7 月 26 日微软、google 发布财报之后，meta 也于次日发布了今年第二季度的财报。揭开了财报季的序幕，同时也揭晓了更多人关心的另一个问题：“延续半年的 ai 浪潮，有多少转化成了科技巨头的实际收益？”
或许量化 ai 给微软/google/meta 带来的股价增长仍然困难，但没人会怀疑这些公司是过去半年狂热的 ai 浪潮中*的赢家：甚至可以说是今年逆势带动科技股股价飙升的直接原因，这些不仅能从各家公司高管无一不将 ai 作为现阶段乃至下一个十年最重要的发展项目，也能从其在 ai 领域的大笔投资、收购 ai 初创公司的动作中得到印证。
但到了半年之后的今天，各家财报数据公布之后，外界才被迫面对一个早已在预料之内、但不愿承认的事实：科技巨头所极力推销的 ai 工具在现阶段并不能赚到钱，反而成为了开销巨大的烧钱机器：google 母公司 alphabet 首席财务官已经表示2023 年到 2024 年 “人工智能领域的投资” 都将继续增加，以增加 google 在 ai 领域获得优势的机会。微软预计整个财年都会继续增加资本支出来满足人工智能的研发需求，2023 年年支出将达到 450-600 亿美元，达到了 50% 超高增长率。
与之对应的，却是微软近期发布的 ai copilot 仍然要 2024 年年底才能正式面向用户开售，这意味着这项服务最早也只能在 2024 年获得收益；来自外界的各种质疑声音呢，让微软 ceo 纳德拉也不得不在电话会议中多次「安抚」投资者，重申 ai 的长期投入属性。
无论是全面押注 ai 的微软，还是想靠着 ai 从「元宇宙」失败阴影中走出的 meta，乃至在 i/o 开发者大会期间曾在台上说了一百余次的「ai」的 google，都不得不在刚交出答卷的财报中，直面来自投资人的拷问：
「为什么在 ai 领域的巨额投资没有带来应有的回报？」
殊途同归的 ai 巨头
目前来看，除了仍然很沉得住气的苹果，微软、google、meta 基本都已经入局 ai，并在过去已经逐渐分成了三个典型的「流派」：
meta：开发大模型（llama 2）授权给其他公司
微软：开发 ai 工具（ai 版 office）供其他商业公司使用
google 开发 ai 提高自身业务（google 广告、云服务等）的盈利能力
技术上来讲，三种模式都与生成式人工智能以及大型语言模型息息相关，三家公司不仅在业务类型互有明显重叠，微软与 meta 甚至还就刚刚发布的 llama 2 语言模型签订了商用授权协议，来推动 ai 在更多商业领域的落地；几乎每家都试图抓住市场对 ai 的巨大热情大举投资，试图借此走出今年普遍裁员给科技巨头带来的阴影，还包含着传统巨头借助 ai 完成转型的野心。
在本次发布的财报中，meta 与 google 股价的强劲，更多反映出的是逐渐从长期低迷中走出的数字广告行业，并非是由 ai 繁荣发展带来的直接收益。作为对比今年凭借着 chatgpt 助力强势崛起、股价疯狂上涨的微软，在本期财报发布之后迅速收跌，华尔街主流观点均认为是此前被宣传最多的 ai 融合工具，在财报中「表现平平」，本身没有带来直接收入。甚至，预期中能借此提振微软已有 azure 云服务的美梦也被现实无情击碎。
chatgpt 的云服务供应商一直是微软 azure 平台，微软也借此在 chatgpt 的现象级爆火中分到一杯羹，让云服务的收入第二、三季度连续扩张，在很大程度上弥补了此前由于经济低迷对微软云计算业务客户流失造成的冲击，而在本季度财报中，由于 chatgpt 热度的逐渐 “退潮”，azure 和其他云服务类目下的收入也随之放缓。
可以说，由 chatgpt 直接给微软带来的 ai 红利几乎已经被消化殆尽，而此前微软过度渲染 ai 能给其业绩带来的改变，此时起到了反效果。因此微软财报发布后股价连续两天收跌，相比 meta、google 的股价波动，更能直接反应投资者当下对于 ai 业务的信心。
对于 meta 来讲，刚刚在七月中旬发布、面向所有人免费商用的 llama 2 对于很多 ai 创业公司来讲都是一个好消息，但 meta 本身也饱受 ai 盈利前景不明确的困扰，扎克伯格在电话会中亲口承认「目前还不太清楚人工智能将如何让转化成有意义的收入来源」。
包括微软、google 在内，其凯发k8国际首页登录的业务范围在 ai 之前已经囊括了个人计算硬件、云服务、线上广告服务、开发工具等诸多领域，让 ai 参与到几乎每一个领域的革新，让其焕发新的活力。
但此时面对来自外界耐心逐渐消耗殆尽后产生的种种质疑，过去数个月来巨大的前期投入应该怎样融入业务中产生盈利，不确定性带来的恐慌感不仅弥漫在微软与 meta 周围，同时也是国内已经押注 ai、希望依赖 ai 颠覆现有局面企业即将面对的问题。
在国内本轮 ai 浪潮中，无论是类似腾讯、华为一样着力于开发大模型、还是类似阿里，号称“所有产品都将接入大模型升级、将 ai 能力覆盖到现有的所有产品中，都难逃类似的质疑声音：不仅需要 ai 更强，更需要 ai 更快地转化成为可见的商业优势。否则前期对 ai 的宣传，都将变成对 ai 本身盈利能力的质疑。
“就实际应用层面来讲，现有的 office 套件并没有特别依赖 ai 实现新的增长点发掘，但前期略显夸张的宣传，加上 ai 产品发布节奏与上市节奏的操之过急，很容易让人对于微软当下 ai 的应用以及盈利前景产生质疑” 国内某 ai 文档产品经理对《电厂》记者评论到。
微软每月收费 30 美元的 ai copilot 工具在发布之后，高昂的定价也引起了不小的争议。即使微软是想通过这种方式来提升 ai 工具盈利能力的预期，但对于大多数对 ai 感兴趣的公司来讲，暴增的预算与短期内难见的成效也很容易让其望而却步，这无疑是掉进了新的定价陷阱。
寻找 ai 给公司带来的新增长点之路尚且漫长，但 ai 发展伴随而来的麻烦却已经接踵而至：微软十亿美金入股的 openai 由于泄漏用户隐私信息已经在韩国、意大利等多地遭到监管机构罚款；还有来自加州的律师事务所向联邦法院提起针对 google bard 的集体诉讼，指责其「窃取用户数据」，要求禁用 bard 并给予用户经济补偿。
或许短期内，ai 的商用价值必须要面临阵痛期一般的“重新估值”。但长期来讲，在当下 ai 狂热退潮、重新估值之后，ai 仍然会作为一个备受关注的领域存在，市场也仍然对于 ai 领域的新动作保持兴奋：七月苹果传出研发自有版本 chatgpt 内部测试的信息后，苹果股价一度大涨 3%，创下历史新高。
chatgpt 爆火半年之后，经历过理性回归之后的 ai，或许也能更加脚踏实地，在应用落地中面临的挑战也都需要时间和 ai 厂商去一点一点解决，让 ai 跑的更快。在冲刺的路上，更加稳健地跑完剩下 99%。
