Posted by 事件：2024/5/21 JPM 科技論壇
MSFT：AI 推動企業重啟雲遷移，驅動 Azure 增長
- AI及雲端服務市場需求和客戶增長：
- Microsoft的商業雲端和AI業務在逐步擴展，尤其是Azure AI服務，自2019年與OpenAI合作以來，已推動了生成式AI的普及。公司強調透過大型語言模型(LLM)，如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及Meta’s Llama模型的組合，來實現最佳性能。
- 2019年時生成式AI還沒有成為主流，但公司認為大型語言模型可以將 AI 民主化，使企業無需大量數據科學工作即可應用 AI，這一戰略投資在 ChatGPT 推出後得到了回報，為 Azure 帶來了增長。
- AI 推動企業重啟雲遷移，驅動 Azure 增長，企業需要遷移數據至雲端才能充分利用 AI，可以從大筆訂單持續成長來驗證企業正在重啟雲投資，公司看到長期大額合約顯著增加，價值超過1億美元的合約同比增長80%。這顯示了企業企業重新投入 AI 驅動的雲遷移，與對Microsoft AI和雲端服務的信心和長期承諾。
- 從 AI API 切入，進而獲得客戶整體雲業務：Microsoft觀察到AI服務需求的顯著增長。客戶從使用 Azure OpenAI API 開始，進而遷移數據至 Azure，使用 Azure 數據服務。Azure AI服務有53000個活躍客戶，其中三分之一在過去一年內新增，其中一半使用 Azure 數據服務，新的 Fabric 分析平台整合多項服務，加速這一進程。
- Microsoft對於AI服務的需求持續增長感到樂觀，並預計這種增長將比雲計算和智慧型手機的採用速度更快。不僅幫助企業提質增效，也為員工和開發者賦能
- Azure OpenAI 服務推出後，為 Azure 帶來 7 個百分點的增長貢獻
- 大型語言模型的出現，使企業無需大量數據和複雜的模型訓練即可應用 AI， 企業可以直接通過 API 接入預訓練模型，顯著降低使用門檻
- 投資和資本支出：
- Microsoft的資本支出從過去約250億美元增加到600-700億美元，這反映了公司對AI服務未來增長的信心。
- 客戶需求驅動資本支出，因有大量長期客戶承諾(100M美元以上的合約 YoY 80%)，這些大交易通常包含 IaaS、PaaS、SaaS 的全面採購，對 Azure 整體拉動明顯。
- 這些投資基於強勁的需求信號，確保供應能夠滿足市場需求。根據客戶需求、合作夥伴生態、長期承諾等多方面指標，審慎評估 AI 投資的 CapEx 增長。這些指標顯示 AI 需求是真實的。
- 從客戶需求、合作夥伴生態、長期承諾等多方面指標來三角測量需求，每週審視需求和供給狀況，動態調整，將持續投資網絡、液冷等配套設施，全面增強 AI 基礎設施能力。
- 客戶需求和供應管理：
- Microsoft透過週期性檢查需求和供應的匹配情況來管理供應鏈。雖然目前有一些供應限制，但預計不會對未來需求產生重大影響。
- 公司持續追蹤客戶的長期承諾和生態系統中的合作夥伴，以確保資源的最佳配置。
- 遷移和創新驅動：
- Microsoft 在整個技術棧中融入 AI：將 AI 服務融入 Microsoft Cloud 的每一層，包括 Microsoft 365、Dynamics、GitHub、Power平台及安全服務等，推出 Copilot 工具系列，幫助企業客製化和擴展第一方 Copilot 服務，構建完整的 Copilot 技術棧，方便企業構建自己的 AI 解決方案
- 許多企業因為生成式AI的需求而將數據遷移到雲端，以便更有效地應用AI服務。例如，Sapiens公司通過將數據遷移到Azure Arc，並實現了多雲策略，有效地降低了運營成本40%。
- Microsoft Fabric是一個新的統一數據分析平台，提供統一的環境來聚合不同的數據和分析服務，幫助企業更快、更有效地做出決策。在推出不到一年內已吸引11000個付費客戶。General Motors利用Fabric進行實時監測，將檢測異常的時間從30分鐘縮短到2分鐘。
- AI 推理平台 DeepSpeed 顯著降低 AI 模型訓練和部署成本
- 公司強調其系統性的方法，整合多種硬體和軟體資源，以提供最佳的價格和性能。
- Microsoft正在投資第一方矽晶片（Azure Maia(AI加速器)和Azure Cobalt(CPU)）以提高AI基礎設施性能，這些投資補充了與NVIDIA和AMD的合作。
- 行業應用案例：在多產業看到 AI 應用成果，如醫療保健、客戶交互、汽車
- 健康照護：生成式AI幫助減少醫師的行政負擔，通過自動生成臨床筆記，減少醫師倦怠
- 客戶參與：如Real Madrid使用AI創建粉絲參與平台，實現實時分析和目標行銷活動
- 汽車業：Volvo通過生成式AI和認知服務數位化發票流程，每月節省850小時的人工工作
- 開發者生態系統：
- Microsoft擁有龐大的開發者社群，通過GitHub和Visual Studio等工具支持開發者。並持續投資新的工具如GitHub Copilot for Azure，使開發者能夠使用自然語言編碼並直接部署到Azure，進一步簡化了開發流程。
- 未來展望：Microsoft預計AI的採用率將持續增長，並將超過過去技術創新的速度。
NOW：選擇自主研發AI模型，而不是簡單地調用第三方的API接口
- 未來3年，ServiceNow有信心保持20%以上的訂閱收入增長，主要依靠創新、產品組合擴展、人工智能賦能以及全行業的良好市場執行。
- AI相關策略：
- ServiceNow的策略是將AI功能嵌入到ITSM等既有產品中，通過提升效率為客戶創造價值，而不是單獨賣AI工具。
- 除了目前已有的10億美元級產品線如IT工作流、客戶工作流等，IT資產管理、安全與風險、Pro Plus、ERP工作流等有望成為ServiceNow的下一個10億美元級產品線。
- 在生成式AI方面，ServiceNow推出了ITSM Pro Plus、HR Pro Plus等面向不同企業功能的AI增強版產品。這些產品利用小規模的特定領域模型，在性能和成本上都有優勢。
- Pro Plus系列推出僅8個月就創下了ServiceNow新品的最快增速記錄，有望在2025-2026年成為顯著的收入來源。
- Pro Plus目前僅對ServiceNow 45%的既有客戶基礎開放，因為它需要搭配更高版本的Pro和企業版訂閱使用。儘管如此，它依然實現了超高速增長。
- Pro Plus系列產品的訂閱價格比普通版本高出30%，這是客戶願意為AI功能支付的溢價。
- 一家擁有50萬員工的大客戶Teleperformance已經在2個月內全面上線了基於ServiceNow平台的AI助手，顯示了Pro Plus爆發式增長的潛力。
- 定價方面，ServiceNow為AI產品提供了靈活的混合定價模式。一方面是標準的基於座位數的licenses；另一方面是基於使用量的tokens。客戶購買一定數量的座位licenses後，會獲得一定數量的tokens，tokens用完後可以續購。這種模式兼顧了客戶的預算可預測性和使用彈性
- 推出AI基於自己的小模型，主要受益於2020的併購
- ServiceNow選擇自主研發AI模型，而不是簡單地調用第三方的API接口。針對ITSM、HR等不同場景開發了多個小規模的特定領域模型。這種"小而美"的策略帶來了性能和成本兩方面的優勢。
- ServiceNow在2020年底收購了一家位於加拿大的人工智能公司，其團隊在AI領域有著深厚的技術積累，曾發表過影響深遠的學術論文。這次收購為ServiceNow在AI領域的創新提供了強大的基礎。
- ServiceNow的AI策略非常獨特，他們沒有開發大型通用模型，而是針對不同場景開發了許多小規模的特定領域模型。這種方法有兩大好處:
(1) 小規模模型在性能上更有優勢，可以提供更快的響應速度，改善最終用戶體驗
(2) 運行這些小規模模型所需的計算資源更少，因此推理成本更低，這有助於保護ServiceNow的毛利率水平 - ServiceNow平台可以與客戶的多個公有雲和私有雲環境進行無縫整合。這暗示ServiceNow本身可能也採用了某種多雲或混合雲架構，以支撐其全球業務運營。
MU：HBM能見度與成長動能強勁，帶動獲利顯著成長
- HBM能見度與成長動能強勁：
- 業務增長強勁，Micron預計2024財年HBM營收數億美元，2025財年HBM營收將達數十億美元。
- 未來幾年HBM bits的CAGR有望超過50%，考慮到HBM晶片尺寸較大，消耗的產能是bits增長的3倍。強勁的HBM需求也帶動了整體DRAM供需的改善。
- HBM目前佔DRAM總bits的1-2%，今年可能達到4%左右。未來幾年HBM在DRAM中的比重將進一步提升。
- HBM產品的利潤率高於公司整體DRAM平均水平，從開始量產就實現利潤率改善。隨著規模增長，HBM將持續拉升DRAM的利潤率
- 整體HBM供需緊張，Micron 2024年HBM產能已幾乎售罄，並鎖定了價格。目前正在確認2025年的供應協議。
- Micron的HBM產品基於業界領先的1-beta製程，在性能、功耗等方面具有30%的領先優勢。
- 新品布局：
- HBM產品的利潤率高於公司整體DRAM平均水平，從開始量產就實現利潤率改善。隨著規模增長，HBM將持續拉升DRAM的利潤率。
- Micron的12-Hi HBM3產品開始送樣，較8-Hi產品密度高50%，將在2025年為營收帶來重要貢獻，滲透率逐季提升。將延續Micron在性能和功耗方面的領先地位。
- 數據中心存儲器庫存正在年中實現正常化，下半年需求有望改善。PC和智慧手機庫存良好。
- 智慧手機和PC的AI化將推動存儲器需求，Micron預計AI智慧手機的DRAM含量將增加50-100%，AI PC的DRAM含量將增加40-80%。
- 企業級SSD業務表現強勁，Micron已躍升至全球第三，得益於高容量產品如30TB 6500系列SSD的推出。
FinSight 趨勢觀點 