微软破4万亿，Meta暴涨12%，背后的关键居然是用户和数据！

本期要点：巨头们如何打造AI印钞机？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

上周四，微软和Meta发布了第二季度财报，再次向世界证明了一个有意思的现象——大象也能跳舞。

微软总营收达到764亿美元，同比增长18%。其中，最为亮眼的是Azure及其他云服务业务，收入同比飙升了39%。

微软CEO萨提亚•纳德拉更是宣布，与AI相关的年化收入已突破130亿美元，同比增长了175%，增速相当惊人。

Meta的财报也堪称惊艳，总收入达到475.2亿美元，同比增长22%，大幅超越市场预期。其中，广告业务收入占比98%。

而且，更值得注意的是，Meta的净利润同比增长了36%，远超收入增长水平。

Meta的CEO马克•扎克伯格将这一成就归因于AI技术在广告推荐系统和内容分发上的效率提升。

因此，财报发布之后，微软一度跳涨8%，市值短暂突破4万亿美元，Meta则更是暴涨12%。

相比之下，其他的科技巨头存在感就弱了许多。亚马逊和苹果虽然也公布了不错的财务数据，但由于缺乏AI驱动的增长点，未能获得市场的认可，股价也随之下跌。

今天的文章一上来就给大家播报了很多的数字。我认为，这些数字无疑表明，AI正在成为微软和Meta的核心竞争力与利润放大器。

AI不仅提高了效率、优化了成本结构，还为用户带来了节能增效的价值，提升了付费意愿。可以预见，这些拥有庞大用户和数据资产的科技巨头，会继续借助AI实现利润的爆发式增长，并快速甩开那些单纯依赖传统业务模式的公司。

变现

首先，我想强调的是，那些率先拥抱AI的科技巨头已经进入了“变现时代”，它们对AI技术和相关基础设施的巨额投资已经开始转化为实际的收入和利润。

长期以来，在“三朵云”中（即亚马逊、微软、谷歌），我们一直最看好微软，尽管微软的市场份额屈居第二，技术也并不领先。

其中一个关键原因就在于，微软拥有全球最庞大的企业客户基础和长达数十年的企业服务经验。据统计，财富500强企业中超过89%都在使用微软的云服务。不像亚马逊，虽然用户多，但主要服务于零售和电商业务。

这一点，在OpenAI推出ChatGPT3.5之后，显出了更大优势。企业用户可以通过AI增收更增利，就有更强的付费意愿。

企业客户也无需自己从零开始搭建复杂的AI基础设施，可以直接在熟悉的Azure平台上，以API调用的方式，安全、合规地使用GPT系列模型，极大地降低了企业应用AI的门槛。

通过与OpenAI的深度绑定，微软还把AI整合到企业日常使用的各类生产力工具中，推出如Copilot等AI产品。CEO纳德拉表示，Copilot系列产品的月活跃用户已达到1亿。

这些都使得微软Azure成为了全球企业接入顶级大模型能力的首选入口，并为其带来了新的高价值订阅收入，也给了微软更大的想象空间。

Meta也堪称AI变现的范本。

尽管近几年用户增长规模已明显放缓，但通过算法改进和内容推荐优化，Meta显著提升了广告投放的精准度和关联性，推动广告从纯粹追求曝光量，转变为追求实际效果。

毕竟，同样预算下转化率更高，广告主自然也就愿意投入更多营销费用，让Meta的单季收入能在数百亿美元的规模上继续实现22%的同比增长。

关键

当然，更深问一句，为什么微软和Meta能成为“变现时代”的最大的受益者，它们有什么共性？我总结为，它们都是有客户、有数据的公司。

不难理解，只有拥有足够规模且能通过AI获利的客户，才能提供AI变现的土壤。但只有用户而没有数据也不行，会使AI模型难以持续提升。用户和数据两者结合，领先者才能形成数据和技术协同进化的飞轮效应，壁垒才能愈发牢固。

Meta就是一个典型的例子。

他们拥有数十亿社交用户，每天产生着海量的内容，且这些内容与用户的社交关系、行为习惯、兴趣爱好等高度相关。这为赋能AI驱动的广告系统提供了得天独厚的条件，让Meta能持续迭代提升广告投放的精准度。

同时，用户和数据规模越大，AI的服务效果就越好，反过来，更好的服务又能吸引更多用户，贡献更多数据，从而形成了不断加强的正向循环。

反之，那些用户和数据利用相对不足的企业，就会显得落后。

例如，苹果虽然凭借iPhone拥有庞大的用户基础，也基于此建立了护城河。但他们在运营上相对保守，没能充分发挥数据优势，AI领域的发展也明显落后于微软和Meta等巨头，所以AI尚未成为苹果可观的变现支点。

特斯拉也有类似的问题。虽然他们在自动驾驶领域处于领先地位，但现在AI对汽车销量的推动作用还不明显，AI的价值更多会体现在未来Robotaxi商业模式之中。而且，我之前也提到，特斯拉目前最大的风险和最大的优势都是马斯克，AI的影响只能排到第二甚至第三的位置。

总的来说，我们判断，本轮AI革命还主要体现于存量博弈能力的提升。

那些拥有庞大用户和数据资产的科技巨头，能够更快地将AI技术转化为商业价值，也能为下一次的扩张积累新的数据、技术和产业生态壁垒。

但可想而知，未来，后来者单凭模型等技术的创新，将更难以撼动这些巨头的地位，面临更高失败风险。相比之下，关注领域智能的新机会才是更明智的策略。

这意味着要聚焦于巨头还没来得及涉足的细分领域，基于自己所掌握的垂直行业用户基础、数据资源以及行业knowhow知识，更快地实现商业模式的落地，为客户创造实实在在的价值，反而更容易建立稳固的竞争优势，使自己立于不败之地。

以上就是今天的内容，王煜全要闻评论，我们明天见。