IBM近日发布第三季度财报,结果略高于分析师预期,使得股价在盘后交易时段上涨了1%。
该季度IBM在不计入股票补偿等特定成本的收益为每股2.20美金,高于每股2.13美金的预期,收入较去年同期增长5%,达到147.5亿美元,也高于市场普遍预期的147.3亿美金。
IBM在该季度的净利润为17亿美金,去年同期因59亿美金养老金结算费用而亏损32亿美金,之后扭亏为盈。
该季度表现最好的是软件业务部门,该部门实现了62.7亿美金的收入,同比增长8%,符合分析师的普遍预期。IBM基础设施部门(包括大型机)收入较去年同期下降2%,为32.7亿美金,但这一数字明显高于分析师预测的31亿美金。咨询业务部门销售额为49.6亿美金,同比增长6%,但低于市场预期的51.1亿美金。
IBM首席执行官Arvind Krishna(如图)表示,客户对IBM watsonx人工智能和数据平台及其混合云平台表示非常赞赏,因为他们希望能够提高生产力。他表示:“这有助于推动我们的软件和咨询业务的稳健增长。因此,我们对全年的收入和自由现金流预期仍然充满信心。”
IBM在咨询领域的失误并不完全令人震惊,因为IBM在咨询领域的主要竞争对手之一埃森哲公司上个月表示,最近一个季度来自通信、媒体和技术客户的收入下降了12%。
IBM首席财务官Jim Kavanaugh在接受采访时表示,尽管未能符合预期,但IBM的咨询业务正在从竞争对手手中夺取市场份额。IBM最近加大了在咨询领域的力度,宣布在该季度与微软和AWS建立新的合作伙伴关系,重点关注生成式AI,IBM还承诺提供专业知识帮助云客户定义和实施利用生成式AI功能的策略。
即便如此,Kavanaugh表示,许多客户仍然关注降低成本,这给咨询项目带来了压力。
AI即使不是一鸣惊人,总体上仍然是一个充满希望的赌注。IBM软件业务中来自数据和AI的收入同比增长了6%。Pund-IT分析师Charles King指出,Krishna在电话会议中表示,第三季度生成式AI预订量“只有数亿美金”,并表示,明年收入运行率约为10亿美金。他说:“考虑到许多其他厂商才刚刚开始他们的生成式AI之旅,这是一个重要的里程碑。”
King还感兴趣的是,尽管硬件销量整体下降,但IBM旗舰的Z大型机销量仍增长了9%。他表示,由于大型机销售周期性的因素,这一结果令人感到惊讶。他说:“一些报告将此归因于传统交易工作负载的增长,但我想知道,IBM把IBM Z和LinuxOne定位于其他关键业务应用和安全流程的战略是否正在带来红利。”
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,IBM的表现很好,达到了预期,但投资者最担心的是增长率仍处于个位数。Mueller表示:“未来几个季度,这一数字可能会有所回升,但也可能会进一步下滑。这可不好,因为投资者希望看到更大的缓冲,这样就不会导致收入萎缩。一大亮点是watsonx平台所表现出的强大吸引力。对AI和相关服务的需求对IBM来说是有利的,并且2024年估计还会继续如此。”
展望下一季度,IBM管理层重申了全年指引,称收入增长预计在3%至5%之间,自由现金流约为105亿美金,与之前的预测一致。
该季度IBM公布了在AI领域取得的多项进展,包括发布了watsonx平台上的Granite系列硬件高效型生成式AI模型,该模型可以执行总结文档、洞察提取和文本生成等任务。此外,IBM还宣布将在watsonx.ai studio上托管Meta Platforms开源的Llama 2,一个包含有700亿参数的大型语言模型,并为IBM大型机推出生成式AI代码助手。
IBM该季度还斥资46亿美金收购了Apptio,一家基于AI的云成本管理工具提供商。
IBM股价今年迄今为止下跌了约2%,落后于更广泛的标准普尔500指数,该指数今年上涨了9%。
好文章,需要你的鼓励
在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。