软件业在硬件发展放缓的几年来，由于轻资产、利润率高的特性，所以在过去十年来，华尔街软件业类股的表现普遍优于重资产的硬件类股。过去十年，纽约证交所的硬件指数上涨了300%；而道琼斯的美国软件指数则上涨超过550%；但在生成式AI的强力发展下，这样的局面在今年被彻底打破──各大科技公司从NVIDIA、AMD、超微等公司购买大量支持AI的GPU芯片。

根据Business Insider整理的数据显示，2024至今，硬件科技股的增长表现超过软件科技股3成。而包括MongoDB、Salesforce、SnowFlake等软件公司在一片人工智能的愿景中，未能说服股东他们也将在这个未来占有一席之地，而导致股价发生重创。贝雅（Baird）资本的宏观经济理Ted Mortonson就说，这次的生成式AI浪潮就是奠基于基建：云计算网络公司今年花费了2,000亿美元扩建数据中心，这个预算比起去年高出50%──这就是生成式AI的引擎与效应。

云计算公司花费巨资购买大量的GPU以用来开发大型语言模型，但对于传统的软件公司来说，要以生成式AI打造新应用、并获得显著的投资回应这条路还很漫长。财富500强里面有30%的公司已经转入或在扩展云计算业务，而其中10%的公司才拥有制造或使用生成式AI的能力──要转换到应用面、还有让软件面有可接受的投资回应还要一段时间。Mortonson比喻，这就像在打造车子跟引擎、但是在车机应用上还没到位，导致车子无法良好运行。

Business Insider整理的相关类股增长数据。

生成式AI驱动的硬件资本博弈

如ChatGPT等的生成式AI技术，需要大量的计算能力处理、分析数据，导致强大的GPU与专门的AI硬件需求急剧增加。NVIDIA在2024年第一季的营收达到260.4亿美元，远超过分析师预期的220亿美元──而净利甚至达到了148.8亿美元，远高于去年同季的20.4亿美元。这些数据与利润率，不但显示了现在对于高性能硬件的巨大需求、同时也代表了生成式AI对于硬件厂商的积极影响。

为了满足AI应用的需求，大型科技公司如微软、Google、亚马逊等，在AI和云计算基础建设上的资本支出也显著增加──微软在2024年第一季的资本支出增加了79%、达到创记录的140亿美元；Google的资本支出也增加了90%、达到120亿美元，主要用于技术基础设施的投资。这些资本支出都用于升级和建设数据中心、开发和采购GPU以及专用芯片，以支持AI应用的扩展──为避免如此大的支出影响利润，这两家也进行了大规模裁员。

AI第二梯队的Meta也在增加资本支出，尽管其季度资本支出从去年同期的70亿美元下降至67亿美元，但其全年资本支出预期从300亿至370亿美元上调至350亿至400亿美元。照理来说，软件与大型网络公司的资本支出能在获得同样利润、或增加利润的状况下减少才是好事，但在现在的AI应用浪潮影响下，这些软件公司都必需要想尽办法增加资本支出、拿到更多算力资源并建设更多云计算服务器，而整个华尔街都在关注这些投资是否能催生出更多人工智能的应用层面。

此外，供应链的挑战仍然存在、并在短期内限制了硬件的供应增长，NVIDIA等公司正努力满足于市场需求，根据Global Economics引述的分析师说法，台积电于2024上半年改善了先进封装产能，此技术改进有望改善供应链的瓶颈，让相关厂商都能满足更多的客户需求。

生成式AI应用落实面临挑战

尽管已经投资了数百亿美元用于基础建设、开发大型语言模型，但对于目前软件公司与其投资者来说，现在还尚未有能够提供显著投资回应的“杀手级应用”，如前所述，目前具有生成式AI相关能力的公司还尚属少数，因此才会认为软件业要能够有可接受的投资回应、还有很长的一段路要走。

德勤的分析师预估在2024年，全球IT投资将会有两位数以上的增长──例如公有云资本支出增长就会超过20%以上。而到2025年，全球人工智能的相关投资将达2000亿美元。而在2024年，几乎所有软件公司都会尽量在其产品内拥有部分人工智能功能。但德勤也认为2024只是一个过度时间，会开始有一些生成式AI工具推出、且开始有一些相关的基础收入，这些推动将会让2025有更多的潜在增长。

该公司预估2024年基于生成式AI工具的软件收益约在100亿美元左右，而与芯片、芯片、云计算等硬件的价值将超过500亿美元，这两者的差异显示着硬件仍在增长、而软件应用还在迎头赶上。而实际在目前的市场上，人工智能相关应用要货币化还有一定的难关。此外，软件公司还面临IT预算紧缩的问题。许多公司重新调整支出重点，从软件转向GPU硬件。这意味着，软件公司在短期内难以看到投资回应，而硬件公司则因需求旺盛而受益 。

虽然生成式AI在一些领域已经取得了显著进展，但在某些需要高准确率的应用中仍存在挑战。例如，医疗行业的AI应用需要经过严格的测试和验证，以确保其准确性和可靠性──最好是接近100%，每一次的误判都有可能导致医疗上的悲剧，这类AI应用就需要通过严格的验证、在确保可靠性后才能进入全面应用阶段。

几家AI主要玩家的资本支出增长。（Source：GeekWire）

软硬件的短期格局已定调？

虽然还是面临地缘政治，包括对中国的贸易限制、多国都对NVIDIA的GPU销售与供应状况等问题表达担忧，但该公司的营收暴增主要是来自于对人工智能硬件的庞大需求、以及其作为运算用硬件领导者的地位。该公司已经在需要大量3D运算的游戏业界中占据领导地位很久了，一旦像AI这样有着大量运算需求的技术出现了，NVIDIA现在的地位可说是水到渠成。这样的领先地位即便是Intel与AMD，都不太可能在短时间内赶上。

由于AI需要大量运算芯片的特性，导致现在生成式AI的技术发展还在前端阶段，应用还需要一段时间才能够成熟、并全面赶上。随着相关技术不断发展、市场对相关硬件的需求，将会持续推动相关硬件公司的增长──供应链也将受益。因为生成式AI的出现，著名的天使投资人Charles Fitzgerald认为全球的网络企业将会持续进行云计算扩建，这导致微软也成为了像亚马逊那样的云计算硬件公司。

基于现有的AI技术需要强大的硬件支持，资金活跃的网络或软件公司都正在往云计算扩建之路迈进，而Fitzgerald认为，这些支出只是一张门票、是你是否能成为这个领域玩家的先决条件。暗示着没有加入这场硬件竞赛的人，可能往后都无法成为主要玩家。

（首图来源：Pixabay）