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OpenAI、Anthropic、Google“三國殺”,微軟“悶聲發財”丨a16z最新報告
矽谷知名風投a16z近日發佈了對全球2000強企業中100家公司CIO進行的第三屆年度調查報告,揭示了企業級AI競賽的幾個關鍵話題:市場正加速形成寡頭格局、企業支出繼續加速。報告的核心發現指出,OpenAI目前依然是明確的市場領導者,78%的受訪企業CIO正在使用其技術,但追趕者的勢頭非常兇猛,特別是Anthropic,其企業滲透率在短時間內實現了顯著增長。然而,在企業級應用的實戰中,真正的贏家是微軟。矽谷大佬的企業AI牌桌,圖片由AI生成憑藉Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot等深度嵌入企業工作流程的產品,以及企業客戶對信任、整合和採購便利性的天然偏好,微軟佔據了顯著優勢。與此同時,企業正在用真金白銀持續加大投入。資料顯示,企業在AI大模型上的平均支出在過去兩年快速增長,並預計今年將繼續大幅增加。以下為a16z報告的四大核心發現:01 模型之爭:OpenAI領跑,Anthropic和Google猛追企業AI模型,OpenAI依然是無法繞過的名字。根據調查,高達78%的受訪企業CIO正在生產環境中使用OpenAI的模型。但市場絕非一成不變,變局正在發生,勢頭最猛的挑戰者來自Anthropic。資料顯示,自2025年5月以來,Anthropic的企業滲透率猛增了25%,是增長最快的玩家。現在,44%的企業已在生產中使用其模型,若算上測試環境,這個比例超過了63%。就連企業錢包份額(預算分配)也在講述同樣的故事:OpenAI雖仍佔約56%的多數,但其份額正被Anthropic和GoogleGemini穩步侵蝕。受訪者普遍預計,這一趨勢在2026年還將延續。簡單來說,一個由OpenAI、Anthropic和Google構成的“三國殺”寡頭格局正在形成。這三家公司都在高速增長,共同瓜分著不斷做大的蛋糕,但彼此間的份額爭奪戰已“硝煙瀰漫”。02 應用落地:微軟成為“沉默的贏家”當輿論場熱衷於討論OpenAI與Anthropic的模型對決時,調查資料卻指向了一個被很多人忽視的“意外贏家”——微軟。資料顯示,全球2000強企業的大部分AI應用,依然通過微軟這樣的現有巨頭落地。微軟旗下的產品,如Microsoft 365 Copilot在企業聊天場景領先,GitHub Copilot在企業編碼領域佔據統治地位。企業選擇它們,並非單純因為技術最前沿,而是出於更現實的考量。65%的受訪企業明確表示,他們更傾向於選擇像微軟這樣的現有解決方案,理由高度一致:信任、與現有系統的無縫整合,以及採購流程的簡便。這說明,在企業級市場,“好用、省心、能整合”的實用主義,常常比“最新、最炫”的技術光環更有份量。不過,報告也指出,這並不意味著初創公司沒有機會。企業同樣渴望更快的創新和更靈活的AI原生解決方案,這為挑戰者們留下了突破口。03 “應用末日論”被誇大關於企業是應該自建AI能力,還是直接採購應用,一直爭論不休。一種流行的觀點認為,隨著基礎模型能力增強,第三方應用將失去生存空間。但a16z的調查報告發現,這種“應用末日論”被嚴重誇大了。軟體開發、法律等領域,第三方應用仍佔據絕對優勢,並未失去生存空間,企業採用正持續增長事實恰恰相反,資料顯示企業正持續轉向採購第三方應用,即使在知識管理、工作流自動化這些傳統上傾向於自研的領域,許多企業也計畫從“自己動手”轉向購買成熟的打包方案。背後的邏輯在於,成熟的第三方應用能提供企業自身難以快速建構的深度場景化能力,並能通過智能調度不同模型的優勢,為企業帶來更實際的業務成果。這場“自研”與“採購”的競賽,遠未到終局。04 支出真相:企業掏錢速度比預期快得多最能直接反映AI市場熱度的,莫過於企業掏出的真金白銀。這份調查最核心的發現之一,就是市場的實際增速遠超所有人預期,包括身處其中的企業和供應商自己。具體來看,過去兩年,企業在AI大模型上的平均支出已從約450萬美元飆升至約700萬美元。而他們對今年的預算更為激進,預計將再增長約65%,達到平均約1160萬美元。企業在AI應用上的支出同樣遵循這一軌跡,實際花費遠超預算。企業預計平均支出約390萬美元,但實際上支出了近600萬美元。這些數字表明,企業級AI已不再是“試水”項目,而是進入了規模化、常態化投入的快車道,需求的強度和持久力,證明了這並非曇花一現的熱潮。 (騰訊科技)
暴雷!7000億合作要泡湯!黃仁勳點名批評OpenAI商業策略“缺乏章法”
1月31日消息,據路透社報導,微軟和輝達曾計畫向OpenAI投資高達1000億美元,以幫助其訓練和運行最新的人工智慧模型,但是,輝達內部一些人卻對這筆交易表示懷疑,包括此前的1000億美元(約合人民幣7000億元)的合作在內,輝達與OpenAI的融資與合作計畫已經陷入停滯。報導稱,輝達正在重新考慮與OpenAI的未來合作,包括OpenAI當前數百億美元融資的一部分。輝達CEO黃仁勳近幾個月來私下向業內人士強調,最初的 1000 億美元協議不具約束力,尚未最終敲定。路透社還表示,黃仁勳曾點名批評OpenAI在商業策略上“缺乏章法”。(described as a lack of discipline in OpenAI's business approach)對此事,輝達發言人在發給路透社的電子郵件聲明中表示:“在過去的10年裡,我們一直是OpenAI的首選合作夥伴。我們期待繼續與他們合作。”OpenAI尚未回覆路透社的置評請求。路透社周四報導,微軟、亞馬遜正在洽談向 OpenAI 投資數百億美元,金額可能高達 500 億美元。據此前報導,OpenAI 正在尋求籌集高達 1000 億美元的資金,估值約為8300億美元。近期,輝達持續佈局和投資。去年12月,輝達投資200億美元購買Groq的商業技術授權;12月1日,輝達宣佈與全球EDA巨頭新思科技達成戰略合作,並斥資20億美元(約合人民幣141億元)入股新思科技。今年以來,輝達陸續與英特爾、OpenAI、CoreWeave等公司簽署合作協議。利用其不斷膨脹的財富大舉增加對初創公司的投資。根據PitchBook的資料,輝達在2024年參與了49筆AI公司的融資,比2023年的34筆大幅增加。與前四年的總和相比,這是一個巨大的投資增長。在這四年中,輝達僅參與了38筆AI交易。這些投資不包括其正式的企業風險投資基金NVentures的投資。過去兩年,該基金也大幅增加了投資。PitchBook資料顯示,輝達是過去兩年向AI創企投資最活躍的大型科技公司。與輝達在2023年~2024年參與了83筆交易相比,Alphabet參與了73筆,而微軟參與了40筆。輝達稱,其企業投資的目標是通過支援其認為是“遊戲規則改變者和市場創造者”的初創公司來擴大AI生態系統。結束上海、北京、深圳行之後,黃仁勳近期針對近日熱議的H200晶片是否重啟獲批出貨,他首度正面回應。黃仁勳坦言,目前相關出口許可仍在最終稽核階段,尚未接獲正式核准,也尚未收到任何實質訂單,市場傳出的“首批已獲准出貨”消息並非事實。他強調,相關程序仍在等待政策結果,輝達將保持耐心,並尊重各國法規。針對一旦核准後的供應安排,黃仁勳表示,輝達的產能調度邏輯相當單純,即一切以訂單為優先,只要客戶下單,便會立即與台積電協調產能與排程,並依照既有客戶與新增訂單同步調整。在 CES 2026 的問答環節中,當被問及 H200 晶片在中國市場的競爭力時,黃仁勳直言,輝達若想持續深耕中國市場,就必須及時推出包括 Blackwell、Rubin 在內的下一代更先進晶片產品。“中國湧現出了一大批優秀的科技初創企業,其中不少已經成功上市並展現出強勁的發展勢頭,這充分彰顯了中國科技產業的活力與創新能力。” 黃仁勳評價道,“我始終堅信,中國科技市場未來會持續繁榮發展。輝達想要紮根中國市場、貢獻價值,就必須不斷參與市場競爭,持續推動技術迭代升級。”他強調,輝達將循序漸進地向中國市場投放新一代產品。“這是我一直以來的主張 —— 唯有持續創新,才能在市場競爭中立於不敗之地。”黃仁勳強調,他對來自中國客戶的訂單充滿期待。“最終,一切都會通過訂單資料給出答案。我們不需要聲勢浩大的宣傳,也不需要繁瑣的儀式,訂單就是最直接的訊號。” (智能紀元AGI)
美股Mag 7財報季分析:特斯拉的Optimus梭哈與微軟的OpenAI依賴焦慮
隨著“美股春晚”財報季拉開帷幕,特斯拉、Meta和微軟同步交出了決定科技股水位線的成績單。如果說過去兩年市場還在爭論 AI 的概念泡沫,那麼這份財報則宣告了**“重資產交付期”**的到來。在這三巨頭的博弈中,特斯拉(Tesla)無疑是最激進的:它正親手拆除電車時代的王座,將所有籌碼壓向自動化勞動力。核心:特斯拉的“高端電車榮譽退役”與機器人工廠的暴力換代特斯拉本季度的財務資料雖勉強守住預期(營收249億美元),但其背後披露的生產線大換血,才是公司成立以來最劇烈的一次轉向。1. 終結 S/X 時代:弗裡蒙特工廠的資源騰籠馬斯克在財報會上宣佈停止 Model S 和 Model X 的生產。這兩款奠定了特斯拉高端基調的車型正式進入“榮譽退役”。* 深層原因: 儘管 S/X 是品牌圖騰,但在當前的供應鏈成本下,其利潤貢獻已無法支撐馬斯克的野心。更核心的動機在於**“產能置換”**:特斯拉需要徹底騰出弗裡蒙特工廠的黃金生產空間。* 資源重組: 特斯拉計畫將 S/X 原有的產線改造成年產 100 萬台 Optimus 人形機器人的超級工廠。這標誌著特斯拉正式剝離“傳統車企”的外殼,將工廠轉型為生產“勞動力”的工廠。2. 20 億美金“輸血”xAI:給機器人安裝大腦特斯拉宣佈向馬斯克的初創公司 xAI 投資 20 億美元。這筆交易並非簡單的資金往來,而是**“邏輯層與執行層”**的合體。* 研發協同: 特斯拉擅長處理視覺資料(FSD),而 xAI 擅長邏輯推理(Grok系列)。通過這筆投資,特斯拉確保其 Optimus 機器人不再只是執行簡單動作的機器,而是具備端到端推理能力的智能體。馬斯克試圖通過 xAI 的模型,縮短機器人從實驗室步入工廠的最後一公里。3. Cybercab:從賣硬體轉向賣“里程”儘管傳統車輛營收下滑,但馬斯克在 Cybercab(無人駕駛計程車)上的投入卻在加倍。* 營運權邏輯: 4 月即將投產的 Cybercab 徹底取消了方向盤。這意味著特斯拉的商業模式正從“賣一台少一台”的一次性利潤,轉向長期的運輸分潤。目前已在奧斯汀、邁阿密等 7 個城市鋪開的試點,是其對抗傳統汽車市場飽和的終極避險。側翼對比:Meta 與 微軟的成本焦慮Meta:視覺情報的野心與“燒錢”顧慮Meta 營收增長 24% 表現驚豔,股價盤後飆升,但陰影依然存在。* 資本支出失控? Meta 宣佈 2026 年的支出將上修至 1150億-1350億美元。投資者最擔心的不僅是“燒錢”,而是這些錢是否只是在填補硬體基建的短板。* 落後局面的逆轉: 為了擺脫在大模型上的跟隨者地位,祖克柏正通過 Ray-Ban Meta 智能眼鏡 搶奪 AI 入口。這款眼鏡的火爆不僅解決了穿戴問題,更讓 Meta 擁有了其他 AI 公司夢寐以求的“第一人稱視角資料”。Meta 賭的是:未來的 AI 不僅要會思考,更要能“看見”人類的現實生活。微軟:高增長下的“OpenAI 依賴症”微軟營收超 800 億,卻在盤後下跌 7%。* 核心癥結: 儘管 Azure 同比增長 39%,但微軟首次披露,其積壓訂單中有 45% 歸功於 OpenAI。這種極高的集中度讓市場不安:如果 OpenAI 的商業化不及預期,微軟本季高達 375 億美元的基建投入將面臨巨大的折舊壓力。 (NuminaS Research)
一年要燒上千億,OpenAI 再不上市,輝達微軟們也要頂不住了
OpenAI 已經走過了十個年頭,但現在人們討論的焦點,早已從 GPT 的技術突破,轉移到這家公司的生存能力上:權威機構和業內人士預測,OpenAI 最早可能在 2027 年就會耗盡資金。前不久「美國外交關係委員會」高級研究員、知名經濟歷史學家塞巴斯蒂安·馬拉比 (Sebastian Mallaby) 在《紐約時報》刊登專欄文章,預測 OpenAI 可能在未來 18 個月內,也即 2027 年中左右燒光現金儲備。。根據微軟之前財報裡「無意間洩露」的資訊,原 Fidelity 明星基金經理喬治·諾貝爾 (George Noble) 也發文指出,OpenAI 2025 年下半年的季度虧損可能高達 120 億美元。而對於 OpenAI 來說,低垂的果實早就摘完了,創新越來越艱難,算力需求達到了 5 倍,模型的性能增長卻只有 2 倍訓練模型獲得性能翻倍需要足足 5 倍的算力輸入。《大空頭》的原型人物邁克爾·布瑞 (Michale Burry) 轉發了帖子,表示自己認為泡沫將會破裂,而由於 AI 已經和整個經濟強繫結,政府將不得不出面救市,就像他在 2008 年經歷過的那次一樣。預測市場 Polymarket 上各種各樣關於 OpenAI 的押注的關注度很高。有人在為 OpenAI 上市時的市值下注,估值各不相同;也有人在賭政府是否會在今年 7 月之前出手救助 OpenAI;還有人押注 OpenAI 會在 2027 年前被其他公司收購。綜合整個業界的預測,回顧 OpenAI 成立至今的發展軌跡,有下面幾種可能的情境:OpenAI 在耗盡投資者後破產OpenAI 在一年到兩年內,通過 IPO 繼續募集資金AI 泡沫破裂,OpenAI 得到政府救市OpenAI 被其它巨頭公司收/併購,或與其他 AI 公司合併以上幾種情況的組合當然大家可以看出來,上述情境中大部分是偏負面的預測,沒有覆蓋所有可能出現的情況。不過站在 2026 年初的時間點,AI 泡沫論甚囂塵上,我們還是要圍繞事實——OpenAI 並不樂觀的財務境況,來看看數字背後的故事。訂閱補貼帶來沉重負擔在 OpenAI 官方發佈的《2025 年企業 AI 狀況報告》裡,CEO 山姆·奧特曼透露了 ChatGPT 周活躍使用者超過 8 億。這是一個非常優秀的里程碑,畢竟 8 億約等於全球人口的 10%。但尷尬的是,在這些使用者中付費訂閱使用者只佔約 5%,即 4000 萬人左右。然而,去年匯豐對 OpenAI 的收入模型進行了分析,指出由於 AI 基礎設施建設將在未來 5 年內對 OpenAI 造成至少 7920 億美元的成本,OpenAI 需要在 2030 年初實現 30 億周活躍使用者,並且將付費使用者比例提高到 10%,才能夠避免「入不敷出」,甚至資金鏈斷裂。換句話說,OpenAI 的周活使用者量只需要再翻兩倍多一點,但是付費使用者數量卻需要增長 6.5 倍。這份報告來自於匯豐環球投資研究 (HSBC Global Investment Research),去年 11 月 24 日發佈,名為《OpenAI:重新分析承諾與現金流》(OpenAI: Reassessing Promises and Cash Flow),作者是歐洲 TMT 和全球科技解決方案的首席 Nicolas Cote-Colisson。OpenAI 要完成幾乎不可能的使用者增長,與此同時還要和 Google、Anthropic 等美國本土對手,以及大洋彼岸紛紛重金入局 AI 的網際網路巨頭公司和 AI 小龍展開直接的競爭。即便到了 2030 年 OpenAI 能實現 2-3 億不等的付費使用者,OpenAI 仍然需要支付巨額的算力成本去補貼其餘 27-28 億使用 ChatGPT 的免費使用者。OpenAI 最近宣佈為免費和 Go 檔使用者加入廣告,毫無意外也是因為在 7 億周活使用者的量級上做補貼的成本太高了,越來越難以承受。而另一邊,最新消息 Google 開始給 Gemini 使用者發放 Google Cloud 額度了(Pro 每月 10 美元,Ultra 100 美元)——誰也不好說,沒準這就是 OpenAI 被拖死的開始呢?OpenAI 的營收管道即使 OpenAI 實現了 2-3 億付費使用者的目標,僅靠訂閱收入和廣告可能仍然無法回本。綜合 OpenAI 自己的預測以及第三方研報,ChatGPT 本身到 2030 年的累積訂閱收入將達到 2700 億美元,而整個公司的年收入目標更是要達到 1700 億美元左右,並且努力衝擊 2000 億美元。而 ChatGPT 訂閱只能提供一部分,能夠提供的年化收入只有 480-720 億美元左右。粗略估算,到 2030 年,OpenAI 仍會有 1000-1500 億美元的年收入缺口,需要開拓其它領域,增加收入來源。潛在的收入來源包括:廣告:OpenAI 已經有龐大的使用者基礎,且使用者粘性還算不錯,廣告展示和轉化確實可能成為重要的收入支柱。但問在大語言模型產品中如何自然地植入廣告,不只是 OpenAI,也是所有類似公司待解的難題。消費者硬體:傳聞 OpenAI 可能在 2026 年下半年推出自有硬體裝置,APPSO 和愛范兒此前報導該裝置可能是一個「筆」形的產品。綜合各權威信源,OpenAI 對富士康等 OEM 提出了高達 4000-5000 萬台的備貨要求。不過上述消息尚未得到官方確認。API和 Agent 服務:隨著 AI agent 應用程式和變成 API 使用案例的增長,這塊業務確實有潛力帶來可觀收入。但問題是,和具有記憶能力的大語言模型終端產品不同,API 是相對商品化的,只要性能相似、價格合理,使用者就敢於比較輕鬆地切換不同 API 提供商。這意味著 OpenAI 很難在 API 業務上形成持續的壁壘。以及還有一個地緣問題:中國的最廣大使用者是很難轉化為 OpenAI 的使用者的(無論是 ChatGPT 還是 API)。而此時十年前的矽谷增長命題「下一個十億」又回來了,這也是為什麼你會看到 OpenAI 在瘋狂地培育印度市場。企業許可:像 Perplexity 這樣的公司使用 OpenAI 的模型來建構獨特的產品,這部分 B 端業務相對穩定,但增長空間有限。另外就在前兩天,蘋果為 AI Siri 計畫引入了 Gemini 作為底層模型供應商,雖然沒有完全取代 ChatGPT(在蘋果計畫中 Siri 的部分功能可能分別由不同模型驅動),也為 OpenAI 的大客戶增長帶來衝擊。OpenAI 在過去一年裡與輝達、甲骨文、微軟、AMD、CoreWeave、Google 等公司,達成了極其複雜的連鎖交易。在這些交易當中,OpenAI 或許能夠獲得一些周轉資金,或是基礎設施費用的減免。但問題是,這個巨大的「命運共同體」的本質,是拿錢去搞基建——OpenAI 只是過手,不是錢最終流去的方向。金錢窟窿根據今年 1 月公佈的細節,OpenAI 整個 2025 年的實際收入達到 130 億美元(去年 OpenAI CFO 曾經預測 25 年 ARR 200 億美元,僅供參考)——與 2024 年的 37 億美元收入相比,實現了驚人的增長。然而,這種增長伴隨著巨大的成本。據 The Information 報導,OpenAI 在 2025 年上半年的實收為 43 億美元,但現金消耗達 25 億美元,研發支出高達 67 億美元。前不久有消息稱,軟銀為 OpenAI F 輪注入了 410 億美元的現金(其中軟銀 Vision Fund 2 300億,共同投資者 110 億)。據報導,軟銀為了完成這筆交易不得不提前清算其它投資頭寸。昨天,The Information 再爆料 OpenAI 新一輪融資的總額可能高達 100 0 億美元。其中除了軟銀的 300 億之外,還有輝達擬投資的 300 億,以及亞馬遜的 200 億美元左右。顯然,市面上能扶得起 OpenAI 的資方已經不多了。OpenAI 的資方早已不再是 VC、PE,而是整個產業。算力提供商既是 OpenAI 最大的債主,現在又要變成最大的股東。左手倒右手的資本循環,更加彰顯這個命運共同體的本質。根據德意志銀行今年 1 月的最新預測,OpenAI 在 2026 年的全年現金消耗將飆升至 170 億美元左右。也就是說,以現在的燒錢增速來看,如果 OpenAI 談不下來這輪 1000 億的錢,可能不到兩年 F 輪融資就可能燒完。與此同時,前面提到的匯豐首席分析師 Nicolas Cote-Collison 在研報中預測,OpenAI 到 2030 年仍然無法實現盈利,累計自由現金流仍然為負。他認為 OpenAI 處在一個史無前例般的財務黑洞當中:在扣除已知的融資和預計收入後,匯豐計算 OpenAI 將面臨高達 2070 億美元的資金短缺。2070 億美元是什麼概念?OpenAI 必須在未來 5 年內,平均每天額外籌集 1 億美元,才能填補窟窿。金融時報 Alphaville 部落格做了一個著名的諷刺:OpenAI 本質上只是一個「蓋著網頁的金錢窟窿」(a money pit with a website on top.)問題是,填補窟窿的方法還沒有找到,但 OpenAI 繼續花錢的承諾已經給出去了:在接下來的 5 年裡,日常產品服務的後端造成的資料中心租賃費用可能高達 6200 億美元——OpenAI 的使用者增長速度早已超過了資料中心修建的速度,所以不得不從微軟、亞馬遜、甲骨文等租用資料中心提供算力。還有電費,OpenAI 對於 Stargate 資料中心的目標,是到 2030 年底擁有超過 36吉瓦的 AI 算力,相當於比美國佛羅里達州還要大的用電需求。根據匯豐的估算,算力租賃、基建、電力相加起來,OpenAI 未來 5 年內的基礎設施總成本將高達 7920 億美元,其中算力帳單將高達 4300 億美元。基建的投資增速只增不減:CEO 奧特曼還提出未來 8 年總計 1.4 兆美元的總算力承諾。OpenAI 需要更多的錢,但已經投進去的巨頭當中開始有人坐不住了。以微軟為例,其最新財報顯示雲端運算 45% 的積壓訂單來自 OpenAI。但與此同時,微軟的資本支出增幅高達 89%,完全突破了最近 10 年以來的 CAPEX 曲線。財報發出後,微軟股價一度暴跌 10%。OpenAI 這種巨大的、永無止境的資本需求,也是市場上出現關於政府救市、2027 年 IPO 或被收購等各種猜測的原因。再回頭看剛才提到的 OpenAI 千億美元融資:該輪融資的投前估值,可能在 7300-7500 億美元左右。再結合 OpenAI 1 月披露的初步財務摘要,2025 年全年實際營收 130 億美元——意味著 OpenAI 的市銷率高達 56 倍。對於一個還在巨額虧損的公司來說,這個估值讓人不得不擔憂。對比其它科技巨頭,輝達、微軟均為高額盈利,市銷率分別為 24.5 和 12 倍;成熟盈利模式的科技巨頭市銷率一般在 10-15 倍左右。假設 OpenAI 上市並進入標普 500,指數里唯一比 OpenAI 市銷率高的是 Palantir,超過 100 倍。但 Palantir 不僅處於盈利狀態,還和全球混亂局勢正相關。如果 AI 泡沫破裂,世界經濟遭到重創, Palantir 只會賺得更多,但 OpenAI 可能會完蛋。OpenAI 的估值,賭的其實是它能夠從 AI 產品、服務商和基模供應商,進化為一個全球等級的 AI「基礎設施」。但如果 2027 年之前它無法通過各種方法實現前面提到的付費使用者增長,並且獲得規模更離譜的新融資的話,7500 億美元估值將面臨巨大的回呼壓力。事實上,整個 AI 行業都被捲入了這場前所未有的燒錢競賽。根據 IDC 等多家研究機構的資料,2025 年 AI 基礎設施支出達到了驚人的規模:四大科技巨頭(亞馬遜、微軟、Alphabet 和 Meta)去年在 AI 基礎設施上的資本支出超過 3000 億美元;瑞銀估計,全球企業在 AI 基礎設施上的支出,在未來幾年內將上升到每年 5000 億美元。這種前所未有的基礎設施投資浪潮,是由 AI 模型的巨大計算需求,以及主要技術公司之間 AI 能力和產品的激烈競爭所驅動的。傳統軟體實現規模化的成本更低,但 AI 能力的規模化需要天量的前期投資。隨著模型越來越大,訓練和推理的成本只會繼續上升。每個模型推理的高昂成本,包括並不限於顯示卡算力、電力、營運成本、人力成本等等,都進一步加劇各公司財務的緊張。市場份額刺刀戰雖然 ChatGPT 在 2025 年曾一度憑藉網頁端超過 80% 的流量(資料來源自 Visual Capitalist)建立起接近壟斷的優勢,但到了 2026 年初,這種優勢正在被迅速蠶食。根據 Similarweb 2026 年 1 月的最新監測(和 Visual Capitalist 統計相比,增加了移動端的統計口徑),隨著 Google Gemini 在 Android 生態的深度發力,ChatGPT 的總體流量份額在 68% 左右,而 Gemini 則成功突破了 18% 的關鍵門檻。這意味著,AI 聊天市場已從「一家獨大」開始進入雙雄爭霸,甚至群雄並起的新階段。根據 Google 官方部落格,Gemini 在 2025 年 11 月突破了 6.5 億月活躍使用者。這是一個重要的里程碑,雖然仍低於 ChatGPT 的 8 億周活躍使用者,但差距正在逐步縮小。與此同時,Anthropic 的 Claude 在特定領域特別是程式設計和程式碼相關任務中表現優異,正在蠶食 OpenAI 的專業使用者基礎。根據 The Information 最新報導,Anthropic 預測其營收可能會在 2029 年超過 OpenAI。另外,埃隆·馬斯克的 xAI 也在虎視眈眈,依託著 X(原 Twitter)的龐大使用者群體。與競爭對手不同,OpenAI 缺乏一個「殺手級應用」生態系統來深度繫結使用者:Google 擁有整個工作空間(Gmail、Docs、Sheets 等)和 Android 生態系統的加持Anthropic 在專業的 Claude 程式碼使用方面建立了良好口碑xAI 擁有 X 平台的分發管道和使用者基礎在 OpenAI 能夠推出自己的殺手級應用或物理裝置之前,通往 26 億使用者的道路可能會異常艱難。資本的退路上充滿荊棘隨著公司估值突破 7500 億美元,自由市場的接盤能力已經接近極限。在 2026-2027 年的融資環境中,IPO 已經是 OpenAI 不得不考慮的突圍戰。2027 年左右 IPO,OpenAI 可以利用公眾目前尚且高漲的樂觀情緒,將基礎設施融資的風險分散給二級市場的全球資本。這符合股東套現的需求,同時也是維持 OpenAI 燒錢速度的可持續融資方案。然而,IPO 的時間選擇至關重要。匯豐研報指出,OpenAI 目前仍然處在一個相對「輕資產」的階段。但如果 Stargate 項目真的推進下去,到了 2030 年,OpenAI 將轉變為一家背負上千億美元硬體折舊壓力的重資產公司——IPO 的風險將成倍增加。更別提屆時投資者對 AI 的熱情可能已經冷卻。不僅如此,通往 IPO 的道路上,荊棘重重。除了前面提到的財務窟窿之外,OpenAI 還需要解決公司架構、財務和法務上的一些問題。比如,OpenAI 當前的「非盈利+封頂盈利」(nonprofit + capped profit) 架構,本身就是一個非常扭捏的發明,與當前二級市場的規則格格不入。如果要 IPO,OpenAI 勢必要再經歷一次爭議性拉滿的架構重組(更別提馬斯克也已經發出了訴訟,要求千億美元的天價賠償,也會進一步讓事態複雜化)。此外,OpenAI 與微軟、輝達、甲骨文等公司之間複雜且令人費解的連環資本局,在上市的時候也必須公之於眾。並且這些交易的細節,也會對 OpenAI 去年所謂的 130 億實收的真實情況帶來修正。政府接盤的可能性考慮到 AI 的戰略重要性以及 OpenAI 的關鍵作用,政府干預——無論是崩塌的時候出面救市,還是直接參與投資,甚至像 Palantir 那樣將其「國有化」都是完全有可能的。矽谷公司曾經崇尚海盜精神,但現如今 AI 圈子裡已經全然沉浸在貿易保護主義當中。DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 等中國模型早已迎頭趕上,本土的 OpenAI、Antropic 等公司也在借用地緣政治為自己溢價。OpenAI 作為美國 AI 霸權的排頭兵之一,事實上已經獲得了某種類似於「軍工複合體」的地位。而這種地位,也有可能為其提供一層隱形的國家背書和保障。一種可能性是,政府通過低息貸款、稅收抵免等方式來減輕 OpenAI 的財務負擔。以及,政府還可能大規模採購 OpenAI 服務,為期提供流動性。這個事情的底線在於,美國政府可能不會允許領先的美國 AI 企業因為資金鏈斷裂而崩潰,所以可能會屆時出面救市。然而,政府救助也會帶來獨特的挑戰,可能會嚴重影響 OpenAI 的營運自由度和戰略方向。而且,在一個政治極化的時代,是否救助一家 AI 私企,必然會成為充滿爭議的政治話題。大而不倒,泡沫何時破?OpenAI 無疑在技術方面取得了巨大成就。GPT-4、GPT-4o 以及後續的模型都代表了人工智慧的最前沿水平。ChatGPT 已經成為有史以來增長最快的消費者應用之一,8 億周活躍使用者就是最好的證明。但將技術成功轉化為財務可持續性,是下一個更加困難的挑戰。接下來,每個新模型都需要更強大的計算資源,更多的訓練資料,更長的訓練時間。這意味著 OpenAI 不能停止投入,必須持續增大投資才能保持技術領先。但是,AI 技術的進步現在似乎也撞上了所謂的「規模法則牆」。模型訓練花費的成本更高,收益卻更低。GPT-5 就是這個邊際收益遞減的最糟糕案例……。這就形成了一個惡性循環:需要更多資金來保持技術領先,但技術領先又需要更多資金來維持,而盈利的目標卻似乎越來越遙遠。從很多角度來看,OpenAI 確實「大而不倒」(too big to fail)。有太多的 VC、PE、大銀行、產業巨頭和經濟利益與它緊密相關。放任它資金鏈斷裂將產生巨大的連鎖反應,各方絕對不可能視而不管。綜上所述,事態發展的最佳方向,是 OpenAI 一邊追趕模型性能,一邊推出新服務來增長收入,同時獲得過橋融資來維持營運,最終在 2027 年左右 IPO。整個 AI 行業多少都面臨著和 OpenAI 類似的困境。成百上千億美元資金湧入,推高了估值,創造了一個看似繁榮的生態系統。但仔細觀察就會發現,很多 AI 公司的虧損增速遠比收入增長更快。AI 投資已經變成了一個信仰行為,而非務實的財務投資行為。 (APPSO)
財報出,Meta漲,微軟跌,為什麼?
Meta漲了8個點,微軟跌12個點。為什麼呢?看起來財報都很亮眼,但產生了截然不同的結果。首先,我們看一下兩份財報的分析微軟的情況本季度微軟交付了極為穩健的財務業績。營收達到813億美元,同比增長17%(固定匯率下增長15%),超出市場普遍預期。調整後每股收益(EPS)為4.14美元,同比增長24%,顯示出公司在核心業務上的強大盈利能力和經營槓桿。微軟雲(Microsoft Cloud)季度收入首次突破500億美元大關,達到515億美元,同比增長26%,是業績增長的核心引擎。儘管營收和利潤雙超預期,但市場的焦點集中在激進的資本支出上。本季度資本支出(CapEx)飆升至375億美元,遠超前幾個季度水平,主要用於擴建AI資料中心和採購GPU/CPU晶片。這一巨額投入導致自由現金流環比下降至59億美元。儘管如此,公司經營利潤率仍提升至47%,表明除AI投資外的核心業務營運效率持續最佳化。總體而言,業績亮點在於AI驅動的雲業務加速,但不足之處在於短期內巨額資本開支對現金流的侵蝕以及由此引發的利潤率壓力擔憂。再看Meta的。本季度 Meta 業績表現強勁,全面超出華爾街預期。營收端錄得 599 億美元,同比增長 24%(按固定匯率計算增長 23%),顯著高於市場預期的 584.5 億美元。這一增長主要由核心廣告業務驅動,廣告收入達 581 億美元,其中廣告展示量增長 18%,平均廣告價格增長 6%,顯示出量價齊升的良好態勢。利潤端表現同樣穩健,儘管總支出因基礎設施折舊和法律費用激增 40%,但公司仍實現了 247 億美元的營業利潤,經營利潤率維持在 41% 的高位。淨利潤達到 227.7 億美元,每股收益(EPS)為 8.88 美元,輕鬆擊敗市場預期的 8.21 美元。值得注意的是,Reality Labs 部門營收同比下降 12% 至 9.55 億美元,主要受去年同期新品發佈的高基數影響,且該部門仍處於虧損狀態,但這並未動搖投資者對公司整體盈利能力的信心。從上面的資料可以看出。營收都很好,Meta24%,微軟17%。經營利潤也都超了預期。但區別就在於Capex和營收指引,Meta的Capex是22B,微軟是37.5B,Meta的展望是533-565超預期,而微軟是符合預期。Meta打的是增長確定性加現金流厚度的牌,廣告基本盤很硬,FCF還在高位。而微軟打的是AI資本開支加速加雲增速邊際放緩”(利潤很強,但短期現金回報率被Capex壓下去,且Azure指引不再上修)。所以,最終的故事被改寫:Meta的AI投入(推薦、廣告投放、內容分發效率)更容易在季度內反映到eCPM/廣告單價、展示量上。微軟的AI投入更多落在雲/資料中心供給側(capex先行),市場要看到的是“Azure AI消費、Copilot滲透、單位算力回報率”持續改善——一旦增速指引略軟,就容易先殺估值。那微軟的合理估值之前普遍預期的600左右呢還能達到嗎。Meta的合理估值到了嗎?1、微軟要關注AI變現的徵兆:看“AI相關雲消費和訂單轉化”能否把投入變成可持續的增量毛利。2、Meta要看高Capex下利潤承諾是否兌現:公司給了“2026經營利潤>2025”的表述,這是市場給溢價的錨。如果微軟AI變現能實現,那微軟到600是可以的。如果Meta持續Capex下,利潤能夠向好放大,那Meta還未來可期。但個人覺得微軟的潛力不小,目前應該是低估了不少。原因在於微軟有20%多的OpenAI的股權,同時,微軟還有強大的生態體系,今年如果是AI+Excel,或是Claw box這樣的應用去加速B端的話,微軟還是非常有潛力的。Meta我個人期待新的AI大模型能否奏效,目前不貴也不便宜吧。 (老王說事)
股價暴跌7%,淨利385億美元的微軟沒能感動華爾街
當地時間1月28日,微軟發布了截至2025年12月31日2026財年第二財季財報(對應自然年2025年第四季度)。在第二財季,微軟給出的資料堪稱耀眼:總營收813億美元,同比增長17%;淨利潤更是飆升60%,達到385億美元。兩項核心指標均穩穩超出華爾街預期。微軟CEO薩提亞·納德拉宣佈:“我們仍處於AI普及的初級階段,但微軟已經建立了一個比我們某些最大業務部門規模還要龐大的AI業務。”圖片由AI生成微軟2026財年第二財季業績資料然而,市場的反應卻是一盆冷水。財報發佈後,微軟股價在盤後交易中下跌逾7%。很重要的一個原因:儘管微軟當季利潤增長驚人,但很大程度上得益於與OpenAI重組相關的一次性76億美元收益。若剔除這部分,調整後淨利潤增長為23%,雖仍穩健,卻遠不及表面那般“亮眼”。更關鍵的是,被視為AI雄心晴雨表的Azure雲服務收入增長為39%,雖然略微超出預期,但增速較前一季度的40%出現了放緩的苗頭。01. Azure增速“踩了一腳剎車”在第二財季,微軟的“智能雲”部門收入達到329億美元,增長29%。其中的絕對核心——Azure及其他雲服務,實現了39%的收入同比增長(按固定匯率計算為38%)。單看絕對值和增速,顯然這塊業務表現依然強勁,並繼續成為微軟增長的主引擎。該公司首席財務官艾米·胡德(Amy Hood )在內部備忘錄中肯定道:“Azure和其他雲服務收入增長略高於我們的預期。客戶正將更龐大、更複雜的工作負載交予我們運行。”不過,增速較上個季度回落了1個百分點,儘管只是細微變化,但在投資者對AI敘事極度敏感的當下,任何增速放緩的跡象都會被放大。DA Davidson分析師吉爾·盧里亞認為,市場期待的或許不是一個“符合預期”的Azure,而是一個能持續加速、碾壓對手的Azure。根據分析師預測,同期Google雲的增速可能加快至35%左右,而亞馬遜AWS的增速預計在21%上下。雖然Azure在增長率上仍然領先,但Google雲的追趕勢頭和AWS龐大的基數,都意味著微軟不能有絲毫鬆懈。更值得注意的是,微軟高達6250億美元的剩餘履約義務(RPO)中,有45%依賴於單一客戶OpenAI。Jefferies分析師布倫特·蒂爾(Brent Thill)就直言:“OpenAI能否實現這些財務目標,以向甲骨文、微軟和許多供應商支付費用?”02. 資本支出375億美元,何時能“回本”?微軟第二財季最震撼市場的數字,無疑是375億美元的資本支出和融資租賃支出,同比增長66%,遠超市場預期。這筆巨資中,約三分之二流向了計算晶片,其餘用於資料中心基礎設施。用納德拉的話說:“僅第二財季我們就增加了近1吉瓦的總計算容量。”微軟如此“瘋狂”燒錢,是因為客戶需求太大,而現有供給嚴重不足。納德拉此前已表示,計畫在未來兩年將AI總產能提升80%以上,並稱產能約束將持續至2026年。這種支出,是為了兌現已經拿到手的巨額訂單。除了OpenAI的2500億美元採購承諾,Anthropic也承諾購買300億美元的Azure服務。微軟在“軍備競賽”中不敢掉隊,亞馬遜、Google等同樣在瘋狂建設資料中心。但投資者的耐心正受到考驗。核心問題是:這種堪稱“軍備競賽”的投入,其貨幣化路徑和回報率是否清晰?當毛利率已降至三年低點(略高於68%),且公司指引未來營業利潤率可能持平或承壓時,市場需要看到支出能更高效地轉化為利潤。Stifel分析師布萊德·雷貝克(Brad Reback)點出了投資者的普遍心態:他們“熱切希望看到Azure的增長速度超過支出速度,並證明微軟的投資水平是合理的。”目前,微軟的敘事是“建設以滿足需求”,但下一步必須向“盈利性增長”平滑過渡。值得注意的是,Meta宣佈更高的資本支出計畫後股價大漲,而微軟卻下跌時,分歧可能在於:市場或許認為Meta的AI投資更聚焦於自身廣告生態的增效,而微軟的“軍工廠”模式則面臨更激烈的外部競爭和更複雜的回報周期。03. Copilot:1500萬付費使用者除了基礎設施,AI應用的貨幣化是另一大焦點。微軟在此次財報中首次披露了一個關鍵指標:Microsoft 365 Copilot付費使用者超過1500萬。這是一個重要的里程碑,證明了市場對AI生產力工具存在真實需求。胡德在備忘錄中指出,M365商業雲收入增長17%,部分得益於“Copilot的強勁表現”。消費者業務方面,M365消費者訂閱使用者數也增長了6%,收入大增29%。然而,光鮮數字下也暗藏挑戰。首先,1500萬相對於超過4.5億的付費商業M365席位而言,滲透率仍僅有約3%。這表明市場普及仍處於非常早期的階段。正如納德拉所說——“我們仍處於馬拉松的起始階段”,這一點在應用層體現得尤為真切。而更大的威脅來自於新形態的競爭。比如近期Anthropic發佈了名為Cowork的AI智能體,它能夠像人類一樣操作多個應用程式(包括Office套件)來完成複雜任務,微軟的產品負責人認為Cowork在某些方面已領先於自家的365 Copilot。04. 巨頭博弈與“危險的夥伴”微軟的AI故事,始終繞不開它與OpenAI的特殊關係。在第二財季,這種關係帶來了顯著的財務影響:不僅貢獻了76億美元的利潤,也撐起了45%的訂單積壓。OpenAI在第二財季重組,微軟的投資獲得了一次性76億美元收益與OpenAI的深度繫結是一把雙刃劍。一方面,它讓微軟在AI浪潮中獲得了無與倫比的先發優勢和模型競爭力。另一方面,OpenAI正在積極尋求獨立和多元化。其重組後,雖然承諾了2500億美元的Azure採購,但也獲得了與其他雲提供商合作的自由,這“可能會降低其對微軟的依賴”。當然,微軟也沒有把雞蛋放在一個籃子裡。其與Anthropic的緊密合作就是關鍵一步:投資50億美元,並獲得300億美元的Azure採購承諾。通過同時與AI領域兩大頂尖初創公司結盟,微軟建構了一個強大的“AI模型聯盟”,確保自己能持續獲得最先進的技術,並最大化雲服務的銷路。縱觀整個科技巨頭賽道,AI開支已成一場沒有退路的競賽。微軟、亞馬遜、Google和Meta今年在AI上的總資本支出預計將超5000億美元。每家公司都在講述不同的故事:Meta投資AI是為了改進廣告和社交體驗;Google和亞馬遜則與微軟在雲和模型層直接交鋒。而微軟的獨特之處在於,它既是最大的“AI軍火商”(通過雲出售算力),又是重要的“AI武裝力量”(通過Copilot等產品深入應用),同時還扮演著“AI風險投資家”的角色(投資OpenAI和Anthropic)。這種全端式佈局提供了協同潛力,也給微軟帶來了前所未有的複雜性和資本壓力。 (騰訊科技)
微軟電話會全文&詳解:我們缺產能,不缺訂單!若GPU管夠,增速早超40%!
微軟375億美元創紀錄資本開支引發市場恐慌,盤後跌超6%。電話會上,CFO直言“若非缺貨,Azure增速本超40%”回擊質疑。CEO納德拉則披露,Copilot付費席位大增160%、資料平台Fabric營收飆升60%,並宣佈上線自研晶片Maya 200降本30%,力證AI變現能力與長期成本控制力,同時強調AI對“緊鄰計算的儲存”有巨大需求。1月29日,微軟發布了2026財年第二季度財報,儘管營收(813億美元)和每股收益(4.14美元)雙雙超出華爾街預期,但盤後股價卻一度下挫超6%。市場的情緒矛盾點在於:微軟正在以前所未有的速度燒錢,但云業務的增速似乎沒有跟上燒錢的節奏。財報顯示,微軟本季度資本支出同比激增約66%,達到創紀錄的375億美元。與之形成對比的是,Azure雲業務營收增長39%(按固定匯率計算為38%)。雖然這一數字依然亮眼,但在如此巨額的投入下,部分投資者原本期待看到更具爆發力的增長,或者擔心AI投資的回報周期將被大幅拉長。在隨後的財報電話會上,微軟CEO薩提亞·納德拉(Satya Nadella)和CFO艾米·胡德(Amy Hood)面對分析師關於“投資回報率(ROI)”的尖銳提問,並未迴避,而是拋出了一個核心邏輯:現在的增長上限不是需求,而是供給。“如果把所有GPU都給Azure,增速早就破40%了”電話會上,摩根士丹利分析師Keith Weiss直接發問:資本支出增長快於預期,但Azure增速略有放緩,投資者擔心ROI。對此,CFO艾米·胡德給出了全場最有份量的回應:“如果我把一季度和二季度剛上線的GPU全部由Azure支配,我們的KPI(增速)早就超過40%了。”胡德解釋稱,微軟面臨的是一場“資源分配戰”。新增的算力不僅要滿足Azure的外部客戶需求,還要優先供給內部飛速增長的AI產品——尤其是Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot,以及用於長期的研發創新。“我們的客戶需求持續超過我們的供應能力。”胡德強調,目前的巨額支出中,約三分之二用於伺服器(GPU/CPU)等短期資產,這直接反映了當下的供需緊張關係。CEO納德拉:我們看重的是客戶終身價值(LTV),不是單一業務對於市場擔憂,CEO納德拉從戰略層面進一步解釋道:“你不能只看Azure。”“你還要看M365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、安全Copilot,它們都有各自的毛利結構和生命周期價值。”他明確表示,微軟並不追求某一個業務的極致短期增長,而是追求長期的LTV(客戶終身價值)組合:“我們希望在供給受限的情況下,分配算力去建構‘最優的長期LTV組合’。”AI投入太早了?管理層反覆強調合同“已鎖定”在隨後與Bernstein Research的問答中,關於AI硬體投資風險的問題被進一步放大。分析師直接指出:伺服器折舊周期是6年,而剩餘履約義務(RPO)平均期限只有2.5年,這是否意味著風險錯配?CFO胡德回應稱,公司購買的大部分GPU,在其整個使用壽命內已經被合同鎖定。此外,Azure相關的GPU合同,很多是覆蓋整個使用周期的,不存在‘賣不出去’的風險。AI變現:Copilot席位激增160%為了證明巨額投入正在轉化為真金白銀,微軟在電話會上披露了一系列亮眼的AI商業化資料。納德拉透露,Microsoft 365 Copilot的付費席位同比增長了160%,目前擁有1500萬付費使用者。 此外,每日活躍使用者同比增長了10倍,這一資料意在反駁市場上關於“AI工具使用率下降”的傳言。“這是一個創紀錄的季度,”納德拉表示,擁有超過35,000個席位的大型企業客戶數量增加了兩倍,其中包括輝瑞、NASA等機構。在程式碼領域,GitHub Copilot付費訂閱使用者達到470萬,同比增長75%。這表明AI不僅在C端,在B端生產力工具上的滲透率正在加速。自研晶片Maya 200:“總成本降低了30%”面對輝達等硬體廠商的高昂成本,微軟也在加速“去依賴化”。納德拉在電話會上宣佈,本周正式上線了微軟自研的Maya 200加速器。他高調宣稱:“Maya 200在FP4精度下提供超過10 Petaops的算力,與我們硬體設施(fleet)中最新一代硬體相比,總擁有成本(TCO)降低了30%以上。”這一舉措被解讀為微軟控制AI基礎設施成本、提升毛利率的關鍵戰略。納德拉明確表示,微軟將從推理和合成資料生成開始,大規模部署自研晶片。“AI需要大量儲存”此外,在市場目光緊盯GPU的同時,微軟管理層在電話會中揭示了AI硬幣的另一面:儲存與資料管理。AI Agent(智能體)的爆發正在重構資料基礎設施的需求。納德拉指出,要讓Agent有效工作,必須將其建立在企業的“資料和知識”之上。這直接引爆了微軟統一資料平台Microsoft Fabric的增長。他在電話會上透露:“Fabric的年收入運行率現已超過20億美元……繼續是市場上增長最快的分析平台,收入同比增長60%。”這一增速表明,企業為了迎接AI時代,正在瘋狂清洗、儲存和管理其核心資料。而在問答環節的最後,當巴克萊銀行分析師問及雲轉型動力時,納德拉更是從技術底層邏輯上,強調了儲存在AI架構中不可或缺的地位。他明確表示,AI工作負載不僅僅是關於加速器(GPU):“順便說一句,即使對於訓練任務,AI訓練任務也需要一堆計算和一堆非常靠近計算的儲存。”他進一步解釋稱,未來的推理場景(Inference)中,Agent模式不僅運行在GPU上,還需要配置電腦資源,即“計算和儲存”。對未來充滿信心對於市場最關心的2027年甚至更長遠的AI需求,微軟表現出極強的信心。雖然股價短期承壓,但管理層傳遞的訊號非常明確:這是一場關於算力的“軍備競賽”,誰能拿到更多卡,誰能更高效地部署,誰就能吃下這波AI擴散周期的最大紅利。對於擔憂回報周期的投資者,納德拉用一句話定調:“實際上,即使在這樣的早期階段,我們已經建立了一個AI業務,其規模比我們耗時數十年建立的一些最大特許經營權業務還要大。”微軟2026財年第二季度財報電話會全文翻譯:公司參與者Jonathan Neilson,投資者關係副總裁Satya Nadella,董事長兼首席執行長Amy Hood,執行副總裁兼首席財務官問答環節分析師Keith Weiss,摩根士丹利 (Morgan Stanley)Mark Moerdler,伯恩斯坦研究 (Bernstein Research)Brent Thill,傑富瑞 (Jefferies)Karl Keirstead,瑞銀 (UBS)Mark Murphy,摩根大通 (JP Morgan)Brad Zelnick,德意志銀行 (Deutsche Bank)Raimo Lenschow (Transcript中誤寫為Analyst/Remo Lentschel),巴克萊 (Barclays)主持人大家好,歡迎參加微軟2026財年第二季度財報電話會議。此時,所有參與者都處於只聽模式。正式演講之後將進行問答環節。(操作員說明)提醒一下,本次會議正在錄製中。現在我很榮幸地介紹投資者關係副總裁喬納森·尼爾森 (Jonathan Neilson)。請開始。Jonathan Neilson下午好,感謝大家今天加入我們。與我一同出席電話會議的有董事長兼首席執行長薩提亞·納德拉 (Satya Nadella)、首席財務官艾米·胡德 (Amy Hood)、首席會計官愛麗絲·喬拉 (Alice Jolla) 以及公司秘書兼副總法律顧問基思·多利弗 (Keith Dolliver)。在微軟投資者關係網站上,您可以找到我們的財報新聞稿和財務摘要幻燈片,旨在補充我們在今天電話會議上的準備發言,並提供GAAP和非GAAP財務指標差異的調節表。當我們在此次電話會議上提供展望評論時,更詳細的展望幻燈片將在微軟投資者關係網站上提供。在本次電話會議上,我們將討論某些非GAAP項目。提供的非GAAP財務指標不應被視為替代或優於根據GAAP編制的財務業績指標。它們作為額外的澄清項目被包括在內,以幫助投資者進一步瞭解公司第二季度的業績,以及這些項目和事件對財務結果的影響。除非另有說明,我們今天在電話會議上進行的所有增長比較均與去年同期相關。我們還將提供固定匯率下的增長率(如果可用),作為一個框架來評估我們的基礎業務表現,剔除外匯匯率波動的影響。如果固定匯率下的增長率相同,我們將僅提及增長率。我們將在電話會議結束後立即將準備好的發言稿發佈到我們的網站上,直到完整的文字記錄可用為止。今天的電話會議正在進行網路直播和錄製。如果您提問,它將包含在我們的直播傳輸、文字記錄以及錄音的任何未來使用中。您可以在微軟投資者關係網站上重播電話會議並查看文字記錄。在此次電話會議中,我們將發表前瞻性聲明,這些是對未來事件的預測、推斷或其他陳述。這些陳述基於當前的預期和假設,受到風險和不確定性的影響。由於今天財報新聞稿、本次電話會議的評論以及我們向美國證券交易委員會提交的10-K表格、10-Q表格和其他報告及檔案中風險因素部分討論的因素,實際結果可能存在重大差異。我們不承擔更新任何前瞻性聲明的義務。接下來,我將把會議交給薩提亞。Satya Nadella非常感謝,喬納森。本季度,微軟雲收入首次突破500億美元,同比增長26%,反映了我們平台的實力和加速增長的需求。我們正處於AI擴散及其對GDP產生廣泛影響的初期階段。隨著這種擴散加速和蔓延,我們在技術堆疊每一層的潛在市場規模(TAM)都將大幅增長。事實上,即使在這個早期階段,我們已經建立了一個AI業務,其規模比我們耗時數十年建立的一些最大特許經營權業務還要大。今天,我的發言將集中在我們堆疊的三個層面上:雲與Token工廠(Cloud and Token Factory)、Agent平台(Agent Platform)以及高價值的代理體驗(High-value Agentic Experiences)。談到我們的雲與Token工廠,長期競爭力的關鍵在於塑造我們的基礎設施以支援新的大規模工作負載。我們正在為這些工作負載的異構和分佈式特性建構基礎設施,確保其適合包括長尾客戶在內的所有客戶的地理和細分市場特定需求。我們最佳化的關鍵指標是“每美元每瓦特的Token數”,這歸結為利用晶片、系統和軟體來提高利用率並降低總擁有成本(TCO)。這方面的一個好例子是,我們在OpenAI推理這一最高容量的工作負載之一上,實現了50%的吞吐量提升,為我們的Copilot提供動力。另一個例子是為我們的Fairwater資料中心解鎖了新能力和效率。在這個案例中,我們通過AI廣域網連接了亞特蘭大和威斯康星州的站點,建立了一個首創的AI超級工廠。Fairwater的雙層設計和液冷技術使我們能夠運行更高的GPU密度,從而提高大規模訓練的性能並降低延遲。總的來說,僅本季度我們就增加了近1吉瓦的總容量。在晶片層面,我們擁有NVIDIA、AMD以及我們自己的Maya晶片,跨越多代硬體提供最佳的整體硬體設施(fleet)性能、成本和供應。本周早些時候,我們上線了Maya 200加速器。Maya 200在FP4精度下提供超過10 Petaops的算力,與我們硬體設施(fleet)中最新一代硬體相比,總擁有成本(TCO)降低了30%以上。我們將從我們的超級智能團隊的推理和合成資料生成開始擴展其使用,並用於Copilot和Foundry的推理。鑑於AI工作負載不僅關乎AI加速器,還會消耗大量計算資源,我們對在CPU方面取得的進展也感到高興。Cobalt 200是又一次重大飛躍,與我們首款專為雲原生工作負載打造的定製處理器相比,性能提升了50%以上。主權(Sovereignty)越來越成為客戶關注的焦點,我們正在擴展我們的解決方案和全球足跡以相匹配。僅本季度,我們就宣佈在七個國家進行資料中心投資,支援本地資料駐留需求。我們提供跨越公共雲、私有雲和國家合作夥伴雲的最全面的主權解決方案集,以便客戶可以根據其所需的本地控制權為每個工作負載選擇正確的方法。接下來,我想談談Agent平台(Agent Platform)。就像每一次平台轉移一樣,所有軟體都在被重寫。一個新的應用平台正在誕生。你可以將**Agent(智能體)**視為新的應用程式,為了建構、部署和管理Agent,客戶將需要模型目錄、調優服務、編排工具、上下文工程服務、AI安全、管理、可觀察性和安全性。這一切始於擁有廣泛的模型選擇。我們的客戶希望在任何工作負載中使用多個模型,他們可以根據成本、延遲和性能要求進行微調和最佳化。我們在所有超大規模雲服務商中提供最廣泛的模型選擇。本季度,我們增加了對GPT-5.2以及Cloud 4.5的支援。已有超過1,500家客戶在Foundry上使用了Anthropic和OpenAI的模型。我們要看到對特定區域模型(包括Mistral和Cohere)的需求不斷增加,因為越來越多的客戶尋求主權AI選擇,我們也在繼續投資於我們的第一方模型,這些模型經過最佳化,可滿足生產力、編碼和安全等最高價值的客戶場景。作為Foundry的一部分,我們還賦予客戶定製和微調模型的能力。客戶越來越希望能夠捕獲他們擁有的隱性知識並將其轉化為模型權重,因為這是他們的核心智慧財產權(IP)。對於公司來說,這可能是最重要的主權考量,因為AI在我們的GDP中擴散得更廣,每家公司都需要保護其企業價值。為了讓Agent有效工作,它們需要植根於企業資料和知識之中。這意味著將他們的Agent連接到記錄系統、營運資料、分析資料以及半結構化和非結構化的生產力和通訊資料。這正是我們通過跨越Fabric、Foundry和為Microsoft 365提供動力的資料的統一IQ層所做的事情。在上下文工程的世界裡,Foundry Knowledge和Fabric正在獲得動力。Foundry Knowledge通過自動源路由和先進的Agent檢索提供更好的上下文,同時尊重使用者權限。而Fabric彙集了端到端的營運、即時和分析資料。自全面上市兩年以來,Fabric的年收入運行率現已超過20億美元,擁有超過31,000家客戶,並且繼續是市場上增長最快的分析平台,收入同比增長60%。總的來說,每季度在Foundry上花費100萬美元以上的客戶數量增長了近80%,這受到各行各業強勁增長的推動,且有超過250家客戶有望今年在Foundry上處理超過1兆個Token。有許多很棒的例子表明客戶正在使用Foundry的所有這些功能來建構自己的Agent系統。阿拉斯加航空正在建立自然語言航班搜尋,寶馬正在加快設計周期,Land O'Lakes正在為合作社成員實現精準農業,Symphony AI正在解決快消品行業的瓶頸。當然,Foundry仍然是整個雲服務的強大入口。絕大多數Foundry客戶在擴展時會使用額外的Azure解決方案,如開發者服務、應用服務和資料庫。除了Fabric和Foundry,我們還通過Copilot Studio和Agent Builder解決知識工作者建構Agent的問題。超過80%的財富500強企業擁有使用這些低程式碼、無程式碼工具建構的活躍Agent。隨著Agent的激增,每個客戶都需要新的方法來部署、管理和保護它們。我們認為這創造了一個重要的新類別和顯著的增長機會。本季度,我們推出了Agent 365,使組織能夠輕鬆將其現有的治理、身份、安全和管理擴展到Agent。這意味著他們已經在Microsoft 365和Azure中使用的相同控制措施現在擴展到了他們在我們的雲或任何其他雲上建構和部署的Agent。像Adobe、Databricks、GenSpark、Glean、NVIDIA、SAP、ServiceNow和Workday等合作夥伴已經在整合Agent 365。我們是首家提供此類跨雲Agent控制平面的提供商。現在讓我們轉向我們正在建構的高價值代理體驗(High-value Agentic Experiences)。AI體驗是意圖驅動的,並開始在任務範圍內工作。我們正在進入一個宏觀授權和微觀操控跨領域的時代。使用多種模型的智能被內建於多種形式因素中。你在聊天中、新的Agent收件箱應用、同事腳手架(coworker scaffoldings)、嵌入在日常使用的應用程式和IDE中的Agent工作流,甚至在具有檔案系統存取權和技能的命令列中都能看到這一點。這就是我們通過跨越關鍵領域的第一方Copilot系列改採取的方法。在消費者領域,例如,Copilot體驗跨越聊天、新聞、資訊流、搜尋、創作、瀏覽、購物以及與作業系統的整合,並且勢頭強勁。我們的Copilot應用程式的日活躍使用者同比增長近3倍,通過Copilot Checkout,我們與PayPal、Shopify和Stripe合作,以便客戶可以直接在應用程式內進行購買。對於Microsoft 365 Copilot,我們專注於全組織的生產力。WorkIQ利用Microsoft 365底層的資料,為每個組織建立最有價值、有狀態的Agent。它提供了對人員、角色、工件、通訊以及歷史和記憶的強大推理能力,所有這些都在組織的安全邊界內。由WorkIQ驅動的Microsoft 365 Copilot的精準性和延遲是無與倫比的,提供了比競爭對手更快、更準確的工作落地結果。我們看到了迄今為止響應質量最大的季度環比改進。這推動了創紀錄的使用強度,每個使用者的平均對話次數同比增長了一倍。Microsoft 365 Copilot也正在成為真正的日常習慣,日活躍使用者同比增長了10倍。我們還看到了研究員Agent(Researcher Agent)的強勁勢頭,它支援OpenAI和Cloud模型,以及Excel、PowerPoint和Word中的Agent模式。總的來說,這是Microsoft 365 Copilot席位增加的創紀錄季度,同比增長超過160%。我們看到席位增長季度環比加速,現在擁有1500萬個付費Microsoft 365 Copilot席位,以及數倍於此的企業聊天使用者。我們正在看到更大規模的商業部署。擁有超過35,000個席位的客戶數量同比增長了兩倍。輝瑞、ING、NASA、肯塔基大學、曼徹斯特大學、美國內政部和西太平洋銀行都購買了超過35,000個席位。陽獅集團(Publicis)單獨購買了超過95,000個席位,幾乎覆蓋了所有員工。我們還在Dynamics 365中搶佔份額,整個套件內建了Agent。一個很好的例子是Visa如何使用我們Dynamics中的客戶知識管理Agent將客戶對話資料轉化為知識文章,以及Sandvik如何使用我們的銷售資格Agent在數萬個潛在客戶中自動化線索資格認證。在編碼領域,我們看到所有付費GitHub Copilot的強勁增長。個人開發者的Copilot Pro Plus訂閱環比增長77%,現在總共有470萬付費Copilot訂閱者,同比增長75%。例如,西門子在向30,000多名開發人員成功推廣Copilot後,正全力投入GitHub,採用全平台來提高開發人員的生產力。GitHub Agent HQ是所有編碼Agent(如Anthropic、OpenAI、Google、Cognition和xAI)在客戶GitHub程式碼庫背景下的組織層。通過Copilot CLI和VS Code,我們為開發人員提供了AI優先編碼工作流所需的全方位形式因素和模型。當你將WorkIQ作為技能或MCP加入到我們的開發人員工作流時,這就是一個遊戲規則改變者,可以呈現更多上下文,如電子郵件、會議、文件、項目、消息等。你可以簡單地要求Agent根據SharePoint中規範的更新或使用Teams中上次工程和設計會議的文字記錄來規劃和執行程式碼庫的更改。我們不止於此,通過GitHub Copilot SDK,開發人員現在可以直接在其應用程式中嵌入Copilot CLI背後的相同執行階段、多模型、多步規劃、工具、MCP整合和授權流。在安全方面,我們在Defender、Entra、Intune和Purview中增加了十幾個新的和更新的安全Copilot Agent。例如,Icertis的SOC團隊使用安全Copilot Agent將手動分類時間減少了75%,這在面臨嚴重人才短缺的行業中是一個真正的遊戲規則改變者。為了讓安全團隊更容易上手,我們要向所有E5客戶推出安全Copilot,我們的安全解決方案也正在成為管理組織AI部署必不可少的部分。本季度Purview審計了240億次Copilot互動,同比增長9倍。最後,我想談談另外兩個高影響力的代理體驗。首先,在醫療保健領域,Dragon Copilot是該類別的領導者,幫助超過100,000名醫療提供者自動化工作流程。西奈山醫療系統(Mount Sinai Health)在初級保健醫生成功試用後,現在正向全系統的醫療提供者部署Dragon Copilot。總的來說,本季度我們幫助記錄了2100萬次患者就診,同比增長3倍。其次,談到科學和工程,聯合利華(Unilever)等消費品公司以及Synopsys等EDA公司正在使用Microsoft Discovery來編排用於端到端研發的專用Agent。它們能夠對科學文獻和內部知識進行推理,制定假設,啟動模擬,並不斷迭代以推動新發現。除了AI,我們繼續投資於所有核心特許經營業務,滿足客戶和合作夥伴的需求,我們看到了強勁的進展。例如,談到雲遷移,我們新版SQL Server的IaaS採用率是前一版本的2倍以上。在安全方面,我們現在擁有160萬安全客戶,其中包括超過100萬使用我們四種或更多工作負載的客戶。Windows達到了一個重要的里程碑,Windows 11使用者達到10億,同比增長超過45%。本季度我們在Windows、Edge和Bing方面都獲得了市場份額。LinkedIn實現了兩位數的會員增長,付費視訊廣告增長了30%。在遊戲方面,我們致力於在Xbox、PC、雲和所有其他裝置上提供出色的遊戲。我們在Xbox上看到了創紀錄的PC玩家和付費串流媒體時長。最後,我們對目前的交付情況以及建構全端以抓住未來機遇感到非常滿意。接下來,我將把會議交給Amy,以此介紹我們的財務結果和展望,我期待稍後回答大家的問題。Amy Hood謝謝你,Satya,大家下午好。隨著對我們產品需求的增長以及銷售團隊的專注執行,我們在收入、營業收入和每股收益方面再次超出預期,同時投資以推動長期增長。本季度,收入為813億美元,增長17%,按固定匯率計算增長15%。毛利額增長16%,按固定匯率計算增長14%,而營業收入增長21%,按固定匯率計算增長19%。每股收益為4.14美元,增長24%,按固定匯率計算增長21%,這是在調整了OpenAI投資影響後的結果。外匯對報告結果的提振略低於預期,特別是在智能雲收入方面。公司毛利率為68%,同比略有下降,主要受持續的AI基礎設施投資和日益增長的AI產品使用量的驅動,但這部分被持續的效率提升(特別是在Azure和M365商業雲方面)以及向更高利潤率業務的銷售組合轉移所抵消。營業費用增長5%,按固定匯率計算增長4%,主要受計算能力和AI人才的研發投資以及遊戲業務減值費用的驅動。營業利潤率同比增長至47%,超出預期。提醒一下,我們仍然採用權益法核算我們在OpenAI的投資。由於OpenAI的資本重組,我們現在根據我們在其資產負債表上淨資產變動中的份額來記錄收益或損失,而不是根據我們在其損益表中營業利潤或損失的份額。因此,我們記錄了一筆收益,推動GAAP結果中的其他收入和支出達到100億美元。剔除OpenAI的影響後,其他收入和支出略為負值且低於預期,主要受投資淨虧損的驅動。資本支出(CapEx)為375億美元,本季度,大約三分之二的資本支出用於短期資產,主要是GPU和CPU。我們的客戶需求繼續超過我們的供應。因此,我們必須平衡以下需求:使我們的進貨供應更好地滿足不斷增長的Azure需求,擴大第一方AI使用(跨越M365 Copilot和GitHub Copilot等服務),增加對研發團隊的分配以加速產品創新,以及持續更換報廢的伺服器和網路裝置。剩餘的支出用於長期資產,這些資產將在未來15年及更長時間內支援變現。本季度,融資租賃總額為67億美元,主要用於大型電子中心站點。支付給不動產、廠房和裝置(PP&E)的現金為299億美元。經營現金流為358億美元,增長60%,受強勁的雲帳單和收款驅動。自由現金流為59億美元,環比下降,反映了因融資租賃組合比例較低而導致的較高的現金資本支出。最後,我們通過股息和股票回購向股東返還了127億美元,同比增長32%。現在來看看我們的商業業績。商業預訂量增長230%,按固定匯率計算增長228%,受此前宣佈的OpenAI的大額Azure承諾(反映了多年需求需求)以及11月宣佈的Anthropic承諾的驅動,同時也得益於我們核心年金銷售活動的健康增長。商業剩餘履約義務(RPO)繼續按扣除準備金後的淨額報告,增至6250億美元,同比增長110%,加權平均期限約為2.5年。大約25%將在未來12個月內確認為收入,同比增長39%。在未來12個月之後確認的剩餘部分增長了156%。我們的商業RPO餘額中大約45%來自OpenAI。剩餘的重要餘額增長了28%,反映了整個投資組合中持續廣泛的客戶需求。微軟雲收入為515億美元,增長26%,按固定匯率計算增長24%。微軟雲毛利率略好於預期,為67%,同比下降,原因是持續的AI投資部分被前面提到的持續效率提升所抵消。現在看分部業績。生產力和業務流程收入為341億美元,增長16%,按固定匯率計算增長14%。M365商業雲收入增長17%,按固定匯率計算增長14%,核心業務執行一致,Copilot業績貢獻增加。ARPU增長再次由E5和M365 Copilot引領。付費M365商業席位同比增長6%至超過4.5億,所有客戶群體的安裝基數均有擴展,但主要是在我們的中小型企業和一線工人產品中。M365商業產品收入增長13%,按固定匯率計算增長10%,超出預期,原因是Office 2024交易性採購高於預期。M365消費者云收入增長29%,按固定匯率計算增長27%,再次受ARPU增長驅動。M365消費者訂閱增長6%。LinkedIn收入增長11%,按固定匯率計算增長10%,受行銷解決方案驅動。Dynamics 365收入增長19%,按固定匯率計算增長17%,所有工作負載持續增長。分部毛利額增長17%,按固定匯率計算增長15%,毛利率有所增加,再次受M365商業雲效率提升的驅動,部分被持續的AI投資(包括不斷增長的Copilot使用量的影響)所抵消。營業費用增長6%,按固定匯率計算增長5%,營業收入增長22%,按固定匯率計算增長19%。由於營運槓桿改善以及前面提到的較高毛利率,營業利潤率同比增長至60%。接下來是智能雲分部。收入為329億美元,增長29%,按固定匯率計算增長28%。在Azure和其他雲服務方面,收入增長39%,按固定匯率計算增長38%,略高於預期,這得益於我們可替代硬體設施(fleet)的持續效率提升,使我們能夠將部分容量重新分配給Azure並在本季度實現變現。如前所述,我們繼續看到跨工作負載、客戶細分和地理區域的強勁需求,且需求繼續超過可用供應。在我們的本地伺服器業務中,收入增長2%,按固定匯率計算增長1%,超出預期,受混合解決方案需求驅動,包括SQL Server 2025發佈的收益,以及記憶體價格上漲前的較高交易性採購。分部毛利額增長20%,按固定匯率計算增長19%。毛利率同比下降,受持續的AI投資和向Azure的銷售組合轉移驅動,部分被Azure的效率提升所抵消。營業費用增長3%,按固定匯率計算增長2%,營業收入增長28%,按固定匯率計算增長27%。營業利潤率為42%,同比略有下降,因為增加的AI投資主要被改善的營運槓桿所抵消。現在看更多個人計算業務。收入為143億美元,下降3%。Windows OEM和裝置收入增長1%,按固定匯率計算基本持平。Windows OEM增長5%,執行力強勁,且繼續受益於Windows 10支援終止。結果超出預期,因為庫存水平保持高位,且在記憶體價格上漲前採購增加。搜尋和新聞廣告收入(扣除流量獲取成本ex-TAC)增長10%,按固定匯率計算增長9%,略低於預期,受一些執行挑戰的影響。正如預期的那樣,隨著第三方合作夥伴關係的收益正常化,環比增長率有所放緩。在遊戲方面,收入下降9%,按固定匯率計算下降10%。Xbox內容和服務收入下降5%,按固定匯率計算下降6%,低於預期,受第一方內容的影響,影響波及整個平台。分部毛利額增長2%,按固定匯率計算增長1%,毛利率同比增長,受向更高利潤率業務的銷售組合轉移驅動。營業費用增長6%,按固定匯率計算增長5%,受前面提到的遊戲業務減值費用以及計算能力和AI人才研發投資的驅動。營業收入下降3%,按固定匯率計算下降4%,營業利潤率同比基本持平,為27%,因為較高的營業費用主要被較高的毛利率所抵消。現在,轉向我們的第三季度展望,除非另有說明,否則均以美元為基礎。基於當前匯率,我們預計外匯將使總收入增長增加3個百分點。在分部內,我們預計外匯將使生產力和業務流程的收入增長增加4個百分點,使智能雲和更多個人計算的收入增長增加2個百分點。我們預計外匯將使COGS(銷貨成本)和營業費用增長增加2個百分點。提醒一下,這種影響是由於一年前的匯率造成的。從公司整體開始。我們預計收入為806.5億至817.5億美元,或增長15%至17%,商業業務持續強勁增長,部分被消費者業務所抵消。我們預計COGS為266.5億至268.5億美元,或增長22%至23%。營業費用預計為178億至179億美元,或增長10%至11%,受持續的研發、AI計算能力和人才投資驅動,且去年同期基數較低。營業利潤率預計同比略有下降。剔除我們在OpenAI投資的任何影響,其他收入和支出預計約為7億美元,受我們股權投資組合的公允市場收益和利息收入驅動,部分被利息支出(包括與資料中心融資租賃相關的利息支付)所抵消。我們預計調整後的第三季度有效稅率約為19%。接下來,我們預計資本支出將環比下降,這是由於雲基礎設施建設的正常波動和融資租賃交付的時間安排。隨著我們努力縮小供需差距,我們預計短期資產的組合將與第二季度保持相似。現在看我們的商業業務。在商業預訂量方面,在針對上一年的OpenAI合同進行調整後,我們預計在到期基數不斷增長的情況下,核心業務將健康增長。提醒一下,第二季度簽署的重大OpenAI合同代表了他們的多年需求,這將導致未來預訂量和RPO增長率出現一些季度波動。微軟雲毛利率應約為65%,同比下降,受持續AI投資驅動。現在看分部指引。在生產力和業務流程方面,我們預計收入為342.5億至345.5億美元,或增長14%至15%。在M365商業雲方面,我們預計按固定匯率計算收入增長將在13%至14%之間,在龐大且不斷擴大的基數上保持同比穩定增長。加速的Copilot勢頭和持續的E5採用將再次推動ARPU增長。假設Office 2024交易性採購趨勢正常化,M365商業產品收入應出現低個位數下降,環比下降。提醒一下,M365商業產品包括可能因當期收入確認動態而變化的元件。受ARPU增長和持續的訂閱量驅動,M365消費者云收入增長應在中高20%範圍內。對於LinkedIn,我們預計收入增長將在低兩位數。在Dynamics 365方面,我們預計收入增長將在高十幾位數(high teens),所有工作負載持續增長。對於智能雲,我們預計收入為341億至344億美元,或增長27%至29%。在Azure方面,我們預計第三季度按固定匯率計算收入增長將在37%至38%之間,而去年同期的比較基數包括第三季度和第四季度顯著加速的增長率。如前所述,需求繼續超過供應,我們將需要繼續平衡此處分配的進貨供應與其他優先事項。提醒一下,根據容量交付的時間和上線時間,以及取決於合同組合的當期收入確認,同比增長率可能會出現季度波動。在我們的本地伺服器業務中,隨著SQL Server 2025發佈後增長率正常化,我們預計收入將出現低個位數下降,儘管記憶體價格上漲可能會給交易性採購帶來額外的波動。在更多個人計算方面,我們預計收入為123億至128億美元。Windows OEM和裝置收入應下降百分之十幾(low teens)。隨著Windows 10支援收益正常化以及高庫存水平在本季度下降,增長率將受到影響。因此,Windows OEM收入應下降約10%。潛在結果的範圍仍比正常情況更廣,部分原因是記憶體價格上漲對PC市場的潛在影響。搜尋和新聞廣告(扣除流量獲取成本)收入增長應在高個位數。即使我們努力改善執行力,我們預計Bing和Edge的份額將繼續增加,增長由銷量驅動。隨著第三方合作夥伴關係的貢獻繼續正常化,我們預計環比增長將放緩。在Xbox內容和服務方面,我們預計收入將出現中個位數下降,而去年同期的比較基數受益於強勁的內容表現,部分被Xbox Game Pass的增長所抵消。硬體收入應同比下降。現在,關於本財年剩餘時間及以後的補充想法。首先是外匯。基於當前匯率,我們預計外匯將使第四季度總收入和COGS增長增加不到一個百分點,對營業費用增長沒有影響。在分部內,我們預計外匯將使生產力和業務流程以及更多個人計算的收入增長增加大約一個百分點,使智能雲的收入增長增加不到一個百分點。憑藉上半年在優先投資關鍵增長領域方面的出色工作,以及Windows OEM和商業本地業務收入組合較高的有利影響,我們現在預計2026財年的營業利潤率將略有上升。我們之前提到了記憶體價格上漲對Windows OEM和本地伺服器市場的潛在影響。此外,不斷上漲的記憶體價格將影響資本支出,儘管隨著這些資產在六年內折舊,對微軟雲毛利率的影響將更加逐漸地顯現。最後,我們在上半年實現了強勁的營收增長,並正在投資堆疊的每一層,以繼續為客戶提供高價值的解決方案和工具。說到這裡,讓我們進入問答環節。喬納森。Jonathan Neilson謝謝,Amy。我們現在進入問答環節。出於對他人的尊重,我們要求參與者只問一個問題。操作員,請重複您的指示?問答環節Operator謝謝(操作員說明)。我們的第一個問題來自摩根士丹利的基思·多利弗 (Keith Weiss)。請講。Q - Keith Weiss太好了。謝謝你們接受提問。我看微軟的財報,盈利同比增長24%,這是一個驚人的結果,你們執行得很好,營收增長良好,利潤率也在擴大。但我看盤後交易,股票仍在下跌。我認為令投資者承壓的核心問題之一是資本支出(CapEx)的增長速度快於我們的預期,而Azure的增長可能比我們預期的要慢一點。我認為這根本上歸結為對這筆資本支出隨時間推移的投資回報率(ROI)的擔憂。所以我希望你們能幫我們填補一些空白,也就是我們應該如何看待容量擴張以及未來這能帶來多少Azure增長。更重要的是,當這些投資實現時,我們應該如何看待其ROI?謝謝。A - Amy Hood謝謝,Keith。讓我先開始,Satya肯定會補充一些更廣泛的評論。我認為首先,你確實問了一個非常直接的相關性問題,我認為許多投資者都在這樣做,即在資本支出和Azure收入數字之間建立聯絡。上個季度我們嘗試過,我想這個季度也是,更具體地談論資本支出(特別是跨越CPU和GPU的短期資本支出)的所有去向。有時候,我認為最好把我們給出的Azure指引視為關於我們可以交付多少Azure收入的分配容量指引。因為當我們花費資本並專門投入GPU(當然也適用於CPU,但GPU更具體)時,我們實際上是在做長期決策。我們做的第一件事是解決M365 Copilot以及GitHub Copilot、我們的第一方應用不斷增加的使用量和銷售以及加速的步伐。然後我們確保投資於研發和產品創新的長期性質。我認為你在過去一段時間看到的我們產品加速的很大一部分原因是因為我們將GPU和容量分配給了我們在過去幾年中聘用的許多才華橫溢的AI人員。最後剩下的部分才用於服務Azure持續增長的需求。思考這個問題的一種方式是,有時會被問到,如果我把第一季度和第二季度剛上線的GPU全部由Azure支配,我們的KPI(增速)早就超過40%了。我認為最重要的一點是意識到這是關於投資於讓客戶受益的堆疊的所有層級。希望這有助於思考資本增長。它體現在業務各個部分的收入增長中,也隨著我們在人員上的投資體現為營運支出的增長。A - Satya Nadella是的,我認為Amy你說得很全面。但基本上,作為投資者,當你們考慮我們的資本和我們投資組合的毛利率(GM)概況時,你們顯然應該考慮Azure。但你也應該考慮M365 Copilot,你應該考慮GitHub Copilot,你應該考慮Dragon Copilot、Security Copilot。所有這些都有毛利率概況和生命周期價值(LTV)。我的意思是,如果你想一下,獲取一個Azure客戶對我們來說非常重要,但獲取一個M365或GitHub或Dragon Copilot客戶也同樣重要,順便說一句,這些對我們來說都是增量業務。所以,我們不想僅僅最大化我們的一項業務。我們希望能夠在供應受限的情況下以一種允許我們本質上建構最佳LTV組合的方式分配容量。這是一方面。Amy提到的另一方面也是研發。我是說,你得考慮到計算也是研發,這是它的第二個要素。所以我們利用所有這些,顯然是為了長期最佳化。Q - Keith Weiss太好了。謝謝。A - Jonathan Neilson謝謝,Keith。操作員,請下一位。Operator下一個問題來自伯恩斯坦研究公司的馬克·莫德勒 (Mark Moerdler)。請講。Q - Mark Moerdler非常感謝接受我的提問,祝賀這一季度的業績。我們認為投資者想瞭解的另一個問題是如何看待你們從硬體資本支出投資到收入和利潤率的視線。你們將伺服器資本化為六年,但你們的RPO平均期限從上季度的2年上升到了2.5年。投資者如何能放心,既然這部分資本支出很多是以AI為中心的,你們將能夠在硬體的六年使用壽命內獲得足夠的收入,以實現穩健的收入和毛利額增長,希望能類似於CPU收入那樣。謝謝。A - Amy Hood謝謝,Mark。讓我先從高層次講起,Satya也可以補充。我想,當你考慮平均期限時,我想你要問的是,我們需要記住的是,平均期限是我們擁有的一系列廣泛合同安排的組合。其中很多圍繞M365或商業應用組合的東西都是短期的,對吧?三年期合同,所以坦率地說,它們的期限很短。剩下的主要是期限較長的Azure合同,你在這個季度看到了這一點,當你看到期限從大約兩年延長到兩年半時。思考這個問題的方式是,我們今天花費的大部分資本以及我們購買的大量GPU在其大部分使用壽命內已經簽訂了合同。所以思考這個問題的一種方式是,我認為你指出的許多風險並不存在,因為它們已經在整個使用壽命內被出售了。這種風險之所以部分存在,是因為由於一些M365的東西,你有這個較短的RPO。如果你只看Azure的RPO,它稍微長一點。這很大程度上是基於CPU的。不僅僅是GPU,而在我們談到的GPU合同上,包括我們的一些最大客戶,這些都是按GPU的整個使用壽命出售的,所以不存在我認為你可能指的那種風險。希望這有幫助。A - Satya Nadella是的,除了Amy提到的(即它已經按使用壽命簽約)之外,我還要補充一點,我們確實使用軟體在老化的硬體設施(fleet)上持續運行即使是最新的模型,如果你願意這麼說的話,所以這給了我們這種持久性。歸根結底,這就是為什麼我們甚至考慮不斷地讓硬體設施(fleet)老化,對吧?所以這不僅僅是某一年買一大堆裝置的問題。而是每年你都在改寫摩爾定律,你增加裝置,使用軟體,然後在所有裝置上進行最佳化。A - Amy HoodMark,也許我要說明一點,以防這不明顯,那就是隨著使用壽命的推移,實際上你的交付效率會越來越高,所以在你已經出售了其整個生命周期的地方,利潤率實際上會隨著時間的推移而提高,所以我認為這對人們來說可能是一個很好的提醒,因為我們在CPU硬體設施(fleet)中一直都能看到這一點。Q - Mark Moerdler這是一個很好的回答。非常感謝,謝謝。A - Jonathan Neilson謝謝,Mark。操作員,請下一位。Operator下一個問題來自傑富瑞的布倫特·蒂爾 (Brent Thill)。請講。Q - Brent Thill謝謝,Amy。關於45%的積壓訂單與OpenAI相關,我很好奇你是否可以評論一下。顯然,人們對其持久性感到擔憂。我知道這方面你可能不能說太多,但我認為每個人都擔心這種風險敞口。如果你們能談談你們的觀點以及你和Satya看到的情況就好了。A - Amy Hood我想我也許會以非常不同的方式思考這個問題,Brent。首先要關注的是,我們談論這個數字的原因是因為55%或大約3500億美元與我們投資組合的廣度有關,這是跨解決方案、跨Azure、跨行業、跨地域的廣泛客戶。這是一個巨大的RPO餘額,比大多數同行都大,比大多數同行都更加多樣化。坦率地說,我認為我們對此非常有信心。當你想到僅這一部分就增長了28%時,這在廣度以及我們看到的採用曲線上真的是令人印象深刻的工作,這是我被問得最多的。它是按客戶群、按行業和按地域增長的。所以它非常一致。那麼如果你問我對OpenAI以及合同和健康狀況的看法,聽著,這是一個很好的合作夥伴關係。我們繼續成為他們的規模提供商。我們很高興能做到這一點。我們處於建立的最成功的業務之一之下。我們繼續對此感覺良好。它使我們在建構的內容和處於應用創新前沿方面保持領先地位。A - Jonathan Neilson謝謝,Brent。操作員,請下一位。Operator下一個問題來自瑞銀的卡爾·凱爾斯特德 (Karl Keirstead)。請講。Q - Karl Keirstead好的。非常感謝。問Amy,無論你們如何在第一方和第三方之間分配容量,能否定性地評論一下你們即將上線的容量數量?我認為12月季度增加的1吉瓦是非凡的,暗示著容量增加正在加速。但我認為很多投資者都在關注亞特蘭大的Fairwater、威斯康星的Fairwater,無論這些容量在未來幾個季度如何分配,我們都希望能聽到一些關於容量增加幅度的評論。謝謝。A - Amy Hood是的,Karl,我想我們已經說過幾件事了。我們正在儘可能努力地盡快增加容量。你提到了像亞特蘭大或威斯康星這樣的具體地點。那些是多年交付的項目,所以我不會必然關注特定地點。我們真正要做的是,而且我們正在非常努力地做這件事,就是在全球範圍內增加容量。其中很多將增加在美國。你會看到你提到的地點,但也需要在全球範圍內增加,以滿足我們看到的客戶需求和增加的使用量。你知道,我們將繼續增加長期基礎設施。思考這個問題的方式是,我們需要確保我們有可用的電力、土地和設施,當它們完成後,我們將盡快繼續放入GPU和CPU。最後,我們將努力確保我們在執行速度和營運方式上儘可能高效,以便它們能擁有儘可能高的效用。所以我認為這真的不是關於兩個地方。Karl,我絕對會把這個抽象出來。那是多年交付的時間表,但實際上我們只需要完成它,在我們目前正在建設或開始建設的每個地點。我們正在儘可能快地工作。Q - Karl Keirstead好的。明白了。謝謝。A - Jonathan Neilson謝謝,Karl。操作員,請下一位。Operator下一個問題來自摩根大通的馬克·墨菲 (Mark Murphy)。請講。Q - Mark Murphy非常感謝,Satya。例如,Maya 200加速器的性能成就看起來非常出色,尤其是與TPU、Tranium和Blackwell相比,後者的存在時間要長得多。你能從微軟認為晶片可能成為多大核心競爭力的角度來看待這一成就嗎?Amy,這對支援未來推理成本的毛利率概況是否有值得一提的影響?A - Satya Nadella是的,不,謝謝你的提問。所以,有幾件事。一是以各種不同的形式,我們在建構自己的晶片方面已經做了很長很長時間。所以,我們對Maya 200的進展感到非常非常興奮。特別是當我們考慮運行GPT-5.2以及我們在FP4精度下能夠在GEMS中獲得的性能時,這證明了一點,即當你有一個新的工作負載、一種新形狀的工作負載時,你可以開始在模型和晶片之間進行端到端的創新。整個系統不僅僅是關於晶片,還有機架規模的網路工作方式,這是為此特定工作負載最佳化的記憶體。另一件事顯然是我們正在往返通過,並與我們自己的超級智能團隊密切合作,利用我們所有的模型,你可以想像,我們建構的任何東西都將針對Maya進行全面最佳化。所以,我們對此感覺很好。我認為從總體上看,我們正處於如此早期的階段,即便看看晶片創新和系統創新的數量。即使自12月以來,我認為新鮮事是每個人都在談論低延遲推理,對吧?所以我們要確保的一件事是我們不會被鎖定在任何一件事上。如果有的話,那就是我們與NVIDIA、AMD有著良好的合作關係,他們在創新,我們在創新。我們希望你的硬體設施(fleet)在任何給定的時間點都能獲得最佳的TCO。這不是一代人的遊戲。我認為很多人只是在談論誰領先。只要記住你必須在未來的所有時間裡都保持領先。這意味著你真的想考慮讓外面發生的很多創新進入你的硬體設施(fleet),以便你的硬體設施(fleet)在TCO水平上具有根本優勢。這就是我看待它的方式,即我們對Maya感到興奮,我們對Cobalt感到興奮,我們對我們的DPU、我們的網路卡感到興奮。所以我們有很多系統能力。這意味著我們可以垂直整合。而且因為我們可以垂直整合,並不意味著我們只垂直整合。所以我們希望在這裡擁有靈活性。這就是你看到我們在做的。A - Jonathan Neilson謝謝,Mark。操作員,請下一位。Operator下一個問題來自德意志銀行的布萊德·澤爾尼克 (Brad Zelnick)。請講。Q - Brad Zelnick好的。非常感謝。Satya,我們從Judson和Ignite大會上聽到了很多關於前沿轉型的消息。我們也看到客戶在採用微軟AI堆疊時實現了突破性的收益。你能幫我們建構一下企業開始這些旅程的勢頭,以及對他們在成為前沿公司的過程中在微軟的支出能擴大多少有什麼預期嗎?謝謝。A - Satya Nadella是的。謝謝你的提問。所以我認為我們看到的一件事是跨越我們三大主要套件的採用,對吧?所以如果你看M365,你看安全領域發生的事情,你看GitHub。事實上,這很迷人。我的意思是,過去這三樣東西實際上為我們的客戶產生了復合效應,就像Entra作為身份系統或Defender作為跨這三者的保護系統是非常有幫助的。但現在你看到的是像WorkIQ這樣的東西,對吧?只要給你一種感覺,對於任何今天使用微軟的公司來說,最重要的資料庫是Microsoft 365底層的資料,原因是它擁有所有這些隱性資訊,對吧?誰是你的人?他們的關係是什麼?他們正在從事的項目是什麼?他們的工件、他們的通訊是什麼?所以這對於任何業務流程、業務工作流上下文來說都是非常重要的資產。事實上,我在發言稿中提到的場景是,你現在可以將WorkIQ作為一個MCP伺服器放在GitHub程式碼庫中,然後說,嘿,請查看我過去一個月在Teams中的設計會議,並告訴我我的程式碼庫是否反映了它。我的意思是,這是一個相當高層次的方式來思考之前可能發生在我們的工具業務和GitHub業務中的事情突然變得具有變革性,對吧?從某種意義上說,Agent背板(Agent black plane)真的在改變公司,對吧?我認為那是最神奇的事情,即你部署這些東西,突然間Agent正在幫助你協調,為你的企業帶來更多槓桿作用。除此之外,當然還有轉型,這就是企業正在做的事情。我們應該如何思考客戶服務?我們應該如何思考市場行銷?我們應該如何思考財務?我們應該如何思考並建構我們自己的Agent?這就是Fabric和Foundry中的所有服務,當然還有GitHub工具正在幫助他們的地方,甚至是低程式碼、無程式碼工具。我有關於這些工具使用情況的一些統計資料,但對我來說更令人興奮的事情之一是這些新的Agent、系統、M365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot,所有這些結合在一起,通過所有資料和所有部署來復合收益,我認為這可能是目前最具變革性的效應。Q - Brad Zelnick謝謝。非常有幫助。A - Jonathan Neilson謝謝,Brad。操作員,我們還有時間提最後一個問題。Operator最後一個問題將來自巴克萊的Raimo Lenschow。請講。Q - Raimo Lenschow完美。謝謝讓我提問。過去幾個季度我們談論了Azure方面的CPU以及GPU。你們在去年1月初進行了一些營運調整。你能談談你在那看到了什麼,也許從更大的圖景來看,即客戶意識到如果他們想提供適當的AI,遷移到雲端是很重要的?那麼我們在雲轉型方面看到了什麼?謝謝。A - Jonathan Neilson我不完全明白。抱歉,Ryan(Raimo),你是問SNC CPU方面,還是你能重複一下問題嗎?Q - Raimo Lenschow是的。是的。抱歉。我想知道關於Azure的CPU方面,因為我們在那裡進行了一些營運調整。我們也從一線聽到很多,人們意識到如果你想做適當的AI,你需要上雲,這正在推動勢頭。謝謝。A - Satya Nadella是的。我想我明白了。所以首先,我在發言中提到,當你思考AI工作負載時,你不應該僅僅將AI工作負載視為AI加速器計算,對吧?因為從某種意義上說,它需要任何Agent。Agent隨後會通過使用的工具生成,也許是一個容器,這顯然運行在計算上。事實上,每當我們考慮硬體設施(fleet)的建設時,我們都會按比例考慮。順便說一句,即使對於訓練任務,AI訓練任務也需要一堆計算和一堆非常靠近計算的儲存。因此,同樣的事情也發生在推理中。所以在推理中,Agent模式將要求你本質上為Agent配置電腦或計算資源。它們不需要GPU,它們運行在GPU上,但它們需要電腦,即計算和儲存。這就是甚至在新工作負載中正在發生的事情。你提到的另一件事是雲遷移仍在進行中。事實上,我掌握的一個統計資料是,最新的SQL Server作為Azure中的IaaS服務在增長。所以,這就是我們需要考慮我們的商業雲並使其與我們其餘的AI雲保持平衡的原因之一,因為當客戶帶來他們的工作負載並帶來新的工作負載時,他們需要所有這些基礎設施元素在他們部署的區域中。Q - Raimo Lenschow是的。好的。完美。謝謝。A - Jonathan Neilson謝謝,Raimo。今天的財報電話會議問答環節到此結束。感謝大家今天加入我們,我們期待很快與大家交談。謝謝大家。A - Amy Hood謝謝。Operator謝謝。今天的會議到此結束。您現在可以斷開線路,我們感謝您的參與。祝您晚安。 (invest wallstreet)