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专题：聚焦美股2026年第一季度财报

　　微软公司今日公布了截至2026年3月31日的第三季度业绩。（注：微软财年与自然年不一致）

　　详见：微软营收同比增18% 利润同比增20% 云计算与AI驱动业绩增长

　　财报发布后 ，微软CEO （Satya Nadella） 、CFO艾米·胡德（Amy Hood）、首席会计官爱丽丝·卓拉（Alice Jolla）
、副总法律顾问兼董事会秘书布莱恩·德福（Brian DeFoe）和投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森（Johnathan Neilson）等公司高管出席了随后举行的财报电话会议
，解读财报要点，并回答分析师提问 。

　　以下为此次电话会议的内容：

　　摩根士丹利分析师Keith Weiss：首先恭喜管理层实现又一个非常稳健的季度表现
。公司在Microsoft 365 Copilot方面的数据表现让我们印象非常深刻 ，我认为明显超出了大多数人的预期。我想问一个更宏观的、关于需求的问题 。一直以来，管理层都在说产品的强劲需求
，在今年的“摩根士丹利CIO调研 ”中我们也看到了这一点，我相信管理层在业务中显然也有同样的感受。

　　从短期来看 ，艾米
，能否请您谈一谈，这种需求是如何转化为商业订单的？以及这种转化方式是否正在发生变化？在简报中提到“用户席位数
”（seats）和“使用量计费（consumption）”之间存在不同的合同周期 ，这可能会对需求转化产生影响；同时
，我们也需要考虑续约基数的影响
。

　　从更长期来看，这个问题也可以请萨提亚来谈一谈：确保这种强劲需求可持续的因素有哪些？或者换句话说 ，这一切最终是由谁来买单？虽然我们在本次CIO调研中看到大家对微软的兴趣和热情
，但整体的IT支出预期并没有上升，GDP增长也没有明显提高。从某种程度上讲 ，管理层认为这些投入最终要如何消化？对于这部分资金的来源
，管理层目前是否已经有预期？

　　艾米·胡德：我先回答你问题的前半部分，也就是这些模式会如何影响我们的订单额 。我认为你说得很对 ，我们的订单量确实会经历一些常规的周期性因素影响，比如合同到期基数
，或者一些大型多年期的Azure合同的签署等等，一直以来 ，这些影响因素都会为我们带来一定的波动
。

　　但如果我们稍微从更宏观的角度来看
，我想这也是你真正想问的问题，稍后萨提亚也会做补充——其实我们正在经历一种转型：过去 ，大家一直把这种传统业务模式理解为“按用户席位数收费 ”模式；但现在
，如果从“完成工作 、提升生产力
”的角度来思考，它更像是“一个席位+一个智能代理”的组合模式。

　　在这样的模式下 ，我更倾向于把它理解为“授权+按使用量计费 ”的组合模式
，而且它的适用范围会比大家以往理解的更广 。这也意味着，从长期来看 ，我们的订阅数的表现形式本身也会发生一些变化：它仍然会保留按席位授权的逻辑
，但同时也会引入类似Azure那样的计量机制，而且并不一定都会以同样的方式体现在总体订阅量中
。

　　换句话说 ，部分收入将直接按使用量计费。如果这种能为用户带来很高的价值，这一点稍后萨提亚也可以再展开
，那么用户就会持续使用
、不断增加使用量；如果这些智能体能直接为业务创造价值或带来增长，我们的使用量就会不断“持续
”下去 。

　　因此 ，从更宏观的角度来看
，我认为大家用这种转型的视角来思考这个问题比较合理的
。虽然在短期内，你可能不会从我们的订阅量上立刻看到这种变化 ，但如果想要从整体上理解我们的大方向
，我会更希望大家从这个角度来思考。

　　萨提亚·纳德拉：从根本上来看，我们任何以“按用户数计费”为基础的业务 ，无论是生产力工具、编程
，还是安全类工具，都会逐渐转向“按用户数+按使用量计费 ”相结合的模式 。这也是大家理解这一转型的最佳方式
。

　　实际上 ，这种模式转型在编程领域已经开始了
，而且可以说已经具备相当的规模。我们本季度在一些商业模式上的调整也体现了这一点 。我认为，这背后反映出了我们“产品使用强度”的提升。你的问题在于 ，这些投入资金最终从哪里来？归根结底，它们来自企业对投入产出效果的评估：当这些与用户协同 、或代表用户工作的智能体能够创造价值时
，资金投入就有了来源，这也正是一切的起点
。无论是在客户服务
、个人生产力、团队协作 ，还是某些业务流程中
，大家都会看到这样的情况：要么因为使用了这些智能体，成本在下降；要么因为它们压缩了工作流程 ，收入在提升。这就是我们目前观察到的普遍现象 。

　　人们在谈论Copilot时
，表面上是在使用具备推理能力的对话 、使用Cowork功能
、使用智能体模式等等在Word、Excel 、PowerPoint等应用中完成任务，但本质上来说 ，这一切都是围绕某一个具体任务路径展开的
。当用户看到这种任务路径能够压缩流程
、提升收入或降低成本时
，用户行为就会实现正向驱动。

　　可以说，当前的这种收入模式已经不再是过去那种单纯依赖“用户席位覆盖率
”的增长方式；现在对我们来说 ，更重要的是要培养高粘性用户和高强度使用量
，这才是我们当前关注的重点 。

　　瑞银集团分析师Karl Keirstead：艾米，能否请您再与我们详细谈一谈您刚才在简报中提到的年度资本开支指引？如果我没理解错的话 ，这意味着在今年下半年，公司的资本开支将出现相当明显的提升
，规模可能在1200亿美元左右
。

　　我比较关注的是，公司在克服现实层面的限制上 ，比如基础设施、硬件等层面的约束
，您是否有信心实现目标？这其中是否会更多地依赖合作伙伴？另外，在新增产能的配置上 ，管理层是如何在第三方和自有之间进行分配的？目前管理层是否已经有一个大致的框架可以供我们在理解这一问题时参考？

　　艾米·胡德：我的答案是否定的。实际上
，我对公司应对这些物理层面限制的能力是相当有信心的 。我希望大家能更多地从供应链的“产业逻辑”角度来理解这个问题
。

　　总体来看，一部分是我们之前提到的 ，让新增产能上线；但相当一部分更偏短期性质
，比如获取CPU 、GPU、存储等资源，并将其部署到位 ，以便更好地支持我们目前所观察到的需求信号。我们也想从价格的角度为大家提供一些参考
，有助于大家理解大致的规模 。当你看到价格对相关数据产生影响时，本质上也说明 ，这部分投入更偏向短期资产
。在资源配置方面，如果结合Azure的情况来看
，比如我们提到第四财季按固定汇率计算约39%到40%的增长，这意味着我们正在通过提升效率以一种更均衡的方式来满足Azure的需求。另外 ，关于Copilot的使用情况
，我想大家在第三财季已经看到，Copilot增长轨迹与此前相比已经发生了明显变化 。这一趋势不仅体现在编程场景 ，也体现在生产力场景
，并且我有信心它同样会延伸到安全领域。

　　如果从时间节奏来看，大家可以这样理解：我们提到的“加速 ”指的是进入2027财年的上半年（也就是本自然年的下半年） ，这意味着我们对自身能力有了更深刻认识：一方面我们会持续提升效率
，另一方面也会加快设备交付到数据中心的速度，尽可能地让这些投入尽快转化为“可产生收入的产能
”
。

　　正如我之前提到的 ，在自有使用与满足Azure需求之间的资源压力仍将持续
，但我们正在尽最大努力加快部署节奏。正因如此，我们才会在今年下半年为大家提供如此规模的资本开支预期 。

　　杰富瑞分析师Brent Thrill：艾米 ，我们经常听到行业里说，AI的成本会非常高
。但与此同时
，无论是微软
、谷歌，还是亚马逊 ，你们在本次财报中却都展现出了更高的利润率。投资者到底忽略了什么因素？为什么从长期来看
，AI反而有可能为整个行业带来更高的利润率？

　　艾米·胡德：我们一直在讨论的问题是：当前我们AI业务所处的周期阶段，与当年云业务早期所经历的周期相比（现在回头看已经是很久以前了） ，AI业务的利润率
，相较于云转型早期阶段，整体仍然是更优的 。

　　我们一直非常关注的一点是 ，要确保商业模式能够真实反映这些应用的构建方式以及它们所创造的价值
。从这个角度来考虑价值的话
，它更多体现在按使用量计费和基于用量的定价模式中。而这一点在一定程度上被市场低估了，尤其是在对未来利润率的判断方面 。另外 ，我们也非常重视对自身知识产权（IP）的利用
。从合作伙伴那里获得的IP在很长一段时间内对我们而言是“零成本”的
，这使我们能够加以整合并应用，从而以更健康的方式提升利润率。

　　与此同时 ，大家也可以看到我们在第一方硬件栈方面的持续投入，努力在基础设施层面进一步优化成本结构
，从而释放利润空间 。当然还有效率提升方面
。正如大家所看到的，我们一直处于加速阶段 ，尽可能地将更多算力和产能投入到实际生产中。在这个过程中
，我们也进一步改善了效率优化：既包括硬件层面的效率，也包括软件层面的效率 ，以支撑这些利润率水平 。

　　我认为有一点非常关键
，也是我们所有人都需要关注的——这也回到了前面Keith提出的问题：当我们逐渐转向“按使用量计费 ”的模式时，必须确保为客户创造极高的价值。我们的重点必须始终是从用户使用出发 ，确保我们的工具能为用户创造真正的价值
。如果能够带来价值和正向结果
，那么我相信，这背后的市场空间（TAM）扩展以及投资回报（ROI）都会非常可观。

　　伯恩斯坦研究所分析师Mark Moerdler：首先恭喜公司在本季度取得的业绩表现 。我的问题有关管理层在增长速度指引方面给出的预期
。我想深入与管理层探讨一下公司的资本开支以及相关支出的问题。

　　我们看到 ，商业云业务增长很快
，Azure业务增长也很快，而在公司的整体业务中 ，AI业务的增长速度更快 。但让投资者有些担忧的是，公司的资本开支增长速度与收入增长速度之间似乎存在一定“错位
”
，这一点也为我们带来了一些不安情绪
。

　　因此，我想请教管理层的是：在时间节奏上 ，您认为这一过程是如何匹配的？或者说
，在设备更新替换以及自有基础设施建设方面，您认为公司需要投入多少资本开支 ，才能让投资者建立信心？即在我们看到如此强劲的资本支出增速的同时
，核心业务仍然能够保持非常健康的增长，并且利润率保持良好？

　　艾米·胡德：我先从Azure业务说起。考虑到Azure的体量以及其增长速度 ，我们之前已经谈到Azure的增长正在加速
，目前我们给出的指引大约在39%至40%的水平，预计在本自然年的下半年还会进一步提升 。

　　当你看到如此体量的业务仍然能保持如此高的增速时 ，大家会发现我们资本开支中用于短期资产的部分正在增加
，而这一部分是与收入直接相关的；相较之下，还有大约三分之一的投入流向的是大约15年期的长期资产 ，或者是一些由租赁合同带来的非线性、阶段性支出，这些确实容易让大家产生困惑
。从某种意义上说
，这容易让大家联想到上一轮周期。当市场可服务总量（TAM）非常大，同时供需关系仍处于紧张状态时（我认为目前的市场状态仍然是供应偏紧） ，这实际上会增强我们对ROI的信心
，尤其是从平台层面来看 。

　　我想你问题的本质是：随着我们在应用和服务层看到“按使用量+消费模式”的逐渐形成，我们是否已经开始看到其带来的收益？我认为 ，如果回顾上一季度的表现
，我们确实在本季度看到了一定程度的加速，我对我们在Microsoft 365商业云业务的表现是比较满意的 ，并且我们预计这一趋势在第四财季进一步加速
。

　　这正是大家能看到变化的地方。投资者一直在问我们的也正是Mark刚刚提到的问题：这些变化什么时候会真正体现在收入增长上？此外
，在GitHub等业务中，大家也已经可以看到类似趋势：随着收入增长模式逐渐转向“使用量驱动+消费 ”模式 ，整体收入增长正在实现加速 。我相信大家会逐渐看到这种趋势。

　　我们在将如此规模的资金投入生产时
，确实存在从“投入
”到“产生收入”之间的时间滞后
。目前，我们还拥有着非常庞大的业务基础：公司尚未履约的合同收入规模超过6000亿美元 ，而且这还没有计入我们在Copilot等产品中看到的用户数加速增长。

　　因此，我对我们的资本支出预期其实是非常有信心的 。我认为公司接下来的真正重心是尽可能快地将这些潜在收入兑现出来
。此外
，我也想强调一点：当我们观察到收入存在加速的空间，或者说存在效率提升空间时 ，我们的工作重点就是尽可能把这些资本支出更快地投入使用 、更快地转化为可产生收入的能力
，并尽快完成这种转化。

　　萨提亚·纳德拉：我再补充一点 。我认为从某种程度上来说，我们在过去大约两年的AI技术发展过程中 ，有一个非常深刻的体会
，即如何理解整个可服务总市场的总量以及整个市场的经济结构
。

　　很有意思的是，到了2026年 ，最令我们兴奋的应用场景仍然是Word
、Excel 中的插件
，以及编程中的CLI工具。这其实意味着我们在知识型工作、编程和安全这些最大规模的TAM领域已经占据了结构性位置 。如果再结合合适的商业模式，也就是艾米前面多次提到的“用户+使用量 ”模式 ，这就形成了一个完整的逻辑链条
。甚至大家可以把我们现有的整个业务基础看作是这一逻辑的延伸。

　　从这个角度来看
，我们更需要确保的是：在需求增长之前，提前把足够的资本开支投入到位 ，确保产能能够及时跟上 。我认为这一点非常关键
。此外，还需要明确的是
，模型能力本身是呈指数级增长的，比如在Excel的Agent模式中 ，它一开始其实作用不大
，但一旦模型能力达到某个临界点，它就会“突然开始有效
”了 ，这正是模型能力跃迁的典型特征。因此
，我们必须始终为这种“突然出现的机会”做好准备 。

　　高盛分析师Gabriela Borges：萨提亚，我想听听您对Copilot的看法 ，尤其是考虑到微软在过去三个月刚刚达成了一些技术和商业里程碑。也希望您能与我们分享一下
，目前从Copilot的用户使用来看，您有哪些收获和反思？您认为哪些方面进展是比较顺利的？哪些方面还不够理想？这些经验未来又将如何影响您在E7战略以及Copilot Cowork战略上的调整与思考？

　　萨提亚·纳德拉：大家想要理解Copilot的工作方式 ，也许可以从Microsoft 365 Copilot的维度来思考
。从某种意义上说
，这是一种“模式 ”。正如我之前提到的，我们从编程领域也学到了很多经验 。如果聚焦在M365 Copilot上 ，首先要理解的是它的产品形态和结构是如何演进的
。现在的M365 Copilot功能已经包括基于Work IQ的带推理能力的聊天 、在chat中使用的各种智能体，比如 Researcher
、Analyst等
，甚至客户可以自己构建定制的聊天智能体；在此基础上，我们还新增了“编辑模式”。

　　举例来说 ，一个典型的Copilot使用路径通常从对话开始：用户提出问题
，通过思考，最终得到结果；接着用户可以在Word、Excel或PowerPoint中打开 ，并对其进一步修改和优化 。而现在
，我们引入了一种全新的工作辅助形态
。即“Cowork
”模式。在这种模式下，用户可以直接委托任务 ，而不再去交互式地一步步操作 。这些就是不同的产品形态
。

　　非常有意思的一点是
，我们发现产品的使用频率已经达到了与Outlook同等的水平。这甚至已经不再是“人们是否在用 、是否觉得有用”的问题，而是变成了用户高频
、强依赖的日常使用习惯 。

　　另一个关键点是 ，这些产品形态是否有效
，实际上取决于产品的“智能能力 ”
。而“智能能力
”来自两个方面：首先，多模型能力+上下文信息的结合能力。这里的“上下文”包括会议记录、文档 、邮件
、Teams对话、SharePoint数据等所有企业数据 。这些数据非常丰富 ，而且是持续更新的——不是静态数据库，而是企业中最重要 、实时变化的信息系统。第二则是多模型编排框架
，即将不同模型组合在一起使用
。本质上，这也是我们在GitHub、Microsoft 365和安全产品中做的事情：我们希望把“模型编排 ”和“模型本身
”解耦 ，同时让丰富的上下文发挥最大价值
，因为客户本身就会使用多个模型。

　　大家也可以看到类似的例子，比如Critique和Council ，或者GitHub Copilot 中的Rubber Duck
，这些都说明用户需要的是多模型协作能力；甚至在 Excel 里，你可以用Opus生成内容 ，再用Codex检查 。我想用户需要的正是这种综合能力
。最后
，再把这一切与商业模式结合起来，也就是实现“用户+使用量计费”的模式。

　　我们相信这一切需要逐渐实现 ，我们已经在现有业务中看到相关的趋势 。

　　Evercore ISI分析师Kirk Materne：艾米
，能否请您简单谈一谈OpenAI协议的变化？从模型层面或财务层面来看，相比几周前 ，您认为我们现在是否有任何需要注意的变化？另外，萨提亚
，从你的角度来看，当前的变化似乎也给你们提供了机会 ，让公司可以从模型来源的角度进一步实现多元化
。关于你们与OpenAI达成的新框架
，我们是否有其他需要重点关注的地方？

　　萨提亚·纳德拉：整体而言，我们对与OpenAI的合作关系感到非常满意。我一直非常关注的一点是 ，在任何合作伙伴关系中
，我们都必须始终确保双赢 。我相信只有这样，双方才能长期保持良好的合作关系
。

　　在微软与OpenAI的合作中 ，首先需要提到的是知识产权。艾米也提到过这一点：微软拥有前沿模型
，在授权上是免版税的，并且我们对相关的知识产权拥有全部使用权 ，一直持续到2032年 。我们也计划充分利用这一优势
。我在之前的简报中也提到了一些相关例子
，我们对此非常兴奋。

　　其次，OpenAI本身也是我们的重要客户 。他们可以说是我们非常重要的客户 ，不仅在AI加速器方面，在其他计算资源方面同样如此。因此
，我们也希望能更好地为他们提供服务
。当然，我们在其中也持有相应的股权投资。

　　总体来看 ，随着OpenAI的成长以及微软的发展
，再加上用户对于模型多样性的需求不断发生变化，我们的合作关系也在随之演进与调整 。我对目前的整体合作结构感到非常满意
。

　　艾米·胡德：我补充一下 ，可能有两点需要大家注意。第一是收入分成会一直持续到2030年
，这种安排对我们来说是一个非常积极的因素；第二，正如萨提亚所提到的 ，从知识产权的角度来看
，这部分授权合作是免版税的 。

　　RBC Capital Markets分析师Rishi Jaluria：我想回到之前我们一直在讨论的话题上，也就是管理层提到的“按用户席位模式 ”与“按使用量模式
”的话题
。能否请管理层与我们进一步探讨一下 ，这种模式变化从长期来看会如何影响公司的整体发展思路？当然
，我完全同意管理层提到的外部环境趋势，这也是非常合理的。

　　更深入一点来说：微软刚刚发布了E7（Enterprise 7）相关方案 ，它在结构上仍然是以“席位模式”为主，同时叠加了一些消费型计费组件 。也就是说
，从某种程度上看，当前公司的主要经营模式仍然是“按用户席位 ”计算
。与此同时 ，用户似乎也更偏向席位模式带来的可预测性
，尤其是在AI使用过程中出现一些“使用量波动过大
”的情况后，这种可预测性显得更加重要。

　　所以 ，我想请教管理层：您如何把这些因素整合在一起？也就是说
，如何在保持客户端的可预测性的同时，又逐步扩大消费型计费的占比？如果我们把时间拉长到三到五年之后 ，我们又应该如何理解这种结构的变化？也就是新型消费模式与传统席位模式之间的比例大致会演变成什么样？

　　萨提亚·纳德拉：我想从一个更宏观的角度来回答这个问题
，之后艾米也可以补充 。

　　我觉得你其实已经问到了关键：用户最在意的是预算与采购的可预测性
。按用户席位定价，本质上只是对部分消费权的“授权” ，大家可以这样理解：用户席位里其实已经“打包 ”了一部分基础使用权
，本质上是以一种更方便客户采购的方式来购买“消费包”，只是这些消费是被绑定在席位或智能体上。而在超过一定使用量之后 ，用户就会进入超额使用阶段，这部分消费就会转为纯粹的按使用量计费 。而在这一层
，如果用户有长期订阅，他们也会获得相应的折扣机制。

　　我认为这就是整个趋势的发展方向
。

　　关于你提到的另一个问题。从用户的角度来看 ，他们最终是通过“评估机制
”来判断价值的 。也就是说
，他们从token中到底获得了什么价值，就是这么简单——用户看到的是结果 ，进而评估结果以及token使用之间的关系
。无论是提升收入还是提升效率
，这些才是他们真正衡量价值的标准。

　　因此，我们在探讨预算时 ，这些预算结构也需要重新思考：一部分是业务成果需要逐步进入IT预算体系
，另一部分则是来自企业内部支出的重新分配，比如从损益表中的其他运营支出中进行再配置 。（完）