1-Meta、微软以及 Alphabet 的财报显示，三家公司第一季度与 AI 基建相关资本支出超过 360 亿美元。

2-Meta 预计 2024 年在 AI 相关方面的资本支出可能达 400 亿美元，相当于每季度投入 100 亿美元。

3-微软第一季度的支出为 140 亿美元，相当于增长了 22%。

4-谷歌计划今年每个季度的资本支出约为 120 亿美元或更多，其中大部分将用于新建数据中心。

4 月 28 日消息，据国外媒体报道，在人工智能领域的激烈竞赛中，美国大型科技公司正筹划着对基础设施进行大规模升级的计划。这些业界巨头预计，人工智能所需的高昂支出已开始引发公众瞩目，其数额之庞大，令人咋舌。

如果说 2023 年是科技行业的人工智能聊天机器人元年，那么 2024 年无疑将是人工智能基础设施建设元年。尽管这听起来可能不像 ChatGPT 现世那么激动人心，但数以百亿美元计的庞大资金正迅速注入这一技术热潮幕后的基础建设之中。

从亚马逊到 Meta 等巨头都在积极改造他们的数据中心，以支撑人工智能的迅猛发展。他们纷纷投资兴建大型新设施，甚至连沙特这样的国家也在建造超级计算机以应对人工智能的运算需求。似乎只要涉足科技行业或拥有巨额资金的公司，都在疯狂投入这场尚未看到尽头的支出狂潮中。有些人甚至预测，这种热潮可能会持续数年之久。

三家巨头 Q1 总支出超过 360 亿美元

本周，微软、Meta 以及谷歌母公司 Alphabet 纷纷披露，仅在今年前三个月，他们在数据中心和其他资本支出方面的总和就已超过 360 亿美元。这些公司在与投资者的电话会议中均明确表示，他们并无放缓人工智能方面支出的计划。

Meta 周三宣布，该公司预计 2024 年在人工智能所需的芯片和数据中心方面的资本支出可能高达 400 亿美元，这相当于每季度投入高达 100 亿美元。同时，公司也警告称，这些巨额支出可能需要数年时间才能转化为可观的相关收入。这一消息无疑成为人工智能已成为大规模技术基础设施建设核心的最显著标志。

Meta 首席执行官马克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）在与投资者的电话会议中表示：" 我认为这是一项极具意义的投资，我们将继续加大投入力度。"

这种令人咋舌的支出，恰恰印证了硅谷的一个古老寓言：在加州的淘金热中，真正赚得盆满钵满的不是矿工，而是那些销售铁锹的人。毫无疑问，英伟达便是这场人工智能热潮中最明显的赢家，其芯片销量在去年增长了两倍多。

支持人工智能技术的资金投入，不禁让人回想起上世纪 90 年代互联网繁荣时期的投资模式。尽管当时网络浏览器和新颖的电子商务网站令人热血沸腾，但真正赚得盆满钵满的却是微软、甲骨文等软件巨头，以及英特尔、思科等芯片和网络设备制造商。

然而，云计算的崛起却带来了新的挑战：随着大多数初创企业，甚至其他行业的大公司纷纷与云计算提供商签订网络托管合同，科技巨头们如今正不惜重金，以吸引更多客户。

谷歌首席财务官露丝 · 波拉特（Ruth Porat）周四说，谷歌计划今年每个季度的资本支出约为 120 亿美元或更多，其中大部分将用于新建数据中心。这相当于在第一季度翻了一番。

微软也紧随其后，其首席财务官艾米 · 胡德（Amy Hood）周四表示，该公司在第一季度的支出为 140 亿美元，相当于增长了 22%。胡德还预计，这一支出将继续 " 大幅 " 增长。

零售巨头亚马逊即将在下周公布业绩，业界普遍预期其在人工智能领域的资本支出也将进一步攀升。

AI 基础设施巨额投入将持续数年

尽管 Meta 的投资者对扎克伯格的决策感到不满，股价在电话会议后下跌超过 16%，但扎克伯格对于公司在人工智能领域的投资却毫不妥协。就在几年前，他还因计划在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）领域进行大规模投资而遭到股东的质疑。他敦促投资者保持耐心，并强调这一领域的投资可能将持续数年。扎克伯格称：" 我们的乐观情绪和雄心都增长了不少。"

与 Meta 的遭遇不同，投资者对微软的资本支出表示支持。微软是唯一一家公开披露其生成式人工智能业务财务细节的大型科技公司。据微软报告，该业务对其云计算业务增长的贡献超过五分之一。分析人士估计，三个月内的交易总额约为 10 亿美元。

微软表示，如果该公司能够确保足够的数据中心供应来满足市场需求，其生成式人工智能业务的规模可能会进一步扩大，并强调了持续建设的必要性。对人工智能的投资为微软的核心云计算产品 Azure 带来了光环，并帮助它吸引了众多新客户。微软首席执行官萨蒂亚 · 纳德拉周四表示："Azure 已经成为几乎所有从事人工智能项目的人的首选平台。"

谷歌也透露，其云计算部门的销售额增长了 28%，其中 " 人工智能的贡献越来越大 "。

在本月致股东的一封信中，亚马逊首席执行官安迪 · 贾西指出，尽管 ChatGPT 等人工智能应用受到了广泛关注，但围绕基础设施和数据进行更多技术投入的机会却依然 " 巨大 "。他说，对于计算基础设施而言，" 芯片 " 是其中的核心要素，而降低成本和提高芯片性能是亚马逊研发自家人工智能芯片的关键所在。

基础设施需求通常可分为两大类：首先是构建最大、最先进的模型。一些人工智能开发人员表示，每一轮的需求可能很快就会超过 10 亿美元。首席执行官们普遍认为，能够直接或与合作伙伴共同开发尖端系统，对于在人工智能领域保持领先地位至关重要。

其次是所谓的推理，即查询模型以实际使用它们。这可能涉及客户进入系统，例如保险公司利用生成式人工智能来总结客户投诉，或者公司将人工智能直接集成到自己的产品中，就像 Meta 最近在 Facebook 和 Instagram 上嵌入聊天机器人助手一样。然而，这同样需要巨大的投入。

数据中心的构建和装备是一个耗时的过程，芯片也面临着供应短缺和制造成本高昂的挑战。Meta 的首席财务官苏珊 · 李表示，鉴于这样的长期投资，该公司正在以 " 可替代性 " 为原则进行建设。如果未来不如预期，它希望有足够的灵活性来改变使用基础设施的方式。