|
|
周末了, 再闲聊一下上周的财报, 也算是自己给自己做个总结.
先聊下这里的 CAPEX 放缓的问题. ` 确认了 CAPEX 要放缓了` 这里面主要是我自己的判断, 主要是基于下面的几个信号:
第一个是 orcl 上周直接给出了明确的 CAPEX 刹车时间表, 投资人会议里面直接说了: "…peak CapEx in fiscal 2027 and 2028, with our CapEx stepping down in fiscal 2029", 还说了 FY28 下半年 FCF 转正这个时间点.
ORCL 是第一个给 capex 刹车时间表的大厂, 作为 3 大云巨头外比较大的一片云, OAI 的主要算力承包商之一, 它的动作意味着什么不言而喻. 就和 6月初 GOOGL 上市之后第一次增发融资的时候意味着巨头们的现金流见底, 开始有 CAPEX 压力一样, ORCL 的投资人会议在我眼里就意味 CAPEX 增速放缓的标志性事件. 这是 7 月回调时候我聊的 GOOGLE 增发融资的时候推文: https://x.com/NullableX/status/2069136474407395752, 当时就提醒了 GOOGLE 增发融资的分量非常重, 因为 search ads, youtube ads 等广告收入作为印钞机, google 以前经常是巨头们里面现金最多, 最不缺钱的公司, 也是因为"钱养人", 才出现了google 被业界工程师津津乐道的各种工程师文化和福利, 成为很多程序员的 dream company. 而最近2年因为 CAPEX 太高, 没钱了, 所以其实本身 Google 内部的公司文化也在迅速恶化.
第二个是 ER 里面出现的 FCF 的恶化. 除开 MSFT 之外另外三家的 FCF 开始全部是负数. GOOGL 是Q2转负, meta 是Q3, 而且 FCF 在负值上的情况都在恶化: amzn FCF 负值扩大25.76B, googl 扩大3.21B, meta 扩大3.9B.
这意味着三家公司的主营业务收入无法 cover 高额的 CAPEX. 如果要继续保持 CAPEX 增速, 它们没有其他选择, 无外乎也就是: 增发融资, 发债融资. 高利率, 加息预期情况下, 顶着负 FCF 继续大额融资, 我好像在6月的 ORCL 鬼故事上看到过, 如果 ORCL 的鬼故事发生在 amzn, googl, 和 meta 身上, 市场会是什么样的情绪? 所以我个人估计是后续要么放缓 capex, 像 ORCL 那样给出让投资人安心的刹车时间表; 要么证明AI 带来的收入增加, 能像 MSFT 那样一边开支一边回血, 改善FCF; 要么 FED 这边松口, 至少打掉加息预期, 让资金成本下去.
第三个就是听财报时候对比之前的ER call, 我感觉几家发言人回答华尔街问题的时候涉及到 CAPEX 的语气没有之前 25年的ER call 那么坚定了. 这里就有点见仁见智, 可能我听起来是打太极, 不坚定, 其他人觉得没变化, 还是很坚定. 比较有代表性的是 Meta 的 Susan 回答 JP morgan 的时候的问答. JP morgan 的问题直接点出了 Meta 去年的earnings call里面非常坚定的说 2026 比 2025 的开支要大, 但是今年都没有出现这么坚定的回答. JP Morgan 的原问题: "A year ago, you talked about kind of notably larger dollar increase in '26 than '25, and then you've also used kind of growing operating income on an annual basis as well. So I'm just curious if there's any of those that you can kind of tie or to help us think about '27" 而 Susan 对这个问题的回答在我眼里就是相当的打太极了: "On your second question which is about 2027, we are quite early in developing our budget and capacity plans for next year. So we are, I would say at the point where we are both investing -- sorry, evaluating a lot of investment proposals that have attractive return profiles over different time horizons, and we want to figure out how we can fund as many of those as possible within the construct of our overall budget and financial goals. But it's very dynamic and it's still pretty early. And so we don't have anything more specific or quantitative to share until we get to the Q4 call which is typically when we share guidance for the next year." 但是去年2025Q3 同一时间的时候其实 Susan 是直接非常坚定的说的"will be notably larger in 2026 than 2025".
基本就是上面3点的综合考虑让我个人觉得 capex 的"增速"放缓基本要开始了. 当然前提是利率环境依旧紧缩. 如果利率下来, 几个巨头又可以随便发债拿燃料, 又是另一回事了.
上面是利空的方面, 这个财报季还是有利好的方面的, 当然就是我一直等的 MSFT 这边 copilot monetization 的内容了. 关于为什么 MSFT 的财报在我眼里最重要, 我之前也聊过不少, 比如去年聊的 ToB 业务是目前最可能用 token 赚钱的方向: https://x.com/NullableX/status/1965284428051255752, 那时候 msft 马上就要因为 "Opus 消灭所有软件"的叙事被重锤了, 但其实恰好是 Claude 的成功, 才非常明显的显示出来, 愿意为 token 掏钱的个人消费者没有企业客户多, 因为目前 token 还是太贵了, 个人消费者大多是价格敏感的用户, 但是愿意为 token 掏钱的企业是非常多的, 因为目前的第一波 LLM 技术显示出来的最强能力是"更高级的自动化能力", 对企业来说, 效率比价格更重要.
在 MSFT 的财报里面, 关于 Copilot 的增速就不说了, 盘后 MSFT最多 +5%的盘面已经反应了市场态度. 当然第二天就发债把所有涨幅打下去属于是上面聊过的 CAPEX 压力的部分了. Copilot 相关部分我比较感兴趣的地方是下面几点:
第一个是 copilot 从订阅收费改为按 ai credits收费, 也就是 MSFT 自己定价的 token 价格, 这种收费模式其实是比订阅制更贵的, 但实际的客户数量增速并没有受影响, 反而增长迅速, 这就意味着只要 token 真能生成合格的产品, 比如 agent 真能生成一份让客户满意的 EXCEL 报表, 合理范围内, 企业客户是非常愿意为此支付更高的价格的. 还有一个是我之前一直聊的"token 性价比"的话题: https://x.com/NullableX/status/2112610976369680471. 显然这一点作为 "token 水龙头"的 MSFT 也意识到了, 所以内部还在搞一个"CopilotFusion" 来压缩token成本, 财报会议也有提到. 开源模型进步越快, 其实对于 "token 水龙头"的巨头们来说, 是一个相当大的利好.
第二个是发言人谈到的一个重要趋势: 企业客户其实更喜欢自己构建自己的内部 agent. 很多企业客户喜欢直接用foundry, workiq 等 Copiloit 下面的基础组件, 自己构建自己的内部 agent 系统. 这个让我想起了目前 AAPL 是怎么引入 Claude 的, 作为最注重隐私和安全的公司, 但又不得不使用 claude 模型, AAPL 是直接让 Claude 在自己的 infra 上部署了 Claude 模型供员工使用, 保证数据不会走出 AAPL 的内网. 这个和 MSFT 光头哥很早就说过的一个方向是符合的, 尽管它们是不同的公司: https://x.com/satyanadella/status/2066182223213293753, 反正大概的意思是新的 AI 时代, 企业要保留自己的核心竞争力, 正确方向是让自己员工的知识沉淀成 token 资本 (内部 agent 系统, agent 产出的各种数字资产等), 而不是依赖某一高级模型. 这是非常合乎逻辑的, 没有一个巨头公司会将自己的身家性命依赖于一个来自外部的 API 上. 如果沿着这条 "每个公司都需要有一套自己的 agent 系统" 继续思考, 可以很自然的得出目前的 AI token 需求巨大, GCP, AWS, AZURE 3大云的一路业绩的 beat, 以及未来继续 beat 是理所应当的, AI agent 系统需要的各种 infra 设施将会和上一波的 Cloud infra 带来的浪潮一样席卷所有企业.
现在的问题是, 比起上一波的"上云"的浪潮来说, 这波"上Agent"带来的收益不是那么容易量化. 举个简单的例子: Copilot 系统可以将公司内部的所有 office 文档都向量化后进行语义搜索, 如果一个new employee对组里面某个产品最近有什么重要决策, 是怎么发展到现在这个样子的有疑问, 以前他需要到处问人, 现在基本只需要自己的老板给自己打开正确权限, 然后自己用 copilot 搜一下就能找到公司内部不同部门, 不同组的所有相关的 ppt, word, teams meeting会议记录, outlook emails 等等文件, 自己让 agent 总结梳理下就能找到答案. Copilot 类似的用途很多, 但是最后的结果是这个 new employee 的 onboard 时间大大缩短, 可能以前一个月才能上手干活现在两周就够了, 那节省下来的2周时间是 Agent 带来的收益, 但是如何量化呢? 如果是 "上云", 简单对比下之前公司的机房开销和"上云"的部分的账单就能清楚的量化"上云"的收益. 但是"上Agent"目前还没有这种清晰的收益量化, 对类似KO, SBUX 这种传统企业来说, 如何直接让使用 "agent" 后得到的收益反应到财报的收益部分, 而不是只留在财报的开销部分是目前最需要被搞定的地方, 这座前沿 AI 科技公司的技术和传统公司财务报表之间的"桥梁"什么时候被搭建起来, 传统非科技企业才有动力去加速 AI agent 的渗透率, 也才是 "Agent infra"真正全面铺开的时候. |
|