至顶网软件与服务频道消息: 至少从投资者的角度来看,云计算不再使Amazon业务实现飞速发展。
零售、媒体和云巨头Amazon今天表示,旗下AWS云计算部门的收入继续放缓,但第三季度仍增长了35%,达到90亿美元,保持了云计算这一关键市场的领先地位。
不过Amazon发布了令人失望的第四季度整体业务预期,使得股价在盘后交易中下跌超过6%。Amazon预计第四季度净销售额为800亿美元至865亿美元,较去年同期增长11%至20%,分析师普遍预期为873.7亿美元。
Amazon还预测营业收入将从一年前的38亿美元下降至12亿美元至29亿美元,原因是增加了在Prime大促以及AWS产品和销售人员上的投资。
整体来看,Amazon的净收入为21亿美元,合每股收益4.23美元,较上年同期下降26%,收入为700亿美元。分析师此前预期每股收益为4.62美元,收入为688.1亿美元,因此,Amazon在收入方面超出了预期,但是利润却未达预期。
云业务
从AWS的角度来看,35%的增长仍然意味着AWS正在推动Amazon的大部分增长,但这一增幅要低于第二季度的37%。
这也从侧面反映了云计算市场在经过多年高速增长之后开始逐渐冷却,变得更为成熟。竞争对手微软周三表示,第一财季Azure基础设施即服务收入再次放缓,从第四财季的64%降至59%。
Constellation Research分析师Holger Mueller表示:“很明显,过去几年云厂商所展现的高速增长并不是永远可持续的,现在开始显现出来。AWS试图将增长维持在30%以上,以保持自己成为Amazon整体的增长和利润引擎。”
AWS业务仅占Amazon收入的一小部分,大约是13%,除了收入仍然保持健康增长外,AWS也对Amazon的盈利能力有着巨大的影响,几乎占了整个Amazon营业利润的72%。
Moor Insights&Strategy总裁兼首席分析师Patrick Moorhead表示,重要的是要认识到,对于AWS来说这个季度仍然是一个表现出色的季度。
他说:“ AWS在该季度的销售额增长了23亿美元,大于大多数云厂商的年收入。要正确地看待这一点,如果我们将AWS第三季度的业绩以年为单位计算的话,那就是360亿美元,相比之下Google Cloud是80亿美元,而且Google Cloud业务包括了G Suite软件即服务,而不是IaaS或PaaS。”
尽管如此,AWS的前景仍然因美国国防部一项为期10年、金额达100亿美元的JEDI云计算合同屡次延期而蒙上阴影,主要竞争对手是微软。本周早些时候,国防部秘书长Mark Esper退出了JEDI合同的审查工作,因为他的儿子受雇于该项目的竞标者之一IBM公司。
Amazon在分析师电话会议上表示,将继续大力投资AWS,特别是在销售和市场营销方面雇用更多员工。首席财务官Brian Olsavsky表示:“我们对于收入和净利润都很满意。”
考虑到目前云计算的增长和规模,AWS和微软等厂商对企业技术市场带来了巨大的影响,特别是从他们在计算机、存储和网络设备上的支出水平来看。根据摩根士丹利(Morgan Stanley)的研究显示,“超大规模”云和消费者服务提供商的资本支出将在年底和明年进一步加速,在2020年第一季度达到25%的峰值增幅。
AWS一直保持着每年推出数百种云服务和新功能的节奏,但是在12月初的年度re:Invent大会上首次进行展示。特别是,AWS可能在这次大会上公布什么时候开始交付Outposts系统,实现去年大会上提到的“将云技术带入本地数据中心”。这种混合云战略似乎对于那些拥有数据中心的大型企业来说非常有吸引力,他们不能或者不希望关闭现有的数据中心,但仍然希望能得到云计算在成本和速度方面的优势。
Mueller表示:“ re:Invent大会将会有很多公告,其中AWS Outposts的公告将是最多的。到目前为止,这是AWS完全没有涉足的市场。”
好文章,需要你的鼓励
在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
360 AI Research团队发布的FG-CLIP 2是一个突破性的双语精细视觉语言对齐模型,能够同时处理中英文并进行精细的图像理解。该模型通过两阶段训练策略和多目标联合优化,在29个数据集的8类任务中均达到最先进性能,特别创新了文本内模态对比损失机制。团队还构建了首个中文多模态评测基准,填补了该领域空白,为智能商务、安防监控、医疗影像等应用开辟新可能。