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华尔街日报：谷歌工程师两年前就研究出ChatGPT类似产品，因高管反对发布而辞职

开展示人工智能产品可能会给谷歌的声誉和搜索广告业务带来风险。去年谷歌母公司Alphabet Inc.近2830亿美元的收入中，大部分来自搜索广告业务。 “谷歌正努力在承担多大风险与保持世界思想领导力之间找到平衡，”谷歌前产品经理Gaurav Nemade说，他在公司的聊天机器人项目工作到2020年。谷歌的一位发言人表示，De Freitas和Shazeer的工作在当时很有趣，但研究原型和人们日常安全使用的可靠产品之间还有很大的差距。在发布人工智能技术方面，谷歌必须比小型初创公司更深思熟虑。上个月给谷歌员工的一封电子邮件中，谷歌和Alphabet的首席执行官Sundar Pichai表示，公司一些最成功的产品并不是第一个推向市场的，而是随着时间的推移赢得了用户的信任。“这将是一段漫长的旅程，对整个领域的每个人来说都是如此。我们现在能做的最重要的事情就是专注于开发一款伟大的产品，并负责任地进行开发。” 谷歌在聊天机器人方面的努力可以追溯到2013年，当时谷歌的联合创始人Larry Page聘请了计算机科学家Ray Kurzweil，Kurzweil帮助普及了机器有一天会超越人类智能的想法，这个概念被称为“技术奇点”。Kurzweil后来说，他开始研究多个聊天机器人，其中一个名叫Danielle，是根据他当时正在写的一部小说改编的。谷歌还收购了英国人工智能公司DeepMind，这家公司也有类似的任务，即创造人工通用智能，或可以反映人类思维能力的软件。与此同时，学者和技术专家越来越多地对人工智能表示担忧，并向谷歌等公司施压，要求它们承诺不追求这项技术的某些用途。在一定程度上为了应对谷歌在人工智能领域日益上升的地位，包括马斯克在内的一群科技企业家和投资者于2015年成立了OpenAI。OpenAI最初是一个非营利组织，希望确保人工智能不会成为企业利益的牺牲品，而是被用于造福人类。谷歌最终在2018年承诺不将其人工智能技术用于军事武器，此前谷歌在美国国防部一份名为Project Maven的合同中所做的工作遭到了员工的强烈反对，该合同涉及使用人工智能自动识别和跟踪潜在的无人机目标，随后谷歌放弃了项目。大约在那时，在谷歌的YouTube视频平台工作的巴西出生的工程师De Freitas开始了一个人工智能的副项目。De Freitas的同事Shazeer在今年1月上传至YouTube的一段采访视频中说，他还是个孩子的时候，就梦想在能够产生令人信服对话的计算机系统上工作。在谷歌，De Freitas着手打造一个聊天机器人，它可以比以往任何尝试都更接近地模仿人类对话。多年来，这个最初名为Meena的项目一直处于保密状态，De Freitas和谷歌的其他研究人员一直在对它的反应进行微调。在微软内部，一些员工担心此类程序的风险，此前微软在2016年被迫停止公开发布一款名为Tay的聊天机器人，原因是用户刺激它做出了有问题的回应。谷歌Meena背后的团队也想发布他们的工具，即使只是以OpenAI所做的有限形式。谷歌前产品经理Nemade说，谷歌的领导层拒绝了这一提议，理由是这款聊天机器人不符合公司关于安全和公平的人工智能原则。谷歌的一位发言人表示，这款聊天机器人经过了多次审查，多年来由于各种原因被禁止更广泛地发布。谷歌团队继续研究聊天机器人。Shazeer是人工智能研究部门谷歌Brain的长期软件工程师，他加入了这个项目，他们将其重新命名为LaMDA，即对话应用语言模型。他们给它注入了更多的数据和计算能力。Shazeer帮助开发了变形金刚，这是一种广受欢迎的新型人工智能模型，它可以更容易地构建功能日益强大的程序，比如ChatGPT背后的程序。但他们的工作背后的技术很快就引起了公众的争议。谷歌的著名人工智能伦理研究员Timnit Gebru在2020年底表示，她因为拒绝撤回一篇关于LaMDA等项目固有风险的研究论文，然后在给同事的电子邮件中抱怨它而被解雇。谷歌说她没有被解雇，并声称她的研究不够严谨。谷歌的两位副总裁当时在一篇博客文章中说：“在开发LaMDA这样的技术时，我们的最高优先级是努力确保我们将这种风险降至最低。” 谷歌后来考虑在2022年5月的旗舰会议上发布LaMDA版本，去年被该公司解雇的工程师Blake Lemoine说，他发表了与聊天机器人的对话，并声称它有感知能力。他的结论开始在公司内部引发争议后，谷歌决定不公布这些数据。谷歌认为他的担忧缺乏依据，公开披露违反了雇佣和数据安全政策。据知情人士透露，早在2020年，De Freitas和Shazeer就曾想方设法将LaMDA集成到谷歌Assistant中，后者是该公司四年前在其Pixel智能手机和家庭扬声器系统上推出的一款软件应用程序。每月有超过5亿人使用谷歌助手来完成基本任务，如查看天气和安排约会。负责监督Assistant的团队开始使用LaMDA回答用户问题进行实验。不过，谷歌的高管们没有公开演示这款聊天机器人。知情人士说，谷歌不愿向公众发布LaMDA，让De Freitas和Shazeer很沮丧，他们离开了公司，开始创建一家使用类似技术的初创公司。 Pichai亲自出面干预，要求两人留下来继续开发LaMDA，但没有承诺向公众发布这款聊天机器人。De Freitas和Shazeer于2021年底离开谷歌，并于当年11月成立了他们的新创业公司Character Technologies Inc.。去年发布的Character软件允许用户创建聊天机器人并与之互动，这些机器人可以扮演苏格拉底等知名人物或心理学家等普通类型的人物。谷歌在今年2月宣布了Bard，当时微软正在举办一场活动，介绍必应整合了OpenAI技术。两天后，在巴黎的一场活动上，谷歌让媒体和更广泛的公众看到了Bard，以及一个使用类似LaMDA的人工智能技术对搜索查询生成文本响应的搜索工具。 #ChatGPT火爆全网#

Sue2023-03-08

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

中国式ChatGPT“大跃进”

了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 来源：金色财经

金色财经2023-03-03

百度2022Q4业绩电话会议分析师问答

式，因为用户在使用搜索时有明确的意图。搜索广告将用户的意图与最相关的产品和服务联系起来。这就是为什么我们希望从广告商那里获得更多的营销资金。长期来看，我们将继续受益于中国宏观经济改善的持续增长。此外，电子商务和短视频将继续推动我们广告业务的长期增长。总体而言，我们认为从长远来看，我们的广告收入增长应该会超过中国的 GDP。除此之外，我们对围绕生成人工智能的机会感到非常兴奋。我们相信，通过整合 Ernie Bot、百度应用程序，尤其是百度搜索，我们将拥有更好的用户体验。由 Ernie Bot 提供支持的新功能应该会帮助我们吸引新用户并推动用户参与度，同时也会提高广告商对百度的兴趣，因此这将推动我们的长期收入增长。谢谢。艾丽西亚叶你好。是的，谢谢。晚上好，罗宾、罗蓉和管理团队。感谢您提出我的问题。我的问题与 ChatGPT 有关。因此，人们对百度在 ChatGPT 以及 AI 生成内容方面的进展充满期待。管理层能否与我们分享您在该领域看到的新机遇？而百度又是如何在这个趋势中定位的呢？管理层可以分享的任何颜色将不胜感激。李彦宏谢谢你的问题，艾丽西亚。我们显然对 ChatGPT 和 AIGC 感到兴奋。它代表了一个可以改变很多事情的大趋势。我们正在开发 Ernie Bot，这是一种新版本的对话式 AI 机器人，它在大型语言模型中使用了我们的最新技术。首先，我们会将 Ernie Bot 嵌入到百度搜索中；我们将在三月份向公众开放。百度是中国科技创新的领跑者。请记住，我们于 2019 年 3 月推出了 Ernie，并使用超过 1000 亿个参数对其进行了扩展。它每天通过服务于数十亿用户搜索请求和其他应用程序进行训练，因此在 MLP 能力方面，Ernie 被认为是最先进的中文语言模型。不仅是语言，还有对中国文化的理解。 Ernie 3.0已经是中国市场非常本土化的AI基础模型，这意味着我们现在正在研究的生成式大语言模型将比国外开发的模型更适合中文和中国市场。此外，Ernie 所基于的我们的深度学习框架 PaddlePaddle 发展势头强劲。数以百万计的开发人员使用 Paddle 来完成他们的 AI 工作。这是——框架层和模型层之间有很强的协同作用。如您所知，AI 预训练非常昂贵。我们相信我们的全栈 AI 功能将使我们能够构建最高效的大型语言模型并支持各种应用程序，从搜索到内容生成或 - 以及可以显着提高生产力的垂直领域。对于百度搜索，我刚才提到我们正在努力——我们正在努力开发基于 Ernie Bot 的百度搜索的革命性版本，它将生成人工智能融入我们的搜索算法和内容创建中。我们也在添加交互功能。用户很快就能直接与新的生成式大型语言模型进行交互。它将补充甚至升级传统的搜索体验并吸引更多用户。 ChatGPT 类型的功能有可能成为互联网用户新的流量入口，从而扩大搜索市场规模。同时，它也将帮助我们的广告商、我们的内容创作者和商家等。凭借我们强大的人工智能能力，我们应该能够不断迭代和升级模型。搜索只是一个例子。我们相信，还有许多其他应用程序也将从中受益。对于 AI 云。我们的人工智能云提供从云基础设施层到深度学习开源框架层再到大基础模型层再到应用的四层全栈产品。所以这是四层。通过向公众开放生成式大型语言模型，即模型即服务，我们应该可以帮助许多企业主和企业家在我们的云上构建他们自己的模型和应用程序；在许多领域带来重大的积极变化和改进，包括提高效率、更好的决策制定和改进的客户体验。综上所述，百度强大的人工智能能力构建了我们在大型语言模型和人工智能基础模型方面的护城河。除了扩大搜索的市场规模，我们还能够帮助很多很多行业建立自己的模型，开发自己的应用程序，显着提高他们的生产力。我们相信它将改变云计算的游戏规则。AI 正在极大地改变许多行业，我们对即将发生的事情感到非常兴奋。我们正在围绕 Ernie Bot 构建一个人工智能生态系统。截至今天，许多组织已经决定将 Ernie Bot 集成到他们的产品和服务中。请记住，这只是旅程的开始。谢谢。于加里你好。谢谢管理层，祝贺你取得了不错的成绩。所以我有几个关于人工智能云业务的问题。第一个是收入增长。我们在第四季度看到的收入征收中断是否会推动第一季度的收益？到目前为止，您是否看到云项目开始重新开放？管理层预计 2023 年整体云收入增长情况如何？提供什么样的产品——我们可以从云服务中看到什么样的产品是 2023 年的主要增长动力。我们如何看待未来几年的公司增长率和云市场？我认为与此相关的第二个问题是，您是否也可以评论公共部门企业与私营部门与公共部门的总体 IT 支出预算。您是否预计今年会赢得相当数量的新云项目？鉴于整体宏观仍然疲软，您是否认为上涨将是渐进的？最后，对盈亏平衡时间表有何评论？到目前为止，达到盈亏平衡的关键瓶颈是什么？谢谢。窦德景嗨，加里，谢谢你的提问。这是窦我会回答前两个问题，然后让罗戎负责最后一个问题。因此，随着我们的研发团队开始着手重新开放后正在进行的项目，我们确实看到云收入逐渐恢复。然而，从销售线索到收入确认的周期从几个月到几个季度不等。现在考虑到这一点，我们今年的 AI 云收入增长应该会有所回落，但与此同时，由于我们专注于提高云的利润率，因此我们将保留 ACE [ph] 和云解决方案项目的低利润业务。这一举措将对我们未来的广告收入增长产生影响，但我们的目标仍然是在 2023 年继续超越我们的互联网同行。从长远看，传统行业上云、用AI提升效率的大趋势没有改变。我相信在不久的将来，数字化和智能化转型将成为GDP增长的主要驱动力。可以肯定的是，我们将从这次转型中获益最多，因为我们认为百度处于独特的位置。实际上，与我们的 - 与其他人相比，我们的 AI 云提供四层全栈产品，正如 Robin 刚才提到的，从云基础设施到深度学习平台，如你所知，这就是 PaddlePaddle；大型地基模型；和新的应用。所有四个层都可以在每个提供的端到端解决方案中无缝地协同工作，以实现我们的最佳结果，即使成本更低，而其他解决方案是由不同的云平台和模型提供商构建的。此外，一旦我们对这些层中的任何一个进行改进，端到端解决方案实际上可以在更短的时间内升级，这将进一步有利于计划。所以如果你在交通、制造、能源和公用事业等行业，我相信百度的云服务应该是最高效的，因为除了我刚才解释的技术优势，我们已经了解这个行业，我们知道痛点。我们通过成功交付业界已有的高质量产品积累了丰富的经验。最重要的是，正如 Robin 刚才提到的，我们计划将 Ernie Bot 集成到我们的云和 AI 产品中，因此这应该可以帮助许多企业主和企业家构建他们的创新应用程序、探索新业务或改善他们的运营。所以我们相信这将是我们人工智能云迈出的重要一步，并有可能重塑整个中国的云产业。因此，我们将帮助更多的企业主和企业家从数字时代跨越到人工智能时代，人工智能技术将在各行各业的生产力中发挥至关重要的作用。最后，我将转向 Rong。罗戎谢谢，窦。是的，我将解决您关于我们的 AI 云利润率的问题。我们不断通过削减低利润业务来提高云的利润率，并继续构建可以扩展的人工智能应用程序，这是多年来一贯的战略。我认为，正如我们之前提到的，我们的人工智能云实际上包括两个部分。第一个将是个人云，它继续产生可观的营业利润率，而企业云仍在亏损，而毛利率和营业利润率的利润率都在提高。事实上，如果你看看我们签署的新项目，我们预计过去几个季度的利润率将继续提高。罗宾在他准备好的发言中谈了很多关于我们如何实现利润率提高的问题。这将帮助我们在未来继续提高利润率。请注意，构建可供行业中型公司使用的可观 AI 应用程序组合需要时间，但我相信百度的全栈 AI 能力可以帮助我们解决[技术难点]。最后，我们几乎有望在未来几年内使 AI 云成为有利可图且健康的业务。梁家辉所以我有几个关于你的投资和利润的快速问题。由于我们正在经历经济复苏，您能否谈谈您在 2023 年的投资计划，例如用户获取和人数？与此相关的是，我认为 Robin 还提到了 AI 聊天机器人的运行成本可能非常高，对吧？所以也与此相关，你能谈谈它的利润率吗？然后你能给我们一些关于你的核心营销业务的利润率概况，以及长期研发和 G&A 费用目标的颜色吗？谢谢。罗戎是的，艾迪。非常感谢您提出问题，让我试着回答您的问题。如果我们还记得的话，其实我们从2021年底就开始降本降费，领先于国内同行业。我们在过去几个季度仔细审查和重组了我们的业务。对于移动生态系统，我们缩小甚至淘汰了百度拥有的一些业务——显然我们没有竞争优势，或者我们无法长期盈利。通过这样做，移动——MEG——移动生态系统今天的增长，比一年前更健康，并且比以前更精简运营。而在过去几年，百度核心的总人数实际上减少了8%。而我们不是——我们专注于我们在同类中最好或我们在同类中第一的领域。同时，对于AI云，我们开始逐步淘汰低利润的业务。我们还加强了对机器人成本的控制。你大概可以看到，因此，2022年，百度核心的运营费用同比下降了9%。如果我们将它们分开，SG&A 同比下降 15%。研发同比下降 3%。 2022年下半年，百度核心的非美国通用会计准则营业利润率同比增长。现在我们拥有比一年前更健康的成本结构和更强大的组织。因此，展望 2023 年，我们将在支出方面保持非常严格的纪律。我们将继续平衡收入增长和利润率，因为我们正在为整个组织建立长期的可持续发展。如果我们研究每个项目，我们将继续监控所有促销活动的投资回报率，尤其是百度的收购成本。我们将仔细管理所有其他可变成本。研发方面，你刚才问了，我们正在非常努力的提高我们团队的效率。今天的研发团队需要专注于构建能够为用户和客户创造更多价值的技术、产品或服务。我们相信，从长远来看，我们应该能够从研发设计中看到运营杠杆。与此同时，我们将继续投资于增长和新机遇，并密切关注回报。对于资本支出，我们将继续投资于大型语言模型或生成式人工智能等尖端技术，因为我们相信，它将改变许多业务并为百度提供巨大的机会。虽然我们能够进一步提高重新分配一些资源的效率，以支持 Ernie Bot 等新计划。简而言之，我们会毫不犹豫地投资我们新的、有前途的业务。因此，总结一下：我们将研究每项业务。未来移动生态系统应该继续产生高利润和现金流，这是我们的基础。对于人工智能云，我们的目标是继续扩大我们的利润率。在AI云里面，对于企业云，我们会继续削减低利润的业务，聚焦重点行业。正如 Robin 和 Dou 刚才所说，我们将继续标准化我们的 AI 解决方案和应用程序。对于个人云，我们未来将继续获得可观的利润和利润率。对于 Apollo Go，我们将继续为未来投资，但与此同时，我们将仔细监控其运营和财务指标，以评估我们的业绩和投资回报。从长远来看，我们相信我们仍有优化成本和支出的空间，但在这个过程中，我们将动态分配资源，平衡增长与利润率和现金流。非常感谢你的问题，艾迪。魏雄你好。晚上好，管理层。祝贺一个强劲的季度，感谢您提出我的问题。我想问问你们的 robotaxi 业务。我在想。该企业目前的单位经济效益是多少？我们应该如何考虑机器人出租车的盈亏平衡时间表？而且，如果管理层可以分享您的技术路线图上的任何颜色，那也将不胜感激？李振宇感谢您的提问。这是甄关于单位经济的问题，大家知道，robotaxi的主要成本是人工成本和车辆成本。首先，劳动力成本。如您所知，完全无人驾驶意味着车内没有安全员，这有助于降低人工成本。2022年，我们在开放道路上提供完全无人驾驶服务方面取得了重大进展。现在我们在武汉和重庆提供完全无人驾驶的网约车服务。例如，在武汉，我们通过覆盖更广的区域和更长的日常运营 - 运营时间以及增加我们的车队来不断扩大业务。去年 12 月，我们获准在北京的开放道路上试驾全自动驾驶汽车。这是首都实现完全无人驾驶的重要一步。在 2023 年，我们计划进一步扩大我们的车队并推动完全无人驾驶操作。我们将继续通过允许更多车辆取消车内安全操作员来降低人工成本。中国越来越多的城市支持自动驾驶网约车运营。作为市场领导者，百度正受益于这一变化。另外，正如我们之前所说，规模化运营帮助我们完善了核心技术并进一步提高了安全绩效。随着我们规模的扩大，我们将进一步改进我们的核心技术并获得监管机构的信任。Apollo Go 仍然是全球最大的自动驾驶叫车服务提供商。去年，我们为公众提供了超过 150 万次乘车服务。现在，平均而言，在北京等一线城市，每辆车每天提供超过 15 次乘车服务。这个数字已经接近出租车所能做到的了。我们相信，通过不断改进我们的技术，未来会有越来越多的城市为我们的完全无人驾驶网约车服务开绿灯。其次，通过Apollo RT6降低车辆成本，旨在提供大规模的完全无人驾驶的网约车服务。我们首次将 robotaxi 的成本纳入大众市场电动汽车的价格范围。我们相信未来车辆成本将继续下降，因为中国电动汽车市场发展非常快，整个供应链高度本地化。汽车零部件的成本还有很大的下降空间。结合这两个因素，我们相信 Apollo Go 独特的经济性将继续改善。正如 Robin 所说，一旦我们扩大规模，我们就可以利用大型语言模型来改进技术。这将有助于我们进一步提高安全绩效。谢谢。肯尼思·方你好。感谢管理层回答我的问题，并祝贺这些非常强大的结果。我对用户流量和用户使用时间有疑问。随着中国重新开放，您是否看到这两个参数有任何影响或变化，尤其是在大城市？谢谢。李彦宏嗨，肯尼斯，我是罗宾。重新开放后，人们开始花更多的时间在户外，但实际上，我认为在 1 月份，用户花在我们主要应用上的时间总体上同比增长了 6.6%。这优于整体移动市场。我们有各种各样的应用程序可以满足用户的各种需求。百度应用是中国为数不多的超级应用之一，百度搜索具有独特的价值主张。我们通过技术帮助人们在网上快速找到最相关和最权威的信息。所以每当用户想要搜索信息和知识时，他们都会来百度。当他们回来工作时，这一点变得更加明显。哪怕是想查看所在地区的疫情动态，或者查看高考成绩，这种需求都可以被百度搜索等百度应用更好地匹配。在过去的几年里，我们继续使用技术来丰富内容和服务，以便我们可以为用户提供更好的搜索、信息流和许多其他产品体验。今天，人们来找我们不仅是为了搜索信息，也是为了寻找产品和服务。这些努力巩固了百度在中国移动互联网领域的领先地位。正如我之前提到的，另一个亮点当然是 Ernie Bot。有潜力成为人们上网新的流量入口。另外，利用AI生成短视频内容是Generative AI的典型应用。我们相信随着时间的推移，AIGC 将帮助我们在平台上积累更多的短视频，直接的好处将是增加视频收视率和广告收入。谢谢。孔林肯谢谢管理层给我机会。我有关于 ChatGPT 和我们的 Ernie Bot 的跟进。因此，似乎许多国内公司 - 最近不断宣布他们正在与我们合作或使用百度的 - Ernie Bot 技术。那么管理层能否详细说明这种合作关系的形式？这里的货币化机会是什么？我们应该考虑这种收入潜力有多大？还有竞争方面：那么我们应该如何看待其他互联网公司来提供类似的服务或挑战并限制我们在这里的货币化机会？谢谢。李彦宏当然。我们很高兴地看到，在我们宣布推出 Ernie Bot 的计划后，许多组织与我们联系并表达了与 Ernie Bot 合作的强烈兴趣。有些人已经宣布他们计划与我们合作，将 Ernie Bot 功能集成到他们的产品或服务或运营中。越来越多的企业意识到生成式大型语言模型将改变他们的行业，他们想抓住这个机会。 Ernie Bot如此受关注，也说明百度的AI能力领先，AI时代终于来了。在货币化机会方面，Ernie Bot 将被整合到百度搜索中以提升用户体验。用户将更加依赖我们的各种任务和需求，因此显着扩大搜索市场规模。我们正在使用 AIGC 来扩展我们的内容，例如文本、图像或视频；这将为我们创造一个很好的机会来吸引新用户，增加用户时间花费和用户粘性；从长远来看，帮助我们在在线广告市场获得份额。对于云客户，他们将能够利用我们的全栈 AI 功能，而不仅仅是基本的东西、存储或带宽或数据库，诸如此类。他们可以基于我们的 AI 框架 PaddlePaddle 和基础模型 Ernie 开发他们的应用程序。它会更容易、更高效、更强大，因此这也将推动我们的云收入。我们的全栈 AI 功能非常独特。它包含云基础设施、深度学习平台（如 PaddlePaddle）和大型语言模型以及广泛使用的应用程序。我们在所有四个层面都有很强的影响力，这四个层面有效地协同工作。我们的大型语言模型 Ernie 3.0 已经接受了数十亿的日常用户搜索请求和其他流行的百度应用系列的训练。百度的 Ernie Bot 将使用这种标记良好的巨大数据池来帮助改进和随着时间的推移快速适应。这方面的进入门槛非常高。这需要多年的重大投资，我们具有先发优势。 Ernie Bot 背后的技术被称为带有人类反馈的强化学习。所以在这里，人的反馈部分是至关重要的。作为先行者，我们获得了越来越多的人类反馈，并进一步提高了我们领先于其他任何人的能力。现在我们正专注于准备Ernie Bot的发布，并在发布后不断改进。而且我们也专注于我们相信的领域，Ernie Bot 将创造即时价值，敬请期待。谢谢。操作员谢谢。女士们，先生们，我们今天的会议到此结束。感谢您的参与。你们都可以断开连接。$百度(BIDU)$ $百度集团-SW(09888)$

老虎证券2023-02-23

AI军备战升级微软借ChatGPT弯道挑战谷歌

够成熟，可能会损害产品声誉，可能会影响搜索广告营收，可能会增加服务成本。但如果行动过慢的话，投资者就会担心微软在搜索领域扩大市场份额。美国银行则更加看好谷歌，虽然微软最近整合ChatGPT的产品战略更加，但谷歌也作出了足够的反应。而且谷歌搜索在产品与分销方面拥有更大的优势，拥有更高质量的数据，这可能会帮助他们在搜索领域得到更优质的AI技术。值得一提的是，凭借着Android操作系统的先天优势，谷歌依然在搜索市场移动端占据着无可动摇的主导地位。谷歌每年都要向苹果支付上百亿美元，成为iOS的默认搜索引擎。根据Bernstein的分析师预计，去年谷歌向苹果支付了180亿-220亿美元，而今年的“买路费”可能高达250亿美元。来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-02-12

谷歌部分员工举行示威活动抗议大规模裁员和低工资

算法，以及筛选YouTube视频片段，搜索广告中的冒犯性或敏感内容。但这些员工表示，他们的工资和福利远远低于谷歌自己为直接合同工制定的最低标准和福利。

金融界2023-02-03

谷歌母公司第四季度销售逊预期搜索广告需求下滑

于分析师预期，反映经济放缓期间市场对其搜索广告需求下降。　　该公司周四在一份声明中表示，第四季度不包括合作伙伴贡献的销售额为631亿美元。彭博汇总数据显示，分析师的预期为632亿美元。该股在盘后交易中下跌。　　谷歌的核心广告业务在多个方面受到威胁，不仅仅是因为经济放缓。美国司法部呼吁分拆这家搜索巨头的广告技术业务，指控其非法垄断市场。该公司的旗舰搜索业务可能也受到新进入者的威胁。去年，谷歌针对Open AI推出的聊天机器人ChatGPT发布“红色代码”警报。　　谷歌的广告业绩与业内同行类似。第四季度利润为每股1.05美元，华尔街预期为每股1.20美元。

金融界2023-02-03

疫情赢家风光不再数字广告巨头谷歌增速放缓拖累母公司Alphabet Q4营收及利润均不及预期

分析师预期，表明在经济放缓期间市场对其搜索广告的需求下降。财报数据显示，第四季度不包括流量获得成本（TAC）的总营收规模为 631 亿美元，低于分析师平均预期 632 亿美元。根据 Refinitiv 的数据，调整后的每股收益为 1.05 美元，低于预期的每股 1.18 美元。广告需求放缓，YouTube广告业务萎靡谷歌是全球市场份额最大的数字广告平台，财报显示，包括搜索和 YouTube 在内的谷歌广告收入下降 3.6% 至 590.4 亿美元；总收入增长 1% 至 760.5 亿美元，这是有史以来最慢的增长，低于分析师此前预计的 765.3 亿美元。 YouTube 的广告业务营收为 79.6 亿美元，低于分析师预期的 83 亿美元，上年同期为 86.33 亿美元。目前，YouTube 与广受市场欢迎的 TikTok 竞争加剧，同时需要应对 iPhone 上新的广告隐私限制。此外，上个月末，美国司法部和八个州起诉谷歌，称其在数字广告销售中存在反竞争行为。谷歌备受关注的云业务部门第四季度营业亏损（operating loss）为 4.8 亿美元，好于分析师预期的亏损 8.62 亿美元，以及上年同期的亏损 8.9 亿美元。尽管这项业务尚未实现盈利，而且落后于云计算竞争对手亚马逊和微软旗下的云业务部门，但随着在搜索业务的大力推动下，这项努力被视为是谷歌实现强劲增长的最佳路径之一。谷歌云业务部门第四季度实现了 73 亿美元的整体营收，大致符合分析师预期。 Alphabet Inc 高管在与投资者的电话会议上采用了低调的语气，承诺会延长一段时间勒紧裤腰带，特别是在招聘、房地产成本和可能需要数年才能取得成果的实验项目方面。 CEO Sundar Pichai 在电话会议上告诉分析师：“我们致力于以严格的纪律进行负责任的投资，并确定我们可以更具成本效益地运营的领域。” 这与前一天 Meta 老板扎克伯格关于成本效率的评论相呼应。 Sundar Pichai 指出，由于广告商支出放缓以及国外汇率的影响，拖累了 Alphabet 的整体业绩。而人工智能（AI）软件将成为公司的重要关注点，并计划在未来几周内公开其 LaMDA 聊天机器人软件。 Alphabet 长期以来一直是 AI 领域的领导者，目前正面临来自微软的竞争。据报道，微软正在寻求增加其在 ChatGPT 中的股份。限制成本 Alphabet 上个月决定裁员 12,000 人，约占其员工总数的 6%，并表示将加倍投入 AI。 Alphabet 的首席财务官 Ruth Porat 表示，公司今年的总资本支出将与去年持平。随着越来越多的员工远程工作并整合员工，Alphabet 预计将削减其房地产支出，这将导致今年前三个月的支出约为 5 亿美元。她承诺在 2023 年采取更加审慎的方法，并专注于“提供可持续的财务价值。在整个公司范围内，Alphabet 将“有意义地”放慢今年的招聘步伐”。高级分析师 Jesse Cohen 表示：“尽管与同行相比，Alphabet 被视为广告领域最安全的公司之一，但该季度表现不佳是基本面恶化和严峻的宏观经济环境促使广告商削减支出的最新迹象。” 经历 2022 年市值缩水约 40% 后，Alphabet 的股价在盘后交易中下跌近 5%。其他科技公司苹果和亚马逊的股价在周四（2月2日）公布令人失望的业绩后也下跌。

marsh2023-02-03

谷歌2022Q4业绩电话会高管解读财报

广告中的技术建议以及创意优化和响应式搜索广告。我们很高兴开始更好地测试我们自动创建的资产，它使用 AI 在广告商选择加入后无缝地为搜索创意生成标题和描述。当然，还有 Performance Max，它为我们的客户提供了我们的 AI 驱动系统的最佳组合。但我们并没有就此止步，这些示例并不详尽。在过去十年中，人工智能一直是我们广告业务的基础，我们将继续为我们的产品带来前沿进步，以帮助企业和用户。第二，零售。我们提供长期价值的基础包括三大支柱：首先，我们的多年使命是让 Google 成为消费者购物之旅的核心部分，并成为商家与用户联系的宝贵场所。这意味着不断改善我们的消费者体验，从更加直观、身临其境、可浏览的搜索开始。其次，我们正在授权更多商家参与我们的免费列表和广告体验。2022 年，我们看到商家（尤其是中小型企业）和产品库存增加到谷歌，为商家增加更多价值仍然是重中之重。第三，为了进一步推动零售业绩，我们专注于出色的广告产品，从自动化和洞察力到竞价工具和全渠道解决方案，再到 PMax 等 AI 支持的活动，我们正在帮助零售商实现他们的目标并随时随地与客户建立联系他们购物。关于 PMax 的两个快速见解，我们将大多数广告商从去年的智能购物活动升级为 PMax。首先，广告商平均看到从 SSC 到 PMax 有 12% 的提升。其次，它在 Cyber Five 的假期期间取得了成功，它在动荡的零售旺季扩展和适应不断变化的流量的能力为许多零售商带来了强劲的业绩，尤其是中端市场广告商。转到 YouTube。尽管第四季度收入持续逆风，但我们对 YouTube 的长期发展轨迹充满信心。以下是我们如何思考我们的战略。这一切都始于创作者生态系统。创作者是 YouTube 的命脉。 2022 年，在 YouTube 上创建内容的人数比以往任何时候都多，长篇、短篇、音频、播客、音乐、直播。YouTube 的与众不同之处在于，与任何其他平台相比，我们为创作者提供了更多创建内容和与粉丝联系的方式以及更多的赚钱方式。更多创作者意味着更多内容，意味着更多观众，从而为广告商带来更多机会。创作者生态系统和我们的多格式战略将继续推动 YouTube 的长期发展。为了支持这种增长，我们专注于：第一，增加短裤；第二，加速大屏幕上的参与，第三，投资我们的订阅产品；第四，一项使 YouTube 更易于购买的长期努力。第一，短裤。正如 Sundar 所说，收视率正在迅速增长，每日观看次数超过 500 亿次。我们仍然对我们在早期货币化方面的持续进展感到满意。在创作者方面，看到创作者使用 Shorts 来介绍他们的内容和扩展现有频道的创新方式令人印象深刻。我们专注于为创作者提供最好的内容创作和货币化工具、更丰富的新功能和分析功能，以帮助他们个性化和优化他们的内容策略。Shorts 还处于早期阶段，但我们相信跑道很长。接下来是联网电视，用户越来越多地在家里的大屏幕上观看他们最喜欢的创作者。根据尼尔森的说法，YouTube 是美国流媒体观看时间的领导者。广告商正在加入。借助人工智能解决方案，我们正在帮助品牌提供高效的覆盖面和投资回报率，并解决频率和测量等痛点。然后是我们的订阅产品。很明显，在线视频的未来在于帮助用户跨广告支持和优质服务无缝地发现和观看内容。我们的目标是成为多种类型视频内容的一站式商店。这就是我们首先提供 Music 和 Premium 的原因，超过 8000 万的付费订阅者和试用者可以在其中享受他们最喜欢的内容和无广告的音乐。然后我们扩展到 YouTube TV，显着改善了传统电视体验。去年秋天，黄金时段频道推出，在 YouTube 上提供流媒体订阅服务。鉴于我们在订阅产品中看到的潜力，我们最近宣布了一项多年期协议来分发 NFL Sunday Ticket。正如 Sundar 强调的那样，我们对这将带来的机遇感到兴奋。最后是我们对可购物 YouTube 的关注。它仍处于初期阶段，但我们看到了巨大的潜力，可以让人们更轻松地从他们喜爱的创作者、品牌和内容中购物。我将以我之前说过很多次的话结束。我们的成功离不开我们的客户和合作伙伴。现实是，只有当他们做得好时，我们才会做得好。从我们成立之初，我们的收入分成模型就围绕 ROI 为我们的合作伙伴构建，从 Play 开发者和在线发行商到 YouTube 创作者、艺术家和世界各地的媒体组织。在过去的三年里，我很自豪地与大家分享，我们为这些生态系统贡献了超过 2000 亿美元。我们一如既往地致力于推动下一代企业、媒体公司和网络创造力。在这一点上，非常感谢我们的合作伙伴和客户一直以来的合作和信任，感谢 Google 员工为帮助我们的用户、客户和合作伙伴取得成功所付出的精力、专注和奉献，尤其是在这些艰难时期。露丝波拉特 2022 年全年，Alphabet 实现收入 2830 亿美元，比 2021 年增长 10%，按固定汇率计算增长 14%，收入增加 370 亿美元，不包括外汇的影响。我将简要介绍我们第四季度业绩的要点，然后转向我们的展望，为您提供更多关于 Sundar 关于我们如何专注于投资促进增长以及重新设计我们的成本基础以实现长期成功的评论的背景。第四季度，我们的合并收入为 760 亿美元，增长 1%，按固定汇率计算增长 7%。按固定汇率计算，搜索仍然是收入增长的最大贡献者。我们的总收入成本为 353 亿美元，增长 7%。其他收入成本为 224 亿美元，增长了 15%。这一增长是由两个因素推动的；首先，硬件成本主要是由于 12 亿美元的库存相关费用，其次是强劲的单位销售。这些费用反映了持续的定价压力和预期未来库存需求的变化。其次，与数据中心和其他运营相关的成本。营业费用为 225 亿美元，增长 10%，反映了研发费用的增加，主要受员工人数增长的推动，其次是 G&A 费用的增加，主要反映了与应计法律事务相关的费用增加。这些增长部分被销售和营销费用的下降所抵消，这主要是由于广告和促销支出的减少。营业收入为 182 亿美元，比去年下降 17%，营业利润率为 24%。净收入为 136 亿美元。我们在第四季度交付了 160 亿美元的自由现金流，在 2022 年实现了 600 亿美元的自由现金流。到年底，我们拥有 1140 亿美元的现金和有价证券。我们还在 2022 年回购了总计 590 亿美元的 A 类和 C 类股票。转向我们的细分结果，从谷歌服务开始。收入为 678 亿美元，下降 2%。本季度谷歌搜索和其他广告收入为 426 亿美元，下降了 2%。搜索在第 4 季度实现了温和的基础增长，没有受到货币变动对报告结果的影响。YouTube 广告收入为 80 亿美元，下降了 8%。网络广告收入为 85 亿美元，下降了 9%。其他收入为 88 亿美元，增长 8%，反映了几个因素；首先，YouTube Music Premium 和 YouTube TV 的订阅用户显着增长；其次，硬件收入的强劲增长，主要来自 Pixel 系列。这两个领域的增长抵消了 Play 收入的同比下降，反映了亚太地区特别大的外汇逆风，以及 Play 商店费用减少的影响。TAC 为 129 亿美元，下降 4%。谷歌服务营业收入为 211 亿美元，下降 19%，营业利润率为 31%。转向谷歌云部分。本季度收入为 73 亿美元，增长 32%。GCP 的收入增长再次超过谷歌云，反映了基础设施和平台服务的实力。Google Workspace 的强劲业绩得益于席位和每个席位平均收入的增长。在第四季度，我们看到消费增长放缓，因为客户优化了 GCP 成本，反映了宏观背景。谷歌云的运营亏损为 4.8 亿美元。至于我们的其他赌注，2022 年全年收入为 11 亿美元，营业亏损为 61 亿美元。谈到我们的业务前景。2022年，我们的收入同比增长受到诸多挑战的影响。首先，鉴于 2021 年从大流行的影响中大幅复苏，我们面临着非常艰难的竞争。二是全年外汇逆风加大。第三，我们在更具挑战性的经济环境背景下运营，这也影响了我们的许多客户，而且这种情况仍在持续。在 Google 服务中，我们专注于投资我们看到的长期收入增长机会。首先，在广告领域，我们专注于利用人工智能的进步为用户和搜索带来更好的新体验，并为广告商提供更好的衡量、更高的投资回报率和工具，以提供更具吸引力的创意内容。在 YouTube 中，我们优先考虑 Shorts 参与度和货币化的持续增长，同时还在我们的广告支持产品中开展其他计划。至于我们对其他收入的展望，在 Play 中，2022 年的结果反映了外汇的特别大的影响，包括大流行期间用户活动的增加以及我们推出的费用减免的影响。我们对移动应用程序和游戏的长期前景保持乐观，但鉴于行业趋势，短期内仍然更加谨慎。通过 YouTube 订阅，我们对在 YouTube Music Premium、YouTube TV 和 Primetime Channels 上继续发展感到乐观。在硬件方面，我们继续进行大量投资，特别是支持我们 Pixel 系列的创新，同时努力推动整个产品组合的重点和成本效率。对于谷歌云，我们仍然对长期的市场机会和业务发展轨迹感到兴奋。企业和政府越来越多地向我们寻求跨垂直和跨地域的数字化转型计划。在投资增长的同时，我们仍然非常关注谷歌云的盈利之路。在其他赌注方面，正如 Sundar 提到的，我们将对与 DeepMind 相关的财务报告进行更改。为了反映 DeepMind 与 Google Services、Google Cloud 和 Other Bets 的合作不断增加，从第一季度开始，DeepMind 将不再在 Other Bets 中报告，并将作为 Alphabet 公司成本的一部分进行报告。现在，我将向您介绍我们努力对成本基础进行持久重新设计以减缓运营费用增长速度的关键要素。我们预计这种影响将在 2024 年变得更加明显。首先，在 Alphabet 员工人数方面，我们将在 2023 年显着放慢招聘步伐，同时仍在优先领域进行投资。在第四季度，我们增加了 3,455 人。与前几个季度一样，大部分员工都是技术职位。关于我们最近宣布裁员约 12,000 人的公告，大部分影响将在第一季度显现。我们将收取 19 亿至 23 亿美元的遣散费，这将在公司成本中报告。我们将继续在优先领域招聘人才，特别关注顶尖工程和技术人才以及我们人才的全球足迹。其次，我们正在进行更长期的努力，以重新设计三大类的成本基础；首先，使用人工智能和自动化来提高整个 Alphabet 的运营任务生产力，以及我们技术基础设施的效率；其次，更有效地管理我们与供应商的支出；第三，优化我们的工作方式和地点。在 2023 年第一季度，我们预计将产生约 5 亿美元的与退出租赁相关的成本，以使我们的办公空间与我们调整后的全球员工人数保持一致。这将反映在企业成本中。我们将继续优化我们的房地产足迹。转向资本支出。对于 2023 年，我们预计总资本支出将与 2022 年基本持平，技术基础设施将增加，而办公设施将减少。我们对技术基础设施的持续投资显然是支持我们长期增长机会的重要组成部分。最后，我将向您指出我们的收益发布，其中我们注意到我们从 2023 年第一季度开始调整了服务器和某些网络设备的估计使用寿命。我们预计这些变化将对我们 2023 年的运营业绩产生约 34 亿美元的资产和截至 2022 年底的服务。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-03

谷歌母公司四季度营收逊预期但同比增长盘后先涨后跌超4%

20年，美国司法部便对谷歌的搜索服务与搜索广告提起反垄断诉讼，将于今年9月开庭审理。　　美国银行分析师Justin Post本周也维持对Alphabet的“增持”评级，但预计去年四季度核心谷歌利润率将同比下降 566 个基点。其研报称“继续将谷歌视为该行业的防御型股票”，目标价上调3美元至119美元，代表有11％的升幅空间，裁员和其他成本削减措施或令下半年利润率改善。

金融界2023-02-03

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