配资炒股 ,竞争白热化！今晚，所有AI人都盯着这份财报

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受益于AI浪潮，微软成功坐上了全球公司市值排行榜的头把交椅，1月30日凌晨，公司将公布其二季度业绩。

分析师们普遍预期微软2024财年第二季度（截至2023年12月）总营收同比增长近16%，达到约610.9亿美元，预计主要由包括Azure在内的智能云业务所驱动。

智能云方面，Visible Alpha预期数据显示，微软智能云季度营收在过去三年中大约翻了一番，预计在最近一个季度将达到253亿美元这一历史新高，这意味着有望同比增长约18%。

另外，从2023年11月1日开始，Microsoft 365 Copilot企业版将向企业客户全面推出；因此，Microsoft 365 Copilot企业版本带来的额外营收将是全球投资者们重点关注项，市场困惑已久的“AI应用端创收效应”或将逐渐揭晓答案。

微软首席财务官Amy Hood在上一次业绩会议上预计，微软“基于生成式人工智能的业务”将是微软历史上最快实现100亿美元规模的业务。

值得一提的是，AI“新贵”超微电脑在昨日凌晨率先公布了2024财年第二季度业绩。

财报显示，超微电脑二季度营收36.6亿美元，同比增长103%，超出预期4亿美元；净利润为2.96亿美元，去年同期为1.76亿美元；调整后每股收益为5.59美元，去年同期3.26美元，市场预期5.16美元。

巨头间的AI竞赛进入白热化

29日，特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，当前的AI竞赛就像一场高风险的扑克游戏；其透露，特斯拉今年仅在英伟达AI芯片上就将花费超过5亿美元。他还警告称，为了跟上最大的竞争对手，特斯拉将需要价值“数十亿美元”的硬件。

OpenAI在26日正式发布了更新版的GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview，不仅大幅改善了模型“偷懒”的情况，而且还极大地提升了代码生成的能力。与此同时，OpenAI还发布了一系列模型和API更新，总体来说就是“更强的性能，更低的价格”。

1月20日，彭博社报道，OpenAI首席执行官Sam Altman正努力从全球投资者那里筹集数十亿美元用于建立全球范围的半导体制造工厂网络，这一计划涉及与顶尖芯片制造商合作，旨在应对人工智能日益普及带来的芯片需求增加。

目前，Altman已经与包括阿布扎比的G42和软银集团在内的多家公司进行了讨论，但谈判仍处于初期阶段，具体合作伙伴和资金来源尚未最终确定。此次的筹资活动并非意在解决当下的芯片短缺，而是面向未来通用人工智能（AGI）普及的准备。

1月19日，扎克伯格在社交媒体披露，Meta正在建设大量的基础设施来支持AGI的构建。到2024年底，Meta将拥有大约35万个英伟达H100 GPU。如果算上其他类型的GPU，能达到约60万个H100的等效计算能力。

苹果方面，iOS 17.4代码表明苹果正在测试四种不同的AI模型。这包括彭博社之前报道过的苹果内部模型“Ajax”，而且分为两个版本的AjaxGPT，应该是本地化模型和云端大模型的区别。除此之外，iOS 17.4中还引用了前面提到的ChatGPT以及FLAN-T5。

另据古尔曼等人的说法，苹果将在今年6月的WWDC中推出带有重磅AI功能的iOS 18，这将是一个包含了大量新的人工智能功能的重大更新。在29日的一份新报告中，彭博社再次表示，苹果认为iOS18是“公司历史上最大的iOS更新之一。

国内算力生态有望加速

据工信部网站29日消息，日前工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，其中提到超大规模新型智算中心，加快突破GPU芯片、集群低时延互连网络、异构资源管理等技术，建设超大规模智算中心，满足大模型迭代训练和应用推理需求。

浙商证券认为，在美国不断收紧算力供应的背景下，预计各地政府、运营商、算力供应方等多方协同建设智算中心的浪潮有望兴起，驱动国产算力的生态发展，后续各地政府、运营商或将开启国产算力的批量化招标。

同时其表示，海外算力客户正逐步培育AMD作为第二算力生态，未来国产算力有望在政府的支持下实现快速迭代，利好华为、海光、寒武纪等国产算力供应商。

德邦证券则是表示，国产算力性能迭代顺利，差距主要在多卡互联上。

其指出，华为海思此前发布的昇腾910在FP16算力性能上接近A100，下一代910B性能有望显著提升。寒武纪370对标英伟达L2芯片。海光信息深算三号研发进展顺利；龙芯中科第二代图形处理器LG200单节点性能达256GFlops-1TFlops，将基于2K3000的GPGPU技术及3C6000的龙链技术，研制专用GPGPU芯片。

同时其认为，随着大模型的复杂化，NVLink等多卡互联技术将愈加重要。在多卡互联上，国内外厂商亦有所差距。

以寒武纪MLU370-X8为例，寒武纪为多卡系统专门设计了MLU-Link桥接卡，其可实现4张加速卡为一组的8颗思元370芯片全互联，每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能，带宽为PCIe 4.0的3.1倍。但相比英伟达NVLink 4.0的900GB/s，该互联性能仅为英伟达的22%，仍有较大提升空间。