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title: "微软（纪要）：未来的收费模型，从席位制到用量制"
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description: "以下为海豚君整理的 $微软(MSFT.US) FY26Q3 的财报电话会纪要，财报解读请移步《分手后的阵痛期，微软何时能重振雄风？》一、财报核心信息回顾 1. 股东回报：本季度通过分红与股票回购累计返还股东 102 亿美元。2. 关键财务指标：本季度营收 829 亿美元（+18% YoY，不变汇率 +15% YoY），毛利率 68%（同比下降，主因 AI 基础设施投入与 AI 产品使用量增长..."
datetime: "2026-04-30T16:54:10.000Z"
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author: "[海豚研究](https://longbridge.com/zh-CN/news/dolphin.md)"
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# 微软（纪要）：未来的收费模型，从席位制到用量制

**以下为海豚君整理的** $微软(MSFT.US) **FY26Q3 的财报电话会纪要，财报解读请移步《**[**分手后的阵痛期，微软何时能重振雄风？**](https://longbridge.com/zh-CN/topics/40336562)**》**

**一、财报核心信息回顾**

1\. **股东回报**：本季度通过分红与股票回购累计返还股东 102 亿美元。

2\. **关键财务指标**：本季度营收 829 亿美元（+18% YoY，不变汇率 +15% YoY），毛利率 68%（同比下降，主因 AI 基础设施投入与 AI 产品使用量增长，部分被 Azure 与 M365 Commercial Cloud 效率提升抵消）；运营费用 +9% YoY（不变汇率 +8%），运营利润同比 +20%（不变汇率 +16%），运营利润率提升至 46%；EPS 4.27 美元（剔除 OpenAI 投资影响后 +21% YoY，不变汇率 +18%）。

3\. **资本开支**：本季度 CapEx 319 亿美元，环比下降，约 2/3 用于短期资产（主要为 GPU、CPU），其余支撑未来 15 年以上变现的长期资产；融资租赁 47 亿美元，PP&E 现金支出 309 亿美元。

4\. **FY26Q4 业绩指引**：总营收 867-878 亿美元（+13~15% YoY，商业业务加速、被消费者业务部分抵消）。

\- **分部**：Productivity & Business Processes 370-373 亿美元（+12~13% YoY）；Intelligent Cloud 379.5-382.5 亿美元（+27~28% YoY），其中 Azure 不变汇率 +39~40% YoY；More Personal Computing 117.5-122.5 亿美元。

**\- Azure：**预期下季度不变汇率下增速为 39%~40%，较本季的 39% 会有所加速。同时公司预期 26 自然年下半年会在此基础上进一步加速。

\- **细项**：M365 Commercial Cloud 调整口径下不变汇率 +15~16%（剔除上年 2pct in-period 收入确认基数），报告口径 +13~14%；M365 Commercial products 中个位数增长；M365 Consumer Cloud 低 20% 区间（开始 lap 上年提价基数）；LinkedIn 约 +10%；Dynamics 365 低双位数；本地服务器业务下滑中个位数；Windows OEM 下滑高十几（其中 Win10 EOS 基数 6pct、库存去化 6pct、内存涨价拖累 PC 市场 6pct），Windows OEM and Devices 整体中 - 高十几下滑；搜索广告 ex-TAC 高个位数；Xbox 内容与服务低十几下滑；硬件收入同比下降。

\- **成本端**：COGS 294-296 亿美元（+22~23% YoY，含约 3.5 亿美元自愿离职计划一次性费用）；运营费用 193-194 亿美元（约 +7% YoY，含约 5.5 亿美元自愿离职一次性费用），合计含约 9 亿美元一次性成本；Microsoft Cloud 毛利率约 64%（同比下降，受 AI 投入与 GitHub Copilot 使用量上升影响）；Q4 调整后有效税率约 19%。FY26 全年运营利润率同比扩张约 1pct。

5\. **资本开支与 FY27 展望：FY26Q4 CapEx 上调至超 400 亿美元（环比增加约 50 亿美元来自零部件涨价，融资租赁带来期内确认波动）；CY26 全年 CapEx 约 1,900 亿美元（其中约 250 亿美元由零部件涨价贡献）**；预计供给紧张至少持续至 2026 年，但 Azure 增速在日历年下半年较上半年小幅加速。FY27 展望：员工总数同比继续下降；运营费用增速中 - 高个位数；预计实现两位数收入与运营利润增长。

**二、财报电话会详细内容**

**2.1 高管陈述核心信息**

1\. **整体战略**

**a. AI 业务 ARR 突破 370 亿美元（+123% YoY）。**

b. 公司正处于 agent 即将成为主导工作负载的关键平台跃迁早期，将带动 TAM 扩张与价值创造方式重构。

c. 两大执行优先级：构建 agentic computing 时代的全球领先云与 AI 基础设施；构建 productivity、coding、security 等核心领域的高价值 agentic systems。两层互相强化。

2\. **AI 基础设施**

a. 全栈优化（数据中心设计、芯片、系统软件、模型架构与优化）转化为运营收益：年初至今最大区域 GPU 的 dock-to-live 时间缩短近 20%；Wisconsin 的 Fairwater 数据中心提前 6 周上线，使收入提前确认；Copilot 主流模型推理吞吐提升 40%。

**b. 本季度新增 1GW 容量，未来 2 年容量翻倍目标不变；已宣布跨 4 大洲新数据中心投资。**

**c. 自研芯片：Maia 200 AI 加速器在 Iowa、Arizona 数据中心上线，每美元 token 处理量较舰队中最新硅提升 30%+；Cobalt 服务器 CPU 部署在近一半数据中心区域，承载 Databricks、Siemens、Snowflake 等客户工作负载，正大幅扩产；Azure Boost、自研网络与安全/虚拟化芯片支撑数百万台服务器。**

3\. **Agent 应用平台（Foundry）**

a. Foundry 提供超广模型选择（OpenAI、Anthropic、开源等）：超 1 万家客户使用过多于一个模型，5,000 家使用开源模型；使用 Anthropic 与 OpenAI 模型的客户数环比翻倍。

b. 超 300 家客户预计今年在 Foundry 处理 token 量超 1 万亿，环比加速 30%。

c. Bayer 在 Foundry 上构建内部 agent 平台，月活用户超 2 万。

**d. 自研模型：发布 MAI-Transcribe-1（语音转文字 SOTA）与 MAI-Image-2（顶级图像生成模型之一），已应用于 Bing、PowerPoint 图像生成；Transcribe-1 GPU 效率提升 67%，Image-2 提升达 260%；MAI 模型首次通过 Foundry 向 Shutterstock、WPP 等商业客户开放。**

e. 基于 OpenAI IP 持续创新：Copilot 的 Work IQ 多步检索、Researcher 中按意图复杂度自适应推理，均显著降低延迟、提高准确率。

4\. **Copilot Studio 与 Agent 365**

a. Fortune 500 中近 90% 已用低代码/无代码工具构建 active agents；Copilot credit 消耗型套餐环比近翻倍。

b. Agent 365 提供 agent 的身份、治理、安全管控平面，已有数万家公司在管理数千万个 agents。

5\. **M365 Copilot（知识工作）**

**a. M365 Copilot 付费席位单季净增同比 +250%（自上线以来最快），付费席位累计超 2,000 万。**

b. 5 万席位以上客户数同比翻 4 倍；Accenture 席位超 74 万（迄今最大单一客户）；Bayer、Johnson & Johnson、Mercedes、Roche 均承诺 9 万席位以上。

c. Work IQ 数据规模超 17EB（+35% YoY），每日新增数十亿封邮件、文档、聊天、数亿次 Teams 会议、数百万个 SharePoint 站点。

d. 过去 12 个月发布 625+ 项 Copilot 更新（+50%）；Word、Excel、PowerPoint 已默认开启 Agent Mode；Cowork 提供任务委派新形态；chat 默认接入多模型智能路由；Agents 中可通过 Critique and Council 联合多模型生成最优响应。

e. 第一方 agents 月活同比增长 6 倍 YTD；用户人均 Copilot 查询数环比 + 近 20%；周活强度已达到 Outlook 水平。

6\. **业务应用（Dynamics）**

a. 出现"席位 + 用量"新模式：客户服务领域近 60% 客户已采购 usage-based credits。

b. HSBC 用 Dynamics 365 prebuilt agents 处理客户咨询，工单解决时间下降 30%+。

c. LinkedIn Talent Solutions 的 agentic 产品已突破 4.5 亿美元年化收入。

7\. **Coding（GitHub）**

a. GitHub 在 agentic coding 推动下增速空前；GitHub Copilot 已被近 14 万家组织使用，企业订阅用户数同比近 3 倍；多数用户使用多个模型。

b. GitHub Copilot CLI 月活几乎逐月翻倍。

c. 本周宣布 GitHub Copilot 转向基于使用量的定价模式，6 月 1 日生效，使定价与实际使用与成本对齐。

8\. **Security**

a. AI 缩短了"漏洞 - 利用"窗口；Defender 在 AI 发现的漏洞补丁同步发布即提供保护；多模态 AI 扫描 harness 即将产品化。

b. Security Copilot 客户数同比翻倍；数据安全 triage agent 单季处理 200 万独立 alerts；Purview 累计审计 350 亿次 Copilot 交互（+7 倍 YoY）。

9\. **Consumer 业务**

a. Windows、Xbox、Bing、Edge 聚焦核心用户体验：Windows 优化低内存设备性能、改善 Update 体验；Xbox 上周 Game Pass 调整即为响应玩家反馈。

b. Windows 月活设备超 16 亿；Edge 连续 20 个季度市占率提升；Bing 月活首次达到 10 亿。

c. LinkedIn 会员 13 亿，仍是 B2B 销售与广告主渠道。

d. Xbox 月活及游戏流媒体小时数创新高；M365 Consumer 订阅用户近 9,500 万，Agent Mode 默认化使早期满意度提升。

**2.2 Q&A 问答**

**Q：当前强劲需求如何转化为 Commercial bookings？长期看，谁来为 AI 这类支出买单？**

A：**bookings 一直存在因到期基数、Azure 大额多年合同签约带来的周期性波动**。但更重要的是结构变化——**过去基于"按席位"的商业模式正在演变为"工作者 + agent"，从而形成"许可证 + 用量"的双轨业务**。这意味着 bookings 的形态会改变：仍保留席位许可的逻辑，但同时叠加类似 Azure 的 meter，部分使用量会绕过 bookings 直接以 usage 计费。短期内 bookings 数字未必能反映这一变化，应在更宏观的视角下理解机会。

**公司任何"per user"业务（productivity、coding、security）都会过渡为"per user + per usage"，**coding 已率先规模化呈现，本季度宣布的 GitHub Copilot 商业模式调整即是体现。资金最终来自 agent 为业务带来的可衡量产出——客户服务、个人生产力、团队生产力、业务流程，都会通过 agent 压缩工作流，要么降本要么增收。

Copilot 的多形态使用（chat、reasoning、Cowork、Word/Excel/PowerPoint 中的 Agent Mode）都嵌入在具体任务轨迹里，当客户看到任务轨迹被压缩、收入提升、成本下降时，就会推动使用量。所以未来不再是按"席位覆盖"的扩张，而是聚焦"intense users + intense usage"。

**Q：CapEx 指引隐含日历年下半年大幅上行，公司在突破物理供应瓶颈方面有多大信心？是否更多依赖合作伙伴？第一方与第三方容量分配如何考虑？**

A：对突破物理瓶颈很有信心，**供应链的工业逻辑已经理顺。我们认为，为了让产能上线，但很大一部分工作需要的端周期内完成，比如确保 CPU、GPU 和存储设备到位，以更好地支持我们看到的强劲需求信号。**

关于分配，**FQ4 Azure 不变汇率指引 39~40%，意味着公司会优化在多种 Azure 工作负载之间平衡供给。**Copilot 的使用量本季度跃上新台阶，其增长轨迹与以往不同，涵盖了编程、生产力工具，而且我很有信心这也会体现在安全领域。展望 **FY27 上半年（即日历年下半年）将出现一定加速，原因在于公司可以继续提高效率、加快数据中心 ready-for-revenue 的速度**。第一方使用与 Azure 第三方需求之间的平衡需求会持续存在，但**公司会尽一切手段加速上线算力，这也是下半年 CapEx 上行的原因。**

**Q：AI 是否本质上是否会给公司带来更高利润率？投资者忽略了什么？**

A：公司的 AI 业务在生命周期中的位置与当年云转型可比，而其利润率明显优于云转型同期。关键在于商业模式与应用价值匹配——**通过 consumption 与 usage-based pricing 更好地捕获价值，这一点目前可能被低估。**

**公司同时通过多个维度拉升利润率：充分利用合作伙伴的 IP（OpenAI 提供的 IP 长期免费）；自研硬件抠出基础设施层利润率；硬件层面与软件层面的效率工作。当下处于尽可能加快产能上线的阶段，但在此过程中也持续推进效率工作。**

最重要的一点是：**一旦走向 usage-based 模式，必须确保为客户创造极高价值，使客户使用产生有效产出，这样 TAM 扩张与 ROI 才会持续向好。**

**Q：如何看待 CapEx 增速与营收增速之间的剪刀差？投资者担心新增基础设施投入能否及时变现，能否说明短期 vs 长期资产的拆分与节奏？**

A：以 Azure 为例，考虑到它的规模和我们预期的加速增长（从 39%-40% 进一步提升），目前大部分支出都花在了**短期资产**上，这些资产与营收直接相关。相比之下，大约 1/3 的数字是投向了 15 年期的长线资产或租赁合同带来的波动，这有时会让数据看起来比较混乱。

这让我想起了上一个云周期。当 TAM 如此广阔且供不应求时，我们对平台侧的 ROI 非常有信心。

**投资者真正关心的是"席位 + 消费"模式能否在应用与服务层兑现**。M365 Commercial Cloud 本季度环比加速、FQ4 指引继续向好，正是兑现的起点；GitHub 也是同样的逻辑，使用量驱动的消费模式带动收入加速。再考虑到当前 RPO 已超过 6,000 亿美元尚未确认收入、且尚未计入 Copilot 加速增长的席位，对该数字非常有信心。下一步重点是尽可能加速产能落地、转化为可确认收入。

想补充一点，在 2026 年、AI 时代内最令人兴奋的应用依然是 Word、Excel 中的插件，以及 coding 的 CLI，这恰说明微软在**知识工作、编程、安全**这些巨大的 TAM 中拥有结构性优势。

公司必须把 CapEx 用于及时上线的容量来匹配使用量增长。模型能力是指数级跃迁的，例如 Excel 的 Agent Mode 在某种意义上是"在不好用之前可能完全没人用，但一旦好用就能接管大量工作"，必须为这种突变机会做好产能准备。

**Q：能否分享对 Copilot 过去 3 个月技术与商业里程碑的反思？哪些有效，哪些无效？这些经验如何指导 E7 与 Copilot Cowork 战略？**

A：可以从**产品形态**的演变来看：

**聊天（Chat）：** 具备基于工作情境（Work IQ）的推理能力。**智能体（Agents）：** 如研究员、分析师，或客户构建的自定义智能体。**编辑模式（Edit Mode）：** 比如你在聊天中获取洞察后，直接在 Word 或 Excel 中精修。**协作模式（Cowork）：** 这是一种全新的形态，你不再是互动，而是直接**委派任务**。

实际上 Copilot 当前的使用强度已与 Outlook 同等量级——它不仅是有用，而是在日常中被高频使用。

为什么 Copilot 会有用？因为它结合了**多模型能力**与**实时上下文**（Teams、SharePoint 等动态数据）。我们的目标是将底层架构与具体模型解耦，让客户能够使用多个模型协同工作。这种 “用户定价 + 使用量定价” 的模式正在显现成效。

**Q：与 OpenAI 协议变化对财务有何影响？是否意味着 Microsoft 在模型层加速多元化？**

**A：**对 OpenAI 合作整体满意，重点确保 win-win 持续。第一，我们拥有 frontier model 的免费 IP 权限直到 2032 年，公司将充分利用这些 IP 产权；第二，OpenAI 是我们的大客户，不仅使用 AI 加速器，还使用大量通用计算资源；第三，公司持有 OAI 的股权。整体框架适应了双方在客户对模型多样性预期变化下的演进，对当前情况很满意。

建模视角下有两点需要注意：收入分成将持续至 2030 年；关于 IP 使用权，我们不再需要因此给 OAI 提供收入分成。

**Q：E7 仍以 seat-based 为主、辅以用量计费；客户在 AI 支出失控背景下，越来越偏好席位制的可预测性。如何在保持客户可预测性的同时扩大以用量计算？3-5 年后的 mix 将如何演变？**

A：客户对预算与采购可预测性的诉求应当被充分理解。**Seat 本质上就是对"用量"的使用权——把基础使用权打包进席位**。对于用户来说，这是一种便捷的购买方式，本质上是购买了一些分配给特定席位或智能体（Agents）的 “耗量包”。

**超出额度部分进入纯 用量计费模式；如果对耗量有长期的承诺协议，也会获得相应的折扣，**这就是未来的演进方向。

从客户视角，**最终的评估方式是看 token 是否带来对应价值**。当谈论 IT 预算时，**IT 预算将通过与业务成果的结合来重塑**。这些成果将逐步转化为 IT 预算，并可能从损益表上的其他项目（例如 **OpEx，运营支出**）中进行资金的重新分配。

<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)

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