Publikuj

#财报观察员：AI需求从硬件扩散至软件 Przez ostatnie dwa lata rynek AI opierał się niemal wyłącznie na łańcuchu sprzętowym — popyt na GPU Nvidia do obliczeń przewyższał podaż, a przychody z centrów danych wzrosły o 117%; jednocześnie nastąpił wybuchowy wzrost w sektorze pamięci, gdzie biznes AI w centrach danych firmy Micron wzrósł ponad 6-krotnie rok do roku, a marża brutto przekroczyła 80%, SK Hynix masowo dostarczał HBM4, a zysk operacyjny wzrósł o 557% rok do roku, SanDisk odnotował wzrost biznesu centrów danych o 64% kwartał do kwartału, przekraczając oczekiwania. Cała wycena rynkowa koncentrowała się na infrastrukturze obliczeniowej, podczas gdy strona oprogramowania była stale krytykowana za „palenie pieniędzy i trudności z monetyzacją”, co powodowało ciągłą presję na wycenę. Raporty finansowe za drugi kwartał tego roku przełamują ten schemat. Sprzęt nadal jest silny, ale zbiorcza eksplozja na froncie oprogramowania zasługuje na większą uwagę: Microsoft Copilot przekroczył 30 milionów płatnych miejsc, Azure AI nadal napędza przychody z chmury; raporty Salesforce i CrowdStrike przewyższyły oczekiwania, a ich akcje wzrosły w ciągu jednego dnia o ponad 20%; zamówienia związane z AI w Snowflake i MongoDB rosną znacznie szybciej niż oczekiwania rynku. Logika stojąca za tym jest jasna: duże modele AI przechodzą z fazy „demonstracyjnej” do „produkcyjnej”. W ciągu ostatnich dwóch lat cały sektor „kupował moc obliczeniową i budował infrastrukturę”, a sprzęt do obliczeń i pamięci był pierwszym beneficjentem; teraz, gdy podstawa mocy obliczeniowej jest stopniowo kształtowana, firmy zaczynają kupować narzędzia programowe do zastosowań AI i zarządzania danymi, przekształcając moc obliczeniową w rzeczywiste wyniki, a zyski w łańcuchu przemysłowym przenoszą się w dół. Rynek również głosuje nogami — wcześniejszy wzrost wyłącznie sprzętu AI przechodzi w zmianę, sektor oprogramowania doświadcza korekty wyceny, a przemysł AI oficjalnie przechodzi z pojedynczego wybuchu do fazy pełnego rozprzestrzeniania się w całym łańcuchu.