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，但不对 OpenAI 产生依赖。MAI（微软自研模型系列）聚焦于将前沿知识产权与微软拥有超额领域经验的领域配对：知识工作者（M365 系统中有 17EB 数据）、编码和安全。基准测试显示成本/性能有显著进步。最近的一个例子是安全领域的 Project Perception，用于持续渗透测试。

前沿节奏不影响当前需求

微软指出，任何新技术都必须推动社会和经济价值，并且有鼓励监管以支持安全和保障的长期历史。今天的瓶颈在于将性能应用于企业用例，前沿的原始性能已不是主要制约。即使在极端思想实验中不再有前沿进步，也有充足的增长空间。在模型多样性上，微软重申模型生态正在实时演变为跨性能和价格点的异构模型集，目前 Foundry 托管 1.1 万个模型，并有意的多模型方法。微软没有给出跨模型经济学的方向性色彩，除了重申不支付 OpenAI 或 MAI token 费用，并且对支持可能需要费用的模型感到舒适，因为它有能力交叉销售更高利润的平台服务。

微软的 Scout，一个自主代理，基于 OpenClaw 但企业级。启用低成本和开源模型反过来释放预算用于更多使用或更多转型。在内部，微软成功实验了在工程团队中限制前沿使用，以优化真正从前沿受益的工程师，避开没有明显受益的工程师。关于前沿节奏变化是否影响资本支出，微软的资本支出决策是当前需求信号的函数，前沿节奏变化不影响当前需求信号。微软可以选择将新资本支出分配给前沿模型，但优先考虑服务广泛客户群和多种潜在工作负载的容量。关闭 Stargate 容量就是一个好例子，第四季度 RPO 增长全部来自非前沿客户是另一个例子。

M365 进入加速年份

微软强调，FY27 是近期历史上第一个指引加速的年份。在 E5 和 E7 的渗透率方面，新增偏向低端，即一线工人和中小企业。E7 发布良好，部分原因是捆绑了 Agent 365 的可见性和价值。AI 采用将在整个基础中呈现不同形式，渗透率披露可能不那么有用。应用定价软件将演变：基于座位的 SKU 中嵌入更多价值，同时消费元素将随时间叠加，因为软件更全面地解决劳动单位/成果，取代座位附加价值。长期来看，消费的美元机会大于每用户的美元机会。

在软件抽象与前沿模型的风险上，微软指出前沿竞争动态是动态的，企业不想被锁定在任何一个前沿模型中。同时，代理在现有软件生态系统中创造更多工件，这使得像 M365 这样的生态系统更有价值。微软的基本信念是，在 harness 层面有大量价值，包括持久安全、上下文和成本优化，这些可能无法被模型公司以模型无关的方式复制。

目标价 640 美元维持买入

高盛维持 12 个月目标价 640 美元，基于 28 倍市盈率（不变）乘以微软的 SNTM 调整后净利润。关键下行风险包括内部硅爬坡时间更长，可能限制市场份额增长或毛利率扩张；项目投资超出预期；关键领导层变动；以及向定制软件更显著的迁移可能对应用业务产生负面影响。

微软的企业 AI 平台转型正在验证三年前的战略决策。如果单位经济学持续领先云周期，AI 毛利率接近云毛利率，微软的估值溢价就有基本面支撑。

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本文系潮向研究对第三方券商研究报告（高盛集团，2026 年 9 月 20 日）的整理与解读，结合公开市场信息的整理。文中引述的评级、目标价、盈利预测及相关判断，均为该券商分析师的观点，仅代表其所属机构立场，不代表潮向研究的观点，也不构成任何投资建议。

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