高盛最新路演紀要指出，微軟 AI 單位經濟學比雲端週期更健康，毛利率有望追上雲端業務；長期資本支出佔比降至 33%，CPU 取代 GPU 成為短期資本支出主力，第四季 RPO 大增 510 億美元，全來自企業客戶。
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高盛在最新NDR 路演紀要中揭露，微軟過去三年押注 AI 的戰略開始收割：長期資本支出佔比從 50% 降至 33%，CPU 取代 GPU 成為短期資本支出主力，第四季 RPO 暴增 510 億美元且全來自企業客戶。分析師 Gabriela Borges 指出，微軟對供應鏈的掌控力比一年前更強，AI 毛利率沒有結構性理由無法接近雲端水準——這意味著市場對 AI 資本支出回報的擔憂，可能被過度定價。
高盛分析師 Gabriela Borges 在報告中指出，微軟對供應鏈和產能爬坡的掌控力比一年前更強。長期資本支出佔總資本支出比例從約 50%降至約 33%，部分原因是微軟提前投入了土地、建築和冷殼等長期資產。在短期資本支出中，CPU 已經取代 GPU 成為最大組成部分，決策儘可能在繫結過程的後期做出，GPU 對接上線時間已縮短 50%。微軟從未表示受限於 CPU 或 GPU，約束更多在於插入晶片的空間。
微軟對資本支出的掌控力體現在多個方面。長期資本支出佔比下降，短期資本支出有更大的靈活調整空間。微軟認為，如果受約束的資本支出部分在總資本支出中佔比較小，那麼微軟總體上更有能力調整非約束部分來滿足需求。微軟對最成熟 AI 客戶過去三到五年的擴充套件有清晰可見性，可以對企業未來三到五年的需求做出合理基線預測。
資本開支轉向：CPU 取代 GPU 成主力
在定價方面，微軟採用多種定價槓桿來最佳化長期客戶終身價值。合同續約的折扣率比正常水平更溫和。新的 SKU（庫存量單位，這裡指產品規格或版本），例如 CPU 側，以更高價格點推出，改變了過去十多年價格下行的動態。每週，產能在一方應用、一方模型開發、產品路線圖和廣泛客戶群之間動態分配。第四季度 RPO（剩餘履約義務，指已簽約但尚未確認收入的合同金額）環比增加 510 億美元，全部來自非前沿實驗室的企業客戶。
高盛認為，微軟 AI 的單位經濟比原始雲週期同一階段更健康。一個關鍵經驗是，Azure 和第一方應用使用統一技術棧。不同技術棧需要更細粒度匹配，最終利用率更低。微軟從第一年就開始捕獲 AI 原生客戶，而在雲週期中是後來者。微軟可能在未來幾個月提供更多 ROIC（投入資本回報率）細節。高盛邏輯是，如果本輪每個佇列都領先上一輪，ROI 就會領先上一輪，除非租金分配不均，比如流向半導體和 token 公司。
在半導體方面，微軟認為晶片層將變得更加多樣化，就像 CPU 一樣。在 token 租金方面，微軟認為它將在第三方 token 之上交付足夠價值，並在一方和第三方 token 之間進行編排，使得利潤率影響隨時間最小化。微軟認為，沒有結構性原因導致 AI 毛利率無法接近雲毛利率。雲收入增長將比資本支出增長更快，隨著產業成熟，這與雲週期一致。挑戰在於需求訊號仍在上升，推高了交叉時間點。
AI 毛利率沒有理由輸給雲端
微軟的目標是提供儘可能低的成本 token。微軟擁有 Jalapeno 的智慧財產權，在晶片競賽中除了 MAIA 之外還有第二個選擇。MAIA 200 最近的進展與 Trainium 基準相當。微軟的垂直整合策略，包括模型層，擁有混合矽可以避免過度依賴任何單一解決方案或單一架構代，尤其是在新晶片技術仍在演變的時期。這也給客戶選擇舊一代矽的選項，在合理的情況下。
在自有模型策略上，微軟重申已經從 OpenAI 的前沿學習中受益，可以在此基礎上構建，並在 2032 年後架構自己的模型獨立性。微軟擁有清晰的模型棧譜系，反映 OpenAI 的學習，但不對 OpenAI 產生依賴。MAI（微軟自研模型系列）聚焦於將前沿智慧財產權與微軟擁有超額領域經驗的領域配對：知識工作者（M365 系統中有 17EB 資料）、編碼和安全。基準測試顯示成本/效能有顯著進步。最近的一個例子是安全領域的 Project Perception，用於持續滲透測試。
微軟指出，任何新技術都必須推動社會和經濟價值，並且有鼓勵監管以支援安全和保障的長期歷史。今天的瓶頸在於將效能應用於企業用例，前沿的原始效能已不是主要制約。即使在極端思想實驗中不再有前沿進步，也有充足的增長空間。在模型多樣性上，微軟重申模型生態正在即時演變為跨效能和價格點的異構模型集，目前 Foundry 託管 1.1 萬個模型，並有意的多模型方法。微軟沒有給出跨模型經濟學的方向性色彩，除了重申不支付 OpenAI 或 MAI token 費用，並且對支援可能需要費用的模型感到舒適，因為它有能力交叉銷售更高利潤的平台服務。
矽策略：Jalapeno 與 MAIA 雙軌並進
微軟的 Scout，一個自主代理，基於 OpenClaw 但企業級。啟用低成本和開源模型反過來釋放預算用於更多使用或更多轉型。在內部，微軟成功實驗了在工程團隊中限制前沿使用，以最佳化真正從前沿受益的工程師，避開沒有明顯受益的工程師。關於前沿節奏變化是否影響資本支出，微軟的資本支出決策是當前需求訊號的函式，前沿節奏變化不影響當前需求訊號。微軟可以選擇將新資本支出分配給前沿模型，但優先考慮服務廣泛客戶群和多種潛在工作負載的容量。關閉 Stargate 容量就是一個好例子，第四季度 RPO 增長全部來自非前沿客戶是另一個例子。
微軟強調，FY27 是近期歷史上第一個指引加速的年份。在 E5 和 E7 的滲透率方面，新增偏向低端，即一線工人和中小企業。E7 發布良好，部分原因是捆綁了 Agent 365 的可見性和價值。AI 採用將在整個基礎中呈現不同形式，滲透率披露可能不那麼有用。應用定價軟體將演變：基於座位的 SKU 中嵌入更多價值，同時消費元素將隨時間疊加，因為軟體更全面地解決勞動單位/成果，取代座位附加價值。長期來看，消費的美元機會大於每使用者的美元機會。
在軟體抽象與前沿模型的風險上，微軟指出前沿競爭動態是動態的，企業不想被鎖定在任何一個前沿模型中。同時，代理在現有軟體生態系統中創造更多工件，這使得像 M365 這樣的生態系統更有價值。微軟的基本信念是，在 harness 層面有大量價值，包括持久安全、上下文和成本最佳化，這些可能無法被模型公司以模型無關的方式複製。
前沿模型不再是瓶頸：企業應用才是
高盛重申 12 個月目標價 640 美元，基於 28 倍市盈率（不變）乘以微軟的 SNTM 調整後淨利潤。關鍵下行風險包括內部矽爬坡時間更長，可能限制市場份額增長或毛利率擴張；專案投資超出預期；關鍵領導層變動；以及向定製軟體更顯著的遷移可能對應用業務產生負面影響。
微軟的企業 AI 平台轉型正在驗證三年前的戰略決策。如果單位經濟持續領先雲週期，AI 毛利率接近雲毛利率，微軟的估值溢價就有基本面支撐。
M365 加速：FY27 指引上調
@chaoxiangooo
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