微軟Q4業績會實錄：在投資回報率、增長率方面信心十足

微軟今天發佈了該公司的2025財年第四財季及全年財報：營收為764.41億美元，同比增長18%，不計入匯率變動的影響為同比增長17%；淨利潤為272.33億美元，同比增長24%，不計入匯率變動的影響為同比增長22%。

財報發佈后，微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）、執行副總裁兼CFO艾米·胡德（Amy Hood）等公司高管出席了隨后舉行的財報電話會議，解讀財報要點，並回答分析師提問。

以下是電話會議實錄：

摩根士丹利分析師Keith Weiss：公司頭部應用的使用情況如何？

薩提亞·納德拉：工作負載方面的成果對我們而言極具價值，我們可以從中學習，進而開發產品和平臺。而且，從更廣泛的角度來説，隨着時間推移，這些成果會實現融合。事實上，艾米和我所追蹤的不僅包括頭部應用的使用情況，還有各類二級應用的開發情況，這在某種程度上恰好能回答你的問題。只要我們有頭部應用來塑造平臺，之后就會出現擴散效應，而這兩種情況目前都在我們的觀察範圍內，所以我對未來的深入發展和持續推進充滿信心。

伯恩斯坦分析師Mark Moerdler：投資者都非常高興公司能夠超越上個季度的業績。生成式人工智能革命如今已經開始兩年多的時間了，其採用率仍處於初期階段且在不斷上升。管理層認為軟件公司將通過何種最佳方式實現人工智能在SaaS（軟件即服務）領域的商業變現？

　　管理層是否認為，像微軟365 Copilot或Dynamics CRM Copilot客户關係管理這類橫向的、更為適用於通用場景下的應用，與那些針對性極強的應用相比，在商業化變現方面存在差異？此外，從長期來看，應該如何看待SaaS人工智能業務的利潤率走向？

薩提亞·納德拉：如果不侷限於SaaS這一個類別來看的話，就像從服務器到雲的轉型本質上是服務器使用量的擴大一樣，雲的發展過程其實就是這樣。過去我們要做大量服務器相關的工作，但問題是，部署服務器、搭建架構、進行擴容需要專業知識、資金投入和時間成本，這些都是難題，所以當時的市場規模也就那麼大。而有了雲之后，你可以靈活地按需購買服務，能快速擴容也能及時縮容，對專業知識的要求也降低了。所以，這帶來的變化是數量級上的。現在正在發生的情況也是如此。如果你認同「智能本質上是計算的對數」這一觀點，那就意味着計算需求會不斷增長，而我們必須儘可能高效地利用計算資源，才能持續創造智能。除了基礎設施層面，這種趨勢還體現在哪些方面？我剛剛提到過基礎設施、數據層和應用服務器正在逐步成型。這些都是傳統的基礎設施類別，它們會繼續存在，但規模會擴大一到兩個數量級。實際上，我們還在追蹤一個數據：每一塊GPU都需要相應的存儲和計算資源支持，這一比例的增長對於基礎設施而言也是呈指數級的。

　　再看到應用層，SaaS應用本身現在確實在界面中融入了智能代理和聊天功能，而且還在開發自主代理。代理有點像應用程序，比如數據庫應用程序，但它們越來越多地被用於用户交互過程中。我覺得GitHub Copilot程序員人工智能助手就是個很好的例子，它從一開始只是集成在IDE（集成開發環境）中的代碼補全工具，之后我們為它添加了聊天界面，接着又加入了代理模式，現在已經有了自主代理，能夠完全異步運行。所以，這四種功能如今都是GitHub的一部分。

　　順帶一提，其他所有涉及編碼的工具也都在越來越多地借鑑GitHub的功能。所以，説到GitHub的商業化，我們一方面可以通過GitHub企業版來實現盈利，另一方面也可以針對GitHub Copilot以及它的各種功能形態來探索變現方式。微軟365和Dynamics 365的情況也是完全一樣的。

　　因此，我們必須放開思路，拓展數據層、業務邏輯層和用戶界面層的功能，只要做到這一點，用户使用率就會上升，而這一點在業績數據中也有所體現。

艾米·胡德：如果想了解各層級相關的所有情況，我們會發現，在這一轉型過程中，商業化變現的模式也十分相似：有按用户收費的邏輯，也有分等級的按用户收費模式，這些等級有時與使用量相關，有時則是純粹的按使用量計費模式。我覺得隨着人工智能模型能力的提升，這些模式會繼續融合。企業團隊最終會找到調控使用量的方法，為特定任務匹配最適合的模型。所以，這種多種模式的融合在未來會持續下去。

瑞銀分析師Karl Keirstead：這已經是公司連續第二個季度Azure實現了相當顯著的增長，似乎這一成績源於本地部署向Azure遷移活動的加速。我想請問管理層，結合你們與客户的交流，有沒有兩三個具體的推動因素在驅動這種遷移？以及你認為這一趨勢的持續性如何？

薩提亞·納德拉：主要有三個因素在起作用。首先是遷移活動。一個很好的例子是我在發言中提到的雀巢公司的SAP系統（企業管理和優化）遷移，他們將大量相關數據連同多臺服務器一起遷移到了Azure，這算是一個典型案例。無論是VMware（數據中心虛擬化解決方案）遷移、SAP系統遷移，還是我們自身服務器的遷移，目前進展都很順利，但實際上，這一進程還遠未結束，樂觀估計可能纔剛到中途。

　　其次，雲原生應用正在不斷擴展，這里先不考慮所有人工智能相關的內容，單是那些傳統的雲原生企業，比如電子商務公司，其規模正在大幅擴張，其中一些客户以前並未使用Azure，但現在越來越多地選擇了我們。他們最初可能是爲了AI而來，但留下來的原因遠不止AI。在我看來，這也是推動Azure整體業績增長的一個因素。當然，還有新的AI工作負載。這三個因素在某種程度上相互促進，共同推動着我們的增長。

傑弗瑞分析師Brent Thill：這個季度有沒有什麼事讓管理層格外注意到，或者感到意外的？那些公司本來沒預料到，卻實實在在發生了的事？因為我覺得這次業績增長的幅度，確實讓不少人感到震驚。

薩提亞·納德拉：我其實不覺得有什麼事真的讓我們感到意外。我們在開發這些人工智能應用的過程中，以及從整體來看，發現平臺的功能已不再侷限於「這里有個模型、這里有個API，你調用一下就行」這種程度了，要知道，即便在一年前，這種模式或許都還算是最先進的。而現在，一種極具創新的應用模式正在興起，這甚至需要我們對整個應用技術棧進行大幅重新思考。就拿存儲層來説，其複雜程度已然提升——你需要通過預處理構建多大規模的索引，才能讓你的上下文建構，變得更出色、質量更高，這些都是需要考量的。

　　我認為這一切都在逐步形成。所以，像Azure Search（AI驅動的信息檢索平臺）、Fabric（適合企業使用的端到端分析平臺）和Cosmos DB（全球分佈式多模型數據庫服務）這類產品，我發現它們周邊的各種框架正變得愈發強大，足以支撐開發複雜的應用。讓我感到欣喜的是，無論是公司內部還是外部，大家的學習曲線都在上升，技術棧的普及速度以及應用開發的推進速度都快了很多。要知道，想當年關係型數據庫剛出現時，人們是花了好長時間才搭建出ERP（企業資源計劃）系統，但如今，依託不斷提升的成熟度，我們能以極快的速度開發出相當複雜的應用。

巴克萊銀行分析師Raimo Lenschow：有一個關於Copilot的問題，首先，我個人作為巴克萊的用户，對其表現非常滿意。我覺得我們都意識到，Copilot是AI的部分，但數據變得越來越重要，從這一點出發，我們就可以開始思考智能代理（agents）的作用了。在與客户的交流中，管理層有什麼新的發現？比如，大家是否都明白，Copilot其實只是起點，而在此之后，其應用範圍會變得越來越廣。

薩提亞·納德拉：我認為你説得沒錯，即便在Copilot內部，想必你也注意到了，比如現在有分析型代理、研究型代理，這只是舉兩個例子，當然還有各種第三方代理。所以，這類情況確實越來越多了——這不再只是請求-響應的模式，本質上是生成一些應用程序，讓它們自主運行然后返回結果。但用戶界面（UI）仍然非常重要，即便是異步工作，要下達異步工作的指令需要UI，要監控異步工作也需要UI。這些UI可能會有所不同，或許不是聊天界面，當然，你還需要一種方式來查看異步工作的情況。就拿我之前提到的GitHub來説，非常有趣的一點是，即便你不用GitHub Copilot來創建代碼提交或拉取請求，GitHub Copilot的代碼審查代理的使用量也在大幅增長，即便你可能是用Codex之類的工具寫的代碼，所有這些系統都在發生這樣的變化。你説得完全正確，一開始確實需要某種更側重於聊天的UI，但很快就會超越這一範疇，這一點在微軟365和Dynamics 365中都能看到。

高盛分析師Kash Rangan：一個問題問給艾米。我記得幾個季度前，你曾説過，當資本支出增長（capex）放緩到一定程度，公司就會進入加速增長的階段，現在你們確實做到了。我想知道未來的前景如何，看到下一季度的資本支出指引時，我當然認為這是業務訂單量或雲服務表現良好的積極信號，但結合未來幾年Azure的增長率，我們該如何看待資本支出曲線的走勢？尤其是薩提亞提到AI技術棧會消耗越來越多的基礎設施，我們是否正處於這樣一個階段：那就是必須持續加大投入，同時期待推理和應用層面能逐步發力，進而帶來更豐厚的毛利率結構？

艾米·胡德：我想先退一步談這個問題，當大家思考我對全年capex的相關表述，以及第一季度超過300億美元的支出指引時，首先要明確一個事實：我們有3680億美元的已簽約未交付訂單需要完成，這不僅涉及Azure，還涵蓋整個微軟雲業務的方方面面，因此，在投資回報率、增長率以及相關性方面，我信心十足。我們當前的支出與賬面上已簽約的業務緊密相關，這些都是我們必須完成的任務，需要我們的團隊全力以赴，以最快、最有效的方式落實產能。如我們之前所講的，資本支出同比增長率會有所下降，但核心在於，我們的投資，尤其是在服務器、GPU、CPU、網絡和存儲等短期資產上的投資，與我們看到的未交付訂單以及需求曲線密切相關。

　　今年1月我曾提到，我們原以為到6月供需狀況會有所改善，而現在我希望到12月能有好轉。這並非因為我們資本支出放緩了，即便我們的支出加速增長、努力提前租賃設備、儘快將CPU和GPU投入使用，需求仍在不斷持續增長。所以，我並不急於確定一個營收增長與資本支出增長交匯的時間點，因為我更加關注的是積累未交付訂單、拓展業務以及提升產能，就目前而言，我們在這些方面的投資回報率是可觀的。我不希望大家過度糾結於某個轉折點，因為在這種業務擴張的階段，若非要選定一個時間點，往往會造成在市場份額獲取和業務不斷拓展方面顯得過於保守，因此，我的精力更多放在了業務拓展上。

薩提亞·納德拉：我在上一次財報會議上也提到過，託管服務商和超大規模雲服務商的區別在於軟件，這一點在當下同樣適用。就拿我舉過的GPT-4的例子來説，它完全依託軟件，僅僅在過去一年里，我們就對其進行了諸多優化，我們知道如何運用軟件技術，將任何一款硬件的性能提升數倍，而這正是收益的來源。就如艾米所言，當你真正着手擴建基礎設施時，不必空談理論，只需在所有這些方面全力以赴，隨着時間的推移，成效自然會逐步累積。

艾米·胡德：薩提亞談到軟件層面的操作，有一點很重要，他在前面發言中提到，要將其與不斷疊加的人工智能S型增長曲線聯繫起來。我想提醒大家，這正是我們在之前的雲轉型過程中所見證的，也是我們在那次轉型中採取的運作方式。而同樣的技能和邏輯，在此次轉型中會以更快的速度發揮作用。

富國銀行分析師Michael Turrin：我想請艾米談談利潤率方面的問題。在業務組合向Azure以及一些更聚焦人工智能的產品傾斜的情況下，公司未來一年運營利潤率有望保持平穩，這聽起來非常令人振奮。你能否更詳細地談談公司是如何平衡這些取捨、抵消業務組合變化帶來的影響的？我特別想了解，在公司內部利用人工智能提升生產效率方面，你們有哪些值得強調的成果，或者還有其他哪些因素支撐着全年的預期？

艾米·胡德：我認為談到利潤率，真正值得關注的是，有時候人們會過分強調成本控制對利潤率的驅動作用。我看到的另一個驅動因素是，確保我們能推出極具競爭力、富有創新性且能搶佔市場份額的優質產品，因為這會拉動收入增長。而大家都清楚，收入本身以及收入的增長，或許是實現利潤率提升的一種更持久的方式，它能形成自我強化的良性循環。我想説的第二點，也是我此前談到的，就是運用我們所有的技能來提升效率。無論是在技術棧的哪一層，S曲線都會相互疊加產生複合效應，我們正在推進這項工作，並且高度專注於此。

與此同時，我們也在進行基礎設施的擴建，所以即便持續投入，大家也能看到效率在不斷提升。當然，還有一點就是繼續留住優秀人才，聚焦於那些擁有最大市場規模和最高成功可能性的產品與機遇。因此，如果這三方面都能順利推進，投入到位且方向明確，我對利潤率目標的實現就充滿信心。但毫無疑問的是，這一切的核心始終是產品，我們專注於此，也是為客户提升服務價值的關鍵。（完）