【美股動態】微軟AI自立突圍,估值回檔引發佈局聲浪

結論先行:AI主導權加碼,短空長多

Microsoft(微軟)(MSFT)股價收在404.37美元,日跌0.63%,年初至今回跌約16%,但基本面訊號仍偏多:微軟正推進「AI自給自足」戰略,以自研大模型與自家推論晶片同時發力,降低對單一供應商依賴、壓低AI成本結構,並把多模型能力全面導入Azure與Copilot。短線受到市場對AI資本開支回收期的疑慮與軟體類股評價壓力影響,股價承壓;中長線關鍵在於推論成本曲線是否明顯下移、Copilot與Azure AI變現是否延續高成長。評價回落之際,市場上看多聲浪升溫,但仍需以現金流與單位經濟學改善的進度作為依據。

業務狀況:雲端與軟體雙引擎,AI強化現金流體質

微軟以商用軟體與雲端服務為核心,Windows、Office/Microsoft 365、Dynamics、GitHub及LinkedIn提供廣泛企業用戶基礎,Azure則是生成式AI上雲的關鍵平台。受益於AI工作負載導流,2026會計年度第二季(截至12/31)Azure營收同比成長39%,帶動公司整體營收成長17%,非GAAP淨利成長23%(GAAP因對OpenAI之投資會計影響而失真)。在企業IT預算中,微軟憑藉高黏著度的生態與龐大銷售通路,具備將AI功能(Copilot)打包至既有授權與雲端合約的優勢,單客戶ARPU提升與交叉銷售空間可期。相較同業,微軟於大型企業與開發者兩端均有深度滲透,屬產業領先者,並以穩健現金流支撐AI資本開支與研發投入。

公司新聞與傳聞:自研模型+推論晶片,去單一供應風險

微軟AI業務負責人Mustafa Suleyman表示,公司正朝「AI自給自足」邁進,除維持與OpenAI的深度合作外,將加速自建先進基礎模型,降低「單一供應商」風險。2025年10月雙方關係重置後,微軟仍保有OpenAI作為「前沿模型夥伴」地位,並在2032年前持續擁有Azure API獨家權利,範圍涵蓋「超越AGI」之後的模型,為微軟保留長期商業分配權與議價空間。

自研面向上,微軟於2025年預覽MAI-1-preview,為混合專家(Mixture-of-Experts)架構的大模型,使用約1.5萬顆輝達H100進行預訓練與後訓練,並計畫導入部分Copilot文字情境,顯示其具備與市場主流同級硬體規模的模型研發能力。同時,公司推出自家推論加速器Maia 200,主打「大幅改善AI Token生成經濟性」,並搭配自有軟體堆疊鬆動CUDA綁定,核心目標在推論端壓低單位成本、提高毛利。

在供應多樣性上,微軟於自家資料中心託管xAI、Meta、Mistral、Black Forest Labs等模型,並在經內測後於特定Office類任務採用Anthropic模型,甚至為取得該能力向AWS付費,展現務實的「多模型、多雲取用」策略。值得留意的是,Anthropic方才完成300億美元募資、估值達3800億美元,年化營收達140億美元、企業客戶占比約八成,這類頂級模型供應商的商業化加速,有助微軟在Azure上吸引更多企業AI工作負載,同時也強化其作為「模型市場與運算標準」的地位。

產業趨勢:AI從「抬船」到「分勝負」,成本曲線見真章

市場對超大規模雲端商的AI資本開支回收期日益敏感,「AI不再是抬升所有船隻,而是開始分出勝負」。勝負手在於:

- 推論成本:企業導入AI後,推論成本才是長期帳單大宗。誰能以自研晶片與軟體協同壓降每Token成本、維持效能與可靠性,誰就更能守住毛利。

- 模型中立與整合:企業不願被單一模型鎖定,平台必須讓多模型並存、就緒且合規。微軟正將Azure打造為「贏家模型皆可運行」的場域。

- 安全與治理:法規、資料合規與企業級防護是採購門檻,擅長企業IT治理者更具優勢。

同時,輝達供應鏈與軟體生態仍強,競爭者(含雲端同業與開源)持續追趕;若整體經濟放緩或IT預算收縮,AI擴張節奏亦可能放慢,市場評價將更依賴單位經濟學的可驗證改善。

股價走勢:評價重置,消息面牽動波動

微軟股價年初至今下跌約16%,受AI資本開支報酬率疑慮與軟體類股評價回調影響,同期亞馬遜亦回跌逾11%。儘管最新一季Azure營收年增39%、公司營收與非GAAP獲利雙位數成長,財報後市場仍出現「先賣後問」的情緒性反應。技術面短期偏弱、消息面驅動成交量增減;基本面則由Azure AI工作負載與Copilot商用化支撐。部分機構與市場觀點認為,評價已回到2023年市場回跌以來相對低檔區間,此次回檔屬長線投資人重新評估配置的窗口,但真正的股價催化仍有賴自研模型表現與推論成本實證下降。

投資關鍵觀察與風險:用數據驗證承諾

- 成長驗證:Copilot在Microsoft 365與開發者場景的付費採用率與ARPU提升,Azure AI相關工作負載與新增大客戶貢獻。

- 成本曲線:Maia 200於雲端規模化部署後,每Token成本下降幅度與良率、軟體堆疊對CUDA依賴度的實際鬆動。

- 模型力:MAI-1系列在推理品質、延遲與成本三角的綜合表現,與OpenAI、Anthropic、Mistral等頂級模型的對比結果。

主要風險包括:AI資本開支回收期延長導致自由現金流承壓;與關鍵模型夥伴的商業條款變動;監管與資料合規收緊增加導入成本;同業以價格戰或更快的自研晶片迭代侵蝕毛利。

總結:微軟正把自己從「AI功能銷售商」升級為「AI經濟學的規則制定者」。若自研模型與推論晶片能同步落地並明顯改寫成本結構,結合Azure與Microsoft 365的龐大企業生態,基本面仍有條件支撐中長期成長;短線評價重置則使市場更聚焦於可量化的成本與變現數據,這也將決定股價由「故事」回到「現金流」的速度。

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