今晚，所有 AI 人都盯着這份財報！

受益於 AI 浪潮，微軟成功坐上了全球公司市值排行榜的頭把交椅，1 月 30 日凌晨，公司將公佈其二季度業績。

分析師們普遍預期微軟 2024 財年第二季度（截至 2023 年 12 月）總營收同比增長近 16%，達到約 610.9 億美元，預計主要由包括 Azure 在內的智能雲業務所驅動。

智能雲方面，Visible Alpha 預期數據顯示，微軟智能雲季度營收在過去三年中大約翻了一番，預計在最近一個季度將達到 253 億美元這一歷史新高，這意味着有望同比增長約 18%。

另外，從 2023 年 11 月 1 日開始，Microsoft 365 Copilot 企業版將向企業客户全面推出；因此，Microsoft 365 Copilot 企業版本帶來的額外營收將是全球投資者們重點關注項，市場困惑已久的 “AI 應用端創收效應” 或將逐漸揭曉答案。

微軟首席財務官 Amy Hood 在上一次業績會議上預計，微軟 “基於生成式人工智能的業務” 將是微軟歷史上最快實現 100 億美元規模的業務。

值得一提的是，AI“新貴” 超微電腦在昨日凌晨率先公佈了 2024 財年第二季度業績。

財報顯示，超微電腦二季度營收 36.6 億美元，同比增長 103%，超出預期 4 億美元；淨利潤為 2.96 億美元，去年同期為 1.76 億美元；調整後每股收益為 5.59 美元，去年同期 3.26 美元，市場預期 5.16 美元。

巨頭間的 AI 競賽進入白熱化

29 日，特斯拉 CEO 埃隆·馬斯克表示，當前的 AI 競賽就像一場高風險的撲克遊戲；其透露，特斯拉今年僅在英偉達 AI 芯片上就將花費超過 5 億美元。他還警告稱，為了跟上最大的競爭對手，特斯拉將需要價值 “數十億美元” 的硬件。

OpenAI 在 26 日正式發佈了更新版的 GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview，不僅大幅改善了模型 “偷懶” 的情況，而且還極大地提升了代碼生成的能力。與此同時，OpenAI 還發布了一系列模型和 API 更新，總體來説就是 “更強的性能，更低的價格”。

1 月 20 日，彭博社報道，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 正努力從全球投資者那裏籌集數十億美元用於建立全球範圍的半導體制造工廠網絡，這一計劃涉及與頂尖芯片製造商合作，旨在應對人工智能日益普及帶來的芯片需求增加。

目前，Altman 已經與包括阿布扎比的 G42 和軟銀集團在內的多家公司進行了討論，但談判仍處於初期階段，具體合作伙伴和資金來源尚未最終確定。此次的籌資活動並非意在解決當下的芯片短缺，而是面向未來通用人工智能（AGI）普及的準備。

1 月 19 日，扎克伯格在社交媒體披露，Meta 正在建設大量的基礎設施來支持 AGI 的構建。到 2024 年底，Meta 將擁有大約 35 萬個英偉達 H100 GPU。如果算上其他類型的 GPU，能達到約 60 萬個 H100 的等效計算能力。

蘋果方面，iOS 17.4 代碼表明蘋果正在測試四種不同的 AI 模型。這包括彭博社之前報道過的蘋果內部模型 “Ajax”，而且分為兩個版本的 AjaxGPT，應該是本地化模型和雲端大模型的區別。除此之外，iOS 17.4 中還引用了前面提到的 ChatGPT 以及 FLAN-T5。

另據古爾曼等人的説法，蘋果將在今年 6 月的 WWDC 中推出帶有重磅 AI 功能的 iOS 18，這將是一個包含了大量新的人工智能功能的重大更新。在 29 日的一份新報告中，彭博社再次表示，蘋果認為 iOS18 是 “公司歷史上最大的 iOS 更新之一。

國內算力生態有望加速

據工信部網站 29 日消息，日前工信部等七部門發佈《關於推動未來產業創新發展的實施意見》，其中提到超大規模新型智算中心，加快突破 GPU 芯片、集羣低時延互連網絡、異構資源管理等技術，建設超大規模智算中心，滿足大模型迭代訓練和應用推理需求。

浙商證券認為，在美國不斷收緊算力供應的背景下，預計各地政府、運營商、算力供應方等多方協同建設智算中心的浪潮有望興起，驅動國產算力的生態發展，後續各地政府、運營商或將開啓國產算力的批量化招標。

同時其表示，海外算力客户正逐步培育 AMD 作為第二算力生態，未來國產算力有望在政府的支持下實現快速迭代，利好華為、海光、寒武紀等國產算力供應商。

德邦證券則是表示，國產算力性能迭代順利，差距主要在多卡互聯上。

其指出，華為海思此前發佈的昇騰 910 在 FP16 算力性能上接近 A100，下一代 910B 性能有望顯著提升。寒武紀 370 對標英偉達 L2 芯片。海光信息深算三號研發進展順利；龍芯中科第二代圖形處理器 LG200 單節點性能達 256GFlops-1TFlops，將基於 2K3000 的 GPGPU 技術及 3C6000 的龍鏈技術，研製專用 GPGPU 芯片。

同時其認為，隨着大模型的複雜化，NVLink 等多卡互聯技術將愈加重要。在多卡互聯上，國內外廠商亦有所差距。

以寒武紀 MLU370-X8 為例，寒武紀為多卡系統專門設計了 MLU-Link 橋接卡，其可實現 4 張加速卡為一組的 8 顆思元 370 芯片全互聯，每張加速卡可獲得 200GB/s 的通訊吞吐性能，帶寬為 PCIe 4.0 的 3.1 倍。但相比英偉達 NVLink 4.0 的 900GB/s，該互聯性能僅為英偉達的 22%，仍有較大提升空間。

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