業績會第一現場

參與了話題 · ·

微軟2026財年Q4業績直播

主要收穫（AI生成）

財務表現

- 年度營收超過$3,310億，同比增長18%

- 微軟雲收入超過$2,140億，同比增長27%

- Azure收入超過$1,000億，同比增長41%

- 第四財季每股收益爲$4.74，同比增長23%

業務亮點

- 在五大洲新增31個數據中心，全年總數達88個

- Microsoft 365 Copilot付費用戶數現已超過3,000萬，淨增用戶環比翻倍

- GitHub Copilot用戶數已達5,000萬，收入環比增速超60%

- Agent 365已有近4,000萬名代理註冊，覆蓋數萬家公司

財務指引

- 預計2027財年收入和營業利潤將實現兩位數增長

- 預計2027財年第一季度收入介於$898.5億-909.5億之間（同比增長16-17%）

- 預計Azure在2027財年第一季度的恒定匯率收入增速約爲45%

- 資本支出將同比增長，達到約$1,750億

機會

- 通過AI主權解決方案及在五大洲新建數據中心推動市場擴張

- 推出包括Mai系列在內的全新AI模型及推理能力，推動產品創新

- 運營效率提升：GPU使用壽命縮短50%，Copilot吞吐量提升4倍

- 戰略合作包括與Mistral攜手推進微軟主權雲協作

風險

- 客戶對AI基礎設施的需求持續超過現有供應能力

- 零部件價格上漲影響設備定價及利潤率

- PC市場需求疲軟，拖累Windows OEM及設備業務收入

- 多個業務板塊面臨市場競爭壓力

完整記錄稿（AI生成）

接線員

大家好，歡迎參加微軟2026財年第四季度業績電話會議。目前所有參會者處於僅聽模式，正式演示結束後將進行問答環節。如需接線員協助，請按電話鍵盤上的*0鍵。本次會議正在錄音。現在，我很榮幸地介紹投資者關係副總裁Jonathan Nielsen，請發言。

喬納森·尼爾森

大家下午好，感謝各位今天參加我們的電話會議。與我一同參會的有薩提亞·納德拉（董事長兼首席執行官）、Amy Hood（首席財務官）、Alice Jolla（首席會計官）以及Brian Defoe（副法律總顧問兼公司秘書）。您可以在微軟投資者關係網站上找到我們的業績新聞稿和財務摘要幻燈片，這些資料旨在補充我們今天電話會議中的發言內容，並提供GAAP與非GAAP財務指標之間的差異調節說明。

當我們今天在電話會議上提供業績展望時，更詳細的展望幻燈片也將同步發佈在微軟投資者關係網站上。本次電話會議中，我們將討論某些非GAAP項目。所提供的非GAAP財務指標不應被視爲GAAP財務指標的替代或優於GAAP指標。它們僅作爲補充說明，以幫助投資者進一步理解公司第四財季的業績表現。

除上述項目和事件對財務結果的影響外，除非另有說明，我們今天電話會議中所作的所有同比增長比較均針對去年同期相應時期。此外，在數據允許的情況下，我們還將提供恒定匯率下的增長率，以此作爲評估我們核心業務表現的框架，排除外匯匯率波動的影響。若恒定匯率下的增長率與報告增長率一致，我們將僅提及該增長率。

我們將在電話會議結束後立即將準備好的發言稿發佈至公司網站，直至完整文字記錄上線爲止。今天的電話會議將進行網絡直播並錄音。如果您提出問題，該問題將包含在我們的直播、文字記錄以及未來對錄音的任何使用中。您可在微軟投資者關係網站上回放本次電話會議並查看文字記錄。

在本次電話會議中，我們將發表前瞻性聲明，即關於未來事件的預測、預估或其他陳述。這些聲明基於當前預期和假設，但存在風險和不確定性。實際結果可能因今天業績新聞稿、本次電話會議發言以及我們提交給美國證券交易委員會的10-K表、10-Q表及其他報告和文件中所述因素而產生重大差異。我們不承擔更新任何前瞻性聲明的義務。接下來，我把電話會議交予Satya。

薩蒂亞·納德拉

非常感謝您，Jonathan。我們在創紀錄的財年實現了強勁收官。總體而言，我們全年營收超過$3,310億，同比增長18%；微軟雲業務超過$2,140億，同比增長27%；Azure業務超過$1,000億，同比增長41%。展望未來，我們有兩個目標：第一，確保人工智能賦能每一個人，放大他們的自主性與抱負；第二，賦能每個組織構建自身的持續學習閉環，並確保其核心知識產權不會外包。

現在讓我們談談我們如何在整個技術棧中實現這一目標，首先從我們的AI平台和基礎設施說起。本季度我們在五大洲新增了31個數據中心，使今年總數達到88個。爲應對加速增長的需求，我們在擴大全球佈局的同時，也以前所未有的速度提升產能。在過去一個財年，我們在主要區域將新GPU的部署週期縮短了近50%。本季度，我們新增了若干吉瓦（GW）的算力容量，並有望在短短兩年內將整體容量大致翻倍。

我們還通過在芯片、系統和軟件層面進行優化，更高效地利用現有基礎設施。例如，自今年年初以來，我們已將Copilot工作負載的吞吐量提升了4倍。AI主權正日益成爲客戶關注的核心議題，我們也在不斷擴展相關產品組合以滿足這一需求。就在上週，我們宣佈與Mistral建立合作伙伴關係，將其模型引入微軟主權雲，使客戶能夠在公有云、客戶可控環境及完全離線環境中運行這些模型。

我們還在持續用自研芯片升級我們的服務器集群。與英偉達（NVIDIA）和AMD最新技術協同創新的Maia 200芯片正在大規模部署。該芯片每美元性能比我們現役最新一代硬件高出30%，現已同時支持Open AI和Mai模型。此外，我們將成爲首批基於AMD Helios和英偉達Vera Rubin部署下一代機架級AI基礎設施的雲服務商之一。

在運行智能體（agents）方面，CPU的重要性絲毫不亞於GPU。我們的Cobalt虛擬機不僅支撐着微軟自身的第一方工作負載，也爲包括Adobe、ARM、Elastic、Open AI、Sprinklr和TomTom在內的客戶工作負載提供動力。預計到本月月底，我們的Cobalt 200機架將部署在全球超過25個數據中心，以快速擴充算力容量。

現在讓我轉向端到端平台。我們正在這一基礎設施之上構建用於運行、治理和分發應用與智能體的能力。這始於模型選擇——每位客戶都希望根據質量、延遲、成本和合規性爲每項任務選擇合適的模型。我們在雲端提供最廣泛的模型目錄，包含超過11,000個模型，包括來自OpenAI、Anthropic、Mistral、XAI的最新模型，以及我們自研的Mai系列模型。

自今年年初以來，使用多家供應商模型構建應用的客戶數量增長了5倍。例如，Levi Strauss & Co. 正在Foundry平台上同時使用OpenAI和Anthropic的模型，將其超過一千個領域專用智能體整合到統一的企業AI平台中。我們也在加速自身模型的研發，已發佈了十餘款覆蓋圖像、語音、轉錄、編碼和安全等領域的全新模型，其中包括我們的首款推理模型Mai Thinking 1，所有這些模型均以面向企業用例的高性價比推理爲核心。

我們正與自家芯片協同設計這些模型，在Maya 200上運行Mai模型時，每瓦性能提升了40%。但更重要的是，我們正在打造一套全新的模型系統，其中上下文處理、記憶和動作空間與任何單一模型家族解耦，從而推動成本與成果曲線的邊界向前演進。這不僅關乎成本，還帶來了業務連續性和韌性的額外優勢，因爲每個模型都是可互換的。

我們已在自有產品中應用這套系統，並取得了卓越成效。例如，數百萬開發者已在GitHub Copilot中使用Mai Code 1 Flash，實現了更高的代碼採納率和中位數Token用量降低10%，同時仍可在Excel中調用OpenAI和Anthropic的前沿能力。在最常見的任務中，Mai Code 1 Flash提供的代碼質量可媲美GPT-5/6，但運行成本顯著更低。

在安全領域，結合我們的多智能體安全框架，Mai Cyber One Flash的性能優於規模大得多的Mithos模型，而成本僅爲其一半。更廣泛地看，在我們的各項模型部署中均實現了顯著的效率提升：例如在Dynamics 365中使用Mai Voice 2 Flash使GPU成本降低了89%；在PowerPoint中使用Mai Image 25使GPU成本最高降低84%。這套系統現已通過Foundry向所有企業開放。

下一層是企業數據與上下文。數據層正從主要支持人工使用的應用程序，快速演進爲支持智能體。客戶正迅速採用我們專爲AI優化的數據庫（如Cosmos DB和PostgreSQL），以便智能體能快速、安全地訪問實時數據和所需上下文，用於記憶與檢索。Postgres SQL的收入同比增長55%，連續第三個季度加速增長。

同時，同時使用Postgres SQL和Foundry的客戶數量增長了80%，越來越多客戶選擇它作爲AI工作負載的數據庫。我們還在進一步推出Horizon DB——這是Azure上全新的全託管Postgres SQL服務，其吞吐量達到自管理部署的三倍。在分析領域，我們目前擁有超過40,000家付費Fabric客戶，同比增長逾60%；使用Foundry和Fabric的客戶數也超過17,000，同比增長60%，因爲企業正將智能體連接至Fabric中的實時運營、分析及非結構化數據。

本季度，我們還推出了Rayfin——一款以智能體爲先的SDK，爲構建應用和Fabric提供後端即服務（BaaS）。已有超過2500家客戶使用Rayfin，如今它正爲使用Reppler 2創建的應用提供後端支持。在此數據基座之上，我們正在構建一個IQ層，將數據與更多模型能力相結合，以在恰當時機提供恰當的上下文。

數以萬計的客戶（包括近90%的《財富》500強企業）已通過Foundry、Fabric和Work IQ爲其智能體注入企業級上下文。本季度，我們推出了Web IQ，使智能體能夠訪問來自整個網絡的現實世界情報。目前，包括ChatGPT在內的最受歡迎的AI助手已在使用該功能。除了模型選擇、數據與上下文之外，我們正將Foundry打造爲完整的企業級應用與智能體堆棧。

它爲智能體提供IQ層、所用工具、持久化狀態與記憶、安全沙箱、評分標準與評估機制，甚至包含自我改進循環。目前，Foundry客戶數已達100,000，收入同比增長超一倍。例如，Telefónica已採用Foundry作爲其企業智能體平台的基礎，首批智能體正致力於處理關鍵任務的網絡運維。總體而言，年化Token消耗量達1萬億級別的Foundry客戶數量同比增長了4倍。

最後，通過Agent 365，我們提供了一個控制平面，將企業現有的治理、身份、安全和管理框架擴展到他們構建的智能體上。Agent 365推出僅兩個月，現已在數萬家企業中註冊了近4,000萬個智能體。接下來，我將介紹應用和智能體。我們正在這一平台之上爲個人和組織構建產品。

在知識型工作領域，我們現在擁有超過3,000萬個付費的Microsoft 365 Copilot席位，淨新增席位環比增長超過一倍。Copilot正迅速從聊天功能演進到協同工作（Co-work），再到自動駕駛式智能體（Autopilots）。上個月，我們已全面推出Co-work，幫助客戶完成多步驟任務，這些任務基於其工作數據，並滿足企業級安全與合規要求。

本季度，我們還推出了Autopilots——具備完整企業合規能力的自主長期運行智能體，其中包括由Open Claw驅動的始終在線的個人智能體。本季度，我們還將這些Copilot體驗整合在一起，包括代碼功能，打造一個橫跨消費者與商業場景的超級應用。這是向前邁出的重要一步，我期待很快分享更多細節。更廣泛地說，我們持續穩步提升Copilot的質量和性能，並對近期客戶的積極反饋感到欣喜。

在過去三個季度，用戶滿意度評分翻了一番，達到歷史新高；僅本季度我們就將延遲降低了25%。這些質量提升，加上持續的產品創新，推動了創紀錄的使用強度：每位用戶的對話數量同比增長近一倍，平均每週活躍度已與Outlook和Teams相當。

從部署到我們認爲的「高使用率」（即客戶用戶群中約80%實現月活躍使用）所需的時間，在過去一年已從數月縮短至僅需幾天。擁有超過50,000個席位的客戶數量同比增長超7倍；將Copilot部署給大多數信息工作者的企業客戶數量環比增長近75%，這表明Copilot已成爲其運營的核心組成部分。

例如，英國國家醫療服務體系（NHS England）正在向505,000名臨床醫生和員工推廣Copilot，這是同類中規模最大的醫療健康領域部署，此前試點顯示該工具平均每天爲員工節省43分鐘。畢馬威（KPMG）正將其部署範圍擴大至全球超過276,000名專業人士；匯豐銀行（HSBC）承諾採購200,000個席位，以加速其員工隊伍轉型。阿斯利康、波音、印孚瑟斯、可口可樂公司、寶潔、Salantis、塔塔諮詢服務、匹茲堡大學醫學中心、富國銀行和威普羅（Wipro）每家均採購了60,000個或更多席位。

我們對新推出的E7套件所獲得的市場反響感到鼓舞，因爲客戶越來越傾向於選擇集成了Copilot、E5、Entra和Agent 365的一體化AI解決方案。發佈僅兩個月，已有數百家大型企業客戶購買了數百萬個席位；本季度，安永（EY）已向400,000名員工部署E7，這是我們迄今爲止最大的一筆訂單。此外，我們還在將商業模式從單純的按席位收費，擴展爲「按席位+按使用量」收費模式，進一步擴大我們的可服務市場（TAM）併爲客戶創造更大價值。

本月早些時候，我們已在Co-work中引入基於使用量的計費模式，目前已有數千家客戶在業務應用中付費並積極使用。我們正在爲「以智能體爲先」的世界重塑Dynamics 365。我們已在銷售、財務、供應鏈、人力資源和客戶服務等領域開放了超過650,000個MCP操作，使智能體能夠訪問業務上下文，並利用與任何應用用戶相同的數據模型、規則、權限、安全防護措施和審計追蹤來執行操作。

我們也在從純席位模式轉向「席位+使用量」模式。客戶服務正處於這一轉型的前沿，該類別的基於使用量的信用消耗環比增長達4倍，例如北方信託（Northern Trust）等客戶正在利用我們的工具推動主動智能。在開發者方面，GitHub Copilot目前擁有5,000萬名用戶。本季度我們推出了基於使用量的計費模式，並繼續看到商業和企業席位的增長，以及顯著的使用量相關收入。

新計費模式生效後，Copilot收入環比增速超過60%。總體而言，GitHub目前擁有2.25億名用戶。隨着各行各業的組織（包括超過90%的《財富》500強企業）選擇GitHub進行AI驅動的開發，智能體時代正在GitHub上構建。每一個主流編碼智能體都在該平台上運行，如今GitHub上每三個拉取請求（pull request）中就有一個涉及智能體。

在安全領域，我們既幫助客戶保護其AI部署的安全，也幫助他們利用AI強化自身的安全態勢。迄今爲止，Purview已審計了超過150億次Copilot交互，以滿足合規義務，同比增長近360%。本週早些時候，我們推出了Project Perception——一個完整的多模態智能體安全系統，它通過協同多個智能體來模擬攻擊、調查威脅，並推動修復措施，隨着Perception從私有走向更廣泛的應用。

預覽版將通過按用量計費的方式提供給客戶。在醫療健康領域，我們有望在今年日曆年內自動化處理超過1億次患者就診，其中包括本季度的2,800萬次，同比增長2倍。麻省總醫院布里格姆（Mass General Brigham）已向4000多名醫療服務提供者推出Dragon Copilot，一項研究發現環境式AI可將職業倦怠降低21%。在科研領域，現已全面推出的Microsoft Discovery爲構建和管理科學與工程領域的智能體工作流提供了綜合平台。早期客戶包括必和必拓（BHP）、葛蘭素史克（GSK）以及太平洋西北國家實驗室（Pacific Northwest National Lab）。

無論是高價值的智能體體驗，還是AI平台與基礎設施，我們的重點都是幫助客戶將AI轉化爲可衡量的成果。全球最全面、最有價值的數據都存在於每位客戶的租戶環境中，因此存在巨大機會，將客戶的工作流程、領域知識和長期積累的判斷力轉化爲能夠通過每次使用不斷學習和改進的AI系統。爲幫助客戶抓住這一機遇，本月我們推出了微軟前沿核心（Microsoft Frontier Core）——業內規模最大的以成果爲導向的工程組織。

我們將派駐6000名工業工程專家與客戶共同設計、共同創新，並持續大規模優化AI系統。過去一年，我們一直在測試這一模式，已完成涵蓋164家客戶的330多個項目，其中包括衆多跨行業的全球領先企業。例如，IFD團隊與諾和諾德（Novo Nordisk）合作開發了一個智能體，用於分析臨床數據，同時滿足其嚴格的合規要求；我們還與El Seg合作，將AI嵌入El Seg工作區，幫助金融專業人士提出複雜問題，並快速從結構化與非結構化金融內容中找到答案。

最後，我想談談設備與消費者業務。就Xbox而言，我們正在對內容組合、平台和運營做出必要調整，以重置業務並實現長期增長。我們擁有業內頂尖的IP資源和遍佈全球的優秀工作室，相信能夠整合這些優勢，並預計在2027財年恢復業務增長。在Windows方面，我們正加大投入，確保其具備最佳的質量和基礎能力，同時確保其成爲運行安全邊緣AI的最佳平台。

我們認爲Windows在成爲『無限量智能』的卸載平台方面存在巨大機遇——將強大的本地計算能力與企業級安全相結合，應用於搜索和廣告領域。必應（Bing）和Edge瀏覽器已連續五年實現市場份額增長，而領英（LinkedIn）平台的用戶參與度持續強勁，會員數量已連續第五年實現兩位數增長。目前已有超過20,000家公司的招聘人員使用我們的AI驅動解決方案，以縮短招聘週期並提升候選人匹配精準度。相關席位環比增長達140%。

最後，我對所擁有的機遇感到振奮。我從未像現在這樣對微軟推動可持續長期增長、並確保AI紅利廣泛惠及各方的能力如此有信心。接下來，我將把話筒交給Amy，由他爲大家介紹我們的財務業績與展望。

艾米·胡德

謝謝您，Satya，大家下午好。本財年，我們實現了超過$3,310億的收入，同比增長18%，這得益於Azure平台及我們第一方AI應用與服務的強勁需求。營業利潤增速超過收入增速，同比增長21%，達到逾$1,550億，我們在投資長期增長的同時，持續提升運營槓桿效應。

本季度收入爲$900億，同比增長18%，按固定匯率計算增長17%。毛利潤金額增長15%，營業利潤增長18%。每股收益爲$4.74，經調整後（剔除我們在OpenAI的投資及外匯影響）同比增長23%，與此前指引基本一致。與我們在四月業績電話會議上提供的前瞻性指引相比，本季度若干特定事項對財務結果產生了影響，使稀釋後每股收益增加了$0.27。

這些事項包括我們對Anthropic投資帶來的$32億收益，以及自願退休計劃相關支出低於預期，部分被Xbox業務的遣散費和資產減值損失所抵消。剔除這些項目影響後，由於本季度強勁的需求和出色的執行力，我們在收入、營業利潤和每股收益方面均超出預期。公司毛利率爲67%，同比下降，主要受Azure銷售佔比提升、持續投入AI基礎設施以及產品使用量增長等因素影響。

儘管效率持續提升（尤其是在Azure和Microsoft 365商業雲領域），但運營支出仍同比增長10%，主要由於公司在研發、計算能力、人才和數據方面持續投入，以支持整個產品組合的開發。GNA（通用及行政費用）的增長受到去年同期基數較低以及前述若干一次性項目的影響。運營利潤率同比小幅上升至45%。若剔除我們在OpenAI領域的投資影響，公司總員工人數同比下降2%。

其他收入和支出爲$28億，主要源於前文提到的對Anthropic投資所產生的收益。資本支出爲$410億，其中包括組件價格上漲帶來的影響。如我們在指引中所述，我們的資本支出約有三分之二用於短期資產，主要是CPU和GPU，因爲客戶越來越多地構建同時利用AI和非AI基礎設施的解決方案。其餘支出用於長期資產。

本季度融資租賃總額爲$56億，主要用於大型數據中心站點；購置物業、廠房及設備（PP&E）所支付的現金爲$358億。經營活動產生的現金流爲$554億，同比增長30%，主要得益於強勁的雲賬單收入和回款，部分被運營租賃付款的增加所抵消。自由現金流爲$196億，反映出資本支出的增加。最後，我們向股東返還了$102億用於股息和股票回購，使本財年向股東返還的現金總額超過$430億。

接下來看我們的商業業務表現。若剔除OpenAI的影響，商業預訂額同比增長18%，這得益於我們在覈心訂閱銷售模式上的出色執行，並反映出各地區和客戶細分市場的廣泛需求。若計入來自OpenAI的承諾，預訂額同比增長10%，按固定匯率計算增長11%。商業未完成履約義務（RPO）同比增長84%，達到$6,780億。

本季度所有商業RPO的環比增長均來自非前沿模型公司的客戶承諾；若剔除OpenAI，RPO同比增長25%。包含OpenAI在內的RPO加權平均期限爲2.3年，其中約30%將在未來12個月內確認爲收入，同比增長37%。剩餘將在12個月之後確認的部分同比增長112%。微軟雲收入爲$593億，同比增長27%，反映出Azure及微軟自有AI應用與服務的強勁需求。

全年雲收入突破$2,140億，其中近90%來自非前沿模型公司客戶。微軟雲毛利率爲65%，好於預期，但同比下降，主要受Azure銷售結構變化、AI基礎設施的持續投入以及產品使用量增加的影響，部分被前文提到的持續效率提升所抵消。接下來是各業務部門的表現。

生產力與業務流程部門收入爲$378億，同比增長14%。就Microsoft 365而言，在調整了去年同期因提前確認收入而獲得2個百分點的有利影響後，商業雲收入同比增長16%；按報告口徑計算，收入增長爲14%。繼第三季度Copilot勢頭強勁之後，本季度淨付費席位新增數量環比翻了一倍以上，目前付費席位總數已超過3,000萬。

包括Copilot E5在內的高端產品以及E7產品的初步市場反響推動了本季度ARPU（每用戶平均收入）的增長。付費Microsoft 365商業席位同比增長6%，在所有客戶細分市場中均有安裝基數擴大，尤其體現在中小型企業及一線員工產品中。Microsoft 365商業產品收入同比增長19%，超出預期，主要得益於長期大額Microsoft 365合同帶來的更高收入確認。

收入確認來自Windows商業本地部署組件。Microsoft 365消費者雲收入同比增長24%，按固定匯率計算增長22%，同樣由ARPU增長驅動；Microsoft 365消費者訂閱數增長7%。LinkedIn收入同比增長12%，按固定匯率計算增長10%，主要由營銷解決方案推動。Dynamics 365收入同比增長13%，按固定匯率計算增長12%，儘管去年同期基數較高。

ERP業務增長依然健康，而CRM業務繼續放緩，銷售週期有所延長。該部門毛利潤同比增長14%，按固定匯率計算增長13%；毛利率略有下降，主要由於Microsoft 365 Copilot使用量增加，同時我們持續投入提升產品質量並進一步提升運營效率。運營支出同比增長11%，主要受前述共享研發投資驅動。

此前，按固定匯率計算，運營收入分別增長了15%和14%，運營利潤率同比提升至58%。接下來，智能雲部門收入爲$393億，按固定匯率計算分別增長了32%和31%。在Azure及其他雲服務方面，收入同比增長43%，而上一年同期已處於加速增長階段。客戶的需求持續超過可用容量。

收入增長超出預期，主要得益於我們在CPU和GPU集群中實現的效率提升，以及流程改進使新產能得以提前交付。本季度Azure新增的額外產能迅速實現了貨幣化。此外，6月GitHub Copilot的業務模式變更爲按使用量和價值定價後，其消費量強於預期，也推動了業績表現；同時，我們本地服務器業務的表現也有所貢獻。

收入同比基本持平，按固定匯率計算下降了1%。業績超出預期，主要得益於續約率較高以及合同組合帶來的收入確認方式變化。該部門毛利潤金額同比增長24%，但毛利率百分比同比下降，主要原因包括銷售結構向Azure傾斜，以及AI基礎設施在需求增長前持續擴張，部分被Azure持續提升的運營效率所抵消。

該部門毛利率也受到GitHub Copilot使用量增長的影響，但由於6月業務模式變更爲基於使用量的定價，毛利率在本季度內逐步改善。運營費用同比增長10%，主要源於前述共享研發投資。運營收入增長31%，在高度重視運營效率和投資回報的背景下，運營利潤率同比基本持平，維持在41%。接下來進入更多內容。

個人計算業務收入爲$129億，按固定匯率計算分別下降了4%和5%。Windows OEM及設備收入下降7%，其中Windows OEM收入下降5%，主要受PC市場需求疲軟以及上一年同期因Windows 10受益而形成的高基數影響。由於OEM廠商和渠道合作伙伴在組件價格上漲的背景下繼續增加庫存，終止支持相關業務的業績超出預期。

剔除流量獲取成本（TAC）後的搜索廣告收入按固定匯率計算分別增長10%和9%，增長動力來自Edge和Bing平台單次搜索收入的提升以及搜索量的增長。然而，第三方合作關係對增長造成一定影響。Xbox收入按固定匯率計算分別下降10%和11%。Xbox內容與服務收入同比下降10%，而上一年同期受益於第一方內容的強勁表現。

該部門毛利潤金額下降2%，但毛利率百分比同比上升，主要得益於動視暴雪（Activision）收購相關的攤銷費用減少。運營費用按固定匯率計算分別增長8%和7%，主要源於前述持續的研發投入以及Xbox相關的資產減值損失。運營收入按固定匯率計算分別下降14%和15%，運營利潤率同比下降至21%。

在展望未來之前，我要說明一項變更：自2027財年起，我們將數據中心和辦公樓的預計使用年限從15年延長至25年，以反映這些資產的歷史使用情況和未來預期用途。此項調整的影響已體現在今日發佈的業績指引中。該變更僅影響未來折舊的時間安排，預計對2027財年運營收入帶來微小的正面影響。

更大的影響體現在資本支出方面，因爲我們未來更多的數據中心租賃將從融資租賃轉爲經營租賃。根據此次調整，融資租賃計入資本支出，而經營租賃則不計入。除使用年限變更的影響外，我們對2026日曆年資本支出的投資預期保持不變。然而，由於租賃方式從融資轉爲經營，我們的預期資本支出將調整至約$1,750億。

接下來談談我們的前景展望，首先是對2027財年全年的幾點說明。首先提醒幾點：在Microsoft 365商業產品和服務器產品的關鍵績效指標（KPI）方面，我們將面臨去年同期因產品發佈時機帶來的較高交易性採購的高基數效應，預計這兩項業務全年收入將出現中個位數百分比的下滑。Windows OEM及設備業務的增長將受到PC市場需求疲軟、組件成本上升推高設備售價、去年同期受益於Windows 10支持結束的高基數，以及庫存水平偏高等因素的影響。

因此，我們預計本財年收入將下降約15%至19%。在匯率（FX）方面，假設當前匯率保持穩定，我們現在預計匯率對全年財年收入增長的拖累將不足一個百分點，且對公司層面的銷售成本（COGS）和運營費用增長不會產生顯著影響。憑藉強勁的商業勢頭，我們仍預計本財年收入和運營利潤將再次實現兩位數增長。

在增長方面，運營費用預計將增長中高個位數，這反映了我們在研發、計算能力、人才以及數據方面的持續投入。我們預計2027財年（FY2027）資本支出將同比增長，這源於我們產品組合中的強勁需求信號。即便我們在加大投入以滿足不斷增長的需求，整個財年的運營利潤率預計將下降不到一個百分點。此外，我們預計在2027財年仍將保持正向自由現金流。最後，我們預計2027財年的實際稅率約爲20%。

接下來看第一財季的展望，除非特別說明，以下數據均以澳元計價。基於當前匯率，我們預計匯率對總收入增長的拖累將不足一個百分點，且對銷售成本或運營費用增長無顯著影響。在各業務板塊中，我們預計匯率將使生產力與業務流程板塊的收入增長減少約一個百分點，智能雲板塊減少不足一個百分點。在更多個人計算業務中則無顯著影響，該板塊從我們的商業業務開始。

在商業預訂量方面，剔除Opening Eye的影響後，我們預計在不斷擴大的到期合同基礎上，憑藉核心經常性銷售模式的強勁執行力，將實現健康增長。需要提醒的是，上一財年簽署的規模較大的Opening Eye合同將導致本財年預訂量和剩餘履約義務（RPO）增長率出現一定的季度波動。微軟雲的毛利率環比將保持相對穩定。接下來是各業務板塊的指引：

在生產力與業務流程板塊，我們預計收入爲367億-370億美元，同比增長11%至12%。在Microsoft 365商業雲（M365 Commercial Cloud）方面，經調整後的固定匯率收入同比增長約16%，該調整剔除了去年同期因提前確認一個百分點收入帶來的可比基數優勢；按報告口徑計算，同比增長爲15%。儘管Momentum及Copilot E5和E7帶來了環比增長，但一線員工及中小企業的新增座位平均收入（ARPU）較低，在一定程度上抵消了這一增長。

隨着高端產品Momentum佔比提升，以及自7月起在每席位許可基礎上疊加使用量計費產品的貨幣化機會增加，我們預計本財年Empire 65商業雲收入增長將加速。Empire 65商業產品收入預計將實現中個位數增長，主要受長期Empire 65合同簽訂時間推動，但部分被前文所述的去年同期可比基數影響所抵消。

Empire 65消費者雲收入預計將實現中雙位數增長，環比有所下降，因爲我們正在消化去年價格上漲帶來的利好。增長將繼續由ARPU和訂閱用戶數量增加驅動。對於領英（LinkedIn），我們預計收入將實現高個位數增長；對於Dynamics 365，我們預計收入將實現低雙位數增長，環比保持相對穩定，主要得益於ERP業務的持續增長，儘管受前文所述預訂趨勢的影響。

在智能雲板塊，我們預計收入爲409.5億-412.5億美元，其中Azure收入同比增長33%至34%。按固定匯率計算，Azure收入同比增長約45%。我們將繼續聚焦於提升效率，以彌合當前客戶需求持續超過供應所帶來的差距。即使第四財季收尾強勁，我們仍預計上半年（H1）的增長將加速。

需要提醒的是，Azure的同比增速會因產能、時機和合同結構等因素而逐季波動。在本地服務器業務方面，我們預計收入將下降低至中個位數百分比，原因在於客戶持續轉向雲服務，以及前文提到的去年同期可比基數。在更多個人計算板塊，我們預計收入爲122億-127億美元，因爲我們仍在消化此前強勁的可比基數，並應對受零部件價格和庫存水平影響的複雜PC市場動態。

Windows OEM及設備收入預計將下降約20%出頭，主要受前文所述市場動態影響。與以往季度一樣，潛在結果的波動範圍仍大於正常水平。剔除技術因素後的搜索廣告收入同比增長預計爲中個位數，環比有所下降，主要受第三方合作關係的影響。增長將繼續由每次搜索收入和搜索量的穩定趨勢驅動。

在Xbox內容服務方面，我們預計收入將下降中個位數百分比。硬件收入應會同比下降。因此，在公司整體層面，收入應在89.85至909.5億美元之間，同比增長16%到17%，其中商業業務的加速增長部分抵消了此前所述PC市場動態帶來的影響。

我們預計銷售成本（COGS）爲296億-298億美元，同比增長23%至24%；運營支出爲168億-169億美元，同比增長7%至8%，主要由我們在研發、計算能力和人才方面的持續投入所驅動。若不考慮我們在Opening Eye投資帶來的影響，運營利潤率應與去年同期基本持平。其他收入和支出預計將約爲負$1億，因爲利息收入將被利息支出所大幅抵消，後者包括與數據中心融資租賃相關的利息支付。

我們預計第一季度的有效稅率約爲20%。關於資本支出，我們預計CapEx支出將超過$500億，其中包括因資產使用年限更新而產生的租賃重分類影響。總結而言，在2026財年，我們實現了加速的收入和運營利潤增長，同時擴大了運營利潤率。我們在銷售和產品工程方面的執行力在下半年進一步增強。

進入2027財年，我們將繼續專注於交付能爲客戶創造顯著投資回報的產品，從而爲微軟及其股東帶來可持續的長期增長。接下來，我們進入問答環節。Jonathan。

喬納森·尼爾森

謝謝，Amy。我們現在進入問答環節。出於對其他參會者的尊重，我們懇請每位參與者僅提出一個問題。主持人，您能否重複一下您的操作說明？

接線員

女士們、先生們，如果您想提問，請按電話鍵盤上的*1鍵，系統會發出確認提示音，表示您的線路已進入提問隊列。如果您希望撤回提問，請按*2鍵。對於使用揚聲器設備的參會者，可能需要先拿起聽筒再按星號鍵。請稍等片刻。請大家僅就問題進行提問。我們的第一個問題來自UBS的Carl Keirstead，請發言。

Carl Keirstead

好的，非常感謝。Sasha，也許我先不從數字入手，而是請您花一點時間詳細闡述一下開場時關於模型選擇以及企業知識產權保護的評論。我可以分兩部分提問：第一，在未來一兩年內，考慮到許多企業最初可能不願採用開源模型，您認爲開源和定製模型的採用勢頭會有多重要？第二，鑑於微軟自身也在前沿實驗室（Frontier Lab）有相當大的投入，這種轉變具體將如何使微軟受益？非常感謝。

薩蒂亞·納德拉

謝謝，Carl。我們這樣看待這個問題：歸根結底，目標是讓企業能夠掌控自己的命運，即我所說的構建其人力資本和「代幣資本」（token capital）。最終，如果一家企業是一臺學習機器，它就需要擁有屬於自己的學習機器。這正是我們的目標所在——模型只是輸入，並非對企業知識的提取。

但某種意義上，歸根結底，每家企業都會評估哪些提供商真正幫助其實現成果並創造知識。我認爲這一點現在已經相當清晰，並且每天都在變得更加明確。這不會變成那種『你進來拿走我所有的知識，自己獲益，而我卻一無所獲』的情況。

鑑於這一發展方向，我們對平台的架構設計非常明確：你必須將你的控制層（harness）與模型本身分開。這樣的控制層可確保你的記憶、上下文等全部信息都存儲在外部。這意味着在任何時間點，你都可以隨時更換任意模型。你當然可以而且應該使用前沿模型（Frontier models），這毫無問題。但你也可以同時使用多個模型，對吧？

因此，如果你看看我提供的一些統計數據，就會發現這是一個絕佳的範例，說明如何根據前沿模型的特性來使用它們，如何根據低成本模型的特性來使用它們。事實上，當你不想使用任何外部模型時，完全可以訓練自己的模型。畢竟，你擁有所有的輸出、所有的追蹤記錄和所有的上下文信息。這正是我們即將大力推廣的企業級設計架構。

我們自己就在使用這種架構。Copilot 就是這樣構建的，GitHub Copilot 是這樣構建的，我們的安全 Copilot 也是這樣構建的。我們希望將這種設計模式普及化，讓每一家企業都能加以採用。在這一架構中，會混合使用開源權重模型和閉源權重模型。順便提一句，有一件事很少被討論，但請記住：即使回顧 Hugging Face 的事件，我們最應該吸取的教訓就是，你不能……

依賴單一模型；你可能需要多個模型，才能解決由某個模型引發的問題，對吧？這才是正確的思考方式，因爲你不能受制於某一個模型的拒絕行爲。因此，這裏存在更大的設計空間。我們談論『前沿』時，好像它只有一種形態，但實際上，『前沿』意味着每家公司都應擁有自己的前沿能力——包括所需的選擇權、成本控制能力和技術能力，從而掌控自身命運。

艾米·胡德

我想也許Carl可以稍微補充一下你問題的結尾部分，也就是爲什麼構建這樣一個平台至關重要。我認爲fuck在之前的評論中也提到了這一點，即能夠在名爲 Azure 的架構上爲合適的任務提供合適的模型。鑑於無論客戶選擇哪種模型、哪個模型系列，或是運行自己的模型，我們持續看到不斷增長的需求，而 Azure 平台在交付這些需求方面非常高效。因此，可以把這種基礎設施視爲高度可互換的。

Carl Keirstead

非常有幫助，謝謝。

喬納森·尼爾森

謝謝，Carl。接線員，請下一個問題。

接線員

下一個問題來自傑富瑞（Jeffries）的Brett Phil，請發言。

Brett Phil

謝謝，Amy。Azure 增速令人印象深刻，已達到43%，並有望進入40%中段區間。我想請教一下，您和Satya所觀察到的底層驅動力是什麼？此外，很多人關心產能限制的問題：我們是否仍處於相同的環境之中，還是說微軟在當前普遍存在的約束條件下表現得更加出色？謝謝。

艾米·胡德

謝謝，Brett。首先，系統中仍然存在約束。我認爲我們已經連續多個季度強調，需求持續超過可用供給，這一點目前依然屬實。你甚至可以從資產現貨市場的一些定價中看出這一點。因此，當我們談到如何更好地交付服務時，我們首先關注的是效率——我在事先準備的發言中也稍微提到了這一點。

能夠從我們現有算力集群中榨取更多價值。這適用於CPU集群中的效率優化，將帶來效率提升；在GPU集群方面，本季度我們的工程團隊尤其出色地開展了工作，儘可能多地釋放了可用資源。由於我們此前一直提到的供需失衡，一旦我們實現效率提升，就能在當季迅速變現。我認爲這一動態無疑對本季度業績產生了積極影響。

我還想補充一點，在過去90天裏，我們在流程方面也做了一些改進，大幅縮短了CPUs和GPUs從部署到投入使用所需的前置時間，並顯著簡化了整個過程。這些改進一旦實現，就能在我們超大規模集群運營的體量下迅速變現，從而推動本季度業績加速增長。這也是我們在展望並討論第一季度時所預期會看到的一部分情況。

佈雷特·菲爾

謝謝，Brent。

喬納森·尼爾森

接線員，請問下一個問題。

接線員

下一個問題來自伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）的Mark Moerbler，請發言。

馬克·莫爾布勒

非常感謝您接受我的提問，同時也祝賀你們取得了非常出色的季度業績，Satya。Amy，目前市場對AI的情緒仍然極其波動，既有對產能過剩的擔憂，也有對組件價格上漲侵蝕利潤率的顧慮。Amy，我有兩個相關的問題：第一，如果真的出現數據中心建設過度、芯片製造過度等產能過剩的情況，微軟如何保護自己？第二，另一方面，面對當前硬件及零部件價格的上漲，你們如何應對，以避免大幅提高產品定價或對利潤率造成負面影響？謝謝。

艾米·胡德

謝謝，Mark。這兩個問題確實有些關聯，我會先從第一個說起。目前的情況顯然是需求遠超可用供應，處於一種相對極端的狀態。但當你從更長週期來思考這個問題時，我想提醒大家注意一點：很多支出——尤其是在資本支出（CapEx）中體現得尤爲明顯——實際上已經大幅轉向我之前所說、現在也依然稱之爲『短生命週期資產』的方向，也就是CPUs和GPUs，它們的交付週期相對較短。

因此，一旦需求環境發生變化，你只需放慢這部分投資節奏即可——而這恰恰是成本結構中最大、同時也是COGS的主要驅動因素。至於土地購置和數據中心建設方面的投入，其實具有相當大的靈活性，因爲這部分在整體成本結構中佔比較小，而且其時間安排也可以靈活調整，尤其是建設進度方面；正如我之前所說，你可以錯開計劃部署的GPUs和CPUs的時間表。

因此，當你思考如何應對這類變化時，超大規模雲服務商（hyperscalers）長期以來一直具備這種靈活性，並深諳如何管理需求波動。另外一點也很重要，Mark，那就是我們在地域、業務板塊和行業維度上擁有極其多元化的業務組合。即使只看我們本季度新增的RPO（剩餘履約義務）或積壓訂單，其來源也涵蓋了微軟廣泛的產品組合和客戶群體。

因此，當你能夠在短期內對一些更昂貴的組件採取「延遲綁定」策略，同時又擁有一個龐大且靈活的業務組合，再加上龐大的第一方應用業務也在使用你正在建設的算力容量（而不僅僅是Azure平台本身），這的確讓我們在應對上述挑戰時擁有了更強的靈活性。至於定價方面的問題，我認爲在很多層面上，這對所有參與者的影響基本上是同等的。

當然，我們目前一直在努力確保儘可能高效地開展工作，以便持續爲客戶提供卓越的價值。我們也在提醒客戶，坦率地說，與自行在本地購買服務器相比，雲服務能帶來巨大優勢；如果選擇自購服務器，價格漲幅對客戶來說會更加難以承受。因此，在這類情況下，雲服務依然能提供出色的投資回報率（ROI）。

而且你知道，正如你所指出的，我們正在增加這種產能，但其中很大一部分顯然也已包含在新簽訂的合同中。我們能夠通過定價來維持價值——畢竟從長遠來看，我們希望定價既能惠及客戶，也能對我們自身有利。因此，我們也在努力專注於這一點。

薩蒂亞·納德拉

如果我在Amy的評論基礎上再補充一點，我認爲Amy說得很好，我們所有人都把這份1873年的文件當作必讀之書。在我看來，你必須先把產品形態做對，這正是我們當前關注的重點之一。你必須把產品組合做對。Amy提到我們正在做的事情，無論是Copilot、超級應用整合所有設備形態，還是Azure平台上的『以智能體爲先』的基礎模塊，你都需要真正讓整個產品組合協同起來。

客戶構成極爲重要。你必須認識到其廣度，包括地域分佈、客戶細分以及工作負載類型的組合，並在規劃產能時全面考慮這些因素。最終，你還得高效運營整個體系。正如Amy在上個季度提到的那樣，我們在提升效率方面已經取得了一些進展。這不是靠最後一刻就能實現的事情，而是需要持續不斷地投入和優化。

因此，我們非常關注上述所有方面。同時我們也清楚，市場週期難免會有起伏，但長期結構性轉變的趨勢是明確的。我們對公司能夠憑藉恰當的業務組合、合理的利潤率結構，最重要的是爲客戶創造真正價值，持非常樂觀的態度。

Mark Moerbler

非常好，非常感謝。

喬納森·尼爾森

謝謝，Mark。接線員，請提下一個問題。

接線員

下一個問題來自摩根士丹利的Adam Wood，請發言。

Adam Wood

大家晚上好，感謝接聽我的問題，同時也祝賀公司在年末取得了非常強勁的表現。我想就N 365 Copilot問一個問題：該業務本季度表現顯然非常強勁，付費用戶數已超過3,000萬，且增速顯著加快。能否請您談一談客戶是如何從試點階段轉向更廣泛部署的？目前這一進程仍以試點爲主，還是我們已經看到更多大規模部署的情況？此外，當我們考慮產品的貨幣化路徑時，比如新增用戶席位、向更高價值SKU（如E7）遷移，以及消費增長，您認爲未來主要的貨幣化驅動力是什麼？謝謝。

薩蒂亞·納德拉

不，謝謝您Adam提出這個問題。讓我先開始，然後Amy可以補充。我認爲，正如您所看到的，即使在本季度內，產品形態也發生了相當顯著的變化，對吧？我們現在有了Chat、Co-work、Autopilot Code等功能，它們都將整合到一個旗艦級超級應用中，供不同角色使用。

如果您再從使用端來看，這也是一個充滿大量有趣數據的地方，對吧？比如從購買許可證到實際使用的耗時已經大幅縮短——過去可能需要數月甚至數天，而現在則快得多。而且，使用強度本身也顯著提升。我的意思是，現在的使用強度已經達到了像Outlook或Teams這類日常通信工具的水平。

我要說的第二點是整體的企業級集成程度，對吧？它並不是一個孤立的工具，而是深度嵌入企業系統中的。例如，您剛才提到的E7，它已與Agent 365的治理模塊打通，使您的IT運維、安全運維（SEC OPS）、財務運維（Fin OPS）等全部集成進來，同時也融入了所有業務流程。比如您的CRM系統、ERP系統，都可以作爲技能直接插件化地接入Co-work。

因此，您能夠將整個企業範圍內的工作流集成到這個超級應用中，對吧？這進一步提升了使用率，形成良性循環。另一個關鍵因素是商業模式。我們現在既有按席位（per seat）收費的模式，也有基於使用量的收費模式，也就是「席位+使用量」的混合模式。我們已經看到由此帶來的ARPU（每用戶平均收入）增長，尤其是來自E7等產品；而隨着我們在企業層面爲客戶交付更多價值並實現更好的業務成果，這種增長還將持續。

事實上，回顧歷史，Office相比Copilot的功能要狹窄得多。這是首次出現一款覆蓋全企業的工具，同時採用按席位和按使用量計費的雙重定價模式。因此，客戶獲取成本（CAM）要高得多，他們會非常非常注重推動客戶價值，並在此基礎上不斷擴展。

艾米·胡德

是的，Adam，我在之前的發言中稍微提到了這一點。我認爲，今年以來我們觀察到的部分ARPU增長正是來自於E5加上Satya提到的Copilot許可證。未來我們會看到更多來自E7的增長，尤其是在Agent 365組件方面——正如Satya所說，比如整合了安全運維（SEC OPS）和財務運維（Fin OPS）。

總體而言，每個企業都需要對所有業務流程中的Token消耗具備可觀測性和可管理性，而這正是E7所提供的能力。該產品在本季度僅上市了一部分時間，但我們已經看到客戶對其SKU價值的高度認可。我認爲今年我們將繼續聚焦於此。

最後一點，正如您提到的，這是一個全年不斷擴大的TAM（可服務市場）。當我思考這個高價值支出的TAM時，實際上我們談論的就是使用量和消費量的增長。隨着越來越多的體驗被集成進來，以及IT部門更深入地參與這一過程，我認爲這將徹底改變人們對M365能力的認知。這對您來說也會很有趣。

薩蒂亞·納德拉

Adam，我記得您的一位同事發佈了一份ROIC文檔。我把這份PDF格式的文檔交給Copilot，讓它幫我構建一個全新的Power BI儀表板。關鍵在於，它構建了一個豐富的語義模型，並將其導入我的Fabric環境，通過一個數據湖將所有外部數據源整合進來，甚至包含了科技七巨頭（MAG 7）最新的SEC備案文件。

此外，代碼倉庫本身託管在GitHub上，但生成的製品（artifact）卻以網站形式存在於我的Copilot中。對我而言，這正是企業級端到端工作流的經典範例：作爲一名知識型員工，我可以自行創建儀表板；數據工程師可以前往Fabric找到該製品；專業開發人員則可到GitHub倉庫中查看代碼。而且，所有這些內容都已在Agent 365中完成註冊，對吧？

這正是Amy所描述的一部分內容：在推動一種全新的工作方式的同時，也兼顧IT安全性和IT的可管理性。這非常有幫助，謝謝。

喬納森·尼爾森

謝謝，Adam。接線員，請下一個問題。

接線員

下一個問題來自德意志銀行的Brad Zelnick，請發言。

布拉德·澤爾尼克

非常好，非常感謝您回答我的問題。Satya，我非常認同網絡安全對微軟所做的一切都至關重要。最近隨着最新前沿模型的發佈，競爭格局發生了變化，而本週你們又推出了Project Perception（感知項目）。您能否具體談談這一時刻對您的網絡安全業務意味着什麼，以及更廣泛地看，這對微軟的信任度又意味着什麼？謝謝。

薩蒂亞·納德拉

是的，感謝您的提問。我認爲您說得非常對——可以說，整個網絡安全產品所需的功能，甚至網絡安全運營的方式，都已經發生了巨大變化。因爲歸根結底，你不僅要在產品層面進行轉型，還要在公司自身的運營方式上做出改變，以更好地保護自己。

因此，我們當前的重點首先是延續我們在知識型工作或編碼領域所採用的相同方法，即必須採取以智能爲先、模型驅動的方式。所以我們推出Perception（感知）項目，本質上就是確保你擁有紅隊智能體，能夠持續不斷地進行滲透測試並發現漏洞；同時還有藍隊智能體，負責持續對威脅進行分類和響應；以及綠隊智能體，負責修復問題。

這樣你就構建了一個自主運行的智能體系統，持續打造獨特的網絡防禦能力。這個系統確實會整合所有信號——無論是Defender身份信號、Entrust信任信號、Defender威脅信號、網絡信號，還是應用安全信號——所有這些信號共同提供上下文，從而真正實現有效的防護。此外，正如之前有人提到的那樣，在網絡安全領域，採用多模型方法尤爲關鍵，這不僅僅是爲了降低成本。

事實上，我們在Cyber Gym（網絡攻防演練平台）的數據已經證明，藉助Mai Cyber Flash One模型，可以在性能達標的同時將成本降低50%。原因在於90%的任務由Fiber Flash One模型完成，只有10%的任務仍需調用前沿大模型。這種針對不同任務精準匹配合適模型的做法，在本質上屬於流水線作業，是一項非常關鍵的特性。

因此對我們來說，這一點非常重要。另外我想強調的是從韌性角度看，無論出於何種原因，如果某個模型突然不可用，你就不能陷入束手無策的境地，而必須能夠繼續開展網絡安全運營。這也是我們正在努力構建的能力。無論是在雲計算、網絡安全，還是知識型工作中，韌性都是一個關鍵標準。我們對Perception項目及其對未來安全業務的意義感到非常興奮。

布拉德·澤爾尼克

非常有幫助，謝謝。

喬納森·尼爾森

謝謝，Brad。接線員，我們還有時間回答最後一個問題。

接線員

最後一個問題將來自高盛的Gabriella Borges。請發言。

加布裏埃拉·博爾赫斯

大家好，下午好。謝謝。我想問一下關於投資回報率（ROI）的問題。你們已經就資本支出（CapEx）方面提供了詳細說明，也談到了貨幣化方面的進展。或許可以幫我們把這兩部分結合起來分析一下？當你們評估當前所做資本支出決策的投資回報率時，與一年前相比有何變化？此外，未來還能通過哪些槓桿進一步推動增量貨幣化？比如內部的一些優化舉措是否仍可作爲驅動力？謝謝。

艾米·胡德

謝謝，Gabriella。坦白說，我不認爲我過去一年在計算方式上有太大變化。對我來說，更關鍵的是對總可服務市場（TAM）擴展的信心，以及我們在產品改進和基礎設施優化方面所擁有的利潤率槓桿——這些我們今天電話會議中已經談到了一些。

在槓桿方面，我們仍需持續提升整個技術棧的應用層和基礎設施層的效率。不過你說得對，我們並沒有涉及所有細節。我認爲Satya實際上已經提到了其中許多點。顯然，我們仍有提升空間，尤其是在繼續尋求硅基硬件的最佳性價比方面，包括我們在第一方芯片上的投入。

坦率地說，模型多樣化的工作本身也是一個提升利潤率的機會——能夠以更高的效率交付最佳結果，這種效率既體現在Token使用上，也體現在成本結構上，這些都構成了利潤率槓桿。所有這些因素顯然都增強了我們對你提到的投資資本回報率（ROIC）的信心，尤其是對於我們正在投入並將繼續投入的資金而言。

此外，在考慮產品組合的構成時，我們能夠在知識工作、編程、安全以及所謂的智能體（Agent）層（我稱之爲Agent 365，這有點取巧）之間構建一個相當廣泛的能力池，這也是一大機遇。當然，正如我們之前在Azure方面提到的，模型效率、硅基硬件和組件效率（包括我們在One P解決方案上的投入），以及超大規模運行所帶來的整體效率提升，也都至關重要。

因此，我們擁有多個槓桿可以持續推動改進，這也是我們當前的重點。但正如剛剛提到的，這些工作屬於『苦活累活』——每天都要一點一點做得更好，而我們在這種日積月累的打磨上確實非常擅長，並確保能爲客戶持續交付價值。

加布裏埃拉·博爾赫斯

這些都很有道理，謝謝。

喬納森·尼爾森

謝謝，Gabriella。今天的業績電話會議問答環節到此結束。感謝大家今天參與，我們期待很快再次與各位交流。非常感謝，謝謝大家。

接線員

女士們、先生們，今天的會議到此結束。您現在可以掛斷線路，祝您今天餘下時間愉快。

詳細信息請訪問微軟投資者關係