戴维李
- 3月7日
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2024年摩根士丹利TMT大会合集来了！

文章来源:华尔街见闻

看看Meta，微软，Google，Databricks，ARM，AWS，JPM，Intel......都说了什么。

Meta: GenAI如何提升推荐系统

微软：大家高估了copilot一年内渗透，低估了3年渗透

Google：搜索广告不会被GenAI影响

Databricks：超越Snowflake

ARM：推理会提升ARM价值量占比

AWS：需求足够大，所有芯片需求都会增长

JPM：Intel将成为台积电N3第二大客户，台积N3峰值收入会超N5 47%

Intel：UBS提升目标价和EPS预测

微软

Office365只有4亿用户，AI可以辐射到不坐在办公桌前的另外20亿员工（他们使用的手持设备需要安全，通过Teams进行通信，与Copilots进行语音通信）。

从 E3 迁移到 E5 仍有很大空间，E5的渗透率仅为 12%。Copilot 让普通员工的工作效率提高了 30%，最佳用户每月可节省 10 个小时。在标准版基础上，再推出基于角色的Copilot --财务、销售等，每月再收取 20 美元的额外费用。

Excel 和 PowerPoint 仍处于开发初期。也许大家都会高估一年内的功能/采用率，但却低估三年内的情况。随着时间的推移，如果Copilot能为您进行日程安排，仅凭这一点，每个人都会购买它。

“假如有一天它能阻止一封来自你的分析师的邮件，建议你做空一只high short interest 股票，但被sqeeze的风险巨高，那又会怎样呢？这将是无价之宝！”（嘲讽了）

Googe（问题很尖锐）

先提了Gemini（风波），全场笑了。后被问谷歌在 GenAI 领域的发展是否过于缓慢，在搜索产品上是否遇到了创新者窘境。公司回答认为GenAI 可以显著提升搜索效果。然后被问Gen AI搜索也就呈现1-2 个答案，下面放10 个蓝色链接，怎么打广告？

公司反而认为会提供更多广告机会， SGE（GOOG的GenAI搜索）的上方和下方放广告，用户发现这些链接很有用，对此感到满意，用户真的在点击，且可以想象一下把广告原生直接集成到答案中，实现用户和广告主双赢。

（整体上对谷歌情绪挺悲观，附上一张Statcounter刚发布的搜索引擎2月市场份额）

Databricks（座无虚席，都在关注对SNOW的竞争）

Databricks不对底层存储/计算收费，因此相对于SNOW，DB的收入被低估了（SNOW是gross，DB是net）。且他们去年的增长率为 50%（SNOW 为 36%），他们还在加速增长（SNOW在减速），DB 的预订量+100%（而 SNOW 的 RPO +41%）。

DB的收入run rate已经在 25 亿美元左右，很快就会超越 SNOW（28亿），假如统一口径...SNOW披露与DB竞争的Snowpark 产品run rate到了7000万美金，而DB用于于SNOW竞争的数仓产品Run rate到了2.5亿美金。

GenAI 降低了DB使用门槛，数据湖+GenAI=数据智能平台，让使用范围从数据工程师扩展到数据科学家。推理/服务降低成本的空间很大，从算法、芯片着手，这里还有更多消息要宣布。一年后，公司就能从 GenAI 量化ROI，就像今天从传统 AI/ML 中量化ROI一样。

确实认为 GenAI 将经历幻灭阶段，但最终会在未来几年内改变各行业游戏规则。金融服务是最大的垂直行业之一，也是增长最快的行业，LLM 非常擅长筛选大量文件并提取投资建议和信号（听起来像二级分析师...），保险业利用筛选大量文件来帮助定价风险。

ARM：推理会提升ARM价值量占比

v9占比提升，源于更高的版税率、相比v8更多的核心数量、芯片本身更高的ASP。AWS新增服务器一半在使用基于ARM的Graviton 4芯片，假设其他公司也达到这种ARM使用比例，比如微软新的Cobalt芯片（带有128个核心的ARM CPU设计）、NVIDIA的Grace Hopper。

随着AI向推理发展，考虑到成本和规模上的低功耗优势，预计会看到更多的ARM CPU价值占比。CSS是一个新的增长驱动器，使得不熟悉芯片制造和设计的客户能够设计计算平台。ARM提供了一系列IP，包括CPU、GPU、互连、I/O等。再次以微软Cobalt芯片为例，ARM过去会授权CPU核心/架构、互联等，然后微软自己在此基础上设计。

但有了CSS，ARM会帮助微软利用IP块，并验证特定设计方案，并针对负载作优化。好处是大幅缩短上市时间、降低内部开发成本，而ARM可以向上吃到更多价值链条。

CSS已经吸引包括GUC、Marvell、瑞昱和Socionext在内的一系列设计公司加入其生态。此外，ARM认为手机AI还远没到‘大爆炸’时刻，需要几年时间。

AWS：AI带来的需求足够大，所有加速芯片都会增长

技术VP：有足够多的负载和用例，有足够多的机会，让所有不同的芯片找到甜蜜点，无论是 Inferentia，还是 Trainium，无论是英特尔的Hababa，还是 Nvidia，所有这些芯片都会有用武之地。因此AWS的定制ASIC不需要超越 Nvidia ，也能取得成功。

未来六个月 GPU 是否会供过于求？我个人对此表示怀疑，因为需求量仍然非常大。我曾与一些大型 AWS 客户交谈过，他们在一个周末就全力投入到生成式人工智能中，并重新分配了数千名开发人员的任务，让他们专注于生成式人工智能。

但比如零售业的销量大、利润低、非常注重成本，他们对AI投资比较谨慎，关注ROI；金融服务业等，发展速度比一般行业更快，他们对AI的投资非常非常积极。

这里引用下另一家券商：加速器从目前的850万颗到2027年的4600万颗。不论GPU TPU ASIC CPU，甚至NPU都会涨，只是CAGR不同罢了

Jefferies 3月semi报告，干货贼多

整体上认为semi周期加速向上，下一个peak在2025年，但历史数据表明就算cycle peak，SOX还能继续涨一段

JPM：Intel将成为台积电2025年N3第二大客户，仅次于苹果

英特尔正在扩大其在N3时代的外包给台积，英特尔在2025年给台积电的收入可能达到80-90亿美元，远远超过我们之前预期的55-60亿美元。这可能意味着台积电在2025年上半年可能制造约90%的PC CPU（英特尔ArrowLake、Lunarlake、苹果M3、AMD Zen 5处理器），这代表了HPC TAM的显著扩张。

假设Arrowlake的外包比率为50%，英特尔可能成为台积电2025年N3的第二大客户，仅次于苹果。此外，到2027年，与AI相关的收入会占公司总收入的25%（19%来自数据中心的AI，其余来自边缘AI）。

随着AI加速器从下半年开始向 N3 迁移，预计 N3 的收入规模将比 N5 峰值高出 47%，N3 的产能将在2024年底达到约 100k wfpm，到 2025 年底将增至约 150k wfpm

Intel：UBS提升目标价和EPS预测

Timothy：CFO本次路演Tone有改善，上个财报释放了风险预期已经降低，投资者也基本price in了新工艺和产能迭代期的成本损耗。往后看，Intel未来的节点效率，怎么都会比过去糟糕的10nm要好（low base），过去公司公告中提过，10nm和10nm superfin（Intel7）累计造成了115亿美金的毛利损失。

我们的产业链调研持续显示18A的情况要远好于过去10nm，工艺切换的损失也会更小（尽管可能还是高于台积电）。但风险是，Intel也急需大产量的外部代工厂客户，来scale并帮助Intel降低成本。目前看主要是ASIC客户如MSFT的GPU等，可能没有足够的量。

尤其是18A似乎主要针对的是HPC，这通常是较低的晶圆产量。INTC还设定了4月2日为其新收入分拆披露报告推出日期，我们预计制造业务板块的毛利率将大幅为负（可能在-10%到-15%之间），因为它的晶圆成本仍然高于其他代工厂的晶圆成本，如果能够降低这些成本，通过足够量的外部客户，可能会有upside。