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中信证券:微软提出800亿美元AI基础设施投入 国内外新一轮算力“军备竞赛”即将开启

发布时间 2025-1-6 11:30
更新时间 2025-1-6 12:05
© Reuters.  中信证券:微软提出800亿美元AI基础设施投入 国内外新一轮算力“军备竞赛”即将开启
MSFT
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智通财经APP获悉,中信证券发布研报称,微软于2025年初即提出800亿美元AI基础设施投入,有望成为重要的事件催化,开启北美头部云服务厂商(CSP)新一轮算力“军备竞赛”。同时,AI产业具有强网络效应和规模效应,当头部AI应用获得用户领先优势后,其模型精准度、边际成本以及用户粘性等竞争优势将逐渐加强,优势将扩大至全球范围。建议持续关注两条投资主线:(1)国内AIDC产业链组合(2)头部厂商AI应用生态链组合。

事件:2025年1月3日,微软在其官网发表一篇博客,Brad Smith( Vice Chair & President)认为,新一代AI企业正在不断涌现,每家公司都在利用AI大模型和芯片方面的快速进步获利,基础设施正从GPU向带有张量计算的ASIC转变。为了持续推进AI创新与应用,微软计划在2025财年投入约800亿美元用于建设AIDC(将50%以上投入美国),以便在全球范围内训练AI大模型并部署基于AI或云计算的应用程序。

中信证券主要观点如下:

复盘2023年第一轮北美“算力军备竞赛”,23Q1微软打响“第一枪”。

该行发现微软率先于23Q1提升资本开支,北美头部云服务厂商(CSP)均逐步跟随。根据Refinitiv数据,微软自23Q1起持续加大其资本开支,尤其在23Q2环比增速达到了惊人的35%,截至24Q3基本维持投入逐季增加态势,但平均增速明显放缓至20%以下;其他北美头部CSP亚马逊、谷歌、Meta均跟随微软加大其资本开支力度,并或早或晚创下了单季环比30%增幅的记录。在OpenAI背靠微软推出爆款AI大模型之后,其他与微软业务规模或类型相似的公司均开始加大资本投入以及研发力度,与微软及OpenAI在AI大模型领域激烈竞争,于是从2023年开始进行AI算力“军备竞赛”。

该事件反映 “算力军备竞赛”仍在持续,或打消市场对AI资本开支边际放缓的顾虑。

考虑到OpenAI仍为AI浪潮的领头羊,AI推理持续优化正逐步具备商业化能力,微软将更加重视通过领先的AI能力帮助Azure扩大其差异化竞争优势,从而提升云业务的市占率以及盈利能力,因此微软对加大AI基础设施建设投入保持较为激进的态度。

根据Omida预测数据,2024年微软共花费310亿美元购买AI服务器,该行预计AI服务器占到AIDC成本构成的70%左右。若按照微软2025年将AI基础设施建设投入提升到800亿美元测算,同比有望增长75%以上。参考2023年北美算力“军备竞赛”,若微软大幅提升其资本开支,或将导致谷歌、亚马逊、Meta等巨头进行防御性AI基础设施投资扩张以保持其AI服务竞争力,该行乐观预计2025年AI算力投入仍有同比50%以上的提升的空间,有助于打消市场对资本开支边际放缓的顾虑。

后续主题催化一:中美博弈加速全球AI基础设施建设。

2024年国内AI大模型用户渗透率与海外差距明显缩小,根据AI产品榜数据,豆包单月活跃用户达到约6000万人,排名全球AI应用第二、国内第一,且增速较ChatGPT高5.5pcts。同时,微软在博客中提到,中国AI行业的快速发展加剧了中美博弈,尤其会在未来4年在全球市场上演。

鉴于潜在的网络效应,中美在AI产业争夺国际影响力将很大程度上取决于先发优势,微软建议美国政府在全球范围内快速支持美国AI产业抢占市场。因此,中美AI产业争相出海抢夺国际市场话语权或将进一步加速AI基础设施在全球范围的建设节奏。后续应持续关注中美头部厂商在东南亚、欧洲等地区的AI基础设施建设节奏,后续中美头部厂商在相关区域的AI算力建设规划或成为重要事件催化,带来围绕能源、基建、算力产业链的投资机会。

后续主题催化二:豆包出圈或开启国内算力“军备竞赛”。

根据各公司年报信息,2023年国内头部互联网厂商的资本开支仍低于10%。随着豆包AI大模型生态需扩张,针对各类C端、B端应用场景推出的AI服务或将加宽字节跳动生态护城河,国内其他头部厂商或将针对自身优势生态加大AI投入力度予以反击。参考OpenAI推出ChatGPT后,北美头部CSP开始跟随微软提升资本开支/营业收入比率(24Q3北美头部CSP已将资本开支/营业收入比率提升至15%以上),国内算力“军备竞赛”有望于2025年开启。

国内头部互联网厂商以及头部智能手机厂商仍有较大的AI算力投入空间,乐观预计2025年合计投入规模接近500亿美元。因此,2025年需重点关注各头部厂商业绩披露时点,或可映射至国产算力产业链,关注产业链业绩超预期投资机会。

风险因素:AI技术发展不及预期;全球AI基础建设节奏不及预期;流量增长不及预期;云厂商、运营商资本开支不及预期;国产算力产业链技术进展不及预期;地缘政治风险。

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