谷歌云的利润增长才刚刚开始

news2024/10/5 18:23:59

来源:猛兽财经  作者:猛兽财经

猛兽财经

总结:

(1)自从Google Cloud(谷歌云)今年开始盈利以来,投资者都在怀疑这种盈利能力能否持续下去。

(2)虽然微软Azure目前在全球的人工智能竞赛中处于领先地位,但谷歌云相对于其竞争对手也有自己的优势,这也将支撑其长期盈利能力。

(3)但谷歌(GOOG)也面临一个很大的风险,即:能否成功击退英伟达(NVDA)日益强大的生态系统,并让客户使用自己的TPU。

在2023年第一季度,谷歌云首次实现了盈利,并在2023年第二季度继续保持了这种盈利能力。现在,投资界正在观察谷歌云能否在人工智能革命中继续保持这种盈利能力。

猛兽财经认为,谷歌云之所以能盈利主要来自于其对成本的谨慎控制,以及通过使用自己的芯片来获得对供应链的更大控制。如果谷歌云能让更多的客户使用自己的芯片,那么它应该会在长期内保持可持续的利润增长。

谷歌的成本效率推动谷歌云盈利能力增长

虽然谷歌多年来一直声称自己是一家人工智能公司,但自从竞争对手押注OpenAI并推出ChatGPT后,微软就被认为正在超越谷歌。虽然目前英伟达的GPU依然是云客户最青睐的GPU,但谷歌云已经设计了自己的人工智能芯片,即张量处理单元(TPU,一款为机器学习而定制的芯片),从而比微软Azure拥有更大的优势。

虽然谷歌云还在继续使用英伟达的GPU,并为客户提供行业领先的人工智能解决方案,以及在避免客户流失给微软Azure等竞争对手,但这家软件巨头同时也在努力鼓励更多地客户使用自己的TPU,因为这将是推动谷歌云未来继续盈利的关键。

使用自己的TPU不但可以直接节省成本,而且还不用严重依赖英伟达超级昂贵的GPU。目前所有主要的云提供商之所以只能向客户提供英伟达的GPU,原因是,英伟达的芯片依然是目前市场上最强大的人工智能芯片。因此,如果谷歌云要想成功的让客户选择使用自己的TPU而不是英伟达的GPU,那它就必须提供比英伟达更具有竞争力和更有性价比的产品。

生产自己的芯片的另一个巨大优势是,这些芯片是专门为了与谷歌云服务进行集成而设计的,这样做的好处是可以更好地控制谷歌自己的云服务和底层TPU的性能和功能。而英伟达的GPU是一种现成的产品,只要通过一个解决方案就可以为所有云服务提供商提供服务。

TPU和云服务之间的优化集成也将通过更高的成本效率打开通往卓越性能的大门。因此,谷歌云是有机会通过自己的TPU驱动云服务并为客户提供更好、更有性价比的产品的,进而让客户选择使用自己的TPU而不是英伟达的GPU。

因此,通过自研和使用自己的TPU可以从两个方面提高谷歌云的盈利能力。首先,集成的好处应该能够提高谷歌云的整体成本效率。其次,如果这些成本效率传递给客户,那它也可以使谷歌云更好地吸引客户,并提高其收入增长。因此,随着谷歌云使用自己的TPU来驱动利润增长,谷歌云的收入可能会进一步增长。

猛兽财经相信,谷歌云对成本效率的提升肯定不会止于此。因为如果没有谷歌云,整个人工智能行业是不可能实现和发展的这么快的。正是因为谷歌云在2017年推出了Transformer神经网络(该网络支持PaLM等领先大型语言模型以及OpenAI的GPT-4的开发)才促进了现在的人工智能高速发展。

鉴于谷歌云在创新计算效率更高/成本更低的神经网络方面的先驱地位,投资者可以相信,这家软件巨头肯定有能力在下一代神经网络的开发中继续保持这种成功,而这也将会让人工智能训练/推理所需的TPU / GPU更少,从而进一步降低运行人工智能模型的成本,并有助于提高其盈利能力。为了确保谷歌云的发展前景更加光明,这家科技巨头可能需要重新考虑开放其技术的程度,以避免另一个像OpenAI这样的竞争对手出现。

总而言之,作为一家行业领先的通过神经网络来实现人工智能革命的公司,以及通过自己设计芯片来优化并行计算能力的公司,谷歌云本质上对人工智能供应链/开发过程拥有强大的控制权,这应该有助于其更好地控制成本并提高盈利能力。

谷歌云面临的风险

尽管谷歌云目前正在研发自己的芯片,但它仍在为客户提供英伟达的GPU上投入巨资,这表明谷歌云的TPU可能不足以满足所有类型的工作负载,同时也反映了英伟达的品牌实力和护城河。

考虑到围绕英伟达芯片构建的庞大软件生态系统,猛兽财经认为,让客户离开英伟达然后迁移到由自己的TPU驱动的云服务上并非易事。

因此,谷歌云在已经深深扎根于英伟达生态系统的云客户迁移到自己的TPU方面进行了一场艰苦的战斗。而且重新建立一个与英伟达相称的生态系统也会增加成本,并且削弱盈利能力。

谷歌的财务业绩和估值

在2023年第二季度财报会议上,谷歌首席财务官Ruth Porat对资本支出前景提出了指导意见并重点强调:

【就资本支出而言,第二季度最大的组成部分是服务器,其中包括我们在人工智能计算方面的投资大幅增加。我们预计,到2023年下半年,我们对技术基础设施的投资水平将会提高,并在2024年继续增长。主要驱动力是支持我们在人工智能领域看到的机会,包括对GPU和专有TPU以及数据中心容量方面的投资。尽管如此,我们仍然致力于持久地重新控制我们的成本,并帮助为这些投资创造盈利,以及为投资者创造长期可持续的财务价值。】

在主要云提供商能够利用客户对人工智能解决方案的高需求之前,他们都需要扩展自己的人工智能基础设施。因此,在今年剩余时间和整个2024年,投资者可以预期谷歌云在资本支出将会很高,而这也将不可避免地对谷歌云的利润率造成压力。

 

猛兽财经


话虽如此,但谷歌云已经证明了其提高成本效率的能力,谷歌云目前的营业利润率已经从2021年第四季度的-16%增长到2023年第二季度的5%。因此,即使谷歌云的盈利能力在高资本支出的情况下短期内表现不佳,那么投资者也可以相信,鉴于其对人工智能供应链/开发过程的严格控制,这家科技巨头在长期盈利方面依然会处于强势地位。

人工智能革命推动的收入增长和长期成本效率的双重影响,应该也会提振谷歌的盈利能力,并使谷歌的股价达到更高的预期市盈率,目前谷歌的预期市盈率超过23倍。与主要竞争对手相比,谷歌在人工智能驱动的云计算增长中提供了最便宜的敞口,微软和亚马逊的估值目前都比谷歌高。

虽然谷歌云的盈利前景很好,但投资者还是要注意,它在2023年第二季度仅占谷歌总收入的11%。谷歌目前的大部分收入仍然来自广告。

猛兽财经

因此,尽管从盈利能力的角度来看,谷歌的前景确实会变得更加光明,但在人工智能革命的背景下,其广告业务仍存在不确定性。
 

猛兽财经致力于让每一个不甘心的青年人学会港美股投资,体验在世界上最成熟最合规的市场里做世界头号公司股东的乐趣和刺激。让每一个青年人有尊严、平等通过港美股投资获得自由。

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1124499.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Python 学习(day04)

函数进阶 获得多个返回值

“微信小程序登录与用户信息获取详解“

目录 引言微信小程序微信登录介绍1. 微信登录的基本概念2. 微信小程序中的微信登录 微信小程序登录的wxLogin与getUserProfile的区别1. wx.login()2. wx.getUserProfile()3.两者区别 微信小程序登录的理论概念1. 微信登录流程2. 用户授权与登录态维护 微信小程序登录的代码演示…

【计算机网络】HTTP 协议的基本格式以及 fiddler 的用法

HTTP协议的基本格式如下: 1.请求行: 包括请求THHP协议的版本、请求URI(资源路径)和HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等) GET/example.html HTTP/1.1 GET表示请求方法,/example.html表示请求的…

视频如何批量添加水印?简单几步帮你解决问题

在如今这个短视频横行的时代,我们常常需要在短视频中添加个人logo或水印来保护知识产权和增加品牌曝光度。如果你有很多视频需要添加水印,那么手动操作将是非常耗时和繁琐的。幸运的是,我们可以使用一些软件来批量添加水印。在此,…

Kubernetes中如何使用 CNI?

一、CNI 是什么 它的全称是 Container Network Interface,即容器网络的 API 接口。 它是 K8S 中标准的一个调用网络实现的接口。Kubelet 通过这个标准的 API 来调用不同的网络插件以实现不同的网络配置方式。实现了这个接口的就是 CNI 插件,它实现了一…

MySQL查看数据库、表容量大小

1. 查看所有数据库容量大小 selecttable_schema as 数据库,sum(table_rows) as 记录数,sum(truncate(data_length/1024/1024, 2)) as 数据容量(MB),sum(truncate(index_length/1024/1024, 2)) as 索引容量(MB)from information_schema.tablesgroup by table_schemaorder by su…

手写一个PrattParser基本运算解析器4: 简述iOS的编译过程

点击查看 基于Swift的PrattParser项目 iOS项目的编译过程与PrattParser解析器 前面三篇我们看到了PrattParser解析器的工作原理, 工作过程, 我们了解到PrattParser解析器实际上是模拟了编译过程中的 词法分析 、语法分析 、语义分析 、 中间代码生成 这几个编译前端过程. 那么P…

redis 从小白到大师系列

字符串 Redis 字符串数据类型 set 字符串 /*** 设置字符串*/ $t $redis->set(o1,o1); //返回true or false var_dump($t);get字符串 /*** 获取字符串*/ $t $redis->get(o1); //返回true or false var_dump($t);结果: string(2) “o1” 返回 key 中字符串…

现在游戏出海有多少优势?

国内游戏市场趋于饱和,但是国外市场潜力仍然可观,因此很多人选择游戏出海,那么现在游戏出海有多少优势呢? 1、市场潜力 全球游戏市场潜力巨大,增长迅速。中国游戏公司具有强大的研发能力和创新能力,能够开…

【Java集合类面试一】、 Java中有哪些容器(集合类)?

文章底部有个人公众号:热爱技术的小郑。主要分享开发知识、学习资料、毕业设计指导等。有兴趣的可以关注一下。为何分享? 踩过的坑没必要让别人在再踩,自己复盘也能加深记忆。利己利人、所谓双赢。 面试官:Java中有哪些容器&#…

xcode15一直显示正在连接iOS17真机问题解决

前言 更新xcode15之后,出现了各种报错问题,可谓是一路打怪啊,解决一个报错问题又来一个。没想到到了最后还能出现一个一直显示正在连接iOS17真机的问题 一直显示正在连接iOS17真机的问题 问题截图如下: 解决方法 1. 打开De…

“DDD创新”文章赏析-UMLChina建模知识竞赛第4赛季第16轮

DDD领域驱动设计批评文集 做强化自测题获得“软件方法建模师”称号 《软件方法》各章合集 参考潘加宇在《软件方法》和UMLChina公众号文章中发表的内容作答。在本文下留言回答。 只要最先答对前3题,即可获得本轮优胜。第4题为附加题,对错不影响优胜者…

MYSQL(索引+SQL优化)

索引: 索引是帮助MYSQL高效获取数据的排好序的数据结构 1)假设现在进行查询数据,select * from user where userID89 2)没有索引是一行一行从MYSQL进行查询的,还有就是数据的记录都是存储在MYSQL磁盘上面的,比如说插入数据的时候是向磁盘上面…

高效的 C++ JSON 解析、生成器 RapidJSON

简介 RapidJSON是一个高效的C JSON解析器和生成器。它专注于性能和易用性,使得处理JSON数据变得简单和快速。RapidJSON支持现代的JSON特性,如嵌套对象、数组、Unicode编码和注释。它的API简洁易用,可以轻松解析和生成JSON数据。无论你的项目需…

“菜鸟”程序员逆袭:独立开发iOS音乐应用,年底参加Amazon DeepRacer 全球锦标赛

“致一年前的小木土:任务完成。” 6月30日,在获得2023 Amazon DeepRacer自动驾驶赛车企业总决赛中国区冠军三天后的深夜,杜键文发了这条朋友圈,并配上比赛现场的9张图。 “小木土”是杜键文的网名,取其姓氏&#xff…

【【萌新的FPGA学习之水 一水到底 】】

萌新的FPGA学习之水 一水到底 重读实验给我印象最深的2点是我们面对的设计需要使得时序自动切换 那么我们将切换时序的时钟装入另一个每隔0.5s变换一次的参数上 下附上代码 module key_led(input sys_clk , //系统时钟input sys_rst_n , //系统复位,低电平有效 inp…

扩散模型学习——代码学习

文章目录 引言正文UNet网络结构训练方法DDPM采样方法讲解Context上下文信息添加DDIM的方法详解 总结参考 引言 这是第一次接触扩散模型,为了学习,这里好好分析一下他的代码 正文 UNet网络结构 这部分主要是定义一下网络结构,以及相关的网…

免费领取!TikTok Shop “全托管”黑五大促官方备战指南来啦!

黑五网一大促即将来袭,自“全托管”模式上线以来,TikTok for Business在沙特阿拉伯和英国市场开展了古尔邦节大促、夏季大促、返校季大促等活动,今年更是会借着黑五网一大促之际,首次覆盖美国市场,为全托管商家带来全球…

k8s的coreDNS添加自定义hosts

1.ack的hosts不会继承宿主机的hosts,而工作中有一个域名默认是走内网解析,内网被限制访问了,只能在coreDNS中加一个hosts解析域名 2.编辑configmap (coredns) kubectl edit configmap -n kube-system coredns 增加hosts节点 Corefile: |.:53…

由浅到深 : Self-Attention (自注意力机制)

Self-Attention 看到下面的第一个saw是动词,第二个saw是名词。 因为第一个saw和第二个saw在形式上没有任何差别。如果任务是进行词性的判断,把上面的词直接输入给神经网络,那么它肯定不能够正确分析。 想要正确分析词性,那么该…