--- title: "微软（纪要）：代理（Agent）会是新时代的应用（App）" type: "Topics" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/38214069.md" description: "以下是海豚君整理的关于$微软(MSFT.US) FY26Q2 的财报电话会纪要，财报解读请移步《“老成” 微软：主动蹲下也是为了更好的起跳？》一、财报核心数据回顾整体业绩：季度收入达 813 亿美元，同比增长 17%（按固定汇率计算增长 15%）。营业利润同比增长 21%（按固定汇率计算增长 19%）。每股收益为 4.14 美元，经调整后同比增长 24%（按固定汇率计算增长 21%）..." datetime: "2026-01-29T08:31:58.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/dolphin/post/38214069.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/38214069.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/dolphin/post/38214069.md) author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)" generator: "portal-rs" --- # 微软（纪要）：代理（Agent）会是新时代的应用（App） 以下是海豚君整理的关于$微软(MSFT.US) FY26Q2 的财报电话会纪要，财报解读请移步《[**“老成” 微软：主动蹲下也是为了更好的起跳？**](https://longbridge.com/zh-CN/topics/38211327)》 **一、财报核心数据回顾** **整体业绩：**季度收入达 813 亿美元，同比增长 17%（按固定汇率计算增长 15%）。营业利润同比增长 21%（按固定汇率计算增长 19%）。每股收益为 4.14 美元，经调整后同比增长 24%（按固定汇率计算增长 21%）。 **微软云业务：**收入首次突破 500 亿美元，达 515 亿美元，同比增长 26%（按固定汇率计算增长 24%）。毛利率为 67%。 **商业订单与剩余履约义务（RPO）：**商业订单量同比增长 230%（按固定汇率计算增长 228%），主要受 OpenAI 等大额多年期承诺驱动。商业 RPO 增至 6250 亿美元，同比增长 110%，其中约 25% 将在未来 12 个月内确认收入（同比增长 39%）。商业 RPO 余额中约 45% 来自 OpenAI。 **分部门收入：** - 生产力与业务流程部门：收入 341 亿美元，同比增长 16%（按固定汇率计算增长 14%）。 - 智能云部门：收入 329 亿美元，同比增长 29%（按固定汇率计算增长 28%）。其中 Azure 及其他云服务收入同比增长 39%（按固定汇率计算增长 38%）。 - 个人计算部门：收入 143 亿美元，同比下降 3%。 **利润率与 Capex：**公司毛利率为 68%，同比小幅下降，主要源于对 AI 基础设施的持续投入及 AI 产品使用量增长。资本支出达 375 亿美元，其中约三分之二用于 GPU 和 CPU 等短期资产。运营现金流同比增长 60% 至 358 亿美元。 **股东回报：**通过股息和股票回购向股东返还 127 亿美元，同比增长 32%。 **二、财报电话会详细信息** **高层陈述核心信息** **1\. AI 战略与平台进展：** **总体战略：**聚焦技术栈三大层级——云与 Token 工厂、Agent 平台、和优秀的 Agent 体验。AI 普及带来的 GDP 影响和 TAM 增长才刚刚开始。 **云与 token 工厂：** 长期竞争力的关键在于打造基础设施以支持新的超大规模工作负载。**需按工作负载的异构性与分布式特征建设基础设施，确保在地理与细分市场层面满足所有客户（包括长尾客户）的需求。** **优化的关键指标是 “每瓦每美元产出的 token 数”（tokens per watt per dollar），**这归结为通过芯片、系统与软件提升利用率并降低总拥有成本（TCO）**。** **自研芯片：**我们推出了 Maia 200 芯片（FP4 精度下提供 10+ petaflops 运算能力），TCO 比最新硬件降低 30% 以上，将用于推理和合成数据生成。 在 CPU 方向，Cobalt 200 的性能较首款定制处理器提升超 50%。 **代理（Agent）平台：** 是新一代应用平台，**代理是新型应用程序**。为了构建、部署与管理 Agent，客户需要模型目录、微调服务、编排工具、上下文工程服务、AI 安全、管理、可观测性与安全防护能力。 **云厂商首先需要能够提供广泛的模型选择**。客户期望在同一工作负载中使用多个模型，并可基于成本、时延与性能要求进行微调与优化。 **要让代理有效，它们必须扎根于企业数据与知识**——这意味着把代理连接到记录系统与运营数据、分析数据，以及半结构化与非结构化的生产力与通信数据。 **消费者 Copilot：**体验覆盖聊天、搜索、创作、购物等，**Copilot 应用日活跃用户同比增长近三倍，已与 PayPal、Shopify、Stripe 合作实现应用内购买。** **Microsoft 365 Copilot：专注于组织级生产力**，Work IQ 基于 Microsoft 365 数据创建状态化智能助手。人均对话量同比翻倍，日活跃用户数同比增长十倍。付费席位新增量创历史新高，同比增长超 160%，**目前拥有 1500 万付费席位**。拥有超过 35,000 个席位的客户数量同比增长三倍。 **Dynamics 365：**通过内置智能助手扩大市场份额。案例：Visa 利用客户知识管理助手转化对话数据；山特维克运用销售资格评估助手自动化筛选潜在客户。 **GitHub Copilot：**所有付费版均呈现强劲增长。Copilot Pro Plus 个人开发者订阅量环比增长 77%，当前付费用户总数达 470 万，同比增长 75%。推出 GitHub Agent HQ 整合多厂商编码智能体。 **安全领域：**为 Defender、Intune 等新增十余个安全 Copilot 代理。正向所有 E5 客户推广安全 Copilot。本季度 Purview 审核的 Copilot 交互量达 240 亿次，同比增长 9 倍。 **2\. 展望：** **第三季度展望（美元基准）：** **整体：**预计营收 806.5 亿至 817.5 亿美元（同比增长 15%-17%）。预计收入成本 266.5 亿至 268.5 亿美元（同比增长 22%），运营费用出 178 亿至 179 亿美元（同比增长 10%-11%）。 预期**资本支出预计环比下降：原**因是云基础设施建设的正常波动以及融资租赁交付节奏**。预计短寿命资产在 Capex 中占比将与 Q2 类似。** **分部门指引：** **生产力与业务流程**：收入预计 342.5 亿至 345.5 亿美元（同比增长 14%-15%）。M365 商用云收入预计以恒定汇率计算增长 13%-14%，由 Copilot 与 E5 推动 ARPU 增长。Dynamics 365 收入增长预计超 15%。 **智能云：**收入预计 341 亿至 344 亿美元（同比增长 27%-29%）。**Azure 收入增长预计在 37%-38% 之间（按固定汇率计算）**。如前述，需求继续超过供给，我们需要在可分配的新增供给与其他优先事项之间保持平衡。 **个人计算：**收入预计 123 亿至 128 亿美元。Windows OEM 营收预计下降约 10%，部分是由于内存价格上涨对 PC 需求的影响。搜索与新闻广告收入增长预计保持高个位数。Xbox 内容与服务收入预计同比中个位数下降。 **全年及未来补充：** 预计 2026 财年运营利润率将小幅上升，受益于前期投资布局及 Windows OEM 等业务占比提升的积极影响；内存价格上涨可能影响 Windows OEM 及本地服务器市场，对资本开支也会有影响。但对毛利率的影响会更加渐进，毕竟设备资产的折旧会在 6 年时间内确认。 **2.2Q&A 问答** **Q：关于 CapEx 增长快于预期，而 Azure 增长稍慢于预期，投资者对 ROI 问题比较担忧。请帮助我们理解，算力的扩张如何影响 Azure 增长，以及如何评估这些投资的 ROI？** A：**对 Azure 的增长指引更应视为分配给 Azure 的产能指南**。我们的 CapEx（尤其是 GPU/CPU 等）是基于长期需求决定的。 我们需要满足支持 M365 Copilot、GitHub Copilot 等第一方应用销售增长和加速；其次投资于 R&D 和产品创新，分配 GPU 给 AI 人才以推动产品加速；剩余容量才用于满足 Azure 需求。 **若将新上线 GPU 全部分配给 Azure，其收入增速会超过 40%。** 最重要的理解是：**投入是为了技术栈各层都能让客户受益**，**它体现在业务各处的收入增长，也体现在我们对人才投入带来的 OpEx 增长。** **Q：服务器折旧期 6 年，而 RPO 平均期限仅 2.5 年（上季度为 2 年）。投资者如何确信以 AI 为中心的 CapEx 能在硬件 6 年使用期内获得足够收入，以实现稳健的收入和毛利增长？** A：平均期限是各类合同组合的结果。**例如 M365 等业务合同期限较短（如 3 年），拉低了整体平均值。剩余大部分是期限更长的 Azure 合同**，本季度其期限从约 2 年延长至 2.5 年。 当前支出的大部分资本及购买的 GPU，**其大部分使用期已通过合同锁定**。**因此，所指的风险并不存在。**若仅看 Azure，其 RPO 期限更长。我们谈及的 GPU 合同（包括一些最大客户）已覆盖 GPU 的整个使用期，故无此风险。 此外，我们通过软件持续优化整个硬件机队，包括老旧型号，并利用摩尔定律每年更新设备、通过软件进行全局优化。另外，在硬件使用期内，我们的交付效率会越来越高，利润率实际上会随时间改善。这在 CPU 机队中一直可见。 **Q：关于未完成订单（RPO）中 45% 与 OpenAI 相关，能否评论其持续性？外界担忧相关风险，您有何看法？** A：我们提到这个数字，恰恰因为其余 55%（约 3500 亿美元）与我们广泛的业务组合相关，涵盖了多种解决方案、Azure、行业和地域的广阔客户群。这是一个巨大的 RPO 余额，比大多数同行都大，且更多样化。我们对此有极高的信心。这部分单独看也增长了 28%，体现了我们业务的广泛性和所见的采用曲线在各个客户细分、行业和地域都持续增长。 至于 OpenAI 合作，这是一个伟大的伙伴关系。我们继续作为他们的规模提供商，对此感到兴奋。我们支撑着最成功的业务之一，并持续看好。这让我们在构建技术和应用创新前沿保持领先地位。 **Q：能否定性评论产能增加的规模？上季度增加 1 吉瓦非常可观，且产能增加在加速。投资者特别关注亚特兰大和威斯康星的 Fairwater 项目，希望了解未来几个季度产能增加的幅度（无论分配方式）。** A：我们正尽全力尽快增加产能。您提到的特定地点（如亚特兰大或威斯康星）是多年度交付项目，因此不必只聚焦于具体地点。我们的核心工作是全球范围内增加产能，其中大部分将在美国（包括您提到的两个地点）以及全球其他地区，以满足客户需求和增长的使用量。 我们将**持续增加长效基础设施的建设，确保获得电力、土地和设施，一旦完成后就会尽快部署 GPU 和 CPU。**同时，我们会尽力提升建设和运营效率，以实现尽可能高的利用率。这不仅仅是两个地点的问题，它们是多年度交付时间线。关键在于我们要在所有当前正在建设或即将开工的地点尽快完成这项工作。 **Q：Maia 200 加速器在推理方面的性能成就看起来非常显著，尤其是相比现有的 TPU、Trainium 和 Blackwell。您如何看待这一成就，以及芯片在多大程度上正成为微软的核心竞争力？另外，这对未来推理成本的毛利率前景有何影响？** A：我们在自研芯片方面已有长期积累，特别是在运行 GPT-5.2 时获得的性能表现。这证明当出现新工作负载时，你可**以在模型、芯片及整个系统之间进行端到端创新**——这不只是硅芯片本身，还包括为特定工作负载优化的机架级网络和内存协作。我们与自身的超级智能团队紧密合作，**我们构建的所有模型都将为 Maia 优化。** 总体来看，这**仍处于非常早期的阶段**，创新不断涌现。现在大家都在谈论低延迟推理。我们确保自己不**锁定于任何单一技术，我们与 NVIDIA、AMD 有良好的合作伙伴关系**，他们和我们都在创新。我们希望在任何时间点，我们的机队都能获得最佳总拥有成本。这不是一代产品的游戏，你需要持续领先。这意味着你需要将大量的外部创新融入机队，使其在总拥有成本层面具备根本优势。 因此，我们对 Maia、Cobalt、我们的 DPU 和网卡都感到兴奋，我们拥有强大的系统能力，可以进行垂直整合。但能够垂直整合并不意味着我们只进行垂直整合，我们希望保持灵活性，这正是你们所看到的。 **Q：能否阐述企业开启前沿转型（Frontier）的势头？也看到客户在采用微软 AI 技术栈后实现突破性收益。他们在成为 “frontier firms” 的过程中，与微软的支出可能扩大到什么程度？** A：我们看到客户对我们三大套件（M365、安全、GitHub）的采用。它们产生了复合效应。例如，Work IQ 至关重要，因为对任何使用微软服务公司，最关键数据库就是 Microsoft 365 底层的数据，它包含所有隐性信息（人员、关系、项目、成果、沟通）。这是任何业务流程和工作流的超级重要资产。 现在，**代理平台正在真正改变公司。部署这些代理能帮助企业协调工作，带来更大影响力**。此外，企业还在利用 Fabric、Foundry 中的服务以及 GitHub 工具或**低代码工具进行自身转型（如客户服务、营销、财务等领域），构建自己的代理。** 最令人兴奋的是 M365 Copilot、GitHub Copilot、安全 Copilot 这些新的代理系统正在汇聚，将所有数据和部署的益处复合起来，这可能是目前最具变革性的影响。 **Q：关于 Azure 的 CPU 方面有何表现（考虑到运营变化）？从更宏观角度看，客户是否意识到要进行恰当的 AI 就必须上云，这如何推动云迁移势头？** A：首先，**AI 工作负载不应仅视为使用 AI 芯片的负债**。因为，任何**代理会通过工具调用**其他容器（container，可以理解为基于物理设备的一个个不同的虚拟系统），而容器也**需要用到通用计算资源**。 我们**在规划机队时也会考虑 AI 算力和通用算力的配比**，即使是训练任务也需要大量通用计算算力和紧邻的存储。推理也是如此，代理模式的推理本质上需要为代理配置通用计算资源——它们不一定需要 GPU，但需要计算和存储资源。这就是新世界正在发生的情况。 另外，云迁移仍在持续。例如，最新的 SQL Server 作为 IaaS 服务在 Azure 上持续增长。这正是为什么我们必须考虑我们的商业云并使其与 AI 云保持平衡的原因，因为当客户迁移工作负载或构建新工作负载时，他们需要在部署的区域获得所有这些基础设施元素。 <正文结束> 本文的风险披露与声明：[海豚研究免责声明及一般披露](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer) ### 相关股票 - [OpenAI.NA](https://longbridge.com/zh-CN/quote/OpenAI.NA.md) - [DXYZ.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/DXYZ.US.md) - [002245.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/002245.CN.md) - [MSFT.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/MSFT.US.md) - [SHOP.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/SHOP.US.md) - [Stripe.NA](https://longbridge.com/zh-CN/quote/Stripe.NA.md) --- > **免责声明: 本文仅供参考，不构成任何投资建议。**