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“AI讓矽谷10萬人失業”背後的真相
與“矽谷10萬人”被裁這樣的消息幾乎同時進入我視野的是“輝達市值突破5兆美元”“蘋果公司市值首次突破4兆美元”“馬斯克可能獲得兆美元薪酬”……失業人群與超級企業、超級個體形成鮮明的對比,更凸顯了人類社會的兩極分化。不可否認的是,AI會替代更多人已是趨勢,技術之外的一個重要問題是:我們真的在財富分配等制度層面做好準備了嗎?“AI替代人”旗號之下所掩蓋的最近又有一些大企業開啟了新一波裁員。據媒體報導,亞馬遜計畫裁減約1.4萬名公司職員,以精簡營運、加快人工智慧部署。這次裁員算是亞馬遜繼2022年裁掉2.7萬人後又一次大規模裁員。不只是亞馬遜在大裁員,有資料顯示,今年以來矽谷就有近10萬人被裁掉了。比如Google,年初就在雲端運算部門大幅削減設計崗位,將資源集中投入到AI產品研發;微軟5月以來已經裁掉了超1.5萬名員工,主要波及Azure雲、全球銷售及工程等核心部門;Meta上月份宣佈裁撤其人工智慧部門的600名員工,理由是“減少管理層級,提升組織效率”;英特爾在今年夏季的三個月內裁掉了2萬多人;IBM也在前幾天宣佈,今年4季度要進行新一輪裁員,預計會波及上千人。以前某家大企業進行超萬人規模的大裁員,幾乎都是這家企業遇到了較大的生存危機,遭遇“戴維斯雙殺”——業績下滑,估值下降,兩個負面因素疊加後導致股價暴跌。但現在大企業的裁員大為不同,他們大多有著比較亮眼的業績,股價也一路高歌猛進。亞馬遜今年三季度營收、淨利潤分別同比上漲13%、39%,並預計第四季度營收同比增長10%以上,第三季財報發佈後,亞馬遜股價飆升13%。Google、微軟、Meta今年第三季度也均有超10%的增長,股價也屢創新高。連前幾年表現低迷的IBM今年三季度也獲得了超9%的增長,扭虧為盈,今年以來IBM股價上漲約40%。而英特爾也結束了連續六個財季的虧損,重現增長。這樣看來,當下的科技巨頭是越強越要裁員。他們普遍把裁員的原因歸結為AI技術的加速應用,裁員的同時也加大了在AI領域的投入,亞馬遜預計今年在AI上的資本支出總額約為1250億美元,明年支出規模將進一步擴大。所以,以前我們感覺企業裁員都有點偷偷摸摸的,畢竟不是什麼光彩的事,甚至把“裁員”巧妙地說成是“最佳化”,但現在科技巨頭給我們建構出的裁員邏輯是:AI的大規模應用替代了更多人,裁員就代表AI水平更高,更能抓住未來趨勢並降低成本,提升營運效率和業績。在這套邏輯下,被裁掉的人也只能怪自身技能不夠硬,沒跑過AI進化的速度。這些人能進大科技企業工作,本身也有著相當不錯的能力,隨隨便便就被AI取代了,讓很多人更加焦慮,還沒真正看到“AI時代”的影子,飯碗先受到了AI的巨大威脅。圖源:《我, 機器人》但我們不禁要問:這麼大規模的裁員,真的都是AI造成的嗎?“AI替代人”的旗號之下,其實掩蓋了太多東西。首先,一部分裁員是科技企業之前的大規模擴張所致。如果查以前的資料會發現,大概在2020-2022年,當時是疫情期間,線上需求激增,而且聯準會將利率降低到了接近零的水平,企業融資成本大幅降低,直接促使眾多科技企業開啟了大擴張,也就相應加大了招聘規模。比如亞馬遜,只在2020年第3季度就猛增了24.8萬名員工,2021年第3季度也大幅增加了13.3萬名員工,2019年亞馬遜全球員工數不到80萬人,而到了2021年就翻了一番,達到了160萬人。此外,從2019年到2022年,Google人數從大約11萬擴張到18.7萬;微軟從15萬人擴張到超22萬;Meta從4.5萬擴張到8.7萬。而在國內,2021年併入高鑫零售的阿里人數超過了20萬,字節、美團、騰訊也紛紛突破10萬人。大水漫灌之下,很多職位本就很虛,再加上疫情後全球經濟的持續低迷,聯準會又從2022年3月至2023年7月連續11次加息,使各大企業裁員或壓縮人員招聘,由此也導致了持續好幾年的裁員潮。據美國就業資訊網站Layoffs.fyi的資料,2022年科技企業公佈的全球裁員計畫約為16萬人,達到上年的13倍;2023年大約有1191家科技公司進行了裁員,總數達到了約26萬人,是2001年網際網路泡沫破裂以來的最高水平;2024年各大科技公司裁員總數接近15萬人。可以說,這一波美國科技企業的裁員潮,仍有很大的周期性因素、企業戰略調整因素。其次,科技企業在大規模裁員的同時,把更多人變成了“非正規員工”。在進行大規模裁員的同時,亞馬遜也宣佈在美國招聘25萬名假日季(一般是從感恩節到聖誕節期間,是美國零售商一年當中最為關鍵的銷售期)員工,他們基本都是臨時工,忙完假日季的工作後再去找下一份臨工工作,看起來自由又靈活,實則跟正式員工在福利待遇、技能積累上遠不能比。像沃爾瑪、塔吉特、亞馬遜等零售商每年到了消費需求旺盛的假日季都會招聘大量臨時工,就像富士康在蘋果手機發佈後急聘大量工人,本身也不是什麼新鮮事,但不能忽略的是,在全球大量白領遭遇裁員潮的同時,從事即時出行與送餐、網際網路家政、按需軟體開發、線上勞動眾包等“零工經濟”的人也越來越多。全球自由職業者平台Upwork發佈的資料顯示,2023年38%的美國勞動力(即6400萬人)從事自由職業,跟10年前相比增加了1100萬。這些人之中,或許有不少知識密集型工作從業者是主動選擇做零工,獲得更大的自由度和收入,但有相當一部分做勞動密集型零工的人是被迫做出的選擇,比如一些白領失去工作後選擇開網約車或送外賣。就連AI在發展過程中也需要大量的外包臨時工參與,比如AI錄音員、資料標記員、內容稽核員。他們拿著低薪,用單調和重複的工作反哺AI系統。所以,一些科技行業的白領失去工作的同時,也產生了很多缺乏穩定性的臨時工,這也是我在前文《全球中產大敗局?》所提到的,在更多滿足中產報酬標準的工作消失後,就形成了“二元勞工市場”——“好工作”和“壞工作”的對立加劇,而且兩者之間存在嚴重的結界,幾乎難以踰越。比如勞動密集型臨時工,很難通過技術積累成為熟練技術人員,因為他們的工作是碎片化、單調重複的,他們無法通過在職場中的努力工作成為中產。這其實加劇了社會分化。但在“AI替代人”的敘事下,一切都被巧妙包裝成是技術演化的自然結果,被替代者似乎只能怨自己的技能不夠硬,輕易就被AI替代掉了。技術之外的重要問題縱觀近半個世紀美國其他兩次大規模的裁員潮,也都加劇了社會分化。第一次發生在20世紀七八十年代,面對歐洲、日本、韓國的產品在全球產生的競爭,美國企業的優勢地位逐漸喪失,1959年美國公司的平均稅後利潤率為8%,20年後這一數字降低為5.1%。這迫使美國企業逐漸把製造業轉移到成本更低的新興開發中國家,開啟了美國“去工業化”的浪潮,導致藍領工人大量失業。但當時美國精英階層控制的輿論把企業競爭力下降更多解釋為權利太大的工會的束縛、美國工人安於現狀而無法與海外工人競爭,以及聯邦政府嚴格的法令約束。所以也就順理成章地拋棄了國內的藍領工人。與之相匹配的是,新自由主義在發達資本主義國家大行其道,里根政府在美國推行私有化、放鬆監管、和經濟自由化,並把大市場和小政府作為其改革目標。這也為美國大企業“無止境地追求更高利潤”奠定了基礎,此後他們開始在全球開展業務,這也使跨國企業股東、高管、高級別員工的財富急劇增長,而且他們在美國國內和全球所擁有的經濟和政治權力也不斷增加。跨國企業及其高管還通過大量的競選資金支出和密集的遊說活動,滲透並強有力地影響政府。但另一邊,美國國會委託的一項調查顯示,在20世紀70年代末到80年代中期,有超過1100萬名工人因工廠關閉、生產裝置跨國轉移以及裁員而失業。大多數被解僱的工人曾就職於製造業。而在1986年到1991年之間又有大約1200萬名工人被解僱。而且,被解僱的工人在尋找新工作時,往往會接受遠低於之前薪酬的工資,甚至許多是兼職工作並且缺乏醫療保險和其他福利。到了90年代資訊時代來臨,美國企業又開啟了第二波裁員潮,只不過這次輪到了白領。對於這一波裁員,企業大多解釋為電腦新技術的應用、組織重構或是經濟全球化的深度發展,而且還宣稱,從長遠角度來看,每個人都會從全球經濟的自由市場中受益。簡而言之,這是自然經濟演化產生的結果。美國社會學家厄爾·懷松等所著的《新階級社會:美國夢的終結?》寫道,當時美國一些大企業掀起裁員風暴,以至於“再就業專家”被創造出來,好讓公司冠冕堂皇地去面對裁員決定,即解僱大量僱員,有時甚至高達上萬名,這種新型公共關係類工作的任務就是讓公眾接受:裁員是公司在全球經濟競爭中求生的一種正常生活方式。圖源電影《在雲端》,講述了一名職業裁員人員的故事。不能否認,新技術、全球化深度發展本身有相當大的進步性,但在幾乎放肆的新自由主義政策影響下,很難確保讓絕大多數人受益,而只是讓更多收益集中於社會頂層。美國大企業在全球範圍內擁有了極大靈活性,他們可以一直尋找薪酬更低的人力,而不再輕易受到工人對更高工資和福利要求的壓力,不斷以最低成本從事生產經營。而且,跨國企業擁有很大的稅率優勢,只要他們不把賺取的國外利潤帶回美國,他們就不需要繳納聯邦政府向公司利潤徵收的稅收。他們“無國無家”的經營模式有相當大的避稅空間,比如在低稅率或零稅率國家和地區開設分部,再將全球各地所得利潤轉移過去,從而儘可能地減少上繳的稅款。英國《衛報》曾報導,“矽谷六巨頭”——亞馬遜、臉書、Google、網飛、蘋果和微軟——在2011年至2020年這十年間逃避的全球稅收高達960億美元。這些通過“無止境追逐利潤”獲得的財富恐怕只能集中於極少數人群,而技術進步、全球貿易創造出來的更多就業崗位更多被跨國企業帶到了國外,並沒有留給本土,消失的好工作並沒有新的工作來替代。美國勞工部統計局的資料顯示,2010—2020年期間69.2%的增長和替換的工作崗位只需要高中學歷或者更低。數量增加最多的工作崗位包括零售人員、貨運工、餐飲服務員、個人護工、客服人員。這也進一步加劇了學歷貶值,使很多人喪失了上升管道。當下科技企業這一波裁員潮在規模上還無法與前兩次相比,AI也並未達到如此大規模替代人的水平,雖然裁員在“AI替代人”的旗號下進行著。但不可否認的是,AI會替代更多人已是趨勢,技術之外的一個重要問題是:我們真的在財富分配等制度層面做好準備了嗎?與“矽谷10萬人”被裁這樣的消息幾乎同時進入我視野的是“輝達市值突破5兆美元”“蘋果公司市值首次突破4兆美元”“馬斯克可能獲得兆美元薪酬”……強烈的對比之下,更加深了我的疑問。 (商隱社)
靠 AI,企業怎麼才賺錢?IBM CEO:先別迷信技術
(11月2日,專訪Arvind Krishna: AI的價值,是創造新工作方式)AI 能幫企業省下多少錢?這是所有人都想知道的問題,但在大多數企業裡,答案往往模糊。部署 AI 之後,卻很少有人能明確說出:它真正帶來了什麼價值。但 IBM CEO Arvind Krishna 在最近專訪中給出的答案簡單、明確:IBM 預計,到 2025 年底可實現年化 45 億美元的效率節省。這是他在與《引爆點》作者 Malcolm Gladwell 對談中透露的資料。但相比這個數字,他更關注三個本質問題:AI 是不是你的員工?你的組織結構跟得上 AI 嗎?真正能落地的 AI 商業模式是什麼?省不省錢,創造多大的價值,不在模型有多強,而在你有沒有用新的組織方式去迎接它。第一節|AI 不是工具,是員工AI 是工具,這是很多企業負責人腦子裡的定式思維。像當年引入 ERP、CRM 一樣,採購一套系統、部署上線,然後等著提高效率、節省成本。但 Krishna 表示,這樣的思路,很容易讓 AI 項目停留在表面,難以落地。我們不是把 AI 當成工具,而是當成組織裡的一位員工。——Arvind Krishna,IBM CEO這句話,是整個對話的中心思想。那既然是員工,就要給 AI 安排崗位,明確職責,就像對待一個新同事。他說,IBM 在自己內部用了很多 AI 工具,但不是交給 IT 部門去裝軟體,而是讓業務團隊直接參與、把 AI 融入流程。“我們用 AI 幫開發者提高效率,現在已經提升了 30%-45%。但這不是因為模型強,而是我們自己先重構了工作方式。”換句話說,不是用 AI 寫程式碼,而是讓 AI 變成開發團隊的一部分。誰提需求、誰寫 prompt、誰判斷產出、誰整合結果,這些都提前明確下來就像為 AI 設定了一個崗位說明書。他提醒大家別掉進一個坑:很多公司在 AI 上花了很多錢,但組織結構、職責流程、激勵方式一點沒變,然後發現 AI 不起作用。這並非模型本身存在問題,而是如同招聘了一名新員工,卻未明確其工作職責,導致其工作產出無法融入現有工作流程,難以形成價值閉環。Krishna 的建議是:“如果你只是把 AI 當成一個外部採購的工具,那它的效果也只能停留在工具層。但如果你把它放進組織中,把它看作團隊成員,它才會真正釋放出價值。”對他來說,AI 項目的第一步不是寫程式碼,而是改流程;不是挑模型,而是安排好誰負責什麼。歸根結底,組織不變,AI 再強也白搭。第二節|做好一件事,全公司配合在很多企業裡,AI 項目一啟動,第一反應是加人、投錢、堆資源。搞一個 AI 小組、成立創新部門、招幾個資料科學家,然後等著看結果。但在 Krishna 看來,這種做法常常走偏。他的做法,是全公司只推進少數幾件事,其他人都為這幾件事服務。在這場訪談中,他提到:OpenAI 成功的一部分,是他們把所有人集中在一條主線上。這點我們也一樣。“IBM 不再做十個方向的 AI 項目,而是聚焦三四個最核心的。”這背後,不是精簡人手,而是重新安排每一個人該負責什麼,圍繞主目標組織資源。這種聚焦戰略,最典型的例子就是 Red Hat,一家企業級開源解決方案供應商。2018 年,Krishna 拿出一個被普遍質疑的提案:IBM 要以 340 億美元收購開放原始碼軟體公司 Red Hat。當時連內部都難以接受,股價一度大跌 15%。但五年後,這成為 IBM 被普遍認可的最成功戰略之一。Red Hat 做到的,就是提供一種跨平台的通用能力,讓客戶能在任何雲平台、任何系統上統一部署。而這,也成了 Watsonx (IBM發佈的企業級人工智慧與資料平台)的設計基礎。他認為:“Watsonx 不是為了展示 AI 的能力,而是為了助力客戶實現規模化落地。我們先自己用,再交給客戶。不是讓客戶試錯,而是用我們自己的經驗給出確定性。”也就是說,IBM 在內部先用 AI 做項目管理、軟體開發、文件總結,流程跑通之後,才作為服務給客戶使用。而這個“先自己用”的過程,就是讓業務團隊直接參與,確保每個人都清楚自己在 AI 流程中的角色。Krishna 說:成功不是因為你有 AI 部門,而是因為你全公司都知道 AI 應該幹什麼。Red Hat 讓 IBM 從產品公司變成平台型企業;而 Watsonx 讓這個平台從能用變成可複製。這中間,沒有用更大團隊壓過對手,也沒有依賴更強模型。他們只是讓每個人都為核心目標服務,而不是各做各的 AI。第三節|AI 回報看產出,不是省人當許多企業在討論 AI 投資時,最常見的第一問是:能不能省掉一些人?但 Krishna 給出的回答,完全相反:AI 成功,不是看你節省了幾個人,而是看你能不能產出更多。他多次重申一個觀點:AI 的作用,不是替代人,而是讓原本做不完的事變得可完成。舉例來說,IBM 在內部部署 AI 最早的場景,並不是為了精簡人員,而是為了釋放開發者、營運團隊、服務團隊的時間,讓他們能完成更多工,完成以前做不到的事情。具體來說:今天如果企業的客戶服務還和 10 年前一樣,那你已經落後了。如果你沒有用 AI 幫開發者提升 30% 的效率,甚至 70%,那你就沒跟上。換句話說,不是裁人,而是讓人幹得更快、更好。IBM 做到這一點的前提,是重新審視回報這兩個字。很多人以為回報等於節省成本,Krishna 則轉換了視角:你有沒有創造新價值?他舉了個例子:“今天我們每周都會用 AI 訓練文件系統、更新知識庫,不是出於盲目跟風,而是為了讓每一個服務人員都能更快響應。”AI 如果沒有連接到具體業務結果,只是省了幾個人工時,那不叫成功。他還指出一個關鍵誤區:很多企業追著最先進的大模型,但忽視了部署效率。我們可以用更小的模型完成任務,甚至效果更好,因為目標明確、場景清晰、訓練資料貼合。大不是價值,准才是。真正重要的,是你有沒有用這些效率,撬動更大的產出。AI 的價值,不是讓人變少,而是讓人做得更多。第四節|CEO 的判斷,不靠拍腦袋說到這,一個問題自然浮現:Krishna 怎麼判斷那些 AI 投資能帶來產出?他的決策依據是什麼?主持人問他:你怎麼判斷 Red Hat 收購是對的?Krishna 的回答非常務實。他說:我們不去追趕別人,而是問自己“有沒有一條我們能站穩的差異化路線?我們追不上別人,那為什麼還要在他們已經領先五年的方向上繼續燒錢?”他觀察到,當時很多科技公司都在爭搶雲基礎設施。但大多集中在同一條路線上。而 Red Hat 的價值,在於它的中立性和可復用性,這是別人沒走但客戶真的需要的一條路。Krishna 的判斷力,並不是來自某種靈光一現的預判,而是一種組織思考法:他會主動找到 CFO、人力負責人、客戶、產品線的人,一起討論,反覆推演。“我不是財務背景出身,但我願意反覆問 CFO:這個帳怎麼看?這個項目如果失敗,代價是什麼?”他說:“我學判斷,不是看書,是在組織裡問人。我會主動去找人說:這件事我不懂,你給我解釋一下。”他不在意自己的專業不對口,在意的是能不能把各種專業知識整合成一個更全面的判斷。所有大決策,他都會先找十幾個人聊,先提風險,再看有沒有人能破題。如果沒有,他就壓一壓;如果有人能提供新角度,他就再往前走一步。“我不需要他們都認同我,只要他們能告訴我我沒看到的地方。”這就是他說的“判斷網路”:你要在企業內部,建立一百人的判斷網路;在企業外部,也建立一百人的判斷網路。Red Hat、Watsonx、量子的成功,都源於這種集體判斷力。結語|不是 AI 強不強,而是你準備得夠不夠AI 是工具還是員工?是省成本還是放大能力?Krishna 的回答都指向同一個判斷:AI 的成功,不在模型,而在架構;不靠功能,而靠協同。IBM 能實現年化 45 億美元的生產力提升目標,不是因為建構了多高的技術壁壘,而是因為它敢於從流程、崗位、平台到底層組織邏輯全部重構。Krishna 沒有講產品路線圖,講的是怎麼把人、流程與工具,關鍵在於為 AI 的產出明確責任主體,確保其真正落地。今天的很多企業不缺模型、不缺預算,缺的是駕馭 AI 的全域意識。答案不在技術有多強,而在組織準備得夠不夠。 (AI深度研究員)
美股道指「登頂」47000點!不為人知AI小型股狂飆! DVLT AMD
在政府停擺導致的延遲之後,美國9月核心CPI資料終於公佈。資料顯示,核心CPI季增0.2%,為三個月來最慢增速,這結果顯著增強了市場對聯准會(Fed)年內再次降息的預期。受通膨資料提振,美股三大股指強勢高開。標普500和納指雙雙觸及盤中歷史新高,科技股領漲。CPI資料公佈後,美債殖利率一度大幅下挫。隨後,受超預期的Markit PMI資料推動,殖利率跌幅有所縮小。 2年期美債殖利率較日高曾跌6.2基點,但隨後收復了大部分跌幅。 10年期美債殖利率收在4%上方。美股盤中,漲勢持續擴大。標普500指數漲幅擴大至1%,道瓊指數大漲超過500點。美股尾盤保持強勢,最終全線收高,多個主要股指創下收盤歷史新高。道瓊指數史上首次收盤站上47000點大關。標普500、納指也均創下收盤新高。美股投資網機會今日美股市場,兩大科技巨頭因量子運算領域的一則重磅突破而股價飆漲。AMD大漲7.63%,盤中高點報253.39美元,刷新周一新高。IBM盤中一度大漲超9%,最高觸及310.75美元,刷新歷史紀錄;刺激股價的直接原因,是IBM高層透露的重大進展:他們成功在AMD生產的常規晶片上跑通了關鍵的量子運算糾錯演算法。量子計算最大的攔路虎就是“錯誤率高”,量子位極不穩定,出錯是常態,所以“糾錯演算法”是商業化落地的“命門”。IBM研究部門主管傑伊甘貝塔(Jay Gambetta)表示,核心意義在於兩點:演算法真能跑:證明IBM的糾錯演算法在真實世界是有效的。成本可控:演算法跑在AMD的「現成」晶片上,不是那種「貴得離譜」的客制化硬體。更令人興奮的是,甘貝塔透露:“我們不僅跑通了,實測性能比理論需求快了10倍。”根據美股投資網瞭解,這個關鍵演算法跑在AMD製造的「現場可程式閘陣列」(FPGA)晶片上。 FPGA可以理解為一種可任意程式設計的邏輯晶片。一篇定於下周一發表的研究論文將詳細揭示這項即時運行的成果。AMD躺贏:通用晶片價值被驗證IBM的突破,無疑是對AMD通用晶片價值的強力背書。作為我們美股財經頻道曾兩次重倉、並列為7月必買股的標的,AMD的晶片能被用於解決量子運算這種尖端難題,進一步加強了其在高效能運算領域的領先地位和未來潛力。IBM在去年6月宣佈開發出這套糾錯演算法,如今已證實它能在主流硬體上即時高效運行,這大大加速了其「Starling」(椋鳥)量子電腦的研發處理程序。甘貝塔證實,這次演算法研究比原計畫提前了一年完成,意味著IBM向2029年打造量子電腦的目標又邁進了一大步。巨頭衝刺實用化目前,量子運算的競賽已進入「加速跑」階段。就在本周早些時候,Google也在《自然》雜誌發文,稱其「Willow」晶片實現了首次可驗證的量子優勢演算法。IBM這次的勝利,在於將「理論可能」轉化成了「實際可行」——解決了長期困擾產業的糾錯痛點,並證明了其演算法在商業化硬體上的相容性和高效率。這不僅是IBM本身的勝利,也是整個量子運算產業邁向實用化的關鍵一步。AMD佈局而對於AMD,它是我們的7月必買股,我們兩次重倉。VIP社群圖曝光:第一次是在6月17日,128.4美元,25%部位。第二次7月10日,25%部位隨後增加一次30%,累計部位55%。截至目前,我們的收益已直接翻2倍!2天前,我們在32.9美元撈底的核能股SMR,今日又大幅上漲,最高觸及39.89美元。面對短期內的快速拉升,我們選擇在今日果斷止盈,兩日累積收益達21%。透露一下今天我們已經把昨天公佈的SMR INTC BBY 止盈離場了! 不為人知的小型AI股狂飆此外不為人知的小盤AI股, AI資料和無線音訊公司 DVLT 暴漲52%,而數位藥品發行平台WGRX狂飆185.43%。在消息面上,DVLT宣佈已與WGRX簽署一份不具約束力的意向書(LOI),擬將DVLT基於區塊鏈的PharmacyChain™智能合約技術整合進WGRX的藥品分銷系統。這次合作瞄準的是藥品流通領域的兩大核心挑戰:安全與效率。PharmacyChain™旨在實現「從處方開立到執行」的全過程數位化追蹤,確保藥物流轉的精準、透明與可追溯性。根據揭露,PharmacyChain™將在處方流轉與結算中提供去中心化合約支援,自動化監管藥品供應、物流及支付。雙方正在基於使用費的流程收入交換模式進行談判,具體條款將在後續正式協議中明確。這項潛在交易的意義遠遠超出技術整合本身。它揭示了AI與區塊鏈在醫療資料基礎設施中的融合趨勢。資料資產不再只是用於訓練演算法或商業行銷,而開始滲透到高度監管的藥品追蹤與處方管理系統。如果PharmacyChain™能夠在醫療供應鏈中成功落地,將為DVLT開啟藥品合規追蹤、智慧處方與臨床資料佇列的全新商業入口。市場對這項商業模式的革命性潛力給出了極為激烈的回饋,直接導致兩家公司股價飆升。就在3天前,我們精準佈置了這支不為人知的AI公司 DVLT。在我們的低價Penny社群,2.65美元買入,就這樣輕鬆賺到了30%。截圖曝光:太神奇了!我們究竟是如何做到、又是如何篩選出DVLT的?身為美股投資網的CEO,我也常常為我們團隊近乎「魔法」的能力感到震驚! (美國股票投資網)
🎯鴻海非首選!營收飆增100%~台積電「隱藏王牌」曝光!這檔AI跨年度翻倍黑馬:現在不上車就晚了?Line@連結:https://lin.ee/mua8YUP📌美股重量級財報即將登場:Netflix、可口可樂、德州儀器率先登場,接著特斯拉、IBM等重量級企業將陸續揭露「AI真實進度」。尤其是特斯拉,現在全市場要看的不是汽車賣幾台,而是它在AI晶片、Dojo超算、FSD自駕投資上,到底推進了多少。這將直接牽動台廠供應鏈與高階ASI設計廠的估值重定價。而在台股,若要找一家真正站在AI實作+ASIC客製這條變現路上的公司,創意(3443-TW)正是跨年度的大黑馬股,是一檔非常值得趁震盪時默默買進、抱著等明年收割的好標的之一。🔥買創意不是買今年,而是買2026、2027的EPS大爆發AI熱潮全面延燒,接下來市場上要比的不是誰漲最多,而是誰還沒漲完。台積電的「隱藏王牌」,這檔AI黑馬的主升段,恐怕才剛要啟動!今年8月,創意營收年增約42%;但到了9月,已經繳出年增超過100% 的驚人成績!整個第三季的合併營收,季增率高達41%。這背後,不是什麼意外單,而是三股長期成長動能同時啟動:①加密貨幣訂單回潮:但這次不是炒幣,是實際下單許多人對加密貨幣的印象,還停留在暴漲暴跌的投機遊戲。但對創意來說,這是一門「一手交錢、一手交貨」的好生意。2021年那波幣市熱是炒作,但2025年這一波不一樣。因為AI計算與加密挖礦的晶片架構越來越接近,不少礦機大廠重新找創意設計專用ASIC,有別於台積電只負責代工,創意直接接觸系統規劃與設計IP,毛利更厚。•2025年加密業務比重將達30%•客戶採「預收款模式」→ 合約負債接近90億,代表未來營收已鎖定這不是故事,是待認列的現金。這種模式,保護了創意在周期波動時的獲利韌性。②CSP(雲端巨頭)正式進入量產期:創意進入「AI 長約時代」未來18個月,創意最值得期待的,是三家國際級CSP客戶專案正式進入量產階段,這些不是市面上的小IC案,而是客製化AI/ASIC、整合HBM、需與NVIDIA生態相容的高階計算模組。•兩項CSP專案:2025 Q4開始認列•放量期:2026年上半年~2027 年•營收模式:從一次性NRE →長期Turnkey量產這會徹底改變創意的體質。從接案公司,轉為長期供應鏈伙伴。③技術護城河築好:進入3nm/2nm與NVLink生態圈創意不只是設計代工,而是正在打造「台灣唯一能直通NVIDIA、台積電、CSP生態的ASIC 廠」。•擁有HBM/Die-to-Die互連IP(N3E/N3P認證通過)•已加入NVIDIA NVLink Fusion生態•與台積電CoWoS/3.5D封裝深度合作這種技術資產,是後進者追不到的。你可以挖台積電的製造工程師,但你挖不到IP架構師與ASIC系統整合能力。🎯由此可知,今年買創意不是買現在,而是買2026、2027的EPS大爆發。當CSP量產完全進入財報,市場會用「高本益成長股PEG模式」重新估值。屆時創意自然就會成為AI跨年度最強黑馬股。🔴接下來我們會在粉絲團持續幫大家鎖定+追蹤,若還不知道該如何操作?那建議你務必要鎖定江江在Line @,將有更進一步的訊息給大家了解。https://lin.ee/mua8YUP🔴想了解還未起漲的市場主流,同步了解大盤多空轉折點及學習預測技術分析,江江YT節目都會持續追蹤+預告。https://reurl.cc/02drMk********************************************************有持股問題或想要飆股→請加入Line:https://lin.ee/mua8YUP江江的Youtube【點股成金】解盤:https://reurl.cc/02drMk*********************************************************(本公司所推薦分析之個別有價證券 無不當之財務利益關係以往之績效不保證未來獲利 投資人應獨立判斷 審慎評估並自負投資風險)
Google殺入諾獎神殿,兩年三冠五得主!世界TOP3重現貝爾實驗室神話
【新智元導讀】Google在2025年再次成為諾貝爾獎焦點——繼2024年後,相關科學家再度奪得物理學獎,使其兩年內共收穫三項諾獎、五位得主,成為繼貝爾實驗室與IBM之後,最具「諾獎基因」的科技企業。今年的諾貝爾獎,除了文學獎和和平獎以外,已經全部出爐!令人意想不到的是,與Google關聯的科學家,再次獲得2025諾貝爾物理學獎。這已經是Google連續兩年,有相關科學家獲得諾貝爾獎,這在當下時代的大型企業中還屬於首次!人類歷史上,能夠和「諾獎淵源深厚」的大型企業或者研究機構總共就三家:貝爾實驗室IBM和現在的Google截至2025年,共有五位(共三項獎)與Google有現任或近期重要關聯的科學家榮獲諾貝爾獎,他們分別是:2024年化學獎得主Demis Hassabis與John Jumper2024年物理學獎得主Geoffrey Hinton2025年物理學獎得主Michel Devoret與John MartinisGoogle的CEO劈柴,以同樣的口徑,官宣了和Google相關的5位諾獎得主。Google2年內拿下3項獎項的5位諾獎得主Google官方部落格明確了2年內拿下3項獎項的5位諾獎得主。Michel H. Devoret——2025 物理學獎Michel Devoret,目前在Google擔任量子AI團隊的量子硬體首席科學家Michel Devoret與John M. Martinis、John Clarke共同獲得2025 年諾貝爾物理學獎,授獎理由為「在電路中發現宏觀量子隧穿與能級量子化」。Michel Devoret是超導量子電路與量子測量先驅,參與建立的transmon超導位元已成為當今最主流的超導量子位元架構之一。截至2025年,Michel Devoret擔任GoogleQuantum AI的量子硬體首席科學家(Chief Scientist of Quantum Hardware)。John M. Martinis——2025年諾貝爾物理學獎John M. Martinis與Michel H. Devoret、John Clarke共同獲獎,因1980年代在約瑟夫森結電路中首次觀測到能級量子化與宏觀量子隧穿。John M. Martinis是加州大學伯克利分校物理學博士(1987)(導師就是John Clarke),自2004年起在 UC Santa Barbara任教。在Google的任職經歷:John M. Martinis於2014年起出任GoogleQuantum AI硬體負責人。2019年率團隊以Sycamore處理器實現「量子霸權」,於2020年離開Google。2020年加入澳大利亞Silicon Quantum Computing。2024年共同創立量子硬體初創Qolab,現任CTO。Geoffrey E. Hinton——2024 年諾貝爾物理學獎Hinton老爺子無需過多介紹。2024年,Hinton與John J. Hopfield共同獲獎,表彰其奠定人工神經網路機器學習的基礎性發現與發明。Hinton是劍橋大學實驗心理學學士(1970)和愛丁堡大學人工智慧博士(1978),後來在CMU、UCL、多倫多大學任職。Hinton的關鍵貢獻是提出和發展了玻爾茲曼機,並且與學生Alex、Ilya在2012年發表了AlexNet論文,推動深度學習崛起。2018年還與Bengio、LeCun共同獲得圖靈獎。與Google的關係:Hinton的創業公司DNNresearch於2013年被Google收購,之後2013年至2023年在Google任職。2023年離開Google以便更自由地發表和討論AI風險。Demis Hassabis——2024年諾貝爾化學獎哈薩比斯也是我們的「老朋友」,另一個熟知的身份就是GoogleDeepMind的CEO。2014年,哈薩比斯與John Jumper共享一半獎項(另一半授予David Baker),表彰其「利用AI進行蛋白質結構預測」(AlphaFold)。獲獎時哈薩比斯就在GoogleDeepMind工作,擔任CEO。DeepMind在2014年被Google收購,2023年與Google Brain合併為現在的Google DeepMind。John M. Jumper——2024年諾貝爾化學獎2024年,John M. Jumper與Demis Hassabis共享一半獎項。獲獎時,他也在GoogleDeepMind任職。John M. Jumper長期在DeepMind領銜AlphaFold研發,諾獎官網亦以此為其獲獎時隸屬。John M. Jumper也是這5位科學家中最年輕的一位,妥妥的80後,出生於1985年。他在范德堡大學取得數學與物理學士(2007),在劍橋大學獲得理論凝聚態物理MPhil(2008),在芝加哥大學取得化學博士(2017)。貝爾實驗室、IMB和Google的諾獎得主但是和上個世紀的貝爾實驗室和IBM相比,Google這次官宣的名單確實有些「水分」。5位得主中,只有DeepMind的哈薩比斯和John Jumper所取得的成果是在Google任職期間。貝爾實驗室幾乎可稱為「工業科研的諾獎搖籃」:其研究人員因創新性的基礎科學與電子、通訊、物理學交叉成果多次獲獎(至今已有約10–11項諾獎與其研究成果關聯) 。而IBM研究院則代表了計算與資訊技術領域的企業式基礎研究的典範,其研究人員也曾獲得6項諾貝爾獎 。貝爾實驗室和IBM,代表了上個世紀科技的風向標,從實驗室中誕生的技術也從根本上改變了人類的生活。發明電晶體的約翰·巴丁、威廉·肖克利、華特·布拉頓,三人於1956年獲諾貝爾物理學獎而Google,則是本世紀最有可能繼承貝爾實驗室和IBM「遺志」的企業。有網頁表示,貝爾實驗室在過去100年中產生了18位諾貝爾獎得主,但Google在不到30年中,已經產生了5位,並且沒有依靠政府的補貼。但和曾經的貝爾實驗室和IBM相比,Google「仍需努力」。有網友表示了同樣的看法,目前Google和諾獎得主的關係,僅僅代表其曾聘用過這些傑出的科學家。其他網友也認同,Google這些宣傳的諾獎得主並不是在Google開創了工作。但是,從現在AI時代的發展來看,Google的Transformer配得上諾貝爾獎。儘管部分成果並非誕生於Google內部,但這一系列成就顯示出Google在AI與量子研究領域正逐步承襲上世紀科研巨擘的地位,或將成為新時代的「貝爾實驗室」。或許,未來的某一年,諾貝爾獎會考慮一下Google的Transformer。 (新智元)
微軟、甲骨文、思愛普、聯想、IBM、慧與等31家電腦軟體資訊服務企業2025年第二季度和上半年財報業績彙總
微軟、甲骨文、思愛普、聯想、IBM、慧與等31家電腦軟體資訊服務企業2025年第二季度和上半年財報業績彙總軟體微軟(Microsoft)公佈截至2025年6月30日的第四財季和財年業績。第四財季總營收764.41億美元,上年同期為647.27億美元。季度營業利潤343.23億美元,上年同期為278.25億美元。季度淨利潤272.33億美元,上年同期為220.36億美元。財年總營收2817.24億美元,上年為2451.22億美元。財年營業利潤1285.28億美元,上年為1094.33億美元。財年淨利潤1018.32億美元,上年為881.36億美元。資料庫公司甲骨文(Oracle)公佈截至2025年5月31日的第四財季和財年業績。第四財季總營收159.03億美元,上年同期為142.87億美元,同比增長11%。季度營業利潤51.09億美元,上年同期為46.86億美元,同比增長9%。季度淨利潤34.27億美元,上年同期為31.43億美元,同比增長9%。財年總營收574億美元,同比增長8%。財年營業利潤177億美元,同比增長15%。財年淨利潤124億美元,同比增長19%。德國軟體巨頭思愛普(SAP)公佈2025年第二季度業績。季度總營收90.27億歐元(約105億美元),上年同期為82.88億歐元,同比增長9%。其中,雲業務營收51.3億歐元,同比增長24%。季度營業利潤24.56億歐元,上年同期為12.22億歐元,同比翻倍。季度稅後利潤17.49億歐元,上年同期為9.18億歐元,同比增長91%。全球最大的CRM軟體服務提供商賽富時(Salesforce)公佈截至2025年7月31日的第二財季業績。財季總營收102.36億美元,上年同期為93.25億美元。季度營業利潤23.32億美元,上年同期為17.83億美元。季度淨利潤18.87億美元,上年同期為14.29億美元。博通(Broadcom)公佈截至2025年8月3日的第三財季業績。季度淨營收159.52億美元,上年同期為130.72億美元,同比增長22%。季度營業利潤58.67億美元,上年同期為37.88億美元。季度淨利潤41.4億美元,上年同期淨虧損18.75億美元。其中,半導體業務營收91.66億美元,上年同期為72.74億美元,同比增長26%。軟體業務營收67.86億美元,上年同期為57.98億美元,同比增長17%。創意軟體巨頭Adobe公佈截至2025年5月30日的第二財季業績。財季總營收58.73億美元,上年同期為53.09億美元。季度營業利潤21.09億美元,上年同期為18.85億美元。季度淨利潤16.91億美元,上年同期為15.73億美元。財捷公司(Intuit)公佈截至2025年7月31日的第四財季業績和財年業績。第四財季總淨營收38.31億美元,上年同期為31.84億美元。季度營業利潤3.39億美元,上年同期營業虧損1.51億美元。季度淨利潤3.81億美元,上年同期淨虧損2000萬美元。財年總淨營收188.31億美元,上年為162.85億美元。財年營業利潤49.23億美元,上年為36.3億美元。財年淨利潤38.69億美元,上年為29.63億美元。系統軟體公司ServiceNow公佈2025年第二季度業績。季度總營收32.15億美元,上年同期為26.27億美元。季度營業利潤3.58億美元,上年同期為2.4億美元。季度淨利潤3.85億美元,上年同期為2.62億美元,同比下降42%。達索系統(Dassault Systemes)公佈2025年第二季度業績。季度總營收15.23億歐元(約17.74億美元),上年同期為14.96億歐元,同比增長2%。季度營業利潤4.46億歐元,上年同期為4.48億歐元。季度歸屬股東的淨利潤3.91億歐元,上年同期為3.97億歐元,同比下降2%。設計軟體巨頭歐特克(Autodesk)公佈截至2025年7月31日的第二財季業績。財季總淨營收17.63億美元,上年同期為15.05億美元。季度營業利潤4.44億美元,上年同期為3.43億美元。季度淨利潤3.13億美元,上年同期為2.82億美元。Zoom Video Communications公佈截至2025年7月31日的第二財季業績。財季營收12.17億美元,上年同期為11.63億美元。季度營業利潤3.22億美元,上年同期為2.02億美元。季度淨利潤3.59億美元,上年同期為2.19億美元。資料智能集團帕蘭泰爾(Palantir)公佈2025年第二季度業績。季度營收10.04億美元,上年同期為6.78億美元。季度營業利潤2.69億美元,上年同期為1.05億美元。季度歸屬普通股東的淨利潤3.27億美元,上年同期為1.34億美元。電腦和辦公裝置蘋果(Apple)公佈截至2025年6月28日第三財季業績。季度總淨銷售額940.36億美元,上年同期857.77億美元。季度淨利潤234.34億美元,上年同期214.48億美元。大中華區銷售額153.69億美元,上年同期147.28億美元。iPhone銷售額445.82億美元,上年同期392.96億美元。Mac銷售額80.46億美元,上年同期70.09億美元。iPad銷售額65.81億美元,上年同期71.62億美元。可穿戴裝置等銷售額74.04億美元,上年同期80.97億美元。服務銷售額274.23億美元,上年同期242.13億美元。戴爾科技(Dell Technologies)公佈截至2025年8月1日的第二財季業績。財季淨營收297.76億美元,上年同期為230.26億美元,同比增長19%。季度營業利潤17.72億美元,上年同期為13.92億美元,同比增長27%。季度淨利潤11.64億美元,上年同期為8.82億美元,同比增長32%。聯想集團公佈截至2025年6月30日的2025/26財年第一季度業績。營業額年比年增長22%至188億美元,淨利潤年比年增長108%至5.05億美元。按照非香港財務報告準則計算,淨利潤年比年增長22%至3.89億美元,已調整因認股權證產生的非現金公允值收益。智能裝置業務集團(IDG)整體營業額年比年增長近18%至135億美元。基礎設施方案業務集團(ISG)營業額實現年比年增長36%,達到43億美元。方案服務業務集團(SSG)營業額年比年增長20%,達到23億美元。惠普(HP)公佈截至2025年7月31日的第三財季業績。財季總淨營收139.32億美元,上年同期為135.19億美元。季度營業利潤7.16億美元,上年同期為9.4億美元。季度淨利潤7.63億美元,上年同期為6.4億美元。伺服器製造商超微電腦(Super Micro Computer)公佈截至2025年6月30日的第四財季和財年業績。第四財季淨銷售額57.57億美元,上年同期為53.55億美元。季度營業利潤2.28億美元,上年同期為2.88億美元。季度淨利潤1.95億美元,上年同期為2.97億美元。財年淨銷售額219.72億美元,上年為149.89億美元。財年營業利潤12.53億美元,上年為12.11億美元。財年淨利潤10.49億美元,上年為11.53億美元。西部資料(Western Digital)公佈截至2025年6月27日的第四財季和財年業績。第四財季淨營收26.05億美元,上年同期為20.04億美元。季度營業利潤6.8億美元,上年同期營業虧損9100萬美元。季度淨利潤2.82億美元,上年同期為3900萬美元。財年淨營收95.2億美元,上年為63.17億美元。財年營業利潤23.34億美元,上年營業虧損4.03億美元。財年淨利潤18.89億美元,上年淨虧損7.98億美元。希捷科技(Seagate Technology)公佈截至2025年6月27日的第四財季和財年業績。第四財季營收24.44億美元,上年同期為18.87億美元。季度營業利潤5.68億美元,上年同期為3.14億美元。季度淨利潤4.88億美元,上年同期為5.13億美元。財年營收90.97億美元,上年為65.51億美元。財年營業利潤18.9億美元,上年為4.52億美元。財年淨利潤14.69億美元,上年為3.35億美元。資料儲存服務商公佈截至2025年7月25日的第一財季業績。季度淨營收15.59億美元,上年同期為15.41億美元。季度營業利潤3.09億美元,上年同期2.82億美元。季度淨利潤2.33億美元,上年同期為2.48億美元。資訊服務IBM公佈2025年第二季度業績。季度總營收169.77億美元,上年同期為157.7億美元。季度持續營業利潤21.93億美元,上年同期為18.3億美元。季度淨利潤21.94億美元,上年同期為18.34億美元。其中,軟體業務營收73.87億美元,諮詢業務營收53.14億美元,基礎設施業務營收41.42億美元。TD SYNNEX公佈截至2025年5月31日的第二財季業績。財季營收149.46億美元,上年同期為139.48億美元,同比增長7.2%。季度營業利潤3.28億美元,上年同期為2.64億美元,同比增長24.3%。季度淨利潤1.85億美元,上年同期為1.44億美元,同比增長28.8%。慧與(HPE)公佈截至2025年7月31日的第三財季業績。財季淨營收91.36億美元,上年同期為77.1億美元。季度營業利潤2.47億美元,上年同期為5.47億美元。季度歸屬普通股東的淨利潤2.76億美元,上年同期為5.12億美元。慧與本季度完成了對Juniper Networks的收購。埃森哲(Accenture)公佈截至2025年5月31日的第三財季業績。季度營收177.28億美元,上年同期為164.67億美元。季度營業利潤29.83億美元,上年同期為26.31億美元。季度歸屬公司的淨利潤21.98億美元,上年同期為19.32億美元。其中,諮詢業務營收90.1億美元,管理服務業務營收87.2億美元。NTT DATA Group公佈截至2025年6月30日的第一財季業績。季度淨銷售額11043.69億日元(約74.37億美元),上年同期為11120.98億日元,同比下降0.7%。營業利潤577.86億日元,上年同期為586.26億日元,同比下降1.4%。歸屬公司股東的淨利潤210.85億日元,上年同期為212.45億日元,同比下降0.8%。高知特(Cognizant Technology Solutions)公佈2025年第二季度業績。季度營收52.45億美元,上年同期為48.5億美元。季度營業利潤8.17億美元,上年同期為7.08億美元。季度淨利潤6.45億美元,上年同期為5.66億美元。富士通(Fujitsu Limited)公佈截至2025年6月30日的第一財季業績。季度淨銷售額7498.59億日元(約50.5億美元),上年同期為7592.86億日元,同比下降1.2%。營業利潤334.86億日元,上年同期為143.31億日元,同比增長133.7%。歸屬母公司所有者的淨利潤1717.61億日元,上年同期為168.76億日元,同比增長917.8%。印孚瑟斯(Infosys)公佈截至2025年6月30日的第一財季業績。季度營收49.41億美元,上年同期為47.14億美元。季度營業利潤10.28億美元,上年同期為9.94億美元。季度淨利潤8.09億美元,上年同期為7.64億美元。日電(NEC)公佈截至2025年6月30日的第一財季業績。季度營收7156.58億日元(約48.2億美元),上年同期為6902.96億日元,同比增長3.7%。營業利潤353.89億日元,上年同期為45.4億日元,同比增長679.5%。歸屬母公司所有者的淨利潤193.1億日元,上年同期淨虧損58.36億日元。DXC Technology公佈截至2025年6月30日的第一財季業績。季度營收31.59億美元,上年同期為32.36億美元。季度歸屬公司普通股東的淨利潤1600萬美元,上年同期為2600萬美元。雲資料平台Snowflake公佈截至2025年7月31日的第二財季業績。財季營收11.45億美元,上年同期為8.69億美元。季度營業虧損3.4億美元,上年同期營業虧損3.55億美元。季度歸屬公司淨虧損2.98億美元,上年同期淨虧損3.17億美元。 (全球企業動態)
深度拆解IBM的AI訂單成色,為何市場不再買帳?
人工智慧業務增長有限IBM終於開始正視其人工智慧業務增長有限這一現實。儘管該科技公司發佈的第二季度財報業績超出分析師預期,但其後股價卻大幅下跌。即便該股已從高點下跌逾50美元,跌至約240美元。喜憂參半的人工智慧業務大約一個月前,IBM發佈了2025年第二季度財報,市場原本認為這份財報整體表現穩健。這家科技公司不僅業績超出預期,營收還實現了7.6%的可觀增長。然而,財報發佈後的首個交易日,IBM股價開盤即大幅走低,且在之後的一個月裡又下跌了20美元。在2025年第二季度的財報電話會議上,首席執行官Arvind Krishna強調其人工智慧業務看似蓬勃發展,他表示:“IBM的差異化優勢在於人工智慧產品組合的廣度——我們擁有創新的技術堆疊、規模化的諮詢業務,以及‘零客戶’視角。截至目前,我們生成式人工智慧(GenAI)業務的累計訂單額已超過75億美元,且季度環比增長勢頭正在加快。”在上一季度(即3月所在季度),IBM曾宣佈生成式人工智慧業務訂單額達60億美元,其中新增訂單額為10億美元;而到了第二季度,該業務新增訂單額加速增長至15億美元。此外,該公司第四季度人工智慧訂單額達到20億美元,這一資料也從側面反映出其季度訂單額存在較大波動。前幾個季度存在的核心問題是:人工智慧訂單額與諮詢業務的關聯度遠高於軟體業務,而軟體業務本應是能實現快速增長的領域。更糟糕的是,首席財務官隨後的表述似乎暗示,生成式人工智慧諮詢訂單的增長可能對非人工智慧業務造成了壓力,他提到:“諮詢業務營收持平,上半年整體趨於穩定。儘管面臨嚴峻的定價環境,截至上半年,我們的未完成訂單量仍保持健康水平,較去年增長4%。本季度,智能營運業務營收增長2%,而戰略與技術業務營收下降2%。當前市場環境仍具不確定性,客戶更傾向於進行高成本效益、高影響力的技術投資,這推動了業務應用轉型、人工智慧營運以及雲平台工程等領域的良好營收增長,也使得我們諮詢業務中的生成式人工智慧訂單額在本季度突破10億美元。”至少,首席財務官James Kavanaugh明確表示,第二季度15億美元的生成式人工智慧訂單額中,有10億美元與諮詢業務相關,而該季度諮詢業務本身並未實現增長。在3月所在季度,管理層曾透露,過去訂單額中80%來自諮詢業務。這意味著目前人工智慧訂單總額中約有 60 億美元與諮詢業務有關,而諮詢業務並未增長,總訂單量僅增長了 4%。市場或許終於意識到一個問題:儘管IBM宣稱人工智慧訂單額實現大幅增長,但該公司對第三季度營收增長的預期僅為5%左右,且有機增長還面臨兩大阻礙:1. 按當前匯率計算,匯率因素預計將為全年營收增長貢獻約1.5個百分點的提振作用。2. 對HashiCorp的收購案為營收增長帶來了約1個百分點的推動——該公司2024年的營收基數為6億美元。本質而言,人工智慧業務的大幅提振僅推動IBM的有機增長率維持在2%至3%的區間。軟體部門是唯一實現穩健增長的業務類股,但從3年期圖表來看,並未出現任何能證明人工智慧業務為整體增長提供有力支撐的明顯跡象。增長邏輯錯位受人工智慧概念推動,IBM股價從2023年初的125美元一路飆升至近期的296美元高點。但實際業績並未顯示出人工智慧業務對增長有任何提振作用。分析師普遍預測,IBM 2026年的每股收益目標為11.85美元。目前其預期市盈率僅小幅降至20倍,而此前該公司的正常預期市盈率區間為10至15倍。正如前文所分析,IBM的增長速率並未因人工智慧業務而發生實質性改變,因此當前較高的市盈率缺乏合理支撐。IBM預計未來自由現金流將達到135億美元以上。這一數字與年初時135億美元的預測值持平。不過,IBM稱自由現金流將從去年的127億美元實現增長,但很難判斷這一增長中有多少來自今年2月完成收購的HashiCorp業務(新增部分),又有多少來自實際的有機增長。該科技公司在這筆收購案上花費了64億美元現金,僅這一項收購的支出就已接近其業務現金流產生額的50%。若IBM股價回歸此前的預期市盈率區間,以2026年11.85美元的每股收益目標計算,其股價將跌至118.50美元至177.75美元之間。要回到正常估值區間,IBM股價至少還有62美元的下跌空間。除非IBM能改變當前“諮詢業務營收僅替換原有諮詢項目、整體淨收益有限”的局面,否則其股價將回落至此前的區間。該公司近期剛剛宣佈與AMD展開合作,計畫通過整合人工智慧加速器與量子電腦,共同探索計算領域的未來發展方向。事實上,這家科技公司過去已建立了大量合作夥伴關係,但這些合作並未為其帶來顯著的增長。總結對投資者而言,核心啟示在於:IBM的人工智慧業務增長不足以支撐其過去一年的大幅股價上漲。因此,即便過去幾個月該股已下跌逾50美元,投資者仍應繼續拋售其股票。 (美港股觀察社)
日本將開發最先進的超導量子電腦
富士通的新型機以“邏輯量子位元”數量衡量的算力將達到世界最高水平,約為250個左右。目前被認為最高水平的是IBM力爭2029年完成的機型,富士通將比其高出25%……富士通和理研共同研發的量子電腦(4月,埼玉縣和光市)富士通將與理化學研究所(簡稱理研)等機構合作,力爭在2030年度前開發出擁有世界最高水平算力的超導方式量子電腦。通過改良此前存在問題的冷卻方式等,最大限度減少故障,從而實現目標。可應用於新藥開發和材料研發的量子計算技術正以中美為中心展開激烈競爭,從經濟安全保障的角度來看,日本實現國產化的重要性日益提升。富士通將與理研、產業技術綜合研究所合作,開發全新的量子電腦,其以“邏輯量子位元”數量衡量的算力將達到世界最高水平,約為250個左右。目前被認為最高水平的是美國IBM力爭2029年完成的機型,富士通的量子電腦性能將比其高出25%。富士通將採用被稱為“超導”的尖端技術。超導是指通過將裝置冷卻至極低溫,從而消除電阻的技術。作為關鍵零部件的冷凍機方面,富士通已開始考慮從此前依賴海外採購,轉為採用日本國內廠商的產品。據悉,IHI和大陽日酸已成為候選合作夥伴。為了實現高性能,冷凍機的體積成為一道難題。富士通將通過最佳化連接微小零部件和控制裝置的配線方式,在提升性能的同時,使其仍能容納於單台冷凍機內部。富士通還在研究補充硬體性能的高效計算技術。將利用與大阪大學聯合開發的“STAR架構”,來獨立控制計算元件。2024年,富士通已確認使用STAR架構開發的量子電腦,能夠在約10小時內完成當前超級電腦需耗時5年的計算任務。富士通將通過硬體與軟體兩方面並進的策略,力爭超越競爭產品的計算速度。此外,計算過程中的節能化以及製造成本的降低也是關鍵課題。富士通還將致力於減少量子電腦所需的裝置和線路數量,實現更緊湊的控制系統。富士通曾參與開發被譽為計算速度世界第一的超級電腦“富岳”,並在量子電腦領域也已與理研展開合作,持續積累技術。2023年,富士通成為首家實現量子電腦實際運行的日本企業。2025年4月,又成功啟動了性能超過IBM現有機型的實機,並計畫在2026年開發出更為先進的新機型。量子電腦被寄予厚望,認為有望引發產業技術的重大變革。目前的應用範圍已從新藥開發、新材料研究,逐步擴展至金融、純電動汽車(EV)等多個領域。不過,實用化之路仍在途中,現在還存在計算錯誤較多等問題。圍繞量子、人工智慧(AI)、高性能半導體等尖端技術,以中美為首的技術主導權之爭日趨激烈。在經濟安全保障、美國關稅問題等背景下,各國也在加快推進技術封鎖與本土化的動向。包括富士通新型機在內,日本政府也正對國產量子電腦的開發提供支援。據悉,富士通將通過新能源·產業技術綜合開發機構(NEDO)獲得約100億日元的補貼。量子電腦除了超導方式外,還存在“離子阱”“中性原子”“光子”等多種類型。眾多新興企業和全球大型科技公司也紛紛投入其中。其中,IBM和Google等正專注開發的超導方式被認為最具潛力。隨著實用化的推進,全球量子電腦市場預計將連同相關產業一同不斷擴大。 (日經中文網)