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本期聚焦三大话题：
“云”：宏观经济下行，云产业发展不容乐观；
“算力”：消费电子芯片低迷与量子计算的火热发展；
“AI”：AI 投融资或许要进入一个寒冬。
全球宏观经济的下行压力，正在影响到云计算、半导体与 AI 投融资领域，本期将结合近期的行业事件，详细解读企业市场、芯片领域所面临的压力和挑战。
围绕算力争夺的一个领域是量子计算，这也是上周百度推出量子计算机引发热议的重要原因，本期我会详细分析，为何量子计算的时代还远未到来。
事实上，如果我们把量子计算与过往 IBM 计算机的发展历史相对比，那么现在就处于 1940 年代由真空管驱动计算机向 1960 年代基于晶体管、集成电路驱动计算机的过渡阶段，但，这个时代更接近前者。
接下来，欢迎和我一起复盘近期围绕计算与智能的产业事件。
云
全球宏观经济的下行压力，正在影响到云计算领域。
上周，CRM 巨头 Salesforce 在新一季度华尔街失望的财报后，又下调了下一季度以及全年业绩预期，预计全年营收在 309 亿到 310 亿美元之间，低于此前的 317 亿到 318 亿美元的预期。
与此同时，视频会议公司 Zoom 的财报数字也不及预期，第二季度营收 11 亿美元，低于分析师预期的 11.6 亿美元，随后，Zoom 公司也透露，预计整个财年的营收同比下滑 7% 到 8%。
再看两组宏观层面的数据：
Garner：2022 年全球 IT 支出预计增长 3%，远低于 2021 年 10% 增长率；
IDC：2022 年全球云计算的支出预计达到 8305 亿美元，同比增长 17.5%，低于 2021 年的 18.3% 的增长幅度，预计 2023 年只有 16.3%；
一系列悲观的预期背后，折射出了全球经济不确定性带给云计算乃至 IT 产业的巨大阴影。
一方面，经济下行压力促使更多企业开始减缓技术支出，特别是中小企业，更多还是会在现有的软件/硬件/服务架构之上，追求更多收益。
另一方面，那些 IT 企业喜欢的大客户而言，也在大幅延长 IT 项目合同的审批时间，这也极大影响诸如 Salesforce 这类 SaaS 公司的营收数字。
类似的情形也出现在中国云计算市场。
比如阿里云。张勇在最新一季财报分析师会议上坦言，宏观经济环境对于云计算影响很大：
云的增长离不开经济的增长，企业是经济的微观细胞，经济增长企业才会愿意投入，这个跟大环境的前景有关系……
近期准备在香港二次上市的金山云，其近两年的营收表现既是云计算产业整合后的结果，也与近两年教育、游戏产业环境变化直接关联。
上周，任正非发表于华为内网的一篇讲话被广为传播，这篇名为《整个公司的经营方针要从追求规模转向追求利润和现金流》的讲话直言：
未来十年应该是一个非常痛苦的历史时期，全球经济会持续衰退。现在由于战争的影响以及美国继续封锁打压的原因，全世界的经济在未来3到5年内都不可能转好，加上疫情影响，全球应该没有一个地区是亮点。
在这样的背景下，任正非要求华为从上到下“对未来过于乐观的预期情绪要降下来，2023年甚至到2025年，一定要把活下来作为最主要的纲领”。
而在利润与规模之间，华为至少有两个业务需要做出选择：
云业务：2021 年度营收 201 亿元，同比增长 34%，不过云计算是一个需要长期且规模化投入的业务，而且中国云计算公司的利润率一向不高，此前，华为高级副总裁、华为云CEO张平安曾公开表示，盈利不是华为云的重点；
汽车业务：华为曾披露 2021 年汽车业务的投资超过 10 亿美元，研发团队规模达到 5000 人，尽管没有公开营收数字，结合近期“蔚小理”的财报数字，现阶段的汽车业务，并不是一门好生意；
无论是缩小云、汽车业务规模还是分拆融资，以华为的产业影响力，都将对云、汽车行业产生巨大影响。
阿里云近期在金融领域有一系列动作，发布一体化金融移动端平台，可支持金融机构打造交互体验型超级App；同时，阿里云还和金融科技服务商长亮科技达成合作，双方将主要围绕核心系统、数据智能等细分行业领域进行全方位、深层次、多形式的合作。
惠普完成对视频会议与在线协作公司 Poly 的收购，收购金额 33 亿美元，Poly CEO Dave Schull 将出任惠普办公服务产品新总裁。
如果企业可以将 AWS S3 上的数据压缩格式从 gzip 切换到 zstd，至少可以节约 30% 的成本，感兴趣的朋友可以看看这个讨论。
算力
分布不均的英伟达们
英伟达本月的第二度财报一度让“英伟达是否已经走下神坛”成为众多媒体编辑喜欢的标题，这当然是因为其糟糕的营收，在无情的资本市场看来，任何一家公司——特别是看起来具有上涨潜力的公司——都应该持续上涨。
英伟达或许就是那个看起来最应该上涨的公司，毕竟，芯片或者半导体成为驱动当下全球主要经济体发展的关键要素，而无论是欧盟、日本还是美国，一只“看得见的手”已经伸向了这个领域，从政策、法律、政府资金方面不断倾斜，这也为包括英伟达在内的芯片公司持续增长提供了可能。
但芯片或半导体领域又有其特殊性。
一方面，芯片或半导体的产业链非常长，涉及大量不同国家/地区的公司，既需要国家之间的稳定合作，也需要高效的交通运输网络，这是过去四十年来全球科技产业供应链不断整合之后的结果。近三年的所谓“芯片短缺”，更像是芯片供应链因为疫情、地缘政治、客户需求变化之后的阵痛与调整。
由此就不难解释为何在过去三年英特尔的 PC 处理器业务持续增长，原因就在于疫情影响到消费者对于 PC 等个人计算设备的需求；而加密货币的火热，又进一步推动包括英伟达在内的消费级 GPU 的需求增长，还记得两年前被炒到天价的英伟达显卡吗？
但消费电子的需求也在全球疫情持续好转与经济下行压力的双重挤压下快速萎缩，这直接影响到芯片公司的消费电子芯片业务，比如英特尔，上个季度，其 PC 芯片业务下滑四成（25%），而曾受益于加密货币的英伟达游戏业务，在最新一季财报里下滑了三分之一（33%），这也和最近低迷的加密货币市场有直接关系。
与消费电子芯片低迷相对的，则是另一个火热的芯片市场。比如服务器（数据中心）领域，英伟达最新一季财报里，来自数据中心的营收同比增长 61%，达到 38.1 亿美元。
再比如物联网或嵌入设备领域，AMD 的嵌入设备营收从去年同期的 5400 万美元，暴增至 12.57 亿美元，成为 AMD 最新一季财报营收同比增长 70% 的关键。
类似的情况也出现在诸如恩智浦、德州仪器等主打工业领域芯片的公司财报，其最近的表现都不错。
如果以一个流行语做总结：在芯片或半导体领域，计算需求的增长还会持续，只是会继续分布不均（结构性的变化），而且会继续呈现周期性的变化。
当以智能手机为外表的消费电子芯片需求日渐萎缩，AR/VR 等与虚拟相关的设备会是推动消费电子计算增长的新动力吗？ 9 月份的苹果发布会，可能给出一些线索。
量子计算的热与冷
围绕算力争夺的一个领域是量子计算，这也是上周百度推出量子计算机引发热议的重要原因。
根据百度新闻稿提供的信息，此次百度量子计算产品包括：
超导量子计算机“乾始”
全平台量子软硬一体解决方案“量羲”
尽管百度强调这次是“集量子硬件、量子软件、量子应用于一体，提供移动端、PC端、云端等在内的全平台使用方式”，但我们还是应该清醒地看到，现阶段的量子计算，距离其承诺的目标——无论是快速破解密码还是支撑药物研发——还有巨大的差距。
产业层面来看，中美科技大公司们“似乎”都在布局量子计算，这里用“似乎”是指，这些公司有意无意将“实验室成果”与“产业应用”混淆在一起，并不断渲染量子计算的潜力，由此形成一个个围绕量子计算的神秘词汇，比如“量子霸权”。
咨询公司 CB Insights 的这份量子计算产业报告提供了几个方向：
大公司（微软、Google、亚马逊、英特尔、IBM）都拥有了自己的硬件产品，并且是行业主要进展的推动者；
云会成为量子计算竞争的关键，各大巨头相继发布了基于云的量子计算服务，创业公司也是和云巨头合作推出相应产品；
资本层面，美国多家风险投资公司已经推动了三家量子计算公司上市——即便是通过 SPAC 的形式——这三家公司——IonQ、 Rigetti 和 D-Wave——的市场表现也可以作为量子计算发展的观察视角：
IonQ：2022 年第二季度营收 260.8 万美元，亏损170万美元，调整后 EBITDA 亏损1160万美元；
Rugetti：2022 年第二季度营收 210 万美元，调整后的 EBITDA 亏损1510 万美元；
D-Wave：2022 年第二季度营收 137.1 万美元，净亏损为1319.8 万美元；
有趣的是，上述三家公司并没有提供真正意义的量子计算产品，这些月度仅有几十万美元的收入，来自于量子计算咨询费用，或者你可以理解为帮助客户了解量子计算带给客户业务的影响与价值。
如此微不足道的营收也凸显出量子计算所面临的诸多问题，硬件层面，即便是科技巨头与风险资本投入了上百亿美元，这个星球上还是没有一台真正可以解决问题的“量子计算机”。
应用层面，几乎所有的量子计算公司都会谈到大数分解的 Shor 算法，这既说明量子计算在这个领域的巨大应用潜力，也同时佐证了量子计算应用的稀少，也就是所谓缺乏“杀手级应用”。
当然，我们不能否定量子计算的巨大潜力，也不能否定一群聪明的物理学家们为制造量子计算机的努力，但也必须看到两个事实：
量子计算的火热，并非真正意义的技术突破（量子计算的很多研究至少有三十年历史），更像是 2010 年代全球资本大量涌入科技产业的结果，这与 AI、自动驾驶领域的情形类似；
进入 2020 年代后，地缘政治的影响日渐增大，中美欧日等主要国家和地区的技术博弈里，量子计算会占据一席之地，这也意味着，接下来的量子计算领域，来自国家层面的支持与补贴，会逐步取代资本与市场的作用；
我很喜欢 DataCenter Knowledge 一篇文章对于量子计算现状的描述，如果我们把量子计算与过往 IBM 计算机的发展历史相对比，那么现在就处于 1940 年代由真空管驱动计算机向 1960 年代基于晶体管、集成电路驱动计算机的过渡阶段，但，这个时代更接近前者。
AI+X
全球 AI 投资领域也受到经济下行的影响，CB Insights 的数据显示，2022 年第二季度，全球 AI 领域的融资总额环比下降 21% ，至 118亿美元，这是 2020 年第四季度以来的最低数字。
更进一步的数字：
该季度 1 亿美元的融资仅占全部投资交易的 44%，创 2020 年第二季度以来的最低；
该季度只有 12 家新锐独角兽公司（估值超过 10 亿美元的创业公司），这也是 2020 第四季度以来的最低；
退出交易显著增加，从上一季度的 51 起增加到 110 起，其中，并购交易占比为 90%，这也从另一个角度展示了 AI 创业公司 IPO 的困难程度；
该季度面向中国 AI 企业的投资环比下降了 53%，只有 7 亿美元。
随着下半年更严峻的经济形势，AI 投融资或许要真的进入一个寒冬了。
最后看两家明星 AI 创业公司的现状：
总部位于波士顿的 AI 创业公司 DataRobot 近期曝出裁员消息，这家公司已经获得超过 10 亿美元的融资，但受困于内部权力斗争与外部客户环境变化的压力，裁员 26%。
基于分布式机器学习框架 Ray 的 Anyscale 公司宣布获得 9900 万美元融资，去年 12 月该公司刚刚完成 1 亿美元 C 轮融资。
关于 Anyscale 公司再多说两句：这家公司的一位创始人 Ion Stoica，此君是大名鼎鼎的加州大学伯克利分校RISELab 实验室负责人，该实验室曾为产业界贡献了 Apache Spark 这一离线集群计算框架，同时还开源了分布式机器学习框架 Ray。
而 Ion Stoica 不仅创建了 Anyscale，还是另一家 AI 明星创业公司 DataBrick 的创始人，后者的数据产品基于 Apache Spark 研发，年度收入已超过 10 亿美元。
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