"If GPU supply is sufficient, growth will exceed 40% soon!" Microsoft addresses market concerns in a conference call: We lack production capacity, not orders

1 月 29 日，微软发布了 2026 财年第二季度财报，尽管营收（813 亿美元）和每股收益（4.14 美元）双双超出华尔街预期，但盘后股价却一度下挫超 6%。

市场的情绪矛盾点在于：微软正在以前所未有的速度烧钱，但云业务的增速似乎没有跟上烧钱的节奏。

财报显示，微软本季度资本支出同比激增约 66%，达到创纪录的 375 亿美元。与之形成对比的是，Azure 云业务营收增长 39%（按固定汇率计算为 38%）。虽然这一数字依然亮眼，但在如此巨额的投入下，部分投资者原本期待看到更具爆发力的增长，或者担心 AI 投资的回报周期将被大幅拉长。

在随后的财报电话会上，微软 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）和 CFO 艾米·胡德（Amy Hood）面对分析师关于 “投资回报率（ROI）” 的尖锐提问，并未回避，而是抛出了一个核心逻辑：现在的增长上限不是需求，而是供给。

“如果把所有 GPU 都给 Azure，增速早就破 40% 了”

电话会上，摩根士丹利分析师 Keith Weiss 直接发问：资本支出增长快于预期，但 Azure 增速略有放缓，投资者担心 ROI。

对此，CFO 艾米·胡德给出了全场最有分量的回应：

“如果我把一季度和二季度刚上线的 GPU 全部由 Azure 支配，我们的 KPI（增速）早就超过 40% 了。”

胡德解释称，微软面临的是一场 “资源分配战”。新增的算力不仅要满足 Azure 的外部客户需求，还要优先供给内部飞速增长的 AI 产品——尤其是 Microsoft 365 Copilot 和 GitHub Copilot，以及用于长期的研发创新。

“我们的客户需求持续超过我们的供应能力。”

胡德强调，目前的巨额支出中，约三分之二用于服务器（GPU/CPU）等短期资产，这直接反映了当下的供需紧张关系。

CEO 纳德拉：我们看重的是客户终身价值（LTV），不是单一业务

对于市场担忧，CEO 纳德拉从战略层面进一步解释道：

“你不能只看 Azure。”

“你还要看 M365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、安全 Copilot，它们都有各自的毛利结构和生命周期价值。”

他明确表示，微软并不追求某一个业务的极致短期增长，而是追求长期的 LTV（客户终身价值）组合：

“我们希望在供给受限的情况下，分配算力去构建 ‘最优的长期 LTV 组合’。”

AI 投入太早了？管理层反复强调合同 “已锁定”

在随后与 Bernstein Research 的问答中，关于 AI 硬件投资风险的问题被进一步放大。

分析师直接指出：服务器折旧周期是 6 年，而剩余履约义务（RPO）平均期限只有 2.5 年，这是否意味着风险错配？

CFO 胡德回应称，公司购买的大部分 GPU，在其整个使用寿命内已经被合同锁定。此外，Azure 相关的 GPU 合同，很多是覆盖整个使用周期的，不存在 ‘卖不出去’ 的风险。

AI 变现：Copilot 席位激增 160%

为了证明巨额投入正在转化为真金白银，微软在电话会上披露了一系列亮眼的 AI 商业化数据。

纳德拉透露，Microsoft 365 Copilot 的付费席位同比增长了 160%，目前拥有 1500 万付费用户。 此外，每日活跃用户同比增长了 10 倍，这一数据意在反驳市场上关于 “AI 工具使用率下降” 的传言。

“这是一个创纪录的季度，” 纳德拉表示，拥有超过 35,000 个席位的大型企业客户数量增加了两倍，其中包括辉瑞、NASA 等机构。

在代码领域，GitHub Copilot 付费订阅用户达到 470 万，同比增长 75%。这表明 AI 不仅在 C 端，在 B 端生产力工具上的渗透率正在加速。

自研芯片 Maya 200：“总成本降低了 30%”

面对英伟达等硬件厂商的高昂成本，微软也在加速 “去依赖化”。

纳德拉在电话会上宣布，本周正式上线了微软自研的Maya 200 加速器。他高调宣称：

“Maya 200 在 FP4 精度下提供超过 10 Petaops 的算力，与我们硬件设施（fleet）中最新一代硬件相比，总拥有成本（TCO）降低了 30% 以上。”

这一举措被解读为微软控制 AI 基础设施成本、提升毛利率的关键战略。纳德拉明确表示，微软将从推理和合成数据生成开始，大规模部署自研芯片。

“AI 需要大量存储”

此外，在市场目光紧盯 GPU 的同时，微软管理层在电话会中揭示了 AI 硬币的另一面：存储与数据管理。AI Agent（智能体）的爆发正在重构数据基础设施的需求。

纳德拉指出，要让 Agent 有效工作，必须将其建立在企业的 “数据和知识” 之上。这直接引爆了微软统一数据平台Microsoft Fabric的增长。他在电话会上透露：

“Fabric 的年收入运行率现已超过 20 亿美元……继续是市场上增长最快的分析平台，收入同比增长 60%。”

这一增速表明，企业为了迎接 AI 时代，正在疯狂清洗、存储和管理其核心数据。

而在问答环节的最后，当巴克莱银行分析师问及云转型动力时，纳德拉更是从技术底层逻辑上，强调了存储在 AI 架构中不可或缺的地位。他明确表示，AI 工作负载不仅仅是关于加速器（GPU）：

“顺便说一句，即使对于训练任务，AI 训练任务也需要一堆计算和一堆非常靠近计算的存储。”

他进一步解释称，未来的推理场景（Inference）中，Agent 模式不仅运行在 GPU 上，还需要配置计算机资源，即 “计算和存储”。

对未来充满信心

对于市场最关心的 2027 年甚至更长远的 AI 需求，微软表现出极强的信心。虽然股价短期承压，但管理层传递的信号非常明确：这是一场关于算力的 “军备竞赛”，谁能拿到更多卡，谁能更高效地部署，谁就能吃下这波 AI 扩散周期的最大红利。

对于担忧回报周期的投资者，纳德拉用一句话定调：

“实际上，即使在这样的早期阶段，我们已经建立了一个 AI 业务，其规模比我们耗时数十年建立的一些最大特许经营权业务还要大。”

微软 2026 财年第二季度财报电话会全文翻译：

公司参与者

• Jonathan Neilson，投资者关系副总裁
• Satya Nadella，董事长兼首席执行官
• Amy Hood，执行副总裁兼首席财务官

问答环节分析师

• Keith Weiss，摩根士丹利 (Morgan Stanley)
• Mark Moerdler，伯恩斯坦研究 (Bernstein Research)
• Brent Thill，杰富瑞 (Jefferies)
• Karl Keirstead，瑞银 (UBS)
• Mark Murphy，摩根大通 (JP Morgan)
• Brad Zelnick，德意志银行 (Deutsche Bank)
• Raimo Lenschow (Transcript 中误写为 Analyst/Remo Lentschel)，巴克莱 (Barclays)

主持人
大家好，欢迎参加微软 2026 财年第二季度财报电话会议。此时，所有参与者都处于只听模式。正式演讲之后将进行问答环节。（操作员说明）提醒一下，本次会议正在录制中。
现在我很荣幸地介绍投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森 (Jonathan Neilson)。请开始。

Jonathan Neilson
下午好，感谢大家今天加入我们。与我一同出席电话会议的有董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉 (Satya Nadella)、首席财务官艾米·胡德 (Amy Hood)、首席会计官爱丽丝·乔拉 (Alice Jolla) 以及公司秘书兼副总法律顾问基思·多利弗 (Keith Dolliver)。

在微软投资者关系网站上，您可以找到我们的财报新闻稿和财务摘要幻灯片，旨在补充我们在今天电话会议上的准备发言，并提供 GAAP 和非 GAAP 财务指标差异的调节表。当我们在此次电话会议上提供展望评论时，更详细的展望幻灯片将在微软投资者关系网站上提供。

在本次电话会议上，我们将讨论某些非 GAAP 项目。提供的非 GAAP 财务指标不应被视为替代或优于根据 GAAP 编制的财务业绩指标。它们作为额外的澄清项目被包括在内，以帮助投资者进一步了解公司第二季度的业绩，以及这些项目和事件对财务结果的影响。

除非另有说明，我们今天在电话会议上进行的所有增长比较均与去年同期相关。我们还将提供固定汇率下的增长率（如果可用），作为一个框架来评估我们的基础业务表现，剔除外汇汇率波动的影响。如果固定汇率下的增长率相同，我们将仅提及增长率。

我们将在电话会议结束后立即将准备好的发言稿发布到我们的网站上，直到完整的文字记录可用为止。今天的电话会议正在进行网络直播和录制。如果您提问，它将包含在我们的直播传输、文字记录以及录音的任何未来使用中。您可以在微软投资者关系网站上重播电话会议并查看文字记录。

在此次电话会议中，我们将发表前瞻性声明，这些是对未来事件的预测、推断或其他陈述。这些陈述基于当前的预期和假设，受到风险和不确定性的影响。由于今天财报新闻稿、本次电话会议的评论以及我们向美国证券交易委员会提交的 10-K 表格、10-Q 表格和其他报告及文件中风险因素部分讨论的因素，实际结果可能存在重大差异。我们不承担更新任何前瞻性声明的义务。

接下来，我将把会议交给萨提亚。

Satya Nadella
非常感谢，乔纳森。

本季度，微软云收入首次突破 500 亿美元，同比增长 26%，反映了我们平台的实力和加速增长的需求。我们正处于 AI 扩散及其对 GDP 产生广泛影响的初期阶段。随着这种扩散加速和蔓延，我们在技术堆栈每一层的潜在市场规模（TAM）都将大幅增长。

事实上，即使在这个早期阶段，我们已经建立了一个 AI 业务，其规模比我们耗时数十年建立的一些最大特许经营权业务还要大。今天，我的发言将集中在我们堆栈的三个层面上：云与 Token 工厂（Cloud and Token Factory）、Agent 平台（Agent Platform）以及高价值的代理体验（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特性构建基础设施，确保其适合包括长尾客户在内的所有客户的地理和细分市场特定需求。

我们优化的关键指标是 “每美元每瓦特的 Token 数”，这归结为利用芯片、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 OpenAI 推理这一最高容量的工作负载之一上，实现了 50% 的吞吐量提升，为我们的 Copilot 提供动力。

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 广域网连接了亚特兰大和威斯康星州的站点，建立了一个首创的 AI 超级工厂。Fairwater 的双层设计和液冷技术使我们能够运行更高的 GPU 密度，从而提高大规模训练的性能并降低延迟。总的来说，仅本季度我们就增加了近 1 吉瓦的总容量。

在芯片层面，我们拥有 NVIDIA、AMD 以及我们自己的 Maya 芯片，跨越多代硬件提供最佳的整体硬件设施（fleet）性能、成本和供应。本周早些时候，我们上线了 Maya 200 加速器。Maya 200 在 FP4 精度下提供超过 10 Petaops 的算力，与我们硬件设施（fleet）中最新一代硬件相比，总拥有成本（TCO）降低了 30% 以上。我们将从我们的超级智能团队的推理和合成数据生成开始扩展其使用，并用于 Copilot 和 Foundry 的推理。

鉴于 AI 工作负载不仅关乎 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是又一次重大飞跃，与我们首款专为云原生工作负载打造的定制处理器相比，性能提升了 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，我们就宣布在七个国家进行数据中心投资，支持本地数据驻留需求。我们提供跨越公共云、私有云和国家合作伙伴云的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Agent 平台（Agent Platform）。

就像每一次平台转移一样，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 **Agent（智能体）** 视为新的应用程序，为了构建、部署和管理 Agent，客户将需要模型目录、调优服务、编排工具、上下文工程服务、AI 安全、管理、可观察性和安全性。

这一切始于拥有广泛的模型选择。我们的客户希望在任何工作负载中使用多个模型，他们可以根据成本、延迟和性能要求进行微调和优化。我们在所有超大规模云服务商中提供最广泛的模型选择。本季度，我们增加了对 GPT-5.2 以及 Cloud 4.5 的支持。已有超过 1,500 家客户在 Foundry 上使用了 Anthropic 和 OpenAI 的模型。

我们要看到对特定区域模型（包括 Mistral 和 Cohere）的需求不断增加，因为越来越多的客户寻求主权 AI 选择，我们也在继续投资于我们的第一方模型，这些模型经过优化，可满足生产力、编码和安全等最高价值的客户场景。

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捕获他们拥有的隐性知识并将其转化为模型权重，因为这是他们的核心知识产权（IP）。对于公司来说，这可能是最重要的主权考量，因为 AI 在我们的 GDP 中扩散得更广，每家公司都需要保护其企业价值。

为了让 Agent 有效工作，它们需要植根于企业数据和知识之中。这意味着将他们的 Agent 连接到记录系统、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。这正是我们通过跨越 Fabric、Foundry 和为 Microsoft 365 提供动力的数据的统一 IQ 层所做的事情。

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 Agent 检索提供更好的上下文，同时尊重用户权限。而 Fabric 汇集了端到端的运营、实时和分析数据。自全面上市两年以来，Fabric 的年收入运行率现已超过 20 亿美元，拥有超过 31,000 家客户，并且继续是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%，这受到各行各业强劲增长的推动，且有超过 250 家客户有望今年在 Foundry 上处理超过 1 万亿个 Token。

有许多很棒的例子表明客户正在使用 Foundry 的所有这些功能来构建自己的 Agent 系统。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 正在为合作社成员实现精准农业，Symphony AI 正在解决快消品行业的瓶颈。当然，Foundry 仍然是整个云服务的强大入口。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、应用服务和数据库。

除了 Fabric 和 Foundry，我们还通过Copilot Studio和Agent Builder解决知识工作者构建 Agent 的问题。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 Agent。

随着 Agent 的激增，每个客户都需要新的方法来部署、管理和保护它们。我们认为这创造了一个重要的新类别和显著的增长机会。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 Agent。这意味着他们已经在 Microsoft 365 和 Azure 中使用的相同控制措施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 Agent。像 Adobe、Databricks、GenSpark、Glean、NVIDIA、SAP、ServiceNow 和 Workday 等合作伙伴已经在集成 Agent 365。我们是首家提供此类跨云 Agent 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，并开始在任务范围内工作。我们正在进入一个宏观授权和微观操控跨领域的时代。使用多种模型的智能被内置于多种形式因素中。你在聊天中、新的 Agent 收件箱应用、同事脚手架（coworker scaffoldings）、嵌入在日常使用的应用程序和 IDE 中的 Agent 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近 3 倍，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。WorkIQ利用 Microsoft 365 底层的数据，为每个组织创建最有价值、有状态的 Agent。它提供了对人员、角色、工件、通信以及历史和记忆的强大推理能力，所有这些都在组织的安全边界内。由 WorkIQ 驱动的 Microsoft 365 Copilot 的准确性和延迟是无与伦比的，提供了比竞争对手更快、更准确的工作落地结果。我们看到了迄今为止响应质量最大的季度环比改进。

这推动了创纪录的使用强度，每个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。我们还看到了研究员 Agent（Researcher Agent）的强劲势头，它支持 OpenAI 和 Cloud 模型，以及 Excel、PowerPoint 和 Word 中的 Agent 模式。

总的来说，这是 Microsoft 365 Copilot 席位增加的创纪录季度，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 万个付费 Microsoft 365 Copilot 席位，以及数倍于此的企业聊天用户。我们正在看到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两倍。辉瑞、ING、NASA、肯塔基大学、曼彻斯特大学、美国内政部和西太平洋银行都购买了超过 35,000 个席位。阳狮集团（Publicis）单独购买了超过 95,000 个席位，几乎覆盖了所有员工。

我们还在 Dynamics 365 中抢占份额，整个套件内置了 Agent。一个很好的例子是 Visa 如何使用我们 Dynamics 中的客户知识管理 Agent 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 Agent 在数万个潜在客户中自动化线索资格认证。

在编码领域，我们看到所有付费 GitHub Copilot 的强劲增长。个人开发者的 Copilot Pro Plus 订阅环比增长 77%，现在总共有 470 万付费 Copilot 订阅者，同比增长 75%。例如，西门子在向 30,000 多名开发人员成功推广 Copilot 后，正全力投入 GitHub，采用全平台来提高开发人员的生产力。

GitHub Agent HQ是所有编码 Agent（如 Anthropic、OpenAI、Google、Cognition 和 xAI）在客户 GitHub 代码库背景下的组织层。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因素和模型。当你将 WorkIQ 作为技能或 MCP 添加到我们的开发人员工作流时，这就是一个游戏规则改变者，可以呈现更多上下文，如电子邮件、会议、文档、项目、消息等。你可以简单地要求 Agent 根据 SharePoint 中规范的更新或使用 Teams 中上次工程和设计会议的文字记录来规划和执行代码库的更改。

我们不止于此，通过GitHub Copilot SDK，开发人员现在可以直接在其应用程序中嵌入 Copilot CLI 背后的相同运行时、多模型、多步规划、工具、MCP 集成和授权流。

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安全 Copilot Agent。例如，Icertis 的 SOC 团队使用安全 Copilot Agent 将手动分类时间减少了 75%，这在面临严重人才短缺的行业中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，我们要向所有 E5 客户推出安全 Copilot，我们的安全解决方案也正在成为管理组织 AI 部署必不可少的部分。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 是该类别的领导者，帮助超过 100,000 名医疗提供者自动化工作流程。西奈山医疗系统（Mount Sinai Health）在初级保健医生成功试用后，现在正向全系统的医疗提供者部署 Dragon Copilot。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，谈到科学和工程，联合利华（Unilever）等消费品公司以及 Synopsys 等 EDA 公司正在使用 Microsoft Discovery 来编排用于端到端研发的专用 Agent。它们能够对科学文献和内部知识进行推理，制定假设，启动模拟，并不断迭代以推动新发现。

除了 AI，我们继续投资于所有核心特许经营业务，满足客户和合作伙伴的需求，我们看到了强劲的进展。例如，谈到云迁移，我们新版 SQL Server 的 IaaS 采用率是前一版本的 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 万使用我们四种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 方面都获得了市场份额。LinkedIn 实现了两位数的会员增长，付费视频广告增长了 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，我们对目前的交付情况以及构建全栈以抓住未来机遇感到非常满意。

接下来，我将把会议交给 Amy，以此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
谢谢你，Satya，大家下午好。

随着对我们产品需求的增长以及销售团队的专注执行，我们在收入、营业收入和每股收益方面再次超出预期，同时投资以推动长期增长。

本季度，收入为 813 亿美元，增长 17%，按固定汇率计算增长 15%。毛利额增长 16%，按固定汇率计算增长 14%，而营业收入增长 21%，按固定汇率计算增长 19%。每股收益为 4.14 美元，增长 24%，按固定汇率计算增长 21%，这是在调整了 OpenAI 投资影响后的结果。

外汇对报告结果的提振略低于预期，特别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 基础设施投资和日益增长的 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 商业云方面）以及向更高利润率业务的销售组合转移所抵消。

营业费用增长 5%，按固定汇率计算增长 4%，主要受计算能力和 AI 人才的研发投资以及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核算我们在 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来记录收益或损失，而不是根据我们在其损益表中营业利润或损失的份额。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 的影响后，其他收入和支出略为负值且低于预期，主要受投资净亏损的驱动。

资本支出（CapEx）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，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：使我们的进货供应更好地满足不断增长的 Azure 需求，扩大第一方 AI 使用（跨越 M365 Copilot 和 GitHub Copilot 等服务），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，这些资产将在未来 15 年及更长时间内支持变现。

本季度，融资租赁总额为 67 亿美元，主要用于大型电子中心站点。支付给不动产、厂房和设备（PP&E）的现金为 299 亿美元。经营现金流为 358 亿美元，增长 60%，受强劲的云账单和收款驱动。自由现金流为 59 亿美元，环比下降，反映了因融资租赁组合比例较低而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%。

现在来看看我们的商业业绩。商业预订量增长 230%，按固定汇率计算增长 228%，受此前宣布的 OpenAI 的大额 Azure 承诺（反映了多年需求需求）以及 11 月宣布的 Anthropic 承诺的驱动，同时也得益于我们核心年金销售活动的健康增长。商业剩余履约义务（RPO）继续按扣除准备金后的净额报告，增至 6250 亿美元，同比增长 110%，加权平均期限约为 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%。我们的商业 RPO 余额中大约 45% 来自 OpenAI。剩余的重要余额增长了 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%，按固定汇率计算增长 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。

现在看分部业绩。

生产力和业务流程收入为 341 亿美元，增长 16%，按固定汇率计算增长 14%。M365 商业云收入增长 17%，按固定汇率计算增长 14%，核心业务执行一致，Copilot 业绩贡献增加。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，所有客户群体的安装基数均有扩展，但主要是在我们的中小型企业和一线工人产品中。M365 商业产品收入增长 13%，按固定汇率计算增长 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%，按固定汇率计算增长 27%，再次受 ARPU 增长驱动。M365 消费者订阅增长 6%。LinkedIn 收入增长 11%，按固定汇率计算增长 10%，受营销解决方案驱动。Dynamics 365 收入增长 19%，按固定汇率计算增长 17%，所有工作负载持续增长。分部毛利额增长 17%，按固定汇率计算增长 15%，毛利率有所增加，再次受 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。营业费用增长 6%，按固定汇率计算增长 5%，营业收入增长 22%，按固定汇率计算增长 19%。由于运营杠杆改善以及前面提到的较高毛利率，营业利润率同比增长至 60%。

接下来是智能云分部。收入为 329 亿美元，增长 29%，按固定汇率计算增长 28%。在Azure 和其他云服务方面，收入增长 39%，按固定汇率计算增长 38%，略高于预期，这得益于我们可替代硬件设施（fleet）的持续效率提升，使我们能够将部分容量重新分配给 Azure 并在本季度实现变现。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%，按固定汇率计算增长 1%，超出预期，受混合解决方案需求驱动，包括 SQL Server 2025 发布的收益，以及内存价格上涨前的较高交易性采购。分部毛利额增长 20%，按固定汇率计算增长 19%。毛利率同比下降，受持续的 AI 投资和向 Azure 的销售组合转移驱动，部分被 Azure 的效率提升所抵消。营业费用增长 3%，按固定汇率计算增长 2%，营业收入增长 28%，按固定汇率计算增长 27%。营业利润率为 42%，同比略有下降，因为增加的 AI 投资主要被改善的运营杠杆所抵消。

现在看更多个人计算业务。收入为 143 亿美元，下降 3%。Windows OEM 和设备收入增长 1%，按固定汇率计算基本持平。Windows OEM 增长 5%，执行力强劲，且继续受益于 Windows 10 支持终止。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（扣除流量获取成本 ex-TAC）增长 10%，按固定汇率计算增长 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%，按固定汇率计算下降 10%。Xbox 内容和服务收入下降 5%，按固定汇率计算下降 6%，低于预期，受第一方内容的影响，影响波及整个平台。分部毛利额增长 2%，按固定汇率计算增长 1%，毛利率同比增长，受向更高利润率业务的销售组合转移驱动。营业费用增长 6%，按固定汇率计算增长 5%，受前面提到的游戏业务减值费用以及计算能力和 AI 人才研发投资的驱动。营业收入下降 3%，按固定汇率计算下降 4%，营业利润率同比基本持平，为 27%，因为较高的营业费用主要被较高的毛利率所抵消。

现在，转向我们的第三季度展望，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的收入增长增加 2 个百分点。我们预计外汇将使 COGS（销货成本）和营业费用增长增加 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，或增长 15% 至 17%，商业业务持续强劲增长，部分被消费者业务所抵消。我们预计 COGS 为 266.5 亿至 268.5 亿美元，或增长 22% 至 23%。营业费用预计为 178 亿至 179 亿美元，或增长 10% 至 11%，受持续的研发、AI 计算能力和人才投资驱动，且去年同期基数较低。营业利润率预计同比略有下降。

剔除我们在 OpenAI 投资的任何影响，其他收入和支出预计约为 7 亿美元，受我们股权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。我们预计调整后的第三季度有效税率约为 19%。

接下来，我们预计资本支出将环比下降，这是由于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第二季度保持相似。

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，我们预计在到期基数不断增长的情况下，核心业务将健康增长。提醒一下，第二季度签署的重大 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。微软云毛利率应约为 65%，同比下降，受持续 AI 投资驱动。

现在看分部指引。

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，或增长 14% 至 15%。在 M365 商业云方面，我们预计按固定汇率计算收入增长将在 13% 至 14% 之间，在庞大且不断扩大的基数上保持同比稳定增长。加速的 Copilot 势头和持续的 E5 采用将再次推动 ARPU 增长。假设 Office 2024 交易性采购趋势正常化，M365 商业产品收入应出现低个位数下降，环比下降。提醒一下，M365 商业产品包括可能因当期收入确认动态而变化的组件。受 ARPU 增长和持续的订阅量驱动，M365 消费者云收入增长应在中高 20% 范围内。对于 LinkedIn，我们预计收入增长将在低两位数。在 Dynamics 365 方面，我们预计收入增长将在高十几位数（high teens），所有工作负载持续增长。

对于智能云，我们预计收入为 341 亿至 344 亿美元，或增长 27% 至 29%。在Azure 方面，我们预计第三季度按固定汇率计算收入增长将在 37% 至 38% 之间，而去年同期的比较基数包括第三季度和第四季度显著加速的增长率。如前所述，需求继续超过供应，我们将需要继续平衡此处分配的进货供应与其他优先事项。提醒一下，根据容量交付的时间和上线时间，以及取决于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，随着 SQL Server 2025 发布后增长率正常化，我们预计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 和设备收入应下降百分之十几（low teens）。随着 Windows 10 支持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%。潜在结果的范围仍比正常情况更广，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（扣除流量获取成本）收入增长应在高个位数。即使我们努力改善执行力，我们预计 Bing 和 Edge 的份额将继续增加，增长由销量驱动。随着第三方合作伙伴关系的贡献继续正常化，我们预计环比增长将放缓。在 Xbox 内容和服务方面，我们预计收入将出现中个位数下降，而去年同期的比较基数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及以后的补充想法。

首先是外汇。基于当前汇率，我们预计外汇将使第四季度总收入和 COGS 增长增加不到一个百分点，对营业费用增长没有影响。在分部内，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大约一个百分点，使智能云的收入增长增加不到一个百分点。

凭借上半年在优先投资关键增长领域方面的出色工作，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 财年的营业利润率将略有上升。我们之前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，尽管随着这些资产在六年内折旧，对微软云毛利率的影响将更加逐渐地显现。

最后，我们在上半年实现了强劲的营收增长，并正在投资堆栈的每一层，以继续为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。乔纳森。

Jonathan Neilson
谢谢，Amy。我们现在进入问答环节。出于对他人的尊重，我们要求参与者只问一个问题。操作员，请重复您的指示？

问答环节

Operator
谢谢（操作员说明）。我们的第一个问题来自摩根士丹利的基思·多利弗 (Keith Weiss)。请讲。

Q - Keith Weiss
太好了。谢谢你们接受提问。我看微软的财报，盈利同比增长 24%，这是一个惊人的结果，你们执行得很好，营收增长良好，利润率也在扩大。但我看盘后交易，股票仍在下跌。我认为令投资者承压的核心问题之一是资本支出（CapEx）的增长速度快于我们的预期，而 Azure 的增长可能比我们预期的要慢一点。
我认为这根本上归结为对这笔资本支出随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填补一些空白，也就是我们应该如何看待容量扩张以及未来这能带来多少 Azure 增长。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。

A - Amy Hood
谢谢，Keith。让我先开始，Satya 肯定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这样做，即在资本支出和 Azure 收入数字之间建立联系。上个季度我们尝试过，我想这个季度也是，更具体地谈论资本支出（特别是跨越 CPU 和 GPU 的短期资本支出）的所有去向。
有时候，我认为最好把我们给出的 Azure 指引视为关于我们可以交付多少 Azure 收入的分配容量指引。
因为当我们花费资本并专门投入 GPU（当然也适用于 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 M365 Copilot 以及 GitHub Copilot、我们的第一方应用不断增加的使用量和销售以及加速的步伐。然后我们确保投资于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的我们产品加速的很大一部分原因是因为我们将 GPU 和容量分配给了我们在过去几年中聘用的许多才华横溢的 AI 人员。
最后剩下的部分才用于服务 Azure 持续增长的需求。思考这个问题的一种方式是，有时会被问到，如果我把第一季度和第二季度刚上线的 GPU 全部由 Azure 支配，我们的 KPI（增速）早就超过 40% 了。
我认为最重要的一点是意识到这是关于投资于让客户受益的堆栈的所有层级。希望这有助于思考资本增长。它体现在业务各个部分的收入增长中，也随着我们在人员上的投资体现为运营支出的增长。

A - Satya Nadella
是的，我认为 Amy 你说得很全面。但基本上，作为投资者，当你们考虑我们的资本和我们投资组合的毛利率（GM）概况时，你们显然应该考虑 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概况和生命周期价值（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，这些对我们来说都是增量业务。
所以，我们不想仅仅最大化我们的一项业务。我们希望能够在供应受限的情况下以一种允许我们本质上构建最佳 LTV 组合的方式分配容量。这是一方面。Amy 提到的另一方面也是研发。我是说，你得考虑到计算也是研发，这是它的第二个要素。
所以我们利用所有这些，显然是为了长期优化。

Q - Keith Weiss
太好了。谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Keith。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自伯恩斯坦研究公司的马克·莫德勒 (Mark Moerdler)。请讲。

Q - Mark Moerdler
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六年，但你们的 RPO 平均期限从上季度的 2 年上升到了 2.5 年。投资者如何能放心，既然这部分资本支出很多是以 AI 为中心的，你们将能够在硬件的六年使用寿命内获得足够的收入，以实现稳健的收入和毛利额增长，希望能类似于 CPU 收入那样。谢谢。

A - Amy Hood
谢谢，Mark。让我先从高层次讲起，Satya 也可以补充。我想，当你考虑平均期限时，我想你要问的是，我们需要记住的是，平均期限是我们拥有的一系列广泛合同安排的组合。其中很多围绕 M365 或商业应用组合的东西都是短期的，对吧？三年期合同，所以坦率地说，它们的期限很短。
剩下的主要是期限较长的 Azure 合同，你在这个季度看到了这一点，当你看到期限从大约两年延长到两年半时。思考这个问题的方式是，我们今天花费的大部分资本以及我们购买的大量 GPU 在其大部分使用寿命内已经签订了合同。
所以思考这个问题的一种方式是，我认为你指出的许多风险并不存在，因为它们已经在整个使用寿命内被出售了。这种风险之所以部分存在，是因为由于一些 M365 的东西，你有这个较短的 RPO。如果你只看 Azure 的 RPO，它稍微长一点。这很大程度上是基于 CPU 的。不仅仅是 GPU，而在我们谈到的 GPU 合同上，包括我们的一些最大客户，这些都是按 GPU 的整个使用寿命出售的，所以不存在我认为你可能指的那种风险。希望这有帮助。

A - Satya Nadella
是的，除了 Amy 提到的（即它已经按使用寿命签约）之外，我还要补充一点，我们确实使用软件在老化的硬件设施（fleet）上持续运行即使是最新的模型，如果你愿意这么说的话，所以这给了我们这种持久性。归根结底，这就是为什么我们甚至考虑不断地让硬件设施（fleet）老化，对吧？所以这不仅仅是某一年买一大堆设备的问题。而是每年你都在改写摩尔定律，你增加设备，使用软件，然后在所有设备上进行优化。

A - Amy Hood
Mark，也许我要说明一点，以防这不明显，那就是随着使用寿命的推移，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，所以我认为这对人们来说可能是一个很好的提醒，因为我们在 CPU 硬件设施（fleet）中一直都能看到这一点。

Q - Mark Moerdler
这是一个很好的回答。非常感谢，谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Mark。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自杰富瑞的布伦特·蒂尔 (Brent Thill)。请讲。

Q - Brent Thill
谢谢，Amy。关于 45% 的积压订单与 OpenAI 相关，我很好奇你是否可以评论一下。
显然，人们对其持久性感到担忧。我知道这方面你可能不能说太多，但我认为每个人都担心这种风险敞口。如果你们能谈谈你们的观点以及你和 Satya 看到的情况就好了。

A - Amy Hood
我想我也许会以非常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 3500 亿美元与我们投资组合的广度有关，这是跨解决方案、跨 Azure、跨行业、跨地域的广泛客户。这是一个巨大的 RPO 余额，比大多数同行都大，比大多数同行都更加多样化。坦率地说，我认为我们对此非常有信心。当你想到仅这一部分就增长了 28% 时，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，这是我被问得最多的。
它是按客户群、按行业和按地域增长的。所以它非常一致。那么如果你问我对 OpenAI 以及合同和健康状况的看法，听着，这是一个很好的合作伙伴关系。我们继续成为他们的规模提供商。
我们很高兴能做到这一点。我们处于建立的最成功的业务之一之下。我们继续对此感觉良好。它使我们在构建的内容和处于应用创新前沿方面保持领先地位。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Brent。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自瑞银的卡尔·凯尔斯特德 (Karl Keirstead)。请讲。

Q - Karl Keirstead
好的。
非常感谢。问 Amy，无论你们如何在第一方和第三方之间分配容量，能否定性地评论一下你们即将上线的容量数量？我认为 12 月季度增加的 1 吉瓦是非凡的，暗示着容量增加正在加速。但我认为很多投资者都在关注亚特兰大的 Fairwater、威斯康星的 Fairwater，无论这些容量在未来几个季度如何分配，我们都希望能听到一些关于容量增加幅度的评论。谢谢。

A - Amy Hood
是的，Karl，我想我们已经说过几件事了。我们正在尽可能努力地尽快增加容量。你提到了像亚特兰大或威斯康星这样的具体地点。那些是多年交付的项目，所以我不会必然关注特定地点。
我们真正要做的是，而且我们正在非常努力地做这件事，就是在全球范围内增加容量。其中很多将增加在美国。你会看到你提到的地点，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，我们将尽快继续放入 GPU 和 CPU。最后，我们将努力确保我们在执行速度和运营方式上尽可能高效，以便它们能拥有尽可能高的效用。
所以我认为这真的不是关于两个地方。Karl，我绝对会把这个抽象出来。那是多年交付的时间表，但实际上我们只需要完成它，在我们目前正在建设或开始建设的每个地点。我们正在尽可能快地工作。

Q - Karl Keirstead
好的。明白了。谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Karl。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自摩根大通的马克·墨菲 (Mark Murphy)。请讲。

Q - Mark Murphy
非常感谢，Satya。例如，Maya 200 加速器的性能成就看起来非常出色，尤其是与 TPU、Tranium 和 Blackwell 相比，后者的存在时间要长得多。你能从微软认为芯片可能成为多大核心竞争力的角度来看待这一成就吗？Amy，这对支持未来推理成本的毛利率概况是否有值得一提的影响？

A - Satya Nadella
是的，不，谢谢你的提问。
所以，有几件事。一是以各种不同的形式，我们在构建自己的芯片方面已经做了很长很长时间。所以，我们对 Maya 200 的进展感到非常非常兴奋。特别是当我们考虑运行 GPT-5.2 以及我们在 FP4 精度下能够在 GEMS 中获得的性能时，这证明了一点，即当你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。
整个系统不仅仅是关于芯片，还有机架规模的网络工作方式，这是为此特定工作负载优化的内存。
另一件事显然是我们正在往返通过，并与我们自己的超级智能团队密切合作，利用我们所有的模型，你可以想象，我们构建的任何东西都将针对 Maya 进行全面优化。所以，我们对此感觉很好。我认为从总体上看，我们正处于如此早期的阶段，即便看看芯片创新和系统创新的数量。即使自 12 月以来，我认为新鲜事是每个人都在谈论低延迟推理，对吧？所以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，那就是我们与 NVIDIA、AMD 有着良好的合作关系，他们在创新，我们在创新。我们希望你的硬件设施（fleet）在任何给定的时间点都能获得最佳的 TCO。这不是一代人的游戏。我认为很多人只是在谈论谁领先。只要记住你必须在未来的所有时间里都保持领先。
这意味着你真的想考虑让外面发生的很多创新进入你的硬件设施（fleet），以便你的硬件设施（fleet）在 TCO 水平上具有根本优势。这就是我看待它的方式，即我们对 Maya 感到兴奋，我们对 Cobalt 感到兴奋，我们对我们的 DPU、我们的网卡感到兴奋。所以我们有很多系统能力。这意味着我们可以垂直整合。
而且因为我们可以垂直整合，并不意味着我们只垂直整合。所以我们希望在这里拥有灵活性。这就是你看到我们在做的。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Mark。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔尼克 (Brad Zelnick)。请讲。

Q - Brad Zelnick
好的。
非常感谢。Satya，我们从 Judson 和 Ignite 大会上听到了很多关于前沿转型的消息。我们也看到客户在采用微软 AI 堆栈时实现了突破性的收益。你能帮我们构建一下企业开始这些旅程的势头，以及对他们在成为前沿公司的过程中在微软的支出能扩大多少有什么预期吗？谢谢。

A - Satya Nadella
是的。谢谢你的提问。所以我认为我们看到的一件事是跨越我们三大主要套件的采用，对吧？所以如果你看 M365，你看安全领域发生的事情，你看 GitHub。事实上，这很迷人。
我的意思是，过去这三样东西实际上为我们的客户产生了复合效应，就像 Entra 作为身份系统或 Defender 作为跨这三者的保护系统是非常有帮助的。但现在你看到的是像WorkIQ这样的东西，对吧？
只要给你一种感觉，对于任何今天使用微软的公司来说，最重要的数据库是 Microsoft 365 底层的数据，原因是它拥有所有这些隐性信息，对吧？谁是你的人？他们的关系是什么？他们正在从事的项目是什么？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非常重要的资产。事实上，我在发言稿中提到的场景是，你现在可以将 WorkIQ 作为一个 MCP 服务器放在 GitHub 代码库中，然后说，嘿，请查看我过去一个月在 Teams 中的设计会议，并告诉我我的代码库是否反映了它。我的意思是，这是一个相当高层次的方式来思考之前可能发生在我们的工具业务和 GitHub 业务中的事情突然变得具有变革性，对吧？从某种意义上说，Agent 背板（Agent black plane）真的在改变公司，对吧？我认为那是最神奇的事情，即你部署这些东西，突然间 Agent 正在帮助你协调，为你的企业带来更多杠杆作用。
除此之外，当然还有转型，这就是企业正在做的事情。我们应该如何思考客户服务？我们应该如何思考市场营销？我们应该如何思考财务？我们应该如何思考并构建我们自己的 Agent？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。我有关于这些工具使用情况的一些统计数据，但对我来说更令人兴奋的事情之一是这些新的 Agent、系统、M365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot，所有这些结合在一起，通过所有数据和所有部署来复合收益，我认为这可能是目前最具变革性的效应。

Q - Brad Zelnick
谢谢。非常有帮助。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Brad。操作员，我们还有时间提最后一个问题。

Operator
最后一个问题将来自巴克莱的 Raimo Lenschow。请讲。

Q - Raimo Lenschow
完美。谢谢让我提问。过去几个季度我们谈论了 Azure 方面的 CPU 以及 GPU。
你们在去年 1 月初进行了一些运营调整。你能谈谈你在那看到了什么，也许从更大的图景来看，即客户意识到如果他们想提供适当的 AI，迁移到云端是很重要的？那么我们在云转型方面看到了什么？谢谢。

A - Jonathan Neilson
我不完全明白。抱歉，Ryan（Raimo），你是问 SNC CPU 方面，还是你能重复一下问题吗？

Q - Raimo Lenschow
是的。
是的。抱歉。我想知道关于 Azure 的 CPU 方面，因为我们在那里进行了一些运营调整。我们也从一线听到很多，人们意识到如果你想做适当的 AI，你需要上云，这正在推动势头。
谢谢。

A - Satya Nadella
是的。我想我明白了。所以首先，我在发言中提到，当你思考 AI 工作负载时，你不应该仅仅将 AI 工作负载视为 AI 加速器计算，对吧？因为从某种意义上说，它需要任何 Agent。
Agent 随后会通过使用的工具生成，也许是一个容器，这显然运行在计算上。事实上，每当我们考虑硬件设施（fleet）的建设时，我们都会按比例考虑。顺便说一句，即使对于训练任务，AI 训练任务也需要一堆计算和一堆非常靠近计算的存储。因此，同样的事情也发生在推理中。
所以在推理中，Agent 模式将要求你本质上为 Agent 配置计算机或计算资源。它们不需要 GPU，它们运行在 GPU 上，但它们需要计算机，即计算和存储。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，我掌握的一个统计数据是，最新的 SQL Server 作为 Azure 中的 IaaS 服务在增长。所以，这就是我们需要考虑我们的商业云并使其与我们其余的 AI 云保持平衡的原因之一，因为当客户带来他们的工作负载并带来新的工作负载时，他们需要所有这些基础设施元素在他们部署的区域中。

Q - Raimo Lenschow
是的。好的。
完美。谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Raimo。今天的财报电话会议问答环节到此结束。
感谢大家今天加入我们，我们期待很快与大家交谈。谢谢大家。

A - Amy Hood
谢谢。

Operator
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。祝您晚安。