微软AI业务概览：以Azure为核心构建生态，围绕企业端推动业务落地.docx

目录索引

一、全球布局基础设施，资本开支持续增加 6

（一）资本开支增加，全球打造AI基础设施 6

（二）全球布局算力及电力基础设施，培养AI人才 10

二、持续迭代大语言模型，推动垂直领域模型研发 12

（一）投资OPENAI，围绕GPT模型深度合作 12

（二）自研多种模型，拓展应用场景 15

（三）持续引入人才，加大AI研究投入 21

三、核心业务与AI深度结合，多领域探索落地方向 22

（一）CAPILOT结合现有业务，提升订阅单价 22

（二）AZURE打造AI生态，形成广泛的AI服务 26

（三）AI结合多种行业，探索应用落地场景 28

（四）投资布局广泛，探寻产业机会 30

四、投资建议 33

五、风险提示 34

图表索引

图1：微软FY2016-FY2024包含资本租赁的资本开支情况（单位：十亿美元）.6图2：微软FY2016-FY2024各季度包含资本租赁的资本开支情况（单位：十亿美元） 6

图3：微软FY2016-FY2024各季度包含资本租赁的资本开支情况同比增速 6

图4：Meta2015-2023年资本开支情况（单位：十亿美元） 7

图5：Meta2015Q1-2024Q2各季度资本开支情况（单位：十亿美元） 7

图6：Meta2016-2024Q2各季度资本开支情况同比增速 7

图7：Google2015-2023年资本开支情况（单位：十亿美元） 8

图8：Google2015-2024Q2各季度资本开支情况（单位：十亿美元） 8

图9：Google2016Q1-2024Q2各季度资本开支情况同比增速 8

图10：Amazon2015-2023年资本开支情况（单位：十亿美元） 9

图11：Amazon2015-2024Q2各季度资本开支情况（单位：十亿美元） 9

图12：Amazon2015-2024Q2各季度资本开支情况同比增速 9

图13：各头部互联网公司季度资本开支同比增速 10

图14：主要互联网应用用户数突破1亿所花费时间 12

图15：GPT系列模型技术演进的示意图 12

图16：OpenAI组织架构，微软为公司少数股东 14

图17：Phi-3模型与其他模型能力对比 16

图18：4位的phi-3-mini可在搭载A16仿生芯片的iPhone上原生运行 17

图19：Phi-3模型优势及与Azure的生态结合 17

图20：微软研究院推出Excel模型“SpreadsheetLLM” 19

图21：SHEETCOMPRESSOR框架说明 20

图22：微软研究院天气预测模型Aurora 20

图23：InflectionAI产品Pi官网及产品核心数据 21

图24：InflectionAI模型与GPT-4的比较结果 21

图25：微软BeingChat 23

图26：BeingChat功能集成进入Copilot 23

图27：微软不同AI产品定价情况 24

图28：Microsoft365定价体系 25

图29：Office相关产品收入同比增速 26

图30：AzureAI常用的模型与相关服务 26

图31：云业务相关产品收入同比增速 28

图32：AzureGovernmentOpenAI参考架构 29

图33：AzureAIHealthInsightsAPI工作流程 30

表1：微软全球数据中心及能源投资情况 11

表2：Sora模型支持功能 13

表3：OpenAI历次融资情况 14

表4：主要大模型商业化使用收费情况对比 18

表5：InflectionAI融资情况 21

表6：微软AICapilot的C端场景 22

表7：MicrosoftCopilotPro与免费版功能差异 23

表8：微软AICapilot的工作场景 24

表9：微软AzureAI相关产品功能介绍 27

表10：Mistral.AI融资历程 30

表11：M12投资AI相关公司 31

一、全球布局基础设施，资本开支持续增加

（一）资本开支增加，全球打造AI基础设施

资本开支从云业务驱动转向AI驱动，且投入持续增加。从年度资本开支的角度看，根据微软财报，自2016年以来，公司资本开支持续增长，至2024财年，公司资本开支达到557亿美元，同比增速达到74.6%，增速较2023财年有显著提升。

图1：微软FY2016-FY2024包含资本租赁的资本开支情