Apabila model semakin banyak dan inferens semakin murah, bagaimana Microsoft boleh meraih manfaat daripada penggunaan AI perusahaan?
Morgan Stanley berpendapat bahawa kebangkitan model berwajaran terbuka akan meluaskan pilihan model perusahaan dan skop penggunaan AI. Microsoft boleh menukar permintaan ini menjadi pendapatan berasaskan penggunaan melalui Azure, Foundry, Fabric dan M365; namun, penurunan pendapatan bagi setiap inferens dan tekanan terhadap margin kasar turut mempengaruhi laluan ini.
Sumber asal：Morgan Stanley & Co. LLCPertama diterbitkan di Unhidea：Tarikh sumber asal：
Inti utama
Morgan Stanley optimis terhadap kelebihan Microsoft dalam infrastruktur, pengurusan model dan pengedaran kepada perusahaan dalam era pelbagai model. Persoalan utamanya ialah sama ada inferens yang lebih murah dapat menjana penggunaan tambahan yang mencukupi untuk mengimbangi tekanan terhadap pendapatan bagi setiap inferens dan margin kasar.
Mengapa kebangkitan model terbuka mungkin menguntungkan Microsoft?
Dalam kalangan 50 model teratas mengikut penggunaan di OpenRouter, bahagian token model berwajaran terbuka meningkat daripada kira-kira 22% setahun lalu kepada kira-kira 72%; sejak awal 2026, jumlah pelanggan Microsoft yang membangunkan aplikasi menggunakan pelbagai penyedia model meningkat kepada 5 kali ganda.
Morgan Stanley berpendapat perusahaan akan terus memilih model berdasarkan kos, prestasi, latensi dan keperluan kedaulatan data. Foundry menyokong lebih daripada 11 ribu model dan menyediakan lapisan bersepadu untuk akses, pengurusan, penilaian dan penggunaan model; Azure pula menyediakan infrastruktur asas untuk beban kerja.
Portfolio Microsoft turut merangkumi Fabric yang menyediakan konteks data perusahaan, serta M365 dan Copilot yang membawa keupayaan AI ke dalam aliran kerja. Pada masa ini, lebih daripada 17 ribu pelanggan menggunakan Fabric dan Foundry serentak, meningkat 60% tahun ke tahun.
Bagaimana titik akses tempat kerja sedia ada boleh mendorong penggunaan AI?
M365 dan Copilot sudah tertanam dalam aliran kerja perusahaan seperti produktiviti, kerjasama dan komunikasi, menyediakan saluran pengedaran sedia ada untuk ejen AI. Pada masa ini, M365 Copilot mempunyai lebih daripada 30 juta lesen berbayar.
Tinjauan CIO Morgan Stanley menunjukkan bahawa 47% CIO yang ditinjau cenderung menggunakan Microsoft untuk membina aplikasi AI tersuai, berbanding 10% masing-masing bagi AWS dan Google. Bank itu berpendapat bahawa apabila kos inferens menurun, lebih banyak tugas yang kerap dilakukan dan bernilai rendah boleh diautomasikan. Microsoft berpeluang memperluas penggunaan keupayaan ini dalam kalangan pengguna sedia ada dan mendorong penggunaan aplikasi serta Azure.
Bagaimana penurunan harga inferens mempengaruhi pendapatan dan kos?
Kos inferens yang lebih rendah mungkin mengurangkan pendapatan bagi setiap inferens, tetapi juga mungkin membolehkan lebih banyak aliran kerja menggunakan AI. Pandangan Morgan Stanley bergantung pada sama ada peningkatan penggunaan dapat mengimbangi penurunan pendapatan bagi setiap inferens.
Microsoft sedang memperluas pengebilan berasaskan penggunaan: contohnya, Copilot Studio menggunakan Copilot Credits untuk mengenakan caj berdasarkan penggunaan sebenar ejen. Seni bina pelbagai model juga membolehkan Microsoft memberikan tugas kepada model yang sesuai berdasarkan kos dan prestasi, sekali gus mengoptimumkan kos penyediaan perkhidmatan.
Bagaimana jangkaan pertumbuhan dan margin dicerminkan dalam penilaian?
Morgan Stanley menjangkakan pertumbuhan pendapatan Azure dan perkhidmatan awan lain meningkat daripada 40.7% pada tahun fiskal 2026 kepada 44.9% pada tahun fiskal 2027, sebelum menurun kepada 43.2% pada tahun fiskal 2028; dalam tempoh yang sama, margin kasar keseluruhan syarikat dijangka turun daripada 67.9% kepada 64.5%.
Bank itu menjangkakan leverage operasi dapat mengimbangi sebahagian tekanan terhadap margin kasar, dengan margin operasi sebanyak 46.7% dan pendapatan sesaham sebanyak 24.08 dolar pada tahun fiskal 2028. Peningkatan pelaburan, penggunaan AI yang terhad atau keadaan makroekonomi yang menekan perbelanjaan IT merupakan faktor risiko penurunan bagi penarafan dan harga sasarannya.
Morgan Stanley mengekalkan penarafan Overweight dan harga sasaran 600 dolar, berdasarkan nisbah harga kepada pendapatan sebanyak 25 kali ramalan pendapatan sesaham bagi tahun fiskal 2028; harga penutupan pada 23 Oktober 2026 yang disenaraikan dalam laporan ialah 524.51 dolar.
