 一样推动价值。所以这是一个令人兴奋的原因。但是你看,雷朋 Metas 受到了打击。我们仍然不知道它的长期发展轨迹会是什么。我认为我们今年会学到很多东西。所以我认为今年是真正重要的一年。 Susan 我可以回答第二个关于定价增长的问题。首先,我想说的是,从长远来看,我们认为我们有机会继续推动定价和展示量增长方面的收入增长,也就是供应和需求两个维度。当我们看定价时,我们报告的增长可能受到不同因素的影响,例如供应,因为拍卖动态以及广告展示的不同类型界面的组合变化。例如,视频等服务或相对而言较低的货币化效率。然后,当然,还有更广泛的宏观因素。 但我们通常预计,通过我们在货币化路线图中正在进行的大量工作,我们将能够持续改进广告效果,这将对整体定价产生一定的影响。当我们考虑价格增长时,我认为需要考虑的重要一点是,正如我们所报告的,每个广告的平均价格实际上是混合的,它是一个输出指标。它融合了很多正在发生的事情,包括我们的广告商竞标的内容,他们对这些东西的出价是多少?他们行动的平均成本是多少。因此,鉴于广告商可以优化的目标有很多,这些目标具有不同的价值,这是一个非常复杂的指标,试图将其提炼为一个东西。 总体而言,我们看到广告商的每次行动成本趋势良好,无论他们优化的是哪种行动。我们相信,我们将继续更好地推动广告商的转化。当我们这样做时,这将产生随着时间的推移继续提高每千次展示费用的效果,因为我们为每次展示提供了更多的转化,从而带来了更高价值的展示。 贾斯汀·波斯特 也许一个是马克的问题,一个是苏珊的问题。马克,你提到了美国的政治变化,也许美国公司在海外的定位会更好。但就美国的使用情况和广告商采用情况而言,你如何看待事实核查?你取消了事实核查。那么你认为内容会改变吗?它能吸引更多用户吗?这会对广告产生影响吗? 然后 Susan,关于 Meta AI,我知道人们对用例非常感兴趣,但也在考虑收入情况。您如何看待将其货币化?可能是 CPC 广告吗?或者您对此有何看法?谢谢。 马克·扎克伯格 问题是关于事实核查和我们的内容政策。我的意思是我认为我们正在努力建立我们认为对人们最好的服务。我相信言论自由已经有一段时间了。人们不想看到错误的信息,但你需要建立一个有效的系统,为人们提供更多的背景信息。我认为,随着时间的推移,我们发现社区注释系统将比我们以前的系统更有效。当有人做的事情比我们做得更好时,我不怕承认。我认为我们的工作就是去做最好的工作,实施最好的系统。 所以我认为很多读过这个公告的人都认为如果我们不关心为我们平台上的错误信息添加背景信息,那就不对了。实际上我认为社区注释系统(就像 X 一段时间以来所采用的一样)实际上比我们以前的做法更有效。我认为我们的产品会因此变得更好。 Susan 我想补充的是,我们还没有看到内容政策变化对广告客户支出产生任何明显影响。因此,我们继续看到强劲的广告客户需求。同样,特别是对于帮助企业最大化其广告支出价值的人工智能工具。因此,我们对品牌安全的承诺没有改变,我们预计将投资于我们的工具套件以满足广告客户的需求。 关于第二个问题,关于 Meta AI 的货币化,我们对 Meta AI 的最初关注点实际上是打造出色的消费者体验,坦率地说,这也是我们目前所有精力都投入的地方。我认为,随着时间的推移,将会有相当明显的货币化机会,包括付费推荐和高级产品,但就 Meta AI 目前的开发而言,这实际上并不是我们关注的重点。 道格拉斯·安穆斯 感谢您回答这些问题。一个是马克的问题,另一个是苏珊的问题。马克,我想跟进一下开源问题,因为
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和其他模型可能会利用 Llama 或其他模型来更快、更便宜地进行训练。您认为这会产生什么影响?在多年期间,所需的投资轨迹会是怎样的? 然后,Susan,当我们考虑今年 600 亿至 650 亿美元的资本支出时,其构成与去年相比有很大变化吗?去年您谈到服务器是最大的组成部分,其次是数据中心和网络设备。我们应该如何看待训练和推理之间的这种混合,这是 Jan 本周帖子的后续内容?谢谢。 马克·扎克伯格 我可以先谈谈
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的问题。我认为他们做了许多新奇的事情,我们还在消化这些事情。他们也取得了许多进展,我们希望在我们的系统中实现这些进展。这就是事情的本质,无论是否是中国竞争对手。我预计,每一家有进展的新公司——推出新产品的公司,都会有一些新的进展,其他领域的人都会从中学习。这就是技术行业的发展方式。 现在就对这对基础设施和资本支出等的发展轨迹意味着什么下结论可能还为时过早。这里同时出现了许多趋势。目前已经存在一种争论,即我们使用的计算基础设施中有多少将用于预训练,还是随着您获得更多的推理时间模型或推理模型(通过将更多的计算投入推理来获得更多智能),我们是否会将使用计算基础设施的方式转向这一点。 我认为,许多其他实验室和我们自己已经开始更多地考虑这个问题,而且在此之前就已非常有可能,即在我们使用的所有计算中,最大的部分不一定用于预训练。但这并不意味着您需要更少的计算,因为出现的新特性之一是能够在推理时应用更多计算,以生成更高水平的智能和更高质量的服务,这意味着,作为一家拥有强大商业模式来支持这一点的公司,我认为这通常是一个优势,我们现在能够提供比其他公司更高质量的服务,而其他公司不一定拥有可持续支持这种服务的商业模式。 另一件事是,当我们构建像 Meta AI 这样的东西时,以及我们如何将 AI 应用到所有信息流和广告产品等东西中时,我们只是在为数十亿人提供服务,这不同于你开始预训练一个模型,而这个模型与有多少人在使用它无关,在某种程度上,为所有这些人提供服务对我们来说会很昂贵,因为我们服务的对象是很多人。所以我不确定所有这些的净效应是什么。这个领域继续快速发展。基本上每个做了一些有趣事情的人发布的版本都有很多值得学习的地方,而不仅仅是上个月发布的版本。 我们将继续将其融入到我们的工作中,同时也为该领域做出新的贡献。我仍然认为,随着时间的推移,在资本支出和基础设施方面进行大量投资将是一种战略优势。我们可能在某个时候会发现其他情况,但我认为现在下结论还为时过早。目前,我敢打赌,构建这种基础设施的能力将对我们服务质量和能够达到我们想要的规模产生重大优势。 Susan 我很高兴能为您的第二个问题补充一些关于我们 2025 年资本支出计划的细节。因此,我们当然预计 2025 年资本支出将在您描述的所有三个部分中实现增长。服务器将成为最大的增长动力,并且仍占我们整体资本支出预算的最大份额。随着我们支持新一代人工智能工作并继续对核心人工智能进行有意义的投资,我们预计人工智能容量将同时增长,但随着我们投资核心业务,包括支持更高的参与度和更新现有服务器,我们也预计非人工智能容量也将增长。 在数据中心方面,我们预计 2025 年数据中心支出将有所增加,这得益于我们大型训练集群的建设以及即将进入核心建设阶段的高功率密度数据中心。我们预计这些容量主要用于核心 AI 和非 AI 用例。 在网络方面,我们预计 2025 年网络支出将增长,因为我们将构建更高容量的网络,以适应非 AI 和核心 AI 相关流量的增长以及我们庞大的 Gen AI 训练集群。我们还在投资光纤,以处理未来的跨区域训练流量。 然后,就核心人工智能与通用人工智能用例的细分而言,我们预计通用人工智能、非人工智能和核心人工智能的总基础设施支出将在 25 年增加,其中大部分资本支出将用于我们的核心业务,但需要注意的是,这并不容易进行完美的衡量,因为我们正在构建的数据中心可以支持人工智能或非人工智能工作负载,而我们为通用人工智能采购的基于 GPU 的服务器可以重新用于核心人工智能用例等等。 但总的来说,我想重申马克所说的话。我们致力于构建领先的基础模型和应用程序。我们预计将进行大规模投资来支持我们的训练和推理目标,但我们还不知道我们目前处于哪个阶段。 罗恩·乔西 马克,我想回到你关于回到 OG Facebook 的评论,我想更多地了解用例以及如何扩展?视频显然是一个好处。本地市场团体都持积极态度。那么对 OG Facebook 有什么见解吗? 然后回到 Meta AI,鉴于我们看到的 600 多名 MAU 的采用情况,用户体验如何发展?人们使用 Meta AI 做什么?谢谢。 马克·扎克伯格 好的。对于 Facebook 来说,很多人每天都在使用 Facebook,它是他们生活中的重要组成部分。我认为有很多机会让它比现在更具文化影响力。我认为这是一个有趣而有意思的目标,它将把我们的产品开发带向一些有趣的方向,我们在过去几年里可能一直关注这一点。 因此,除了这将是我今年的重点领域之一之外,我不知道我对此还有什么更具体的说法。我的意思是,我认为这是一个投资领域,我会花一些时间研究它。这可能意味着,在短期内,我们会做出一些权衡,将重点放在我们正在做的一些产品领域,而不是在短期内最大化业务成果。 但总体而言,我非常高兴在这里做一些令人兴奋的事情。我现在不会谈太多细节,但我们会在接下来的一年里跟进此事,我不知道,一年后我们开始推出它,我认为其中一些将回到 Facebook 最初的使用方式。所以我认为这会很有趣。 Susan 我很高兴与大家分享更多关于 Meta AI 以及人们如何使用它的信息。我们正处于一个从人们使用 Meta AI 的方式中真正学到很多东西的阶段。因此,从应用程序的角度来看,WhatsApp 仍然是我们所有应用程序中最强大的 Meta AI 使用率。那里的人们最常使用它来查找信息和进行教育查询以及情感支持用例。WhatsApp 的大部分互动都是一对一的,不过我们也看到一些群组消息的使用。 在 Facebook 上,这是 Meta AI 参与度的第二大驱动力,我们看到我们的 feed 深度挖掘集成带来了强大的参与度,它允许人们向 Meta AI 询问有关推荐内容的问题。因此,我想说,在所有查询类型中,我们继续看到 Meta AI 正在帮助人们利用我们的应用程序实现新用例的迹象。我们讨论了信息收集、社交互动和交流。很多人用它来幽默和随意交谈。他们用它来撰写和编辑研究建议。 当我们展望 2025 年的 Meta AI 路线图时,我们真正专注于做更多的事情,使其更加个性化。因此,我想说的是我们正在开发的一些最令人兴奋的功能,包括改进 Meta AI 体验的记忆维度。例如,我们将能够记住人们在一对一聊天中分享的某些细节,并使用这些细节来个性化其响应,然后真正提高其提供优质内容推荐的能力,并真正增强 Facebook 和 Instagram 对当今人们如此有价值的功能。 肯·高瑞尔斯基 非常感谢。请给我两个问题。首先,您能否谈谈资本密集度方面和最近的发展,目前很难看出事情的发展方向?但也许您可以多谈谈近期的情况,即 25 年,您列出的资本支出预算或资本支出预测。您能否谈谈您看到的制约因素或您看到的制约因素,无论是内部资源规划还是外部资源规划,以及生态系统的任何部分? 然后关于第二个问题,我很好奇,我们知道您给出了今年的运营支出指南,但是当我们考虑未来的招聘需求时,您能否告诉我们我们应该如何考虑这个问题?您在今年早些时候宣布了与绩效相关的削减。您能否谈谈我们应该如何考虑 26 年、27 年及以后的问题?谢谢。 Susan 当然。我很乐意回答这两个问题。那么,关于你的第一个问题,我们在哪些方面看到了执行资本支出计划的能力限制。显然,我们正在密切关注供应情况。这当然是影响我们 2025 年资本支出的因素之一,但目前我们还没有关于供应情况的最新消息。我们计划在 2025 年大幅增加 GPU 的部署,我们将继续与供应商合作并投资于我们自己的硅片以满足这些需求。 当你问到如何看待资本密集度时,我们其实并没有——正如马克和我之前的评论中所提到的,我认为现在确定长期资本密集度还为时过早。有很多不同的因素。底层模型的进步速度,它们的效率如何?我们的 Gen AI 产品的采用和使用情况如何,下一代硬件创新(包括我们自己的和第三方的)带来了哪些性能提升,以及最终,我们的 AI 投资会带来哪些货币化或其他效率提升。所以,我认为我们在这个旅程中还处于早期阶段,我想说我们目前还没有任何关于长期资本密集度的信息可以分享。 您的第二个问题是关于考虑招聘需求。因此,继基础设施之后,员工薪酬是 2025 年费用增长的第二大驱动因素,这是一个很好的过渡。在这里,员工薪酬和员工人数的增长主要由我提到的那些领域推动,即基础设施货币化、生成式人工智能、现实实验室以及监管和合规。这些通常是技术性更强的组织。这意味着相对于业务职能而言,它的成本基础更高,我们也希望限制员工人数的增长。 我想说的是,我们专注于高效运营公司。但与此同时,我们觉得我们正处于一个关键时期,需要确保我们投资以赢得胜利,我们希望确保我们在这些优先领域配备人员,以便我们能够真正做到最好。 罗斯·桑德勒 一个是马克的,关于代理。上周我们都看到了 OpenAI 的操作员演示。那么马克,随着行业从聊天转向代理行为,并且更多的商业意图转向这些 AI 产品,我想您如何看待 Meta AI 的盈利潜力?那么 Llama 4 推理如何帮助推动 Meta AI 的一些新代理体验?谢谢。 马克·扎克伯格 是的。所以我想我会就此说几件事。首先,当你考虑代理和推理时,很多都是关于能够执行多步骤任务。所以现在,很多这些系统的工作方式是,你说出一些东西,然后它会做出反应,这几乎就像聊天一样。但我认为它的发展方向是,你将能够给它一个意图或任务,它将能够使用任意数量的计算,只要你想用它就可以完成任务。 有些任务对于人们购买特定商品来说可能非常简单。有些任务可能非常困难,例如编写应用程序或优化代码并使其尽可能好。我认为,这类事情将在未来一两年内变得越来越普遍。 所以我认为这非常令人兴奋。我们在某种程度上会觉得当前的产品越来越智能,而在其他方面,它会感觉像是一种新的形式因素,因为它不会像聊天一样。但它是这些产品的另一代。所以我认为总的来说,有很多值得构建和令人兴奋的东西。 我想我要提醒大家注意的一点,或者说,我对我们的产品开发过程的定期提醒,就是我们制造这些产品。我们试图扩大规模,通常覆盖 10 亿人或更多。一旦它们达到规模,我们才真正开始关注货币化。所以有时我们会先尝试货币化,例如,我们现在正在对 Threads 进行一些实验。但我们通常不会真正加大这些力度,也不会认为它们对业务有有意义的贡献,直到我们达到相当大的规模。所以我认为今年有意义的事情是让 AI 产品扩大规模。 去年是引入阶段,并开始投入使用。今年我的期望和希望是,我们将达到足够的规模,有足够多的人使用它,并在此基础上不断改进,这将带来持久的优势。但这并不意味着它会成为业务的主要贡献者。今年业务的改进将是采用人工智能方法并将其应用于广告、推荐、信息流等。因此,Meta AI、AI 工作室、业务代理和与这些 AI 互动的人的实际商业机会在很大程度上仍在 25 年之外。 我认为,当你思考我们的前景时,我们需要沟通这一点,让人们内化这一点很重要。但尽管如此,我们已经多次运行过这样的流程。我们制造了一款产品。我们让它变得更好。我们将其扩大规模。我们围绕它建立业务。这就是我们所做的事情。我非常乐观,但这需要一些时间。 (这份记录可能不是100%的准确率,并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录,没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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老虎证券
01-30 13:21
Meta:又见老扎激动砸钱,为啥市场这回不慌了?
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视角,海豚君则偏积极一些。近一周因为
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算力减负问题,美科技股遭到重击。对 Meta 而言,走性价比风的
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让同为开源大模型的 Llama 的高投入对比起来异常尴尬。不过正由于 Llama 是开源的,那么对于新技术方案的接受度和迭代速度也会更快。而拥有独家用户数据、垄断性的用户社交场景的 Meta,在保持强大流量入口壁垒的情况下,减负算力的训练方案有望给 Meta 带来更高效的产出。 以下为详细解读 一、广告再次超预期 四季度 Meta 营收 484 亿,同比增长 21%,虽然四季度的基数更高,但 Meta 反而略有加速了。主要超预期的还是占比 98% 的广告业务,VR 在新品 + 购物季双重利好下,表现也只能说一般。 进入 2025 年,公司对 Q1 收入指引: Meta 管理层预计 1Q25 总营收 395~418 亿区间,对应变动为同比增长 8%~15%,剔除掉汇率影响,增速为 11%~18% 区间,中位数 15% 符合增速自然放缓趋势。 当然,如果 Meta 此次指引继续按照以往保守低调的风格,那么隐含下季度的收入展望有望紧贴指引上限或者直接超预期达到 15% 以上(FX18% 以上),那这个增长表现则是相当不错的。 具体分业务来看: 1. 广告业务:继续主要靠单价增长驱动 对于广告业务,海豚君一贯倾向于拆分当期量、价的增速变动趋势,便于更好的理解当下的宏观环境、竞争等问题。 (1)四季度广告展示量增速继续放缓到 6%,但用户规模还在扩大(生态系总日活 DAP 同比增长 5%),这样测算下来平均单个用户展示量仅小幅增长 0.9%。这其中虽然有公司主动调节的因素,但也不排除,现有平台的广告加载率太高了,已经变相影响到了用户体验。 由于从 2024 年 Q1 开始就不再披露 Facebook 主站以及生态系月活的情况,因为海豚君主要参考第三方平台(Sensor Tower)跟踪的用户时长数据来看趋势: 下图现实,IG 的用户时长还在勉强保持正增长,FB 已经连续两个季度转负。 (2)四季度广告单价同比增长 14%,环比上季度加速。海豚君认为,Meta 之所以还能在 CPM 已经非常高的情况下,广告平均单价还能继续增长。 主要原因是: 这里面除了有CPM 维持高报价(宏观环境稳定,数字广告正常增长,其中 CPG 广告主迫于经营压力,有意将更多的预算转向高 ROI 的社媒等,Meta 竞争力稳固)、Reels 填充率提升且随着竞争力提高,Reels 的 CPM 同步提高外,可能还包含了商家使用广告 AI 工具带来的增量。 2. VR:新品 + 购物季,还是不够支棱 VR 相关的 Reality labs 四季度收入 10.8 亿,同比仅增长 1%。实际上 9 月底刚发了新品 Quest 3S,一个性价比更高的 Quest 3,但似乎并未引起太多亮眼的表现,比如刺激到增量用户的需求。更多的是总需求未变下,新旧产品此消彼长的结果。 但 Quest 的尴尬并非自身原因,放到行业中,Quest 系列仍然是绝对的龙头,并且在新品的拉动下,市占率还在提升,而是整体行业需求太萎靡了。而下季度没新品,纵然有 3S 的热度延续,但总归是要回落到淡季表现上的。(以下 Quest 系列的销量数据为海豚君拆分计算的预测值,并不准确,仅用作观察趋势) 二、盈利承压能避开吗? 四季度在经营开支上,虽然增幅有所加速,仍然并未对利润带来太多拖累,也就是说,Meta 仍然在控制费用。环比上季度来看,如果剔除法务费用计回的影响,Q4 经营费用合计增长了 10%,除了研发费用相对较高外,管理、销售费用都几乎与去年同期持平。 最终经营利润率环比提升了 6pct,其中 3pct 来自法务费用计回。 四季度资本开支达到 148 亿,全年 392 亿,符合之前指引的区间 380-400 亿范围内。但 2025 年,Meta 要进一步大幅增加投入,资本开支同比增长 47%~66%。虽然在市场资金的预期之内,但无疑会增加运营端的控费压力。 和上季度一样,短期看,Q4 经营利润率提升 3 个点(不含法务费用计回),和资本开支(增长 88%)的一正一反变化,仍然是源于成本确认窗口延迟、传统部门降本增效来实现,比如年初宣布的裁员 5%、延长服务器折旧年限。 5% 的员工优化,显然是面对的传统广告部门和运营管理部门来说。对 AI 相关的技术人才,扎克伯格仍然是求贤若渴。因此整体员工成本上,可能并不会将裁员的影响完全体现出来,甚至可能因为 AI 技术人才薪酬显著得高,对员工成本仍然有不小的拉动。 而延长折旧年限,也是上季度海豚君在点评中提到的一个预期,毕竟和微软、谷歌等 Mag 7 同行相比,Meta 的服务器折旧年限自 2022 年之后还未进行新一轮的延长。这次公司宣布,从今年开始,Meta 整体服务器折旧的平均年限开始从 5 年延长至 5.5 年(折旧年限是 6 年)。折旧年限的调整给今年 Opex 节省了 29 亿美元的开支。 但尽管有上述内部优化的操作,公司预计 2025 年 Opex 还是要增加 20%-25%,增长主要来源于前期 AI 基建投入的摊销折旧以及新引入的技术人才的薪酬福利,包括股权激励等。 当然以上增量费用主要体现在研发支出上,但为了稳定整体支出在 20% 左右,对应的是其他费用需要继续保持严格克制: a. 剔除法务费用计回,管理费用持平 四季度管理费用同比下滑 67%,但主要是有一笔 15.5 亿的法务费用前期多计了现在退回。但加回来之后,管理费用也是持平不增长状态。 b.销售费用略微增长 四季度销售费用增速略微回升至 0.4%,这个可能与 Quest 3S 新品发布的一些营销推广支出有关。整体上仍然是非常克制的。 c.毛利率保持稳定 四季度毛利率现在基本保持稳定在 81.7%,AI 成本大部分体现在研发费用上,因此后续毛利率有望继续保持区间稳定。 最终四季度 Meta 经营利润率 48%(剔法务费用营销为 45%),按照广告、VR 两大业务细分来看,利润率提升还是主要靠广告。一如公司管理的预期,VR 的亏损同比仍有所扩大,要显著减亏,还需要更多的大单品爆卖。 但一如海豚君去年以来的预期,短期 VR 缺乏足够的内容生态,拉硬件只能靠打性价比。或许换个思路,AI 眼镜或者 XR+AI 的结合等硬件新品类有望成为新的增长动力。
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海豚投研
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