兩大 AI 巨頭再放大招

兩大 AI 巨頭再放大招。

微軟方面，公司正式宣佈了 AI 辦公產品 Microsoft 365 Copilot 定價計劃，在用户付費訂閲商業標準版/商業高級版/E3/E5 的基礎上，每賬户每月需額外支付 30 美元訂閲。根據此前價格計算，此次四類商業會員的月訂閲費分別漲價 240%/136%/83%/53%，超市場預期。

英偉達則是繼續 “從芯片設計公司轉向雲服務提供商”，外媒報道稱，其正在接近達成一項入股雲提供商 Lambda Labs 的交易。稍早前，英偉達已經收購了 Lambda 競爭對手 CoreWeave。

這筆交易的新資本總額可能達到 3 億美元，包括新資本在內，Lambda Labs 的估值可能超過 10 億美元。

受此影響，兩家公司股價雙雙創下收盤新高，其中微軟市值達到 2.67 萬億，英偉達接近 1.2 萬億美元。

AI 辦公產品價格 “錨” 來了

資料顯示，Microsoft 365 Copilot 是一款人工智能大語言模型（LLM）工具，這套由 GPT-4 驅動的工具可以讓用户使用自然語言文本提示生成 Office 內容。例如，你可以要求 PowerPoint 根據 Word 文檔創建演示文稿，根據電子表格數據生成提案，或在 Outlook 中匯總電子郵件並起草回覆，所有這些都只需鍵入簡單的命令即可完成，每天節省大量的工作時間。

根據此前國海證券測算，2022 年微軟辦公套件市場份額 48%，收入 448 億美元，全球辦公套件市場 933 億美元，以每年 3% 的增長速度，將於 2030 年達到 1182 億美元，微軟 Office 預計市場份額以每年增加 1% 的速度達到 56%，Office 收入達到 662 億美元。未來幾個月內 Copilot 將會面向更多企業開放，以 20%-30% 滲透率，未來有望帶來數百億美元的增量收入。

此外，廣發證券認為 “海外相關 AI 應用定價的積極意義在於提供了國內類似應用的漲價空間的量化參考”，典型如和微軟對標的金山辦公WPS AI，未來也為其他行業應用軟件公司如同花順、石基信息、恒生電子、衞寧健康、金蝶國際、能科科技、賽意信息等打開了合理可預期的想象空間。

其認為，Office 365 Copilot 的定價及商業化推廣只是開始，預期 AI 加持的行業應用軟件產品化（國內）和商業化（海外）的突破性事件將在 23 下半年此起彼伏的出現。

AI+ 辦公或為第一波 AIGC 浪潮核心

此次 AIGC 浪潮的引爆點是基於大語言模型的文字創作工具 Chatgpt 的爆火，隨後多模態大模型開始跟隨發展，其直接改變的就是文字、圖像、音頻、視頻的創作方式。

國泰居安稱，目前海外巨頭在 AI 辦公領域已經跑通了有很強示範性的商業模式，國內辦公軟件公司有望快速跟進。同時以金山辦公為例，其在 AI 產品推進上相較海外巨頭有以下兩個特徵，第一是建立多個大模型的擇優調度機制，可以面向特定辦公場景通過用户實際使用進行擇優調度，更好的提高內容生成質量；第二是輕量化產品與客户端產品全面 AI 化，能夠更好的滿足不同類型用户的辦公需求。

長期來看，未來生成式 AI 長期可能創造新的辦公模式，在容錯率較低的行業和辦公環節也能實現自動應用，每個人都可能擁有自己的 AI 辦公助理，AI 將較大程度被應用在日常辦公中，不僅僅作為現有工作的輔助工具，而是真正成為獨立的生產力，將解放現有勞動力並實現生產力的又一次變革。

英偉達也有大動作，雲計算格局再變

上文提到，英偉達正在籌劃入股雲提供商 Lambda Labs。

根據後者官網介紹，該公司是首批在公共雲中按需提供 NVIDIA H100 GPU 的雲提供商之一。事實上，目前 Lambda Labs 在規模雖然比不上微軟、谷歌、亞馬遜等巨頭，但據其 CEO 官方社交媒體顯示，他能提供全世界價格最低的 A100、H100 算力資源，價格也是全世界最低。

稍早前，英偉達也已收購了 Lambda 競爭對手 CoreWeave，其也是一家專為大規模 GPU 加速工作負載而架構的專業雲提供商。

與傳統雲服務商相比，這類公司聚焦於生成式 AI、深耕 GPU 加速技術並且具有價格優勢：

1）聚焦於生成式 AI：亞馬遜雲、微軟和谷歌雲等傳統超大規模雲計算服務商，形成了一系列大規模的雲計算服務並建立龐大的數據中心，目的在於針對幾乎所有的潛在客户需求。而 CoreWeave 則採用完全相反的方法，聚焦於以極具競爭力的價格為生成式 AI 提供平台。

2）深耕 GPU 加速技術。

3）價格優勢：計算成本比其他競爭對手產品便宜 80%（無需基礎架構開銷）（英偉達 HGX H100 GPU 組件成本 4.76 美金每小時），速度提升了 35 倍。

天風證券認為，隨着 AIGC 大模型時代的到來，智能算力成為普遍需求，進一步影響雲計算服務的模式和格局。

一方面，人工智能預訓練模型開發對於雲服務有較大需求，AI 雲服務可以提供人工智能開發模塊，通過多元化的服務模式，降低開發者的開發成本和產品開發週期，為模型開發提供 AI 賦能。

另一方面，AIGC 大模型的逐漸成熟將推動雲計算格局逐步從算力為基礎的平台 IaaS，走向以模型能力為主的平台 MaaS。雲計算 AI 能力的逐步放大也將刺激雲計算服務需求。根據中商產業研究所數據，2022 年全球雲計算規模達到 3566 億美元，預計 2023 年將突破 4000 億美元。