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微软公司2026财年第二季度财报简评&电话会议? MSFT 下跌 5% ? Azure 以固定汇率计算的增速为 38%，未达到市场预期的 38.5%-39%，这是微软股价下跌的核心原因。 ? 商业订单以固定汇率计算增长 228%，商业剩余履约义务增长 110%，其中 45% 由 OAI 驱动。 ? 资本支出达到 375 亿美元，高于市场预期的 350 亿美元。 ? 多头原本希望 Azure 增速能达到 40% 以上，此次数据略低于预期，令市场感到些许失望。 ?️ 所有人都在等待电话会议中即将公布的 Azure 后续指引，重点关注关于 3 月是否为增速低谷期的评论 微软公司 (MSFT) 2026财年第二季度财报电话会议全本逐字稿 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 非常感谢，Jonathan。 本季度，微软云（Microsoft Cloud）收入首次突破 500 亿美元，同比增长 26%，反映了我们平台的实力和加速的需求。我们正处于 AI 扩散（Diffusion）及其广泛 GDP 影响的初级阶段。随着这种扩散加速和蔓延，我们在科技堆栈每一层的潜在市场规模（TAM）都将大幅增长。事实上，即使在这一早期阶段，我们已经建立了一个比我们需要数十年建立的一些最大特许经营业务还要庞大的 AI 业务。 今天，我将重点谈论我们堆栈的三个层面：云与 Token 工厂（Cloud and Token Factory）、AI 与平台（AI and Platform），以及高价值代理体验（High-value Agentic Experiences）。 谈到我们的云与 Token 工厂，长期竞争力的关键在于塑造我们的基础设施以支持新的大规模工作负载。我们正在为这些工作负载的异构和分布式性质构建基础设施，确保其适合所有客户（包括长尾客户）的地理和特定细分市场需求。我们优化的关键指标是**“每美元每瓦特的 Token 数”（Tokens per watt per dollar）**，归根结底是利用芯片、系统和软件来提高利用率并降低总拥有成本（TCO）。 这方面的一个好例子是，我们在一个最高容量的工作负载——OpenAI 推理（为我们的 Copilots 提供动力）——中实现了 50% 的吞吐量提升。另一个例子是为我们的 Fairwater 数据中心解锁了新能力和效率。在这个案例中，我们通过 AI WAN 连接了亚特兰大和威斯康星的站点，建立了一个首创的 AI 超级工厂。Fairwater 的两层设计和液冷技术允许我们运行更高的 GPU 密度，从而提高大规模训练的性能和延迟表现。总的来说，仅本季度我们就增加了近 1 GW 的总容量。 在芯片层面，我们拥有 NVIDIA、AMD 以及我们自己的 Maia 芯片，通过多代硬件提供最佳的整体机队性能、成本和供应。本周早些时候，我们将 Maia 200 加速器 上线。Maia 200 在 FP4 精度下提供 10+ Petaflops 的算力，与我们机队中最新一代硬件相比，TCO 改善了 30% 以上。我们将对此进行扩展，首先从我们超级智能团队的推理和合成数据生成开始，同时也为 Copilot 和 Foundry 进行推理。鉴于 AI 工作负载不仅仅关于 AI 加速器，还会消耗大量计算资源，我们对在 CPU 方面取得的进展也感到高兴。Cobalt 200 是又一次巨大的飞跃，与我们首款为云原生工作负载定制的处理器相比，性能提高了 50% 以上。 **主权（Sovereignty）**越来越成为客户关注的焦点，我们正在扩展我们的解决方案和全球足迹以相匹配。仅本季度我们就宣布了在 7 个国家的数据中心（DC）投资，支持本地数据驻留需求。我们在公共云、私有云和国家合作伙伴云之间提供最全面的主权解决方案集，以便客户可以根据其所需的本地控制权为每个工作负载选择正确的方法。 接下来，我想谈谈代理平台（Agent Platform）。就像在每一次平台转移中一样，所有软件都在被重写。一个新的应用平台正在诞生。你可以将代理视为新的应用程序，为了构建、部署和管理代理，客户将需要模型目录、微调服务、编排工具、上下文工程服务、AI 安全、管理、可观测性和安全性。 这始于拥有广泛的模型选择。我们的客户期望在任何工作负载中使用多个模型，并根据成本、延迟和性能要求进行微调和优化。我们提供所有超大规模云厂商中最广泛的模型选择。本季度，我们增加了对 GPT-5 以及 Claude 4.5 的支持。目前已有超过 1,500 家客户在 Foundry 上使用了 Anthropic 和 OpenAI 模型。我们要看到对特定区域模型的需求日益增加，包括 Mistral 和 Cohere，因为越来越多的客户寻求主权 AI 选择。 我们继续投资于我们的第一方模型，这些模型经过优化以解决最高价值的客户场景，如生产力、编码和安全。作为 Foundry 的一部分，我们还赋予客户定制和微调模型的能力。客户越来越希望能够将他们拥有的隐性知识（Tacit Knowledge）捕获到模型权重中，作为其核心知识产权（IP）。随着 AI 在我们的 GDP 中更广泛地扩散，这可能是企业最重要的主权考量，每家公司都需要保护其企业价值。 为了使代理有效，它们需要立足于企业数据和知识。这意味着将他们的代理连接到记录系统（Systems of Record）和运营数据、分析数据，以及半结构化和非结构化的生产力和通信数据。这就是我们在 Unified IQ 层所做的事情，它跨越了 Fabric、Foundry 以及为 Microsoft 365 提供动力的数据。 在上下文工程的世界里，Foundry Knowledge 和 Fabric 正在获得动力。Foundry Knowledge 通过自动源路由和先进的代理检索提供更好的上下文，同时尊重用户权限。Fabric 汇集了端到端的运营、实时和分析数据。自其广泛可用（GA）以来的 2 年里，Fabric 的年收入运行率（Run Rate）现已超过 20 亿美元，拥有超过 31,000 家客户，并继续作为市场上增长最快的分析平台，收入同比增长 60%。 总的来说，每季度在 Foundry 上花费 100 万美元以上的客户数量增长了近 80%，受到各行各业强劲增长的推动。超过 250 家客户有望在今年在 Foundry 上处理超过 1 万亿个 Token。有许多客户利用 Foundry 上的所有这些能力构建自己的代理系统的绝佳案例。阿拉斯加航空正在创建自然语言航班搜索，宝马正在加快设计周期，Land O’Lakes 正在为合作社成员启用精准农业，SymphonyAI 正在解决快消品行业的瓶颈。当然，Foundry 仍然是通往整个云的强大入口。绝大多数 Foundry 客户在扩展时会使用额外的 Azure 解决方案，如开发者服务、应用服务、数据库等。 除了 Fabric 和 Foundry，我们还通过 Copilot Studio 和 Agent Builder 解决知识工作者的代理构建问题。超过 80% 的财富 500 强企业拥有使用这些低代码、无代码工具构建的活跃代理。随着代理的激增，每个客户都需要新的方式来部署、管理和保护它们。我们认为这为我们创造了一个主要的新类别和巨大的增长机会。 本季度，我们推出了 Agent 365，使组织能够轻松将其现有的治理、身份、安全和管理扩展到代理。这意味着他们在 Microsoft 365 和 Azure 中已经使用的相同控制现在扩展到了他们在我们的云或任何其他云上构建和部署的代理。Adobe、Databricks、Genspark、Glean、NVIDIA、SAP、ServiceNow 和 Workday 等合作伙伴已经整合了 Agent 365。我们是第一家提供这种跨云代理控制平面的提供商。 现在，让我们转向我们正在构建的高价值代理体验（High-value Agentic Experiences）。AI 体验是意图驱动的，并且开始在任务范围内工作。我们正在进入一个跨领域的宏观授权和微观操控的时代。使用多个模型的智能被构建到多种形式中。你在聊天中、新的代理收件箱应用、同事支架（Coworker scaffoldings）、嵌入日常使用的应用程序和 IDE 中的代理工作流，甚至在具有文件系统访问权限和技能的命令行中都能看到这一点。这就是我们通过跨越关键领域的第一方 Copilot 系列所采取的方法。 在消费者领域，例如，Copilot 体验跨越了聊天、新闻、信息流、搜索、创作、浏览、购物以及与操作系统的集成，并且势头强劲。我们的 Copilot 应用程序的日活跃用户同比增长了近 3 倍，并且通过 Copilot Checkout，我们与 PayPal、Shopify 和 Stripe 合作，以便客户可以直接在应用程序内进行购买…… 对于 Microsoft 365 Copilot，我们专注于全组织的生产力。Work IQ 利用 Microsoft 365 底层的数据，为每个组织创建最有价值的有状态代理（Stateful Agent）。它在人员、他们的角色、工件、通信以及历史和记忆之上提供强大的推理能力，所有这些都在组织的安全边界内。由 Work IQ 提供支持的 Microsoft 365 Copilot 的准确性和延迟是无与伦比的，提供比竞争对手更快、更准确的工作落地结果。我们看到了迄今为止最大的季度环比响应质量改进。这推动了创纪录的使用强度，每位用户的平均对话次数同比增长了一倍。Microsoft 365 Copilot 也正在成为真正的日常习惯，日活跃用户同比增长了 10 倍。我们还看到了 Researcher Agent 的强劲势头，它支持 OpenAI 和 Claude，以及 Excel、PowerPoint 和 Word 中的代理模式。 总的来说，这是 Microsoft 365 Copilot 席位增加的一个创纪录季度，同比增长超过 160%。我们看到席位增长季度环比加速，现在拥有 1500 万付费 Microsoft 365 Copilot 席位以及数倍的企业聊天用户。我们看到了更大规模的商业部署。拥有超过 35,000 个席位的客户数量同比增长了三倍。Fiserv、ING、NASA、肯塔基大学、曼彻斯特大学、美国内政部和 Westpac 都购买了超过 35,000 个席位。仅 Publicis 一家就为其几乎所有员工购买了超过 95,000 个席位。 我们还在通过全套件内置代理在 Dynamics 365 中抢占份额。这方面的一个很好的例子是 Visa 如何利用 Dynamics 中的客户知识管理代理将客户对话数据转化为知识文章，以及 Sandvik 如何使用我们的销售资格代理在成千上万的潜在客户中自动进行销售线索资格认定。 在编码方面，我们看到所有付费 GitHub Copilot 的强劲增长。个人开发者的 Copilot Pro Plus 订阅季度环比增长 77%，总计现在我们有 470 万付费 Copilot 订阅者，同比增长 75%。例如，西门子正在全力投入 GitHub，在成功向 30,000 多名开发人员推出 Copilot 后，采用了完整平台来提高开发人员的生产力。GitHub Agent HQ 是所有编码代理（如 Anthropic、OpenAI、Google、Cognition 和 xAI）在客户 GitHub 仓库上下文中的组织层。通过 Copilot CLI 和 VS Code，我们为开发人员提供了 AI 优先编码工作流所需的全方位形式和模型。当你将 Work IQ 作为技能或 MCP 添加到我们的开发者工作流中时，这改变了游戏规则，浮现出更多上下文，如电子邮件、会议、文档、项目、消息等。你可以简单地要求代理根据 SharePoint 中的规范更新或使用 Teams 中上次工程和设计会议的文字记录来计划和执行代码库的更改。 我们通过 GitHub Copilot SDK 超越了这一点。开发人员现在可以将 Copilot CLI 背后的相同运行时、多模型、多步骤规划工具、MCP 集成、认证、流式传输直接嵌入到他们的应用程序中。 在安全方面，我们在 Defender、Entra、Intune 和 Purview 中增加了十几个新的和更新的 Security Copilot 代理。例如，Icertis 的 SOC 团队使用 Security Copilot 代理将手动分类时间减少了 75%，这对于面临严重人才短缺的行业来说是一个真正的游戏规则改变者。为了让安全团队更容易上手，我们正在向所有 E5 客户推出 Security Copilot，我们的安全解决方案也正在成为管理组织 AI 部署所必不可少的。本季度 Purview 审计了 240 亿次 Copilot 交互，同比增长 9 倍。 最后，我想谈谈另外两个高影响力的代理体验。首先，在医疗保健领域，Dragon Copilot 是其类别的领导者，帮助超过 100,000 名医疗提供者自动化他们的工作流程。Mount Sinai Health 在其初级保健医生成功试用后，现在正转向系统范围内的 Dragon Copilot 部署。总的来说，本季度我们帮助记录了 2100 万次患者就诊，同比增长 3 倍。 其次，在科学和工程领域，像消费品领域的联合利华和 EDA 领域的 Synopsys 这样的公司正在使用 Microsoft Discovery 来编排专门的代理进行端到端的研发。他们能够对科学文献和内部知识进行推理，提出假设，启动模拟，并不断迭代以推动新发现。 除了 AI，我们继续投资于我们所有的核心特许经营业务，满足客户和合作伙伴的需求，我们看到了强劲的进展。例如，在云迁移方面，我们的新 SQL Server 的 IaaS 采用率是以前版本的 2 倍以上。在安全方面，我们现在拥有 160 万安全客户，其中包括超过 100 万使用我们 4 个或更多工作负载的客户。Windows 达到了一个重要的里程碑，Windows 11 用户达到 10 亿，同比增长超过 45%。本季度我们在 Windows、Edge 和 Bing 方面都获得了份额增长。LinkedIn 会员数实现两位数增长，付费视频广告增长 30%。在游戏方面，我们致力于在 Xbox、PC、云和所有其他设备上提供出色的游戏，我们在 Xbox 上看到了创纪录的 PC 玩家和付费流媒体时长。 最后，我们对目前的客户交付情况以及构建全栈以捕捉未来机会的感觉非常好。说到这里，让我把会议交给 Amy 来介绍我们的财务结果和展望，我期待稍后回答大家的问题。 Amy Hood，微软首席财务官： 谢谢 Satya，大家下午好。 随着对我们产品需求的增长以及我们销售团队的专注执行，我们再次在收入、营业收入和每股收益方面超出了预期，同时投资以推动长期增长。 本季度，收入为 813 亿美元，增长 17%，按恒定汇率计算增长 15%。毛利额增长 16%，按恒定汇率计算增长 14%，而营业收入增长 21%，按恒定汇率计算增长 19%。每股收益为 4.14 美元，剔除我们对 OpenAI 投资的影响后，增长 24%，按恒定汇率计算增长 21%。外汇对报告结果的提升略低于预期，尤其是在智能云收入方面。 公司毛利率为 68%，同比略有下降，主要受持续的 AI 基础设施投资和不断增长的 AI 产品使用量的驱动，但这部分被持续的效率提升（特别是在 Azure 和 M365 商业云中）以及向更高利润率业务的销售组合转变所抵消。 运营费用增长 5%，按恒定汇率计算增长 4%，主要受对计算能力和 AI 人才的研发投资以及我们游戏业务减值费用的驱动。营业利润率同比增长至 47%，超出预期。 提醒一下，我们仍然采用**权益法（Equity Method）**核算我们对 OpenAI 的投资。由于 OpenAI 的资本重组，我们现在根据我们在其资产负债表上净资产变动中的份额记录收益或损失，而不是根据我们在其损益表上的运营利润或亏损份额。因此，我们记录了一笔收益，推动 GAAP 结果中的其他收入和支出达到 100 亿美元。剔除 OpenAI 影响后，其他收入和支出略为负值且低于预期，主要受投资净亏损驱动。 资本支出（Capital Expenditures）为 375 亿美元，本季度，大约三分之二的资本支出用于短期资产（Short-lived assets），主要是 GPU 和 CPU。我们的客户需求继续超过我们的供应。因此，我们必须平衡以下需求：让我们的入库供应更好地满足不断增长的 Azure 需求，同时扩大第一方 AI 在 M365 Copilot 和 GitHub Copilot 等服务中的使用，增加对研发团队的分配以加速产品创新，以及持续更换报废的服务器和网络设备。剩余的支出用于长期资产，这些资产将支持未来 15 年及以上的货币化。 本季度，融资租赁总额为 67 亿美元，主要用于大型数据中心站点，支付给房地产和设备的现金为 299 亿美元。 经营现金流为 358 亿美元，增长 60%，受强劲的云账单和回款驱动。自由现金流为 59 亿美元，环比下降，反映了由于融资租赁组合较低导致的较高的现金资本支出。最后，我们通过股息和股票回购向股东返还了 127 亿美元，同比增长 32%。 现在谈谈我们的商业业绩。 商业预订量（Commercial Bookings）增长 230%，按恒定汇率计算增长 228%，受此前宣布的 OpenAI 大型 Azure 承诺（反映了多年需求需求）以及 11 月此前宣布的 Anthropic 承诺以及我们在核心年金销售活动中的健康增长驱动。 **商业剩余履约义务（Commercial Remaining Performance Obligation, RPO）**继续以扣除准备金后的净额报告，增至 6,250 亿美元，同比增长 110%，加权平均久期约为 2.5 年。大约 25% 将在未来 12 个月内确认为收入，同比增长 39%。在未来 12 个月之后确认的剩余部分增长了 156%。我们要商业 RPO 余额中约 45% 来自 OpenAI。巨大的剩余余额增长了 28%，反映了整个投资组合中持续广泛的客户需求。 微软云收入为 515 亿美元，增长 26%，按恒定汇率计算增长 24%。微软云毛利率略好于预期，为 67%，同比下降，原因是持续的 AI 投资部分被前面提到的持续效率提升所抵消。 现在谈谈我们的分部业绩。 **生产力和业务流程（Productivity and Business Processes）**收入为 341 亿美元，增长 16%，按恒定汇率计算增长 14%。M365 商业云收入增长 17%，按恒定汇率计算增长 14%，核心业务执行一致，且 Copilot 强劲业绩的贡献不断增加。每用户平均收入（ARPU）增长再次由 E5 和 M365 Copilot 引领，付费 M365 商业席位同比增长 6% 至超过 4.5 亿，所有客户细分市场均有安装基数扩展，但主要来自我们的中小企业和一线员工产品。M365 商业产品收入增长 13%，按恒定汇率计算增长 10%，超出预期，原因是 Office 2024 交易性采购高于预期。M365 消费者云收入增长 29%，按恒定汇率计算增长 27%，再次受 ARPU 增长驱动……M365 消费者订阅增长 6%。LinkedIn 收入增长 11%，按恒定汇率计算增长 10%，受营销解决方案驱动。Dynamics 365 收入增长 19%，按恒定汇率计算增长 17%，所有工作负载均持续增长。 该分部毛利额增长 17%，按恒定汇率计算增长 15%，毛利率百分比再次增长，主要受 M365 商业云效率提升的驱动，部分被持续的 AI 投资（包括不断增长的 Copilot 使用量的影响）所抵消。运营费用增长 6%，按恒定汇率计算增长 5%，营业收入增长 22%，按恒定汇率计算增长 19%。营业利润率同比增至 60%，受经营杠杆改善以及前面提到的较高毛利率驱动。 接下来是**智能云（Intelligent Cloud）**分部。收入为 329 亿美元，增长 29%，按恒定汇率计算增长 28%。在 Azure 和其他云服务中，收入增长 39%，按恒定汇率计算增长 38%，略高于预期，我们可互换机队的持续效率提升使我们能够将部分容量重新分配给 Azure 并在本季度实现货币化。如前所述，我们继续看到跨工作负载、客户细分和地理区域的强劲需求，且需求继续超过可用供应。在我们的本地服务器业务中，收入增长 2%，按恒定汇率计算增长 1%，超出预期，受对我们混合解决方案的需求驱动，包括来自 SQL Server 2025 推出的收益，以及在内存价格上涨前较高的交易性采购。 该分部毛利额增长 20%，按恒定汇率计算增长 19%。毛利率百分比同比下降，主要受持续的 AI 投资和向 Azure 的销售组合转变驱动，部分被 Azure 的效率提升所抵消。运营费用增长 3%，按恒定汇率计算增长 2%，营业收入增长 28%，按恒定汇率计算增长 27%。营业利润率为 42%，同比略有下降，因为增加的 AI 投资主要被改善的经营杠杆所抵消。 现在是更多个人计算（More Personal Computing）。收入为 143 亿美元，下降 3%。Windows OEM 和设备收入增长 1%，按恒定汇率计算相对不变。Windows OEM 增长 5%，执行力强劲，并持续受益于 Windows 10 支持结束。结果超出预期，因为库存水平保持高位，且在内存价格上涨前采购增加。搜索和新闻广告收入（不含流量获取成本 TAC）增长 10%，按恒定汇率计算增长 9%，略低于预期，受一些执行挑战的影响。正如预期的那样，随着第三方合作伙伴关系的收益正常化，环比增长率有所放缓。在游戏方面，收入下降 9%，按恒定汇率计算下降 10%。Xbox 内容和服务收入下降 5%，按恒定汇率计算下降 6%，低于预期，受第一方内容影响，影响波及整个平台。 该分部毛利额增长 2%，按恒定汇率计算增长 1%，毛利率百分比同比增长，受向更高利润率业务的销售组合转变驱动。运营费用增长 6%，按恒定汇率计算增长 5%，受前述游戏业务减值费用以及对计算能力和 AI 人才的研发投资驱动。营业收入下降 3%，按恒定汇率计算下降 4%，营业利润率同比相对不变，为 27%，因为较高的运营费用主要被较高的毛利率所抵消。 现在，转向我们的 Q3 展望，除非另有说明，否则均以美元为基础。 基于当前汇率，我们预计外汇将使总收入增长增加 3 个百分点。在各分部内，我们预计外汇将使生产力和业务流程的收入增长增加 4 个百分点，使智能云和更多个人计算增加 2 个百分点。我们预计外汇将使 COGS（销货成本）和运营费用增长增加 2 个百分点。提醒一下，这种影响是由于一年前的汇率造成的。 从公司整体开始，我们预计收入为 806.5 亿至 817.5 亿美元，增长 15%-17%，商业业务持续强劲增长，部分被我们的消费者业务所抵消。我们预计 COGS 为 266.5 亿至 268.5 亿美元，增长 22%-23%，运营费用为 178 亿至 179 亿美元，增长 10%-11%，受持续的研发、AI 计算能力和人才投资以及去年同期基数较低的驱动。营业利润率预计将同比略有下降。 剔除我们对 OpenAI 投资的任何影响，其他收入和支出预计约为 7 亿美元，主要受我们股票投资组合的公允市场收益和利息收入驱动，部分被利息支出（包括与数据中心融资租赁相关的利息支付）所抵消。我们预计调整后的 Q3 有效税率约为 19%。 接下来，我们预计资本支出将环比下降，原因是云基础设施建设的正常波动和融资租赁交付的时间安排。随着我们努力缩小供需差距，我们预计短期资产的组合将与 Q2 保持相似。 现在看我们的商业业务。在商业预订量方面，在针对上一年的 OpenAI 合同进行调整后，我们预计核心业务将在不断增长的到期基数上实现健康增长。提醒一下，Q2 签署的重要 OpenAI 合同代表了他们的多年需求，这将导致未来预订量和 RPO 增长率出现一些季度波动。微软云毛利率百分比应约为 65%，同比下降，主要受持续 AI 投资的驱动。 现在是分部指引。 在生产力和业务流程方面，我们预计收入为 342.5 亿至 345.5 亿美元，增长 14%-15%。在 M365 商业云方面，我们预计收入增长按恒定汇率计算将在 13%-14% 之间，在庞大且不断扩大的基数上保持同比增长率的稳定性。Copilot 势头的加速和持续的 E5 采用将再次推动 ARPU 增长。M365 商业产品收入应出现低个位数下降，环比下降，假设 Office 2024 交易性采购趋势正常化。提醒一下，M365 商业产品包括由于当期收入确认动态而可能发生变化的组件。M365 消费者云收入增长应在 20% 的中高段范围，受 ARPU 增长以及持续的订阅量驱动。 对于 LinkedIn，我们预计收入增长将达到低两位数，在 Dynamics 365 方面，我们预计收入增长将达到高十几位数（High teens），所有工作负载将持续增长。 对于智能云，我们预计收入为 341 亿至 344 亿美元，增长 27%-29%。在 Azure 方面，我们预计 Q3 收入增长按恒定汇率计算将在 37% 至 38% 之间，而去年的同期比较包括了 Q3 和 Q4 均显著加速的增长率。如前所述，需求继续超过供应，我们需要继续平衡我们可以分配给此处的入库供应与其他优先事项。提醒一下，根据产能交付的时间和上线时间，以及根据合同组合的当期收入确认，同比增长率可能会出现季度波动。在我们的本地服务器业务中，我们预计随着 SQL Server 2025 推出后增长率正常化，收入将出现低个位数下降。尽管内存价格上涨可能会给交易性采购带来额外的波动。 在更多个人计算方面，我们预计收入为 123 亿至 128 亿美元。Windows OEM 和设备收入应出现低十几位数的下降。随着 Windows 10 支持结束的收益正常化以及高库存水平在本季度下降，增长率将受到影响。因此，Windows OEM 收入应下降约 10%。潜在结果的范围仍然比平时更宽，部分原因是内存价格上涨对 PC 市场的潜在影响。搜索和新闻广告（不含 TAC）收入增长应为高个位数。即使我们努力改善执行，我们预计 Bing 和 Edge 将继续获得份额，增长由数量驱动，我们预计随着第三方合作伙伴关系的贡献继续正常化，环比增长将放缓。在 Xbox 内容和服务方面，我们预计收入将出现中个位数下降，而去年的同期比较受益于强劲的内容表现，部分被 Xbox Game Pass 的增长所抵消，硬件收入应同比下降。 现在，关于本财年剩余时间和以后的一些额外想法。首先是外汇。 基于当前汇率，我们预计外汇将使 Q4 总收入和 COGS 增长增加不到 1 个百分点，对运营费用增长没有影响。在各分部内，我们预计外汇将使生产力和业务流程以及更多个人计算的收入增长增加约 1 个百分点，使智能云增加不到 1 个百分点。 凭借 H1 交付的强劲工作以优先投资关键增长领域，以及 Windows OEM 和商业本地业务收入组合较高的有利影响，我们现在预计 2026 财年营业利润率将略有上升。我们早些时候提到了内存价格上涨对 Windows OEM 和本地服务器市场的潜在影响。此外，不断上涨的内存价格将影响资本支出，尽管对微软云毛利率的影响将随着这些资产在 6 年内折旧而更加逐渐地建立。 最后，我们在 H1 实现了强劲的顶线增长，并且正在投资于堆栈的每一层，以继续为我们的客户提供高价值的解决方案和工具。 说到这里，让我们进入问答环节。Jonathan？ Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Amy。我们现在进入问答环节。出于对他人的尊重，我们请求参与者只问一个问题。接线员，请您重复一下指示好吗？ 会议接线员： 谢谢。女士们，先生们，如果您想提问，请按电话键盘上的星号键和 1，确认音将表明您的线路已进入提问队列。如果您想从队列中移除您的问题，可以按星号键和 2。对于使用扬声器设备的参与者，在按星号键之前可能需要拿起听筒。 第一个问题来自摩根士丹利的 Keith Weiss。请讲。 Keith Weiss，分析师，摩根士丹利： 太好了。谢谢你们接受提问。我看着微软的财报，收益同比增长 24%，这是一个惊人的结果。你们执行得很好。顶线增长良好，利润率扩张。但我看了一下盘后交易，股价还是跌了。我认为投资者心中的一个核心问题是，资本支出（CapEx）增长快于我们的预期，而 Azure 的增长可能比我们预期的要慢一点点。我认为这归根结底是对这些资本支出随着时间推移的投资回报率（ROI）的担忧。所以我希望你们能帮我们要填补一些空白，也就是我们应该如何看待未来的产能扩张以及它能为 Azure 带来什么？更重要的是，当这些投资实现时，我们应该如何看待其 ROI？谢谢你们。 Amy Hood，微软首席财务官： ……谢谢，Keith。让我先开始，我相信 Satya 会补充一些更广泛的评论。我认为首先，你确实问了一个非常直接的相关性问题，我认为许多投资者都在做这个关联，那就是在资本支出和 Azure 收入数字之间。你知道，我们上个季度尝试过，我想这季度再次尝试，更具体地谈论所有资本支出（特别是跨 CPU 和 GPU 的短期资本支出）的去向以及它将在哪里体现。 有时我认为可能最好考虑我们给出的 Azure 指引作为关于我们在 Azure 收入中能够交付什么的分配容量指引（allocated capacity guide）。因为当我们花费资本并放置 GPU（特别是 GPU，也适用于 CPU，但 GPU 更具体）时，我们实际上是在做长期决策。 我们做的第一件事是解决销售和使用量的增加，以及 M365 Copilot 和 GitHub Copilot、我们的第一方应用程序的加速步伐。然后我们确保我们在投资研发和产品创新的长期性质。我认为你在过去一段时间看到我们在产品方面的许多加速，是因为我们将 GPU 和容量分配给了我们在过去几年中招聘的许多有才华的 AI 人员。 结果就是剩下的部分用于服务 Azure 继续增长的需求。 思考这个问题的一种方式，因为我想我有时会被问到这个问题，是，你知道，如果我把 Q1 和 Q2 刚上线的 GPU 全部——就 GPU 而言——全部分配给 Azure，KPI 本来会超过 40。我认为最重要的一点是认识到这是关于投资于让客户受益的堆栈的所有层，我认为这对于思考资本增长很有帮助。它体现在每一部分。它体现在整个业务的收入增长中，也体现在当我们投资于员工时的运营费用（OpEx）增长中。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 是的，我想 Amy 你已经涵盖了。但基本上，作为投资者，我认为当你考虑我们的资本，你考虑我们投资组合的毛利率（GM）状况时，你显然应该考虑 Azure，但你也应该考虑 M365 Copilot，你应该考虑 GitHub Copilot。你应该考虑 Dragon Copilot，Security Copilot。所有这些都有毛利率状况和生命周期价值（LTV）。我的意思是，如果你想一下，获取一个 Azure 客户对我们来说非常重要，但获取一个 M365 或 GitHub 或 Dragon Copilot 客户也同样重要，顺便说一句，这对我们来说都是增量业务和潜在市场（TAM）。 所以我们不想只最大化我们的某一项业务。我们希望能够在我们处于供应受限的情况下分配产能，从而使我们能够从本质上构建最佳的 LTV 投资组合。这是一方面，Amy 提到的另一方面也是研发。我的意思是，你得考虑到计算也是研发，这有点像是它的第二个要素。所以我们显然正在利用所有这些来为长期进行优化。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Keith。接线员，请接下一个问题。 会议接线员： 下一个问题来自 Bernstein Research 的 Mark Moerdler。请讲。 Mark Moerdler，分析师，Bernstein Research： 非常感谢接受我的提问，祝贺这一季度的业绩。我们认为投资者想要了解的另一个问题是如何看待你们从硬件资本支出投资到收入和利润率的视线。你们将服务器资本化为 6 年，但你们的 RPO（剩余履约义务）平均久期为 2.5 年，高于上季度的 2 年。投资者如何能放心，既然这很多资本支出是以 AI 为中心的，你们将能够在硬件的 6 年使用寿命内捕获足够的收入，以实现稳健的收入和毛利增长？ 希望能像 CPU 收入那样。谢谢。 Amy Hood，微软首席财务官： 谢谢，Mark。让我先从高层次开始，Satya 也可以补充。我想，你知道，当你考虑平均久期时，我认为你指的是——我们需要记住——平均久期是我们拥有的广泛合同安排的组合。其中很多围绕着像 M365 或我们的 BizApp 组合之类的东西是较短期的，对吧？三年合同，所以坦率地说，它们的久期较短。然后剩下的大部分是 Azure 合同，这些合同的久期更长，你这季度看到了这一点，我们看到该久期从大约 2 年延长到了 2.5 年。 思考这个问题的方式是，你知道，我们今天花费的大部分资本，以及我们购买的许多 GPU，都已经为其大部分使用寿命签订了合同。所以思考这个问题的一种方式是，你知道，我想你指出的很多风险并不存在，因为它们已经为整个使用寿命出售了。所以部分原因是因为由于一些 M365 的东西，你有这个较短期的 RPO。如果你只看 Azure 的 RPO，它会稍微长一点。其中很多是基于 CPU 的。不仅仅是 GPU。 关于我们谈到的 GPU 合同，包括对于我们一些最大的客户，那些是按 GPU 的整个使用寿命出售的，所以不存在我认为你可能指出的那种风险。希望这有帮助。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： ……是的，我只想补充一点，除了 Amy 提到的（即已经按使用寿命签约）之外，我们确实使用软件在机队（即便是老化的机队）上持续运行最新的模型。这有点像是给了我们这种持久性。所以，归根结底，我们希望拥有——这就是为什么我们甚至考虑不断地让机队老化，对吧？所以这不是关于某一年买一大堆设备。而是关于每年你都要顺应摩尔定律，你增加设备，你使用软件，然后在所有设备上进行优化。 Amy Hood，微软首席财务官： 还有 Mark，也许要说明一下，以防这不明显，那就是随着你度过使用寿命，实际上，你的交付效率会越来越高。所以在你已经出售了其整个生命周期的地方，利润率实际上会随着时间的推移而提高。所以我认为这对于人们来说可能是一个很好的提醒，因为我们显然一直在 CPU 机队中看到这一点。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 这是一个很棒的回答。我真的很感激。谢谢。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Mark。接线员，请接下一个问题。 会议接线员： 下一个问题来自 Jefferies 的 Brent Thill。请，请讲。 Brent Thill，分析师，Jefferies： 谢谢，Amy。关于 45% 的积压订单（Backlog）与 OpenAI 相关，我只是好奇你是否可以评论一下。显然人们对持久性有担忧，我知道也许你在这方面不能说太多，但我想每个人都担心这种风险敞口（Exposure），如果你能谈谈你和 Satya 所看到的观点。 Amy Hood，微软首席财务官： 我想也许我会用完全不同的方式思考这个问题，Brent。首先要关注的是我们谈论这个数字的原因，是因为 55% 或大约 3,500 亿美元与我们的投资组合的广度相关，跨解决方案、跨 Azure、跨行业、跨地理区域的广泛客户。这是一个巨大的 RPO 余额，比大多数同行都要大，比大多数同行都要更加多元化，坦率地说，我认为我们对此非常有信心。 当你考虑到仅仅那一部分就增长了 28%，这在广度以及我们看到的采用曲线上真的是令人印象深刻的工作，我认为这是我被问得最频繁的问题。它按客户细分、按行业和按地理区域增长，所以这是非常一致的。 如果你问我对 OpenAI 以及合同和健康状况的感觉，听着，这是一个伟大的合作伙伴关系。我们继续作为他们的规模化提供商。我们很高兴这样做。我们处于最成功的业务之一之下，我们继续对此感觉相当不错。这使我们能够保持我们在构建内容方面的领导地位，并处于应用创新的前沿。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Brent。接线员，请接下一个问题。 会议接线员： 下一个问题来自瑞银（UBS）的 Karl Keirstead。请讲。 Karl Keirstead，分析师，UBS： 好的，非常感谢。Satya，Amy，无论你们如何在第一方和第三方之间分配产能，你们能否定性地评论一下即将上线的产能数量？我认为12 月季度增加的 1 GW（千兆瓦）是非同寻常的，并暗示产能增加正在加速。但我认为许多投资者都盯着 Fairwater 亚特兰大、Fairwater 威斯康星，无论未来几个季度如何分配，我们都很想听听关于产能增加幅度的评论。谢谢。 Amy Hood，微软首席财务官： 是的，Karl，我想我们已经说了几件事。我们正在尽可能努力地尽快增加产能。你提到了像亚特兰大或威斯康星这样的具体地点。那些是多年交付项目，所以我不会一定专注于具体地点。我们真正要做的，也是我们正在极其努力去做的，是在全球范围内增加产能。其中很多将在美国增加，也就是你提到的那两个地点，但也需要在全球范围内增加，以满足我们看到的客户需求和增加的使用量。你知道，我们将继续增加长期基础设施。 思考这个问题的方式是，我们需要确保我们有可用的电力、土地和设施，当它们完成后，我们将继续尽可能快地把 GPU 和 CPU 放进去。最后，我们将努力确保我们能够尽可能高效地提高我们做这件事的速度以及我们要如何运营它们，以便它们能够拥有尽可能高的效用。所以我认为，这实际上不是关于两个地方，Karl。我肯定会将其抽象化。那些是多年交付时间表，但实际上，我们只需要在我们要目前处于建设中或开始这样做的每个地点把它完成。我们正在尽可能快地工作。 Karl Keirstead，分析师，UBS： 好的，明白了。谢谢。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Karl。接线员，请接下一个问题。 会议接线员： 下一个问题来自摩根大通的 Mark Murphy。请讲。 Mark Murphy，分析师，JP Morgan： 非常感谢。Satya，Maia 200 加速器在推理方面的性能成就看起来相当惊人，特别是与已经存在更长时间的 TPU、Trainium 和 Blackwell 相比。你能不能把这个成就放在某种视角下，就你认为芯片作为核心竞争力对微软来说可能会变得多么重要而言？Amy，在支持你们未来的推理成本毛利状况方面，这里有什么值得一提的影响吗？ Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 是的，不，谢谢你的提问。所以有几件事。一是我们在构建自己的芯片方面，以各种不同的形式，已经努力了很长很长时间。所以，我们对 Maia 200 的进展感到非常、非常兴奋。你知道，特别是当我们考虑运行 GPT-5 以及我们在 Gems 中能够获得的性能，在 FP4 下，这恰恰证明了一点，那就是当你拥有一个新的工作负载，一种新形状的工作负载时，你可以开始在模型和芯片之间进行端到端的创新。整个系统甚至不仅仅是关于芯片，还有在机架规模上优化的网络工作方式，配合针对此特定工作负载的内存。 另一件事是我们显然正在与我们自己的超级智能团队在所有模型上进行往返和密切合作。你可以想象，我们构建的任何东西都将针对 Maia 进行全面优化。我们对此感觉很好，我认为全盘思考的方式是我们处于如此早期的阶段。我的意思是，即使只看芯片创新和系统创新的数量。即使自 12 月以来，我认为新事物是每个人都在谈论低延迟推理。对吧？我们要确保的一件事是我们不会被锁定在任何一件事上。如果有的话，我们与 NVIDIA、与 AMD 有着良好的合作关系。他们在创新，我们在创新。我们希望机队在任何给定的时间点都能获得最佳的 TCO。 而且这不是一场一代人的游戏。我认为很多人只是谈论谁领先。只要记住，你必须一直领先——在未来的所有时间里。这意味着你真的想考虑，你知道，让外面发生的很多创新进入你的机队，以便你的机队在 TCO 层面拥有根本优势。所以这就是我看待它的方式，即我们对 Maia 感到兴奋，我们对 Cobalt 感到兴奋，我们对 DPU、我们的下一个感到兴奋。所以我们拥有很多系统能力。这意味着我们可以垂直整合，因为我们可以垂直整合并不意味着我们只垂直整合。所以我们希望能够在这里拥有灵活性，这就是你看到我们在做的事情。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Mark。接线员，请接下一个问题。 会议接线员： 下一个问题来自德意志银行的 Brad Zelnick。请讲。 Brad Zelnick，分析师，Deutsche Bank： 太好了。非常感谢。Satya，我们在 Ignite 大会上从 Judson 那里听到了很多关于前沿转型的内容，而且我们已经看到客户在采用微软 AI 堆栈时实现了突破性的收益。能否帮我们构建一下企业踏上这些旅程的势头，以及对他们在成为前沿公司的过程中对微软的支出能扩大多少的任何预期？谢谢。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 是的，谢谢你的提问。所以我想，我们看到的一件事是跨我们要三大主要套件的采用，对吧？所以如果你拿 M365，你拿安全方面正在发生的事情，你拿 GitHub。事实上，这很有趣。我的意思是，你知道，这三件事过去对我们的客户产生了某种复合效应，比如像 Entra 作为身份系统或 Defender 作为保护系统，跨越这三者是非常有帮助的。但现在你看到的是像 Work IQ 这样的东西，对吧？所以，我的意思是，只是给你一种感觉，对于今天任何使用微软的公司来说，底层最重要的数据库是 Microsoft 365 下的数据，原因是它拥有所有这些隐性信息，对吧？你的人是谁？ 他们的关系是什么？他们正在从事什么项目？他们的工件、他们的通信是什么？所以这对于任何业务流程、业务工作流上下文来说都是极其重要的资产。事实上，我甚至在我的发言稿中提到的场景是，你现在可以将 Work IQ 作为一个 MCP 服务器和 GitHub 仓库，然后说，“嘿，请查看我在 Teams 中上个月的设计会议，告诉我我的仓库是否反映了它。”我的意思是，这是一个非常高层次的方式来思考以前可能发生在我们的工具业务和 GitHub 业务中的事情是如何突然变得具有变革性的，对吧？那个代理平面实际上在某种意义上正在改变公司，对吧？我想，这是最神奇的事情，也就是你部署这些东西，突然之间代理正在帮助你协调，为你的企业带来更多杠杆作用。 然后在最上面，当然，还有转型，这也是企业正在做的事情。我们应该如何考虑客户服务？我们应该如何考虑营销？我们应该如何考虑财务？我们应该如何考虑这些并构建我们自己的代理？这就是 Fabric 和 Foundry 中的所有服务，当然还有 GitHub 工具正在帮助他们的地方，甚至是低代码、无代码工具。我有关于那被使用了多少的一些统计数据。但对我来说，更令人兴奋的事情之一是这些新的代理系统，M365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot，所有这些都在汇聚在一起，以复合所有数据和所有部署的收益。我认为这可能是目前最具变革性的效果。 Brad Zelnick，分析师，Deutsche Bank： 谢谢。非常有帮助。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Brad。接线员，我们有时间回答最后一个问题。 会议接线员： 最后一个问题将来自巴克莱银行的 Raimo Lenschow。请讲。 Raimo Lenschow，分析师，Barclays： ……完美。谢谢你们把我挤进去。过去几个季度，我们谈论了，除了 GPU 方面，我们还谈论了 Azure 方面的 CPU，你们在年初或去年 1 月进行了一些运营变更。你能谈谈你在那里看到了什么吗，也许在客户意识到如果他们想提供适当的 AI 就需要上云方面，把它放在更大的图景中？那么，我们在云转型方面看到了什么？谢谢。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 我没太听清—— Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 抱歉，Raimo，你是在问关于 SMC、CPU 方面，还是你能重复一下问题吗？ Raimo Lenschow，分析师，Barclays： 是的。是的，是的，是的，抱歉。所以我是在想 Azure 的 CPU 方面，因为我们在那里进行了一些运营变更。你知道，我们也从一线听到很多人意识到如果他们想做适当的 AI，他们就需要上云，这是否正在推动势头。谢谢。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 是的，我想我明白了。所以首先，我在发言中提到过，当你考虑 AI 工作负载时，你不应该把 AI 工作负载仅仅看作是 AI 加速器计算，对吧？因为在某种意义上，它需要任何代理，然后代理会通过工具使用可能会生成一个容器，这显然在计算上运行。事实上，我们每当我们考虑甚至构建机队时，我们都会按比例考虑。顺便说一句，即使对于训练作业，AI 训练作业也需要一堆计算和一堆存储，非常靠近计算，因此，推理也是如此。所以在代理模式下的推理，将要求你本质上配置一台计算机，或者为代理配置计算资源。 它们不需要 GPU。它们在 GPU 上运行，但它们需要计算机，也就是计算和存储。这就是甚至在新工作负载中正在发生的事情。你提到的另一件事是云迁移仍在进行中。事实上，我拥有的统计数据之一是最新的 SQL Server 作为 Azure 中的 IaaS 服务正在增长。所以这也是我们必须考虑我们的商业云并保持其与我们要其余 AI 云平衡的原因之一，因为当客户带来他们的工作负载并带来新工作负载时，他们需要他们在其中部署的区域中的所有这些基础设施要素。 Raimo Lenschow，分析师，Barclays： 是的。好的，完美。谢谢。 Jonathan Nielsen，微软投资者关系副总裁： 谢谢，Raimo。这就结束了今天财报电话会议的问答环节。感谢大家今天的参与，我们期待很快与大家交流。 Satya Nadella，微软董事长兼首席执行官： 谢谢大家。 Brent Thill，分析师，Jefferies： 谢谢。 会议接线员： 谢谢。今天的会议到此结束。您现在可以断开线路，我们感谢您的参与。祝您有个美好的夜晚
