MSFT砍算力真相:從OpenAI轉向更高回報率的推理

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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。

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*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)

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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

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以金融機構角度分析美股,用商業模式、核心競爭力、產業現況找出被低估的金雞母
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