$MSFT 自研晶片 Maia 200 導入正式負載：技術效率至現金流驗證與估值 Price-in 檢視 —Maia 200 已承接包括 Copilot 在內的正式工作負載，年底前預計納入 GitHub Copilot 與 Microsoft Foundry，提供自研算力落地的實質證據；Maia 300 則規劃於 2027 年部署—企業導入 Agent 伴隨持續的推論與基礎設施成本，AI 投資的評估核心已從單純的需求端席位成長，轉向微軟能在成本控制下保留多少實質利潤—投資人不應因盤面 $MSFT 上漲而 $MU 下跌便衝動換股，換股決策應獨立檢視兩者隱含現金流預估與風險補償 $MSFT 中期 Maia 200 已正式承接 Copilot 工作負載，使微軟控制 AI 推論成本的路徑更具體，但從技術效率改善到自由現金流增長，中間仍須驗證折舊負擔、自研系統利用率及客戶讓利幅度。股價接近歷史高點已反映相當預期，在價值捕獲能力獲得實質財務成果驗證前，不應盲目上調長期現金流預估。自研晶片能降低執行風險，但唯有轉化為實質自由現金流才能支持更高的長期估值