除了主要的芯片廠商，三大云提供商也被視為這場人工智能革命的“鐵鍬”。目前，Alphabet Inc. ( NASDAQ: GOOG ) ( NASDAQ: GOOGL ) 旗下的 Google Cloud似乎最有能力利用生成式人工智能，因為它擁有最全面的技術堆棧，從自己的定制芯片到自己的原生多模態人工智能模型。這轉化為市場份額的增長和利潤率的加速擴張。

在上一篇文章中，我們討論了圍繞谷歌核心搜索業務日益增長的風險。盡管谷歌的新“AI概覽”仍未完全涵蓋競爭對手提供的來回聊天體驗，但OpenAI 已通過擴展更廣泛的搜索功能，加緊侵占 Alphabet 的領地。鑒于針對其在搜索和數字廣告市場的壟斷地位的反壟斷問題日益嚴重，Alphabet 無疑處于脆弱地位。

鑒于谷歌搜索業務仍占其營收的 56%，其面臨的威脅當然不容忽視。這也是上一篇文章將該股評級下調至“持有”的主要原因。

盡管 GOOG 仍保持“持有”評級，但該公司的云業務正在取得顯著進展。

Google Cloud 的市場地位不斷增強

在 Alphabet 發布 2024 年第三季度財報后，該公司谷歌云收入增長 6% 高于預期的 29% 的增長率，令市場感到驚訝。

 

Nexus Research，數據來自公司文件

談到 Google Cloud 部門，該部門本季度繼續取得非常強勁的業績。第三季度收入增長 35%，達到 114 億美元，反映出 GCP 在 AI 基礎設施、生成 AI 解決方案和核心 GCP 產品方面的加速增長。GCP 的增長速度再次高于云計算整體。

– 首席財務官 Anat Ashkenazi，Alphabet 2024 年第三季度收益電話會議（重點添加）。

微軟公司 ( MSFT ) Azure 的增長率放緩至 33%，亞馬遜公司 ( AMZN ) AWS 的增長率穩定在 19%，而谷歌云卻見證了加速增長。事實上，請記住，谷歌云由其谷歌云平臺 (GCP) 和其 Google Workspace 業務（與微軟 Office 365 應用程序競爭的生產力套件）組成。因此，首席財務官 Anat Ashkenazi 透露“GCP 的增長速度高于整體云”，這意味著云部門的實際增長率甚至高于 35%。

因此，谷歌云上季度再次獲得市場份額，目前為 13%。截至 2024 年，谷歌云的市場份額增長了 2%。與此同時，AWS 的市場份額繼續在 31-32% 范圍內徘徊，而微軟 Azure 的市場份額趨勢則出現逆轉跡象。

 

Nexus Research，數據由 Synergy Research Group 匯編

值得注意的是，在 2024 年第三季度，微軟實際上已經調整了 Azure 收入的構成，取消了基于 SaaS 的收入。這就是為什么 Azure 上個季度的市場份額從 23% 大幅下降到 20%。

雖然 Synergy Research Group 的統計數據經常被研究云市場的分析師引用，但必須記住，這些數字畢竟只是估算值。鑒于每家科技公司報告云收入的方式存在差異，準確確定每個超大規模企業的確切市場份額可能很困難。

話雖如此，憑借其強大的 AI 實力，Google Cloud 無疑在追趕其兩個最大競爭對手方面取得了重大進展。盡管 GCP 在市場份額上可能仍落后，但在提供專為處理 AI 工作負載而設計的定制芯片（即張量處理單元 (TPU)）方面，它占據了顯著的領先地位。

我剛剛與團隊一起討論未來的路線圖。我對這份前瞻性的路線圖感到非常興奮，但所有這些都使我們能夠提前規劃未來，并真正推動優化的架構。我認為，正是因為這一切，我們才能擁有一流的效率，不僅僅是谷歌內部，還有我們通過云提供的服務，這反映在我們在 AI 基礎設施和 GenAI 服務的增長中。所以我對我們的設置感到非常興奮。

- 首席執行官 Sundar Pichai，Alphabet 2024 年第三季度財報電話會議。

谷歌在人工智能創新競賽和隨后的第一方工作負載（即 Gemini 模型為人工智能概覽、谷歌地圖等第一方服務提供支持，以及為廣告商提供先進的 Performance Max 功能等）中的領導地位，使該公司能夠設計他們的 TPU 并根據對這個人工智能時代未來將如何發展的預見來規劃他們的技術堆棧，有利于從硅片開始預先構建、嵌入式成本和性能優勢。

因此，越來越多的企業選擇谷歌的 TPU 來支持自己的 AI 模型，其中包括蘋果公司 ( AAPL )、Salesforce, Inc. ( CRM ) 和 Lightricks。

我們一直在利用 Google Cloud TPU v5p 對 Salesforce 的基礎模型進行預訓練，這些模型將作為專業生產用例的核心引擎，并且我們的訓練速度得到了顯著提升。事實上，Cloud TPU v5p 的計算性能比上一代 TPU v4 提高了 2 倍之多。我們還喜歡使用 JAX 從 Cloud TPU v4 過渡到 v5p 的無縫和輕松。我們很高興能夠通過精確量化訓練 (AQT) 庫利用對 INT8 精度格式的原生支持來優化我們的模型，從而進一步提高速度。

- Salesforce 高級研究科學家 Erik Nijkamp 談及與Google Cloud 的合作（重點添加）。

因此，Google Cloud 不僅成功吸引了一批值得關注的科技公司選擇其定制的由 TPU 驅動的計算實例，而且還通過不斷簡化過渡過程，在鎖定一代又一代客戶方面取得了進展。

與此同時，其主要競爭對手微軟 Azure 曾被認為在早期引領這場 AI 競賽，但它仍在努力吸引云計算客戶使用其定制芯片而非 Nvidia 的 GPU，正如我在最近的微軟文章中討論的那樣：

在推出自己的 Maia GPU 一年后，微軟仍然沒有一份值得夸耀的客戶部署名單，而亞馬遜和谷歌的芯片已經受益于良性網絡效應，繼續吸引越來越多的企業

此外，在上次財報電話會議上，谷歌高管還宣稱，定制硅片層的持續性能提升也將如何提高處理內部大型語言模型的成本效率，從而使谷歌云能夠將這些成本效益轉嫁給企業客戶。