OpenAI首席运营官近日预测2024年将是人工智能(AI)技术的“应用之年”，意味着类似OpenAI所开发的ChatGPT以及Sora等各种风靡全球的生成式AI应用可能将呈现“井喷爆发”之势。随着企业以及个人用户逐渐意识到AI所带来的工作效率大幅提升，预计AI技术不久后将在全球各经济体和市场得到极为广泛的应用，因此基于AI的各类型AI软件大爆发的临界点似乎离我们越来越近，而致力于构建AI软件开发生态的云巨头们，比如亚马逊与微软，有望迎来“iPhone时刻”——即业绩与股价共同飙升的时刻。
根据业内对于AI软件的定义，AI软件指代的是能够执行通常需要类似人类智能才能完成的任务的软件系统，其中包括理解、学习、判断和语言翻译等能力。从这个定义出发，ChatGPT以及Anthropic推出的Claude等火爆全球的生成式AI应用，作为能够理解和生成接近人类水平的自然语言文本的AI系统，显然可以被准确地归类为AI软件。
亚马逊旗下AWS以及微软Azure这两大市占率遥遥领先其他参与者的全球云计算巨头自2023年AI热潮席卷全球以来，大举采购英伟达高性能AI GPU，发力布局与AI相关的B端以及C端软件应用开发者生态，旨在全面降低各行各业开发AI应用软件的IT技术门槛。
近期两大巨头均表示创收预期十分乐观，微软首席财务官Amy Hood在第四季度业绩声明中表示，Azure 30%营收增速中的6 个百分点来自人工智能推动，并强调微软客户们对于人工智能产品的浓厚兴趣将促使客户在存储和计算能力等基本服务上投入更多资金。继宣布将在伦敦设立新的人工智能中心后，微软近日宣布将在日本投资29亿美元建设数据中心，力争强化微软在全球范围的AI开发生态。
AWS第四季度实现营收同比增13%至242亿美元，亚马逊CEO Andy Jassy预计，人工智能将在未来几年带来高达百亿美元营收，他强调，亚马逊旗下几乎所有消费者业务都已经或将拥有生成式AI应用。
华尔街银行业巨头摩根大通CEO杰米·戴蒙在近日公布的年度股东信中，专门留出篇幅来强调AI对摩根大通以及对整个人类社会的重要性。这位摩根大通掌舵者表示他完全相信AI对人类社会带来的影响将是巨大的，并将其潜在的影响力与蒸汽机以及计算机等历史性的工业技术革新相提并论。戴蒙表示，摩根大通内部已经确定了400多个AI在营销、预防欺诈和风险管理领域的具体应用案例，并开始探索大范围部署生成式AI。
国际大行瑞银(UBS)在近期发布的一份研报中指出，全球科技行业刚刚开始大规模业绩增长周期，瑞银预计到2027年，AI技术将在全球各大经济体的各行各业实现极其广泛的应用规模，从而推动AI大模型及AI软件应用成为价值高达2250亿美元的细分市场，与2022年仅22亿美元规模相比，可谓史诗级飞跃，在此期间的复合年增速预期高达152%。瑞银还预计，AI行业总营收规模将翻15倍，从2022年的大约280亿美元增至2027年的4200亿美元。
AI硬件部署渐入佳境的重要信号：英伟达AI GPU交付时间大幅缩短
具有划时代意义的生成式AI——ChatGPT横空出世，或意味着人类社会逐步迈入全新AI时代，此后不仅是科技行业，全球各行各业对英伟达AI芯片——即用于AI训练/推理领域的A100/H100 AI GPU需求激增，使得该科技巨头紧接着之前的三个季度之后，在2月份又一次发布了令全球震惊的强劲业绩。
有着“算力之王”称号的AI芯片霸主英伟达(NVDA.US)，当前可谓在全球AI数据中心扮演最重要角色。拥有大量计算核心、能够同时执行天量级别矩阵运算任务，并且极度擅长处理并行化计算的英伟达AI GPU近年来成为AI领域最核心硬件。
英伟达很早就认识到GPU在AI和深度学习领域的潜力，因此投入大量资源进行相关研发，并成功构建了围绕其GPU硬件的强大软硬件生态系统。英伟达在全球高性能计算领域已深耕多年，尤其是其一手打造的CUDA运算平台风靡全球，可谓AI训练/推理等高性能计算领域首选的软硬件协同系统。英伟达当前最火爆的H100/H200 AI GPU基于英伟达突破性的Hopper GPU架构，提供了前所未有的计算能力，尤其是在浮点运算、张量核心性能和AI训练/推理领域的特定加速方面。
因此，英伟达AI GPU整体交付时间大幅缩短，能够在一定程度上说明全球范围的AI硬件端部署工作渐入佳境。据了解，来自国际大行瑞银的分析师们近期在一份研报中称，英伟达AI GPU供应链多元化的努力措施终于开始奏效，该芯片巨头现在已将旗下 AI GPU 的整体交付时间从此前的 8-11 个月大幅缩减至 3-4 个月，但该行未透露大幅缩短的具体原因。
业内分析人士则普遍猜测，其中一大部分原因可能在于英伟达H100/H200以及B100/B200等AI GPU唯一代工厂台积电(TSM.US)大幅提升CoWoS封装产能(据业内人士透露，预计到今年年底，台积电CoWoS月产能有望高达3.2万单元，这是一个巨大规模的数字，因为在2023年初产能数字低得多)，以及GPU所搭载的HBM存储系统的供应商可能开始包含三星和美光，并且这些HBM供应商们大幅提高产能，而此前一段时间只有SK海力士为英伟达H100 AI GPU提供HBM。
芯片制造商们产能扩张驱动英伟达旗下的AI GPU供应量规模得以出现大幅增长，因此，各大企业的AI硬件部署规模渐入佳境，亚马逊与微软等云巨头以及Meta等软件巨头对于AI GPU需求增量逐渐趋于稳定，而不是2023年长时间所呈现出的GPU采购量暴增之势——在2023年很长一段时间因无法采购足够AI GPU而无法满足云客户算力需求。
借助AWS以及Azure云平台，AI软件酝酿“大规模涌现”之势
在华尔街投资机构看来，随着全球企业和个人用户们逐渐意识到AI所带来的生产率大幅提升，以及开发者纷纷借助AWS以及Azure等云计算平台日趋完善的低技术门槛AI软件开发生态，企业端的AI应用大规模部署以及面向个人用户的更多创新C端AI应用软件大爆发时机越来越成熟。
帮助各大企业开发不同类型和功能AI应用软件的整个过程，正是亚马逊(AMZN.US)AWS和微软(MSFT.US)Azure等云计算巨头最擅长的领域。随着AWS以及Azure等云平台的AI GPU部署渐入佳境，逐渐能够满足市场强劲的云端AI算力需求，AI软件可谓酝酿大规模涌现之势。
亚马逊计划在未来15年向数据中心投入近1500亿美元，以应对与AI相关的企业多元化数字服务需求的“爆炸式增长”这一预期。亚马逊如今已深度将生成式AI相关核心技术服务全面融入旗下的AWS云计算服务之中，展示出AWS在融入AI聊天机器人、底层基础大模型库、计算增强、数据存储以及底层算力平台方面的一系列积极AI进展，这也是华尔街投资机构看涨亚马逊股价走势的核心逻辑。
AWS前不久重磅推出全新升级版本的Amazon Bedrock，这是一项全面的生成式AI基础服务，使得AWS的企业级客户能够便捷地使用单个API访问来自领先AI公司的基础模型(FMs)。这些模型被预先训练，能够应用于从搜索到内容创建再到药物发现等多种核心的生成式AI用途。Amazon Bedrock 旨在帮助用户轻松访问并利用来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和Amazon等AI巨头们的高性能基础模型。
通过为这些模型提供统一的API访问，加上AWS提供的基于英伟达GPU和AWS自研AI加速器的算力云平台，Amazon Bedrock不仅降低了企业或者个人开发和部署AI应用软件的技术门槛，而且使得AI软件开发者能够非常灵活地使用不同的FMs，还能够极其简便地升级到最新大模型版本。最终基于大模型的生成式AI具体用途包括从文本生成到图像生成、视频生成等多种用途。
凭借OpenAI大股东身份的微软则于去年推出基于ChatGPT技术的Azure OpenAI Studio云服务，相当于Azure全新AI强化版本。Azure OpenAI 云服务是微软提供的一种融入OpenAI引以为傲的AI大模型的强化云计算服务，它允许用户通过 REST API 调用 OpenAI 无比强大的最新版本AI大语言模型，其中包括 GPT-4、GPT-4 Turbo with Vision、GPT-3.5-Turbo 和 Embeddings 模型系列。这些模型可用于多种任务，包括回答内容生成、摘要、图像理解、语义搜索和自然语言到代码的翻译。用户可以通过 REST APIs、Python SDK 或 Azure OpenAI Studio 的基于网络的界面访问此AI云服务。
Azure OpenAI Studio可以说专为希望开发面向不同行业的企业级AI软件开发人员，以及面向不同群体的C端AI应用软件开发者而设计，借助Azure OpenAI集成资源以及云端GPU算力资源，整个开发过程无需从头开始构建以及深度训练复杂而繁琐的AI大模型，大幅降低AI应用开发门槛。借助 Azure OpenAI Studio，企业开发者使用预构建的AI大模型和 API 添加、修改以及集成各种AI 功能，还可以将AI应用部署到基于英伟达强大GPU以及微软自研AI加速器推理算力支持的Azure云。
需要注意的是，Amazon Bedrock以及Azure OpenAI Studio虽然与AWS以及Azure紧密集成，但是均按照实际投入使用的大模型规模和计算资源量来进行额外计费。这意味着，尽管云计算用户需要进行Azure订阅或AWS订阅来访问和使用AI相关的云服务，但按照模型普遍参数和GPU算力资源来算，仍然将产生高额的订阅之外费用。
除了上述面向较低技术门槛AI软件开发者门的服务，亚马逊AWS与微软Azure还拥有着面向OpenAI、Anthropic以及Mistral AI等专业AI大模型开发企业的大型平台，支持从数据准备到模型训练、验证和推理部署全过程。比如，微软Azure Machine Learning拥有机器学习领域的最顶级资源，这些资源为数据科学家和专业的AI开发人员们提供了无比全面的开发平台，能够使用几乎所有的工具和库来构建、训练和部署创新型的超大规模参数AI大模型。
企业级AI可谓处于AI软件开发的“最前沿阵地”，预期数据方面，Mordor Intelligence研究报告显示，预计2024年到2029年，企业人工智能软件市场的总规模将以每年52%的惊人速度快速增长。
Mordor Intelligence指出，全球第四次工业革命(工业4.0)以物理和先进数字技术为特征，如人工智能、无处不在的移动超级算力等，对全球各行业产生重大影响，尤其是全球企业当前逐渐认识到将人工智能融入其业务流程、通过AI自动化流程提高企业经营效率并降低成本的巨大价值，并且AI能够帮助全球企业预测业务成果，提高企业盈利能力。
花旗、摩根士丹利以及高盛等华尔街大行将亚马逊定位为“2024年最热门的电子商务或互联网股票”。华尔街对亚马逊股价前景的看涨信心主要来源于人工智能，他们认为亚马逊有望凭借深度捆绑AWS的创新型AI相关产品在这波全球企业AI竞赛中处于最佳地位，这也是亚马逊股价近日创历史新高重要原因。
Tipranks预期数据显示，华尔街分析师们予以亚马逊的共识评级为“强力买入”，平均目标价则为210美元，意味着股价已创新高的亚马逊未来12个月保守涨幅达13%。摩根士丹利近日将亚马逊目标股价从200美元上调至215美元(截至周三收于185.95美元)，并维持“增持”以及“行业首选”评级;DA Davidson则将亚马逊目标价由200美元上调至235美元。业绩预期方面，分析师们近半年不断上修亚马逊EPS预期，预计2024年EPS有望同比激增45%。
微软共识评级为“强力买入”，平均目标价则为474美元，意味着屡创新高的微软未来12个月保守涨幅达12%。华尔街知名投资机构Wedbush近日表示微软即将迎来“iPhone时刻”，将目标价从475美元上调至500美元(截至周三收于423.26美元)，Tipranks显示的最高目标价则高达550美元。
拥有庞大用户群的苹果与Meta不甘示弱，欲健全AI软件开发生态
全球消费电子巨头苹果(AAPL.US)，以及社交媒体巨头Meta(META.US)，近期也不断发力AI软件领域，试图完善AI软件领域的开发者生态。其中，苹果为“macOS以及iOS生态”应用程序开发者所开发的一款关键新AI工具可能即将完成，苹果自去年开始一直在开发这一新工具，将该工具作为苹果旗舰编程软件——Xcode下一个重大升级版本的最关键部分。苹果内部扩大了对这些功能的测试，计划最早于今年某个时候向苹果系统端的第三方软件制造商发布这些新功能。
知情人士表示，新工具操作方式将类似于微软旗下GitHub Copilot，即使用人工智能技术来预测和完成代码编写块。这一AI技术可谓极大程度简化了苹果生态AI软件部署的编程，为全球科技企业节省大量时间以及部分技术成本。苹果还专注于通过Core ML和Create ML等工具不断加强其机器学习服务，试图让开发者在苹果设备端轻松集成大模型。
Facebook母公司Meta 正在旗下高达30亿用户的家族应用软件测试与部署20多种不同的全新生成式AI功能，覆盖信息搜索、广告投放到商业信息渠道等多个主流应用场景，Meta表示将在全球范围内部署这些全新的生成式AI。在分析师们看来，Meta核心业务——数字广告已重新恢复增长，在全新生成式AI加持下，Meta广告业务规模有望加速扩张。
Meta还希望更多第三方开发者使用Meta AI Studio为全球企业和创作者开发多样化的AI聊天机器人，这些聊天机器人将被设计适用于企业和创作者，可以代表他们在Meta的应用上(如Facebook、Instagram等)与用户进行交流和互动。简而言之，Meta鼓励第三方开发利用其平台提供的AI工具和资源库，开发能够在不同用户之间进行有效沟通的AI聊天机器人，从而全面增强30亿用户体验并为Meta商业和开发生态建设提供支持。
值得注意的是，英伟达在3月GTC正式推出名为“NVIDIA NIM”的微服务，按每GPU使用时间收费，它是专注于优化的云原生微服务，旨在缩短基于AI 大模型的生成式AI应用上市时间并简化它们在云端、数据中心和 GPU 加速工作站上的部署工作负载，使得企业能够在英伟达云推理算力基础上部署AI应用，寻求建立专属英伟达GPU体系的AI应用软件开发生态。
NIM 入门可谓简单明了，在NVIDIA API 目录中，企业开发人员可以访问各种 AI 大模型，这些模型可用于在NIM平台快速构建和部署自己公司的 AI 应用程序。因此，我们可以简单理解为“NVIDIA NIM”与Azure OpenAI Service提供具有相似功能和应用场景的AI开发者服务生态，它们都旨在简化基于AI大模型的应用软件部署和推理工作负载。但是每个服务生态都拥有其特定的优化和功能集群以及一些兼容区别，以满足不同的企业和开发者需求，相比之下Azure OpenAI能够调用GPT-4且建立在Azure云之上，提供广泛云服务支持和更多集成选项。
随着ChatGPT和Sora等以用户为中心的生成式AI应用接连问世，全球企业纷纷参与布局生成式AI技术的热潮，或将推动一场长达十年的AI繁荣发展时代。根据彭博行业研究分析师们发布的一份最新报告，预计到2032年，生成式AI市场的总营收规模将从2022年的400亿美元增长到1.3万亿美元，这一市场可谓10年间有望翻32倍，以高达42%复合速度高速增长。
彭博行业研究团队表示，市场扩张首先集中于训练AI系统所需的基础设施的强劲需求，然后是使用人工智能模型的后续终端设备，以及广告投放、软件应用等其他服务类型的强劲需求。在广告投放以及软件应用等面向B\C用户的应用端生态，无疑是亚马逊、微软以及Meta最精通的领域，就连AI芯片霸主英伟达也寻求分一杯羹。
在Meta依赖的数字广告领域，拥有30亿用户的Meta推出多项新型AI工具，力争将生成式AI全面纳入其覆盖全球的广告业务，为用户带来基于人工智能的全新广告投放模式，这可能是Meta近期股价屡创历史新高的重要逻辑，华尔街知名机构Jefferies近日将Meta 12个月目标价从550美元 上调至585美元(截至周三收于519.83美元)，另一机构Oppenheimer则将目标价从525美元 大幅上调至585美元。
大模型与软件迭代趋势下，硬件市场空间仍然庞大
虽然随着供应瓶颈逐渐消除，AI GPU这一核心硬件需求增量可能趋于稳定，但是底层硬件的市场仍将不断扩张，英伟达旗下高性能AI GPU的供不应求之势可能在未来几年难以彻底缓解。
尤其是AI大模型以及AI软件不得不面临的技术情景——即更新迭代趋势的刺激之下软件开发端势必将不断采购或升级AI GPU系统，因此未来几年AI硬件市场规模仍然显得无比庞大。根据市场研究机构Gartner最新预测，到2024年AI芯片市场规模将较上一年增长 25.6%，达到671亿美元，预计到2027年，AI芯片市场规模预计将是2023年规模的两倍以上，达到1194亿美元。
据媒体报道，微软与OpenAI正在就耗资高达1000亿美元的超大型全球数据中心项目规划进行细节层面的谈判，该项目将包含一台暂时命名为“星际之门”(Stargate)的AI超级计算机，这将是两家AI领域的领导者计划在未来六年内建立的一系列AI超算基础设施中最大规模的超算设施。
毋庸置疑的是，这个巨无霸级别的AI超算将配备“数以百万计算”的核心硬件——英伟达不断升级的AI GPU，旨在为OpenAI未来更为强大的GPT大模型以及比ChatGPT和Sora文生视频等更具颠覆性的AI应用提供强大算力。
英伟达CEO黄仁勋预计，未来数据中心AI基础设施规模将在五年内翻番，代表着每年数千亿美元的市场机遇。英特尔CEO盖尔辛格近日表示，英特尔将利用市场未来对AI芯片的狂热需求，重新夺回英特尔在芯片制造领域的领袖地位。盖尔辛格预测，到2030年英特尔将主要通过满足对AI芯片的庞大需求，使其芯片代工规模达到全球第二，届时其规模仅输于代工之王台积电。
