配资买股票 ,微软的野心，不只是“AI助理”！Github Copilot成为抢夺云计算客户的筹码

美股七巨头中，微软在AI应用上遥遥领先，被市场广泛认可为最先利用AI推动业务增长的科技公司。

一个典型的例子，就是代码存储平台GitHub。利用OpenAI的技术，微软GitHub平台上搭载了广受欢迎的AI编程助手GitHub Copilot。

不过，微软的野心可不仅仅是打造一个热门的产品，据报道，微软同时还在积极推动使用GitHub Copilot的客户，租用Azure云服务器——这项业务，可比一个单独的产品赚钱多得多。

2018年，微软斥资75亿美元收购GitHub。自收购以来，就一直期待GitHub能为Azure带来更多收入。

不过微软在GitHub的货币化上一直很小心，之前始终没有要求使用GitHub的公司创建Azure账户。

不过，眼下，得益于GitHub Copilot出色的产品力，微软终于开始大着胆子给GitHub的客户推销Azure。

根据软件公司JetBrains在2023年7月的一项调查，在3万多名软件开发人员中，42%的受访者表示他们使用GitHub进行代码审查，高于一年前的36%。

毕马威会计师事务所负责人工智能和数字创新的负责人Swami Chandrasekaran对媒体表示，公司去年让税务服务部门的500名开发人员试用了GitHub Copilot，结果平均提高了10%的编码效率，相当于每位开发人员每年可节省约180个小时。毕马威计划将Copilo推广到公司其他部门。

然而，表现看似出彩的Github Copilot，实际并不赚钱。Github Copilot每月收费为10美元/人，但有报道称，这一功能为每个用户每月亏损超过20美元（一些用户造成的损失甚至超过80美元/月）。

也就是说，Github Copilot每收入10美元，就会倒赔20美元。

亏损的根源来自开发和运营人工智能模型的高昂成本。与常规软件开发和运营，用户越多成本越低的规模经济不同，人工智能模型可能需要对用户的每个需求进行密集的新计算。

不过，微软自有挣钱的门路。

据一些微软销售对媒体透露，随着越来越多的公司将代码转移到GitHub，以使用GitHub Copilot，微软开始积极向客户推销安全工具和其他需要Azure账户的高级服务。他们认为，Copilot已经成为Azure推广的重要推动力。

例如，有知情人士对媒体表示，高盛长期以来一直混合使用GitHub、GitLab等代码存储平台。不过最近，高盛大举增加了在GitHub上的支出，已经为一万多名软件开发人员购买了Copilot助手，每年订阅费用约为200万美元。

知情人士还透露，去年下半年，高盛在Azure上的支出也增加了20%以上，预计每年在Azure上的支出将超过1000万美元。

考虑到亚马逊AWS是目前高盛的主力云服务商，高盛如今用钱投票的做法，无疑印证微软正在成功蚕食最大对手的领地。

研究公司IDC的调查显示，2023年上半年，Azure在全球云服务器销售额中占20%，达240亿美元，高于2022年的19%。AWS的市场份额从同期的33.6%下滑至31.5%。谷歌云的市场份额基本持平，为6.6%。另一家研究公司Canalys也报告了2023年上半年类似的市场份额趋势。

面对微软强大的攻势，谷歌和亚马逊两大竞争对手自然也不可能坐以待毙。

虽然两家公司运气不如微软，没能押中OpenAI这样的绝世独角兽。但谷歌和亚马逊正在加紧投资微软-OpenAI联盟的竞争对手，比如另外一大代码存储平台GitLab。

作为规模仅次于GitHub的代码存储平台，在过去两年里，由于企业软件市场的不景气，GitLab的营收增速从截至2022年4月30日的75%放缓至截至2023年10月31日的32%。分析师估计GitHub的营收规模大约是GitLab的两倍。

虽然规模小了点，但竞争力还是有的。为了应对GitHub的突飞猛进，谷歌和亚马逊正在加大对GitLab的支持力度。两家公司的高管对媒体透露，谷歌正在给GitLab的一些新代码生成工具提供自家AI模型支持，同时，GitLab正在与亚马逊进行早期谈判，可以让软件开发人员更容易地同时使用两家公司的AI产品。

有分析师认为，对云服务供应商而言，GitLab也许是一个很有吸引力的收购标的，是对抗微软GitHub的趁手工具。最有可能的候选者是谷歌，它拥有GitLab约2.5%的股份。据熟悉GitLab业务的人士称，谷歌云现在是GitLab最重要的云服务供应商之一。

GitLab首席营销和战略官Ashley Kramer表示，公司自己的AI代码助手有望迅速得到采用，而且还将推出另一款跟踪公司内部不同编码小组工作效率的工具。

她还称，GitLab的一些客户是从GitHub转来的，因为他们发现后者的软件运行和测试平台效率低下。