微軟（紀要）：維持 Capex 指引不變，4Q 仍有供給瓶頸
以下為$微軟(MSFT.US) 2025 財年第 3 季度業績説明電話會紀要，財報解讀請見《Azure 再度雄起，微軟重回 AI 頂樑柱》
- 財報核心信息回顧：
二、財報電話會詳細內容
2.1、高管層陳述核心信息：
1、本季度，得益於微軟雲持續強勁的表現，其收入超過 420 億美元，按恆定匯率計算增長 22%。雲和人工智能是每個企業擴大產出、降低成本並加速增長的核心要素。
2、基礎設施上，我們持續擴展數據中心容量。僅本季度，我們就在 4 大洲的 10 個國家開設了數據中心。得益於 Scaling 定律，模型性能每 6 個月翻倍。我們從數據中心設計、硬件與芯片、系統軟件到模型優化的每一層持續優化並提升效率，旨在降低成本並提高性能。新 GPU 交付週期縮短近 20%，AI 性能在同等功耗下提升近 30%，單 token 成本減少超過一半。
3、在雲遷移方面，我們看到各行業客户需求加速，從法國的 Abercrombie 到可口可樂和 ServiceNow 都在擴展其 Azure 覆蓋範圍。憑藉比其他超大規模雲服務商更多的區域可用性，我們仍是客户關鍵 VMware、SAP 和 Oracle 工作負載的首選雲平台。
4、數據與分析領域，我們深度整合了 AI 平台與數據堆棧。PostgreSQL 使用量連續第三個季度加速增長，現已被近 60% 的財富 500 強企業採用。Cosmos DB 本季度收入增長再次加速，仍是全球分佈式 NoSQL 工作負載的首選數據庫，客户涵蓋 CarMax、DocuSign、NTT DATA 和 OpenAI 等各行業企業。
5、分析消費加速。Microsoft Fabric 付費客户超過 21,000 家，同比增長 80%。Fabric 將數據倉庫、數據科學、實時智能與 Power BI 整合為端到端解決方案。實時智能現為 Fabric 增長最快的工作負載，自全面上市僅 5 個月已有 40% 客户使用。
6、AI 平台與工具。Foundry 作為 AI 應用工廠的代理，現已被 Atomic work、Epic、富士通、Gainsight、H&R Block 和 LG 電子等 70,000 多家企業和數字化原生開發人員用於設計、定製和管理其 AI 應用與代理。本季度我們處理了超 100 萬億 token，同比增長 5 倍，僅上月就達創紀錄的 50 萬億。新代理服務推出 4 個月，已有超 10,000 家組織使用其構建、部署和擴展代理。
7、開發者工具。GitHub Copilot 用户現已超 1,500 萬，同比增長超 4 倍。Twilio 等數字化原生企業和思科、HPE、天巡、塔吉特等企業持續選擇 GitHub Copilot 為其開發者在全生命週期賦能 AI。
8、Microsoft 365 Copilot 旨在促進人機協作，現已被全球數十萬跨地域和行業的客户使用，同比增長 3 倍。整體交易規模持續增長。本季度，復購更多席位的客户數量創紀錄。上週宣佈重大更新，將代理（Agent）、筆記本、搜索和創建整合為全新工作框架。新推出的研究員和分析師深度推理代理（Agent）可分析海量網絡與企業數據，直接在 Copilot 中按需提供高技能專業知識。
9、商業應用領域，Dynamics 365 再次擴大份額，Avaya、Brunswick、Softcat 等公司從傳統供應商轉向 Dynamics。例如，Verizon 選擇 Dynamics 365 Sales 以提升銷售團隊效率。
10、在 Windows 方面，Copilot+ PC 比同類設備更快且續航更優。提供來自 Adobe、Canva 和 Zoom 等合作伙伴的日益豐富的 AI 應用。上週，我們向所有 Copilot+ PC 推出 Recall、Click to Do 和 Windows Search 等獨家 AI 體驗。隨着 Windows 10 支持即將結束，商業採用持續增長：Windows 11 商業部署同比增長近 75%。
11、安全領域。上月，我們與合作伙伴推出 Security Copilot 代理，幫助防禦者基於每日 84 萬億威脅信號自主處理高容量安全與 IT 任務。我們還為 Defender、Entra 和 Purview 新增功能，幫助組織保障和治理 AI 部署。目前安全客户達 140 萬，其中 EY Global、萬寶盛華、TriNet、Regions Bank 等超 90 萬客户使用 4 種或更多工作負載，同比增長 21%。身份領域，Entra 月活用户超 9 億。
12、在廣告領域，我們正變革人們的搜索、瀏覽、內容發現方式，並將 AI 作為個人助手。通過 Bing 的 Copilot 搜索，我們以 AI 策劃的概覽頁和嵌入式對話功能重塑搜索結果。Copilot Vision 和 Edge 讓 Copilot 實時響應瀏覽內容。Copilot Discover 基於用户互動和偏好個性化 MSN 體驗。更新後的 Copilot 應用專注於通過對話、搜索、購物或旅行規劃等多模式提升日活參與和成功會話。總體而言，我們在 Bing 和 Edge 上再獲份額，過去 12 個月全業務廣告收入超 200 億美元。
2.2、財務點評及下季度指引：
1、資本支出方面，預計 Q4 資本支出環比增長。我們 1 月給出的 25 財年下半年的指引不變。需注意，雲基礎設施建設與融資租賃交付時間可能導致季度支出波動。
2、26 財年支出展望：致力於基於服務的需求信號進行投資。重申此前對 2026 財年資本支出的評論不變：預計資本支出增長，但增速低於 2025 財年，且短期資產佔比提升（相比長期資產更直接關聯收入）。這些投資與聚焦執行（為客户創造近期價值）將確保我們在雲和 AI 機遇中持續領先。
3、商業剩餘履約義務增加至 3150 億美元，常規和固定匯率下增長 34% 和 33%。大約 40% 將在未來 12 個月內確認為營收，同比增長 17%。在未來 12 個月之後確認的剩餘部分增長了 47%。本季度，我們的年金佔比為 98%。
4、運營費用增長了 2%，按固定匯率計算增長 3%，低於預期，這是因為我們專注於成本效益，以及部分投資轉移到了第四季度。我們繼續專注於打造高績效團隊，並通過減少管理層級、減少管理人員數量來提高靈活性。
5、微軟 365 商業雲業務營收增長了 12%，每用户平均收入（ARPU）的增長再次由 E5 和微軟 365 Copilot 推動。付費的微軟 365 商業席位同比增長 7%，超過了 4.3 億個。
6、在 Azure 和其他雲服務上，營收增長了 33%，按固定匯率計算增長 35%，其中人工智能服務貢獻了 16 個百分點。我們看到企業客户羣體的增長加速，以及在大規模推廣方面也有一些改善。在 Azure 人工智能服務方面，我們使產能上線的速度比預期更快。
7、扣除流量獲取成本（TAC）後的搜索和新聞廣告營收增長了 21%，按固定匯率計算增長 23%。業績大幅超出預期，這是由第三方合作伙伴帶來的使用量增加、好於預期的費率提升，以及 Edge 和必應（Bing）的流量增長所推動的。
8、對 4 季度的展望：下圖是公司對下季度整體和細分板塊的指引情況，具體增速不一一以文字複述，關注下表中沒有提供的增量信息
截至 4 月，我們商業業務以及領英、遊戲和搜索業務的需求信號一直保持穩定。我們的展望假設這些趨勢在第四季度繼續保持。如果環境發生變化，我們的業績可能會受到影響。在我們的 Windows OEM 業務方面，我們的展望假設第三季度的高庫存水平將在第四季度下降。我們擴大了更多個人計算業務部門的業績指引範圍，以考慮到這種不確定性。
新增 Commercial Booking 上，我們預計在與去年同期較高的基數相比時仍能實現穩健增長，但基數也在不斷增加。提醒一下，更大規模、更長期的 Azure 合同在時間安排上更難以預測，可能會導致我們預訂額增長率的季度波動性增加。
微軟 365 商業雲業務營收按固定匯率計算的增長率預計約為 14%，與上一季度相比相對穩定。我們預計通過 E5 和微軟 365 Copilot，每用户平均收入將繼續增長，並且鑑於安裝基數的規模，席位增長將有所放緩。
Azure 方面，我們預計第四季度營收按固定匯率計算的增長率將在 34% 至 35% 之間，這是由對我們服務組合的強勁需求所推動的。在非人工智能服務方面，我們預計專注的執行將繼續推動健康增長。在人工智能服務方面，雖然我們繼續按計劃使數據中心產能上線，但需求增長速度略快。預計 6 月之後會出現一些人工智能產能限制的情況。
扣除流量獲取成本後的搜索和新聞廣告營收增長率預計將在百分之十幾的高位水平，即使與去年同期的較高基數相比也是如此。我們預計在流量和每次搜索營收方面都將繼續增長， Edge 和必應的市場份額將有所提升。總體而言，搜索和新聞廣告營收增長率預計將在百分之十幾的中位水平。
預計銷貨成本在 236 億美元至 238 億美元之間，按固定匯率計算增長 19% 至 20%，運營費用在 180 億美元至 181 億美元之間，按固定匯率計算增長約 5%。因此，即使隨着我們擴展人工智能業務而持續進行投資，我們仍然預計 2025 財年全年的運營利潤率將同比略有上升。
2.3 Q&A 分析師問答
Q：本季度新聞報道中多次提到數據中心承諾變更的消息，甚至有傳言稱微軟可能放棄部分數據中心項目。但聽起來 AI 需求非常強勁，供應似乎無法滿足需求。能否談談你們在數據中心戰略上的調整？
A：在過去 10 到 15 年裏，我們一直在對建設、租賃以及建設的速度進行調整。只是現在你們對我們每個季度的行動更加關注了。關鍵的是，我們的建設和租賃要適應未來工作負載的增長。這涉及到需求、工作負載的形態方面以及地理位置方面。當你面對全球需求分佈時，你不會希望在一個地區建設一個大型數據中心而導致資源配置失衡。當需求發生變化時，你也不希望陷入被動，畢竟，目前僅從訓練的方式和所需的算力都一直在變化。
雖然摩爾定律在推動行業的發展，但這是一條複合的 S 曲線，即有摩爾定律、系統軟件的發展、模型架構的變化以及應用服務器效率的提升是相會交織的。考慮到所有這些因素，我們想確保在建設時，充分考慮到我們所掌握的關於這些方面的最新和最全面的信息。
我對目前的推進速度感到非常滿意。實際上，我們將會面臨電力短缺（指數據服務中心）的問題。我需要在特定的地方有電力供應，這樣我們才能按照我們期望的速度進行租賃或建設。
從拿地到建設再到擴建，前置時間可能是五到七年，或者兩到三年。當我們觀察需求曲線以及薩蒂亞所關注的許多因素時，我們一直在努力保持平衡。我們原本希望在第四季度末實現平衡。正如你們在本季度看到的，需求確實有所增加。因此，到今年年底，仍然會有一點供給短缺，情況會有點緊張，但我們對此還是感到鼓舞的。
Q：關於雲遷移需求加速的問題，能否深入談談並進一步闡述一下你所觀察到的情況。
A：在雲計算領域，目前同時發生着三件大事，而且它們之間也存在着相互關係。第一點，經典的遷移，無論是 SQL 還是 Windows Server 的遷移。這方面，進展一直很穩定。因為事實上，由於雲提供的效率優勢，數據中心遷移可能會有新一輪的推動。這是一方面。
第二點是數據的良好增長。我們看到了 Azure 上的 Postgres 數據庫和 Cosmos 數據庫也在增長，還有我之前提到的與 Fabric 相關的分析業務。其他方面也是如此，無論是 Databricks 還是 Azure 上的 Snowflake 都在增長。我們對 Fabric 業務的增長以及我們的數據增長都感到非常滿意。
然後是雲原生業務的增長，在我們談及人工智能之前，一些雲原生參與者的核心計算消耗也非常健康。整個季度都保持着良好的態勢，我們預計未來也會繼續保持。
需要注意的是它們之間的比例關係。例如 ChatGPT，不僅要考慮到他們所需的人工智能加速器，他們也使用 Cosmos DB 數據庫，使用 Postgres 數據庫，使用核心計算和存儲資源。所以，在任何人工智能工作負載中，人工智能加速與其他資源之間甚至存在着一定的比例關係。
我認為這就是四個方面，它們彼此之間都有關係。這一次，未來沒有什麼是確定的，除了一件事，那就是我們最大的業務是基礎設施業務。而好消息是，下一個重大的平台轉變是建立我們現有的基礎之上的。這不是一次徹底的重建，不像我們經歷過的一些平台轉變，需要完全推倒重來。
我們的 Azure 業務發展良好且持續增長，而且新的平台依賴於它。我們希望保持嚴謹，並在這方面出色地執行。
Q：微軟現在的業務與上次經濟衰退時已經大不相同了。如果我們真的陷入經濟衰退，如今的微軟在穩定性、可持續性以及營收波動性方面會怎樣？如果真的出現經濟衰退，公司業務會對其做出早期反應還是晚期反應？經濟衰退對營收的影響會更淺嗎？
A：如果宏觀經濟出現任何動盪，我們會專注於如何幫助我們的客户。我們覺得我們能夠做到這一點，這得益於雲的效率、我們的業務覆蓋範圍以及我們從軟件即服務（SaaS）應用端到基礎設施端的差異化堆棧層級。我認為，軟件是我們應對任何類型的通脹壓力或增長壓力（即需要用更少的資源做更多的事情）時最具可塑性的資源，而我們在這方面可以提供極大的幫助。
所以，我們可能會更多地秉持這樣的心態，即確保我們在幫助我們的客户。當然我們也會尋求共享收益。
Q：最讓人印象深刻的是人工智能為 Azure 帶來了 16 個百分點的增長率提升。們能否詳細解釋一下？除了部分原因是產能上線帶來的推動。我更感興趣的是需求超出預期的來源，比如是哪種工作負載類型。是 ChatGPT 在 Azure 上的推理需求激增嗎？還是企業對人工智能的採用率上升了？在 6 月份季度這個 16 個百分點的增長幅度還能更高嗎？
A：先説明一下，本季度 Azure 真正超出預期的是我們的非人工智能業務。然後人工智能業務，表現更高主要就是由於之前提及的新供給釋放。所以在人工智能業務方面，預計不會比我們之前的指引好太多（由於四季度可能會出現算力瓶頸）。
在人工智能業務方面看到的真正的積極因素是，能夠提前為一些客户提供供應。整個季度都能做到這一點，對我們來説帶來了相當大的好處。但超出預期的部分主要還是在非人工智能業務方面。
Q：公司曾經表示，通過雲計算和人工智能業務，能夠實現越來越高的資本效率。現在對此有什麼看法？之前曾公司曾表示可以在放緩資本支出增長率的同時，仍然加速 Azure 業務（包括人工智能業務）的發展。能瞭解一下目前這方面的實際情況嗎？
A： 從歷史上會看到，當經歷之前的雲計算轉型時，資本支出會加速。會建設數據中心，逐步填滿中央處理器（CPU）的容量。隨着時間的推移，會看到軟件效率和硬件效率不斷提升。我們已經經歷這個過程很長時間了。而在人工智能業務方面，這個過程發生得非常快，而還要考慮到模型的多樣性。再加上模型效率，這些因素相互疊加。
這次有一點不同的是速度。既有效率提升的速度，也有建設擴展的速度，所以這可能會掩蓋一些進展。但我們所有團隊，包括硬件團隊、軟件團隊，甚至是建設團隊，都在努力盡快做好各項準備工作，縮短從搭建到啓用的時間。所有這些都對我們有益。
目前我們人工智能業務方面的利潤率比我們從服務器業務向雲計算業務轉型時在這個階段的利潤率要好得多。
Q：你們曾提到 “深度求索（DeepSeek）時刻” 是真實存在的，軟件效率提升意味着設備的使用年限會更長。能否談談這些進展是如何影響市場上人工智能實驗和活動的速度和規模？是否可以開始考慮軟件增強可能會延長我們對圖形處理器（GPU）使用壽命的假設這種可能性呢？還是現在考慮這個問題有點為時過早？
A： OpenAI 首先開創並在推理模型方面所做的一些工作，可以進行測試時間計算加上預訓練，然後在推理時間進行一些出色的優化，這些都已經得到了驗證。如果仔細觀察，每一次摩爾定律的變化和發展，由於軟件的作用可能會帶來 10 倍的提升。這就是這些模型所發生的情況。部分提升來自於模型架構，部分來自於數據效率、計算效率等等。
這就是我們所利用的優勢。總體而言，當一種資源變得越來越好時，問題就變成了如何構建一個超級平衡的設備集羣，以便能夠構建工作負載，並且實際上能夠利用底層基礎設施的這種效率。
這有點像虛擬化。服務器與帶有虛擬化的客户端 - 服務器之間的區別是什麼？是效率。虛擬化與雲計算之間的區別是什麼？是效率。這一代雲計算與人工智能之間的區別是什麼？還是效率。你越能持續思考軟件驅動這種效率，最終就越能推動需求。
關於具體問題，就考慮資產的可折舊年限而言，我們希望在做出任何改變之前有足夠長的歷史數據作為參考。當然，我們專注於從資產中獲取儘可能長的使用壽命。但就像先前提到的，這往往更多是一個軟件問題，而不是硬件問題。
Q：這次 Azure 超出預期的部分來自非人工智能服務。能否再多談一些這方面的情況。你展望未來時，與幾年前相比，這次有什麼不同呢？很明顯，當時像優化等因素對增長有點拖累。聽起來現在的產品組合要廣泛得多，否在這方面補充一些信息。
A：非人工智能業務的情況，總的來説，我們看到各個業務部門的表現都好於預期，但主要是我們最大的客户羣體（我們通常稱之為企業客户羣體）的增長加速了。然後在我們所説的大規模業務推廣上，第二季度我們遇到了一些挑戰，現在情況有所好轉。
我們在大規模業務推廣方面仍然有一些工作要做。我們對取得的進展感到鼓舞。當然，在我們完成本財年最後一個季度的工作時，我們很高興能繼續專注於此。
從地區來看，表現相當穩定。顯然，在 (向雲端) 遷移方面做了一些很好且持續的工作，銷售和合作夥伴團隊執行得很好，還有他提到的數據工作負載方面。
總的來説，認為除了這些之外沒有其他特別的原因。我確實認為是執行情況有所改善。但是在我們的大規模推廣業務方面，仍然還有一些工作要做。
Q：驚喜因素來自 Azure 的非人工智能業務這一點，聽起來對這種情況持續下去很有信心。Azure 的人工智能部分在多大程度上推動了非人工智能業務的發展呢？在未來幾個季度裏，對 Azure 人工智能業務的增長曲線可能會產生多大的改變呢？？
A：現在越來越難以區分人工智能工作負載和非人工智能工作負載了。在過去兩年半到三年裏，當我們加速所有的資本支出時，人們有信心我們正以一種透明的方式將其轉化為收入和產品。而且每個人都能理解我們為自己、為合作伙伴和客户設定的目標，也就是開發能夠轉化為收入的產品。
但如果從這個角度退一步來看，這些工作負載的構建，包括圖形處理器（GPU）、中央處理器（CPU）、存儲、網絡，都是相同的要素。所以，我認為我們真正在討論的是，數字原生企業構建工作負載，他們既進行人工智能工作，也進行非人工智能工作。他們傾向於在同一個雲環境中進行這些工作。有時所有工作都在同一個地方進行，但也不總是這樣。但隨着人們越來越多地轉向人工智能密集型工作負載，這種關係會越來越緊密。
所以，我認為隨着人工智能工作負載的不斷構建、實驗以及概念驗證的不斷擴展，我們會繼續看到這種關係。所以，我主要關注的是，在第三季度，Azure（包括這兩個部分）在執行方面、在現場和合作夥伴團隊方面、在積壓訂單和轉化方面、在工作負載方面、在為客户增加價值方面、在解決實際問題和增加實際價值方面都取得了良好的表現。
這可能就是我看待這個問題的方式，而不是像之前討論的那樣試圖去區分它們。
<正文完>
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