芯片厂商英特尔今天公布了表现强劲的第一季度财报,结果超出华尔街的预期,而这一定程度上要归功于英特尔数据中心部门的表现,该业务收入同比增长了43%。
第一季度,英特尔在不计入股票薪酬等特定成本的每股利润为1.45美元,收入为198亿美元,比去年同期增长23%,这远远超出了华尔街此前预测的每股利润1.28美元,收入187亿美元。
但是英特尔股价在晚些时候的盘后交易中下跌,因为英特尔预测未来利润将低于预期,并且没有公布全年业绩展望。早些时候,有关苹果正在开发三款Mac产品线专用定制处理器(首款处理器最早将于明年推出)的报道,导致英特尔股价下跌了1.8%。
英特尔表示,第一季度的成功部分归功于公司应对COVID-19大流行的措施,按时交付率超过90%,并保持工厂的正常运转。
英特尔首席执行官Bob Swan在财报电话会议上表示:“在工厂我们只保留了对运营最为重要的员工。我们通过设计让我们的洁净室和工厂成为全球最干净的地方之一。”
英特尔表示,“以数据为中心”的收入(包括数据中心部门、物联网部门、Mobileye、非易失性内存解决方案部门、可编程解决方案部门)同比增长了34%。
数据中心业务表现最为强劲,该季度的收入超过70亿美元,其中云业务销售额增长了53%,通信服务业务收入增长了33%。Swan在电话会议上表示,这两个部门现在占到了英特尔数据中心集团总收入的70%。
Swan说:“在这场危机中,全球的云和网络基础设施已经实现了大规模扩展,以支持企业和消费者的重要工作负载。就在一个季度之前,在线购物和视频协作等便捷式云交付应用现在已经变得不可或缺了。”
英特尔的云计算业务增长如此强劲,以至于Swan表示,英特尔提高了第二季度的收入预期。
他说:“在提高的第二季度展望中,我们预计强劲的需求还将持续下去,甚至可能持续到下半年。”
英特尔的另一项主要业务是生产PC用芯片,这项业务的表现也超出了预期。客户端计算业务的收入为98亿美元,较去年同期增长14%。英特尔表示,这要归因于冠状病毒让在家办公和学习的人们增加了对CPU的需求。
英特尔首席财务官George Davis表示:“我们预计上半年个人电脑销售情况将保持稳定。在COVID-19大流行期间,该业务表现将更加突出,甚至直逼笔记本电脑。”
其他方面,英特尔的内存业务收入为13亿美元,同比增长46%,物联网业务收入为8.83亿美元,同比下降3%。可编程解决方案业务收入为5.19亿美元,增长7%,Mobileye业务收入为2.54亿美元,增长22%。
Moor Insights&Strategy分析师Patrick Moorhead表示,就收入而言,英特尔第一季度表现很出色。
“DCG业务实力突出,令人意外地增长了43%,这表明来自云、运营商和企业的需求持续增长,而PC增长了14%,这主要是受到了满足在家办公/学习/处理政务需求增长的推动。”
也许是由于COVID-19导致的不确定性,英特尔没有公布全年指引,只是提供了对下一个季度的预测。英特尔表示,预计第二季度每股利润为1.10美元,收入为185亿美元。华尔街预期的是每股利润1.19美元,收入为179.7亿美元。
盘后交易中,英特尔股价下跌了6%。
Pund-IT分析师Charles King认为,英特尔第一季度的出色表现,一定程度上因为拒绝预测下半年情况而受到影响。
他说:“你可能会说,英特尔正受到投资者的惩罚,仅仅因为英特尔是理性的。但事实是,Swan和他的团队认识到,英特尔从服务器和PC的意外销售激增中获得的提振是难以为继的。”
他认为,Swan对英特尔下半年前景的判断是有道理的,因为有迹象表明,大规模衰退即将来临。“但与此同时,当不确定性成为常态时,像英特尔这样值得信赖的品牌,就是人们和企业所追求的品牌。”
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。