Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 承诺将继续投资其云计算业务。公司第四季度业绩报告显示,截至 2024 年 12 月 31 日的三个月内,谷歌云收入增长 30% 至 120 亿美元。
据 Alphabet 在财务报告中表示,谷歌云季度收入同比增长主要得益于公司核心云基础设施业务的增长,以及市场对其人工智能基础设施和生成式 AI 解决方案需求的不断增加。
Pichai 表示,公司此前预计 2024 年底云计算和 YouTube 部门的年收入将超过 1000 亿美元,但两个部门的表现都超出预期。
Pichai 在声明中表示:"我们基于 AI 的谷歌云产品组合正面临更强劲的客户需求,YouTube 在流媒体观看时长和播客方面继续保持领先地位。"
"云计算和 YouTube 在 2024 年底的年收入达到 1100 亿美元...我们对未来的机遇充满信心,为加快发展进程,我们计划在 2025 年投入约 750 亿美元的资本支出。"
在讨论公司财务业绩的电话会议上,Pichai 表示公司正以"前所未有的速度"推出产品,这反映在产品使用量和收入的持续增长上。
他在 Seeking Alpha 转录的评论中说:"我们sophisticated的全球云区域和数据中心网络为我们和客户提供了强大的基础,直接推动收入增长。"
"我们拥有独特的优势,因为我们开发技术栈的每个组件,包括硬件、编译器、模型和产品。这种方法使我们能够在每个层面提高效率,从训练和服务到开发者生产力。"
这带来的连锁效应是,公司在 2024 年在美国和世界其他地区建设了 11 个新的云区域和数据中心园区,同时在此期间不断提升这些设施中硬件的性能。
Pichai 继续说道:"与五年前相比,谷歌数据中心现在每单位电力可提供近 4 倍的计算能力。这些效率提升,加上我们提供的可扩展性、成本和性能优势,是组织increasingly选择谷歌云平台的原因。"
"事实上,如今云客户用于训练和推理的计算容量比 18 个月前增加了 8 倍以上。我们将继续投资云业务,以确保能够满足不断增长的客户需求。"
关于这一点,Pichai 表示,2024 年新谷歌云客户的"首次承诺"数量是 2023 年的两倍多。
他补充说:"我们还加深了与现有客户的关系。去年,我们达成了几笔超过 10 亿美元的战略交易,超过 2.5 亿美元的交易数量比上一年翻了一番。"
IT 市场观察机构 Forrester 的首席分析师 Lee Sustar 表示,Pichai 在业绩中特别强调谷歌云和 YouTube 的表现,表明他试图向市场和投资者传达 Alphabet 的业绩不仅仅依赖于公司的搜索广告业务。
Sustar 说:"如果谷歌云是一家独立的公司,其由 AI 驱动的盈利增长会让投资者满意,并向客户证实该公司是企业 IT 市场的长期创新者。"
"然而,谷歌云是 Alphabet 投资组合中复杂反馈循环的一部分,这也需要在 AI 方面进行大量投资,比如广告驱动的搜索业务和 YouTube。"
"这显然就是为什么 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 将云计算和 YouTube 包装成一个联合成功案例,引用 1100 亿美元的年收入数字 —— 向投资者传达 Alphabet 对搜索广告的依赖度比过去更低的信息。"
Sustar 补充说:"寻求在 AI 云服务方面进行长期投资的企业客户需要仔细研究和评估谷歌云及其竞争对手的投资计划。"
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在最新博客中首次承认,其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出,相比短对话,长对话中的安全训练机制可能会退化,用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI,也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。
北航团队推出VoxHammer技术,实现3D模型的精确局部编辑,如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作,通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度,在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集,为3D编辑领域建立新标准,展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。
谷歌宣布计划到2026年底在弗吉尼亚州投资90亿美元,重点发展云计算和AI基础设施。投资包括在里士满南部切斯特菲尔德县建设新数据中心,扩建现有设施,并为当地居民提供教育和职业发展项目。弗吉尼亚州长表示这项投资是对该州AI经济领导地位的有力认可。此次投资是谷歌北美扩张战略的一部分。
宾夕法尼亚大学研究团队开发出PIXIE系统,这是首个能够仅通过视觉就快速准确预测三维物体完整物理属性的AI系统。该技术将传统需要数小时的物理参数预测缩短至2秒,准确率提升高达4.39倍,并能零样本泛化到真实场景。研究团队还构建了包含1624个标注物体的PIXIEVERSE数据集,为相关技术发展奠定了重要基础,在游戏开发、机器人控制等领域具有广阔应用前景。