计算机行业专题研究：海外科技巨头季报回顾：Scaling law不变，变化在推荐算法在内的AI场景有望跑通与巨头开始考虑NV外的第二选择

的第二选择 微软、Google、Meta与Google等企业发布了新一季度财报，在电话会中对AI的表现与AI算力需求持续乐观 微软、Google、Meta与Google四家企业陆续发布了新一期的财报，我们认为这4家企业在生成式AI上取得了较大的进展。微软在Copilot与Azure云表现出色，目前拥有超60,000名Azure AI用户，有超过77,000家组织采用了Copilot；Google计划推出第六代AI加速器Trillium，与TPUv5e相比，它的单芯片峰值计算性能提高近5倍，能效提高67%，同时在Gemini与Google Cloud上也进步较大；Meta预计在下一代大语言模型相较于LLaMA3有10倍的算力提升，且Meta AI、推荐算法与广告系统也取得了进展；Amazon持续在Rufus AI助手等产品上迭代，也在自研芯片上不断加码。 在芯片的上游，台积电也对未来AI的需求保持了积极乐观的展望。 AI芯片或迎来更多参与者与行业竞争 苹果在最新用于Apple Intelligence的端侧与云端大模型训练中主要使用了Google的TPU，Anthropic也使用谷歌Cloud TPU v5e芯片为其大语言模型Claude提供硬件支持；此外，AMD的MI300芯片销量持续超预期，最新季度预测全年收入45亿美金，相较于上个季度的40亿美金持续上调，微软积极使用了这一款芯片。我们认为除Nvidia之外的AI芯片或许也会迎来市场机会。 展望未来，训练与推理端的算力需求有望持续增长 训练侧，Meta推出LLaMA3.1 405B模型，在1.6万张H100基础上完成训练，而Meta预计LLaMA4模型有望比上一代模型提升10倍训练量，我们预计以Meta为首的海外互联网公司依然在积极追逐新一代模型。此外我们观察到以Meta为首的互联网厂商，有望迎来推荐算法的升级，Meta在推荐算法上逐步完成了CPU到GPU的转变，我们预计这也有望带来大量的推理算力需求。 建议关注 （1）四小龙：寒武纪、海光信息、神州数码、中科曙光 （2）华为： 软通动力、烽火通信、广电运通、拓维信息 （3）英伟达：浪潮信息、智微智能 风险提示：AI算力景气度下降的风险、AI芯片竞争加剧的风险、政策落地不及预期风险 1.海外科技公司季报回顾：Capex维持高增长，应用与内部提效并举 1.1.Google在Gemini、谷歌云和AI芯片等领域持续发力 2024财年Q2，Google在Gemini、AI芯片、AI手机与云服务侧表现亮眼。目前有超150万开发人员使用Gemini，并有超过20亿的谷歌直接与间接使用量，该产品得到了广泛的市场认可，Uber和WPP在客户体验和营销等领域使用Gemini Pro 1.5和Gemini Flash 1.5。 芯片侧，谷歌推出第六代AI加速器Trillium，与TPUv5e相比，它的单芯片峰值计算性能提高近5倍，能效提高67%。手机侧，谷歌推出了新款Pixel 8a，搭载谷歌最新的Google Tensor G3芯片。谷歌云服务侧，谷歌为云客户提供的AI基础设施和生成式AI解决方案已创造了数十亿美元的收入，并广泛被开发人员使用。此外，谷歌在Vertex、AI概览、Circle to search等业务中均取得了良好进展，正在逐步打开市场。Circle to search经推出以来已在1亿台安卓设备上使用。 谷歌围绕组织效率和结构，以及产品和流程优先级，进而设计成本基础，这反映在其员工人数逐年下降。其将设备和服务产品领域与平台和生态系统产品领域结合起来，以提高速度和效率。近期谷歌已预订40万颗GB200芯片，布局其AI蓝图。 表1：谷歌旗下产品近期表现产品 1.2.微软Azure AI表现优秀，Copilot继续保持高增长 2024财年Q4，微软在Copilot与Azure云表现出色，目前拥有超60,000名Azure AI用户，且已有超过77,000家组织采用了Copilot。微软通过如Copilot等AI驱动提升了开发者和企业用户的工作效率，从而间接提升公司的整体运营效率，其中已有超过77,000家组织采用了Github Copilot，同比增长180%。此外，微软继续扩大数据中心覆盖范围，通过推动市场份额的增长，提升了未来的工作效率，Azure使用了来自AMD和英伟达的AI加速器以及自研的Azure Maia和Cobalt 100，拥有超过60000名Azure AI用户，同比增长60%。Microsoft Fabric侧，本季度引入了实时智能功能，客户可以对大量时间敏感的数据进行洞察,并累计拥有超14,000名付费客户；同时，这个季度微软新推出了全新的Copilot+电脑。 表2：微软旗下AI产品近期表现产品近期具体表现Copilot 1.3.Meta在推荐算法与广告系统继续投入、Meta AI崭露头角 Meta在内部推荐算法和广告系统发力并取得一定效果，大模型变现有望实现。2024财年Q2，Facebook方面，Meta推出了全屏视频播放器和统一视频推荐服务，将Reels、长视频和直播整合为一，拓展了Meta的人工智能系统，并且相较于最初从CPU至GPU的转变，该举措已经增加了Facebook Reel的用户粘性。Meta希望朝着一个统一的推荐系统发展，这个系统支持提供所有的内容，包括用户可能认识的人。6月推出的新视频播放器和排名系统表现出色，预计将提高视频推荐的相关性。LLaMA模型侧，Meta计划将LLa MA4的计算量提升至LLaMA 3的十倍，同时继续开源后续版本。 此外，Meta正在优化广告插入时间，增加用户会话期间的广告转化率，而不增加广告数量。 广告系统方面，Meta Lattice人工智能架构使广告性能和效率得以提升，且美国的广告客户在使用Advantage+购物广告系列后，广告支出回报率提升了22%。最后，Meta AI自推出以来，用户已进行了数十亿次查询，展示了其广泛的使用和认可。Meta通过人工智能上取得的进步缩短产品的开发周期，并通过供应链标准化，节省项目资金花费，提高了资金回报率。 表3：Meta旗下AI产品近期表现产品近期表现LLaMA模型 1.4.亚马逊AWS自研芯片加速，AI辅助购物等场景逐步落地 2024财年Q2，亚马逊旗下产品AWS在生成式AI领域取得显著进展，其提供多层次的解决方案并投资于自家定制芯片。AWS推出了Amazon SageMaker，简化了模型构建和部署的过程，并提供了Amazon Bedrock中间层服务，Amazon Q通过其代码转换功能，成功将30,000多个Java JDK应用程序在几个月内完成迁移，为公司节省了2.6亿美元和4,500名开发人员的时间。芯片方面，AWS开发了Graviton系列定制硅片，为客户节省了约30%至40%的成本，进一步增强了其市场竞争力。Rufus AI助手则通过辅助购物决策，模拟试穿服装并改善购买体验，提升了用户的购物体验。 表4：亚马逊旗下产品AI近期表现产品 1.5.AI推动大厂Capex持续上行，台积电对AI景气度中长期乐观 在大模型推动下，海外互联网大厂的Capex支出同比明显加速增长。从刚刚发布的季报和交流可以看到，最新一个季度谷歌、微软、Meta和亚马逊4家公司的Capex总和为570亿美金，同比增长54%，环比增长22%，且我们观察到无论是同比还是环比增速都处于加速状态。具体来看，Google最新季度的CAPEX为130亿美元，预计未来三四季度的capex不低于120亿美元；微软的CAPEX在2024年第二季度大幅上涨到190亿美元，预计2025财年将高于2024财年，且capex呈环比增长。亚马逊的CAPEX先上升再下降后上升，在2024财年迅猛上升，在2024年第二季度达到165亿美元，且预计下半年高于上半年。Meta的CAPEX在2024二季度达到85亿美元，在二季度预计24财年该值处于370-400亿水平，而先前预期值为350-400亿。 四家互联网公司都在积极的投资AI基础设施，近期谷歌继续预订40万颗GB200芯片，布局其AI蓝图，Meta预计2025年的资本支出将大幅增长，主要投资支持人工智能研究和产品开发工作。 图1：近9个季度微软、谷歌、亚马逊及Meta资本支出（单位：亿美元）及CAPEX总和同比 表5：Alphabet、微软、Meta和亚马逊对未来CAPEX值的预测企业名称Capex值预估 从AI芯片上游看，台积电也对中期AI的景气度展望乐观。整体业绩上看，得益于市场对台积电领先的3纳米和5纳米技术的需求，二季度台积电营业收入额为6735亿台币，环比增长13.6%，同比增长40.1%。此外，台积电上调四年预期，并预计以美元计算下的2024年收入增长将略高于20%。行业收入侧，2024第二季度，高性能计算平台收入颇丰，营业收入达3502亿台币，同比增长66%，占比52%。回顾近十季度发展，高性能计算业务收入稳步增长；除个别季度外，同比均保持增长态势；在2024财年的一二季度同比增长尤其显著。此外，智能手机业务收入可观，营业收入达2223亿台币，同比增长40%，占比33% 制程工艺侧，2024第二季度5纳米工艺技术贡献35%的晶圆收入，而3纳米和7纳米工艺收入分别占总营业收入额的15%和17%。近十季度， 5nm 制程保持稳定增长，占比逐渐提升，逐步成为台积电收入的主要贡献者。 3nm 制程于2023年三季度贡献收入，但增长迅速，展现出较强的市场需求和潜力。反观 7nm 制程，其收入和占比均呈现下降趋势。 展望未来，台积电预计到2024年第三季度，公司整体业务将受到智能手机和人工智能相关需求的强劲支持，展望2024年全年，公司预测不包括内存的整体半导体市场将增长约10%。 图2：2024财年第二季度各平台收入占比 图3：近十季度智能手机与高性能计算营收及同比（单位：亿台币） 图4：2024财年第二季度各制程工艺收入占比 图5：近十季度各制程工艺收入（单位：亿台币） 2.AI芯片行业或迎来更多参与者 2.1.苹果训练Apple Intelligence大模型积极拥抱Google TPU Apple公司发布了一篇论文《Apple Intelligence Foundation Language Models》。文中描述了苹果为支持Apple Intelligence功能而开发的基础语言模型，包括一个30亿个参数的设备端的模型，以及一个为云端大型语言模型。根据论文，其并未采用英伟达H100等GPU训练Apple Intelligence基础模型，转而选择谷歌自研的TPU。苹果在TPUv4和TPUv5p集群的硬件上训练两个基础模型：一个是参数规模达到30亿的设备端模型AFM-on-device，使用2048块TPU v5p训练而成，本地运行在苹果设备上；一个是参数规模更大的服务器端模型AFM-server，使用8192块TPU v4芯片训练，运行在苹果自有数据中心里。 此外，Anthropic、Midjourney、Salesforce、Hugging Face和AssemblyAI等知名AI创企在大量使用Cloud TPU。其中，Anthropic使用谷歌Cloud TPU v5e芯片为其大语言模型Claude提供硬件支持，以加速模型的训练和推理过程。此外，许多科研、教育机构等也在使用谷歌TPU芯片来支持其AI相关的研究项目。这些机构可以利用TPU芯片的高性能计算能力来加速实验过程，从而推动前沿科研和教育进展。 图6：AFM-on-device论文表述 图7：AFM-server论文表述 2.2.AMD的MI300销量持续超预期 AMD于本季度上调数据中心收入，从四月预测的40亿美元增加至45亿美元。MI300在AMD的2024财年Q2季度收入首次超过10亿美元，其中微软扩大对MI300X