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微軟今天發(fā)布了該公司的2025財(cái)年第四財(cái)季及全年財(cái)報(bào)：營收為764.41億美元，同比增長18%，不計(jì)入?yún)R率變動(dòng)的影響為同比增長17%；凈利潤為272.33億美元，同比增長24%，不計(jì)入?yún)R率變動(dòng)的影響為同比增長22%。

財(cái)報(bào)發(fā)布后，微軟CEO薩提亞·納德拉（SatyaNadella）、執(zhí)行副總裁兼CFO艾米·胡德（AmyHood）等公司高管出席了隨后舉行的財(cái)報(bào)電話會(huì)議，解讀財(cái)報(bào)要點(diǎn)，并回答分析師提問。

以下是電話會(huì)議實(shí)錄：

摩根士丹利分析師KeithWeiss：公司頭部應(yīng)用的使用情況如何？

薩提亞·納德拉：工作負(fù)載方面的成果對(duì)我們而言極具價(jià)值，我們可以從中學(xué)習(xí)，進(jìn)而開發(fā)產(chǎn)品和平臺(tái)。而且，從更廣泛的角度來說，隨著時(shí)間推移，這些成果會(huì)實(shí)現(xiàn)融合。事實(shí)上，艾米和我所追蹤的不僅包括頭部應(yīng)用的使用情況，還有各類二級(jí)應(yīng)用的開發(fā)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(yīng)用來塑造平臺(tái)，之后就會(huì)出現(xiàn)擴(kuò)散效應(yīng)，而這兩種情況目前都在我們的觀察范圍內(nèi)，所以我對(duì)未來的深入發(fā)展和持續(xù)推進(jìn)充滿信心。

伯恩斯坦分析師MarkMoerdler：投資者都非常高興公司能夠超越上個(gè)季度的業(yè)績。生成式人工智能革命如今已經(jīng)開始兩年多的時(shí)間了，其采用率仍處于初期階段且在不斷上升。管理層認(rèn)為軟件公司將通過何種最佳方式實(shí)現(xiàn)人工智能在SaaS（軟件即服務(wù)）領(lǐng)域的商業(yè)變現(xiàn)？

管理層是否認(rèn)為，像微軟365Copilot或DynamicsCRMCopilot客戶關(guān)系管理這類橫向的、更為適用于通用場景下的應(yīng)用，與那些針對(duì)性極強(qiáng)的應(yīng)用相比，在商業(yè)化變現(xiàn)方面存在差異？此外，從長期來看，應(yīng)該如何看待SaaS人工智能業(yè)務(wù)的利潤率走向？

薩提亞·納德拉：如果不局限于SaaS這一個(gè)類別來看的話，就像從服務(wù)器到云的轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是服務(wù)器使用量的擴(kuò)大一樣，云的發(fā)展過程其實(shí)就是這樣。過去我們要做大量服務(wù)器相關(guān)的工作，但問題是，部署服務(wù)器、搭建架構(gòu)、進(jìn)行擴(kuò)容需要專業(yè)知識(shí)、資金投入和時(shí)間成本，這些都是難題，所以當(dāng)時(shí)的市場規(guī)模也就那么大。而有了云之后，你可以靈活地按需購買服務(wù)，能快速擴(kuò)容也能及時(shí)縮容，對(duì)專業(yè)知識(shí)的要求也降低了。所以，這帶來的變化是數(shù)量級(jí)上的?，F(xiàn)在正在發(fā)生的情況也是如此。如果你認(rèn)同“智能本質(zhì)上是計(jì)算的對(duì)數(shù)”這一觀點(diǎn)，那就意味著計(jì)算需求會(huì)不斷增長，而我們必須盡可能高效地利用計(jì)算資源，才能持續(xù)創(chuàng)造智能。除了基礎(chǔ)設(shè)施層面，這種趨勢(shì)還體現(xiàn)在哪些方面？我剛剛提到過基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用服務(wù)器正在逐步成型。這些都是傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施類別，它們會(huì)繼續(xù)存在，但規(guī)模會(huì)擴(kuò)大一到兩個(gè)數(shù)量級(jí)。實(shí)際上，我們還在追蹤一個(gè)數(shù)據(jù)：每一塊GPU都需要相應(yīng)的存儲(chǔ)和計(jì)算資源支持，這一比例的增長對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施而言也是呈指數(shù)級(jí)的。

再看到應(yīng)用層，SaaS應(yīng)用本身現(xiàn)在確實(shí)在界面中融入了智能代理和聊天功能，而且還在開發(fā)自主代理。代理有點(diǎn)像應(yīng)用程序，比如數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序，但它們?cè)絹碓蕉嗟乇挥糜谟脩艚换ミ^程中。我覺得GitHubCopilot程序員人工智能助手就是個(gè)很好的例子，它從一開始只是集成在IDE（集成開發(fā)環(huán)境）中的代碼補(bǔ)全工具，之后我們?yōu)樗砑恿肆奶旖缑?，接著又加入了代理模式，現(xiàn)在已經(jīng)有了自主代理，能夠完全異步運(yùn)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鑒GitHub的功能。所以，說到GitHub的商業(yè)化，我們一方面可以通過GitHub企業(yè)版來實(shí)現(xiàn)盈利，另一方面也可以針對(duì)GitHubCopilot以及它的各種功能形態(tài)來探索變現(xiàn)方式。微軟365和Dynamics365的情況也是完全一樣的。

因此，我們必須放開思路，拓展數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)邏輯層和用戶界面層的功能，只要做到這一點(diǎn)，用戶使用率就會(huì)上升，而這一點(diǎn)在業(yè)績數(shù)據(jù)中也有所體現(xiàn)。

艾米·胡德：如果想了解各層級(jí)相關(guān)的所有情況，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在這一轉(zhuǎn)型過程中，商業(yè)化變現(xiàn)的模式也十分相似：有按用戶收費(fèi)的邏輯，也有分等級(jí)的按用戶收費(fèi)模式，這些等級(jí)有時(shí)與使用量相關(guān)，有時(shí)則是純粹的按使用量計(jì)費(fèi)模式。我覺得隨著人工智能模型能力的提升，這些模式會(huì)繼續(xù)融合。企業(yè)團(tuán)隊(duì)最終會(huì)找到調(diào)控使用量的方法，為特定任務(wù)匹配最適合的模型。所以，這種多種模式的融合在未來會(huì)持續(xù)下去。

瑞銀分析師KarlKeirstead：這已經(jīng)是公司連續(xù)第二個(gè)季度Azure實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)顯著的增長，似乎這一成績?cè)从诒镜夭渴鹣駻zure遷移活動(dòng)的加速。我想請(qǐng)問管理層，結(jié)合你們與客戶的交流，有沒有兩三個(gè)具體的推動(dòng)因素在驅(qū)動(dòng)這種遷移？以及你認(rèn)為這一趨勢(shì)的持續(xù)性如何？

薩提亞·納德拉：主要有三個(gè)因素在起作用。首先是遷移活動(dòng)。一個(gè)很好的例子是我在發(fā)言中提到的雀巢公司的SAP系統(tǒng)（企業(yè)管理和優(yōu)化）遷移，他們將大量相關(guān)數(shù)據(jù)連同多臺(tái)服務(wù)器一起遷移到了Azure，這算是一個(gè)典型案例。無論是VMware（數(shù)據(jù)中心虛擬化解決方案）遷移、SAP系統(tǒng)遷移，還是我們自身服務(wù)器的遷移，目前進(jìn)展都很順利，但實(shí)際上，這一進(jìn)程還遠(yuǎn)未結(jié)束，樂觀估計(jì)可能才剛到中途。

其次，云原生應(yīng)用正在不斷擴(kuò)展，這里先不考慮所有人工智能相關(guān)的內(nèi)容，單是那些傳統(tǒng)的云原生企業(yè)，比如電子商務(wù)公司，其規(guī)模正在大幅擴(kuò)張，其中一些客戶以前并未使用Azure，但現(xiàn)在越來越多地選擇了我們。他們最初可能是為了AI而來，但留下來的原因遠(yuǎn)不止AI。在我看來，這也是推動(dòng)Azure整體業(yè)績?cè)鲩L的一個(gè)因素。當(dāng)然，還有新的AI工作負(fù)載。這三個(gè)因素在某種程度上相互促進(jìn)，共同推動(dòng)著我們的增長。

杰弗瑞分析師BrentThill：這個(gè)季度有沒有什么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(yù)料到，卻實(shí)實(shí)在在發(fā)生了的事？因?yàn)槲矣X得這次業(yè)績?cè)鲩L的幅度，確實(shí)讓不少人感到震驚。

薩提亞·納德拉：我其實(shí)不覺得有什么事真的讓我們感到意外。我們?cè)陂_發(fā)這些人工智能應(yīng)用的過程中，以及從整體來看，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)的功能已不再局限于“這里有個(gè)模型、這里有個(gè)API，你調(diào)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(jìn)的。而現(xiàn)在，一種極具創(chuàng)新的應(yīng)用模式正在興起，這甚至需要我們對(duì)整個(gè)應(yīng)用技術(shù)棧進(jìn)行大幅重新思考。就拿存儲(chǔ)層來說，其復(fù)雜程度已然提升——你需要通過預(yù)處理構(gòu)建多大規(guī)模的索引，才能讓你的上下文建構(gòu)，變得更出色、質(zhì)量更高，這些都是需要考量的。

我認(rèn)為這一切都在逐步形成。所以，像AzureSearch（AI驅(qū)動(dòng)的信息檢索平臺(tái)）、Fabric（適合企業(yè)使用的端到端分析平臺(tái)）和CosmosDB（全球分布式多模型數(shù)據(jù)庫服務(wù)）這類產(chǎn)品，我發(fā)現(xiàn)它們周邊的各種框架正變得愈發(fā)強(qiáng)大，足以支撐開發(fā)復(fù)雜的應(yīng)用。讓我感到欣喜的是，無論是公司內(nèi)部還是外部，大家的學(xué)習(xí)曲線都在上升，技術(shù)棧的普及速度以及應(yīng)用開發(fā)的推進(jìn)速度都快了很多。要知道，想當(dāng)年關(guān)系型數(shù)據(jù)庫剛出現(xiàn)時(shí)，人們是花了好長時(shí)間才搭建出ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）系統(tǒng)，但如今，依托不斷提升的成熟度，我們能以極快的速度開發(fā)出相當(dāng)復(fù)雜的應(yīng)用。

巴克萊銀行分析師RaimoLenschow：有一個(gè)關(guān)于Copilot的問題，首先，我個(gè)人作為巴克萊的用戶，對(duì)其表現(xiàn)非常滿意。我覺得我們都意識(shí)到，Copilot是AI的部分，但數(shù)據(jù)變得越來越重要，從這一點(diǎn)出發(fā)，我們就可以開始思考智能代理（agents）的作用了。在與客戶的交流中，管理層有什么新的發(fā)現(xiàn)？比如，大家是否都明白，Copilot其實(shí)只是起點(diǎn)，而在此之后，其應(yīng)用范圍會(huì)變得越來越廣。

薩提亞·納德拉：我認(rèn)為你說得沒錯(cuò)，即便在Copilot內(nèi)部，想必你也注意到了，比如現(xiàn)在有分析型代理、研究型代理，這只是舉兩個(gè)例子，當(dāng)然還有各種第三方代理。所以，這類情況確實(shí)越來越多了——這不再只是請(qǐng)求-響應(yīng)的模式，本質(zhì)上是生成一些應(yīng)用程序，讓它們自主運(yùn)行然后返回結(jié)果。但用戶界面（UI）仍然非常重要，即便是異步工作，要下達(dá)異步工作的指令需要UI，要監(jiān)控異步工作也需要UI。這些UI可能會(huì)有所不同，或許不是聊天界面，當(dāng)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來說，非常有趣的一點(diǎn)是，即便你不用GitHubCopilot來創(chuàng)建代碼提交或拉取請(qǐng)求，GitHubCopilot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(tǒng)都在發(fā)生這樣的變化。你說得完全正確，一開始確實(shí)需要某種更側(cè)重于聊天的UI，但很快就會(huì)超越這一范疇，這一點(diǎn)在微軟365和Dynamics365中都能看到。

高盛分析師KashRangan：一個(gè)問題問給艾米。我記得幾個(gè)季度前，你曾說過，當(dāng)資本支出增長（capex）放緩到一定程度，公司就會(huì)進(jìn)入加速增長的階段，現(xiàn)在你們確實(shí)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(shí)，我當(dāng)然認(rèn)為這是業(yè)務(wù)訂單量或云服務(wù)表現(xiàn)良好的積極信號(hào)，但結(jié)合未來幾年Azure的增長率，我們?cè)撊绾慰创Y本支出曲線的走勢(shì)？尤其是薩提亞提到AI技術(shù)棧會(huì)消耗越來越多的基礎(chǔ)設(shè)施，我們是否正處于這樣一個(gè)階段：那就是必須持續(xù)加大投入，同時(shí)期待推理和應(yīng)用層面能逐步發(fā)力，進(jìn)而帶來更豐厚的毛利率結(jié)構(gòu)？

艾米·胡德：我想先退一步談這個(gè)問題，當(dāng)大家思考我對(duì)全年capex的相關(guān)表述，以及第一季度超過300億美元的支出指引時(shí)，首先要明確一個(gè)事實(shí)：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(gè)微軟云業(yè)務(wù)的方方面面，因此，在投資回報(bào)率、增長率以及相關(guān)性方面，我信心十足。我們當(dāng)前的支出與賬面上已簽約的業(yè)務(wù)緊密相關(guān)，這些都是我們必須完成的任務(wù)，需要我們的團(tuán)隊(duì)全力以赴，以最快、最有效的方式落實(shí)產(chǎn)能。如我們之前所講的，資本支出同比增長率會(huì)有所下降，但核心在于，我們的投資，尤其是在服務(wù)器、GPU、CPU、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)等短期資產(chǎn)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(guān)。

今年1月我曾提到，我們?cè)詾榈?月供需狀況會(huì)有所改善，而現(xiàn)在我希望到12月能有好轉(zhuǎn)。這并非因?yàn)槲覀冑Y本支出放緩了，即便我們的支出加速增長、努力提前租賃設(shè)備、盡快將CPU和GPU投入使用，需求仍在不斷持續(xù)增長。所以，我并不急于確定一個(gè)營收增長與資本支出增長交匯的時(shí)間點(diǎn)，因?yàn)槲腋雨P(guān)注的是積累未交付訂單、拓展業(yè)務(wù)以及提升產(chǎn)能，就目前而言，我們?cè)谶@些方面的投資回報(bào)率是可觀的。我不希望大家過度糾結(jié)于某個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)樵谶@種業(yè)務(wù)擴(kuò)張的階段，若非要選定一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，往往會(huì)造成在市場份額獲取和業(yè)務(wù)不斷拓展方面顯得過于保守，因此，我的精力更多放在了業(yè)務(wù)拓展上。

薩提亞·納德拉：我在上一次財(cái)報(bào)會(huì)議上也提到過，托管服務(wù)商和超大規(guī)模云服務(wù)商的區(qū)別在于軟件，這一點(diǎn)在當(dāng)下同樣適用。就拿我舉過的GPT-4的例子來說，它完全依托軟件，僅僅在過去一年里，我們就對(duì)其進(jìn)行了諸多優(yōu)化，我們知道如何運(yùn)用軟件技術(shù)，將任何一款硬件的性能提升數(shù)倍，而這正是收益的來源。就如艾米所言，當(dāng)你真正著手?jǐn)U建基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，不必空談理論，只需在所有這些方面全力以赴，隨著時(shí)間的推移，成效自然會(huì)逐步累積。

艾米·胡德：薩提亞談到軟件層面的操作，有一點(diǎn)很重要，他在前面發(fā)言中提到，要將其與不斷疊加的人工智能S型增長曲線聯(lián)系起來。我想提醒大家，這正是我們?cè)谥暗脑妻D(zhuǎn)型過程中所見證的，也是我們?cè)谀谴无D(zhuǎn)型中采取的運(yùn)作方式。而同樣的技能和邏輯，在此次轉(zhuǎn)型中會(huì)以更快的速度發(fā)揮作用。

富國銀行分析師MichaelTurrin：我想請(qǐng)艾米談?wù)劺麧櫬史矫娴膯栴}。在業(yè)務(wù)組合向Azure以及一些更聚焦人工智能的產(chǎn)品傾斜的情況下，公司未來一年運(yùn)營利潤率有望保持平穩(wěn)，這聽起來非常令人振奮。你能否更詳細(xì)地談?wù)劰臼侨绾纹胶膺@些取舍、抵消業(yè)務(wù)組合變化帶來的影響的？我特別想了解，在公司內(nèi)部利用人工智能提升生產(chǎn)效率方面，你們有哪些值得強(qiáng)調(diào)的成果，或者還有其他哪些因素支撐著全年的預(yù)期？

艾米·胡德：我認(rèn)為談到利潤率，真正值得關(guān)注的是，有時(shí)候人們會(huì)過分強(qiáng)調(diào)成本控制對(duì)利潤率的驅(qū)動(dòng)作用。我看到的另一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素是，確保我們能推出極具競爭力、富有創(chuàng)新性且能搶占市場份額的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，因?yàn)檫@會(huì)拉動(dòng)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(shí)現(xiàn)利潤率提升的一種更持久的方式，它能形成自我強(qiáng)化的良性循環(huán)。我想說的第二點(diǎn)，也是我此前談到的，就是運(yùn)用我們所有的技能來提升效率。無論是在技術(shù)棧的哪一層，S曲線都會(huì)相互疊加產(chǎn)生復(fù)合效應(yīng)，我們正在推進(jìn)這項(xiàng)工作，并且高度專注于此。

與此同時(shí)，我們也在進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的擴(kuò)建，所以即便持續(xù)投入，大家也能看到效率在不斷提升。當(dāng)然，還有一點(diǎn)就是繼續(xù)留住優(yōu)秀人才，聚焦于那些擁有最大市場規(guī)模和最高成功可能性的產(chǎn)品與機(jī)遇。因此，如果這三方面都能順利推進(jìn)，投入到位且方向明確，我對(duì)利潤率目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)就充滿信心。但毫無疑問的是，這一切的核心始終是產(chǎn)品，我們專注于此，也是為客戶提升服務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵。（完）

免責(zé)聲明：本文內(nèi)容由開放的智能模型自動(dòng)生成，僅供參考。