巴克莱在一份最新的报告中专题讨论了微软的资本支出。主要内容如下：
我们不断收到投资者围绕微软数据中心建设的诸多问题。我们认为：第一，建设速度并未改变，所以在我们看来，近期有关项目取消的消息有些言过其实；第二，微软内部正持续发生转变，相比训练，更侧重于人工智能推理。
过去几天，行业内关于生成式人工智能数据中心的建设速度，尤其是微软数据中心建设速度的讨论愈发激烈（2025 自然年超大规模数据中心资本支出预计总计约 3500 亿美元）。不过，从微软的角度来看，这些争论并不值得担忧，我们对其战略和相关数据的看法也没有改变。
微软相关讨论的第一个焦点是支出的总体规模，以及未来数据中心建设的发展态势。在此，我们了解到，管理层在近期的财报电话会议上重申了 2025 财年 800 亿美元的资本支出计划，同时，对于 2026 财年计划，初步评论是 “同比增长，但增速放缓”。这表明计划基本没有变动。不过，我们认为投资者需要关注的是资本支出的类型。管理层指出，到目前为止，在建设支出中，约有一半用于土地和建筑，而这些资产的使用寿命要长得多。我们将这笔支出视为在当前需要关注场地可用性、电力供应等因素的市场中进行的 “初始土地抢占”。从微软近期在得克萨斯州收购场地（详见我们的数据中心分析师布伦丹 林奇昨天的报告《数据中心观察：仍需谨慎，但具体情况很重要》）就能看出，这一进程仍在持续。不过，正常情况下，也并非所有的计划都会推进（正如报告中提到的，超大规模数据中心运营商过去曾因电力接入、冗余覆盖等问题放弃项目 ）。从总支出的角度来看，一家公司将一半的资本支出用于长期资产并不常见，其他超大规模数据中心运营商的资本支出分类更为细致（据我们估算，亚马逊 2024 财年约 25% 的资本支出用于土地 ）。换句话说，在过去几个季度，微软在土地 / 建筑方面 “支出过多”，但现在正回归到更正常的节奏（首席财务官艾米 胡德指出，资本支出将更多地用于中央处理器和图形处理器，这种转变将与营收更直接相关 ）。
另一个讨论点集中在人工智能的工作负载上。我们认为，这里正发生潜在的变化。提醒投资者，超大规模数据中心运营商要处理两种类型的生成式人工智能工作负载：一是训练新的大语言模型（这需要大量紧密连接的图形处理器、最先进的网络和带宽等）；二是推理，即运行代理、副驾驶等实时工作负载。推理在技术要求上相对较低，但未来市场规模会更大。看起来，微软很乐意利用甲骨文等第三方供应商来处理 OpenAI 的部分训练工作负载，这样既能为其他客户和内部工作负载腾出计算资源。随着最近有关 DeepSeek 的消息传出（详见《美国软件：解读 DeepSeek-R1 及其对软件行业的影响》）炒股配资最安全平台，这一决策显得十分有趣，因为这使微软免受模型训练领域不断变化的趋势以及相关成本和寿命问题的影响。不过，我们也注意到，微软仍非常注重在更广泛的生成式人工智能推理领域扩大业务，这一点从最近与 OpenAI 合作更新的细则中可见一斑（新协议还包括对新算力排他性的调整，采用一种模式，即微软有权优先使用部分算力，详见最新新闻稿）。也就是说，微软似乎并没有盲目追求生成式人工智能领域的所有项目，而是在做出审慎决策，我们认为投资者应该认识到这一点。