1月28日，微软公布2026财年Q2财报，数据截至2025年12月31日。收入813亿美元，非GAAP每股收益4.14美元，两项都高于一致预期。但市场却投了反向票，财报后单日跌幅接近10%，市值蒸发超过3500亿美元。使得Google母公司在市值上Alphabet超越微软坐在第2的位置。
投资者的焦虑点很集中：微软正在用创纪录的速度烧钱，云业务的加速幅度没有让市场满意。
财报数据与估值
生产力与业务流程收入341亿美元，同比增长16%。智能云收入329亿美元，同比增长29%。更多个人计算收入143亿美元，同比下降3%。Azure及其他云服务收入同比增长39%，按固定汇率为38%，成绩并不差。
但是单季资本开支375亿美元，同比增加约66%，刷新纪录。换算一下，资本开支约等于本季收入的46%。这在成熟软件巨头里几乎是另一种商业模式，这笔钱主要投向服务器，GPU，CPU。
经营现金流358亿美元仍然强劲，但自由现金流只有59亿美元，同比下降9%。公司仍然回购和分红合计127亿美元。股东回报在继续。资本开支的曲线也在抬高估值的折现率。
还有一个会计变量。本季GAAP净利润被OpenAI投资的公允价值变动显著拉升，净收益约76亿美元，对每股收益贡献1.02美元。它推高了GAAP利润与GAAP每股收益，但现金并没有因此流入。投资者会更看重可持续经营利润与现金流，所以非GAAP数据更能代表经营质量。
商业剩余履约义务RPO达到6250亿美元，同比增长110%，加权平均期限约2.5年，其中约25%将在未来12个月确认收入。RPO像水库，合同把未来收入锁得更确定。它也暴露风险敞口。约45%的商业RPO由OpenAI的承诺驱动。微软的云增长叙事，越来越与OpenAI绑定。
电话会议核心
电话会最有价值的部分，是管理层把矛盾说得很直白。增长上限来自供给。算力不够，机房不够，电力与交付节奏不够。
CFO艾米·胡德说：若把近两季新增GPU都优先投向Azure，Azure增速可以超过40%。现实是资源分配要优先支持第一方AI产品，尤其是Microsoft 365 Copilot与GitHub Copilot，同时还要给研发与长期创新留余量。客户需求持续超过供应能力。
微软在用算力去换取更高的终身价值组合。Azure、Copilot、安全Copilot、GitHub Copilot、它们的毛利结构不同，生命周期价值不同。算力在它们之间流动，本质上是一种资产配置。
AI的瓶颈不只在GPU，管理层强调新的优化指标Token/瓦特/美元，指向利用率，能效，单位成本。它也解释了为什么微软要推自研芯片。
纳德拉介绍Maia 200加速器上线，FP4精度下提供10+ petaops算力，总拥有成本较现有最新一代硬件降低30%以上。自研芯片不会立刻替代英伟达。它优先用于推理与合成数据等高频工作负载，目标是把Token/美元做得更好。
存储与数据同样成为AI时代的新稀缺品。Agent要创造价值，需要接入企业的数据与知识。Fabric年化收入运行率超过20亿美元，客户数超过31000，收入同比增长60%，企业在为AI做数据清洗与数据治理。GPU只是门票，数据与工作流才是利润池。
Copilot的商业化数据也很关键。Microsoft 365 Copilot付费席位同比增长160%，付费席位超过1500万，日活同比增长10倍。GitHub Copilot付费用户达到470万，同比增长75%。
结语：微软与OpenAI是一把双刃剑
微软与OpenAI的合作使他最早拿到最强的模型与最强的产品入口。但微软也为此付出了代价。资本开支的节奏被AI军备竞赛拉到极限，云合同积压里OpenAI占比很高。市场会不断追问ROI，追问折旧周期与合同期限的匹配，追问模型竞争格局是否会改变现金流的确定性。
更深层的问题是战略弹性。微软需要OpenAI的领先来稳住AI心智，也需要把自身的模型，芯片，数据平台做成可独立闭环。否则就会陷入投入越来越重，增长上限又被供给约束卡住，估值只能在高投入与低可见回报之间震荡。
过度依赖OpenAI，给了OpenAI太多钱，而在云业务、自研芯片上反而落后了谷歌，甚至OpenAI ChatGPT也被Gemini追上，让出市值第二的宝座非常合理。而且现在甚至还看不到一个很好的解决方法。
相比之下，谷歌近期的叙事更顺，市值排名也更强势。它拥有更强的自研芯片体系与更成熟的模型家族，也更像一台能把算力，模型，应用一体化变成现金流的机器。微软仍然优秀。当前阶段，我更偏向谷歌。
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参考：
https://www.microsoft.com/en-us/investor/earnings/fy-2026-q2/press-release-webcast
