三星電子與 Alphabet 皆於 7 月公布創紀錄的季度業績，但其股價卻暴跌，原因在於投資人擔憂大型科技（Big Tech）對 AI 基礎設施的支出可能影響半導體需求。三星電子於 7 月 7 日公布其第 2 季營業利潤為 89.4 兆韓元，超出市場預期的 85-86 兆韓元；然而其股價在同一天仍下跌將近 7%，因投資人擔心未來幾年美國大型科技客戶可能削減訂單。Alphabet 的股價在 7 月 23 日下跌超過 6%，儘管 Google Cloud 營收年增 82% 至 248 億美元、搜尋廣告營收亦上升 17%；該公司也披露其第 2 季資本支出（capex）為 449 億美元，但營業現金流僅 391 億美元——自其於 2004 年首次公開募股（IPO）以來，首次出現自由現金流為負的季度。雙方反應背後源自同一項疑慮：大型科技公司能否在進行龐大的 AI 資料中心投資的同時，仍產生足夠的回報；而這項計算會直接決定三星與 SK Hynix 之高頻寬記憶體（HBM）晶片的未來訂單。AI 基礎設施的擴建需要隨使用量規模化而持續再投資，每一個新的使用者查詢都會要求更多 GPU 運算、電力與散熱容量——其成本結構與傳統搜尋與軟體業務本質不同；在傳統業務中，隨著使用者群擴大，邊際成本相對維持平穩。
三星電子面臨訂單下修疑慮，而 Google 則面臨現金消耗風險
三星電子的股價下跌反映投資人擔憂：未來幾年大型科技公司若降低伺服器訂單，將不論目前一季的強勁獲利如何，均可能使記憶體晶片營收下降。若資料中心建設時程延遲，NVIDIA GPU 訂單便會下滑，進而推遲進入這些 GPU 的 HBM 採購。投資人更重視 2027 年的記憶體訂單可見度，而非 2024 年第 2 季的獲利強度。
對 Google 而言，資本支出增加代表的是現金流出而非營收機會。雖然更高的投資可能擴大 HBM 需求，從而利多三星與 SK Hynix，但資本支出若超過營業現金流，就會消耗 Google 的現金存底。Google 將其 2024 年資本支出指引由 180-190 億美元上調至 195-2050 億美元，並表示明年的支出將高於今年。該公司第 2 季資本支出為 449 億美元，超過其 391 億美元的營業現金流，因此產生自 2004 年上市以來首個自由現金流為負的季度。
AI 使用成長推動半導體需求的比例性上升
即便 AI 營收大幅成長，Google 的自由現金流仍為負，這源於生成式 AI 的成本結構。生成式 AI 需要為每一項用量的增量增加更多半導體與電力資源。其商業模式類似一家餐廳：當顧客量成長時，就必須擴大廚房產能——訂單增加帶來營收，但也需要為新增顱乐務而對設施與設備進行再投資。
傳統搜尋與軟體業務的運作方式則不同。Google 透過在搜尋引擎上附加廣告服務了數十億名使用者，而 Microsoft 則向多家企業出售完整軟體。使用者規模擴大並未使成本像營收那樣迅速上升。相較之下，生成式 AI 每當使用者提出查詢就會啟動 GPU 與 AI 加速器。問題增加意味著需要更多伺服器、電力與散熱基礎設施；即使任務完成，設施仍會產生持續的電力成本、維護費用，以及在數年內更換 GPU 的需求。
當資本支出超過營業現金流時，大型科技公司必須動用現金存底，或發行公司債與權益來支應營運。之後取得的 GPU 與資料中心會以折舊費用的形式反映，進而降低營業利潤。自 ChatGPT 於 2022 年 11 月推出以來，由於延後伺服器部署將面臨將 AI 服務客戶流失給競爭雲端供應商的風險，因此 GPU 採購優先於獲利能力。如今大型科技公司透過由 AI 驅動的廣告、訂閱與雲端使用費產生營收，他們不僅要擴大銷售，還必須在資本支出之後產生正的自由現金流。
Microsoft、Meta 與 Amazon 的財報本週將公布
儘管 AI 營收成長，Google 的自由現金流為負，使得本週 Microsoft、Meta 與 Amazon 的財報重要性大幅提升。Microsoft 與 Meta 將於 7 月 30 日清晨（韓國時間）公布財報，Amazon 則在 7 月 31 日清晨公布。這三家公司透過不同的商業模式將 AI 商品化。
常見問題
Q: 為什麼三星電子的股價在 7 月 7 日下跌 7%，儘管其公布第 2 季營業利潤為 89.4 兆韓元創紀錄？
A: 投資人擔心，如果美國大型科技公司未來幾年削減伺服器訂單，則在不論目前一季成果強勁的情況下，三星的記憶體晶片營收仍可能下滑。資料中心建設若延後，將降低 NVIDIA GPU 訂單並推遲 HBM 採購時程。
Q: Google 的 2024 年第 2 季自由現金流如何在其 2004 年 IPO 以來首次轉為負值？
A: Google 在第 2 季產生 391 億美元營業現金流，但資本支出為 449 億美元，因而造成自由現金流為負。該公司將其 2024 年資本支出指引上調至 195-2050 億美元，並表示明年的支出將更高。
Q: 為什麼生成式 AI 會隨使用量成長而需要按比例增加半導體投資？
A: 不同於傳統搜尋與軟體，其邊際成本相對維持平穩，生成式 AI 每當使用者提出查詢就會啟動 GPU 與 AI 加速器。更多提問需要額外的伺服器、電力與散熱基礎設施，以及持續的電力成本、維護，並在數年內更換 GPU。
