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1、 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1 1/3636 Table_Page 行業專題研究|傳媒 2024 年 8 月 6 日 證券研究報告 傳媒行業傳媒行業 微軟微軟 AI 業務概覽：業務概覽：以以 Azure 為核心構建生態，圍繞企業端推動業務落地為核心構建生態，圍繞企業端推動業務落地 分析師：分析師：曠實 分析師：分析師：章馳 SAC 執證號：S0260517030002 SFC CE.no:BNV294 SAC 執證號：S0260523080001 010-59136610 021-38003814 請注意，章馳并非香港證券及期貨事務監察委員會的注冊持牌人，不可在香港從事受監

2、管活動。核心觀點核心觀點：AI 基礎設施：加大資本開支，全球打造基礎設施?；A設施：加大資本開支，全球打造基礎設施。硅谷巨頭在 AI 基礎設施的布局明顯增加，資本開支顯著提升。以微軟為例，從年度的資本開支來看，據微軟財報，自 2016 年以來，公司資本開支持續增長，至 2024 財年，公司資本開支達到 557 億美元，同比增速達到 74.6%，增速較 2023 財年有明顯提升。與之類似，谷歌、亞馬遜、Meta 等公司均在近幾個季度增加了自身資本開支，體現出各公司對 AI 算力的重視程度。AI 模型：模型：OpenAI 深度合作，保證模型能力領先；布局小模型與垂直模型，打造深度合作，保證模型能力

3、領先；布局小模型與垂直模型，打造 AI 生態生態。在與 OpenAI 的合作上，微軟與其深度綁定，根據微軟與 OpenAI 官方發布的合作顯示，微軟將作為 OpenAI 的獨家云服務提供商，Azure 將為所有 OpenAI 的工作負載提供支持，包括研究、產品和 API 服務。而微軟將在消費者和企業產品中部署 OpenAI 的模型，并引入基于 OpenAI 技術開發的新型數字體驗。除與 OpenAI 合作大模型外，微軟還積極搭建自身模型，并拓展外部合作，完善 Azure 的模型生態。根據公司官網，2024 年 5 月 23 日，微軟研究院發布了 Phi-3 模型的技術報告，該模型展現出了優秀的

4、模型性能和性價比。Phi-3 與微軟自身的云生態深度結合，可以結合微軟 Azure 的生態推動模型的部署，包括 Azure AI 目錄、Azure AI Studio、Azure AI 搜索、Azure AI 服務等。AI 應用：結合自身應用：結合自身 Azure 構建生態，重心在構建生態，重心在 AI 驅動商業化，同時多領域探索落地潛力。驅動商業化，同時多領域探索落地潛力。微軟通過 Copilot 形式提升公司 AI 方面的商業化能力，同時公司 AI 相關服務均與 Azure 結合，通過在 Azure 上引入各類大模型，并搭建合適的應用場景，微軟將 Azure 作為自身 AI 生態的核心。在

5、 AI 應用的落地上，微軟更多通過聯合研究及投資形式推進，包括在政務、醫療、教育、自動駕駛、機器人、材料、化學等多個領域，微軟均有合作或投資，探索產業落地的潛力。投資建議投資建議。微軟作為 AI 時代領先的公司，我們建議關注其商業策略在國內 AI 相關產業的對標映射。在 AI 生態上，可以看出微軟更加重視在云端基礎設施的落地，這部分業務對標國內的騰訊、阿里巴巴及百度；在 AI 大模型方面，目前已經看到相關 AI 模型的持續開發及應用落地（如騰訊混元、字節豆包、快手可靈等），建議關注騰訊控股、字節跳動（未上市）、快手等頭部平臺用戶流量的持續增長、商業化變現空間和技術創新的成效；通過 AI 模型的

6、迭代升級，公司業務有望進一步拓展，提升增長潛力，建議關注國內在 AI 領域自研大模型，具有較強研發能力和應用前景的公司，如騰訊控股、百度、字節跳動（未上市）、快手、阿里巴巴（商社組覆蓋）等。風險提示風險提示。模型迭代效果不及預期；商業化應用落地不及預期；版權、倫理、內容質量的風險。相關研究相關研究：互聯網傳媒行業:8 月進口游戲版號發布，Meta 上調 24 年 AI 投入 2024-08-04 傳媒行業：AI 行業周報:Meta 上調 24 年 AI 投入，OpenAI 測試新語音模式 2024-08-03 傳媒行業:Meta：量價角度拆解全球社交龍頭增長，深度布局 AI 構建新增長引擎 2

7、024-08-02 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2 2/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 重點公司估值和財務分析表重點公司估值和財務分析表 股票簡稱股票簡稱 股票代碼股票代碼 貨幣貨幣 最新最新 最近最近 評級評級 合理價值合理價值 EPS(元元)PE(x)EV/EBITDA(x)ROE(%)收盤價收盤價 報告日期報告日期（元（元/股）股）2024E 2025E 2024E 2025E 2024E 2025E 2024E 2025E 光線傳媒 300251.SZ 人民幣 7.37 2024/4/21 買入 12.56 0.39 0.41 18.90

8、17.98 20.10 19.34 12.20 11.80 橫店影視 603103.SH 人民幣 12.50 2024/4/19 買入 20.50 0.51 0.63 24.51 19.84 11.56 9.80 19.50 19.40 芒果超媒 300413.SZ 人民幣 20.12 2024/5/5 買入 36.40 1.13 1.36 17.81 14.79 3.23 3.04 8.40 8.60 萬達電影 002739.SZ 人民幣 10.80 2024/5/6 買入 19.37 0.65 0.77 16.62 14.03 8.31 7.25 14.90 15.10 藍色光標 3000

9、58.SZ 人民幣 5.19 2024/4/22 買入 6.36 0.16 0.23 32.44 22.57 11.35 11.14 5.00 6.60 完美世界 002624.SZ 人民幣 7.81 2024/4/29 買入 11.13 0.62 0.63 12.60 12.40 9.88 9.53 11.90 10.80 神州泰岳 300002.SZ 人民幣 8.15 2024/4/28 買入 15.10 0.60 0.65 13.58 12.54 11.16 9.34 16.70 15.50 吉比特 603444.SH 人民幣 175.17 2024/4/24 買入 252.54 14.

10、03 16.77 12.49 10.45 6.32 5.22 21.50 24.10 三七互娛 002555.SZ 人民幣 13.16 2024/4/30 買入 22.72 1.26 1.36 10.44 9.68 9.90 7.96 20.10 18.80 愷英網絡 002517.SZ 人民幣 9.28 2024/5/5 買入 15.64 0.87 1.06 10.67 8.75 10.37 7.48 27.90 27.30 盛天網絡 300494.SZ 人民幣 9.51 2024/4/30 買入 15.80 0.38 0.58 25.03 16.40 22.35 14.17 9.80 12

11、.90 分眾傳媒 002027.SZ 人民幣 5.82 2024/5/2 買入 8.34 0.37 0.40 15.73 14.55 13.64 13.50 24.20 21.60 天下秀 600556.SH 人民幣 3.61 2024/4/26 買入 4.88 0.10 0.14 36.10 25.79 27.97 18.25 4.40 6.00 華策影視 300133.SZ 人民幣 5.75 2024/5/6 買入 9.53 0.23 0.26 25.00 22.12 26.09 22.35 5.80 6.30 新經典 603096.SH 人民幣 15.90 2024/4/29 買入 24

12、.43 1.11 1.21 14.32 13.14 10.34 9.38 8.90 9.50 山東出版 601019.SH 人民幣 11.03 2024/5/19 買入 14.29 0.79 0.87 13.96 12.68 7.71 6.74 10.80 11.30 中南傳媒 601098.SH 人民幣 11.88 2024/4/28 買入 14.55 0.81 0.88 14.67 13.50 3.86 3.18 9.10 9.60 中信出版 300788.SZ 人民幣 23.72 2023/10/27 買入 32.18 1.24 1.42 19.13 16.70 8.87 7.09 9.

13、80 10.10 鳳凰傳媒 601928.SH 人民幣 10.25 2024/4/23 買入 12.77 0.71 0.77 14.44 13.31 8.92 7.83 9.20 9.60 皖新傳媒 601801.SH 人民幣 6.28 2024/8/3 買入 8.08 0.45 0.52 13.96 12.08 3.13 2.39 7.40 8.50 易點天下 301171.SZ 人民幣 12.98 2024/4/25 買入 26.40 0.62 0.75 20.94 17.31 15.64 12.56 7.90 8.70 貓眼娛樂 01896.HK 港元 7.49 2024/4/15 買入

14、 15.82 0.80 0.92 8.59 7.47 5.60 4.30 9.20 9.60 美團-W 03690.HK 港元 106.80 2024/6/11 買入 182.96 6.05 8.50 16.19 11.53 14.80 10.20 20.50 22.70 心動公司 02400.HK 港元 21.30 2024/6/30 買入 29.88 1.16 1.59 16.84 12.29 8.60 5.60 23.10 23.80 泡泡瑪特 09992.HK 港元 37.25 2024/3/24 買入 40.55 1.23 1.52 27.78 22.48 15.19 12.11 3

15、0.57 25.88 嗶哩嗶哩 BILI.O 美元 15.50 2024/5/24 買入 24.75-2.96 2.73-40.51 44.00 15.00-12.00-1.00 愛奇藝 IQ.O 美元 3.16 2024/5/17 買入 7.93 3.76 4.42 6.00 5.10 2.07 1.93 10.00 12.00 網易 NTES.O 美元 89.97 2024/5/26 買入 132.71 51.27 57.52 12.52 11.16 8.30 6.90 21.80 20.00 騰訊音樂 TME.N 美元 12.62 2024/5/15 買入 15.81 4.71 5.50

16、 19.12 16.37 2.59 2.17 17.00 17.00 BOSS 直聘 BZ.O 美元 13.40 2024/7/26 買入 19.91 5.70 6.60 16.77 14.49 23.00 16.00 18.00 18.00 騰訊控股 00700.HK 港元 356.60 2024/6/27 買入 507.55 21.68 24.69 15.09 13.25 12.90 11.00 21.00 20.10 百度 BIDU.O 美元 84.49 2024/5/23 買入 166.00 86.68 94.67 6.95 6.37 5.00 6.00 9.00 11.00 美圖公司

17、 01357.HK 港元 2.28 2024/7/25 買入 3.54 0.13 0.17 16.09 12.30 11.70 8.60 13.30 15.20 快手-W 01024.HK 港元 42.80 2024/5/23 買入 87.50 4.34 5.92 9.05 6.63 13.65 9.28 23.00 27.00 云音樂 09899.HK 港元 89.75 2024/3/3 買入 110.05 5.00 7.00 16.47 11.76 18.00 12.00 10.00 12.00 阿里影業 01060.HK 港元 0.37 2024/6/10 買入 0.68 0.03 0.

18、04 11.31 8.49 6.60 4.60 5.50 6.00 閱文集團 00772.HK 港元 24.85 2024/3/19 買入 39.77 1.36 1.53 16.76 14.90 19.00 18.00 6.00 6.00 檸萌影視 09857.HK 港元 5.66 2024/4/15 買入 10.81 0.82 1.13 6.33 4.59 4.20 2.80 10.60 13.30 數據來源：Wind、廣發證券發展研究中心 注：美股上市公司貨幣單位采用美元，港股上市公司貨幣單位采用港元。（嗶哩嗶哩、愛奇藝、網易、騰訊音樂、BOSS 直聘、知乎的EPS 單位為美元/ADS。）

19、8XbUaYdX9W8XcWaY7N8Q9PoMrRsQrNfQoOzRiNmMpQaQnNuNwMoMmRwMmMwP 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3 3/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 目錄索引目錄索引 一、全球布局基礎設施，資本開支持續增加.6（一）資本開支增加，全球打造 AI 基礎設施.6（二）全球布局算力及電力基礎設施，培養 AI 人才.10 二、持續迭代大語言模型，推動垂直領域模型研發.12（一）投資 OPENAI，圍繞 GPT 模型深度合作.12（二）自研多種模型，拓展應用場景.15（三）持續引入人才，加大 AI 研究投入.21 三、

20、核心業務與 AI 深度結合，多領域探索落地方向.22（一）CAPILOT結合現有業務，提升訂閱單價.22（二）AZURE打造 AI 生態，形成廣泛的 AI 服務.26（三）AI 結合多種行業，探索應用落地場景.28（四）投資布局廣泛，探尋產業機會.30 四、投資建議.33 五、風險提示.34 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 4 4/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖表索引圖表索引 圖 1：微軟 FY2016-FY2024 包含資本租賃的資本開支情況（單位：十億美元）.6 圖 2：微軟 FY2016-FY2024 各季度包含資本租賃的資本開支情況（單位：

21、十億美元）.6 圖 3：微軟 FY2016-FY2024 各季度包含資本租賃的資本開支情況同比增速.6 圖 4：Meta 2015-2023 年資本開支情況（單位：十億美元）.7 圖 5：Meta 2015Q1-2024Q2 各季度資本開支情況（單位：十億美元）.7 圖 6：Meta 2016-2024Q2 各季度資本開支情況同比增速.7 圖 7：Google 2015-2023 年資本開支情況（單位：十億美元）.8 圖 8：Google 2015-2024Q2 各季度資本開支情況（單位：十億美元）.8 圖 9：Google 2016Q1-2024Q2 各季度資本開支情況同比增速.8 圖 10

22、：Amazon 2015-2023 年資本開支情況（單位：十億美元）.9 圖 11：Amazon 2015-2024Q2 各季度資本開支情況（單位：十億美元）.9 圖 12：Amazon 2015-2024Q2 各季度資本開支情況同比增速.9 圖 13：各頭部互聯網公司季度資本開支同比增速.10 圖 14：主要互聯網應用用戶數突破 1 億所花費時間.12 圖 15：GPT 系列模型技術演進的示意圖.12 圖 16：OpenAI 組織架構，微軟為公司少數股東.14 圖 17：Phi-3 模型與其他模型能力對比.16 圖 18：4 位的 phi-3-mini 可在搭載 A16 仿生芯片的 iPho

23、ne 上原生運行.17 圖 19：Phi-3 模型優勢及與 Azure 的生態結合.17 圖 20：微軟研究院推出 Excel 模型“SpreadsheetLLM”.19 圖 21：SHEETCOMPRESSOR 框架說明.20 圖 22：微軟研究院天氣預測模型 Aurora.20 圖 23：Inflection AI 產品 Pi 官網及產品核心數據.21 圖 24：Inflection AI 模型與 GPT-4 的比較結果.21 圖 25：微軟 Being Chat.23 圖 26：Being Chat 功能集成進入 Copilot.23 圖 27：微軟不同 AI 產品定價情況.24 圖 2

24、8：Microsoft 365 定價體系.25 圖 29：Office 相關產品收入同比增速.26 圖 30：Azure AI 常用的模型與相關服務.26 圖 31：云業務相關產品收入同比增速.28 圖 32：Azure Government OpenAI 參考架構.29 圖 33：Azure AI Health Insights API 工作流程.30 表 1：微軟全球數據中心及能源投資情況.11 表 2：Sora 模型支持功能.13 表 3：OpenAI 歷次融資情況.14 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 5 5/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 表

25、 4：主要大模型商業化使用收費情況對比.18 表 5：Inflection AI 融資情況.21 表 6：微軟 AI Capilot 的 C 端場景.22 表 7：Microsoft Copilot Pro 與免費版功能差異.23 表 8：微軟 AI Capilot 的工作場景.24 表 9：微軟 Azure AI 相關產品功能介紹.27 表 10：Mistral.AI 融資歷程.30 表 11：M12 投資 AI 相關公司.31 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 6 6/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 一、全球布局基礎設施，資本開支持續增加一、全球布局

26、基礎設施，資本開支持續增加（一）資本開支增加，全球打造（一）資本開支增加，全球打造 AI 基礎設施基礎設施 資本開支從云業務驅動轉向資本開支從云業務驅動轉向AI驅動，驅動，且且投入持續增加。投入持續增加。從年度資本開支的角度看，根據微軟財報，自2016年以來，公司資本開支持續增長，至2024財年，公司資本開支達到557億美元，同比增速達到74.6%，增速較2023財年有顯著提升。圖圖 1：微軟微軟FY2016-FY2024包含資本租賃的資本開支情況（單位：十億美元）包含資本租賃的資本開支情況（單位：十億美元）數據來源：Microsoft Financial Statement，廣發證券發展研究

27、中心 分季度來看，微軟自2023財年第三財季（對應2022Q4）起，資本開支增速重新提升。微軟在云業務收入增速較高的2017至2019財年間資本開支增速較高，但隨后資本開支增速開始放緩。而自2023財年第三財季（對應2022Q4）起，公司資本開支重回高增長區間。這主要是生成式AI對算力的高需求，推動了微軟資本開支的提升。圖圖 2：微軟微軟FY2016-FY2024各季度包含資本租賃的資各季度包含資本租賃的資本開支情況（單位：十億美元）本開支情況（單位：十億美元）圖圖 3：微軟微軟FY2016-FY2024各季度包含資本租賃的資各季度包含資本租賃的資本開支情況同比增速本開支情況同比增速 數據來源

28、：Microsoft Financial Statement，廣發證券發展研究中心 數據來源：Microsoft Financial Statement，廣發證券發展研究中心 0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%0.010.020.030.040.050.060.0FY 2016 FY 2017 FY 2018 FY 2019 FY 2020 FY 2021 FY 2022 FY 2023FY 2024Capital expenditures including assets acquired under capital leases(In

29、billions)YoY0.02.04.06.08.010.012.014.016.018.020.0FYQ1-16FYQ3-16FYQ1-17FYQ3-17FYQ1-18FYQ3-18FYQ1-19FYQ3-19FYQ1-20FYQ3-20FYQ1-21FYQ3-21FYQ1-22FYQ3-22FYQ1-23FYQ3-23FYQ1-24FYQ3-24Capital expenditures including assets acquired under-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%Capital expenditures （YoY）識別風險，發現價

30、值 請務必閱讀末頁的免責聲明 7 7/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 硅谷科技巨頭的資本開支普遍呈上升趨勢，其中微軟和谷歌的資本開支增長尤為顯硅谷科技巨頭的資本開支普遍呈上升趨勢，其中微軟和谷歌的資本開支增長尤為顯著。著。根據Meta財報，Meta在2023年資本開支272.7美元，同比-13.3%；分季度來看，2022Q3-Q4為Meta資本開支高峰，后續公司資本開支水平略有下滑。2024Q2 Meta的資本開支同比再次進入增長區間。圖圖 4：Meta 2015-2023年資本開支情況（單位：十億美元）年資本開支情況（單位：十億美元）數據來源：Meta 財報，同花

31、順，廣發證券發展研究中心 圖圖 5：Meta 2015Q1-2024Q2各季度資本開支情況（單各季度資本開支情況（單位：十億美元）位：十億美元）圖圖 6：Meta 2016-2024Q2各季度資本開支情況同比增各季度資本開支情況同比增速速 數據來源：Meta 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 數據來源：Meta 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 據谷歌財報，2023年，谷歌全年資本開支322.5億美元，較2022年同比增長2.4%。分季度看，谷歌在2024Q1大幅增加了自身資本開支，2024Q2谷歌資本開支達到131.9億美元，同比增長91.4%。2.52 4.49 6.73 13.92

32、15.10 15.12 18.57 31.43 27.27-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%120.0%0.05.010.015.020.025.030.035.0201520162017201820192020202120222023Meta Capital expenditures(In billions)YoY0.01.02.03.04.05.06.07.08.09.010.02015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q32021Q12021Q32022

33、Q12022Q32023Q12023Q32024Q1Meta Capital expenditures(In billions)-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%140%160%2016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q12023Q32024Q1Meta 資本開支 YoY 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 8 8/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 7：Google 2015-2023年資本開

34、支情況（單位：十億美元）年資本開支情況（單位：十億美元）數據來源：Google 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 圖圖 8：Google 2015-2024Q2各季度資本開支情況（單各季度資本開支情況（單位：十億美元）位：十億美元）圖圖 9：Google 2016Q1-2024Q2各季度資本開支情況各季度資本開支情況同比增速同比增速 數據來源：Google 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 數據來源：Google 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 根據Amazon財報，2023年，Amazon全年資本開支527.3億美元，較2022年同比下降17.2%。季度看，Amazon在2024Q1

35、資本開支重回增長區間，2024Q1 Amazon資本開支達到149.3億美元，同比增長5.1%。在2024Q2，Amazon資本開支進一步提升，資本開支增至176.2億美元，同比增長53.8%。10.15 11.20 13.18 25.14 23.55 22.28 24.64 31.49 32.25 10.3%17.7%90.7%-6.3%-5.4%10.6%27.8%2.4%-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%0.05.010.015.020.025.030.035.0201520162017201820192020202120222023Google C

36、apital expenditures(In billions)YoY13.19 0.02.04.06.08.010.012.014.02015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q12023Q32024Q1Google Capital expenditures(In billions)91.4%-100%-50%0%50%100%150%200%250%2016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12

37、019Q32020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q12023Q32024Q1Google 資本開支 YoY 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 9 9/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 10：Amazon 2015-2023年資本開支情況（單位：十億美元）年資本開支情況（單位：十億美元）數據來源：Amazon 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 圖圖 11：Amazon 2015-2024Q2各季度資本開支情況各季度資本開支情況（單位：十億美元）（單位：十億美元）圖圖 12：Amazon 2015-2024Q2

38、各季度資本開支情況同各季度資本開支情況同比增速比增速 數據來源：Amazon 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 數據來源：Amazon 財報，同花順，廣發證券發展研究中心 從上面的討論可以看出，海外頭部互聯網公司資本開支量級基本在300-600億美元/年，各家資本開支情況保持相對穩定，其中作為電商及云服務領域的頭部公司，Amazon有自建倉庫和云服務器等項目，因此其資本開支水平相對較高。其他公司資本開支相對保持穩定。從近幾個季度來看，2022Q4后，隨著生成式AI的迅速發展，頭部公司資本開支出現拐點，谷歌及微軟在2023Q1后，資本開支同比迅速增長；亞馬遜和Meta資本開支也在2024Q1重

39、回增長區間。我們認為，生成式AI無論是在模型開發還是應用部署方面，都對算力等基礎設施提出了較高要求。這種需求促使頭部公司自建計算中心，以增強自身的算力能力。52.73-17.2%-40.0%-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%120.0%140.0%160.0%0.010.020.030.040.050.060.070.0201520162017201820192020202120222023Amazon Capital expenditures(In billions)YoY0.02.04.06.08.010.012.014.016.018.020.020

40、15Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q12023Q32024Q1Amazon Capital expenditures(In billions)-50%0%50%100%150%200%Amazon 資本開支 YoY 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1010/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 13：各頭部互聯網公司季度資本開支同比增速：各頭部互聯網公司季度資本開支同比增速 數據來源：Micr

41、osoft Financial Statement，各公司財報，同花順，廣發證券發展研究中心 （二）全球布局算力及電力基礎設施，培養（二）全球布局算力及電力基礎設施，培養 AI 人才人才 硬件投入增加，全球布局算力基礎設施。硬件投入增加，全球布局算力基礎設施。微軟官網顯示，2024年，微軟持續增加全球基礎設施投資布局，以美國為核心并覆蓋全球主要國家和地區。數據中心投資方面，微軟在美國本土持續加碼數據中心建設，2024年5月8日，微軟宣布未來兩年在美國威斯康辛州投資33億美元，通過在威斯康辛州芒特普萊森特開發數據中心園區，擴大其云計算和人工智能基礎設施能力。同時，微軟積極在歐洲、亞太、中東等地區

42、進行投資布局。在日本投資29億美元，推動人工智能實驗室發展；在法國、德國、西班牙分別投資40億歐元、35億美元、21億美元，用于人工智能數據中心發展；在東南亞地區，微軟計劃在印度尼西亞、馬來西亞、泰國等地區布局AI基礎設施，并在此基礎上積極培養相關技術人員。全球投資加大全球投資加大AI人才培育，構筑人才培育，構筑AI生態。生態。從微軟的投資來看，除了硬件投資，微軟還宣布在英國倫敦開設一個新的人工智能中心，并在東京開設了其在日本的第一個實驗室。在東南亞地區，微軟著力于培養本土的AI應用開發者，構筑開發者生態，并通過結合硬件和人才來推動AI技術的全球應用。向上游布局能源供應，滿足潛在能源增長需求。

43、向上游布局能源供應，滿足潛在能源增長需求。在能源方面，微軟與能源投資機構博楓投資簽訂10.5GW的清潔能源合作，以滿足其增長的能源需求。-100%-50%0%50%100%150%200%Amazon YoYGoogle YoYMeta YoYMicrosoft YoY 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 11 11/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 表表1：微軟全球數據中心及能源投資情況：微軟全球數據中心及能源投資情況 投資地區投資地區 投資規模投資規模 宣布時間宣布時間 投資范圍投資范圍 日本日本 29 億美元 2024 年 4 月 9 日 微軟宣布將在

44、未來兩年內投資 29 億美元，以增強其在日本的超大規模云計算和人工智能基礎設施。微軟計劃在未來三年內培訓超過 300 萬全職和兼職工人，使他們具備構建和使用人工智能技術的技能。微軟亞洲研究院將在東京開設其在日本的第一個實驗室，專注于具身人工智能和機器人技術、社會人工智能和福祉、科學發現等領域。微軟將在未來五年內向東京大學和早稻田大學與卡內基梅隆大學的人工智能研究伙伴關系提供 1000 萬美元的資源贈款。印度尼西印度尼西亞亞 17 億美元 2024 年 4 月 30 日 微軟宣布將在未來四年內投資 17 億美元，用于在印度尼西亞建設新的云和人工智能基礎設施。微軟計劃為 84 萬人提供人工智能技能

45、培訓，并支持該國不斷增長的開發人員社區。微軟還宣布了更廣泛的承諾，即到 2025 年為東南亞國家聯盟（ASEAN）成員國的 250 萬人提供人工智能技能培訓。微軟將繼續通過新計劃如“AI Odyssey”幫助該國開發人員社區的增長，預計到 2025 年將幫助 1 萬名印度尼西亞開發人員成為人工智能領域的專家。印度尼西亞是亞太地區 GitHub 開發者社區第三大的國家，僅次于印度和中國，預計到 2026 年將成為全球前五大開發者社區之一。馬來西亞馬來西亞 22 億美元 2024 年 5 月 2 日 在大馬建設云端和 AI 基礎建設。為另外的 20 萬大馬人提供 AI 技能培訓機會。加強與大馬政府

46、的合作，建立全國 AI 卓越中心，并提升大馬的網絡安全能力。支援大馬程式開發員社群的發展。泰國泰國 未公布 2024 年 5 月 1 日 微軟宣布在泰國建立新的數據中心區域，以擴大其超大規模云服務的可用性，并符合數據居住和隱私標準。承諾為超過 10 萬人提供人工智能技能培訓，并支持泰國不斷增長的開發人員社區。法國法國 40 億歐元 2024 年 5 月 13 日 微軟將在法國投資 40 億歐元，旨在加速人工智能（AI）和云技術的采用。微軟將擴展其在法國的下一代云和 AI 基礎設施，并計劃到 2025 年底在法國引進多達 25000 個最先進的 GPU。微軟將在巴黎和馬賽地區擴展其數據中心，并在

47、大東區的米盧斯阿爾薩斯城市群規劃新的數據中心園區。德國德國 35 億美元 2024 年 2 月 15 日 投資 35 億美元投資于先進的人工智能數據中心；人工智能技能培訓計劃將惠及 120 萬人。西班牙西班牙 21 億美元 2024 年 2 月 16 日 微軟在西班牙馬德里社區開設了首個云數據中心，提供人工智能和云服務，支持企業和公共組織的數字化轉型及西班牙人工智能經濟的發展。英國英國 2024 年 4 月 7 日 微軟宣布在倫敦開設一個新的人工智能中心，名為“Microsoft AI London”。該中心將致力于推進最先進的語言模型及其支持基礎設施，并創建世界一流的基礎模型工具，與微軟內部

48、的 AI 團隊以及包括 OpenAI 在內的合作伙伴緊密合作。阿聯酋阿聯酋 15 億美元 2024 年 4 月 15 日 微軟宣布對阿布扎比的 G42 公司投資 15 億美元，以加速人工智能（AI）的發展和全球擴張。G42 和微軟將合作確保安全 AI 技術和云功能的好處能夠負責任地與全球不斷增長的經濟體共享。雙方將支持建立一個 10 億美元的基金，專門針對開發者。美國美國-威斯威斯康辛州康辛州 33 億美元 2024 年 5 月 8 日 微軟將在現在到 2026 年底之間投資 33 億美元，通過在威斯康辛州芒特普萊森特開發數據中心園區，擴大其云計算和人工智能基礎設施能力。該項目預計將在 202

49、5 年之前為該地區帶來 2300 個工作崗位，并在未來幾年提供長期就業機會。除了建設一個實體數據中心外，微軟還將與 Gateway Technical College 合作建立一個數據中心學院，在五年內培訓和認證超過 1000 名學生，讓他們在新的數據中心和該地區創造的 IT 部門工作。全球能源全球能源投資投資 約 100 億美元 2024 年 5 月 1 日 Brookfield 和微軟合作提供超過 10.5GW 可再生能源，該協議的規模幾乎是迄今為止簽署的最大單一企業購電協議（PPA）的八倍。協議概述了在美國和歐洲開發超過 10.5 吉瓦新可再生能源容量的計劃。預計將推動全球更多樣化的能源

50、電網的創新發展，并支持微軟實現到 2030 年 100%的電力消耗由零碳能源購買匹配的目標。數據來源：微軟官網，Brookfield 官網，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1212/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 二、持續迭代大語言模型，推動垂直領域模型研發二、持續迭代大語言模型，推動垂直領域模型研發（一）投資（一）投資 OpenAI，圍繞，圍繞 GPT 模型深度合作模型深度合作 我們認為AI技術的迅速發展主要由大模型技術的突破驅動，而大模型應用突破的標志性事件為2022年11月，OpenAI 發布了基于GPT模型的人工智能對話應

51、用服務 ChatGPT。根據TRT World官方推特，ChatGPT用戶數突破1億僅用時5天，是全球用戶破億最快的應用。圖圖 14：主要互聯網應用用戶數突破：主要互聯網應用用戶數突破1億所花費時間億所花費時間 數據來源：TRT World，廣發證券發展研究中心 OpenAI引領大模型發展，引領大模型發展，GPT系列模型能力領先。系列模型能力領先。在模型發展方面，OpenAI快速迭代自身模型，根據中國人民大學 大語言模型 對OpenAI模型歷程的整理，OpenAI于2018年推出第一代GPT模型，通過“通用文本訓練-特定任務微調”的范式解決下游任務。后續GPT-2和GPT-3通過擴大預訓練數據

52、和模型參數規模顯著提升了模型性能。在此基礎上，OpenAI持續迭代模型提升性能，推出了GPT-3.5模型，在2022年11月，ChatGPT正式上線，2023年3月，進一步推出了GPT-4模型。圖圖 15：GPT系列模型技術演進的示意圖系列模型技術演進的示意圖 數據來源：中國人民大學大語言模型，廣發證券發展研究中心 3.5Years2.5Years2Years13Months10 Months5 Months2.5 Months5daysNetflixAirbnbTwitterFoursquare FacebookSpotifyInstagramChatGPTNetflixAirbnbTwit

53、terFoursquareFacebookSpotifyInstagramChatGPT 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1313/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 在此基礎上，OpenAI基于大模型推出多種服務并探索多模態發展，公司于2024年2月發布視頻模型Sora，Sora具備優秀的模型效果驚艷。在模型場景上，支持文生視頻、圖生視頻、文+圖生成視頻、視頻修改、視頻融合及視頻延伸等功能。表表2：Sora模型支持功能模型支持功能 Sora 支持功能支持功能 功能描述功能描述 文生視頻文生視頻 利用利用 CHATGPT 生成圖片及劇本，再用生成圖片及劇本

54、，再用 Sora 根據劇本制作電影根據劇本制作電影 圖生視頻圖生視頻 讓圖片動起來讓圖片動起來 文文+圖生成視頻圖生成視頻 通過圖片及輸入的通過圖片及輸入的 prompt 制作動畫制作動畫 視頻修改視頻修改 將原視頻的場景將原視頻的場景/物體等進行替換物體等進行替換 視頻融合視頻融合 把兩端不相關的視頻無縫融合，中間部分出現自然過渡的效果把兩端不相關的視頻無縫融合，中間部分出現自然過渡的效果 視頻延伸視頻延伸 向前或向后擴展視頻向前或向后擴展視頻 數據來源：Openai 官網，Sora 技術文檔，廣發證券發展研究中心 微軟與微軟與OpenAI深度合作，為公司重要股東。深度合作，為公司重要股東。

55、根據OpenAI官網，OpenAI于2015年成立，起初作為一個非營利組織，由埃隆馬斯克和山姆奧特曼等人創立，旨在開發安全且對人類有益的通用人工智能（AGI）。由于認識到公共部門缺乏明確路徑，同時受到私營行業成功項目的啟發，OpenAI選擇作為一家受強烈公共利益承諾約束的私人機構來推進其項目。最初，OpenAI計劃作為一個非營利組織運作，致力于在不受利潤激勵影響的情況下，安全地發布研究和數據。在運營過程中，OpenAI意識到僅靠捐贈無法滿足其在計算能力和人才方面的需求，這些是推動核心研究前進的關鍵因素。因此，為了保留非營利組織的核心使命和治理，同時籌集實現使命所需的資本，OpenAI創建了一個

56、營利性子公司。這個子公司能夠發行股權以籌集資金并吸引世界級人才，但仍在非營利組織的指導之下運作。營利性子公司的股權結構設有上限，以限制投資者和員工的最大財務回報，確保他們以平衡商業性、安全性和可持續性的方式研究和開發AGI。OpenAI非營利組織繼續作為所有OpenAI活動的總體管理機構，并通過其董事會監督子公司的活動。此外，非營利組織還進行了一系列慈善活動，包括贊助基本收入研究、支持經濟影響研究，以及試驗以教育為中心的項目。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1414/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 16：OpenAI 組織架構，微軟為公司少數股東

57、組織架構，微軟為公司少數股東 數據來源：OpenAI 官網，廣發證券發展研究中心 多輪投資OpenAI，Azure與OpenAI深度合作。根據OpenAI及微軟官網，2023年1月，微軟宣布與OpenAI擴展合作計劃，包括（1）大規模超級計算，微軟將增加超級計算系統方面的投資，以加速OpenAI開創性的獨立人工智能研究。同時還將繼續構建Azure的領先人工智能基礎設施，幫助客戶在全球范圍內構建和部署他們的人工智能應用程序。（2）AI驅動的新體驗，微軟將在消費者和企業產品中部署OpenAI的模型，并引入基于OpenAI技術構建的新型數字體驗。（3）獨家云服務提供商。微軟將作為OpenAI的獨家云

58、服務提供商，Azure將為所有OpenAI的工作負載提供支持，包括研究、產品和API服務。而在2023年1月投資以前，微軟已與OpenAI達成投資合作，據Crunchbase，2019年微軟領投10億美元?？偟膩砜?，作為投資方，微軟與OpenAI深度綁定。表表3：OpenAI歷次融資情況歷次融資情況 宣布時間宣布時間 融資歷程融資歷程 投資人數量投資人數量 募集資金募集資金 領投領投 2023 年年 4 月月 Venture Round 9 3 億美元 2023 年年 1 月月 Corporate Round 1 100 億美元億美元 Microsoft 2021 年年 1 月月 Second

59、ary Market 4 Tiger Global Management 2019 年年 7 月月 Corporate Round 2 10 億美元億美元 Microsoft 2019 年年 3 月月 Seed Round 2 Khosla Ventures,Reid Hoffman Foundation 2016 年年 8 月月 Pre Seed Round 1 12 萬美元 Y Combinator 數據來源：Crunchbase，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1515/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 （二）自研多種模型，拓

60、展應用場景（二）自研多種模型，拓展應用場景 1.自研通用小模型自研通用小模型Phi系列，增加模型布局系列，增加模型布局 2024年5月23日，微軟研究院發布了Phi-3模型的技術報告，技術報告顯示，Phi-3系列包括三種不同規模的模型，phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium，均在保持較小參數量的同時，通過優化的訓練數據和算法，實現了與大型模型相媲美的語言理解和推理能力。該模型包括以下三種模型系列：（1）phi-3-mini：參數量最小的語言模型，擁有3.8億參數。在多項語言理解任務上的基準測試表現與參數量更大的模型如Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美

61、。phi-3-mini允許在手機上部署，在A16芯片上能夠達到每秒12個token的處理速度。（2）phi-3-small：該模型的參數量為7億，它使用了tiktoken分詞器以支持多語言，并額外增加了10%的多語種數據。phi-3-small在MMLU測試中的得分為75.3%，超越了Meta發布的Llama3 8B lnstruct模型。（3）phi-3-medium：擁有14億參數的中型模型，在更多數據上進行了訓練。該模型在MMLU測試中的得分達到78.2%，超越了GPT-3.5和Mixtral 8x7b MoE。在模型性能方面，phi-3-mini在MMLU(Massive Multit

62、ask Language Understanding)基準測試中得分為69%，在MT-bench上得分為8.38。phi-3-smal和phi-3-medium分別在MMLU上取得了75.3%和78.2%的得分，顯示了模型規模增長帶來的性能提升。橫向對比來看，phi-3-mini參數規模為3.8億，但在多項基準測試中表現優秀，在MMLU、GSM-8K、Arc-C等多項基準測試中超過了8B參數的Llama3。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1616/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 17：Phi-3模型與其他模型能力對比模型與其他模型能力對比 數據來

63、源：Phi-3 模型技術文檔，廣發證券發展研究中心 技術報告顯示，由于體積小巧，Phi-3-mini可以4位運行，因此僅占用大約1.8GB的內存，從而能夠在移動設備上運行，在iPhone 14 Pro和iPhone 15使用的A16芯片上離線運行，每秒能夠處理超過12個token。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1717/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 18：4位的位的phi-3-mini可在可在搭載搭載A16仿生芯片的仿生芯片的iPhone上原生運行上原生運行 數據來源：Phi-3 模型技術文檔，廣發證券發展研究中心 根據微軟Azure官網，使

64、用Phi-3的生成式AI具備以下5大優點：包括本地部署、提供準確且相關的回答、低延遲解決方案（通過邊緣計算加速響應）、成本效益以及自定義和精細化功能。在生態方面，Phi-3與微軟自身的云生態深度結合，可以結合微軟Azure的生態推動模型的部署，包括Azure AI模型目錄、Azure AI Studio、Azure AI 搜索、Azure AI 服務等。圖圖 19：Phi-3模型優勢及模型優勢及與與Azure的生態結合的生態結合 數據來源：微軟 Azure 官網，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1818/3636 Table_PageText 行業專題研究|

65、傳媒 在價格層面，Phi-3在C端應用上可以免費使用，在商業調用方面，Phi-3各模型的調用價格整體低于OpenAI GPT-4o及谷歌Gemini，但高于GPT 4o mini。表表4：主要大模型：主要大模型商業化使用收費情況對比商業化使用收費情況對比 模型名稱模型名稱 Context Input/1M tokens Output/1M tokens Phi-3-mini-4k-instruct 4K$0.30$0.90 Phi-3-mini-128k-instruct 128K$0.30$0.90 Phi-3-small-8K-instruct 8K$0.40$1.00 Phi-3-sma

66、ll-128K-instruct 128K$0.40$1.10 Phi-3-medium-4k-instruct 4K$0.50$1.40 Phi-3-medium-128k-instruct 128K$0.50$1.50 GPT-4o 128K$5.00$15.00 GPT-4o-mini 128K$0.15$0.60 Gemini 1.5 Flash 128k$0.35$1.05 Gemini 1.5 Pro 128K$3.50$10.50 Gemini 1.0 Pro$0.50$1.50 數據來源：Openai 官網，Gemini 官網，微軟 Azure 官網，廣發證券發展研究中心 2.

67、探索模型與具體場景結合，研發探索模型與具體場景結合，研發Excel、天氣等垂直模型、天氣等垂直模型 2024年7月，微軟研究院推出Excel模型SpreadsheetLLM，該模型的報告摘要顯示，SpreadsheetLLM是一種開創性的高效編碼方法，旨在提升LLMs在電子表格上的強大理解和推理能力。SpreadsheetLLM技術由兩個主要部分組成。第一部分是SheetCompressor，它通過縮減電子表格的復雜性，使其更易于被LLM理解。SheetCompressor包括三個模塊：（1）基于結構錨點的壓縮，（2）逆索引轉換，（3）數據格式感知聚合。利用這些模塊，微軟團隊將編碼所需的tok

68、en數量減少了96%，并取得了12.3%的改進效果（相較于此前Dong等人發表的TableSense:Spreadsheet table detection with convolutional neural networks.）。第二部分是Chain of Spreadsheet，它教會LLM如何在壓縮后的電子表格中找到相關信息并生成回答。模型發布報告摘要顯示，該模型在Excel表格檢測任務中的性能顯著提高，在GPT4的上下文學習設置中，比傳統方法提高了25.6%。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1919/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 20：

69、微軟研究院推出：微軟研究院推出Excel模型“模型“SpreadsheetLLM”數據來源：ArxivSPREADSHEETLLM:Encoding Spreadsheets for Large Language ModelsYuzhang Tian et al，廣發證券發展研究中心 在具體使用上，根據報告給出的案例，在具體處理中，首先使用結構錨點提取單元格，將它們重新排列成一個更小的表格。隨后，執行索引反向操作，移除空單元格。最后，根據數據格式聚合單元格，實現了電子表格的極其緊湊的表示形式，通過這一過程，原始電子表格從576行23列，即61,240個token，被高效地轉化為一個8行24列的

70、小型電子表格，僅包含708個token，大大減少了數據量。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2020/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 21：SHEETCOMPRESSOR框架說明框架說明 數據來源：ArxivSPREADSHEETLLM:Encoding Spreadsheets for Large Language ModelsYuzhang Tian et al，廣發證券發展研究中心 發布天氣預測模型發布天氣預測模型Aurora。根據微軟研究院官網，Aurora是一個擁有13億參數的基礎模型，用于高分辨率的天氣和大氣過程預測，該模型基于超過一百

71、萬小時的各種天氣和氣候數據進行訓練，可以生成5天的全球空氣污染預測和10天的高分辨率天氣預報。微軟研究院官網顯示，Aurora是一個靈活的3D Swin Transformer，配備了基于3D Perceiver的編碼器和解碼器。在預訓練階段，Aurora被優化以最小化多個不同分辨率、變量和壓力水平的異構數據集上的損失。然后該模型經過兩個階段的微調：（1）短引導時間微調預訓練權重；（2）長引導時間微調，使用低秩適應（LoRA）技術。經過微調的模型隨后被部署，以適應不同分辨率下的多樣化操作預測需求。圖圖 22：微軟研究院：微軟研究院天氣預測模型天氣預測模型Aurora 數據來源：Microsof

72、t Research 官網，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2121/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 總的來看，微軟在模型端持續推動研究，在模型能力上，與OpenAI合作保持自身在大模型領域的優勢，同時自研輕量模型，實現大模型的補充，提升性價比。在垂直領域也持續推動研究，通過大模型技術提升垂直領域研究效率。最終形成大模型-小模型-垂直應用模型的模型研究體系。（三）持續引入人才，加大（三）持續引入人才，加大 AI 研究投入研究投入 引入引入Inflection團隊關鍵成員，提升團隊關鍵成員，提升AI領域研發實力。領域研發實力。根據微

73、軟官方博客2024年3月19日的公告，微軟宣布引入DeepMind及Inflection的聯合創始人Mustafa Suleyman以及同為Inflection聯合創始人的 Kar n Simonyan，兩人將加入Microsoft AI團隊，該團隊專注于推進Copilot以及微軟其他消費級人工智能產品和研究。其中Mustafa Suleyman將作為Microsoft AI CEO，向微軟CEO Satya Nadella匯報。Karn將作為首席科學家向Mustafa匯報。從融資情況來看，Inflection AI是人工智能初創明星企業，根據Crunchbase的數據，截至2023年6月，I

74、nflection AI的融資額已達到13億美元，領投方包括比爾蓋茨、微軟、英偉達等。表表5：Inflection AI融資情況融資情況 融資時間融資時間 融資輪次融資輪次 投資者數量投資者數量 融資額融資額 領投領投 2023 年 6 月 Venture Round 7 13 億美元 Bill Gates,Eric Schmidt,Microsoft,NVIDIA,Reid Hoffman 2022 年 5 月 Venture Round 未披露 2.25 億美元 未披露 數據來源：Crunchbase，廣發證券發展研究中心 根據Inflection AI官網顯示，其產品Pi共有40億條信息

75、交互、600萬月活，100萬日活及33分鐘的用戶平均使用時長。圖圖 23：Inflection AI 產品產品Pi官網及產品核心數據官網及產品核心數據 圖圖 24：Inflection AI模型與模型與GPT-4的比較結果的比較結果 數據來源：Inflection AI 官網，廣發證券發展研究中心 數據來源：Inflection AI 官網，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2222/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 成立東京、倫敦研究院，拓展成立東京、倫敦研究院，拓展AI研發人才儲備。研發人才儲備。根據微軟亞洲研究院官網，微軟202

76、4年4月宣布在日本東京成立微軟亞洲研究院（東京）。至此，微軟亞洲研究院已在北京、上海、溫哥華、東京、首爾、新加坡和香港設有實驗室及研究崗位。根據微軟官網顯示，微軟日本在日本的新實驗室將專注于包括具身人工智能（Embodied AI）和機器人技術、社會人工智能與福祉，以及與日本社會經濟優先事項相符的科學發現等領域。微軟于微軟于2024年年4月宣布成立倫敦人工智能中心。月宣布成立倫敦人工智能中心。該中心將推動開創性的工作，推進最先進的語言模型及其支持基礎設施，并為基礎模型創建世界級的工具。此外，它將與微軟內部的人工智能團隊以及合作伙伴，包括OpenAI，緊密合作?？傮w而言，微軟持續在人才招聘和培養

77、方面進行戰略布局，以增強其在人工智能領域的研發能力。三、核心業務與三、核心業務與 AI 深度結合，多領域探索落地方向深度結合，多領域探索落地方向（一）（一）Capilot 結合現有業務，提升訂閱單價結合現有業務，提升訂閱單價 1.C端加入端加入AI功能，提升用戶體驗功能，提升用戶體驗 根據公司官網，微軟C端的Capilot包括四個場景，分別為Copilot in Bing、Copilot in Edge、Copilot in Windows、Microsoft Copilot Pro。從介紹頁的內容來看，各個頁面在功能端相對較為相似，其整體相當于微軟將自身AI技術嵌入C端產品，從而服務已有用戶

78、。因此，雖然場景有所差異，但內核基本相似。其中，Copilot in Bing、Copilot in Edge、Copilot in Windows用戶均可免費使用，而Microsoft Copilot Pro則是一個訂閱項目，通過訂閱，用戶可解鎖能多功能。表表6：微軟：微軟AI Capilot的的C端場景端場景 C 端場景端場景 簡介簡介 Copilot in Bing Bing 搜索與 AI 結合 Copilot in Edge 內置于 Edge 瀏覽器中的 AI 工具 Copilot in Windows 除了其他由人工智能驅動的功能外，Copilot 可以提升你的創造力和生產力。Mic

79、rosoft Copilot Pro 使用 Copilot Pro，獲得更強的性能、更快的速度和更多的創造力。享受更快的 Copilot 性能、增強的創意工具和專屬的生產力特性。數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 C端通過端通過Copilot的形式賦能現有應用，提升用戶體驗。的形式賦能現有應用，提升用戶體驗。以Bing為例，Being網站顯示，引入AI功能后，用戶可以使用語音輸入來進行對話，實現多模態的輸入。后續根據微軟官網，Bing Chat功能集成進入Copilot，總的來看，微軟在C端主要通過將AI工具與日常應用結合，將AI功能嵌入微軟C端軟件，并以Copilot的形式服務用戶。識

80、別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2323/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 25：微軟：微軟Being Chat 圖圖 26：Being Chat功能集成進入功能集成進入Copilot 數據來源：Microsoft Being，品玩，廣發證券發展研究中心 數據來源：Microsoft Being，廣發證券發展研究中心 在C端的定價上，Microsoft Copilot Pro目前的官方定價為20美元/用戶/月。在新功能方面，主要集中在Office工具套件。免費版基本不包含Office套件，包含Word,Excel,PowerPoint,OneNote

81、,Outlook等工具的使用權限，但Microsoft Copilot Pro則可使用AI賦能相應工具。表表7：Microsoft Copilot Pro與免費版功能差異與免費版功能差異 特性特性/服務服務 Microsoft Copilot Pro 免費版本免費版本 多設備和平臺使用多設備和平臺使用 搜索方式搜索方式(文本、語音、圖像文本、語音、圖像)GPT-4 Turbo 訪問訪問(高峰使用優先權高峰使用優先權)優先訪問 僅限非高峰時段 使用插件連接到其他服務使用插件連接到其他服務 創建和編輯圖像創建和編輯圖像(DALL-E 3 和和 Designer)生成圖像加速生成圖像加速(每天加速次

82、數每天加速次數)100 次 15 次 解鎖在選定的解鎖在選定的 Microsoft 365 應用中的應用中的 Copilot Word,Excel,PowerPoint,OneNote,Outlook 無 在在 Word 中編寫文檔中編寫文檔(創建草稿、重寫、編輯、總結創建草稿、重寫、編輯、總結)無 在在 Outlook 中簡化收件箱中簡化收件箱(起草郵件、建議回復、總結線程起草郵件、建議回復、總結線程)無 在在 PowerPoint 中提升演示文稿中提升演示文稿(生成大綱、設計幻燈片、總結生成大綱、設計幻燈片、總結)無 在在 Excel 中編譯數據中編譯數據(生成公式、分析數據、添加可視化生

83、成公式、分析數據、添加可視化)無 在在 OneNote 中超級筆記中超級筆記(總結筆記、創建待辦事項列表、計劃活動總結筆記、創建待辦事項列表、計劃活動)無 數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 2.B端覆蓋多種場景，核心在于提升用戶效率端覆蓋多種場景，核心在于提升用戶效率 根據公司官網，微軟在工作場景的包含七類Copilot，分別是Copilot in Azure、Copilot for Finance、Copilot for Microsoft 365、Copilot for Sales、Copilot for Service、Copilot 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明

84、 2424/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 Studio、Copilot for Security。其中，Copilot for Microsoft 365主要是與已有的Office套件結合，而其他產品則主要聚焦于具體的工作場景進行AI優化。表表8：微軟：微軟AI Capilot的工作場景的工作場景 工作場景工作場景 功能簡介功能簡介 Microsoft Copilot in Azure 用于 Azure 云平臺的 Microsoft Copilot，簡化從云端到邊緣的運營和管理，提高應用程序和基礎設施的效率。Microsoft Copilot for Financ

85、e 針對金融行業的 Microsoft Copilot，Copilot 加速財務專業人員對業務影響的時，提供洞察，減少手動、重復性工作所花費的時間。Microsoft Copilot for Microsoft 365 AI 工作助手，與 Office 套件結合，支持 Teams、word、outlook、Powerpoint、Excel 等 Microsoft Copilot for Sales 針對銷售行業的 Microsoft Copilot，提升生產力，協助完成更多交易。銷售領域的 Copilot 包括 Microsoft 365的 Microsoft Copilot，并與客戶關系管理

86、（CRM）平臺連接，將銷售洞察和下一代人工智能帶入工作流程。Microsoft Copilot for Service 針對客戶服務的 Microsoft Copilot，包括 Microsoft 365 的 Copilot，并通過生成式 AI 擴展用戶現有的聯系中心，以增強服務體驗并提升產出。Microsoft Copilot Studio 創建自定義副駕駛：使用生成式人工智能和大型語言模型設計會話應用程序。定制 Microsoft 365 的 Copilot：在 Copilot 內構建 Copilot 擴展，以滿足業務流程需求?？蛇B接的平臺：Copilot Studio 可以與 Azure

87、 AI Studio 和其他應用程序互操作。Microsoft Copilot for Security 針對網絡安全領域的 Microsoft Copilot，由生成式人工智能驅動的助手，提供更快，更大規模的網絡保護 數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 根據不同場景，其定價也略有差異。根據Azure官網顯示，Microsoft Copilot in Azure顯示尚未進行商業化，Azure云服務是微軟在AI領域的核心布局之一，因此圍繞Azure打造AI相關生態極其重要，這可能是Azure的AI服務尚未商業化的重要原因。此外，Microsoft Copilot for Finance并未

88、明確提及價格，Microsoft Copilot for Security則偏向B端服務，提供多種模塊，并非標準化的訂閱收費。在明確訂閱價格的產品中，除Microsoft Copilot Studio定價達到200美元/月外，其余產品定價在20-50美元/月之間。圖圖 27：微軟不同：微軟不同AI產品定價情況產品定價情況 數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2525/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 綜合來看，微軟在B端的AI覆蓋主要B端用戶使用場景，并圍繞其打造了標準化的AI服務，并收取訂閱費用，訂閱收入仍然是相對

89、核心的收入來源。3.圍繞圍繞Copilot提升訂閱價格提升訂閱價格，增加訂閱收入，增加訂閱收入 據公司官網，與Microsoft 365的家庭版及商業版相比，AI Copilot的訂閱價格更高，其中365家庭版及個人版定價啊分別為99.99美元/年及69.99美元/年，商業版定價更高，標準版為12.5美元/月，合150美元/年。最高價格為Microsoft 365 Business Premium，價格為22美元/月，合264美元/年，相較標準版，主要新增安全以及云方面的服務。于此相對，Copilot的最低等級的付費Microsoft Copliot Pro價格即為20美元/月，合240美元/

90、年，Copliot for Microsoft 365定價為30美元/月，合360美元/年，定價與企業版E3價格接近（33.75美元/月），包含更多商業場景服務的價格則更高，有望接近企業E5版（54.75美元/月）。因此，AI有望提升訂閱用戶的付費值，增加訂閱收入。圖圖 28：Microsoft 365定價體系定價體系 數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 從公司財報來看，自FY 2023Q3起（即日歷時間2023Q1），Office相關產品收入同比增速略有提升，在2024財年增速逐步回落。公司的24財年后的投資者問答文件顯示，Office 365的商業收入中，每用戶平均收入（ARPU）提

91、升，其增長主要來自于Office 365 E5的增長以及Microsoft 365的Copilot的貢獻。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2626/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 29：Office相關產品收入同比增速相關產品收入同比增速 數據來源：微軟財報，廣發證券發展研究中心（注：微軟財年時間為上一年的 7 月 1 日至下一年 6 月 30 日，例如 2024 財年時間為 2023.07.01 至 2024.06.30）（二）（二）Azure 打造打造 AI 生態，形成廣泛的生態，形成廣泛的 AI 服務服務 微軟通過微軟通過Azure云服務打

92、造自身云服務打造自身AI生態平臺。生態平臺。根據Azure AI官網，Azure AI portfolio包括多種AI服務，其中Azure AI Studio模塊使用統一的人工智能開發平臺來評估模型并部署生成式人工智能解決方案，通過微軟的GitHub集成和內置的內容安全功能使生產過程無縫銜接。Azure AI服務和Azure AI搜索模塊，利用生成式人工智能和多模態的強大能力，使用實時的，企業級API驅動。Azure機器學習模塊，加速機器學習項目的開發，提供數據準備、模型開發和訓練的完整生命周期管理，同時為企業級支持的PyTorch和TensorFlow提供支持。微軟Azure云服務平臺的全球

93、基礎設施網絡，該平臺是一個端到端的人工智能平臺，擁有安全、可擴展的基礎設施。在模型層面，Azure支持調用Phi系列模型及GPT模型，同時支持AI搜索、提供安全的AI內容服務等。圖圖 30：Azure AI常用的模型與相關服務常用的模型與相關服務 數據來源：Azure 官網，廣發證券發展研究中心 0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%FY2023Q1FY2023Q2FY2023Q3FY2023Q4FY2024Q1FY2024Q2FY2024Q3FY2024Q4Office Commercial products and cloud servicesOffice 365 Com

94、mercial 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2727/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 具體在功能上，官網列出了24種AI使用場景，并推薦了相應的Azure產品。通過對應用開發者友好的云環境，提升Azure在AI領域的市占率，從商業化也能側面看出，Microsoft Copilot in Azure是微軟Copilot系列中為數不多的未進行商業化的Copilot服務。表表9：微軟：微軟Azure AI相關產品功能介紹相關產品功能介紹 Azure 產品產品 可解決的問題可解決的問題 Azure 產品產品 可解決的問題可解決的問題 Azure AI St

95、udio 從集中化的 Microsoft Development Hub 部署定制的 AI 解決方案、模型和生成式 AI 輔助系統。Content Moderator 自動化圖像、文本和視頻的內容審核。Azure AI Metrics Advisor 找到一個監控指標并診斷問題的 AI 服務。Azure AI Custom Vision 為您獨特的用例輕松定制您自己的最先進計算機視覺模型。Azure AI Content Safety 通過更好的在線體驗使您的內容更安全。Azure AI Document Intelligence 使用能理解您表格的 AI 驅動文檔提取服務。Azure AI

96、Video Indexer 使用媒體 AI 輕松從音視頻文件中提取有意義的洞見。AI Language 通過單一 API 調用添加自然語言能力。Azure AI Bot Service 創建機器人并在不同渠道之間連接它們。Azure AI Personalizer 為您的每位用戶提供個性化、相關的體驗。Azure AI Search 使用企業級搜索為應用開發尋找洞見。Azure AI Speech 使用針對您需求量身定制的 SDK 創建語音啟用的應用程序。Azure Databricks 基于 Apache Spark的分析設計 AI。Azure AI Translator 通過簡單的 RES

97、T API 調用輕松進行機器翻譯。Azure Machine Learning 使用企業級服務管理端到端的機器學習生命周期。Azure AI Vision 利用視覺 AI 驅動的能力分析圖像、讀取文本和檢測人臉。Azure AI Services 通過 API 和 AI 服務為應用程序添加認知能力。Health Bot 使用專為其開發而構建的托管服務開發虛擬醫療助手。Azure AI Immersive Reader 賦予所有年齡和能力的用戶體驗閱讀和理解文本的能力。Kinect DK 使用 AI 傳感器構建混合現實應用。AI Anomaly Detector 為應用添加異常檢測功能。Micr

98、osoft Genomics 為基因組測序和研究洞察提供動力。Azure OpenAI Service PREVIEW 將高級編碼和語言模型應用于各種用例。Azure Operator Call Protection 用智能 AI 解決方案幫助保護消費者免受潛在欺詐和電話詐騙的侵害。數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 在云服務收入上，AI對微軟云業務的收入同樣具備驅動。根據微軟財報顯示，公司云業務相關收入均保持20%以上增長。根據微軟投資者交流文件顯示，得益于AI推動，微軟的云業務市場60,000份額增長加速，截至24財年，公司有超過60,000個Azure AI客戶，同比增長近60%，

99、且每個客戶的平均消費持續增長。在具體應用上，Azure OpenAI服務提供了訪問最前沿模型的途徑，包括截至24Q4財季的GPT-4o和GPT-4o mini，其客戶包括H&R Block、鈴木、瑞士再保險、Telstra等。通過Azure AI，Phi-3模型客戶包括被貝萊德、阿聯酋航空、Epic等公司使用。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2828/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 引入第三方模型，提升引入第三方模型，提升Azure生態的通用度生態的通用度。根據微軟投資者交流文件顯示，通過模型即服務，微軟還提供API訪問第三方模型，截至2024年7月，

100、這些模型包括來自Cohere、Meta和Mistral的最新模型。目前公司付費模型即服務客戶的數量季度環比增長超過一倍，且各行各業頭部公司客戶增加，包括Adobe、普利司通、諾和諾德和Palantir。通過通過AI驅動數據分析，驅動數據分析，賦能客戶，提升付費賦能客戶，提升付費。根據微軟投資者交流文件顯示，Microsoft智能數據平臺為客戶提供了從數據庫、分析、商業智能到治理的廣泛能力，并與公司所有的AI服務無縫集成。截至2024Q4財季，使用微軟數據和分析工具的Azure AI客戶數量同比增長了近50%。AI驅動的下一代數據平臺Microsoft Fabric現在有超過14,000個付費客

101、戶，季度環比增長20%?？蛻舭ㄐ袠I領軍公司如埃森哲、克羅格、羅克韋爾自動化和蔡司等。圖圖 31：云業務相關產品收入同比增速：云業務相關產品收入同比增速 數據來源：微軟財報，廣發證券發展研究中心（注：微軟財年時間為上一年的 7 月 1 日至下一年 6 月 30 日，例如 2024 財年時間為 2023.07.01 至 2024.06.30）Copilot服務開發者工具，形成開發者生態。服務開發者工具，形成開發者生態。在開發者工具方面，根據微軟投資者交流文件顯示，GitHub Copilot是目前采用最廣泛的AI驅動的開發工具。目前已有超過77,000個組織，同比增長180%，包括BBVA、Fe

102、dEx、H&M等公司采用了Copilot。Copilot正在推動GitHub的增長，從收入角度，Copilot占2024財年GitHub收入增長的40%以上。此外，微軟在其Power Platform中整合了生成式AI，使任何人都可以使用自然語言來創建應用程序、自動化工作流程或構建網站，截至24年7月已有超過48萬個組織使用了Power Platform中的AI驅動能力，季度環比增長45%。Power Platform目前擁有4800萬MAU用戶，同比增長40%。（三）（三）AI 結合多種行業，探索應用落地場景結合多種行業，探索應用落地場景 與政府部門合作，利用與政府部門合作，利用AI提升效率

103、。提升效率。根據Azure官網，2023年6月7日，微軟宣布向政府部門開放OpenAI的服務，引入模型包括OpenAI的GPT-4及GPT-3等，通過微軟Azure OpenAI服務的生成式AI能力，可以幫助政府機構提高效率、增強生產力，還可以可以根據特定任務調整語言模型，包括內容生成、語言到代碼的轉換0%5%10%15%20%25%30%35%40%FY2023Q1FY2023Q2FY2023Q3FY2023Q4FY2024Q1FY2024Q2FY2024Q3FY2024Q4Microsoft Cloud revenueAzure and other cloud services 識別風險，

104、發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2929/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 和摘要生成等。圖圖 32：Azure Government OpenAI 參考架構參考架構 數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 與可汗學院合作，為教師提供與可汗學院合作，為教師提供AI助手。根據微軟官網在助手。根據微軟官網在2024年年5月月17日發布的消息，日發布的消息，微軟宣布與可汗學院建立新的合作伙伴關系，微軟正在使可汗學院能夠向所有美國教育工作者提供免費的Khanmigo for Teachers服務，通過合作探索改進由新的開源小型語言模型驅動的AI數學輔導的機會，并將高質量

105、的教育體驗帶給更多的學生。與穆迪合作，推出評級助手。與穆迪合作，推出評級助手。根據微軟官網2023年6月29日發布的消息，信用評級機構穆迪與微軟建立戰略合作伙伴關系，穆迪推出的“穆迪CoPilot”是一個內部輔助工具，現已部署到穆迪全球14,000名員工中，它將結合穆迪的專有數據、分析和研究以及最新的大型語言模型（LLMs）和微軟的生成式AI技術，以推動全公司范圍內的創新并提高員工在安全和受保護的數字沙盒中的生產力。與梅賽德斯與梅賽德斯-奔馳合作探索奔馳合作探索GPT在智能駕駛領域的應用。在智能駕駛領域的應用。根據微軟官網2023年6月15日的發布的新聞顯示，從6月16日起，美國駕駛員可以加入

106、一個beta程序，使MBUX語音助手的“Hey Mercedes”功能更加直觀和會話化。增強的功能包括：提升的語音命令和交互能力；擴展的任務處理能力，如目的地信息、食譜或復雜問題的答案；能夠處理上下文相關的跟進問題，進行多輪對話；與第三方服務的整合可能性，如餐廳預訂、電影票預訂等。通過接入GPT的測試，微軟與梅賽德斯奔馳打造更具智能化的駕駛體驗。探索大模型在醫療領域的落地，推出探索大模型在醫療領域的落地，推出Azure AI Health Insights。根據微軟官網，根據微軟官網，Azure AI Health Insights 是一項接入API的Azure AI 服務，該 API 通過A

107、I大模型執行分析以支持人類決策。AI 模型接收不同方式輸入的患者數據，輸出相應結果，從而輔助人員進行醫療決策。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3030/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 圖圖 33：Azure AI Health Insights API工作流程工作流程 數據來源：微軟官網，廣發證券發展研究中心 總結來看，微軟在應用端的服務圍繞兩大方向，一個是結合自身已有的業務，包括Windows、Edge、Bing等，通過Copilot的形式賦能，提升已有產品的使用體驗，并通過訂閱方式收取增值費用；第二大方向則主要是與第三方合作探索落地領域，而該領域通

108、?？缃巛^遠，例如政務服務、教育、醫療、汽車等，通過與頭部公司或征服機構的合作，推動AI在相應場景落地，并將應用所需的技術支持引入自身AI模型、云服務等基礎設施中。微軟自身在AI領域的直接投入則相對較少。（四）投資布局廣泛，探尋產業機會（四）投資布局廣泛，探尋產業機會 在大模型領域，除投資OpenAI外，微軟還投資了法國AI公司Mistral.AI，根據微軟官網2024年2月26日的消息顯示，微軟與Mistral AI建立合作伙伴關系，通過與微軟的合作，Mistral AI將可以使用Azure的尖端AI基礎設施，加速其下一代大型語言模型的開發和部署。通過Azure AI工作室和Azure機器學習

109、模型目錄中的模型即服務（MaaS），Mistral AI的高級模型可供客戶使用，并探索新的商業機會。微軟發布的合作新聞顯示，在2023年11月的Microsoft Ignite上，微軟已宣布將Mistral 7B集成到Azure AI模型目錄中?，F在，Mistral AI的旗艦商業模型Mistral Large首次在Azure AI和Mistral AI平臺上提供。除業務合作外，微軟還為Mistral投資1500萬歐元。表表10：Mistral.AI融資歷程融資歷程 融資時間融資時間 融資輪次融資輪次 投資者數量投資者數量 融資額融資額 領投領投 11-Jun-24 Series B 22 4

110、.68 億歐元 DST Global,General Catalyst 11-Jun-24 Debt Financing 1.32M 億歐元 14-Mar-24 Venture Round 1 27-Feb-24 Corporate Round 1 1500 萬歐元萬歐元 Microsoft 11-Dec-23 Convertible Note 2 10-Dec-23 Series A 14 3.85 億歐元 Andreessen Horowitz 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3131/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 13-Jun-23 Seed

111、Round 14 1.05 億歐元 Lightspeed Venture Partners 數據來源：Crunchbase，廣發證券發展研究中心 除在AI大模型領域的投資外，微軟還通過旗下早期投資基金M12向多家AI公司進行初創輪投資。完善在AI領域的生態布局。其中按標簽分類，M12共投資18家AI相關公司，在業務領域上覆蓋面廣闊，包括自動駕駛、AI安全、各類AI工具、AI游戲以及AI與具體產業，如化學、材料、交通運輸等結合。表表11：M12投資投資AI相關公司相關公司 公司名稱公司名稱 公司圖標公司圖標 業務領域業務領域 業務介紹業務介紹 Applied Intuition 自動駕駛 App

112、lied Intuition 提供了 AI 驅動的 ADAS/AD（高級駕駛輔助系統/自動駕駛）工具鏈、車輛平臺和自動駕駛堆棧，以幫助客戶縮短上市時間，構建高質量的系統，并創造下一代消費者體驗。Bolster AI 安全 Bolster 的生成性 AI 平臺可以自動檢測并清除網絡釣魚和冒充攻擊。Bonsai AI 平臺 Bonsai 提供了一個人工智能平臺，使企業能夠構建和部署智能系統。Builder.io 可視化開發 Builder.io 研發了一款可視化開發平臺，利用 AI 驅動的設計到代碼轉換、視覺編輯和企業級 CMS 來賦能團隊。Cerebri AI 搜索 Cerebri AI 為客戶

113、提供使用通過 CVX 實時 AI 軟件平臺的“答案即服務”。DatologyAI AI 工具 DatologyAI 是一家專注于 AI 數據策劃的初創公司，它開發了深度學習工具，用于數據訓練中的自動選擇。通過公司產品的策劃，可以優化 AI 訓練效率，最大化性能，并降低計算成本。Evisort AI 工具 Evisort 是 AI 驅動的合同管理工具。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3232/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 Figure Eight AI 工具 Figure Eight 是一個“人在循環中”（Human-in-the-Loop)的機器學習

114、平臺，用于創建定制化的大規模高質量訓練數據。通過人工參與提升數據質量。Guardrails AI AI 安全 Guardrails 是一個 Python 框架，幫助構建可靠的 AI 應用程序。Guardrails 在應用程序中運行輸入/輸出保護措施，檢測、量化并減輕特定類型風險的存在。Guardrails 幫助用戶從大型語言模型（LLMs）生成結構化數據。inVia Robotics AI 倉庫管理 下一代倉庫智能。公司構建了一個倉庫自動化系統，該系統以編程方式數字化每個物流工作流程，并使用人工智能（AI）來協調所有流程，以最小化人為錯誤并快速高效地完成訂單。使得資源和商品能智能、協調的移動，

115、從而降低運營成本。Netradyne AI 車隊管理 為現代車隊設計的一種人工智能車隊安全技術。NobleAI AI 化學工具 NobleAI 的使命是加速化學和材料產品的發展。通過 AI 技術打造的 NobleAI Reactor 平臺，賦予公司更快創新的能力，迅速將性能更佳、更可持續的產品推向市場。PAXAFE AI 工具 PAXAFE 是用于可見性控制塔的操作系統。PAXAFE 的 B2B SaaS 平臺 CONTXT 是一個啟用了 AI 的、設備無關的風險管理平臺，它減少了產品損失，提高了運營效率，并為易腐貨物的托運人和服務提供商優化了決策制定。PAXAFE 將主動和被動的可見性數據進

116、行情境化，量化風險，并預測影響按時交貨的不利事件。Synth Labs 前沿探索 SynthLabs 是一個致力于解決人工智能一致性挑戰的新研究實驗室確保高級人工智能系統始終與人類的意圖和價值觀保持緊密一致。Typeface AI 繪圖 一個新的人工智能內容工作流程，用于創造品牌故事。Unify AI AI 平臺 通過 Unify 可以連結不同的大模型，使用 Unify API 將提示詞發送到最佳的大型語言模型（LLM）端，提升模型效率。Volley AI 游戲 語音輸入控制游戲的平臺 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3333/3636 Table_PageText 行業專題研究

117、|傳媒 Wandelbots AI 機器人 機器人自動化軟件。數據來源：微軟 M12 官網，各公司官網，Crunchbase，廣發證券發展研究中心 四、投資建議四、投資建議 我們在本文中總結了微軟在我們在本文中總結了微軟在AI方面的布局，主要包括方面的布局，主要包括AI基礎設施、基礎設施、AI模型、模型、AI應用應用三個方面。三個方面。具體來看：具體來看：AI基礎設施：加大資本開支，全球打造基礎設施?；A設施：加大資本開支，全球打造基礎設施。硅谷巨頭在AI基礎設施的布局明顯增加，資本開支顯著提升。以微軟為例，從年度的資本開支來看，據微軟財報，自2016年以來，公司資本開支持續增長，至2024財

118、年，公司資本開支達到557億美元，同比增速達到74.6%，增速較2023財年有明顯提升。與之類似，谷歌、亞馬遜、Meta等公司均在近幾個季度增加了自身資本開支，體現出各公司對AI算力的重視程度。AI模型：模型：OpenAI深度合作，保證模型能力領先；布局小模型與垂直模型，打造深度合作，保證模型能力領先；布局小模型與垂直模型，打造AI生態。生態。在與OpenAI的合作上，微軟與其深度綁定，根據微軟與OpenAI官方發布的合作顯示，微軟將作為OpenAI的獨家云服務提供商，Azure將為所有OpenAI的工作負載提供支持，包括研究、產品和API服務。而微軟將在消費者和企業產品中部署OpenAI的模

119、型，并引入基于OpenAI技術開發的新型數字體驗。除與OpenAI合作大模型外，微軟還積極搭建自身模型，并拓展外部合作，完善Azure的模型生態。根據公司官網，2024年5月23日，微軟研究院發布了Phi-3模型的技術報告，該模型展現出了優秀的模型性能和性價比。Phi-3與微軟自身的云生態深度結合，可以結合微軟Azure的生態推動模型的部署，包括Azure AI目錄、Azure AI Studio、Azure AI 搜索、Azure AI 服務等。AI應用：結合自身應用：結合自身Azure構建生態，重心在構建生態，重心在AI驅動商業化，同時多領域探索落地潛驅動商業化，同時多領域探索落地潛力力。

120、微軟通過Copilot形式提升公司AI方面的商業化能力，同時公司AI相關服務均與Azure結合，通過在Azure上引入各類大模型，并搭建合適的應用場景，微軟將Azure作為自身AI生態的核心。在AI應用的落地上，微軟更多通過聯合研究及投資形式推進，包括在政務、醫療、教育、自動駕駛、機器人、材料、化學等多個領域，微軟均有合作或投資，探索產業落地的潛力。投資建議。投資建議。微軟作為AI時代領先的公司，我們建議關注其商業策略在國內AI相關產業的對標映射。在AI生態上，可以看出微軟更加重視在云端基礎設施的落地，這部分業務對標國內的騰訊、阿里巴巴及百度；在AI大模型方面，目前已經看到相關AI模型的持續開

121、發及應用落地（如騰訊混元、字節豆包、快手可靈等），建議關注騰訊控股、字節跳動（未上市）、快手等頭部平臺用戶流量的持續增長、商業化變現空間和技術創新的成效；通過AI模型的迭代升級，公司業務有望進一步拓展，提升增長潛力，建議關注國內在AI領域自研大模型，具有較強研發能力和應用前景的公司，如騰訊控股、百度、字節跳動（未上市）、快手、阿里巴巴（商社組覆蓋）等。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3434/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 五五、風險提示、風險提示（一）模型迭代效果不及預期（一）模型迭代效果不及預期 AI相關模型的算法迭代可能進入瓶頸，無法得到更好的測

122、試效果；算法可能過擬合，或在不同數據集上獲得不同的效果。（二）商業化應用落地不及預期（二）商業化應用落地不及預期 AI行業發展處于早期，不同應用場景對與AI+結合的應用效果的要求不同，商業化可能受不同垂直領域應用效果差距的影響，不及預期。（三）版權、倫理、內容質量的風險（三）版權、倫理、內容質量的風險 生成式AI用于內容創作/內容生產領域，其內容版權歸屬問題沒有一致的規范，AI生成的內容可能存在暴力、低俗等內容質量問題；AI技術的發展可能存在倫理爭論。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3535/3636 Table_PageText 行業專題研究|傳媒 廣發傳媒行業研究小組廣發傳媒

123、行業研究小組 曠 實：首席分析師，北京大學經濟學碩士，2017 年 3 月加入廣發證券，2011-2017 年 2 月，供職于中銀國際證券。葉 敏 婷：資深分析師，西安交通大學工業工程碩士、管理學學士，2018 年加入廣發證券發展研究中心。徐 呈 雋：資深分析師，復旦大學世界經濟學碩士、浙江大學經濟學學士，2019 年加入廣發證券發展研究中心。周 喆：資深分析師，香港理工大學金融碩士，2021 年加入廣發證券發展研究中心。章 馳：資深分析師，碩士，畢業于北京大學，2023 年 8 月加入廣發證券發展研究中心。盧 絲 雨：資深分析師，碩士，畢業于上海交通大學，2021 年加入廣發證券發展研究中心

124、。毛 玥：高級分析師，上海交通大學管理學碩士，2022 年加入廣發證券發展研究中心。廣發證券廣發證券行業行業投資評級說明投資評級說明 買入：預期未來12 個月內，股價表現強于大盤10%以上。持有：預期未來12 個月內，股價相對大盤的變動幅度介于-10%+10%。賣出：預期未來12 個月內，股價表現弱于大盤10%以上。廣發證券廣發證券公司投資評級說明公司投資評級說明 買入：預期未來12 個月內，股價表現強于大盤15%以上。增持：預期未來12 個月內，股價表現強于大盤5%-15%。持有：預期未來12 個月內，股價相對大盤的變動幅度介于-5%+5%。賣出：預期未來12 個月內，股價表現弱于大盤5%以

125、上。聯系我們聯系我們 廣州市 深圳市 北京市 上海市 香港 地址 廣州市天河區馬場路26 號廣發證券大廈47樓 深圳市福田區益田路6001 號太平金融大廈31 層 北京市西城區月壇北街 2 號月壇大廈 18 層 上海市浦東新區南泉北路 429 號泰康保險大廈 37 樓 香港灣仔駱克道 81 號廣發大廈 27 樓 郵政編碼 510627 518026 100045 200120-客服郵箱 法律主體法律主體聲明聲明 本報告由廣發證券股份有限公司或其關聯機構制作，廣發證券股份有限公司及其關聯機構以下統稱為“廣發證券”。本報告的分銷依據不同國家、地區的法律、法規和監管要求由廣發證券于該國家或地區的具有

126、相關合法合規經營資質的子公司/經營機構完成。廣發證券股份有限公司具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，接受中國證監會監管，負責本報告于中國（港澳臺地區除外）的分銷。廣發證券（香港）經紀有限公司具備香港證監會批復的就證券提供意見（4 號牌照）的牌照，接受香港證監會監管，負責本報告于中國香港地區的分銷。本報告署名研究人員所持中國證券業協會注冊分析師資質信息和香港證監會批復的牌照信息已于署名研究人員姓名處披露。重要重要聲明聲明 廣發證券股份有限公司及其關聯機構可能與本報告中提及的公司尋求或正在建立業務關系，因此，投資者應當考慮廣發證券股份有限公司及其關聯機構因可能存在的潛在利益沖突而對本報告的獨

127、立性產生影響。投資者不應僅依據本報告內容作出任何投資決策。投資者應自主作出投資決策并自行承擔投資風險，任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或者口頭承諾均為無效。本報告署名研究人員、聯系人（以下均簡稱“研究人員”）針對本報告中相關公司或證券的研究分析內容，在此聲明：（1）本報告的全部分析結論、研究觀點均精確反映研究人員于本報告發出當日的關于相關公司或證券的所有個人觀點，并不代表廣發證券的立場；（2）研究人員的部分或全部的報酬無論在過去、現在還是將來均不會與本報告所述特定分析結論、研究觀點具有直接或間接的聯系。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3636/3636 Tab

128、le_PageText 行業專題研究|傳媒 研究人員制作本報告的報酬標準依據研究質量、客戶評價、工作量等多種因素確定，其影響因素亦包括廣發證券的整體經營收入，該等經營收入部分來源于廣發證券的投資銀行類業務。本報告僅面向經廣發證券授權使用的客戶/特定合作機構發送，不對外公開發布，只有接收人才可以使用，且對于接收人而言具有保密義務。廣發證券并不因相關人員通過其他途徑收到或閱讀本報告而視其為廣發證券的客戶。在特定國家或地區傳播或者發布本報告可能違反當地法律，廣發證券并未采取任何行動以允許于該等國家或地區傳播或者分銷本報告。本報告所提及證券可能不被允許在某些國家或地區內出售。請注意，投資涉及風險，證券

129、價格可能會波動，因此投資回報可能會有所變化，過去的業績并不保證未來的表現。本報告的內容、觀點或建議并未考慮任何個別客戶的具體投資目標、財務狀況和特殊需求，不應被視為對特定客戶關于特定證券或金融工具的投資建議。本報告發送給某客戶是基于該客戶被認為有能力獨立評估投資風險、獨立行使投資決策并獨立承擔相應風險。本報告所載資料的來源及觀點的出處皆被廣發證券認為可靠，但廣發證券不對其準確性、完整性做出任何保證。報告內容僅供參考，報告中的信息或所表達觀點不構成所涉證券買賣的出價或詢價。廣發證券不對因使用本報告的內容而引致的損失承擔任何責任，除非法律法規有明確規定?？蛻舨粦员緢蟾嫒〈洫毩⑴袛嗷騼H根據本報告

130、做出決策，如有需要，應先咨詢專業意見。廣發證券可發出其它與本報告所載信息不一致及有不同結論的報告。本報告反映研究人員的不同觀點、見解及分析方法，并不代表廣發證券的立場。廣發證券的銷售人員、交易員或其他專業人士可能以書面或口頭形式，向其客戶或自營交易部門提供與本報告觀點相反的市場評論或交易策略，廣發證券的自營交易部門亦可能會有與本報告觀點不一致，甚至相反的投資策略。報告所載資料、意見及推測僅反映研究人員于發出本報告當日的判斷，可隨時更改且無需另行通告。廣發證券或其證券研究報告業務的相關董事、高級職員、分析師和員工可能擁有本報告所提及證券的權益。在閱讀本報告時，收件人應了解相關的權益披露（若有）。本研究報告可能包括和/或描述/呈列期貨合約價格的事實歷史信息（“信息”）。請注意此信息僅供用作組成我們的研究方法/分析中的部分論點/依據/證據，以支持我們對所述相關行業/公司的觀點的結論。在任何情況下，它并不（明示或暗示）與香港證監會第5 類受規管活動（就期貨合約提供意見）有關聯或構成此活動。權益披露權益披露(1)廣發證券（香港）跟本研究報告所述公司在過去12 個月內并沒有任何投資銀行業務的關系。版權聲明版權聲明 未經廣發證券事先書面許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復制、刊登、轉載和引用，否則由此造成的一切不良后果及法律責任由私自翻版、復制、刊登、轉載和引用者承擔。