据美国专利商标局公开信息显示，马斯克旗下人工智能公司xAI于2025年8月1日正式提交"Macrohard"商标注册申请（序列号99314877），申请费用为2300 美元（约合人民币16569元），涵盖两个核心商标类别。 早在7月14日，马斯克便在X平台暗示xAI正在筹备一家专注于编程与图像/视频生成的AI Agent子公司，并以"这是一项宏大的挑战，你能猜出这家公司叫 什么吗？"引发公众猜测，当用户在评论区提及"Macrohard"时，马斯克以眨眼表情回应。 从命名逻辑看，"Macrohard"显然是对微软（Microsoft）的精准戏仿——用"Macro（宏观）"替代"Micro（微观）"，在读音和拼写高度相似的基础上形成 强烈反差。 值得注意的是，此次商标申请采用标准字符格式，不涉及特定字体或颜色，为未来在多领域的品牌扩展预留了空间。 2022年，据马斯克传记披露，盖茨曾持有价值数十亿美元的特斯拉空头仓位，这一行为被马斯克视为"在特斯拉最虚弱时刻押注其倒闭"； 根据之前马斯克披露的规划，这家以"Macrohard"命名的子公司将聚焦"运营数百个专注于编程与图像/视频生成的AI Agent"，而这恰好是 ...

AI行业的环境影响 - AI发展伴随惊人的电力、水资源消耗和碳排放，微软AI业务扩张导致2024财年碳排放量较2020年增长23.4% [3][6] - Mistral AI旗舰模型Mistral Large 2在18个月训练和运行中排放2.04万吨二氧化碳，相当于5000辆家用轿车年排放量，消耗28.1万立方米水（112个奥运泳池）及660公斤锑当量资源 [8] - 具备推理能力的开源大模型能耗和碳排放是非推理模型的4到6倍 [9] 微软的碳减排措施 - 微软与Vaulted Deep签署协议，计划2038年前通过生物泥浆深埋技术去除490万吨碳，交易价值或达17亿美元（按350美元/吨计算） [4][5] - 该技术将有机废弃物泵入地下1500米岩层密封，永久去除碳并减少甲烷排放，同时封锁PFAS污染物 [5] - 微软已连续签署多笔碳信用交易订单，但被批评为"账面游戏"，实际减排效果存疑 [6] 科技巨头的碳排放现状 - 2020-2023年亚马逊、微软、Alphabet和Meta的间接碳排放量平均增长150%，其中亚马逊增182%，微软增155%，Meta增145%，Alphabet增138% [7][8] - GPT-4o若每日处理7亿次查询，年用电量达39万-46万兆瓦时（相当于3.5万美国家庭用电），排放13.8万-16.3万吨二氧化碳 [10] - 数据中心电力需求飙升导致科技公司减排目标承压，微软等采用"基于市场的核算机制"在账面上实现零排放 [7] 行业减排行动与挑战 - 谷歌、微软、Meta承诺2030年实现净零排放，亚马逊目标2040年，但碳抵消机制被指掩盖源头减排不足 [12] - 头部企业加速布局可再生能源：Meta购买1.1吉瓦核能电力，亚马逊数据中心接入核电站，谷歌投资核聚变能源 [13] - 到2027年AI年耗水量或达66亿立方米（瑞士年耗量2倍），2030年数据中心能耗或翻倍至945 TWh（超日本全国能耗） [12] 硬件与供应链影响 - AI模型生命周期中训练和推理阶段占温室气体排放85.5%、水资源消耗91%、材料消耗29% [8][9] - 生成式AI 2023年产生2600吨电子垃圾，2030年或达250万吨（相当于133亿部废弃智能手机） [12] - 硬件制造能耗占AI总排放11%，供应链延长设备寿命和增加可回收部件是关键减排措施 [13]

公司动态 - 马斯克旗下人工智能公司xAI向美国专利商标局提交"Macrohard"商标注册申请 商标状态为申请已受理但尚未分配审查员 [1] - 马斯克曾于7月在X平台通过眨眼表情回应网友提出的"Macrohard"公司名称建议 [2] 行业背景 - "Macrohard"名称被市场视为对微软"Microsoft"的调侃式戏仿 体现科技公司间的竞争关系 [3] - 公开报道显示马斯克与微软创始人比尔·盖茨在多个问题上存在公开分歧 [3]

AI行业环境成本 - AI发展导致碳排放显著增长 微软2024财年碳排放量自2020年累计增长23.4% [7] - Mistral Large 2模型18个月排放2.04万吨二氧化碳 相当于5000辆家用轿车年排放量 [2][10] - 四大科技巨头（亚马逊 微软 Meta Alphabet）2020-2023年间间接碳排放量平均增长150% [9] 碳抵消措施争议 - 微软投资17亿美元通过Vaulted Deep公司实施碳清除项目 计划2038年前清除490万吨碳 [3][5][6] - 碳抵消机制遭专家质疑 Carbon Market Watch认为应优先从源头减排而非购买排放权 [8] - 科技公司采用基于市场核算机制 在账面上可实现零排放但实际减排效果存疑 [9] 资源消耗规模 - AI模型训练推理阶段消耗85.5%温室气体和91%水资源 Mistral Large 2消耗28.1万立方米水（112个奥运泳池容量） [10] - GPT-4o每日7亿次查询年耗电量达39-46万兆瓦时 相当于3.5万个美国家庭年用电量 [12] - 预计2027年AI年耗水量达66亿立方米（瑞士年耗水量两倍） 2030年数据中心能耗将达945TWh（超日本全国能耗） [13] 科技公司减排行动 - 头部企业承诺净零排放目标 微软/谷歌/Meta设定2030年 亚马逊设定2040年 [14] - 2024年6月多家企业推进可再生能源：Meta采购1.1吉瓦核能 亚马逊投资200亿美元建设核能数据中心 谷歌投资核聚变项目 [14][15] - 行业减排重点应转向使用可再生能源 延长设备寿命及增加硬件回收比例 [14] 环境治理挑战 - 生成式AI2023年产生2600吨电子垃圾 预计2030年达250万吨（相当于133亿部废弃手机） [13] - 当前排放核算机制存在缺陷 特别是Scope 2和Scope 3排放披露不透明 [9] - 专家呼吁政府加强监管 要求企业提高环境披露透明度并制定强制减排措施 [15]

AI行业的环境影响 - AI训练和运行产生巨大碳排放，Mistral Large 2模型18个月排放2.04万吨二氧化碳，相当于5000辆家用轿车一年排放量 [7] - AI模型生命周期中训练和推理阶段环境影响最大，温室气体排放占比85.5%，水资源消耗占比91% [7] - 具备推理能力的AI模型能耗和碳排放是非推理模型的4到6倍 [9] - GPT-4o每天7亿次查询推算年用电量39万至46万兆瓦时，相当于3.5万美国家庭年用电量 [9] - 生成式AI在2023年产生2600吨电子垃圾，2030年可能达250万吨，相当于133亿部废弃智能手机 [9] 科技巨头的碳排放现状 - 微软2024财年碳排放量较2020年累计增长23.4% [4] - 2020-2023年亚马逊、微软、Alphabet和Meta间接碳排放量平均增长150% [6] - 亚马逊2023年运营碳排放量比三年前增长182%，微软增长155%，Meta增长145%，Alphabet增长138% [7] - 排放量最高的AI系统预计每年排放1.026亿吨二氧化碳当量 [7] 资源消耗数据 - Mistral Large 2消耗28.1万立方米水，可注满112个奥运泳池 [7] - 到2027年AI年耗水量或达66亿立方米，是瑞士年消耗量两倍 [9] - 数据中心能耗2030年或达945 TWh，超过日本和瑞士总能耗 [9] 碳减排措施 - 微软与Vaulted Deep签订协议，计划2038年前完成490万吨碳去除目标，交易价值可能达17亿美元 [3] - Vaulted Deep通过深井注水技术将有机废弃物转化为生物泥浆并封存地下1500米 [3] - 谷歌、微软和Meta承诺2030年前实现净零排放，亚马逊目标2040年 [10] - 科技巨头6月公布多项可再生能源领域进展 [10] 行业争议与挑战 - 专家批评碳抵消逻辑，认为应优先从源头减少排放而非购买碳信用额 [4] - 当前排放核算机制存在缺陷，企业可通过采购方式在账面上实现零排放 [6] - 碳信用机制常被用于误导性"碳中和"宣传 [10] - 企业自愿碳中和承诺约束力不足，需政府加强监管 [11]

马斯克注册"Macrohard"商标的战略意图 - 商标命名"Macrohard"是对微软"Microsoft"的直接戏仿，象征意义明显，预示将在AI领域与微软展开正面竞争 [1][3] - 该动作并非单纯玩笑，而是马斯克一贯的商业策略体现——通过挑衅性动作铺垫实质性业务布局 [1] - 反映马斯克与比尔·盖茨在特斯拉做空、AI发展理念等领域的长期矛盾，微软作为OpenAI最大金主成为直接对手 [3] AI产业竞争格局变化 - 公司计划将Macrohard打造为"多智能体AI软件公司"，目标颠覆传统软件开发范式，用AI代理取代人类程序员主导代码迭代 [4] - 战略定位超越单一AI应用竞争，直指微软核心业务——通过重构软件开发逻辑威胁Windows和Office生态根基 [4] - 当前AI竞赛聚焦模型参数竞赛，而公司试图开辟第二战场——重新定义AI在软件生态中的主导角色 [6] 行业颠覆性影响 - 若AI自主编程生态成型，可能引发软件产业全面洗牌，传统基于人力的开发模式面临结构性挑战 [4][8] - 微软Copilot等智能办公工具可能遭遇底层逻辑冲击，现有技术路径存在被替代风险 [4] - 该战略将推动全球AI竞争从模型层面升级至操作系统和开发方法论层面的较量 [6] 马斯克的竞争策略优势 - 采用边缘创新策略弥补模型资源劣势，通过社交媒体直接聚合开发者社群形成差异化竞争力 [6] - 历史上特斯拉、Neuralink等项目的成功验证其将科幻构想商业化的能力，本次战略具备历史参照系 [4][8] - 在AI行业日益官僚化的背景下，保持非主流姿态反而获得规则重塑的话语权 [6] 长期行业影响展望 - "Macrohard"可能成为AI驱动的新操作系统和开发逻辑的入口符号，类似Alphabet取代Google的品牌升级案例 [8] - 无论最终成败，该战略将强制改变现有AI竞赛规则，加速行业向自动化软件开发转型 [6][8] - 微软作为传统软件霸主将首次面临从技术方法到商业逻辑的全方位挑战 [4][8]

财务表现 - 微软第四财季营收达到764亿美元 按年增长18.1% 超出该行及市场共识预估3.6%及3.5% [1] - 净利润按年增长23.6%至272亿美元 超出该行预期及市场共识9%及8% [1] - 三大业务部门全面超出预期 受益于各业务营运效率提升 [1] 业务增长 - Azure及其他云服务收入第四财季按年增长39% 优于先前指引的34%至35% [1] - 大型客户推动核心基础设施业务加速增长 [1] - 生产力与业务流程(PBP)业务收入超预期增长 [1] 预测调整 - 将2026年至2027年营收预测上调2%至4% [1] - 将2026年至2027年营业利润预测上调3% [1] - 现金流折现法目标价上调18% 从510.3美元上调至601.5美元 [1] 估值水平 - 目标价对应2026及2027财年市盈率分别为38.8倍及33.6倍 [1] - 维持"买入"评级 反映盈利增长潜力及现金流生成能力提升 [1]

瑞银维持微软的"买入"评级，目标价从600美元上调至650美元；将2026财年每股盈利预测从15.09美元 上调至15.73美元，并将2026财年资本开支预测上调至1200亿美元，对比此前预测为997亿美元。 瑞银发表研报指，微软次季再度交出亮眼成绩，Azure云服务增长率连续两季超出预期，整体收入增长 17%，利润率好过预期，未履行订单及新签约订单量分别增长35%及30%。该行认为，Azure增长动力主 要来自核心非AI需求，尤其是大型企业从本地部署迁移至Azure的工作负载，相应上调Azure增长预测， 预期微软2026财年资本开支将增长，但幅度或低于2025财年的增长58%。 ...

微软季度业绩表现 - 公司次季收入增长17% 利润率超出预期 [1] - Azure云服务增长率连续两季超出预期 [1] - 未履行订单增长35% 新签约订单量增长30% [1] Azure业务发展 - Azure增长动力主要来自核心非AI需求 [1] - 大型企业从本地部署迁移至Azure的工作负载推动增长 [1] - 相应上调Azure增长预测 [1] 财务预测调整 - 2026财年每股盈利预测从15.09美元上调至15.73美元 [1] - 2026财年资本开支预测从997亿美元上调至1200亿美元 [1] - 预期2026财年资本开支增长幅度或低于2025财年的58% [1] 评级与目标价 - 维持"买入"评级 [1] - 目标价从600美元上调至650美元 [1]

公司战略与定位 - 马斯克旗下xAI正在创建一家多智能体AI软件公司 代号可能为"Macrohard" [1] - 公司定位为以人工智能为先的软件企业 可能直接与微软形成竞争关系 [1] - 公司开发模式具有创新性 大部分代码将由AI编写并通过AI代理进行迭代改进 [1] 技术开发模式 - 采用AI代理自动评判代码并持续改进的迭代开发模式 [1] - 实现多智能体协同的软件开发架构 [1] - 整个开发流程高度依赖人工智能自动化 [1] 行业竞争格局 - 人工智能软件行业竞争激烈 被马斯克称为"难题（hard）" [1] - 新进入者试图挑战微软等传统软件巨头的主导地位 [1] - 多智能体AI技术可能成为行业新的竞争焦点 [1]