微軟目前的估值合理。
微軟公司(NASDAQ:MSFT)最近發布了第四季度收益以及2024年全年業績。這些可以簡潔地總結如下：
第四季營收年增15%。
第四季淨收入年增10%。
2024年全年營收年增16%。
2024年全年淨收入成長22%。
最令人印象深刻的是，微軟雲端在第四季年增了21%，Azure和雲端服務年增了29%。這對本分析至關重要，因為這兩個部門都是微軟AI努力和開發AGI方向的最大受益者。
雲端服務和Azure的成長不僅提升了其當前收入，證明瞭AI投資的創收能力，而且還增強了該公司在AI軍備競賽中的競爭地位。微軟的雲端成長也支持超越傳統軟體產品的收入多元化。它證明瞭微軟與OpenAI的合作以及其專有的AI模型具有廣泛的適用性，可以透過將新的川普幣市值智慧技術功能嵌入其生態係統來推動用戶參與和客戶獲取。此外，該公司的EPS在標準基礎上超出預期0.01美元。
AGI的開發需要大量資源。訓練高階AI模型（例如為實現AGI目標而開發的模型）需要龐大的運算能力和資金支持。例如，即使在這個早期階段，訓練GPT-4的成本估計也超過1億美元。隨著模型複雜度的增加，成本預計將呈指數級增長，這可能會變得難以為繼；這就是為什麼公司開始製定財務策略來應對AGI的開發及其投資回報如此重要。
微軟和OpenAI設想AGI是一種工具，可透過一個統一的超級智慧解決氣候變遷、醫療保健和教育等棘手的多學科問題。微軟正在開發新的AzureAI超級運算技術來支援AGI開發－這將增強Azure的功能，吸引更多客戶，尤其是狗狗幣用途微軟也透過Azure提供對OpenAI模型的直接存取權。這種AGI的廣泛優勢可能非常強大，具有顯著的利潤率擴展、自動化和創收能力。然而，由於其閉源性質和OpenAI的前沿AI模型，微軟目前受到限製。 OpenAI本質上必須這樣做，因為它以月費形式出售其專有模型，但微軟的用例不那麼直接，因此，微軟可能會從更多前沿模型開源中受益。
開源前沿模型將增強微軟人工智慧的創新能力，因為協作社羣方法可以加快發現新應用和改進的速度，而這是微軟無法獨自實現的。這也將推動前沿生態係統的成長，這是xmr交易所一個重要的區別，因為微軟在其技術生態係統中已經享有開源的良好聲譽，但在前沿人工智慧層麵卻並非如此。這樣做可以降低公司的成本，並使其能夠迭代人工智慧，與OpenAI和其他領先的人工智慧模型（如Gemini和LLaMa）競爭。
從很多方麵來看，儘管OpenAI和微軟是合作夥伴，但它們之間的競爭可能會導致微軟在AGI開發方麵處於領先地位，如果它像Meta一樣更廣泛地開源其「幕後」AI模型。因此，微軟可能隻是利用OpenAI來增強其AI生態係統，而且隨著時間的推移，微軟在AI護城河方麵對OpenAI的依賴會越來越小。微軟可能會先於OpenAI開發AGI，因為其營運結構更廣泛，在AI開發策略和開源方麵擁有更多的pi network官方網站創收自由。
微軟有能力投資AGI這樣的長期項目，而且沒有立即獲得回報的壓力，其AzureAI平臺非常廣泛，可以說在比OpenAI更廣闊的生態係統中具有更高的嵌入潛力。當然，微軟對OpenAI的大量投資是強勁的，但這並不是它在長期內利用人工智慧獲得競爭力的唯一途徑。微軟可能能夠從與OpenAI的合作中學習特定的模型權重和編碼要求以支援其模型。微軟已經開發了圖靈係列人工智慧模型，並正在透過微軟人工智慧研究院開發新的人工智慧模型和技術。此外，微軟也透過AzureAI中的客製化神經語音產品與OpenAI的ChatGPT語音模式競爭。
微軟的AI相關領域已經取得了顯著增長。得益於AI技術的整合，其Azure雲端服務第四季營收成長了29%。此外，微軟雲端營收成長了21%，反映出微軟產品線廣泛採用了AI增強型服務。
在第四季財報電話會議上，財務長胡德提到，他們正在利用與甲骨文公司（ORCL）和CoreWeave的合作夥伴關係來擴大Azure的產能。她也提到，對AI基礎設施的投資對於滿足需求至關重要，並強調Copilot的成功。
但是，現在這一切還處於非常早期的階段。 Copilot和目前的Azure服務非常基礎，儘管仍然令人印象深刻。 OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini也是如此。未來幾十年，微軟和其他參與者將更加專注於自動化功能，而不是更簡單的基於資訊的效率。
微軟大幅增加了資本支出，第四季成長78%至190億美元，主要用於人工智慧和雲端基礎設施。去年的總支出為560億美元。微軟承認，這些巨額投資需要很長時間才能產生回報。然而，這些收益最終是值得的，不僅對微軟這家大型科技公司來說如此，對西方人工智慧領導層也是如此。此外，透過Azure使用OpenAI的模型需要持續的API存取成本（以代幣使用量衡量），這在開發和測試期間可能會大幅增加。
相較之下，Meta計劃在2024年投入350億至400億美元用於AI基礎設施，略低於微軟。 Meta正在開發客製化晶片，例如Meta訓練和推理加速器，以及AI優化資料中心，以支援其AI工作負載。此外，Meta的研究超級集羣是世界上最快的AI超級電腦之一。當然，Meta也受益於能夠開源其前沿模型，因為它的收入來自廣告而不是訂閱。
儘管上表中Meta的實力很強，但設定運行開源AI模型所需的硬體可能成本高昂。它通常需要一個專家團隊來開發和微調開源，尤其是要確保其完成方式是合適的，並且不會對安全性構成威脅。這包括傾向於開放權重而不是提供原始程式碼，以及如何存取這種開放權重結構。
微軟的估值也比Meta高很多。隨著時間的推移，Meta擁有更高的獲利能力，它對人工智慧基礎設施的承諾、最近的效率歷史和長期的創新和迭代歷史，預示著該公司將在人工智慧領域變得更加強大。 Meta可能是微軟在人工智慧領域未來最大的威脅之一。
微軟目前的估值合理。此外，其基本成長率似乎將在未來幾年基本維持，因此，其目前的本益比35很可能在未來5年內維持下去。
我認為，微軟的是多方麵的，目前尚不清楚該公司是否會成為首批實現這一目標的公司之一。首先，越來越多的人認為，由於微軟對前緣模型的閉源方法，其實現AGI的速度可能會更慢。微軟的管理階層需要考慮改變這種狀況，以便與Meta和其他開源前沿AI參與者進行更激烈的競爭。
作者|Oliver Rodzianko
編譯|華爾街大事件
