AIGCの投資刺激策のおかげで、マイクロソフトとグーグルのクラウドコンピューティング事業は大幅に成長した

AIGCの投資刺激策のおかげで、マイクロソフトとグーグルのクラウドコンピューティング事業は大幅に成長した

MicrosoftとGoogleはAI市場の支配を競っており、両社ともAIハードウェアに多額の投資を行っている。 7月25日、両大企業はそれぞれ最新の四半期決算報告書を発表した。報告書では、AI 支出とクラウド コンピューティング事業の両方で力強い成長が示された。

しかし、投資家は全く異なる選択をした。彼らはGoogleの業績に楽観的で、Googleの株価は8%上昇した。一方、投資家はMicrosoftに偶然満足したようで、同社の株価は4%下落した。

ここ数か月、テクノロジー企業はクラウドベースの生産性向上ソフトウェアに AI を組み込み、それらのサービスを動かすために必要なチップやサーバーに多額の投資を行っており、その先頭に立っているのは Microsoft と Google だ。したがって、両社の財務報告は、現段階でのAI投資の損益をある程度反映しているといえる。

Google Cloudの収益はAIサービスが牽引し、前年比28%増加

グーグルの今年第2四半期の収益は746億ドルに達し、同社の予想を上回った。同社の事業成長は広告事業の成長によって牽引された。数カ月にわたる苦戦の後、同社の広告事業は回復の兆しを見せている。

AI事業の活性化により、グーグルのクラウドコンピューティング部門「Google Cloud」も好調に推移し、収益は2022年の同時期に比べて28%増の81億ドルとなり、予想の77億5,000万ドルを上回った。 Google Cloud の収益は Microsoft Azure や Amazon の AWS にはまだ遠く及ばないものの、すでに世界のパブリック クラウド市場で第 3 位の地位を確固たるものにしています。

Googleは今年初め、OpenAIの人気サービスChatGPTに対抗すべく、AIチャットボット「Bard」をリリースした。 Google はまた、コア検索製品と Google Workspace 生産性スイートに AI 機能をさらに追加する計画についても詳しく説明しました。

このため、同社は今年第2四半期の支出の大半を、これらのAIサービスのニーズを満たすサーバーに費やした。 Google は長年にわたり AI コンピューティングに大規模かつ継続的な投資を行っており、今後もそれを続ける可能性が高い。

AIサービスを構築するテクノロジー企業は、モデルのトレーニングと実行にNvidiaのGPUチップに依存しており、Nvidiaの主力製品であるA100とその後継機であるH100を数千個単位で急いで購入している。もちろん、Google Cloud には独自の社内 AI チップ (TPU) もあり、コスト面での優位性を維持するのに役立っています。

マイクロソフトのクラウド投資は増加し続けているが、AI投資は2024年まで実を結ばないと予想されている

Microsoft の AI 事業は完全に他社の技術に依存しており、AI ハードウェアは Nvidia が、AI モデルは OpenAI が提供しています。過去3年間にわたり、マイクロソフトはOpenAIラボに数十億ドルを投資してきました。

同社の第2四半期の収益は561億ドルで、前年同期比8%増となった。Azureを含むインテリジェントクラウド事業部門の収益は239億ドル、2022年には208億ドルとなる見込みだ。 Microsoft は Azure のパフォーマンスを詳細に発表しませんでした。

マイクロソフトのCFOエイミー・フッド氏は、同社がAI開発をサポートするために新しいデータセンターを建設しており、コストが増加していると述べた。同社は前四半期にインフラに107億ドルを費やしたが、これは前四半期の78億ドルから増加した。来年度も成長が続くと予想されます。

Microsoft は OpenAI との提携により、自動化サービス Copilot を Office 365 パッケージに組み込んだほか、Bing 検索エンジンや開発者ツールも提供し、企業への AI 製品の提供で最前線に立っています。

フッド氏は、同社がこれらの投資の恩恵を享受できるのは来年度後半になるかもしれないと述べた。

<<:  アルゴリズムが2020年の米国大統領選挙を操作し、サイエンス誌の表紙に登場!メタは初めて無実を証明するために4つの研究を発表したが、分極化に対する解決策は見つからなかった。

>>:  AIは古い文化的シンボルを解体し革新することはできない

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

ガートナーの調査によると、ジェネレーティブAIは企業にとって新たな大きなリスクとなっている

この調査は、249人の上級企業リスク管理責任者を対象に実施され、2023年第2四半期の最も深刻な5つ...

HAProxy ロードバランサの構成とアルゴリズム

[51CTO.com 限定特集] HAProxyの公式ドキュメントには多くの設定内容が記載されていま...

ディープラーニング:新興技術の限界を押し広げる

ビッグデータや人工知能などの新興技術は猛烈な勢いで発展しており、その一因はディープラーニングの驚異的...

2022年の人工知能の7つのトレンド

近い将来に大きな価値を生み出す可能性のある技術の予測となると、人工知能は間違いなくリストのトップに位...

PyTorch がなぜ人気があるのでしょうか?創業者スーミスが成長の秘訣を語る

PyTorch は、ディープラーニング分野で最も人気のあるフレームワークの 1 つです。最初のバージ...

AlphaGo の最初のバグ: 囲碁アルゴリズムの最大の弱点は何でしょうか?

[[163852]]どれほど恐ろしいモンスターにも弱点はあります。なぜAlphaGoは皆を驚かせる...

2030年までに、仕事の70%が人工知能に置き換えられるでしょう。子どもたちが競争力を維持できるよう、私たちはどう支援できるでしょうか?

10年前は多くの人が必死に五線譜を練習していましたが、今ではほとんど誰も使っていません。 5年前は...

Googleがこれまでで最も強力なAIモデル「Gemini」を発表

グーグルは水曜日、AIを収益化する方法に対する回答を求める圧力が高まる中、同社がこれまでで最も強力だ...

顔の特徴を検出するシンプルなディープラーニング手法を教えます

著者注: 携帯電話で、人の顔に特殊効果を加えるアプリを見たことがあるかもしれません。これらのアプリは...

...

AI が加速的な進化を促進 Qualcomm AI & IoT 開発技術オープンデーが間もなく開催

携帯電話からウェアラブルデバイス、翻訳製品まで、人工知能は人々の日常生活に広く浸透しています。 5G...

SQLデータベースに基づくアルゴリズムを学ぶ

データベースは、データを保存し、大規模な計算を実行する場所です。現実世界の問題を解決するために、デー...

GPU 価格の急激な下落はチップ不足が終わった兆候でしょうか?

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...