Jonathan Neilson（投资者关系副总裁）
Satya Nadella（董事长兼首席执行官）
Amy Hood（执行副总裁兼首席财务官）
Adam Wood（摩根士丹利）
Karl Keirstead（瑞银）
Mark Moerdler（Bernstein Research）
Gabriela Borges（高盛）
Brent Thill（Jefferies）
Brad Reback（Stifel）
Tal Liani（美国银行）
各位好，欢迎参加微软2027财年第一季度业绩电话会议。[接线员指示] 正式陈述结束后将进行问答环节。[接线员指示] 现在，我很荣幸介绍投资者关系副总裁 Jonathan Neilson。
下午好，感谢各位今天参会。与我一同参加本次电话会议的有董事长兼首席执行官 Satya Nadella、首席财务官 Amy Hood、首席会计官 Alice Jolla，以及副总法律顾问兼公司秘书 Brian DeFoe。在微软投资者关系网站上，您可以找到我们的业绩新闻稿和财务摘要幻灯片，该幻灯片旨在补充我们在今天电话会议上的准备发言，并提供公认会计准则（GAAP）与非公认会计准则（non-GAAP）财务指标之间差异的调节表。当我们在今天的电话会议上提供展望评论时，更详细的展望幻灯片将在微软投资者关系网站上发布。在本次电话会议中，我们将讨论某些非公认会计准则项目。所提供的非公认会计准则财务指标不应被视为按照公认会计准则编制的财务业绩指标的替代品或优于这些指标。将其纳入是作为额外的澄清项目，以帮助投资者进一步了解公司第一季度的业绩，以及这些项目和事件对财务结果的影响。除另有说明外，我们在今天电话会议上所作的所有增长比较均与去年同期相关。我们还将在可获得的情况下提供固定汇率增长率，作为评估我们基础业务表现（剔除汇率波动影响）的框架。如果固定汇率下的增长率相同，我们将仅提及增长率。我们将在电话会议结束后立即把准备发言发布到网站上，直至完整文字记录可供查阅。今天的电话会议正在进行网络直播并录音。如果您提问，该问题将被包含在我们的现场直播、文字记录以及未来对该录音的任何使用中。您可以在微软投资者关系网站上重听电话会议并查看文字记录。在本次电话会议期间，我们将作出前瞻性陈述，即对未来事件的预测、预计或其他陈述。这些陈述基于当前的预期和假设，存在风险和不确定性。由于今天的业绩新闻稿、本次电话会议中的评论以及我们向美国证券交易委员会提交的10-K表格、10-Q表格及其他报告和文件中的“风险因素”部分所讨论的因素，实际结果可能存在重大差异。我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。接下来，我将电话会议交给 Satya。
非常感谢你，Jonathan。本财年开局迅速。微软云收入突破630亿美元，同比增长加速至30%。我们专注于三件事：设计人工智能以赋能人类；确保每个组织对其自身的学习拥有主权；通过确保代理安全与保障的控制措施建立信任。现在让我们谈谈在构建新技术栈的过程中，我们如何在这些目标上取得进展，首先从 Copilot 开始。本季度我们宣布了迄今为止对 Copilot 的最大规模更新，将 Chat、Cowork、Autopilot 和 Code 整合为统一的体验。这是一种跨越商业和消费者领域的单一产品体验，并内置了所有 Office 功能。我们将 Copilot 视为工作的新操作系统。客户越来越多地转向 Copilot 来完成实际工作。自7月以来，自动化任务量几乎翻了一番。日活跃用户数环比增长近50%，同比增长超过5倍。用户满意度环比提升近20%，再创历史新高；90%的 Copilot 查询使用自动模式，该模式可跨模型动态路由任务，以优化质量、速度和成本。这些改进正在转化为更大规模的采购。拥有超过5万个 Copilot 席位的客户数量同比增长超过8倍，其中包括 Capgemini、HCLTech、Hitachi Group、Truist Financial 以及英国税务海关总署。就在上周，大众汽车宣布计划向超过33万名员工部署 Copilot，这是迄今为止欧洲规模最大的部署之一。我们在 E7 方面也看到了强劲势头，该产品将 Copilot、E5、Entra 和 Agent 365 整合在一起。迄今为止，各行各业的数千家客户已购买该套件，包括 Amadeus、BlackRock、Fiserv、新南威尔士州卫生部以及 ZEISS。我们的商业模式正从按席位订阅扩展至包含消耗型计费，从而扩大了我们的潜在市场规模（TAM）和每用户平均收入（ARPU）。订阅为每位用户带来日益强大的日常智能。通常由信息技术部门出资，为整个组织的每个人整合前沿能力。随着代理承担更高价值的工作，消耗型模式开启了由业务部门出资的需求，支出与这些代理交付的价值直接挂钩。本季度，通过按使用量计费积极消耗积分的 Copilot 客户数量增长超过75%。在软件开发方面，所有主要编码代理都已在 GitHub 上投入工作。过去六个月，代理生成的拉取请求（PR）增加了6倍，目前平台上超过三分之一的 PR 由代理发起。随着 GitHub 上代理活动激增，我们正在全力提升可靠性。在今天上午的 GitHub Universe 大会上，我们分享了如何扩展容量并为代理浪潮重建核心 Git 架构。同样在 Universe 大会上，我们宣布了 Copilot Fusion 的全面上市，其核心在于将多模型编排引入软件开发。它能以最高40%的速度提升交付前沿级质量，同时成本最多降低77%。自按使用量计费生效以来，GitHub 上代理功能的积分消耗量已增加一倍以上。我们还在帮助开发者保护代码安全，并将人工智能生成的代码转化为高质量软件。GitHub Advanced Security 收入同比增长超过50%，客户利用其人工智能能力扫描整个代码库并实时修复漏洞。在业务应用领域，我们正在延伸 Copilot 作为工作新操作系统的愿景，将 Dynamics 365 的业务逻辑和功能直接引入 Copilot，帮助每个组织建立自己的无限 SaaS 工厂。本季度，我们在 Dynamics 365 中推出了30项新的 Copilot 技能，使客户能够在工作流中直接访问 CRM 和 ERP 功能。在招聘领域，每天有超过1000万 LinkedIn 会员使用我们由人工智能驱动的 LinkedIn 求职功能，2.5万家客户正在使用我们的代理式招聘解决方案。使用 Hiring Assistant 的招聘人员找到符合面试质量的应聘者的速度提高了33%，同时为找到合格匹配所需审阅的个人资料减少了83%。在医疗保健领域，本季度我们自动化处理了3000万次患者就诊，同比增长70%，帮助临床医生减少行政工作时间，增加与患者相处的时间。包括 Advocate Health、Mass General Brigham、Mercy、Intermountain Health 等在内的10家医疗服务提供商，自日历年初以来已使用我们的解决方案各自记录了超过100万次就诊。在科学领域，我们的 FDE 团队正与客户合作，使用 Discovery 加速科学进步。一个很好的例子是 Saint-Gobain，该公司使用 Discovery 加速了低碳建筑材料的开发。在我们第一方代理体验之下是一个通用平台。它始于 Foundry，该平台正日益成为我们增长的重要驱动力。Foundry 帮助组织构建基于其业务背景的学习循环，并安全地大规模部署代理。我们现在拥有超过12万名 Foundry 客户，收入同比增长两倍以上。Foundry 的模型选择和功能集，加上其在整个技术栈中的深度集成，正在推动差异化优势。上一季度，Azure OpenAI 直接受益于 OpenAI 模型的重大进展。再结合我们内置于 Foundry 的模型选择，客户能够构建在质量、成本和性能之间实现优化的解决方案。事实上，使用多个模型构建代理解决方案的客户数量同比增长了5倍，Foundry 上开源模型的收入增长了10倍。我们第一方模型也在继续快速推进。我们的目标是推进成本-成果前沿，即在领先模型发布后的三到六个月内，以极低的训练成本提供与之相当的能力，从而使我们能够将这些成本优势转移给客户。您今天可以在我们的产品看到这一点。MAI-Cyber 现在为我们 Agentic MDASH 代码扫描器中超过40%的扫描提供支持，每次扫描成本降低18%。MAI-Transcribe 是全球最准确且最便宜的转录模型，支持 Dragon Copilot 的多语言工作流。仅上个月，MAI-Code-Flash 在 GitHub Copilot 中就拥有300万用户，帮助开发者从其人工智能积分中获得更多价值。Microsoft-Decision-1 是我们用于结构化决策的新模型，在延迟和质量方面均优于大型语言模型和其他决策模型。包括 Atos Group、Equinor 和 RBI 在内的4000多家客户在其发布后的第一个月内就已使用该模型。我们最近完成了 MAI-Base-2 的预训练，其训练计算效率比我们测试的其他开放权重模型高出4到12倍。该基础模型将用于即将推出的涵盖思考、代码和网络安全的 MAI 系列模型。除了模型之外，我们还将自有 Copilot 体验背后的运行框架通过 Foundry 提供给客户。它为客户提供了一种由微软托管的方式来构建能够推理、使用工具、完成复杂长时间运行任务的代理，同时保留他们对模型的选择权。另一个关键层是数据。我们现在拥有4.4万名付费 Fabric 客户，同比增长超过50%。我们正在将 Foundry 和 Fabric 紧密结合，以便您可以在数据旁边直接构建自己的代理。随着企业连接并在实时运营、分析和非结构化数据上运行代理，目前有超过1.9万名客户同时使用 Foundry 和 Fabric。客户还在快速部署我们针对人工智能优化的数据库，包括 PostgreSQL、SQL DB Hyperscale、Cosmos DB，以便为代理提供对其所需数据和上下文的快速、安全访问。PostgreSQL 的增长已连续四个季度加速，同时使用 Foundry 的 PostgreSQL 客户数量同比增速加快至90%。我们还拥有对任何企业而言最重要的数据库之一，即 Microsoft 365 底层涵盖人员、人际关系、文档、电子邮件、会议、聊天、项目及其他工件的知识库。Work IQ 使这一上下文可用于每个代理工作负载；借助 Microsoft IQ，我们将 Work IQ、Fabric IQ 和 Foundry IQ 整合为代理系统的统一上下文。近6万名客户正在通过 Microsoft IQ 访问上下文，环比增长25%。随着企业部署更多代理，他们还需要大规模治理这些代理。通过 Agent 365，我们提供了一个人工智能可观测性平台，使客户能够管理、保护并优化其代理的性能和成本。注册表中现有超过5000万个代理，环比增长超过30%。最后，随着代理获得对企业数据和系统更大的访问权限，安全性变得更加关键。我们的方法是将智能与权限分离，在模型本身之外强制执行身份验证、权限控制、监控和隔离。上周，我们扩展了 Perception 的新功能，以帮助客户保护和隔离代理式内部人员，包括在本地和云环境中扩展代理发现、为每项任务强制执行最小特权访问的动态权限，以及持续风险评估。我们还引入了 Guardian Agents 团队，持续监控代理活动，以帮助在不安全行为发生之前予以阻止。总体而言，我们从预览客户（包括 KPMG、Nationwide Building Society、Northern Trust、Stellantis）那里收到了关于 Perception 的积极反馈。更广泛地说，我们正在帮助客户在整个企业范围内保护和治理人工智能的使用。迄今为止，客户已使用 Microsoft Purview 审计了超过76亿次代理活动，环比增长5倍。支撑我迄今所谈一切的是我们的基础设施。我们正在根据不断增长的业务订单进行建设，拥有一支可互换的资源池，使我们能够将容量动态分配给计算、数据、Foundry 和 Copilot 中价值最高的机会。需求加速促使我们在本季度于五大洲新增了24个数据中心。我们正更快地将容量投入使用，在我们最大的区域（占 GPU 部署的大部分），新 GB300 的从入库到上线时间环比缩短约20%。同时，我们通过优化数据中心设计、芯片系统、软件和模型，继续从现有基础设施中获取更多价值。例如，我们将 Copilot 工作负载的吞吐量环比提升了50%以上。我们继续利用 NVIDIA、AMD 的最新创新以及我们自有的 Maia 系统来扩展资源池。我们已经接入了首批 NVIDIA Vera Rubin GPU，对此感到非常兴奋。Maia 200 已经在 Teams 和 Copilot 的人工智能体验中实现了每瓦特高达1.7倍的 token 产出，而 Maia 300 将带来进一步提升，与领先的基于 GPU 的系统相比，每瓦特 token 产出提高40%。我们的增长不仅限于 GPU。我们继续看到云原生 Cobalt CPU 被广泛采用，改善了通用云工作负载的性价比。Azure 整体增长在企业及中小型企业细分市场中均表现广泛，并涵盖核心云服务和人工智能基础设施。最后，让我谈谈设备和消费者业务。在 Windows 方面，我们正在践行将混合智能带到每张办公桌和每个家庭的愿景，使每台个人电脑成为安全的代理终端。随着更强大的模型在本地运行，我们看到了让更多智能实际上变为不计量的机会。我们正与更广泛的硬件生态系统合作，将这些能力带给新一代个人电脑，涵盖 AMD Ryzen AI 400 系列、Intel Core Ultra 第3系列、Qualcomm Snapdragon X2 系列。本月早些时候，我们还宣布了由 NVIDIA RTX Spark 和 DGX Station for Windows 驱动的新个人电脑。有了这些新设备，您可以在笔记本电脑上运行去年的前沿模型，在办公桌上运行上个季度的模型。我们正在整合 Windows 和 Agent 365，使代理能够在设备上在安全边界内工作。我们推出了 Microsoft Execution Containers，这是一个策略驱动的执行层，可在 Windows 及其他平台上治理和隔离代理，并与 Agent 365 集成以实现治理和可观测性。OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Meta Muse 等代理正在采用 MXC，Meta 等客户已开始在其企业环境中部署它。在搜索和广告领域，Bing 和 Edge 再次夺取了市场份额。在 LinkedIn，我们超过14亿会员的参与度持续加深，信息流内容浏览时长同比增长15%。最后，在游戏领域，我们仍专注于打造优秀游戏，并在玩家选择的任何平台（主机、个人电脑、移动端和云端）触达他们。《我的世界》创下季度纪录，参与度和收入均创历史新高，而《魔兽世界》则进行了该系列史上最大规模的测试。我们带着多年来最强大的第一方和第三方游戏阵容之一进入假日季，包括上周发布的《现代战争4》，该游戏获得了十多年来《使命召唤》系列的最佳评价；以及将于下个月登陆 Xbox 的《侠盗猎车手6》。最后，基于我们所看到的需求、产品的实力以及我们在整个技术栈中推动的效率，我对投资的长期回报从未如此充满信心。接下来，我把时间交给 Amy。
谢谢你，Satya，大家下午好。受微软云强劲需求的推动，我们的收入、营业利润和每股收益均超出预期。本季度收入为923亿美元，增长19%。毛利额增长17%，毛利率为68%。营业利润增长21%，按固定汇率计算增长22%。每股收益为4.89美元，经调整我们对 OpenAI 投资的影响后增长18%，按固定汇率计算增长19%，外汇影响大致符合指引。受研发计算能力和人才持续投资的推动，运营费用增长6%。受强劲的收入增长、平台效率提升以及整个产品组合的聚焦投资推动，营业利润率同比小幅上升至50%，但部分被销售结构向 Azure 的转移所抵消。经调整我们对 OpenAI 投资的影响后，其他收入和支出为负2.34亿美元，略低于预期。资本支出为452亿美元，因为我们预计在第一季度交付的部分第三方产能出现延迟。我们约四分之三的资本支出用于短期资产，主要是 CPU 和 GPU，包括更高的内存和存储成本，因为我们继续投资于客户构建和扩展人工智能应用所需的基础设施。其余支出用于长期资产。本季度融资租赁为74亿美元。提醒一下，我们在租赁开始时将融资租赁的全部本金价值计入资本支出。为物业、厂房及设备支付的现金为394亿美元。受强劲的云计费和收款推动，经营活动现金流为580亿美元，增长29%。自由现金流为186亿美元，反映了较高的资本支出。最后，我们通过股息和股票回购向股东返还了102亿美元。现在来看分部业绩，按照9月份公布的更新分部结构报告。Agents and Infra 分部收入为768亿美元，增长25%，反映了我们平台各互联层的强劲表现。商业预订量下降12%，按固定汇率计算下降11%，主要受去年同期大额 Azure 承诺的影响，部分被我们商业销售模式的稳健增长所抵消，其中包括本季度的一项大额 Azure 承诺。商业剩余履约义务增长73%至6770亿美元，由于本季度的大额 Azure 承诺，其环比降幅相对于历史季节性规律较小。我们的剩余履约义务加权平均期限为2.3年，其中约30%将在未来12个月内确认为收入，同比增长29%。在未来12个月之后确认的剩余部分增长了98%。现在来看微软云。收入为639亿美元，增长加速至30%，按固定汇率计算为31%，环比新增金额同比几乎翻倍，反映了 Azure 和 M365 商业云的强劲需求。即使存在前面提到的第三方产能延迟，Azure 收入仍超出预期并增长48%，这得益于 Foundry 以及 CPU 变现能力的改善。Foundry 收入同比增长两倍以上，上行空间来自我们 GPU 资源池的效率提升（使我们能够向客户分配额外产能），以及本季度我们受益的每 token 更高收入。在整个 CPU 资源池中，工程工作使我们能够在今年季度识别并变现未充分利用的产能，帮助我们用现有产能满足更多不断增长的需求。此类工程效率的实现时机、第三方 GPU 租赁交付、我们自身的产能建设，以及模型组合变化带来的 ARPU 变动，都可能导致同比增长率出现季度波动。经调整上年同期受益于1个百分点期内收入确认的可比基数后，M365 商业云收入增长18%，按固定汇率计算增长19%。按报告基准，收入增长为17%，按固定汇率计算为18%。业绩超出预期，主要受 GitHub Copilot 采用和使用增强的推动，部分被 M365 E3 和独立 SKU 销售执行力较弱所抵消。我们继续调整销售模式，以平衡那些更传统的按席位 SKU 节奏与较新的高端 E7、M365 Copilot 以及基于使用量的生产力产品。同比增长由 ARPU 和席位共同推动。ARPU 增长主要由我们高端的按席位产品引领，包括 M365 Copilot、E5 和 E7，其中 E7 已达到数百万付费席位，此外还有主要来自 GitHub Copilot 的基于使用量产品的贡献。Copilot 收入增长环比加速，在 M365、GitHub 和安全领域的采用持续扩大。付费 M365 商业席位增长5%，受到前述销售执行力较弱的一些影响。增长由所有客户细分市场的装机基础扩张推动，但主要集中在我们的中小企业和一线员工产品中。M365 消费者云收入增长17%，按固定汇率计算增长16%，环比下降，因为我们开始面临上年同期提价带来的基数效应。生产力和服务器许可收入下降3%，按固定汇率计算下降2%，主要原因是随着上年同期产品发布红利的消退，交易型采购减少，部分被期内收入确认比例较高的合同占比上升所抵消。行业解决方案云收入增长10%，Dynamics 365 和 LinkedIn Talent Solutions 实现增长，尽管预订趋势继续放缓。在 Frontier 和支持服务方面，收入增长4%，按固定汇率计算增长5%，由支持服务推动。微软云毛利率同比下降至66%，主要受销售结构向 Azure 转移的影响，部分被主要在 Azure 的产品层面利润率改善所抵消。就该分部而言，毛利额增长20%，按固定汇率计算增长21%；受前述研发投资推动，运营费用增长10%。营业利润增长24%，按固定汇率计算增长25%；营业利润率同比小幅下降至53%，因为强劲的收入增长、平台效率提升和整个产品组合的聚焦投资，不足以完全抵消销售结构向 Azure 转移的影响。现在来看 Devices and Consumer 分部。收入为155亿美元，下降3%。扣除流量获取成本后的搜索和广告收入增长12%，超出预期，受 LinkedIn、Edge 和 Bing 的流量和单价提升推动。Xbox 收入下降2%，Xbox 内容和服务收入下降2%，按固定汇率计算下降1%，受第三方内容和 Xbox Game Pass 下滑的影响，部分被第一方内容增长所抵消。Windows OEM 和设备收入下降22%。Windows OEM 收入低于预期，下降27%，按固定汇率计算下降28%，原因是上年同期 Windows 10 停止支持带来的需求、OEM 和渠道合作伙伴的库存消化，以及个人电脑市场需求疲软。库存水平仍然偏高。分部毛利额同比基本持平；受 Xbox 推动，运营费用下降3%，部分被前述研发的持续投资所抵消。营业利润增长2%，按固定汇率计算增长3%；营业利润率同比上升35%，主要受动视收购带来的无形资产摊销减少推动，部分被 Windows OEM 收入占比下降的影响所抵消。现在来看第二季度展望，除特别说明外，均以美元为基础。基于当前汇率，我们预计外汇对总收入、销售成本或运营费用增长，或对任一分部的收入增长均无重大影响。先从分部指引开始，我们预计 Agents and Infra 分部收入为801亿至807亿美元，即增长24%至25%。在商业预订量方面，我们预计商业销售模式将实现稳健增长，但业绩将受到上年同期签署的大额 Azure 承诺的影响。此类大额 Azure 承诺的时机将导致预订量出现显著波动，使得季度增长率较难反映基础销售执行情况。在 Azure 方面，我们预计按固定汇率计算收入增长49%至50%，CPU 和 GPU 资源池的持续效率提升有助于抵消部分推迟至下半年的第三方 GPU 即服务合同。客户需求继续超过可用供应。展望第二季度之后，同比增长将继续反映本季度实现的工程效率和新产能增加的时机与规模，以及包含下半年增长加速的强劲上年同期可比基数。在 M365 商业云方面，我们预计按固定汇率计算增长约19%，外汇预计将使报告增长率降低不到1个百分点。我们预计高端按席位产品和基于使用量产品将持续保持势头，同时 E3 和独立 SKU 的执行力有所改善。增长将主要由 ARPU 推动，并有席位的额外贡献，我们继续预计收入增长将在本财年内加速。M365 消费者云收入应实现百分之十几的低段增长，环比下降，因为我们面临前述提价影响的基数效应。生产力和服务器许可收入应下降中高个位数，环比下降，原因是预计期内收入确认比例较高的合同占比降低。季度增长可能因合同组合、产品发布时机和其他交易型采购趋势而出现重大差异。在行业解决方案云方面，我们预计收入增长为中高个位数，并继续受到前述预订趋势的影响。在 Frontier 和支持服务方面，我们预计收入增长低至中个位数。微软云毛利率应约为65%，同比下降，因为产品层面利润率的持续改善不足以完全抵消销售结构向 Azure 转移的影响。在 Devices and Consumer 分部，我们预计收入为159亿至164亿美元。扣除流量获取成本后的搜索和广告收入增长应为低双位数，受单价和流量稳定趋势的推动，整体搜索和广告收入预计以类似速度增长。在 Xbox 内容和服务方面，我们预计收入增长为中高个位数，环比上升，受第三方和第一方内容发布时机的推动。根据全年的内容发布节奏，我们预计第二季度增长最为强劲，第三季度有所放缓，第四季度进一步趋缓。第二季度硬件收入应同比下降。Windows OEM 和设备收入应下降百分之三十几的中段。增长将继续受到库存水平偏高、个人电脑市场需求以及受益于 Windows 10 停止支持的上年同期可比基数的影响。与前几个季度一样，潜在结果的区间仍宽于正常水平。我们预计这些趋势将在本财年余下时间延续。因此，在公司整体层面，收入应在960亿至971亿美元之间，即增长18%至19%。我们预计销售成本为327亿至329亿美元，即增长26%至27%；运营费用为185亿至186亿美元，即增长9%，受研发计算能力和人才持续投资的推动。我们对销售成本和运营费用的成本指引均包含了对近期宣布的员工自愿离职方案的估计。营业利润率应同比小幅下降。排除我们对 OpenAI 投资的任何影响，其他收入和支出预计约为负3亿美元，因为利息收入将被利息支出（包括与数据中心融资租赁相关的利息支付）完全抵消。我们预计第二季度的有效税率约为20%。接下来是资本支出。在第二季度，我们预计资本支出将超过500亿美元。因此，由于前述第三方产能延迟，日历年度支出应约为1700亿美元。在本财年下半年，我们目前预计资本支出将加速，主要来自 CPU（包含更高的内存和存储成本）和 GPU，以及转移至下半年的第三方产能交付。随着我们不断提高基础设施效率，每一美元的资本支出都有潜力随时间推移支持更多收入和更高回报。鉴于我们强劲的业务表现，我们预计在2027财年继续保持正自由现金流。为补充业务产生的现金并保持财务灵活性，当我们认为条件具有吸引力时，将寻求额外的融资来源。最后，我们以微软云增长加速为2027财年取得了强劲开局。产品改进以及数据中心基础设施、第一方应用和代理的效率提升，正在增加我们为客户提供的价值并改善成果。向客户交付这种价值使我们具备持久长期增长的条件。接下来，Jonathan，我们进入问答环节。
谢谢，Amy。我们现在进入问答环节。出于对电话会议其他参与者的尊重，我们请每位参与者只提一个问题。接线员，请您重复一下提问说明好吗？
谢谢。[接线员指示] 第一个问题来自摩根士丹利的 Adam Wood。请提问。
您好。非常感谢 [技术问题] 以及低于预期的资本支出和云毛利率环比改善。我想请问，随着我们增量 [语音] 产能逐步上线，您认为未来几年更重要的回报驱动因素是什么？是 Azure 内部利用率和单位成本的改善，还是您在 Fabric、Foundry 和 Copilot 中对每项工作负载更多层级进行变现的能力？
谢谢你的提问，Adam。我会说以上都是，但我认为我们看待此事的方式是，我们有一个资源池，我们希望让这个池子尽可能高效和可互换，对吧？这就是关键所在，如果我思考我们建设数据中心的所有物理原理、我们上线产能的所有运营严谨性，当然还有我们如何在该基础设施上运行经过优化的工作负载。一旦做到这一点，那么这就只是我们如何通过观察需求信号来分配它的问题。即便在那里，即使在我们新的分部报告中，我认为您也能看到这一点，即 Copilot，其底层的 Copilot 有状态数据库是 Work IQ，它在 Foundry 中被使用，人们会在那里构建，比如说，一个跨越非结构化和结构化数据的供应链多代理系统。当然，它使用 Azure 中的 Postgres 数据库。所以——顺便说一句，所有代理工作都在 Agent 365 中注册，并由 Perception 管理其安全性，对吧？因此，至少对我们来说，我们把这一切视为同一套基础设施。当然，我们向您报告时会分为各种不同的产品，但您的核心问题是利润率将从何而来，杠杆将从何而来，它不会来自其中任何一个单一产品。它将来自每一个产品，而且当我们跨产品协同运作时，它会产生复合效应。
我认为那是——Adam，很抱歉如果我们漏听了你问题的前半部分。我想我们至少听到了后半部分。
很好。谢谢，Adam。
是的，当然。非常有帮助。谢谢。
接线员，请提下一个问题。
下一个问题来自瑞银的 Karl Keirstead。请提问。
好的，谢谢。Amy 和 Satya，我想知道你们能否详细解读一下我认为是本次电话会议的关键指标之一，即12月季度 Azure 按固定汇率计算增长49%至50%的指引。我可以想象有很多变量——你们正在建设的产能、分配给第三方客户的部分，可能还有 OpenAI 的强劲表现——但考虑到这个数字在我看来非常出色，也许你们可以稍微评论一下其中一些关键驱动因素。谢谢。
谢谢 Karl 的提问。我想先从第一财季谈起，这有助于大家思考第二财季乃至更长期的情况。在某种程度上，这与 Adam 的问题也并非毫无关联。在第一财季，我认为工程团队在提升平台层效率方面确实交付了非常、非常好的成果。这不仅仅是关于 GPU 效率的表述，而是关于每一层的效率，包括应用如何使用平台、Foundry 如何使用平台，以及 Azure 平台本身的效率。这些效率是每周逐步打磨出来的，你会产生很多好想法，其中许多行之有效，有些则不然，但你需要持续投入。因此，它们对当季业绩的影响程度或许并不那么可预测。在第一财季，团队做得非常好。你们也看到了一些成果，使我们能够在当季向 Foundry 分配更多资源。这是一件好事，因为正如我在电话会议中所说，我们的需求仍然超过供给。因此，只要工程团队能够带来这些效率提升，我们确实会尽可能将其投入到 Foundry 中，因为正如 Satya 所谈到的，这对于客户广泛构建我所说的基于新堆栈的应用至关重要。其次，你也提到了，token 定价会带来一些波动性。本季度我们的 token 定价高于预期。要知道，我们能够利用并获得良好利润率的高质量模型，在当季的受益程度相对较小。这在第一财季确实发生了。而且我认为，第一财季的数据中还包含了我刚才提到的效率提升，这些提升不仅应用于我们的 GPU 机群；我认为人们多少低估了 Satya 在回答 Adam 问题时举的那个例子。那是一个涉及 GPU、CPU、存储和内存的工作负载。我的意思是，它需要所有组件的配合。因此，我们在现有机群内创造额外容量的能力，也让我们有空间在第一财季相当快地完成转化。所以，在第二财季，我们拥有这些效率提升，这非常好，并且它们将延续到第二财季。我们需要找到更多的效率提升，这也是我们所指望的，以便实现我给出的指引，因为我相信团队在第一财季的工作成果会延续到第二财季。但我们也需要这些工作成果能给我们提供一些帮助，因为我们原本指望在第二财季获得的部分供应被推迟到了下半年。因此，我认为，正如你所指出的，整个季度的 token 定价也存在一些不确定性。这些因素可能会发生变化。所以，就效率提升而言，我感觉良好。当我们能够、当我能够看到这些收益并将其纳入考量时，我对据此给出指引感到有信心。但其他因素的可预测性较低，Karl，我希望这对理解这些驱动因素有所帮助。
是的，很有帮助。谢谢你，Amy。
谢谢 Karl。接线员，请接下一个问题。
下一个问题来自 Bernstein Research 的 Mark Moerdler。请提问。
非常感谢你们回答我的问题。祝贺你们取得了稳健的季度业绩和稳健的指引。很高兴看到你们的执行力如此之强。我想了解一下，总体而言，Azure 中 AI 业务强劲表现的驱动力是来自企业客户，还是来自数字原生或 AI 原生客户。随着推理业务开始放量，且微软成为企业客户的首选，Amy，我们目前应如何看待企业客户工作负载在整体工作负载中的占比？Satya，鉴于 Azure AI 平台产品的强劲增长，你能否详细说明一下其背后的驱动力是什么？是企业客户吗？是数字原生客户吗？显然两者兼有，但任何能体现企业客户业务放量的细节，我认为都会很有价值。
好的，谢谢你的提问，Mark。我先来回答，Amy 可以补充。就在上周我还在欧洲，很高兴看到正在广泛部署的智能体系统的质量。联合利华（Unilever）部署了其自动接单和贸易优惠券争议管理系统，全部作为一个完全由智能体驱动的无接触系统。劳斯莱斯（Rolls-Royce）部署了一个系统，用于管理其喷气发动机的所有维护工作，这些发动机包含 30,000 个零件，供应链相当复杂，涵盖规划、执行和库存管理系统，全部构建在 Foundry 智能体系统之上。奥地利银行 RBI 向我展示了 20 多个端到端的业务流程。他们谈到无论是信贷还是其他业务，现在如何能够以优化得多的方式来完成。因此，其广度、质量以及它们的能力——顺便说一句，还有其多模态特性，都令人印象深刻。他们从前沿模型起步。事实上，其中许多客户，比如联合利华，直接采用了使用我们的追踪数据训练的 MAI 模型。因此，甚至在我认为是模型优化、工作负载优化、token 优化方面的成熟度，都非常令人欣喜。所以，广度正在显现。最终，企业工作负载给我的感觉是，就像我成长过程中所熟悉的企业过去构建的数据库应用一样，如今在 AI 领域正在发生同样的事情。事实上，如果说有什么不同的话，那些追逐新奇事物的热度正在减退，对吧，重点不再是下一个大事件。他们真正关心的是：哇，我能构建一个系统吗？我能拥有模型权重吗？我能控制成本吗？我能保证可靠性吗？安全性如何？因此，从这个意义上说，企业级广度的推进已经开始。但和其他所有事情一样，企业级业务不是按季度环比衡量的。这是一个长达十年的过程。这正是我一直在等待的，而不是只有四个客户向你购买大量算力，让你能展示几个季度的增长。在我看来，那不是一门生意。所以我想要广度。我们在广度方面处于有利地位。我们有希望向我们采购的大型客户，我们也对此敞开大门开展业务。只要价格合适，我们可能会向他们销售一些产品。如果价格不合适，我们将耐心地构建广度业务。
谢谢 Mark。接线员，请接下一个问题。
下一个问题来自高盛的 Gabriela Borges。请提问。
你好，晚上好。谢谢你，Satya。我想继续探讨广度这个话题，因为你在准备好的发言中提到，MAI 现在可以在领先模型发布后的三到六个月内与之相媲美。同时，OpenAI 在本季度占收入的 11%。所以，也许可以退一步，谈谈你对前沿 MAI 与部分更成熟的企业客户在专有 AI 战略方面所做的工作之间，token 组合和 token 价值将如何演变的最新看法？谢谢。
是的，我认为，事实上，我会说你应该把三样东西看作任何工作负载的工具箱。首先是新模型的发布，它具有出色的性能，你希望通过使用它在你关心的指标上实现评估最大化，也就是对你重要的结果。人们应该使用它。我们在上个季度的一些 OpenAI 模型上看到了这一点。它们是非常出色的模型，我们显然对 OpenAI 在 Astra 上取得的进展以及未来的发展感到非常兴奋。我认为我们看到了对此的良好需求。接下来人们会做的是，嘿，我能不能实际组合多个前沿模型，因为它们的价格差异很大。事实上，今天早上 Artificial Analysis 发布了在我看来真正的基准测试，即使用我们 Fusion 的编程智能体。我认为我们在那里排名第二或第三，这非常棒，对吧，这意味着你现在可以获得前沿性能，速度快 45%，成本低 75%。谁会不想采用呢，对吧？也就是说，如果你是编程智能体的用户，你实际上希望 Anthropic 和 OpenAI 为你的工作负载展开竞争，不是每季度一次，而是针对每一项任务。对我来说，这就是这些路由器和自动 Fusion 路由的价值所在。我们对此感到非常兴奋。最后一点同样重要。许多客户会说，嘿，看看联合利华的例子，对吧？那是他们的系统。他们最终甚至会在使用了一批前沿模型之后获取追踪数据，然后只想训练自己的模型。所以，它可以是开放权重的，或者在这个案例中是 MAI 模型。因此，我认为所有这些都需要作为可用的选项提供。然后根据定价、根据客户的需求，他们会加以运用。这其中存在时间上的变化。从来不会是，哦，我从某个地方开始，然后就停在那里，对吧？而是我可能从前沿模型开始，可能转向开放权重模型，可能转向 MAI 模型，可能在接下来的几个月里为了新发布的模型又回到前沿模型，然后再退出。这就是我认为这些工作负载的动态变化方式。正因如此，当我们考虑 Foundry、考虑 Fabric，或者考虑 Copilot 和 GitHub Copilot 时，我们真正想要构建的是一个能够持续为客户创造价值的模型系统，而不是让他们被困在某一种选择中。
感谢你的分享。
谢谢 Gabriela。接线员，请接下一个问题。
下一个问题来自 Jefferies 的 Brent Thill。请提问。
谢谢。Amy，很高兴看到 Azure 接近 50%。你们还有另一个项目也接近 50%，那就是营业利润率。我想很多人会问，在顶部达到 50、底部也达到 50 的情况下，你们如何维持这样的增长水平？也许你可以谈谈你们为保持底线的高水平而持续推进的运营改善措施。
谢谢 Brent。首先我要说，这里最好的解决方案是收入增长。因此，我倾向于从这里开始并重点关注，尽管我认为许多人似乎以为我是从损益表的底部开始往上推算。正确的做法是你总是从损益表的顶部开始往下推。因此，我们一直关注的重点，而且我认为这几乎蕴含在所有评论中，就是我们改变了业务分部，因为我们正在改变向客户交付产品和服务的方式。我们做出改变，是因为我们正在交付包含大量、大量价值的全新且不同的产品。而这些产品比以往更加集成。我认为，当你看到顶层收入加速增长时，它当然会以相当健康的方式促进利润率的提升。以及更多的利润额，我认为我也需要大家关注这一点。第二个方面是对效率的真正重视，因为当我们提到“效率”这个词时，我认为人们会觉得它与成本相关。结果确实与成本相关，但效率的真正好处在于稳定性、安全性、可靠性，在于它能以尽可能低的成本交付最高质量的单元。因此，这是卓越运营。所以，我认为当你思考这个问题时，你可以实现产品卓越，而这正是我们真正关注的重点。我认为我们在过去一个季度在产品质量方面做得非常好，我认为团队在许多方面都应该为此感到自豪。接着你就有了这种对改进的运营层面的关注，然后在运营费用方面也确实有所侧重，以确保资金用于构建新事物或提供安全性和质量保障。我认为，我们已经做出了非常主动的选择，真正专注于这两件事，尤其是在当前环境下及其重要性。我认为，当你做到这些，并且恰好处于一个具有广度、客户广度以及全球化业务的良好市场中时，我们就会看到良好的结果。特别是在本季度，当你在一季度内实现了大量效率提升，并且能够在不增加额外成本的情况下实现收入增长时，你当然会看到益处，我们确实看到了。但我对这一数字背后的支撑因素感觉良好，我认为，那就是对正确驱动因素的关注。
谢谢 Brent。接线员，请接下一个问题。
喂？
是的，你好。
抱歉 [语音重叠]
我们的下一个问题来自 Stifel 的 Brad Reback。
好的。抱歉，我没听到我的名字。关于 M365 消耗量，当你们将 GitHub 从按席位模式转变为消耗模式时，为你们释放了大量的收入增长。考虑到现有工具为核心 M365 客户在消耗端带来的释放，你认为这种释放会像之前那样迅速且无需销售努力，还是需要付出相当大的努力才能让这些计量表转动起来？谢谢。
好的，谢谢你的提问。我认为在编程方面，速度会更快，仅仅是因为我认为人们已经习惯了按使用量付费（PayGo）这种普遍的市场运作方式。而且，如果有什么不同的话，希望我们今天甚至在 GitHub Universe 上宣布的一些关于 Fusion 的内容是一种更具吸引力的方式，对吧？因为即使你想想看，对吧，你购买了一堆额度，你希望最有效地使用这些额度。这就是 GitHub Copilot Fusion 的承诺。所以我们对在这方面取得进展非常乐观。至于 Copilot 本身，对吧，我们正在努力确保在某种意义上，通过每一次模型发布将越来越多的价值注入订阅中，并实质上整合前沿模型的进步以实现广泛部署。在许多情况下，正如我的发言所述，是由 IT 部门出资的，对吧，作为你希望全面标配的东西。同时，对于需要按需使用的场景，你也有按使用量付费或消耗计量选项。因此，这两种选择都是开放的，我认为这就是为什么，正如 Amy 提到的关于 Copilot 的情况，我们正在努力确保客户了解这两种选择。他们能够以对自身最有利的最佳方式使用这两种选择。我们不希望他们过度购买某一种，然后又觉得自己在耗尽 token 额度，因为这对任何人都没有好处。我们希望确保他们理解订阅的价值，以及它是如何持续提升的价值。它甚至不是静态的。同时，你也可以启用这种消耗计量。因此，无论是在我们的销售策略中，还是在客户的理解上，都存在一定程度的复杂性，我认为这些正在逐渐融合。我们对目前的进展感觉很好，但还有很多工作要做。
我想补充的是，这也正是我们在此对 Frontier 公司进行投资，并结合我之前谈到的一些销售策略调整的原因。我们需要这两者共同作用来确保客户——因为我认为 Satya 想表达的是，我们希望他们既能充分利用 Copilot 许可证，又能明白何时消耗计量能为他们创造价值。对 FDE 组织或 Frontier 公司的投资，以及我们现代办公和 Microsoft 365 销售团队内部的新策略，都是为了实现这一目标。而且我认为正如 Satya 所指出的，在编程之外的领域，这一转变会比较缓慢。但我仍然认为我们看到了令人鼓舞的迹象，我对此持积极态度。
谢谢，Brad。
谢谢 Brad。接线员，我们还有时间再提最后一个问题。
下一个问题来自美国银行的 Tal Liani。请提问。
嘿，我想澄清一下你刚才说的话。你们本季度披露了 Copilot 的数据吗？不过我的问题更多是关于资本承诺或资本战略的。你在准备好的发言中表示，未来如有需要，你们会考虑筹集资金。你能谈谈在债务、股权及其他来源之间的策略吗？如果需要，你们打算如何筹集资金？谢谢。
好的，我来回答这个问题。我想我说的是，如果条件具有吸引力且合理的话。我们很幸运，在融资能力方面有很大的灵活性。我以前谈过这一点。有一种融资形式叫租赁，我们一直将其作为一种工具使用。此外，鉴于我们的评级状况，我们很幸运能够进入债务市场，而且可以说我们还没有、尚未动用这一渠道。当然还有其他选择。但我的看法是，我们对自由现金流为正感到满意。我们对我们所花费的每一美元资本支出的回报感到满意，我们对此充满信心。因此，我们认为自己有很多选择，能够在条件合理且具有吸引力时进入融资市场。回答你的直接问题，我们本季度没有披露 Copilot 数据的更新。我们谈论了收入和使用的增长势头。
谢谢。
谢谢 Tal。今天财报电话会议的问答环节到此结束。感谢各位今天的参与，我们期待很快再次与大家交流。
谢谢大家。
谢谢。
[接线员结束语]