MSFT砍算力真相：從OpenAI轉向更高回報率的推理

MSFT撤銷兩個算力租約，卻沒有降低資本支出的目標，市場一面倒認為供過於求，但我認為更多是因為openAI的超額報酬不在了，將那些原先要給openAI的算力資源轉到更有利潤的地方，MSFT還是可以繼續享受openAI模型在copilot及M365等應用端產生的利潤

另一個問題就來了：MSFT手上2980億的RPO持續增加，但Azure增速一直起不來，說是算力不足，現在卻要砍算力，就是算力供過於求？文章後面會分析

我們先了解兩個重點：

1.回報率才是MSFT的考量，如果為了openAI去溢價租算力/蓋2-3年才會好的資料中心，但回報率卻比現在多買一點GPU來加強推理應用還低，那退租或是減少長期的資產投資當然是更好的選擇

2.CSP中的利潤重點在於應用端，管他背後是用什麼模型建立的應用，重點在於他擁有龐大的客戶數據，這是CSP的優勢與護城河，不一定只有搭配opneAI的模型才能讓Copilot跟M365的AI功能脫穎而出，用Deepseek也可以，還更省成本，其實MSFT也有跟法國新創Mistral AI推出自家模型(Phi-3和MAI-1)

*openAI的超額報酬不在了，MSFT不再是大股東可能是利多

從星際之門開始似乎看起來軟銀跟ORCL還有openAI聯手排擠MSFT，軟銀成了openAI最大股東，雖然MSFT也在星際之門的角色之一，但過去那個MSFT跟openAI深度綁定的關係結束了，對於MSFT來說我是利多看待。

MSFT並非沒有錢出資，MSFT的營運現金流截至FY2024有1100多億，今年也會繼續增加，如果繼續投資openAI能夠賺錢為何不繼續？從Artificial Analysis這張圖可以看到，openAI的GPT一直到24H2之前都是屌打其他的LLM，因為他是最早擁有算力與先行優勢的模型公司，也因此他的模型價格也有定價優勢，但到24H2後其他模型追上了，openAI屌打優勢的差距越來越小的，像是GPT-4 Turbo的定價為輸入每百萬tokens約70元而而DeepSeek-V2只需1元，然後Grok3的發布更明顯看出openAI不再獨領風騷，未來馬斯克有機會繼續在X上面嗆爆奧特曼。

*退租跟取消土地購買是否代表算力供過於求？我認為是在於訓練跟推理的比重發生改變

根據TD COWEN的報告，MSFT減少了算力租約也取消了蓋資料中心的土地收購合約，假設那些租約跟蓋新的資料中心都是為了openAI，現在不再滿足openAI的訓練需求，MSFT將把重心轉回自身的推理需求(Copilot等)，這跟MSFT在最新一季財報說要逐步把資本支出轉向短期資產(可能是GPU)的邏輯吻合，公司也有提到要優化現有容量(我認為就是增加GPU來推理)。

假設原先openAI+MSFT的自身需求加起來為60%訓練 40%推理，但現在沒有openAI了，MSFT要全力衝刺自己的推理應用，可能算力比重變成20%訓練 80%推理。舉例來說：原本有個大廚房專門做高級宴會(訓練)，但現在宴會取消了，只需要一個小廚房做快餐(推理)，與其繼續租大廚房，不如多買些鍋子(GPU）放進現有空間，趕快炒出更多菜，賺的錢更多，效率更高。

*Azure增速起不來說是因為算力不足，既然算力都不夠了為何不能把原先要給openAI這些算力給需要的客戶？可能在於所需的算力不同

MSFT要退租的算力可能並非是通用算力，是專為訓練模型設計的算力，一般客戶要的是推理的雲端服務，所以在於兩邊規格的不同。另一個也是回報率的考量，假設原本為了openAI租的算力因為要高規格訓練，可能要200億，但因為openAI超額報酬不在了，回報率只有20%，那我不如多買一點GPU加強Azure上的推理，可能成本100億但回報率有40%。另外MSFT可能也在進行地區重分配，重新依需求去調整每個地區的算力。

*利多看待，維持同樣的資本支出，可能得到更高回報率

整件事情我對MSFT是利多看待，在維持同樣資本支出的狀況下，省掉租一次性的資料中心換來較低的報酬率，換成加強自家應用訓練拿回更高報酬，對利潤跟緩解一般客戶的算力不足都是利多。我會期待接下來公司財報的Azure增速跟RPO是否有明顯的變化，以目前評價為接下來四季的29倍、明年的26倍來看，我會慢慢往下進行長期佈局

MSFT 1 year forward PE(by BBG)

我能看見1000多家公司，但我沒有必要每個都看，甚至看50個都沒必要。投資這件事的祕訣，就是坐在那兒看著一次又一次的球飛來，等待那個最佳的球出現在你的擊球區。但是，每個球飛過的時候，人們都會喊：打呀！千萬別理他們！------巴菲特

2025.02.25 宋分