今晚，所有 AI 人都盯着这份财报！

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。

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