لماذا قد ترتفع أسهم Microsoft حتى 20% إضافية رغم مكاسب 30% منذ النتائج

تتلاشى مخاوف المستثمرين بشأن ضعف قطاع البرمجيات والإنفاق المفرط على الذكاء الاصطناعي، مما يمنح أسهم Microsoft زخماً جديداً مع اكتساب وول ستريت ثقة في قدرة الشركة على تحويل استثماراتها في الذكاء الاصطناعي إلى عوائد.

يعتقد محلل Bank of America، Tal Liani، أن الارتفاع لا يزال أمامه مجال للمزيد.

في مذكرة يوم الثلاثاء، أبقى Liani على تصنيف الشراء لشركة Microsoft ورفع هدف السعر إلى $600 من $500، ما يعني ارتفاعاً بنحو 20% تقريباً عن المستويات الحالية.

يعتمد الهدف الجديد على 28 مرة من تقدير Bank of America لأرباح السهم لعام 2027 حسب التقويم، مقابل 24 مرة سابقاً.

يعكس هذا التعديل تسارع نمو الحوسبة السحابية وتحسّن الرؤية بشأن عوائد استثمارات الذكاء الاصطناعي.

ارتفعت أسهم Microsoft بنحو 30% منذ نهاية July وسجلت مؤخراً أقوى سلسلة لها على مدى ستة أيام منذ October 2025.

Azure وCopilot تقدمان الأدلة

جاء الارتفاع الأخير بعد تقرير أرباح قوي للربع المالي الرابع.

تسارع نمو إيرادات Azure بنسبة 43% على أساس سنوي، بينما تجاوزت إرشادات Microsoft لنمو 45% في الربع الحالي توقعات وول ستريت.

تشهد الشركة أيضاً زيادة في تبنّي منتجات Copilot المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

أشار Liani إلى أن مقاعد Copilot المدفوعة تجاوزت 30 مليوناً، وأن الإضافات الصافية الجديدة تجاوزت الضعف مقارنةً بالربع السابق.

لكن، بالنسبة إلى Liani، تتجاوز ميزة Microsoft أي نموذج ذكاء اصطناعي فردي.

تقوم الشركة بشكل متزايد ببناء ما يصفه بأنه محفظة ذكاء اصطناعي شاملة (full-stack)، تجمع بين نماذجها الخاصة وعروض من مزوِّدي طرف ثالث.

«تعمل Microsoft على بناء محفظة واسعة من النماذج الداخلية والخارجية، مما يتيح للعملاء استخدام النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة لكل مهمة، مع تنظيم إجراءات المستخدمين»، قال Liani.

«ليست كل مهمة تتطلب نموذجاً متقدماً ومعقّداً ومكلفاً، ونهج Microsoft يساعد على تحسين الأداء مع تقليل استهلاك الرموز (tokens).»

نهج محايد تجاه النماذج قد يحسّن اقتصاديات الذكاء الاصطناعي

بدلاً من الاعتماد على مزود نموذج واحد، يمكن لـ Microsoft توجيه أعباء العمل وفقاً لتعقيدها وتكلفتها.

من خلال توظيف مزيج من النماذج الداخلية والخارجية، «يمكن لـ Microsoft تخصيص أكبر النماذج وأكثرها تكلفةً للمهام المعقدة في حين التعامل بكفاءة أكبر مع أعباء العمل عالية الحجم والمحددة للمنتج»، كتب Liani.

قد يساعد هذا النهج Microsoft على تقليل تعرضها لاقتصاديات أي مزود واحد، مع السماح لـ Copilot بالبقاء مرناً مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي.

أشار Liani أيضاً إلى نموذج Microsoft MAI-Code-1-Flash، الذي قال إنه يقدم أداءً يماثل GPT-5.6 لمهام Excel الشائعة بتكلفة أقل.

تعني الاستراتيجية أن قيمة Copilot لا «تعتمد حصرياً» على Anthropic أو OpenAI أو أي مزود نموذج فردي آخر.

كفاءة الأجهزة تضيف طبقة إضافية

تحاول Microsoft أيضاً تحسين اقتصاديات الذكاء الاصطناعي على مستوى البنية التحتية.

قال Liani إن التحسينات الهندسية عبر أسطولها من وحدات CPU وGPU، إلى جانب تحسينات برمجية، زادت من معدل المعالجة لأعباء عمل Copilot بأربعة أضعاف منذ بداية العام.

"إن التحسينات الهندسية عبر أسطول Microsoft من وحدات CPU وGPU، إلى جانب تحسين البرامج، زادت معدل المعالجة لأعباء عمل Copilot بمقدار 4x منذ بداية العام،" كتب Liani.

تطوّر Microsoft أيضاً شرائح مخصصة لتقليل تكاليف الاستنتاج (inference).

وفقاً للمحلل، فإن شريحة Maia 200 الخاصة بها، التي تشغّل نماذج AI من Microsoft، أرخص في التشغيل بنسبة تصل إلى 40% مقارنةً بالأجهزة التقليدية من Nvidia.

قد تصبح هذه المكاسب في الكفاءة أكثر أهمية مع إدخال Microsoft لسعة إضافية من الذكاء الاصطناعي على الشبكة.

يتوقع Liani الآن أن ينمو Azure بنسبة 41.8% في السنة المالية 2027، مقارنةً بـ39.9% في السنة المالية 2026.

وقال: «إن الاستمرار في تنفيذ توسيع السعة، والنشر الأسرع، وزيادة الكفاءة يعززون ثقتنا في قدرة Microsoft على الحفاظ على نمو Azure.»

السؤال الرئيسي للمستثمرين لم يعد ببساطة ما إذا كانت Microsoft قادرة على الإنفاق بما يكفي للمنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي.

بل ما إذا كانت الشركة قادرة على الاستمرار في تحويل ذلك الإنفاق إلى نمو أسرع للحوسبة السحابية واقتصاديات أقوى. في الوقت الحالي، يعتقد Bank of America أن الإجابة باتت تميل إلى 'نعم' بشكل متزايد.