Vertex AI

Vertex AI是谷歌 (Google) 公司旗下的一个统一化机器学习 (Machine Learning, ML) 平台。如果说人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是一场正在席卷全球的“淘金热”，那么Vertex AI就不是直接下河淘金的矿工，而是为所有矿工提供最先进、最省力“淘金设备”的超级供应商。它整合了数据准备、模型训练、模型部署和应用管理等一系列复杂工具，让企业客户（无论是初创公司还是跨国巨头）不必从零开始搭建昂贵且复杂的AI基础设施，就能快速、高效地开发和应用自己的AI模型。对于价值投资者而言，Vertex AI不仅仅是一个技术名词，它更像一扇窗户，透过它，我们可以窥见科技巨头Alphabet（谷歌母公司）的商业护城河、未来增长的引擎以及整个AI产业的真实商业图景。

对于不写代码的普通投资者来说，理解Vertex AI的关键不在于钻研其技术细节，而在于领会其商业本质。它代表了一种强大的商业模式——“赋能”，即为他人创造价值提供基础工具和服务。

想象一下，一家公司想利用AI来预测销售额、识别产品瑕疵或者优化物流路线。在没有Vertex AI这样的平台之前，它需要：

• 雇佣一个昂贵的顶尖数据科学家团队。
• 购买和维护大量的服务器硬件。
• 开发复杂的软件来处理数据、训练模型。
• 费时费力地将训练好的模型部署到实际业务中。

这个过程就像要自己生产每一块砖、烧制每一片瓦来盖房子，成本高、周期长、风险大。 而Vertex AI提供的是一套“标准化的乐高积木”。它把AI开发过程中最困难、最耗费资源的部分打包成了即插即用的服务。企业只需要带着自己的数据和商业问题来，就可以利用Vertex AI提供的各种预制模块（例如用于自动模型训练的AutoML、用于管理整个流程的Pipelines等），快速地“拼装”出自己需要的AI应用。 这种模式的革命性在于降低了AI技术的应用门槛。它让AI不再是少数科技巨头的专利，而是变成了众多企业都可以使用的“水电煤”一样的基础设施。这极大地拓宽了AI的商业化前景，而作为基础设施的提供者，谷歌自然能从中分得一杯羹。

从价值投资的角度看，Vertex AI之所以重要，主要有以下几点：

• 商业模式的绝佳体现： 它完美诠释了“卖铲人”生意。在AI淘金热中，押注哪家公司能开发出下一个“杀手级”应用是困难的，但为所有淘金者提供铲子、牛仔裤和水的生意，其确定性要高得多。Vertex AI就是谷歌在AI时代卖的“数字铲子”。
• 护城河的加深与拓宽： 它是Google Cloud业务的核心竞争力之一。强大的技术实力、庞大的数据积累以及与谷歌生态（如搜索、安卓、广告）的协同效应，共同构成了难以逾越的技术与生态护城河。
• 增长潜力的指示器： Vertex AI的客户增长和收入情况，是衡量谷歌云业务乃至整个Alphabet长期增长潜力的重要先行指标。当越来越多的企业将其核心业务构建在Vertex AI之上时，意味着谷歌正在深度绑定未来的商业世界。

Vertex AI是“AI即服务”（AI-as-a-Service, AIaaS）模式的典型代表。这种商业模式对于价值投资者具有极大的吸引力，因为它通常具备强大的财务特征和竞争优势。

正如前文所述，“卖铲人”模式的魅力在于其稳健性。在AI这个日新月异的领域，新的AI应用公司层出不穷，也大批倒下。但无论谁输谁赢，它们大多都需要云计算和AI平台的支持。Vertex AI与它的主要竞争对手，如微软Azure (Microsoft Azure) 的Azure AI服务和亚马逊网络服务 (Amazon Web Services, AWS) 的SageMaker平台，共同构成了这个时代的“数字基建三巨头”。 这种商业模式的优点是：

• 客户基础广泛： 几乎所有行业、所有规模的企业都有可能成为客户。
• 收入可预测性强： 客户一旦使用平台，通常会按使用量持续付费，形成经常性收入。
• 高利润率： 软件和服务的边际成本极低，规模效应显著。多服务一个客户，新增的成本微乎其微，但收入却是实打实的。

这是价值投资者最为看重的护城河之一。当一家公司选择在Vertex AI上构建其核心的AI系统后，它的数据、模型、工作流程、技术团队的技能栈都与这个平台深度绑定。 如果要更换到另一个平台（比如从Vertex AI迁移到Azure AI），将面临巨大的转换成本 (Switching Costs)：

• 技术成本： 需要重写大量代码，重新训练和验证模型。
• 时间成本： 整个迁移过程可能耗时数月甚至更长，期间业务发展会停滞。
• 人力成本： 团队需要重新学习新平台的工具和流程。
• 风险成本： 迁移过程中可能出现数据丢失、模型性能下降等不可预知的风险。

正是因为高昂的转换成本，客户一旦选定平台，就会倾向于长期使用，并不断增加投入。这为谷歌带来了极为稳定和忠诚的客户群，构成了其云业务坚固的护城河。

理解了Vertex AI的商业逻辑后，投资者可以将其作为分析框架，来评估以Alphabet为代表的科技公司的投资价值。

价值投资的核心是寻找拥有宽阔且持久护城河的伟大公司。在分析Vertex AI时，我们可以从以下几个维度评估其护城河：

• 技术领先性： 谷歌在AI领域的研究（如Transformer架构、TensorFlow框架）长期处于世界领先地位。Vertex AI是这些研究成果商业化的出口，这种源自底层研发的优势是竞争对手难以在短期内复制的。
• 生态协同效应： Vertex AI并非孤立存在。它可以与谷歌的其他产品，如BigQuery（数据仓库）、Google Workspace（办公套件）、Google Search（搜索引擎）等无缝集成，为客户提供一站式的解决方案。这种生态网络的力量会产生“1+1 > 2”的效果。
• 数据与规模优势： 谷歌拥有全球最庞大的数据集之一，这为训练更强大的基础模型提供了无与伦比的“燃料”。同时，其全球性的数据中心网络也保证了服务的稳定性和可扩展性，这是小公司无法比拟的。
• 品牌与信任： 作为全球顶尖的科技公司，谷歌的品牌本身就是一种强大的无形资产，更容易获得大型企业客户的信任。

投资者应持续关注Vertex AI与竞争对手在以上方面的动态变化，判断其护城河是在被侵蚀还是在不断加固。

任何投资都需要思考其增长空间。Vertex AI的增长主要由以下因素驱动：

• 全球数字化转型： 各行各业都在寻求利用AI提升效率、创造新价值，这个趋势远未结束。
• AI应用的爆发： 从生成式AI到科学计算，新的AI应用场景不断涌现，对AI平台的需求也随之水涨船高。

然而，投资者也应理性看待其增长的天花板和挑战：

• 市场竞争： 微软和亚马逊同样是实力雄厚的竞争者，三者之间的“云战争”会持续不断，可能导致价格压力。
• 市场渗透率： 尽管潜力巨大，但当大部分大型企业都完成上云和AI化之后，增长速度可能会放缓。

伟大的投资者，如沃伦·巴菲特 (Warren Buffett)，总是将风险放在首位。与Vertex AI相关的投资也面临着不可忽视的风险：

• 监管风险： 科技巨头面临全球性的反垄断 (Antitrust) 调查。任何针对其业务模式的限制都可能影响其盈利能力。
• 技术颠覆风险： 科技行业的变化速度极快。虽然谷歌目前领先，但不能完全排除出现一种颠覆性的新技术或新模式，绕开现有的云平台。
• 地缘政治风险： 全球数据主权和贸易摩擦可能影响跨国云服务的运营。
• 伦理与声誉风险： AI技术的滥用（如偏见、隐私侵犯）可能引发公众反感和法律问题，损害公司声誉。

作为《投资大辞典》的词条，最终要回归到为普通投资者提供实用启示。关于Vertex AI，我们可以得到以下几点宝贵的投资智慧：

1. 第一，不要追逐“概念”，要理解“生意”。 与其兴奋于某个酷炫的AI应用，不如静下心来研究其背后的“卖铲人”。理解Vertex AI这类平台的商业模式，比预测下一个AI爆款要可靠得多，也更符合价值投资的理念。
2. 第二，关注“赋能者”，而不仅仅是“使用者”。 投资那些为整个行业提供基础工具和平台的公司（赋能者），往往比投资那些依赖这些平台的公司（使用者）风险更分散，确定性更高。赋能者的成功不依赖于任何一个单一客户的成败，而是整个行业的繁荣。
3. 第三，用“能力圈” (Circle of Competence) 原则审视AI投资。 巴菲特的这一原则在AI时代尤为重要。你可能永远搞不懂AI模型的具体算法，但这没关系。你可以努力去理解它的商业模式、竞争格局和客户价值。投资你真正能理解的东西。理解Vertex AI的“卖铲子”逻辑，远比理解一个复杂的神经网络模型要容易，也更有投资价值。
4. 第四，保持怀疑，并寻求“安全边际” (Margin of Safety)。 AI是当下最热门的赛道，相关公司的估值也常常被炒到天上。价值投资的鼻祖本杰明·格雷厄姆 (Benjamin Graham) 告诫我们，无论多么优秀的公司，都必须在价格远低于其内在价值时买入。对于包含Vertex AI这类业务的科技巨头，投资者需要耐心等待市场情绪回落，出现具备足够安全边际的价格时，才是明智的出手时机。

总而言之，Vertex AI不仅是工程师工具箱里的利器，更是价值投资者手中的一把“解剖刀”。通过深入理解它，我们可以更好地剖析科技巨头的核心竞争力，洞察数字经济的底层逻辑，并最终在这个充满机遇与泡沫的AI时代，做出更理性、更稳健的投资决策。