高盛研报解读：微软 AI 毛利率看齐云业务，转型获验证

据深潮 TechFlow发布，撰文：Rita 市场担忧 AI 资本支出回报周期过长，微软的路演却显示企业 AI 平台转型正在验证过去三年的战略决策。高盛在 2026 年 9 月 20 日发布的 NDR 路演纪要中，维持微软买入评级（确信买入名单），12 个月目标价 640 美元。当前价 493.78 美元，上行空间 29.6%。高盛认为，微软在 AI 领域的几个关键决策现在开始产生回报，包括提前投入长期资本支出、平衡第一方应用和第三方客户的资本支出、平衡前沿实验室和企业客户的资本支出。 高盛分析师 Gabriela Borges 在报告中指出，微软对供应链和产能爬坡的控制力比一年前更强。长期资本支出占总资本支出比例从约 50%降至约 33%，部分原因是微软提前投入了土地、建筑和冷壳等长期资产。在短期资本支出中，CPU 已经取代 GPU 成为最大组成部分，决策尽可能在绑定过程的后期做出，GPU 对接上线时间已缩短 50%。微软从未表示受限于 CPU 或 GPU，约束更多在于插入芯片的空间。 资本支出控制力增强微软对资本支出的控制力体现在多个方面。长期资本支出占比下降，短期资本支出有更大的灵活调整空间。微软认为，如果受约束的资本支出部分在总资本支出中占比较小，那么微软总体上更有能力调整非约束部分来满足需求。微软对最成熟 AI 客户过去三到五年的扩展有清晰可见性，可以对企业未来三到五年的需求做出合理基线预测。 在定价方面，微软采用多种定价杠杆来优化长期客户终身价值。合同续约的折扣率比正常水平更温和。新的 SKU（库存量单位，这里指产品规格或版本），例如 CPU 侧，以更高价格点推出，改变了过去十多年价格下行的动态。每周，产能在一方应用、一方模型开发、产品路线图和广泛客户群之间动态分配。第四季度 RPO（剩余履约义务，指已签约但尚未确认收入的合同金额）环比增加 510 亿美元，全部来自非前沿实验室的企业客户。 单位经济学比云周期更健康高盛认为，微软 AI 的单位经济学比原始云周期同一阶段更健康。一个关键经验是，Azure 和第一方应用使用统一技术栈。不同技术栈需要更细粒度匹配，最终利用率更低。微软从第一年就开始捕获 AI 原生客户，而在云周期中是后来者。微软可能在未来几个月提供更多 ROIC（投入资本回报率）细节。高盛逻辑是，如果本轮每个队列都领先上一轮，ROI 就会领先上一轮，除非租金分配不均，比如流向半导体和 token 公司。 在半导体方面，微软认为芯片层将变得更加多样化，就像 CPU 一样。在 token 租金方面，微软认为它将在第三方 token 之上交付足够价值，并在一方和第三方 token 之间进行编排，使得利润率影响随时间最小化。微软认为，没有结构性原因导致 AI 毛利率无法接近云毛利率。云收入增长将比资本支出增长更快，随着行业成熟，这与云周期一致。挑战在于需求信号仍在上升，推高了交叉时间点。 硅策略追求最低成本 token 微软的目标是提供尽可能低的成本 token。微软拥有 Jalapeno 的知识产权，在芯片竞赛中除了 MAIA 之外还有第二个选择。MAIA 200 最近的进展与 Trainium 基准相当。微软的垂直整合策略，包括模型层，拥有混合硅可以避免过度依赖任何单一解决方案或单一架构代，尤其是在新芯片技术仍在演变的时期。这也给客户选择旧一代硅的选项，在合理的情况下。 在自有模型策略上，微软重申已经从 OpenAI 的前沿学习中受益，可以在此基础上构建，并在 2032 年后架构自己的模型独立性。微软拥有清晰的模型栈谱系，反映 OpenAI 的学习，但不。