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微软AI“抄底”时机解析:高盛展望AI利润率将重演云扩张奇迹?

微软AI“抄底”时机解析:高盛展望AI利润率将重演云扩张奇迹?

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2026-01-19

微软股价自去年12月中旬的高点回落了16%,至今仍难以收复500美元的关键关口。


对于在观望的交易员而言,核心问题只有一个:这次回调是否构成了绝佳的“抄底”良机?高盛分析师Gabriela Borges在造访微软雷德蒙德总部并与高管深入交流后,给出了极其肯定的答案。

高盛的结论直截了当:在覆盖的所有科技巨头中,微软是利用AI产品周期实现复利增长的“最佳标的”。这一判断不仅仅基于模糊的愿景,更有着具体的财务路径支撑——高盛预计,到2030财年,微软的每股收益(EPS)将稳步迈向35美元,这意味着超过20%的复合增长率。对于投资者而言,这意味着当下的恐慌可能正是入场的门票,因为微软正在通过基础设施的灵活性和独特的利润率优势,确立其在AI时代的统治地位。

重演云时代奇迹:从高成本到高利润的必然路径

微软管理层向高盛展示的最核心逻辑在于,当前的AI周期与早期的云(Cloud)周期有着惊人的相似性。投资者不必对目前高昂的AI投入成本感到恐慌。回顾云转型的早期阶段,同样充斥着高昂的成本和疲软的单位经济效益,但随着规模效应、利用率提升和工程效率的优化,利润率随后迎来了显著扩张。微软在云转型期间设立了中期毛利率目标,并在每一年都将实际表现控制在目标偏差100个基点以内,这种精准的执行力将在AI时代重演。

事实上,微软认为自己在AI周期中的领导地位甚至优于当年的云周期。这种自信源于一种近乎狂热的运营纪律和效率提升。一个典型的例子是,微软发现某个模型中的低效元素导致了超出预期的算力消耗,在云时代,解决此类问题可能需要2-3个月,而在当前的AI运营紧迫感下,团队仅用一个周末就交付了优化方案。随着规模的扩大,微软确信核心云业务的利润率有进一步扩张的潜力,AI业务的利润率也将随时间推移而改善。

护城河的本质:OpenAI合作带来的毛利率优势与LLM抽象层

在软件层面,微软的竞争优势正在转化为实实在在的财务壁垒。高盛特别指出,微软与OpenAI的合作关系使其拥有了独特的毛利率优势。由于拥有OpenAI模型的知识产权(IP)权利,微软在调用这些模型时无需支付额外的API费用,这实际上免除了一笔巨大的“毛利率税”,构成了相对于其他软件提供商的显著竞争优势。

此外,微软正在重新定义大语言模型(LLM)的角色。正如虚拟机抽象了硬件、容器抽象了操作系统一样,微软视LLM为下一代抽象层,它将抽象化应用程序本身的逻辑。未来的应用将不再依赖硬编码的规则,而是转向意图驱动的执行。微软的Foundry平台有机会成为这一层的控制中枢,负责路由、治理和成本优化。

尽管目前市场过分关注新模型(如ChatGPT 5.2与5.1)绝对成本的增加,但微软指出,下一代模型在设计上正变得更加高效。未来,随着代币(Token)成本下降,价值将更多地沉淀在平台层,LLM相关的销售成本(COGS)将变得微不足道。

基础设施的“通用性”战略:拒绝客户自备芯片,以此掌控全局

在基础设施建设上,微软展现出了极强的战略定力,拒绝了看似诱人的短期妥协。管理层明确表示,“客户自备芯片”(BYOC)模式对微软而言既无经济吸引力,也无战略优势。BYOC会造成基础设施堆栈的孤立,破坏云利润率的核心驱动力——即规模化采购、全栈集成和端到端优化。

微软的利润优势源于对数据中心、电力、冷却、网络和硅片层的整体优化,而非单一组件。因此,微软并未与Anthropic达成BYOC协议,而是坚持利用自身的采购和资产负债表优势,为客户提供所需的芯片架构,从而保持系统的整体效率。

支撑这一战略的核心是“通用性”。微软在数据中心设计和供应链中推行“延迟绑定”策略,尽可能推迟设计和部署决策,以保留灵活性。例如,其新的“Fairwater”设计采用了两层结构和3D机架布局,缩短了线缆距离以提高GPU性能。为了获得这种在不同工作负载和硅片间灵活切换的资本敏捷性,微软甚至愿意牺牲通过定制化冷却或芯片设计带来的微小性能增益。这种策略使得微软能够根据需求信号,灵活地将产能从训练任务切换到推理任务,从而最大程度地降低利用率风险。

企业采用率的拐点:从“是否使用”转向“何时扩大”

在市场需求端,高盛观察到了明显的风向转变。与一年前相比,企业客户关于Copilot的对话已经从探讨投资回报率(ROI)和“是否”采用,转变为聚焦于“何时”以及“何种程度”地采用。预算的不确定性正在消退,客户不再像去年四季度那样为了防御宏观风险而保留预算。

微软指出,企业AI的采用已经非常广泛,并呈现出“落地生根,然后扩张”的态势。客户通常从几百个许可证的试点开始,随着熟悉度提高,迅速扩展到数千个。在定价方面,微软采取了基于价值的策略,目前推出了21美元/用户的低价商业版SKU以拓宽漏斗顶部的采用率,但长期目标是通过功能扩展,支持高于30美元/用户的定价。

虽然许多客户目前尝试在内部构建AI代理(DIY),但微软认为,随着维护模型、管理更新和建立可靠连接器的复杂性随时间复利增加,客户最终会回流到微软的平台化解决方案中。销售激励机制也已调整,从最初关注定价,转向了加速客户的“实现价值”时间,这表明微软正从单纯的销售转向深度的生态系统锁定。

来源:https://www.163.com/dy/article/KJLSLR5E05198NMR.html
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