微软电话会：2026 年资本开支 “变相” 下降，Azure 需求持续超越可用容量，AI 变现进入加速轨道

微软2026财年第四季度业绩电话会议上，高管们表示AI需求对微软而言仍是强劲顺风，Azure需求持续超越可用容量，这一供需失衡格局短期内未见缓解。资本支出因会计政策调整降至约1750亿美元。

华尔街见闻提及，美东时间29日美股盘后，微软公布，截至2026财年第四季度（Q4）财报，营收同比增长18%至900.1亿美元，较分析师预期高2.6%。

全财年总营收突破3310亿美元，同比增长18%。其中微软云收入突破2140亿美元，增幅27%。

业绩电话会上，微软高管表示，预计整个2026自然年，资本支出仍为此前预计的1900亿美元。但因为会计核算方式变更，调整了数据中心和办公楼的预计使用年限，今年的预计支出规模降至约1750亿美元，相当于较1900亿美元还低了将近8%。

本季度Azure增速从此前的40%进一步加速至43%，并指引下季度增长约45%，超出市场预期。首席执行官Satya Nadella表示，需求持续超越可用容量，这一供需失衡格局短期内未见缓解。

首席财务官Amy Hood则强调，工程团队在CPU与GPU效率提升方面取得显著进展，新释放的容量在季内迅速变现，成为本季业绩超预期的重要驱动力之一。

AI基础设施狂飙，资本支出变相降低

市场最关注的云业务及AI基础设施订单在Q4表现强劲。四季度Azure及其他云服务营收实现了43%的超预期增长。

微软首席财务官Amy Hood直言了当前的供需矛盾：

目前的情况显然是，需求依然超过我们可用的供应。你甚至可以从现货市场的资产定价中看出这一点。

为了应对这一局面，微软在基础设施建设上大幅踩下油门。

微软CEO Satya Nadella透露了惊人的扩产速度：

本季度我们在五大洲新增了31个数据中心，今年总数达到88个。我们本季度又增加了1吉瓦的算力容量，并保持在短短两年内将总算力容量翻倍的既定轨道上。

针对未来的业绩指引，Amy Hood表示，尽管面临产能基数的扩大，预计2027财年第一季度Azure的恒定汇率增速将进一步加速至45%左右。

同时，受数据中心使用寿命会计政策变更（从15年延长至25年）影响，部分租赁从融资租赁转为经营租赁，2027财年全年资本支出预计将在1750亿美元左右。

捍卫企业核心IP，大模型选择权与“智能体架构”

在回答分析师关于企业对开源模型和保护知识产权的顾虑时，Satya Nadella给出了市场洞察，这也是微软未来在AI架构设计上的核心逻辑。

Satya Nadella强调：

这不会是一种让你把所有知识拱手相让、而自己什么都得不到的模式。每家企业都会评估，哪些提供商真正在帮助它们创造价值和知识。

基于这种市场认知，微软推出了将模型与上下文内存、调度工具剥离的底层架构，使任意模型在任意时点均可替换。

他表示，Copilot、GitHub Copilot和Security Copilot均已按此架构构建，而微软正致力于将这一设计模式向全体企业客户推广。Nadella说：

你可以使用前沿模型，也完全可以同时使用多个模型，或者在不希望依赖任何外部模型时，用自己积累的输出、追踪记录和上下文训练专属模型。

他还以近期Hugging Face安全事件为例，强调单一模型依赖的系统性风险，"你不能被一个模型的拒绝服务所左右"。Satya Nadella表示：

我们讨论前沿模型时总以为它是个单一的东西。但真正的前沿是指，每个公司都能拥有自己的前沿，拥有为了掌控自身命运所需的模型选择权、成本控制力和业务能力。

Hood从财务逻辑补充道，无论客户最终选择哪家模型厂商或运行自有模型，Azure平台均为底层基础设施，因此需求增长对微软而言具有相当的穿透力。她表示：

这个基础设施是相当可置换的。

商业模式重塑，“订阅+用量”双管齐下

除了基础设施，AI应用层的商业化落地和收入可持续性是投资者的另一大核心关切。

财报显示，M365 Copilot目前已拥有超过3000万付费席位，环比净新增席位实现翻倍。面向开发者的GitHub Copilot用户数达到5000万，其营收环比加速增长超过60%。

更为关键的是，微软正在改变AI产品的计费逻辑，这将极大地拓展其总潜在市场规模。

Satya Nadella在会上抛出了这一重磅信号：

我们正在将商业模式从单纯的‘按座收费（per seat）’演进为‘按座收费+按量计费（per seat plus consumption）’，这将进一步扩大我们的潜在市场规模并交付更多客户价值。

这意味着，随着AI逐渐深入企业级业务流程的方方面面，微软的收入将不再仅仅受限于企业员工人头数，而是直接与企业调用AI大模型的实际消耗量挂钩。

客服和业务应用已走在前列，Satya Nadella提及：

客户服务正处于这一转型的最前沿，该类别基于用量的积分消耗环比增长了4倍。

分析师Mark Moerdler就AI基础设施潜在供给过剩及硬件价格上涨提出双重质疑。Hood在回应中着重强调了微软资本支出结构的内在弹性。

Hood表示：

我们的资本支出已大幅向短期资产倾斜，主要是CPU和GPU，若需求环境发生变化，可以相对迅速地调整采购节奏，而土地与数据中心建设的时序也具备较大灵活性。

她同时指出，微软在地域、客户细分和行业的高度多元化业务组合，以及第一方应用业务对自有算力的消纳能力，为应对需求波动提供了重要缓冲。

针对硬件价格上涨对利润率的影响，Hood表示，云计算相比客户自建服务器仍具备显著成本优势，新签合同已体现了调整后的定价，Hood说：

对客户和对我们，我们都希望定价能够长期有效。

Nadella补充道，产品组合的正确定型、客户群体的多元结构以及效率的持续提升是应对行业周期的三大关键。Nadella说：

会有起伏，但长期的结构性转变是清晰的，我们对自己的业务组合、利润率结构，以及最重要的，对客户创造的价值非常有信心。

微软Q4财季电话会全文（AI辅助翻译）：

接线员：
各位好，欢迎参加微软 2026 财年第四季度业绩电话会。目前，所有参会者均处于仅收听模式。正式演示结束后将进行问答环节。提醒各位，本次会议正在录音。现在很高兴介绍微软投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森。请开始。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
大家下午好，感谢各位今天参加会议。

与我共同参会的有：董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉；首席财务官艾米·胡德；首席会计官爱丽丝·乔拉；以及副总法律顾问兼公司秘书布莱恩·达福。

在微软投资者关系网站上，您可以查阅我们的业绩新闻稿和财务摘要演示材料。这些材料旨在补充我们今天的预先准备发言，并提供按照公认会计准则（GAAP）和非公认会计准则（Non-GAAP）财务指标之间差异的调节说明。

在今天电话会中提供业绩展望评论时，更详细的业绩展望演示材料将发布在微软投资者关系网站上。

本次电话会中，我们将讨论某些非公认会计准则项目。所提供的非公认会计准则财务指标不应被视为替代或优于按照 GAAP 编制的财务业绩指标。这些指标作为补充说明项目，旨在帮助投资者进一步了解公司第四季度业绩，以及相关项目和事件对财务结果的影响。

除非另有说明，今天电话会中提及的所有增长比较均相对于去年同期。

在适用情况下，我们还将提供固定汇率下的增长率，以帮助评估我们基础业务的表现，排除外汇汇率波动的影响。如固定汇率增长率与报告增长率相同，我们将仅提及增长率。

在完整会议记录发布之前，我们将在电话会结束后立即将预先准备的发言稿发布至网站。今天的电话会正在进行现场直播并录音。如果您提出问题，该问题将被纳入直播内容、会议记录以及未来对录音的任何使用中。您可以在微软投资者关系网站回放本次电话会并查看会议记录。

在本次电话会中，我们将作出前瞻性声明，包括有关未来事件的预测、预计或其他陈述。这些声明基于当前预期和假设，存在风险和不确定性。

由于今日业绩新闻稿、电话会议中的评论，以及我们 Form 10-K、Form 10-Q 和提交给美国证券交易委员会的其他报告及文件中“风险因素”部分所讨论的因素，实际结果可能与这些前瞻性声明存在重大差异。

我们不承担更新任何前瞻性声明的义务。

下面，我将把会议交给萨提亚。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：
非常感谢，乔纳森。

本财年以强劲表现收官，并创下新的纪录。总体而言，我们全年收入超过 3,310 亿美元，同比增长 18%；Microsoft Cloud 收入超过 2,140 亿美元，同比增长 27%；Azure 收入超过 1,000 亿美元，同比增长 41%。

展望未来，我们有两个目标。

第一，确保 AI 能够赋能每一个人，放大他们的自主性与抱负。

第二，赋能每一家组织建立自身的持续学习闭环，确保它们不会将核心知识产权外包。

下面，我将介绍我们如何在整个技术栈中实现这一目标，首先从 AI 平台和基础设施谈起。

本季度，我们在五大洲新增了 31 个数据中心，使今年新增数据中心总数达到 88 个，以应对不断加速的需求。我们也在以前所未有的速度上线新容量。在上一财年，我们将大型区域中新 GPU 从交付到上线的时间缩短了近 50%。

总体而言，本季度我们新增了 1 吉瓦容量，并仍按计划在两年内将整体容量大致翻倍。

我们也通过在芯片、系统和软件层面进行优化，从现有基础设施中获得更多效能。例如，自年初以来，我们将 Copilot 工作负载的吞吐量提升了四倍。

AI 主权正日益成为客户关注的重点，我们正在扩展产品组合以满足该需求。就在上周，我们宣布与 Mistral 建立合作关系，将其模型引入 Microsoft Sovereign Cloud，使客户能够在公有云、客户控制环境及完全隔离环境中运行这些模型。

我们还在持续推进基础设施现代化，在采用 NVIDIA 和 AMD 最新产品的同时，也推进自研芯片创新。Maya 200 正在持续扩大规模。与我们基础设施中最新一代硬件相比，它每美元可提供高出 30% 的性能，目前已同时支持 OpenAI 和 MAI 模型。

此外，我们将成为首批部署基于 AMD Helios 和 NVIDIA Vera Rubin 的下一代大规模 AI 基础设施的云服务商之一。

在运行智能体方面，CPU 与 GPU 同等重要。我们的 Cobalt 虚拟机正在支持我们自身的第一方工作负载，也在支持包括 Adobe、ARM、Elastic、OpenAI、Sprintler 和 TomTub 在内的客户工作负载。

到本月底，我们预计将在全球超过 25 个数据中心部署 Cobalt 200 机架，以快速扩大容量。

接下来，我将谈谈我们如何在这些基础设施之上构建端到端平台，用于运行、治理和分发应用程序及智能体。

首先是模型选择。每一位客户都希望根据质量、延迟、成本和合规性，为每项任务选择正确的模型。我们提供云端最广泛的模型目录，拥有超过 11,000 个模型，包括 OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI 的最新模型，以及我们自有的 MAI 系列模型。

自年初以来，使用多家提供商模型进行开发的客户数量增长了五倍。

例如，Levi Strauss & Co. 正在 Foundry 上使用 OpenAI 和 Anthropic 的模型，将超过 1,000 个特定领域智能体整合至统一的企业 AI 平台中。

我们也在加快自身模型的研发。我们发布了十多种新模型，覆盖图像、语音、转录、编程和安全等领域，其中包括我们的首个推理模型 MAI Thinking One。所有模型均以面向企业使用场景的高成本效益推理为核心。

我们正在将这些模型与自研芯片进行协同设计。在 Maya 200 上运行 MAI 模型时，我们实现了每瓦性能提升 40%。

更重要的是，我们正在构建一种新的模型系统，其中编排层、上下文、记忆和操作空间均与任何单一模型系列分离，从而推动“成本—结果”曲线的前沿。

这不仅关乎成本，也带来业务连续性和韧性的额外优势，因为每个模型都是可替换的。

这正是我们在自有产品中使用的系统，并已取得良好效果。

例如，数百万开发者已在 GitHub Copilot 中使用 MAI Code 1 Flash，实现更高的代码接受率，并将中位 Token 使用量降低了 10%，同时仍可访问 OpenAI 和 Anthropic 的前沿能力。

在 Excel 中，MAI Code 1 Flash 在最常见任务上可提供与 GPT-56 相当的质量，但运营成本显著更低。

在安全领域，当与我们的多智能体安全编排层结合使用时，MAI Cyber 1 Flash 的性能优于规模大得多的 Mithos 模型，但成本仅为后者的一半。

更广泛来看，在我们的模型实施中，我们看到了显著的效率提升，包括：Dynamics 365 采用 MAI Voice 2 Flash 后，GPU 成本降低 89%；PowerPoint 采用 MAI Image 25 后，GPU 成本最高可降低 84%。

该系统现已作为 Foundry 的一部分向所有企业开放。

下一层是企业数据和上下文。

数据资产正在从主要支持人们使用的应用程序，演变为支持智能体。客户正在快速采用为 AI 优化的数据库，例如 Cosmos DB 和 SQL，以便向智能体提供记忆和检索所需的快速、安全、实时数据及上下文访问能力。

PostgreSQL 收入增长 55%，连续第三个季度实现加速增长。同时，既使用 PostgreSQL 又使用 Foundry 的客户数量增长了 80%，客户正越来越多地将 PostgreSQL 选为 AI 工作负载数据库。

我们还通过 Horizon DB 进一步推进这一战略。Horizon DB 是我们在 Azure 上推出的全新完全托管 PostgreSQL 服务，其吞吐量是自托管部署的三倍。

在分析领域，我们目前拥有超过 40,000 家付费 Fabric 客户，同比增长超过 60%。目前使用 Foundry 和 Fabric 的客户超过 17,000 家，同比增长 60%。企业正在将智能体连接至 Fabric 中的实时运营数据、分析数据和非结构化数据。

本季度，我们还推出了 Rayfin，这是一款面向智能体优先开发的 SDK，可为在 Fabric 中构建应用提供后端即服务能力。已有超过 2,500 家客户使用 Rayfin，它目前正在为使用 2 创建的应用提供后端支持。

在这一数据资产之上，我们正在构建 IQ 层，将数据与模型能力结合起来，在正确的时间提供正确的上下文。

已有数万家客户，包括近 90% 的《财富》500 强企业，通过 Foundry、Fabric 和 Work IQ，利用企业上下文为其智能体提供基础支撑。

本季度，我们还推出了 Web，使智能体能够访问来自整个互联网的现实世界智能信息。目前，最受欢迎的 AI 助手，包括 ChatGPT，已经在使用该能力。

除模型选择、数据和上下文外，我们还将 Foundry 构建为完整的应用程序和智能体技术栈。

它使智能体能够访问 IQ 层、所需工具、持久化状态和记忆、安全沙箱、评分标准与评估机制，甚至包括自身的自我改进闭环。

目前，我们拥有 100,000 家 Foundry 客户，收入同比增长超过一倍。

例如，Telefonica 已采用 Foundry 作为其企业平台的基础。其首批智能体聚焦于关键任务网络运营。总体而言，年化 Token 运行率达到 1 万亿 Token 的 Foundry 客户数量同比增长四倍。

最后，通过 Agent 365，我们提供了一个控制平面，可将企业现有的治理、身份、安全和管理框架扩展至其构建的智能体。

推出仅两个月，Agent 365 已在数万家公司中注册近 4,000 万个智能体。

接下来，我将介绍我们基于这一平台为个人和组织构建的应用程序与智能体。

在知识工作领域，我们目前拥有超过 3,000 万个付费 Microsoft 365 Copilot 席位，净新增席位数环比增长超过一倍。

Copilot 正在快速从聊天工具演变为协作工具，并进一步发展为自动驾驶式智能体。

上个月，我们全面推出了 Co-work，帮助客户在遵循企业安全和合规要求的同时，完成以工作数据为基础的多步骤任务。

本季度，我们还推出了 Autopilots，即具备全面企业合规能力、可长期自主运行的智能体，其中包括由 OpenClob 驱动的始终在线个人智能体。

本季度，我们正在将这些 Copilot 体验整合在一起，包括将代码功能整合至一个横跨消费者和商业用户体验的超级应用中。这是重要的一步，我期待很快分享更多信息。

更广泛而言，我们一直在稳步提升 Copilot 的质量与性能，并对近期客户反馈感到非常振奋。

过去三个季度，用户满意度评分翻倍，目前达到历史最高水平；仅在本季度，我们就将延迟降低了 25%。

这些质量提升，加上持续的产品创新，正在推动创纪录的使用强度。

每位用户的对话数量同比几乎翻倍；平均每周参与度已达到 Outlook 和 Teams 的水平。

此外，客户从部署到达到我们所定义的高使用率，即客户用户群中约 80% 实现月度活跃使用，所需时间在过去一年中已从数月缩短至数天。

拥有超过 50,000 个席位的客户数量同比增长超过七倍；向其大多数信息工作者部署 Copilot 的企业客户数量环比增长近 75%，这表明 Copilot 已成为其运营的核心组成部分。

例如，英国国家医疗服务体系（NHS England）正在向 505,000 名临床医生和员工推广 Copilot。这是同类产品中规模最大的医疗部署项目之一，此前试点结果显示，Copilot 平均每天可为员工节省 43 分钟。

毕马威正在将部署范围扩大至其全球超过 276,000 名专业人员；汇丰银行已承诺采购 200,000 个席位，以加快其劳动力转型。

阿斯利康、波音、Infosys、可口可乐、宝洁、Stellantis、塔塔咨询服务公司、匹兹堡大学医学中心以及富国银行，均已采购 60,000 个或更多席位。

我们也受到新推出的 E7 套件市场反响的鼓舞。客户正越来越多地全面采用整合式 AI 产品，该产品将 Copilot、E5、Entra 和 Agent 365 整合在一起。

E7 套件推出仅两个月，已有数百家企业客户采购数百万个席位。本季度，安永向 400,000 名员工部署了 E7，这是我们迄今为止最大的订单。

除此之外，我们也在将商业模式从单纯按席位收费，发展为“按席位收费加按使用量收费”，进一步扩大我们的潜在市场规模，并为客户提供更多价值。

本月早些时候，我们为 Co-work 增加了基于使用量的计费方式，已有数千家客户正在为此付费并积极使用。

在业务应用领域，我们正在为智能体优先的世界重塑 Dynamics 365。

我们正在销售、财务、供应链、人力资源和客户服务领域开放超过 650,000 项 MCP 操作，使智能体现在能够利用与所有应用程序用户相同的数据模型、规则、权限、安全护栏和审计追踪来访问业务上下文并采取行动。

我们也正在从单一的席位模式转向“席位加使用量”的模式。

客户服务正处于这一转型的前沿。本类别中基于使用量的积分消耗环比增长四倍，Northern Trust 等客户正在利用我们的工具推动主动式智能。

在开发者领域，GitHub Copilot 目前拥有 5,000 万用户。

本季度，我们推出了基于使用量的计费方式。在新模式生效后，我们继续看到商业和企业席位增长，也看到显著的消费收入。Copilot 收入环比增长超过 60%。

整个 GitHub 平台目前拥有 2.25 亿用户。各行业组织，包括超过 90% 的《财富》500 强企业，都选择 GitHub 进行 AI 驱动的软件开发。

智能体时代正在 GitHub 上构建。每一种主要的编程智能体都在该平台上运行，目前 GitHub 上每三份拉取请求中就有一份涉及智能体。

在安全领域，我们正在帮助客户保护其 AI 部署，同时使用 AI 强化其安全态势。

迄今为止，Purview 已审计超过 500 亿次 Copilot 交互，以满足合规义务，同比增长近 360%。

本周早些时候，我们推出了 Project Perception，这是一个完整的多模态智能体安全系统，将多组智能体结合起来，用于模拟攻击、调查威胁并推动修复。

随着 Perception 从私密预览阶段逐步开放，我们预计将通过按使用量计费的产品向客户提供这一能力。

在医疗保健领域，我们预计本日历年将自动化处理超过 1 亿次患者就诊，其中本季度完成 2,800 万次，同比增长一倍。

麻省总医院布莱根医疗系统已向超过 4,000 名医疗服务提供者部署 Dragon Copilot。此前的一项研究发现，环境式 AI 可将职业倦怠降低 21%。

在科学领域，现已广泛可用的 Microsoft Discovery 提供了一个全面平台，可用于构建和治理面向科学及工程领域的智能体工作流。早期客户包括必和必拓、葛兰素史克和太平洋西北国家实验室。

无论是我们的高价值体验，还是 AI 平台和基础设施，我们的重点都是帮助客户将 AI 转化为可衡量的成果。

世界上最全面、最有价值的数据存在于每个客户租户内部。因此，存在巨大的机会，可以将客户的工作流、领域知识和长期积累的判断力转化为能够随着每次使用不断学习和改进的 AI 系统。

为了帮助客户抓住这一机会，本月我们推出了 Microsoft Frontier Co，这是行业内规模最大的成果驱动型工程组织。

我们将向客户派驻 6,000 名行业和工程专家，共同设计、共同创新，并持续大规模改进 AI 系统。

过去一年，我们一直在测试这一模式，已为 164 家客户完成超过 330 个项目，其中包括来自各行业的众多全球领先企业。

例如，我们的 FDE 团队与诺和诺德合作，构建了一款智能体，可在满足其严格合规要求的同时帮助分析临床数据。

我们还与伦敦证券交易所集团（LSEG）合作，将 AI 嵌入 LSEG Workspace，帮助金融专业人士提出复杂问题，并快速在结构化和非结构化金融内容中找到答案。

最后，我将谈谈设备和消费者业务。

在 Xbox 业务方面，我们正在针对内容组合、平台和运营作出必要决策，以重整业务并实现长期增长。

我们拥有行业内最优秀的知识产权资产和遍布全球的优秀工作室。我们相信能够整合这些优势，并预计在 2027 财年恢复业务增长。

在 Windows 方面，我们正在投资，以确保其拥有最佳质量和基础能力，同时确保它成为运行安全边缘 AI 的最佳平台。

我们看到，Windows 有重大机会成为承载无限智能的卸载平台，将强大的设备端计算能力与企业级安全性结合起来。

在搜索和广告领域，Bing 和 Edge 均已连续五年提升市场份额。LinkedIn 在整个平台上继续实现强劲参与度，会员数已连续第五年实现双位数增长。

超过 20,000 家公司的招聘人员正在使用我们的 AI 驱动解决方案，以缩短招聘周期并改善候选人匹配。席位数环比增长 140%。

最后，我对未来的机遇感到振奋。

我从未像现在这样，对微软推动可持续长期增长、并确保 AI 红利得到广泛普惠的机会如此充满信心。

下面，我将把会议交给艾米，由她介绍财务业绩和未来展望。

艾米·胡德，首席财务官：
谢谢，萨提亚。各位下午好。

本财年，我们实现收入超过 3,310 亿美元，增长加速至 18%，动力来自 Azure 平台以及第一方 AI 应用和服务的强劲需求。

营业利润增长超过收入增长，增长 21%，超过 1,550 亿美元。我们在持续投资长期增长的同时，也不断扩大经营杠杆。

本季度，收入为 900 亿美元，同比增长 18%，按固定汇率计算增长 17%。

毛利额增长 15%，营业利润增长 18%。

在调整对 OpenAI 投资的影响后，每股收益为 4.74 美元，同比增长 23%。

外汇影响大致符合我们的指引。

与 4 月业绩电话会中提供的前瞻性指引相比，本季度若干一次性项目对财务结果产生影响，使稀释后每股收益增加 0.27 美元。

这些项目包括：对 Anthropic 的投资带来 32 亿美元收益；自愿退休计划相关费用低于预期；但部分被 Xbox 相关遣散费用和减值费用所抵消。

在调整这些项目后，我们在收入、营业利润和每股收益方面均超出预期，原因是本季度需求强劲且执行到位。

公司毛利率为 67%，同比下降，主要由于销售结构向 Azure 转移，以及持续投资 AI 基础设施和产品使用量增长；但 Azure 和 Microsoft 365 商业云持续取得效率提升，部分抵消了上述影响。

运营费用增长 10%，主要由于持续投资研发计算能力、人才和数据，以支持全产品组合的产品开发。

一般及行政费用增长受到较低去年同期基数以及前述部分一次性项目的影响。

营业利润率同比小幅上升至 45%。

公司总员工人数同比下降 2%。

在调整对 OpenAI 投资的影响后，其他收入和费用为 28 亿美元，主要受前述对 Anthropic 投资收益推动。

资本支出为 410 亿美元，其中包括我们在指引中提到的更高组件价格影响。

约三分之二的资本支出用于短寿命资产，主要是 CPU 和 GPU。客户正越来越多地构建同时利用 AI 与非 AI 基础设施的解决方案。

其余支出用于长寿命资产。

本季度，融资租赁总额为 56 亿美元，主要用于大型数据中心场地；以现金支付的物业、厂房及设备支出为 358 亿美元。

经营活动产生的现金流为 554 亿美元，同比增长 30%，主要得益于强劲的云业务开票和回款，但部分被经营租赁付款增加所抵消。

自由现金流为 196 亿美元，反映了更高的资本支出。

最后，我们通过股息和股票回购向股东返还 102 亿美元，使本财年向股东返还的现金总额超过 430 亿美元。

下面介绍商业业务结果。

在剔除 OpenAI 影响后，商业预订额增长 18%，主要受核心年金销售模式强劲执行推动，也反映了各地区和各客户细分市场的广泛需求。

若计入 OpenAI 的 Azure 承诺，预订额增长 10%，按固定汇率计算增长 11%。

商业剩余履约义务（RPO）增长 84%，至 6,780 亿美元。

本季度商业 RPO 的所有环比增长均来自前沿模型公司以外的客户。剔除 OpenAI 后，RPO 增长 25%。

计入 OpenAI 后，RPO 的加权平均期限为 2.3 年，其中约 30% 将在未来 12 个月内确认收入，同比增长 37%。

将在未来 12 个月之后确认收入的剩余部分增长 112%。

Microsoft Cloud 收入为 593 亿美元，同比增长 27%，反映出 Azure 以及第一方 AI 应用和服务的强劲需求。

全年云收入超过 2,140 亿美元，其中近 90% 来自前沿模型公司以外的客户。

Microsoft Cloud 毛利率优于预期，为 65%，同比下降，主要由于销售结构向 Azure 转移、持续投资 AI 基础设施以及产品使用量增加；但前述持续效率提升部分抵消了影响。

下面介绍各业务部门表现。

生产力与业务流程部门收入为 378 亿美元，同比增长 14%。

在 Microsoft 365 商业云方面，若对去年同期受当期收入确认增加两个百分点影响的可比基础进行标准化调整，收入增长 16%；按报告口径计算，收入增长为 14%。

在第三季度 Copilot 势头的基础上，净新增付费席位环比增长超过一倍，付费席位现已超过 3,000 万。

包括 Copilot、E5 以及 E7 早期市场表现的高级产品推动了本季度每用户平均收入增长。

Microsoft 365 商业付费席位同比增长 6%，客户基础在所有细分市场均实现扩张，主要由中小企业和一线员工产品推动。

Microsoft 365 商业产品收入增长 19%，高于预期，主要受大型、长期 Microsoft 365 合同推动。这些合同使 Windows 商业本地部署组件的当期收入确认增加。

消费者云收入增长 24%，按固定汇率计算增长 22%，同样受每用户平均收入增长推动；消费者订阅增长 7%。

LinkedIn 收入增长 12%，按固定汇率计算增长 10%，主要受营销解决方案推动。

Dynamics 365 收入增长 13%，按固定汇率计算增长 12%，去年同期比较基础较高。

ERP 预订额增长保持健康，而 CRM 受销售周期拉长影响，增长继续放缓。

该部门毛利额增长 14%，按固定汇率计算增长 13%。毛利率小幅下降，原因是 Microsoft 365 Copilot 使用量增加；我们持续投资产品质量并推动进一步效率提升。

运营费用增长 11%，主要受前述共享研发投资推动。

营业利润增长 15%，按固定汇率计算增长 14%；营业利润率同比上升至 58%。

下面介绍智能云部门。

收入为 393 亿美元，同比增长 32%，按固定汇率计算增长 31%。

Azure 及其他云服务收入增长 43%，而去年同期的增长速度也在加快。

客户需求持续超过可用容量。

收入增长高于预期，主要由于我们的 CPU 和 GPU 机队效率提升，以及流程改进使新容量能够更早交付。

Azure 在本季度新增的容量很快实现商业化。

在 6 月商业模式变更后，GitHub Copilot 消费收入强于预期，也对结果带来积极影响。该变更旨在使定价与使用量及价值保持一致。

在本地服务器业务方面，收入同比基本持平，按固定汇率计算下降 1%。

业绩高于预期，主要得益于续约合同结构带来更高的当期收入确认。

该部门毛利额增长 24%，毛利率同比下降，主要由于销售结构向 Azure 转移，以及我们在需求增长之前持续扩大 AI 基础设施规模；但 Azure 持续效率提升部分抵消了影响。

该部门毛利率也受到 GitHub Copilot 使用量增长的影响，不过随着 6 月转向基于使用量的定价模式，利润率在本季度内有所改善。

运营费用增长 10%，主要受前述共享研发投资推动。

营业利润增长 31%。在高度重视效率和投资回报的情况下，营业利润率同比基本持平，为 41%。

下面介绍更多个人计算部门。

收入为 129 亿美元，同比下降 4%，按固定汇率计算下降 5%。

Windows OEM 和设备收入下降 7%，其中 Windows OEM 收入下降 5%，主要由于 PC 市场需求下降，以及去年同期受 Windows 10 终止支持推动而形成较高比较基数。

业绩高于预期，因为 OEM 和渠道合作伙伴考虑到组件价格上涨，仍在增加库存。

搜索广告收入（不含流量获取成本）增长 10%，按固定汇率计算增长 9%。增长主要受 Edge 和 Bing 的每次搜索收入提高以及搜索量增长推动。

增长受到第三方合作伙伴关系的影响。

Xbox 收入下降 10%，按固定汇率计算下降 11%。

Xbox 内容与服务收入下降 10%，去年同期受到强劲第一方内容表现推动，比较基数较高。

该部门毛利额下降 2%，毛利率同比上升，主要受动视暴雪收购带来的摊销费用下降推动。

运营费用增长 8%，按固定汇率计算增长 7%，主要由于前述持续的共享研发投资以及 Xbox 减值费用。

营业利润下降 14%，按固定汇率计算下降 15%；营业利润率同比下降至 21%。

在介绍展望之前，我想说明，自 2027 财年开始，我们将数据中心和办公楼的预计使用年限从 15 年延长至 25 年，这反映了我们的运营历史以及对这些资产预期使用方式的判断。

这一更新的影响已纳入今天的指引。

这一变化仅影响未来折旧确认的时间安排，预计对 2027 财年营业利润带来极小的积极影响。

更大的影响在于资本支出。由于这项更新，未来更多数据中心租赁将从融资租赁转为经营租赁。

融资租赁计入资本支出，而经营租赁不计入资本支出。

除使用年限变化的影响外，我们对 2026 日历年资本支出投资的预期保持不变。

但是，由于融资租赁向经营租赁转换，我们对资本支出的预期调整至约 1,750 亿美元。

下面介绍业绩展望。

首先就 2027 财年提供一些全年评论。

第一，提醒各位，在 Microsoft 365 商业产品和服务器产品关键绩效指标中，我们将面对因产品发布时点而产生的较高交易型采购基数，预计两项收入在整个财年将下降中个位数。

Windows OEM 和设备增长将受到 PC 市场需求下降的影响。组件成本上涨推高了设备定价，去年同期则受益于 Windows 10 支持服务和较高库存水平。

因此，我们预计该业务收入将在本财年下降高个位数。

再谈外汇。

假设当前汇率保持稳定，我们目前预计外汇将使全年收入增长减少不足 1 个百分点，对销货成本和运营费用增长没有重大影响。

在公司层面，受强劲商业业务势头推动，我们继续预计下一财年收入和营业利润将实现双位数增长。

运营费用预计增长中高个位数，反映出对研发计算能力、人才和数据的持续投资。

考虑到整个产品组合的需求信号，我们预计 2027 财年资本支出将同比增长。

即使持续投资以满足增长需求，全年营业利润率预计仅下降不足 1 个百分点。

此外，我们预计在 2027 财年继续保持自由现金流为正。

最后，我们预计 2027 财年有效税率约为 20%。

下面介绍第一财季展望。除非另有特别说明，以下均以美元计。

基于当前汇率，我们预计外汇将使总收入增长减少不足 1 个百分点，对销货成本或运营费用增长没有重大影响。

在各业务部门中，外汇预计将使生产力与业务流程部门收入增长减少约 1 个百分点，使智能云部门收入增长减少不足 1 个百分点，对更多个人计算部门没有重大影响。

首先是商业业务。

在商业预订额方面，剔除 OpenAI 影响后，我们预计将在不断增长的到期合同基础上实现健康增长，主要受核心年金销售模式的强劲执行推动。

提醒各位，去年签署的重大 OpenAI 合同将导致预订额和 RPO 增长率在季度之间出现一定波动。

Microsoft Cloud 毛利率预计环比基本保持稳定。

下面是分部门指引。

在生产力与业务流程部门，我们预计收入为 367 亿至 370 亿美元，同比增长 11% 至 12%。

在 Microsoft 365 商业云方面，按固定汇率并对去年同期受当期收入确认增加一个百分点影响的比较基础进行标准化调整后，我们预计收入增长约 16%；按报告口径计算，预计增长 15%。

Copilot、E5 和 E7 的增长势头带来的环比增长，将被一线员工和中小企业 SKU 中每用户平均收入较低的新增席位部分抵消。

随着高级 SKU 持续获得市场动力，以及 7 月在按席位许可基础上新增基于使用量计费产品所带来的货币化机会增加，我们预计商业云收入增长将在本财年内加速。

商业产品收入预计增长中个位数，主要受长期合同签约时点推动，但部分被前述去年同期比较基数影响抵消。

Microsoft 365 消费者云收入预计增长中双位数，环比有所放缓，因为我们将面临去年价格上涨带来的有利影响。

增长仍将由每用户平均收入提升和订阅量增加推动。

对于 LinkedIn，我们预计收入增长高个位数。

对于 Dynamics 365，我们预计收入增长低双位数，环比基本稳定，主要受 ERP 持续增长推动，但会受到前述预订额趋势影响。

在智能云部门，我们预计收入为 409.5 亿至 412.5 亿美元，同比增长 33% 至 34%。

在 Azure 方面，我们预计按固定汇率计算的收入增长约为 45%。随着客户需求继续超过供应，我们将继续专注于提升效率，以缩小供需之间的缺口。

即使第四季度表现强劲，我们仍预计上半年增长将加速。

提醒各位，Azure 同比增长率可能因容量上线时点和合同结构而在季度之间波动。

在本地服务器业务中，我们预计收入下降低至中个位数，主要由于客户持续转向云产品，以及前述去年同期比较基数影响。

在更多个人计算部门，我们预计收入为 122 亿至 127 亿美元。我们将继续面对前述去年同期的强劲比较基数，并应对受组件价格和库存水平影响的复杂 PC 市场动态。

Windows OEM 和设备收入预计下降低 20% 区间，主要受前述市场动态推动。

与此前季度一样，潜在结果区间仍较正常水平更宽。

搜索广告收入（不含流量获取成本）增长预计为中个位数，环比放缓，原因是第三方合作伙伴关系的影响。

增长仍将由每次搜索收入和搜索量的稳定趋势推动。

Xbox 内容与服务收入预计下降中个位数。

硬件收入预计同比下降。

因此，在公司总层面，我们预计收入为 898.5 亿至 909.5 亿美元，同比增长 16% 至 17%。商业业务增长加速将部分被前述 PC 市场动态影响抵消。

我们预计销货成本为 296 亿至 298 亿美元，同比增长 23% 至 24%。

运营费用预计为 168 亿至 169 亿美元，同比增长 7% 至 8%，主要受持续投资研发计算能力和人才推动。

营业利润率预计同比基本持平。

不考虑对 OpenAI 投资的任何影响，其他收入和费用预计约为负 1 亿美元。利息收入将被利息支出完全抵消，后者包括与数据中心融资租赁相关的利息支付。

我们预计第一财季有效税率约为 20%。

接下来谈资本支出。

我们预计资本支出将超过 500 亿美元，其中包括数据中心和办公楼使用年限更新导致的租赁重分类影响。

最后，2026 财年，我们在扩大营业利润率的同时，实现了收入和营业利润增长加速。

我们的销售和产品工程执行力在下半年持续增强。

随着我们进入 2027 财年，我们将继续专注于提供能够为客户创造有意义投资回报的产品，从而为微软和股东带来可持续的长期增长。

下面进入问答环节，乔纳森。

问答环节
乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，艾米。

现在进入问答环节。出于对其他参会者的尊重，请每位参与者仅提一个问题。

接线员，请重复一下提问说明。

接线员：

第一个问题来自瑞银集团的卡尔·基尔斯特德。请提问。

卡尔·基尔斯特德，分析师：
好的，非常感谢，萨提亚。

我想先暂时不谈数字，想请您花一点时间进一步阐释您开场时关于模型选择和企业知识产权保护的评论。

我的问题可以分为两部分。

首先，考虑到很多企业最初可能不太愿意使用开放模型，您认为未来一到两年内开放模型和定制模型的采用势头会有多大？

其次，鉴于微软也拥有相当大的前沿实验室业务敞口，您如何从这一转变中获益？

非常感谢。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：
谢谢你，卡尔。

我们的思考方式是，归根结底，目标是让企业能够掌控自己的命运，也就是我所说的建立其自身的人力资本和 Token 资本。

归根结底，如果一家企业是一台学习机器，那么它需要拥有自己的学习机器。

这才是真正的目标。

模型只是一个投入要素，而不是对企业知识的某种提取。某种意义上说，最终每家企业都将评估，哪些提供商真正帮助它们实现成果并创造知识。

我认为这一点如今已经相当清楚，而且会日益清晰。

这不会是“你们进来，拿走我所有知识并从中获益，而我却什么也得不到”的模式。

因此，鉴于这种发展方向，我们对于平台的架构设计非常明确：必须将编排层与模型本身分离。

当编排层确保你的记忆、上下文以及其他一切都外置时，这意味着任何给定模型在任何时点都可以被替换。

你们应该也可以使用前沿模型，没有理由不这样做。

但你们也可以使用多个前沿模型。

如果看看我刚才给出的部分数据，就能很好地说明如何使用前沿模型来获取其提供的能力，如何使用低成本模型来获取其提供的价值。

事实上，在你不希望使用任何外部模型时，也可以训练自己的模型，因为你拥有所有输出、所有轨迹和所有上下文。

这正是我们将要推广的企业设计架构。

我们自己正在使用这一架构。Copilot 是以这种方式构建的，GitHub Copilot 是以这种方式构建的，Security Copilot 也是以这种方式构建的。

我们希望将这种设计模式民主化，使每家企业都可以使用。

在这个体系内，将同时存在开放权重模型和封闭权重模型。

顺便说一句，我们讨论过的一点是，请记住，即使从 Hugging Face 事件中，我们应当得出的最大结论也是：你不能依赖任何单一模型。

你可能需要多个模型，甚至用来修复由某一个模型引发的问题。

这才是正确的思考方式：你不能受制于一个模型的拒答。

这里存在更大的设计空间。

我们经常把前沿能力视为单一事物，但前沿真正意味着每家企业都拥有自己的前沿能力，并拥有作出选择、控制成本以及掌控自身命运所需的能力。

艾米·胡德，首席财务官：
卡尔，我想对你问题的后半部分再补充一点。

这正是构建平台非常重要的原因。正如萨提亚在发言中提到的，平台应当能够在 Azure 这一架构上，为正确的任务提供正确的模型。

因此，无论客户选择什么模型、什么模型系列，或者是否运行自有模型，我们仍持续看到需求增长。Azure 平台在提供这些能力方面具有很高效率。

因此，应将这类基础设施视为高度可替代和可复用的资源。

卡尔·基尔斯特德，分析师：
非常有帮助，谢谢。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，卡尔。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自杰富瑞的布伦特·希尔。请提问。

布伦特·希尔，分析师：
谢谢，艾米。

Azure 增长加速至 43%，并指引至 40% 中段，表现令人印象深刻。

我想请问，您和萨提亚看到的基础驱动因素是什么？究竟是什么在推动这一增长？

市场上也有很多关于容量限制的问题。我们是否仍然处于同样的供需环境中，还是微软在我们都面临的限制下执行得更好？

谢谢。

艾米·胡德，首席财务官：
谢谢，布伦特。

首先，系统中仍然存在限制。

我们已经连续多个季度持续表示，需求仍然超过可用供应，这一点至今仍然成立。

你甚至可以从资产现货市场的一些定价中看到这一点。

在谈到如何实现更好的交付时，我们首先关注的是效率，即从现有机队的一切资源中获得更多产出。

这既适用于 CPU 机队的效率提升，也适用于 GPU 机队的效率提升。

本季度，我们的工程团队尤其取得了很好的进展，尽可能释放更多可用能力。

由于我们一直讨论的供需失衡，当我们实现效率提升时，这些提升能够在当季迅速实现商业化。

我认为，这一动态确实对本季度产生了积极影响。

我还想说，在过去 90 天中，我们还改进了一些流程，以确保 CPU 和 GPU 从交付到接入、上线和投入使用的周期大幅缩短。

同样，当我们能够做到这一点时，这些改进很快就能实现商业化。

以我们覆盖整个超大规模机队的运营规模来看，能够迅速实现商业化的效率改进会带来季度增长加速。

这也是我们在第一财季预计将继续看到并讨论的因素之一。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，布伦特。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自伯恩斯坦研究公司的马克·莫尔德勒。请提问。

马克·莫尔德勒，分析师：
非常感谢您接受我的提问，也恭喜你们取得稳健、非常出色的季度业绩。

艾米，围绕 AI 的市场情绪仍然极度波动。

市场既担心未来会出现供应过剩，也担心组件价格上涨会影响利润率。

我有两个相关问题。

如果数据中心、芯片等真的出现过度建设和产能过剩，微软如何保护自身？

反过来，面对我们看到的硬件价格和组件价格上涨，你们如何应对，避免不得不大幅提高产品价格，或对利润率造成负面影响？

谢谢。

艾米·胡德，首席财务官：
谢谢，马克。

这两个问题有一定关联，我先谈第一个问题。

目前，供需状况显然是需求超过可用供应，而且这种失衡程度相当极端。

但当你从更长时间跨度来思考时，我想提醒大家，许多成本，特别是资本支出中的成本，已明显转向我所称的短寿命资产，主要就是 CPU 和 GPU，它们的交付周期相对较短。

因此，如果需求环境发生变化，你只需要放缓这部分支出，而它实际上是最大组成部分，也是销货成本的主要驱动因素。

对土地和数据中心建设的投资实际上具有很大弹性。它占整体成本结构的比例更小。

其中大部分项目的时间安排都可以调整，特别是建设项目本身；或者，你可以错开计划部署的 GPU 和 CPU 的建设及安装时间。

因此，当谈到如何管理这种情况时，超大规模云服务商长期以来都在这样做，即在管理需求变化时保持灵活性并具备相应理解。

另一项重要因素是，马克，你拥有一个在地域、客户细分市场和行业层面都极为多元化的业务组合。

即使看我们的积压订单，或本季度 RPO 的新增情况，来源也覆盖微软广泛的产品组合和客户组合。

因此，当你能够在短期内延后部署部分成本较高的组件，拥有一个灵活的大型业务组合，并且除 Azure 平台外，还拥有使用所建设容量的庞大第一方应用业务时，我们就能够更灵活地应对这些变化。

至于定价问题，我认为它在很多方面对所有人都有类似影响。

我们目前努力做的是，确保尽可能做好效率工作，以便继续为客户提供卓越价值。

我们也提醒客户，坦率地说，与客户自行在本地购买服务器相比，云服务仍然具有巨大优势。因为对于客户而言，本地服务器采购中的价格上涨会更难承受。

因此，在这种情况下，云服务仍然可以提供很高的投资回报。

正如你所说，我们正在增加容量。

但其中很大一部分显然也是通过新合同出售的，我们能够在定价中反映相关情况，以确保价值能够在长期内同时适用于客户和我们自身。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：
如果我可以补充一下艾米的评论，我认为她已经概括得很好。

我们都在读《1873》这本书。

在我看来，首先必须把产品形态做好，这是我们投入大量精力的重点。

其次，必须把产品组合做好。

艾米谈到了我们在 Copilot、超级应用、各类产品形态整合，以及一直延伸至 Azure 的智能体优先基础能力方面所做的工作。

必须让整个产品组合真正协同起来。

客户结构也非常重要。

必须认识到地域结构、客户细分结构和工作负载结构的广度，并在建设容量时将所有这些因素纳入考虑。

然后，还必须运营一条高效的铁路。

归根结底，必须持续提升效率。艾米刚才也谈到，我们在最近一个季度如何改善效率。

效率并不是某一天突然出现的成果。必须持续不断地投入努力。

因此，我们非常专注于所有这些方面。

我们也知道周期中会有起伏。

但长期结构性转变是明确的。我们非常看好微软能够以正确的业务组合、正确的利润结构，以及最重要的、为客户创造正确价值的方式参与其中。

马克·莫尔德勒，分析师：
非常好，非常感谢。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，马克。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自摩根士丹利的亚当·伍德。请提问。

参与者：各位晚上好。

感谢接受提问，也祝贺公司以非常强劲的表现结束本财年。

我想问一下 Microsoft 365 Copilot。

显然，本季度表现非常强劲，付费席位超过 3,000 万，增长显著加速。

您能否谈谈，客户是如何从试点转向更广泛部署的？

目前这是否仍主要是由试点驱动，还是我们正在看到更多大规模部署？

此外，当我们考虑产品货币化时，包括新增席位、迁移至 E7 等更高价值 SKU，以及消费型收费，您认为未来最主要的货币化来源或驱动力是什么？

谢谢。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：谢谢你，亚当，感谢这个问题。

我先回答，然后艾米可以补充。

我认为，首先还是从产品形态开始。

正如你看到的，即使在本季度内，产品形态也发生了相当显著的变化。

我们现在拥有聊天、Co-work、Autopilot 和代码功能，它们都正在汇聚到一个将成为旗舰超级应用的产品中，供不同角色使用。

如果看使用情况，其中也有很多有趣的数据。

从购买许可证到开始使用的时间大幅缩短，过去需要数月，现在只需数天。

使用强度本身也显著上升。

我们的使用强度已达到 Outlook 或 Teams 这类日常沟通工具的水平。

第二点是企业层面的整体连接。

它不再是一个孤立存在于某处的工具，而是已经被接入企业体系。

例如，你提到了 E7。

它通过 Agent 365 接入治理能力，因此安全运营和财务运营也被整合进来，同时还与所有业务流程相连接。

例如，CRM 系统和 ERP 系统都只是可以进入 Co-work 的技能和插件。

因此，你可以将企业范围内的工作流连接到超级应用中，这会进一步提升使用量，所有因素都会相互叠加。

另一点是商业模式。

我们现在拥有按席位收费的商业模式，也拥有按使用量收费的商业模式。

因此，这是“席位加使用量”的模式。

我们已经看到 E7 等产品带来的每用户平均收入增长。

但真正重要的是，随着我们向客户提供更多价值，并在企业层面提供更多成果，如果我回顾历史，Office 与 Copilot 相比范围要窄得多。

这是第一次真正拥有一个覆盖整个企业的工具，同时采用按席位和按使用量的双重定价模式。

因此，潜在市场规模更加广阔。

我们将非常专注于推动客户价值，并随着客户价值的增长而扩大业务。

艾米·胡德，首席财务官：亚当，我在预先准备发言中谈到过一些内容。

我认为，在过去一年里，我们看到的部分每用户平均收入增长来自 E5 加 Copilot 许可证。

萨提亚刚才谈到了这一点。

E7 也将带来更多增长，它在 Agent 365 组件中具有非常有趣的价值。

萨提亚提到安全运营和财务运营。更广泛地说，每个人都将需要对所有业务流程中的 Token 支出进行可观测性管理，也需要具备 Token 支出的可管理性。

这正是 E7 所提供的能力。

该产品本季度仅上市了部分时间，但我们对客户在该 SKU 中看到的价值感到非常鼓舞。

我认为，我们将在全年继续聚焦这一点。

最后，萨提亚谈到的是，潜在市场规模将在全年不断扩大。

当我考虑这一不断扩大的支出型潜在市场时，真正关键的是使用量和消费收入增长。

随着更多体验被整合进来，随着 IT 更深入参与这一过程，人们对 Microsoft 365 能力的理解将发生相当大的变化。

这对你来说会很有意思，亚当。

我想你的一位同事发布了一份关于投入资本回报率的文件。

于是，我把那份 PDF 文件交给 Copilot，并说：“请为我构建一个新的 Power BI 仪表板。”

关键在于，它构建了一个丰富的语义模型，并进入我的 Fabric 和 OneLake，将所有外部来源的数据导入其中。

事实上，它还包含了所有“七巨头”公司的最新美国证券交易委员会文件。

在此基础上，代码库本身位于 GitHub 中，而最终成果则存放在我的站点中。

对我而言，这是企业级工作流的经典案例。

作为知识工作者，我可以去创建一个仪表板。

数据工程师可以进入 Fabric 找到该成果。

专业开发人员可以前往代码库，并在 GitHub 中找到它。

而且，所有内容都已在 Agent 365 中注册。

这正是艾米所描述的新型工作方式：在带来 IT 安全性和可管理性的同时，形成全新的协作模式。

参与者：
非常有帮助，谢谢。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，亚当。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔德尼克。请提问。

参与者：
非常感谢接受我的提问。

萨提亚，我们理解网络安全是微软所有业务的核心。

随着最新前沿模型的发布，竞争环境最近发生了变化。本周，你们推出了 Project Perception。

您能否进一步说明，这一时刻对微软网络安全业务具体意味着什么？同时，它对市场对微软更广泛的信任又意味着什么？

谢谢。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：谢谢你的问题。

我认为你说得对。无论是网络安全产品本身所需要的能力，还是网络安全运营方式，都发生了非常显著的变化。

因为归根结底，企业不仅必须改变产品，也必须改变自身运营方式，才能保护自己。

因此，我们的重点首先是采取与知识工作和编程领域相同的方法，也就是从一个智能优先、模型优先的方法开始。

通过 Perception 推出的能力，本质上是在说：我们需要确保拥有红队智能体，持续进行红队测试并发现漏洞。

然后，需要拥有蓝队智能体，持续进行威胁分类和处置；还需要绿队智能体负责修复。

因此，你可以构建一个持续运行的智能体系统，为你提供所需的网络防御能力。

它显然会利用所有信号，无论是 Defender 信号、Entra 身份信号、网络信号，还是应用安全信号。这些信号共同提供上下文，从而帮助真正构建防护能力。

我还想说，在网络安全领域，多模型方法变得尤为关键，这也与第一个问题有关。

这不仅是出于成本考虑。

事实上，我们通过 Cybergym 中的 MDASH 数据证明，借助 MAI Cyber 1 Flash，可以以低 50% 的成本实现相同水平的性能。

原因是，90% 的任务由 Cyber Flash One 模型完成，剩余 10% 的任务仍然交给前沿模型。

因此，在本质上属于流水线式工作的环境中，为正确任务匹配正确模型，是一个极为重要的特征。

对我们而言，这是非常重要的一点。

此外，从韧性角度看，如果由于某种原因某个模型无法使用，你不能因此陷入无法继续运营的境地。

你仍需要能够持续进行网络安全运营。

因此，成本和韧性都是重要标准。

这正是我们正在构建的能力，无论是在编程、网络安全还是知识工作领域。

我们对 Perception 以及它对未来安全业务的意义感到非常兴奋。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，布拉德。

接线员，我们还有时间回答最后一个问题。

接线员：最后一个问题来自高盛的加布里埃拉·博尔赫斯。请提问。

高盛的加布里埃拉·博尔赫斯：大家下午好，谢谢。

艾米，我想问一下投入资本回报率。

您已经就资本支出方面提供了说明，也就货币化方面提供了说明。

能否请您将这两部分结合起来谈谈？

当您审视和追踪当前作出的资本支出决策的投入资本回报率时，与一年前相比情况如何？

此外，未来还可以动用哪些杠杆？例如，内部芯片是否能够成为推动进一步货币化的因素？

谢谢。

艾米·胡德，首席财务官：谢谢，加布里埃拉。

坦率地说，我的计算方法在过去一年里并没有改变。

我认为，更合适的思考方式是：我们对潜在市场规模扩张更有信心，也更有信心利用产品改进和基础设施改进带来的利润率杠杆。

今天的电话会中，我们已经谈到其中一些杠杆，包括我们如何继续在应用层技术栈和基础设施层技术栈中提升效率。

但你说得对，我们还没有谈及所有方面。

我认为萨提亚实际上已经谈到了其中许多内容。

我们显然仍有机会继续寻求最佳的芯片性价比，其中包括对第一方芯片的投资。

模型多元化方面的工作，也是改善利润率的机会。

能够以更高效率的方式提供最佳结果，无论是 Token 使用效率更高，还是成本结构更高效，都是利润率杠杆。

这些因素都会提高我们对当前及未来持续投资资金所产生投入资本回报率的信心。

当我们考虑产品组合结构时，知识工作、编程、安全，以及我称之为 Agent 365 的智能体层，构成了广泛的机会池。

这或许有点取巧，但确实如此。

当然，在 Azure 方面，我们还拥有模型效率、芯片和组件效率，其中包括对第一方解决方案的投资，以及在超大规模环境中运行基础设施的整体效率。

因此，我们拥有相当多的杠杆，可以持续推动改善，而且我们正专注于此。

但正如我提到的，这是一项持续打磨的工作。

每天都要不断进步一点、再进步一点。

而我们非常擅长这种持续打磨的工作，并确保能够为客户实现这些价值。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：谢谢，加布里埃拉。

今天业绩电话会的问答环节到此结束。

感谢各位今天参加会议，期待不久后再次与各位交流。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：非常感谢。

艾米·胡德，首席财务官：谢谢。

接线员：女士们、先生们，今天的会议到此结束。您现在可以断开电话线路。祝各位今天余下时间愉快。