本週投資者會得到好的人工智能新聞嗎？別抱太大希望-彭博社

在時鐘上。

攝影師：賈斯汀·塔利斯/法新社/蓋蒂圖片社

最近在納什維爾的比特幣會議上的海報。

攝影師：彭博社/彭博社收看NBC奧運會報道的觀眾們肯定不會錯過谷歌廣告宣傳其Gemini人工智能機器人的可能用途。在其中一個廣告中，一位年輕粉絲使用這個工具給她的偶像、美國跨欄運動員悉尼·麥克勞林-萊弗隆寫信。

噁心！還有什麼比由人工智能生成的粉絲來信更沒有人情味的呢？有哪些父母會剝奪自己與孩子一起進行這種寫作練習的親子時光呢？

其他廣告 — 包括那些來自其他公司的 — 也不怎麼樣，它們都指向了最近一直存在的一個主題：普通人究竟應該如何使用生成式人工智能？如果這些廣告是任何線索的話，谷歌並沒有太多主意。

彭博觀點喬什·夏皮羅是一位經驗豐富的政治專家，應該成為哈里斯的副總統星巴克CEO為所需的改革提供了一些掩護美聯儲什麼時候終於開始下山？德國對陣西班牙給歐洲央行帶來了問題這至少是一個值得關注的問題。這至少是 parent company Alphabet Inc. 上週股價下跌5%背後心理的一小部分。公司宣佈第二季度資本支出為132億美元，超出分析師的預期，因為公司繼續與微軟、蘋果、亞馬遜和Meta Platforms等公司保持競爭。這些競爭對手本週都將公佈他們的收益。隨着每個季度的過去，投資者對人工智能成本的耐心正在進一步受到考驗。

谷歌的低迷在週一顯示出了反彈的跡象，一些分析師重新強調了該公司作為谷歌搜索、Gmail、YouTube等頂級產品的所有者的令人羨慕的地位，這些產品都被視為未來提供可貨幣化人工智能功能的重要途徑。從中我們可以推斷投資者正在忍耐。但他們將在本週關注其他科技公司的收益，以幫助他們更安心地入眠。他們希望看到資本支出的不斷增加是否被真正的新收入流抵消。我認為他們不會找到太多鼓勵。

微軟將在週二市場收盤後公佈財報。彭博社的共識數據顯示，分析師預計其 Azure 雲業務的同比增長僅略高於30%。然而，谷歌雲部門的強勁表現——同比增長29%，遠超預期——引發了人們對微軟能否表現出色的希望。如果資本支出增長幅度達到或超過預期——分析師認為相比去年可能增長48%——微軟將需要大幅超越預期。

但強大的雲性能並不能完全回答更大的問題：人工智能的出現到底創造了多少真正可持續的業務？這段需求激增的時期推高了硬件成本，這並不能衡量人工智能的長期潛力。不幸的是，投資者幾乎沒有其他數據可供參考，因為科技巨頭們提供的有用數據很少。目前，尚無一家頂級公司充分説明了人工智能在其收入報表上的財務表現。

在其奧運電視廣告中，微軟正在推廣Office 365的CoPilot功能，例如將會議總結為要點或從筆記生成PowerPoint演示文稿。這看起來很棒，但遺憾的是，我們不知道有多少微軟的客户實際選擇了這些更昂貴、AI增強的計劃（每個用户每年額外花費360美元，加在現有的Office 365費用之上）。

我們也不知道公司的雲增長有多少實際是由於人工智能需求推動，或者只是在疫情後企業在雲計劃上收縮後迴歸更普遍的IT支出。在上一次的微軟財政第三季度收益電話會議上，首席執行官薩蒂亞·納德拉提供了一些信息。“我們的人工智能服務為Azure雲業務貢獻了7個增長點”，他説，但沒有提供更多背景信息。

Bloomberg Intelligence分析師表示，這很可能主要來自於作為ChatGPT製造商OpenAI唯一的雲提供商，但我們並不確定。納德拉還説，“180萬付費訂閲者”正在使用GitHub CoPilot，該公司的人工智能編碼助手。這在收入上相當於多少並不清楚。

亞馬遜甚至更具有軼事性。當它在星期四報告收益時，投資者將希望得到比其在亞馬遜網絡服務業務中引用的“數十億美元的營收增長率”更詳細的信息。同樣，上一季度，Meta首席執行官馬克·扎克伯格表示，對於Meta的新AI聊天機器人工具的使用情況，“任何硬性統計數據都為時過早”。我不確定他是否還能再次逃脱同樣的説辭。

扎克伯格此前曾預測，該公司將很快提供全球使用最廣泛的AI助手，這要歸功於將Meta AI嵌入到數十億人已經在使用的應用程序的策略。但我們將獲得多少背景信息將會説明問題：一些應用程序的用户抱怨在嘗試使用基本搜索時意外調用了助手。我還沒有看到Meta AI的存在對Meta或其用户有任何重大好處。也許更重要的數字是AI在推動Facebook新聞訂閲中的內容推薦方面的使用。在第二季度，這一比例為30%，扎克伯格表示。這對廣告有好處，儘管究竟有多好仍然是一個謎。

這一次唯一一個相對輕鬆過關的大型科技公司將是蘋果，該公司尚未將其AI戰略推廣到其數十億設備上。首席執行官蒂姆·庫克可以可靠地告訴投資者沒有什麼可分享的。但隨着即將到來的蘋果智能啓動預計將開啓分析師們希望的iPhone超級週期，該公司將比其競爭對手更難以在詳細説明AI對其業務的真正貢獻時隱藏在零碎的軼事數據背後。

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