看了Google最新財報，實在太頂了，有一種集團軍全線進攻的架勢。尤其是雲業務，同比+33%有點過於誇張…1，具體看：（1）Alphabet2025年第三季度合併收入同比增長16%，按固定匯率計算增長15%，達到1023億美元；（2）Google搜尋及其他業務、YouTube廣告、Google訂閱、平台和裝置以及Google雲在第三季度均實現了兩位數增長；（3）Google服務收入增長14%至871億美元，反Google搜尋及其他服務、Google訂閱服務、平台和裝置以及 YouTube廣告業務的強勁表現；（4）Google雲收入增長34%至152億美元，淨利潤增長33%，主要得益於Google雲平台(GCP)核心產品、AI基礎設施和生成式AI解決方案的增長…對比一致預期，也是全面beat，雲業務格外亮眼，在高預期上繼續超預期3%：2，CEO績後提到：“Alphabet本季度業績非常出色，所有主要業務類股均實現了兩位數增長。我們首次實現了季度營收1000億美元的佳績…我們全端式人工智慧解決方案發展勢頭強勁，交付速度也很快，包括以創紀錄的速度在全球範圍內推出人工智慧概覽和搜尋中的人工智慧模式…除了在排行榜上名列前茅之外，我們的第一方模型(例如Gemini)現在每分鐘可處理70億個token，這得益於客戶直接使用 API的方式，Gemini應用的月活躍使用者已超過6.5億…7月份，我們宣佈旗下所有服務每月處理的Token總量達到980兆枚。現在我們每月處理的Token總量超過1.3千兆枚，一年內增長超過20倍。這真是驚人的成就！”我們在新業務方面持續保持強勁增長。Google雲加速發展，本季度末積壓訂單達1550億美元。此外，我們擁有超過3億付費訂閱使用者，主要來自Google One 和 YouTube Premium。”最後提到：“我們正在進行投資，以滿足客戶需求並抓住公司內部不斷增長的機遇…在雲端運算領域，我想指出一個明顯的增長勢頭：今年前三個季度我們簽署的超過10億美元的交易數量，超過了過去兩年的總和。我們確實看到了強勁的增長勢頭，並且正在快速推進。”……另外，資本開支來到了單季度239億美金，全年預期910-930億美金，超出此前的850億美金的指引，Google基本上鎖定了4w億美金俱樂部的門票…3，最秀的是，再次官宣了Anthropic的採購：“我們備受追捧的TPU產品組合以第七代TPU Ironwood為首，該產品即將全面上市。我們正在加大TPU產能投入，以滿足客戶和合作夥伴的巨大需求。我們很高興Anthropic最近宣佈計畫採購多達100萬個TPU。”4，資本開支大增，國內最受益的就是TPU產業鏈。這個鏈條將會加速爆發，成為明年產業趨勢最強勁的鏈條之一。產業鏈上的幾家重點公司，也會迎來新一輪業績暴增，後續我們會持續跟蹤。…p.s.:插一條Meta資本開支：我們目前預計2025年的資本支出將在700億至720億美元之間，高於我們之前預測的660億至720億美元。我們目前的預期是，2026年的資本支出美元增長將明顯高於2025年。 (橙子不糊塗)

15 年，從裝置商到生態加速器。今年 7 月，調研機構 IDC 發佈的報告顯示，大模型及智能體在工業企業中的滲透率正快速提升，2025 年應用比例從 2024 年的 9.6% 激增至 47.5%。其中，超過 73.7% 的企業的應用已不再停留於試點，而是將 AI 擴展到公司內十數個乃至數十個具體場景。Google 雲去年 10 月發佈的《生成式 AI 的投資回報》報告顯示，在接受調查的 2500 多位企業高管中，超過 70% 表示其公司在部署生成式 AI 後的第一年便獲得了回報。2025 年，人工智慧正從輔助工具與前沿探索，全面邁入實際生產流程，評判標準不再僅是技術是否先進，而是投資能否在回報上兌現。相應地，客戶需求也從早期的技術驗證，轉向更明確的實效導向——他們開始計算 AI 的 “投資回報率”，期待解決方案提供商能夠幫助其獲得切實的業務增長與財務回報。在這種需求轉向下，華為 9 月的全聯接大會上主動回應，分享了諸多關於行業智能化轉型的最新實踐，並行布了多項重要產品和解決方案。作為華為服務金融客戶的窗口，華為數字金融軍團不僅在全聯接大會上回顧了過往案例，更重點推出了應對 AI 落地挑戰的 FAB（FinAgent Booster）金融智能體加速器。幫助客戶快速建立自己的 Agent 能力，縮短開發周期，讓 AI 加速融入業務流程。華為 FAB 金融智能體加速器，旨在幫助客戶快速開發智能體、提升利用 AI 的效率。華為數字金融軍團 CEO 曹沖在演講上說，華為作為一家技術公司，定位絕不是簡單為客戶提供 AI 底座，而是要全面幫助客戶推進 AI 轉型和商業成功。金融業的 AI 變革雖處早期，卻蘊含著巨大的結構性機會。這對方案商提出了更高要求——必須從技術、生態到服務建構系統性能力，才能滿足客戶在加速期的新需求。華為數字金融基於昇騰算力底座，一是在 AI 智能體平台、模型與場景應用上持續迭代升級； 二是擴大生態合作，目標是在算力之上建構一個覆蓋 AI 平台、模型、場景各層的開放體系，幫更多使用者獲得商業回報。從數字金融到 AI 金融1970 年代，中國的銀行業處於完全手工的階段：所有客戶的帳戶資訊、業務憑證都要整理成紙質檔案，存放在專用的檔案櫃裡。若需要查詢歷史記錄，工作人員必須手動翻找檔案，基礎業務高度依賴人工，效率與精準性受限，且憑證容易丟失損壞。轉機始於 1978 年，中國銀行從日本引進第一套理光 - 8 型主機系統，並於 80 年代批次成套引進日立 M150 小型電腦，逐步實現了儲蓄、對公、聯行、會計報表等日常業務的自動化處理，這標誌著中國金融行業數位化的開端。第一個階段是數位化，把原本人工操作的業務搬到電腦裡去，到 21 世紀初，隨著網際網路技術的普及，金融行業邁入了資訊化階段，大量業務資料化、智能化，大量的業務也可以線上完成，2002 年，招商銀行率先基於簡訊 /WAP 服務推出了 “掌上銀行”，智慧型手機時代，線上匯款、購買基金、股票交易等也逐步普及。隨著人工智慧技術的不斷發展，金融行業也開始嘗試在對內對外的各項業務中引入 AI 技術，眼下，行業正在走向第三個階段——金融數智化、AI 化的變革。2021 年《“十四五” 數字經濟發展規劃》中明確提到，合理推動巨量資料、人工智慧、區塊鏈等技術在銀行、證券、保險等領域的深化應用。技術迭代、技術演進，讓金融企業開始加速 AI 落地，今年 6 月，工行半年報中提到，已有 100 余個對內對外的業務中嵌入了  AI 智能體；郵儲銀行披露，已開展 230  余項大模型場景建設，智能審貸助手” 每天支援三農、信用卡等信審場景超 3 萬筆業務。AI 的價值開始直接體現在財務回報上。中國銀行業協會黨委書記、專職副會長邢煒在今年的服貿會演講中披露，人工智慧技術顯著提升了資產組織效率，數位化領先的商業銀行的股東回報年均增長率為 8.2%，明顯高於落後銀行的 4.9%。金融行業對於人工智慧的態度，已經從早期的技術探索過渡到務實的業務融合，目標開始明確指向效率提升與價值兌現。金融機構希望通過 AI 降本增效、方案商們希望通過技術升級帶來更有競爭力的方案，獲得更多客戶，這對於雙方都是機會、也都是挑戰。資料安全、模型可信度、演算法透明性、算力不足，尤其是中小銀行人才和資源的短板，仍是行業普遍困擾，服務商們需要提升安全性、技術可靠性、效率、可用性等方面的能力，滿足日益增長、變化的需求。華為數字金融 15 年：賣硬體——做軟體——提供系統解決方案作為中國最早、最重要的技術基礎設施供應商之一，華為服務金融客戶已有超過 15 年的歷史。2010 年左右，華為作為 ICT 裝置提供商，為銀行等金融機構提供建構其 IT 系統所需的基礎硬體，如伺服器、交換機、儲存等等，滿足金融機構對穩定、可靠、高性能 IT 基礎設施的需求。這也是華為服務金融客戶的起點。當時華為的業務模型相對簡單，但華為依靠技術與服務，很快打開了市場。隨著能力積累，其佈局已演進為覆蓋軟體、硬體、雲、資料與 AI 的全端式體系，這構成了華為作為技術供應商的核心壁壘。這一優勢直接體現在市場地位上：根據沙利文（Frost & Sullivan）與 IDC 的統計，華為雲在 2023 年及 2024 年中國金融行業大模型市場份額均位列第一。曹沖介紹，過去 15 年，華為目前已經擁有 150 多家金融解決方案生態夥伴，在金融行業，華為已經攜手全球超過 11000 傢伙伴，在 80 多個國家和地區服務超過 5600 家金融客戶。這個過程中，華為積累了若干經驗，不光是技術本身，還有關於金融行業的數智化轉型經驗、大型銀行的創新場景思路等等。2023 年，華為數字金融軍團明確了戰略方向：構築韌性的基礎設施、加速應用現代化，躍升決策數智化、助力業務場景創新；2025 年，面向 AI 時代的到來，數字金融將最後的助力業務場景創新升級為賦能 AI 業務變革，又新下設了證券軍團和保險軍團，服務更多元的客戶。本次全連接大會上，華為數字金融軍團結合過去的技術積累和對客戶需求的洞察，將 AI 創新方案、生態實踐、與夥伴的聯合方案、工程化經驗沉澱下來，推出一套全新的解決方案 FAB（FinAgent Booster）-金融智能體加速器。在 AI Agent 商業化元年，華為沒有直接給客戶提供 Agent 本身，而是提供了一個軟體開發平台，加速客戶的開發，讓他們更高效地擁有自己的智能體與 AI 能力。曹沖說，AI 給金融行業帶來了結構性的變革，服務從 GUI（圖形介面互動）被動服務向 LUI（自然語言互動）主動服務轉型、人機協作從人 + 工具向人 +AI 同事轉型、規則 + 結構化資料向知識 + 智能體轉型、計算中心從通用計算向智算結合通算轉型。為了讓客戶能適應這種劇烈的變化，幫助他們開發自己的能力、而不是提供通用的解決方案，是更合理、更高效的方式，他解釋說，金融企業級 AI 架構，必須要將能力 “解耦”，對智能體進行功能解耦，避免煙囪式開發；對模型能力分層解耦，通過強化學習和領域知識結合，建構細分場景的 “業務專家” 模型，支撐 AI 決策的專業性不斷提升。華為將 FAB 的特點總結為三點：開箱易用：包含 50+ 專用場景的工作流、合作夥伴積累的 30+ 原子化能力，實現 AI 能力的 “樣板間”，把典型場景智能體的開發時間從月級縮短為周級；開箱隨用：提供 MCP 生態和知識庫，客戶可以方便地定製、組裝各種能力，與自己或其他第三方服務快速連接。開箱暢用：典型場景的調優，通過資料合成、提示詞最佳化， 強化學習，讓模型精度和效果快速提升，實現 90% 以上的意圖識別精準率， 85% 以上的任務調度精準率。華為通過技術手段最佳化 FAB 的使用門檻，希望做到讓客戶開箱即用。華為多年積累的行業經驗與技術能力，是實現上述能力的基礎。去年曹沖在演講中曾總結，華為數字金融從為客戶提供可靠的基礎硬體，到提供金融級的平台軟體，再到系統性的解決方案，現在，華為數字金融希望能加速客戶的數智化處理程序，助力他們更方便、高效地通過 AI 能力提升效率、獲得商業回報。“安全要求極高” 是金融行業區別於其他行業的一大特點，方案商必須提供可靠的基礎設施、魯棒性極強的軟體保障系統安全。駭客的技術也在與日俱進，傳統計算需 1 兆年破解的加密，量子計算僅需 100 秒，華為此次發佈了一系列安全方案，包括包括零信任園區網即時動態鑑權；量子安全廣域網實現抗量子解密；AI 訓推保護方案防推理模型投毒；資料安全黑匣子抗極限網路攻擊。安全基礎之上，是高效，AI 落地到業務中表現如何，依賴的依然是 AI 大模型三要素：演算法、算力和資料。華為的優勢是自己生態內有完整的技術支援，算力方面，昇騰算力叢集提供低延遲、高效率的計算能力，提升推理資源利用率。資料上，華為提供了一套全鏈路、全要素的資料處理能力，將金融行業傳統的資料湖升級為知識湖，在保留原有資料的情況下，疊加一層知識圖譜的結構、語義與業務上下文，AI 在呼叫資料前，能先經過知識湖，理解沉澱下來的經驗，提高精準率與效率，讓 AI 智能體能夠像資深專家一樣，進行深度的推理和決策。“要像管理資料一樣管理知識，包括我們的經驗、語義等一切在數位化時代不能量化的東西，這樣 AI 才能更懂業務。” 曹沖介紹說。以 “融海計畫”  引領生態共贏金融本身是一個極其依賴生態、合作的行業。一筆完整的金融業務，往往涉及多個環節和機構，以確保資金的的安全和高效流轉。同時強監管的特性，也決定了單靠機構自身難以完成合規驗證。而隨著全球化合規要求日益嚴峻、技術全球化協作加深，不管是作為需求方還是供應方，都需要共同面對急劇變化的環境，科技企業單打獨鬥的時代已經過去。大型國有銀行、股份制銀行與區域性中小銀行，在業務重點、技術能力、業務需求上都有顯著不同，有的更關注增長、有的更關注合規；各個國家和地區都有著各自的政策、體系與商業規則，單一方案商提供的單一產品難以形成足夠的競爭力，往往需要多方協同，比如結合全球獨立軟體開發商（ISV）的通用技術與本地系統整合商（SI）的落地經驗，高效服務當地客戶，前者提供行業領先的、通用的技術方案，後者因地制宜，提供當地市場獨特的 know-how。華為數字金融軍團也在這個背景下，繼續加速生態建設。2021 年，華為就曾推出智慧金融夥伴出海計畫（簡稱 “FPGGP”），希望建立一個幫助中國金融夥伴走向全球市場的平台，它是全球優秀獨立軟體開發商和本地系統整合商的橋樑，把雙方的經驗與優勢互補。去年，根據使用者加速數智化轉型的需求，華為將其升級為 “融海計畫”，下設三個子計畫，不再只圍繞出海，而是從 “出海” 即金融夥伴出海計畫（FPGGP）、“開發驗證” 方案精築計畫（OBP）、“孵化創新場景” 睿變創新計畫（MVP）三個維度，幫助生態內的合作夥伴。金融夥伴出海計畫已經幫助一些中國企業加速走向了全球市場、讓全球客戶受益，華為與長亮科技合作，為菲律賓數字銀行 UnionDigital 開發新一代核心業務平台，用時 35 天完成貸款核心系統上線；方案精築計畫主要是與合作夥伴溝通深度開發和整合驗證，提高數智化轉型的效率，提升 AI 系統在業務中應用的速度與精度。華為與神州資訊合作開發了一套新的分佈式系統，能夠同時處理每秒超過 10000 筆的聯機交易和聯機批處理任務，結息日批處理時間縮短至 60 分鐘以內。睿變創新計畫則是幫助客戶孵化 AI 創新的應用場景，華為基於昇騰生態的輕量化金融大模型，幫助某銀行客戶建構智能信貸助手，智能生成信貸報告，時間從數天縮短到數小時。華為數字金融軍團還披露了人才培養上的一些努力，華為已經完成 30 多家金融機構的 AI 實訓，培養超過 2000 以上的 AI 人才；曹沖提到，接下來的目標是在國內 AI 人才培養覆蓋 5000 人，在海外數智化人才覆蓋培養 5000 人；同時，完成 5 期銀行數位化轉型海外班。在全聯接大會上的演講中，曹沖總結，華為過去是靠算力變現，但在 AI 時代，華為要和客戶用共創的模式，從底座、模型、知識、平台和工程、架構，場景，人才和生態八個方面，全面建構能力，支撐客戶 AI 變革有效落地。“很多金融機構，對 AI 的戰略和價值落地仍有很多困惑和困難，我們認為，一定要堅信 AI 對行業的變化是深遠的，決不能低估 AI 對金融的長期價值，要面向未來積極佈局和探索；同時，也不能高估 AI 的短期價值，要一步一個腳印去實踐。” 曹沖說。 (晚點LatePost)

Google Cloud （Google雲）近期發展勢頭迅猛，近日成功中標英國國防部(MoD)價值4億英鎊(約合5.43億美元)的重大項目，將為其打造主權雲平台。該項目將提供安全的雲基礎設施，在確保資料控制能力的同時推動創新。這一舉措與英國國防部在《戰略防務評估》中提出的利用先進雲基礎設施提升作戰能力的目標高度契合。根據協議，Google將使用Google Distributed Cloud (GDC)離線技術部署主權雲環境。該平台專門設計用於處理需要嚴格資料駐留和安全措施的工作負載，確保英國國防部的敏感資料完全儲存和管理在英國境內。此外，平台將整合Google的先進AI和機器學習工具，以提升國防部的分析能力和營運效率。英國國防部網路與特種作戰司令部司令James Hockenhull將軍表示，該部門致力於利用下一代技術和AI來增強作戰能力，確保英國安全。Google Cloud已承諾在英國組建專門的技術團隊來管理這一項目。與此同時，在本周的Goldman Sachs科技大會上，公司還透露，該部門未來兩年預計將實現約580億美元的新增收入。雲端運算業務負責人Thomas Kurian表示，公司目前擁有1060億美元的未確認銷售合同儲備，其中55%將在兩年內轉化為實際收入。在今年7月的財報中，Google Cloud已宣佈其年化收入突破500億美元， 雲業務增速達31%，該部門季度新增客戶數量環比增長28%。Kurian還透露，全球排名前十的AI實驗室中有九家都是Google Cloud的客戶，包括競爭對手OpenAI（多元戰略）和最近估值達1830億美元的Anthropic（Google投資）；8月份Google Cloud剛剛與Meta簽訂6年100億美元雲服務大合同。儘管雲端運算業務目前僅佔Alphabet總收入的14%，遠低於廣告業務佔比，但它是公司增長最快的業務線之一。Alphabet CEO Sundar Pichai已將2025年的資本支出計畫從750億美元提升至850億美元，主要原因就是看好雲端運算需求的增長。Saasverse InsightsGoogle Cloud的英國國防部大訂單凸顯了主權雲在國防安全領域的戰略重要性，也體現了全球科技巨頭在政府和軍事市場的滲透加速。同時，Google Cloud積極佈局AI基礎設施賽道，通過為競爭對手提供雲服務來實現雙贏，展現了雲端運算在AI時代的戰略價值。這一模式啟示我們，在快速發展的AI領域，基礎設施服務商可以通過與各類AI創新者合作來共同擴大市場蛋糕，而不是非此即彼的零和競爭。#Google Cloud #雲端運算收入#AI基礎設施#OpenAI#企業增長戰略(Saasverse)

周四，Google雲平台發生了一次全球性的當機，影響了包括 Google Home、Spotify、Snapchat，甚至Cloudflare的部分服務。今天，Google發佈了一份簡短的事件報告，並表示仍在調查中。Google表示，根據我們的初步分析，問題的起因是一個無效的自動配額更新被應用到我們的API管理系統，並被全球範圍內分發，結果導致外部的API請求被拒絕。為瞭解決這個問題，我們繞過了這個出錯的配額檢查機制，從而使大多數地區在兩小時內恢復。但us-central1（美國中部地區）的配額策略資料庫因為過載，恢復時間顯著延長。這是一次由內部系統錯誤引發的連鎖反應，影響範圍很廣，涵蓋多個知名服務。比如，Cloudflare 在自己的報告中指出，Google 的故障導致其某項服務所依賴的核心資料儲存失效。Google目前還在做進一步的調查。 (科技巴圖魯)

當數智化浪潮席捲全球的每一個角落，雲端運算早已不是飄渺的技術願景，而是驅動現代經濟社會運行的堅實底座。從賦能千行百業實現數位化轉型，到點燃人工智慧的燎原之火，雲的力量無處不在，其市場規模亦在持續高速增長。在這片價值兆且日新月異的競技場上，一場圍繞技術創新、資本投入與市場份額的空前競逐已進入白熱化階段。亞馬遜AWS憑藉先發優勢持續領跑，微軟Azure依託生態強勢崛起，Google雲在人工智慧領域深耕細作，而以阿里雲、騰訊雲、百度雲為代表的中國雲廠商則在本土市場及特定領域展現出強大的競爭力。它們不僅是技術創新的策源地，更是資本力量的角逐場，每一次戰略調整都牽動著全球科技產業的神經，預示著行業格局的深刻變遷。本文將聚焦AWS、微軟雲、Google雲這三大國際巨頭，以及阿里雲、騰訊雲、百度雲這三家中國主要的雲服務提供商，通過對其近五年（2020年至2024年，具體財年區間因公司而異）的主要財務資料、資本開支進行深度梳理與分析，力圖揭示它們在“算力的競賽”與“資本的盛宴”中的競爭策略演變，洞察技術角力的核心戰場，並展望全球雲端運算產業的未來航向與發展脈絡。財務指標透視：頭部雲廠商的“起”與“落”過去五年，是全球雲端運算市場格局加速演變的關鍵時期。各大雲服務商在營收規模、盈利能力以及基礎設施投入方面均展現出不同的發展態勢。本部分將通過詳實的資料對比，直觀呈現六大雲巨頭的經營業績和投入力度。☆註：微軟雲營收通常指“智能雲”部門整體營收；騰訊雲營收資料根據第三方機構報告、行業分析及騰訊財報中“金融科技及企業服務”類股的間接資料，結合市場份額進行系統性估算；阿里雲2021財年前雲業務資料僅包括雲端運算與釘釘業務，2022財年雲業務資料為雲智能部門整體資料；其他“/”表示該資料未公開。分企業詳細來看，AWS作為雲端運算領域的先驅，其營收和利潤的增長軌跡呈現出穩定的上升趨勢。從2020年的453.7億美元營收到2024年的1076億美元，AWS的市場份額不斷擴大，業務拓展成效顯著。與此同時，其利潤也從2020年的135.3億美元增長至2024年的398億美元，盈利能力持續增強，表明其在成本控制和營運效率方面表現優異。AWS憑藉其成熟的技術、廣泛的服務和強大的品牌影響力，在全球雲端運算市場中佔據了重要地位，尤其是在北美和歐洲等成熟市場中，其市場份額和客戶忠誠度較高。微軟雲的營收增長勢頭強勁，2020年為483.7億美元，到2024年已達到1374億美元。這一增長速度顯示出其在企業級雲服務市場的強大競爭力和快速擴張能力。微軟雲的利潤也與營收同步增長，從2020年的183.2億美元增長至2024年的495.8億美元。這表明微軟雲不僅在營收規模上實現了快速增長，而且其盈利模式和營運管理水平也得到了市場的認可。Google雲的營收逐年遞增，從2020年的130.6億美元增長至2024年的432.3億美元。這一增長趨勢體現了Google在雲端運算市場的不斷滲透和業務拓展。儘管Google雲的營收規模相對較小，但其增長速度不容小覷。在利潤方面，Google雲從2020年的虧損56.1億美元逐步走向盈利，2024年盈利61.1億美元。這一轉變表明Google雲的業務逐漸成熟，成本控制和收入增長策略取得了顯著成效。阿里雲作為中國雲端運算市場的領軍企業，其營收規模不斷擴大，從2020年的403.0億元增長至2024年的1063.7億元。在國內雲端運算市場中，阿里雲佔據著重要地位且持續發展。在利潤方面，阿里雲從2020年的虧損34.1億元到2024年的盈利61.2億元，實現了從虧損到盈利的轉變。這一轉變反映出其業務模式逐漸成熟，營運效率不斷提升。根據第三方機構報告、行業分析及騰訊財報中“金融科技及企業服務”類股的間接資料，結合市場份額進行系統性估算，騰訊雲的營收實現持續增長，從2020年的290億元增長至2024年的580億元。四年間實現翻倍，這一增長趨勢反映了其在雲端運算市場的持續競爭力。行業報告顯示，2024年騰訊雲在中國公有雲市場份額約5%，排名第三，儘管整體增速略低於行業頭部企業，但其在細分領域表現突出，並且憑藉騰訊的生態優勢，騰訊雲在雲服務市場穩步前行。百度雲的營收也呈現出增長趨勢，從2020年的91.7億元增長至2024年的218.6億元。然而，相較於其他幾家雲服務企業，百度雲的整體規模相對較小。百度雲在人工智慧和巨量資料領域具有一定的技術優勢，尤其是在智能語音、圖像識別和自動駕駛等領域，百度雲通過將這些技術與雲端運算服務相結合，為客戶提供了一系列創新的解決方案。橫向對比而言，營收規模方面，AWS和微軟智能雲穩居第一梯隊，2024年營收均已突破千億美元大關。AWS憑藉先發優勢和全面的服務體系，保持了穩健的增長和強勁的盈利能力。微軟智能雲則依託其龐大的企業客戶基礎和Azure的迅猛發展，以及AI戰略的成功落地，實現了高速增長，與AWS的差距在逐步縮小。Google雲作為追趕者，其營收增速在三巨頭中最為亮眼，尤其在AI和資料分析領域的優勢逐漸顯現，並在2023年首次實現季度盈利，2024年實現全年盈利，標誌著其規模化效應開始兌現。這主要得益於其在AI技術上的長期投入以及對成本結構的持續最佳化 。中國市場方面，阿里雲憑藉先發優勢和深厚的客戶基礎，依舊是中國市場的領導者。其營收在經歷一段時期的調整後，重新聚焦高品質增長和AI驅動創新，盈利能力得到顯著改善。騰訊雲和百度智能雲也保持了較快增長。騰訊雲依託其強大的生態系統，在音視訊、遊戲、金融等領域具有優勢，並持續最佳化收入結構。百度智能雲則憑藉其“雲智一體”戰略和在AI領域的深厚積累，尤其是在大模型和行業智能化解決方案方面，實現了差異化突圍，營收增速較快，並持續向盈利目標邁進。資本開支對比：五年狂飆與資金去向解碼資料來源：公司財報，領導層發言，市場預測等☆註：2025預計百度資料為“0”表示“暫無官方披露資料”，表格自動以“0”填入資本開支是雲服務商建構和擴展其基礎設施（如資料中心、伺服器、網路裝置）的關鍵投入，直接反映了其對未來市場增長的預期和技術領先的決心。近年來，隨著AI算力需求的爆發，各大雲巨頭的資本開支普遍呈現持續增長態勢，堪稱一場“軍備競賽”。分企業來看，亞馬遜的資本開支呈現出明顯的波動與增長趨勢。2021年其資本開支為610.5億美元，2022年增長至636.5億美元，但在2023年降至527.3億美元，這一下降可能是由於業務調整或成本控制策略所致。然而，2024年其資本開支大幅回升至830.0億美元，2025年預計高達1480億美元。如此大規模的增長表明亞馬遜正在積極佈局未來，尤其是在雲端運算（AWS）、物流基礎設施和人工智慧等領域持續加大投入。微軟的資本開支則呈現出穩步上升的趨勢。從2021年的206.2億美元逐年遞增，到2024年達到444.8億美元，2025年預計達到800億美元。這種持續增長表明微軟在多個關鍵領域不斷髮力。雲端運算是微軟的重點投入方向之一，隨著企業對雲服務需求的增加，微軟需要不斷擴展資料中心和提升服務性能。同時，微軟在人工智慧領域也表現出強烈的投入意願，尤其是與OpenAI的合作，顯示出其在前沿技術領域的戰略佈局。通過技術研發、併購等方式，微軟不斷強化自身的競爭力，以應對來自其他科技巨頭的競爭。Google的資本開支同樣呈現出穩步上升的態勢。2021年其資本開支為246.4億美元，2024年增長至525.4億美元，2025年預計達到750億美元。Google的投入重點在於搜尋引擎最佳化、雲端運算、人工智慧與機器學習研發以及資料中心建設等方面。搜尋引擎作為Google的核心業務，需要不斷最佳化演算法和提升使用者體驗；雲端運算領域的競爭日益激烈，Google需要加大投入以提升其市場份額；而在人工智慧與機器學習領域，Google一直處於領先地位，持續的研發投入有助於保持其技術優勢。此外，資料中心的建設是Google支援其各項業務的基礎，通過擴巨量資料中心規模和提升計算能力，Google能夠更好地滿足使用者需求並拓展業務版圖。阿里巴巴的資本開支情況則較為複雜。2021年其資本開支為414.5億元，2022年增長至533.1億元，但2023年降至343.3億元，2024年進一步降至320.9億元。2023-2024年的下降可能由於業務收縮和最佳化資源配置的結果，例如對一些非核心業務的調整。然而，2025年預計資本開支將大幅回升至1200億元，這一變化預示著阿里巴巴將在多個領域展開大規模的佈局。其中雲端運算和AI技術的研發將是重點方向之一。阿里巴巴的雲端運算業務（阿里雲）近年來在國內市場取得了顯著的市場份額，並逐漸向國際市場拓展，AI技術在阿里巴巴的電商、物流、金融科技等多個業務領域中也發揮著越來越重要的作用。騰訊的資本開支也呈現出一定的波動性。2021年其資本開支為621.7億元，2022年降至508.5億元，2023年進一步降至474.1億元，但2024年猛增至960.5億元，2025年預計達到1070億元。前期的下降可能由於遊戲業務監管環境的變化以及投資策略的調整等因素影響。然而，2024-2025年的上升表明騰訊正在重新佈局其業務戰略。騰訊雲作為騰訊的雲端運算服務平台，近年來在企業服務、金融科技等領域取得了顯著進展。隨著AI技術在騰訊的遊戲研發、數字內容生態、社交平台等多個領域中有著越來越廣泛的應用前景，騰訊也表示將通過加大AI技術的研發和應用，拓展新的業務領域。百度的資本開支波動較大，2021年為109億元，2022年降至83億元，2023年回升至112億元，2024年又降至81億元，2025年預計在300-500億元。這種波動反映了百度在業務探索和調整過程中的靈活性。2025年預計的顯著增長表明百度將在自動駕駛、人工智慧基礎研究和智能雲等重點業務方向加大投入。自動駕駛技術是百度近年來的重點發展方向之一，通過加大研發投入，百度希望能夠在全球自動駕駛市場中佔據一席之地。同時，人工智慧基礎研究的投入有助於提升百度的技術實力，為其各項業務提供技術支援。而智能雲業務則是百度拓展企業服務市場的重要手段，通過加大投入，百度能夠提升其在雲端運算市場的競爭力，推動業務轉型和新增長曲線的培育。橫向對比來看，國際三巨頭AWS、微軟、Google在資本開支方面均展現出巨大的投入規模和持續增長的態勢。特別是自2023年以來，在生成式AI浪潮的推動下，三家公司均大幅增加了對AI晶片採購和資料中心建設的投入，以滿足日益增長的AI模型訓練和推理需求。AWS除了採購GPU，也在大力投入自研的Graviton（CPU）、Trainium（AI訓練晶片）和Inferentia（AI推理晶片），以期建構更具性價比和差異化的算力基礎設施。微軟的資本開支與其AI戰略深度繫結，大量投資用於支援OpenAI模型訓練及Azure AI服務的擴展。Google則持續投入TPU自研晶片和全球資料中心網路，以支撐其在AI和資料分析領域的領先地位。中國雲廠商方面，阿里巴巴明確未來在雲和AI基礎設施的投入將超越過去十年總和 ，顯示其在AI算力競賽中加速投入的決心。騰訊的資本開支在經歷前幾年的波動後，也隨著AI大模型戰略的推進而有所回升，重點保障混元大模型及相關產業網際網路應用的算力需求。百度的資本開支同樣與其AI戰略緊密相關，持續投入崑崙芯研發和AI原生雲基礎設施建設，以支援文心大模型生態的發展。總體而言，全球雲巨頭的資本開支策略均指向一個核心：AI算力是未來的戰略制高點。巨額的資本投入不僅是為了滿足當前的市場需求，更是為了在下一代技術革命中搶佔先機。這種“軍備競賽”的態勢預計在未來幾年仍將持續。巨頭棋局推演：戰略分野與未來航向在核心資料背後，是各大雲巨頭基於自身優勢和市場判斷所制定的差異化競爭策略。它們的每一個戰略選擇，都在深刻影響著全球雲端運算產業的版圖和未來走向。AWS作為全球雲端運算市場的開創者和絕對領導者，持續以技術創新驅動，秉持“客戶至上”的理念，提供最廣泛、最深入的雲服務組合。從未來核心發展舉措來看，AWS將聚焦於不斷推出新的服務和功能，覆蓋從計算、儲存、資料庫到AI/ML、物聯網、Serverless等幾乎所有領域；同時大力投入Graviton（CPU），Trainium （AI訓練）， Inferentia（AI推理）等自研晶片，提升性價比和供應鏈可控性；並加速生成式AI佈局，推出Amazon Bedrock等平台，整合自身及第三方AI模型，賦能企業快速建構和部署生成式AI應用。微軟雲作為市場第二的有力挑戰者，依託微軟強大的軟體生態系統（如Office 365，Dynamics 365，Windows Server，GitHub）和與OpenAI的深度戰略合作，實現差異化競爭，尤其在企業級市場和AI應用領域展現出強大攻勢。從未來核心發展舉措來看，微軟雲業務將持續提供跨雲、跨邊緣的統一管理和Azure服務部署能力；並深度整合OpenAI技術，推出各類Copilot助手（如Microsoft 365 Copilot，GitHub Copilot），將AI能力融入微軟全系產品和服務；同時強化行業雲解決方案，針對金融、醫療、零售、製造等行業推出Microsoft Cloud for Industry；並持續投資全球資料中心，大規模建設支援AI算力需求的新一代資料中心。Google雲憑藉在資料分析、人工智慧/機器學習（AI/ML）領域的深厚技術積累，努力提升市場份額並實現可持續盈利。雖然市場份額相對落後，但其技術實力不容小覷。從未來核心發展舉措來看，Google雲將持續投入AI技術創新，推出Vertex AI平台、Gemini等多模態大模型，以及TPU等自研AI硬體；並聚焦特定行業解決方案，針對零售、醫療、金融、製造、公共部門等行業提供定製化解決方案；同時加強管道合作與生態建設，積極拓展合作夥伴，擴大市場覆蓋。阿里雲作為中國雲端運算市場的領導者，在經歷組織架構和戰略重心調整後，更加聚焦核心公共雲產品、AI驅動的創新以及可持續的盈利性增長。其“AI驅動、公共雲優先”的策略日益清晰。從未來核心發展舉措來看，阿里雲從追求規模轉向追求高品質、可持續的增長，最佳化產品結構。未來將持續推進AI大模型“通義千問”系列研發與應用，並將其融入各類雲服務和釘釘等應用；同時提升公共雲競爭力，通過技術最佳化和價格調整，提升公共雲產品的市場吸引力。騰訊雲作為中國雲市場的重要參與者，依託騰訊強大的C端生態（微信、QQ、遊戲、音視訊等）和B端連接能力（企業微信、騰訊會議等），聚焦產業網際網路，服務各行各業的數位化轉型。從未來核心發展舉措來看，騰訊雲將推出自研“混元”大模型，將AI能力應用於內部業務（如廣告、遊戲）最佳化，並逐步向外部客戶提供模型服務；同時深耕優勢行業，在音視訊、遊戲、金融、文旅、零售等行業持續發力，提供行業解決方案；並且加強區域下沉與管道建設，拓展地方市場和服務能力。百度智能雲則堅定不移地走“雲智一體”的道路，強調AI在雲服務中的核心驅動作用，作為中國市場主要的AI雲服務商和智能化解決方案提供商，百度雲未來核心發展舉措主要體現在以下方面。首先持續迭代“文心”系列大模型及AI開發平台“飛槳”，建構從底層AI晶片（崑崙芯）到大模型再到應用的全端AI能力；其次推出“千帆大模型平台”，提供一站式企業級大模型服務，降低AI應用門檻；同時聚焦智慧城市、智能製造、智慧金融、智能交通等AI重點應用場景，提供端到端的智能化解決方案；最後推動AI原生應用生態建設，鼓勵開發者和企業基於百度AI能力開發創新應用。市場格局演變總結綜上來看，頭部集中趨勢將持續，但競爭格局動態調整： AWS、微軟雲、Google雲三巨頭的領先地位短期內難以撼動，其市場份額合計佔比仍將維持在高位。然而，它們之間的競爭將更加激烈，特別是在AI領域，微軟雲借助OpenAI的先發優勢正在快速拉近與AWS的距離，而Google雲的技術潛力也不容忽視。在中國市場，阿里雲、騰訊雲、百度智能雲等本土巨頭將繼續主導，但彼此間的市場份額和競爭態勢也將隨著AI戰略的落地和市場需求的變化而動態調整。新興力量，尤其是在特定技術領域（如AI晶片、資料安全）或垂直行業具有深度解決方案能力的專業雲服務商，仍有機會通過差異化競爭獲得發展空間。在技術創新方面，未來3-5年，AI將持續定義雲端運算的技術演進方向。競爭焦點將從基礎模型能力逐步轉向模型效果、應用成本、部署效率以及與行業知識的深度融合。MaaS（模型即服務）生態將更加成熟，AI原生應用開發將成為主流。隨著物聯網、自動駕駛、工業網際網路等場景的發展，資料需要在邊緣側進行即時處理，對雲邊協同能力提出更高要求。並且，隨著區塊鏈和去中心化技術的發展，對去中心化儲存、計算和身份驗證等雲服務的需求可能逐步顯現。預計未來幾年，頭部雲服務商圍繞AI算力基礎設施的資本開支仍將維持高位。這將對廠商的短期盈利能力構成一定壓力，但也是建構長期競爭壁壘的必要投入。資本市場將密切關注其投入產出比和AI商業化進展。綜合而言，全球雲端運算的競逐大戲遠未落幕。在技術與資本的雙重驅動下，這片充滿活力的競技場正以前所未有的速度演進。從最初的基礎設施即服務，到如今的萬物皆可雲、AI賦能一切，雲端運算作為數字時代的核心引擎，其內涵和外延仍在不斷拓展。未來，隨著AI、巨量資料、物聯網等技術的深度融合，雲端運算必將釋放出更加磅礴的力量，重塑千行百業，驅動人類社會向更智能、更高效、更可持續的未來邁進。在這場波瀾壯闊的變革中，唯有持續創新、擁抱變化、建構開放生態的參與者，方能立於潮頭，共贏未來。 (資料猿)

Google雲今天宣佈即將推出迄今為止最強大、最節能的張量處理單元 Trillium TPU。 Google的 TPU 與 Nvidia 公司的圖形處理單元類似，後者已成為運行生成人工智慧工作負載的最受歡迎的硬體。Google希望通過 Trillium 為企業提供 Nvidia GPU 的替代品。 Trillium今天在Google I/O 2024上推出，是該公司的第六代 TPU。它旨在為最苛刻的生成式人工智慧模型和工作負載提供支援，提供比現有 TPU 顯著增強的計算、記憶體和網路功能。 Google雲機器學習、系統和雲 AI 副總裁兼總經理 Amin Vadhat 表示，與Google宣佈的目前最強大的晶片TPU v5e相比，Trillium TPU 的峰值計算性能提高了 4.7 倍。Cloud Next 去年八月。為了實現更高的性能，Google 投入了大量精力來擴展執行計算的矩陣乘法單元或 MXU 的大小，並提高了其整體時鐘速度。