高盛：微软（MSFT）：第三财季预览及通过分部加总法构建M365业务框架

原标题：Microsoft Corp. (MSFT): 3QFY Preview & framing the M365 business using SOTP

摘要

高盛维持对微软（MSFT）的买入评级，12个月目标价600美元，当前股价373.46美元，潜在上涨空间60.7%。报告在第三财季（3月季度）业绩预览（预计4月29日公布）前发布，认为风险回报平衡。自1月28日第二财季业绩公布以来，股价下跌23%（纳斯达克下跌8%），主要由于资本支出上调而未伴随Azure收入上调，引发对投资回报率和Azure竞争地位的担忧；以及Office 365可能被Claude Cowork等新AI竞争替代的担忧。高盛认为，M365增速放缓已趋缓，Copilot数据点改善，E7采用将在未来9个月（5月GA后）开始产生影响。分部加总估值框架显示，替代风险已被过度定价，M365业务估值可能低至约4倍EV/27年EBIT，而更广泛应用软件为14倍。高盛预计Azure第三财季增速为37.5-39.0% cc（指引37-38% cc），第四财季指引为38% cc（与市场一致），但面临6个百分点的同比基数压力。资本支出预估上调，FY27为1780亿美元（含融资租赁），同比增长23%，此前为1640亿美元，市场预期1670亿美元。

主要观点

• 高盛维持买入评级，12个月目标价600美元，当前股价373.46美元，上涨空间60.7%。
• 自第二财季业绩（1月28日）以来，股价下跌23%，跑输纳斯达克（下跌8%），原因有二：资本支出上调而未伴随Azure收入上调，引发对投资回报率和Azure竞争地位的担忧；以及Office 365可能被Claude Cowork等新AI竞争替代的担忧。
• 第三财季Azure增长仍受供应限制，新增产能何时上线可见度有限；微软将产能优先用于内部用例（如Copilot和内部研发），而非短期Azure收入。
• 高盛预计Azure第三财季增速为37.5-39.0% cc（指引37-38% cc），第四财季指引为38% cc（与市场一致），但面临6个百分点的同比基数压力，部分被Fairwater数据中心分阶段上线抵消。
• 资本支出预估上调：FY27为1780亿美元（含融资租赁），同比增长23%，此前为1640亿美元，市场预期1670亿美元；不含融资租赁为1480亿美元。
• 关于Copilot，高盛认为M365重新加速需要时间，但增速放缓已趋缓，Copilot数据点改善，E7采用将在未来9个月（5月GA后）开始产生影响。
• 分部加总估值框架显示，替代风险已被过度定价，M365业务估值可能低至约4倍EV/27年EBIT，而更广泛应用软件为14倍。
• 股价开始跑赢的关键：a) 供应正常化，使Azure在内部投资的同时能够超预期并上调指引；b) Copilot数据点和货币化改善，以中和替代看空观点。高盛预计这两个动态将在未来9个月改善。
• 高盛认为微软在其覆盖范围内处于最佳位置，能够叠加AI驱动的产品周期，从AI计算领导力到Copilot和平台及应用层的代理编排。
• 高盛预估FY25-28年收入分别为2817.24亿、3286.284亿、3882.00亿、4626.254亿美元；EPS分别为13.83、16.63、19.75、24.08美元。
• 当前估值：P/E（FY26E）22.5倍，EV/EBITDA（FY26E）14.1倍，FCF收益率2.5%。

论述逻辑

报告从股价下跌的两个原因出发：资本支出与Azure收入不匹配引发的投资回报率担忧，以及AI竞争对M365的替代风险。然后，通过分析Azure供应限制和内部产能分配，解释近期增长受限的原因。接着，通过分部加总法评估M365业务，认为替代风险已被过度定价。最后，提出股价跑赢的两个关键条件（供应正常化和Copilot货币化改善），并预计这两个条件在未来9个月改善，因此当前风险回报有利。

关键展望

• 第三财季业绩公布日期：4月29日。
• 第三财季Azure增速预计37.5-39.0% cc（指引37-38% cc）。
• 第四财季Azure指引预计38% cc（与市场一致），但面临6个百分点的同比基数压力。
• E7采用将在未来9个月（5月GA后）开始产生影响。
• 股价跑赢的关键：供应正常化使Azure能超预期并上调指引；Copilot数据点和货币化改善。
• 风险：供应持续受限、内部产能分配偏向内部用例、AI竞争加剧。

推荐标的

• 微软（MSFT）：买入，12个月目标价600美元，当前股价373.46美元，上涨空间60.7%。理由：AI驱动产品周期的最佳定位，风险回报有利。

关键图表

Exhibit 1: We estimate FY26 compute capex by use case to inform our Azure estimates

Exhibit 2: Our estimate of external vs. internal compute allocation