中信证券:AI如何影响云计算产业
文丨陈俊云 许英博 刘锐 贾凯方
北美云计算巨头正在积极拥抱这一轮AI浪潮,AI能力融入亦将大概率对云厂商的基础设施、模型优化、应用&基础软件等领域带来中长期的增长动力。短期维度,我们判断,欧美企业自去年下半年以来的云成本支出优化正在接近尾声,北美云厂商收入增速有望在下半年重拾向上动能,同时随着海外科技巨头、软件公司持续进行AI的导入与商业化,我们认为云厂商有望显著受益,并将体现在算力租用、模型服务等层面。
▍报告缘起:北美云计算巨头全面拥抱AI。
ChatGPT在全球市场的成功,引发全球主要科技企业在AI领域的军备竞赛,而云平台作为计算层面最为理想的承载者,有望持续受益全球AI产业的发展。目前,全球三大云计算巨头(亚马逊、谷歌、微软)均发布与LLM以及生成式AI相关的产品。但三大云厂商在布局思路、商业化路径等方面存在一定分叉,微软、谷歌依靠闭源模型,全力打造闭环的AI生态,而AWS则以相对开放的心态,尝试从不同角度进行AI与云计算的融合。我们判断,三大云厂商在云基础设施、模型应用以及商业细分场景有望持续受益,并有望带来可观的业绩增量。
▍AI算法能力:技术储备决定路线选择。
自2023年3月开始,微软&谷歌在各自的云产品中加入了大量以AI模型能力为底层的服务,并提供从硬件到模型再到上游应用的闭环AI服务。相比之下,亚马逊在产品结构的改变上以单点为主,提供了Amazon Bedrock(构建大语言模型过程中的便捷API服务)等产品,并将更多精力放在开源模型以及相关硬件开发中。从根本上来看,决定微软&谷歌与亚马逊&Meta在当前对待AI能力的不同路线的是当前各家厂商间的大语言模型技术能力差异。微软&谷歌依靠其相对优势的技术能力,从开源走向闭源,全力打造围绕底层模型能力的闭环AI生态。亚马逊等,更倾向于培养开源社区共同迭代模型以缩小差距,重视底层硬件研发,多角度尝试AI与云融合的可能性。
▍底层基础设施:计算架构升级,不断追求系统效率最优。
考虑到AI对算力的需求,GPU成为AI计算的理想载体,而对云厂商而言,此前大量的基础设施由CPU架构贡献,其计算实例产品(虚拟机、弹性计算等)通常由CPU负载,并不适合当前生成式AI对计算的需求。因此我们看到,自ChatGPT兴起以来,北美三大云厂商加速了GPU等泛AI计算实例的升级速度,例如微软N系列虚拟机、谷歌新增H100超算预览以及亚马逊对训练&推理芯片的自研等。此外,为了满足数据吞吐、并行计算的要求,三大云厂商亦同步进行编排和管理高性能计算 (HPC) 环境的配套软件环境与硬件链接。因此后续来看,我们认为云厂商会持续提升GPU以及自研芯片实例在其计算业务线的比例。
▍商业模式:基于MaaS、插件、软件等维度进行商业化。
我们看到以微软+OpenAI、谷歌等为代表的,具备封闭模型的厂商,可以通过直接出售模型API接口、模型调优的方式,提供最先进的闭源模型进行MaaS类服务,目前微软已经放开API的调用,谷歌、亚马逊仍在预览阶段。对于细分场景,云厂商亦可以提供插件进行细分领域的服务。在应用侧,微软Copilot、谷歌Duet AI等产品作为生产力工具进行赋能,提升办公人员等效率。根据两家公司披露,上述软件产品预计将在未来数月逐步开启商业化,我们判断随着软件渗透率的持续提升,将为云厂商带来可观的收入规模。
▍弹性测算:预计未来2-3年增厚云厂商超百亿美元量级的收入。
从三大云厂商的计算产品来看,基于GPU的加速计算产品基本是CPU价格的3-6倍,后续H100产品的导入大概率将拉高整体单价。而在计算负载侧,根据各家公司财报、trendforce以及我们的测算,三大云厂商业务中GPU及其他AI芯片在整个计算业务线的负载比例不足10%。基于上述我们对云厂商的收入、IT负载结构的测算,我们预计,随着AI芯片负载每增长1%,将为AWS、Azure、GCP分别带来12亿、7亿、4亿美元的额外收入,若未来2-3年渗透率提升至10%,则有望为三大云厂商合计带来近200亿美元的额外收入。并且随着数据量的增长,亦有望带来存储、网络等领域需求的增长。此外,随着云厂商将AI产品导入到各个业务线,亦将带来广告、运维等领域成本的下降。
▍风险因素:
AI核心技术发展不及预期风险;科技领域政策监管持续收紧风险;全球宏观经济复苏不及预期风险;宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险;全球云计算市场发展不及预期风险;企业数据泄露、信息安全风险;行业竞争持续加剧风险等。
▍投资策略:
AI的引入将为云厂商的基础设施、模型优化、应用&基础软件等领域带来中长期的增长动力。中短期维度,北美云厂商收入增速最为困难的时刻即将过去,下半年有望逐步企稳复苏,随着海外科技巨头、软件公司持续进行AI的导入与商业化,我们认为云厂商有望持续受益。
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