微软电话会：Azure需求超容量，AI变现加速

微软2026财年第四季度业绩电话会议上，高管们表示AI需求对微软而言仍是强劲顺风，Azure需求持续超越可用容量，这一供需失衡格局短期内未见缓解。资本支出因会计政策调整降至约1750亿美元。

华尔街见闻提及，美东时间29日美股盘后，微软公布，截至2026财年第四季度（Q4）财报，营收同比增长18%至900.1亿美元，较分析师预期高2.6%。

全财年总营收突破3310亿美元，同比增长18%。其中微软云收入突破2140亿美元，增幅27%。

业绩电话会上，微软高管表示，预计整个2026自然年，资本支出仍为此前预计的1900亿美元。但因为会计核算方式变更，调整了数据中心和办公楼的预计使用年限，今年的预计支出规模降至约1750亿美元，相当于较1900亿美元还低了将近8%。

本季度Azure增速从此前的40%进一步加速至43%，并指引下季度增长约45%，超出市场预期。首席执行官Satya Nadella表示，需求持续超越可用容量，这一供需失衡格局短期内未见缓解。

首席财务官Amy Hood则强调，工程团队在CPU与GPU效率提升方面取得显著进展，新释放的容量在季内迅速变现，成为本季业绩超预期的重要驱动力之一。

AI基础设施狂飙，资本支出变相降低

市场最关注的云业务及AI基础设施订单在Q4表现强劲。四季度Azure及其他云服务营收实现了43%的超预期增长。

微软首席财务官Amy Hood直言了当前的供需矛盾：

目前的情况显然是，需求依然超过我们可用的供应。你甚至可以从现货市场的资产定价中看出这一点。

为了应对这一局面，微软在基础设施建设上大幅踩下油门。

微软CEO Satya Nadella透露了惊人的扩产速度：

本季度我们在五大洲新增了31个数据中心，今年总数达到88个。我们本季度又增加了1吉瓦的算力容量，并保持在短短两年内将总算力容量翻倍的既定轨道上。

针对未来的业绩指引，Amy Hood表示，尽管面临产能基数的扩大，预计2027财年第一季度Azure的恒定汇率增速将进一步加速至45%左右。

同时，受数据中心使用寿命会计政策变更（从15年延长至25年）影响，部分租赁从融资租赁转为经营租赁，2027财年全年资本支出预计将在1750亿美元左右。

捍卫企业核心IP，大模型选择权与“智能体架构”

在回答分析师关于企业对开源模型和保护知识产权的顾虑时，Satya Nadella给出了市场洞察，这也是微软未来在AI架构设计上的核心逻辑。

Satya Nadella强调：

这不会是一种让你把所有知识拱手相让、而自己什么都得不到的模式。每家企业都会评估，哪些提供商真正在帮助它们创造价值和知识。

基于这种市场认知，微软推出了将模型与上下文内存、调度工具剥离的底层架构，使任意模型在任意时点均可替换。

他表示，Copilot、GitHub Copilot和Security Copilot均已按此架构构建，而微软正致力于将这一设计模式向全体企业客户推广。Nadella说：

你可以使用前沿模型，也完全可以同时使用多个模型，或者在不希望依赖任何外部模型时，用自己积累的输出、追踪记录和上下文训练专属模型。

他还以近期Hugging Face安全事件为例，强调单一模型依赖的系统性风险，"你不能被一个模型的拒绝服务所左右"。Satya Nadella表示：

我们讨论前沿模型时总以为它是个单一的东西。但真正的前沿是指，每个公司都能拥有自己的前沿，拥有为了掌控自身命运所需的模型选择权、成本控制力和业务能力。

Hood从财务逻辑补充道，无论客户最终选择哪家模型厂商或运行自有模型，Azure平台均为底层基础设施，因此需求增长对微软而言具有相当的穿透力。她表示：

这个基础设施是相当可置换的。

商业模式重塑，“订阅+用量”双管齐下

除了基础设施，AI应用层的商业化落地和收入可持续性是投资者的另一大核心关切。

财报显示，M365 Copilot目前已拥有超过3000万付费席位，环比净新增席位实现翻倍。面向开发者的GitHub Copilot用户数达到5000万，其营收环比加速增长超过60%。

更为关键的是，微软正在改变AI产品的计费逻辑，这将极大地拓展其总潜在市场规模。

Satya Nadella在会上抛出了这一重磅信号：

我们正在将商业模式从单纯的‘按座收费（per seat）’演进为‘按座收费+按量计费（per seat plus consumption）’，这将进一步扩大我们的潜在市场规模并交付更多客户价值。

这意味着，随着AI逐渐深入企业级业务流程的方方面面，微软的收入将不再仅仅受限于企业员工人头数，而是直接与企业调用AI大模型的实际消耗量挂钩。

客服和业务应用已走在前列，Satya Nadella提及：

客户服务正处于这一转型的最前沿，该类别基于用量的积分消耗环比增长了4倍。

供需与成本压力：弹性管理与长期信心

分析师Mark Moerdler就AI基础设施潜在供给过剩及硬件价格上涨提出双重质疑。Hood在回应中着重强调了微软资本支出结构的内在弹性。

Hood表示：

我们的资本支出已大幅向短期资产倾斜，主要是CPU和GPU，若需求环境发生变化，可以相对迅速地调整采购节奏，而土地与数据中心建设的时序也具备较大灵活性。

她同时指出，微软在地域、客户细分和行业的高度多元化业务组合，以及第一方应用业务对自有算力的消纳能力，为应对需求波动提供了重要缓冲。

针对硬件价格上涨对利润率的影响，Hood表示，云计算相比客户自建服务器仍具备显著成本优势，新签合同已体现了调整后的定价，Hood说：

对客户和对我们，我们都希望定价能够长期有效。

Nadella补充道，产品组合的正确定型、客户群体的多元结构以及效率的持续提升是应对行业周期的三大关键。Nadella说：

会有起伏，但长期的结构性转变是清晰的，我们对自己的业务组合、利润率结构，以及最重要的，对客户创造的价值非常有信心。

微软Q4财季电话会全文（AI辅助翻译）：

接线员：

各位好，欢迎参加微软 2026 财年第四季度业绩电话会。目前，所有参会者均处于仅收听模式。正式演示结束后将进行问答环节。提醒各位，本次会议正在录音。现在很高兴介绍微软投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森。请开始。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：

大家下午好，感谢各位今天参加会议。

与我共同参会的有：董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉；首席财务官艾米·胡德；首席会计官爱丽丝·乔拉；以及副总法律顾问兼公司秘书布莱恩·达福。

在微软投资者关系网站上，您可以查阅我们的业绩新闻稿和财务摘要演示材料。这些材料旨在补充我们今天的预先准备发言，并提供按照公认会计准则（GAAP）和非公认会计准则（Non-GAAP）财务指标之间差异的调节说明。

在今天电话会中提供业绩展望评论时，更详细的业绩展望演示材料将发布在微软投资者关系网站上。

本次电话会中，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替代或优于按照 GAAP 编制的财务业绩指标。这些指标作为补充说明项目，旨在帮助投资者进一步了解公司第四季度业绩，以及相关项目和事件对财务结果的影响。

除非另有说明，今天电话会中提及的所有增长比较均相对于去年同期。

在适用情况下，我们还将提供固定汇率下的增长率，以帮助评估我们基础业务的表现，排除外汇汇率波动的影响。如固定汇率增长率与报告增长率相同，我们将仅提及增长率。

在完整会议记录发布之前，我们将在电话会结束后立即将预先准备的发言稿发布至网站。今天的电话会正在进行现场直播并录音。如果您提出问题，该问题将被纳入直播内容、会议记录以及未来对录音的任何使用中。您可以在微软投资者关系网站回放本次电话会并查看会议记录。

在本次电话会中，我们将作出前瞻性声明，包括有关未来事件的预测、预计或其他陈述。这些声明基于当前预期和假设，存在风险和不确定性。

由于今日业绩新闻稿、电话会议中的评论，以及我们 Form 10-K、Form 10-Q 和提交给美国证券交易委员会的其他报告及文件中“风险因素”部分所讨论的因素，实际结果可能与这些前瞻性声明存在重大差异。

我们不承担更新任何前瞻性声明的义务。

下面，我将把会议交给萨提亚。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：

非常感谢，乔纳森。

本财年以强劲表现收官，并创下新的纪录。总体而言，我们全年收入超过 3,310 亿美元，同比增长 18%；Microsoft Cloud 收入超过 2,140 亿美元，同比增长 27%；Azure 收入超过 1,000 亿美元，同比增长 41%。

展望未来，我们有两个目标。

第一，确保 AI 能够赋能每一个人，放大他们的自主性与抱负。

第二，赋能每一家组织建立自身的持续学习闭环，确保它们不会将核心知识产权外包。

下面，我将介绍我们如何在整个技术栈中实现这一目标，首先从 AI 平台和基础设施谈起。

本季度，我们在五大洲新增了 31 个数据中心，使今年新增数据中心总数达到 88 个，以应对不断加速的需求。我们也在以前所未有的速度上线新容量。在上一财年，我们将大型区域中新 GPU 从交付到上线的时间缩短了近 50%。

总体而言，本季度我们新增了 1 吉瓦容量，并仍按计划在两年内将整体容量大致翻倍。

我们也通过在芯片、系统和软件层面进行优化，从现有基础设施中获得更多效能。例如，自年初以来，我们将 Copilot 工作负载的吞吐量提升了四倍。

AI 主权正日益成为客户关注的重点，我们正在扩展产品组合以满足该需求。就在上周，我们宣布与 Mistral 建立合作关系，将其模型引入 Microsoft Sovereign Cloud，使客户能够在公有云、客户控制环境及完全隔离环境中运行这些模型。

我们还在持续推进基础设施现代化，在采用 NVIDIA 和 AMD 最新产品的同时，也推进自研芯片创新。Maya 200 正在持续扩大规模。与我们基础设施中最新一代硬件相比，它每美元可提供高出 30% 的性能，目前已同时支持 OpenAI 和 MAI 模型。

此外，我们将成为首批部署基于 AMD Helios 和 NVIDIA Vera Rubin 的下一代大规模 AI 基础设施的云服务商之一。

在运行智能体方面，CPU 与 GPU 同等重要。我们的 Cobalt 虚拟机正在支持我们自身的第一方工作负载，也在支持包括 Adobe、ARM、Elastic、OpenAI、Sprintler 和 TomTub 在内的客户工作负载。

到本月底，我们预计将在全球超过 25 个数据中心部署 Cobalt 200 机架，以快速扩大容量。

接下来，我将谈谈我们如何在这些基础设施之上构建端到端平台，用于运行、治理和分发应用程序及智能体。

首先是模型选择。每一位客户都希望根据质量、延迟、成本和合规性，为每项任务选择正确的模型。我们提供云端最广泛的模型目录，拥有超过 11,000 个模型，包括 OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI 的最新模型，以及我们自有的 MAI 系列模型。

自年初以来，使用多家提供商模型进行开发的客户数量增长了五倍。

例如，Levi Strauss & Co. 正在 Foundry 上使用 OpenAI 和 Anthropic 的模型，将超过 1,000 个特定领域智能体整合至统一的企业 AI 平台中。

我们也在加快自身模型的研发。我们发布了十多种新模型，覆盖图像、语音、转录、编程和安全等领域，其中包括我们的首个推理模型 MAI Thinking One。所有模型均以面向企业使用场景的高成本效益推理为核心。

我们正在将这些模型与自研芯片进行协同设计。在 Maya 200 上运行 MAI 模型时，我们实现了每瓦性能提升 40%。

更重要的是，我们正在构建一种新的模型系统，其中编排层、上下文、记忆和操作空间均与任何单一模型系列分离，从而推动“成本—结果”曲线的前沿。

这不仅关乎成本，也带来业务连续性和韧性的额外优势，因为每个模型都是可替换的。

这正是我们在自有产品中使用的系统，并已取得良好效果。

例如，数百万开发者已在 GitHub Copilot 中使用 MAI Code 1 Flash，实现更高的代码接受率，并将中位 Token 使用量降低了 10%，同时仍可访问 OpenAI 和 Anthropic 的前沿能力。

在 Excel 中，MAI Code 1 Flash 在最常见任务上可提供与 GPT-56 相当的质量，但运营成本显著更低。

在安全领域，当与我们的多智能体安全编排层结合使用时，MAI Cyber 1 Flash 的性能优于规模大得多的 Mithos 模型，但成本仅为后者的一半。

更广泛来看，在我们的模型实施中，我们看到了显著的效率提升，包括：Dynamics 365 采用 MAI Voice 2 Flash 后，GPU 成本降低 89%；PowerPoint 采用 MAI Image 25 后，GPU 成本最高可降低 84%。

该系统现已作为 Foundry 的一部分向所有企业开放。

下一层是企业数据和上下文。

数据资产正在从主要支持人们使用的应用程序，演变为支持智能体。客户正在快速采用为 AI 优化的数据库，例如 Cosmos DB 和 SQL，以便向智能体提供记忆和检索所需的快速、安全、实时数据及上下文访问能力。

PostgreSQL 收入增长 55%，连续第三个季度实现加速增长。同时，既使用 PostgreSQL 又使用 Foundry 的客户数量增长了 80%，客户正越来越多地将 PostgreSQL 选为 AI 工作负载数据库。

我们还通过 Horizon DB 进一步推进这一战略。Horizon DB 是我们在 Azure 上推出的全新完全托管 PostgreSQL 服务，其吞吐量是自托管部署的三倍。

在分析领域，我们目前拥有超过 40,000 家付费 Fabric 客户，同比增长超过 60%。目前使用 Foundry 和 Fabric 的客户超过 17,000 家，同比增长 60%。企业正在将智能体连接至 Fabric 中的实时运营数据、分析数据和非结构化数据。

本季度，我们还推出了 Rayfin，这是一款面向智能体优先开发的 SDK，可为在 Fabric 中构建应用提供后端即服务能力。已有超过 2,500 家客户使用 Rayfin，它目前正在为使用 2 创建的应用提供后端支持。

在这一数据资产之上，我们正在构建 IQ 层，将数据与模型能力结合起来，在正确的时间提供正确的上下文。

已有数万家客户，包括近 90% 的《财富》500 强企业，通过 Foundry、Fabric 和 Work IQ，利用企业上下文为其智能体提供基础支撑。

本季度，我们还推出了 Web，使智能体能够访问来自整个互联网的现实世界智能信息。目前，最受欢迎的 AI 助手，包括 ChatGPT，已经在使用该能力。

除模型选择、数据和上下文外，我们还将 Foundry 构建为完整的应用程序和智能体技术栈。

它使智能体能够访问 IQ 层、所需工具、持久化状态和记忆、安全沙箱、评分标准与评估机制，甚至包括自身的自我改进闭环。

目前，我们拥有 100,000 家 Foundry 客户，收入同比增长超过一倍。

例如，Telefonica 已采用 Foundry 作为其企业平台的基础。其首批智能体聚焦于关键任务网络运营。总体而言，年化 Token 运行率达到 1 万亿 Token 的 Foundry 客户数量同比增长四倍。

最后，通过 Agent 365，我们提供了一个控制平面，可将企业现有的治理、身份、安全和管理框架扩展至其构建的智能体。

推出仅两个月，Agent 365 已在数万家公司中注册近 4,000 万个智能体。

接下来，我将介绍我们基于这一平台为个人和组织构建的应用程序与智能体。

在知识工作领域，我们目前拥有超过 3,000 万个付费 Microsoft 365 Copilot 席位，净新增席位数环比增长超过一倍。

Copilot 正在快速从聊天工具演变为协作工具，并进一步发展为自动驾驶式智能体。

上个月，我们全面推出了 Co-work，帮助客户在遵循企业安全和合规要求的同时，完成以工作数据为基础的多步骤任务。

本季度，我们还推出了 Autopilots，即具备全面企业合规能力、可长期自主运行的智能体，其中包括由 OpenClob 驱动的始终在线个人智能体。

本季度，我们正在将这些 Copilot 体验整合在一起，包括将代码功能整合至一个横跨消费者和商业用户体验的超级应用中。这是重要的一步，我期待很快分享更多信息。

更广泛而言，我们一直在稳步提升 Copilot 的质量与性能，并对近期客户反馈感到非常振奋。

过去三个季度，用户满意度评分翻倍，目前达到历史最高水平；仅在本季度，我们就将延迟降低了 25%。

这些质量提升，加上持续的产品创新，正在推动创纪录的使用强度。

每位用户的对话数量同比几乎翻倍；平均每周参与度已达到 Outlook 和 Teams 的水平。

此外，客户从部署到达到我们所定义的高使用率，即客户用户群中约 80% 实现月度活跃使用，所需时间在过去一年中已从数月缩短至数天。

拥有超过 50,000 个席位的客户数量同比增长超过七倍；向其大多数信息工作者部署 Copilot 的企业客户数量环比增长近 75%，这表明 Copilot 已成为其运营的核心组成部分。

例如，英国国家医疗服务体系（NHS England）正在向 505,000 名临床医生和员工推广 Copilot。这是同类产品中规模最大的医疗部署项目之一，此前试点结果显示，Copilot 平均每天可为员工节省 43 分钟。

毕马威正在将部署范围扩大至其全球超过 276,000 名专业人员；汇丰银行已承诺采购 200,000 个席位，以加快其劳动力转型。

阿斯利康、波音、Infosys、可口可乐、宝洁、Stellantis、塔塔咨询服务公司、匹兹堡大学医学中心以及富国银行，均已采购 60,000 个或更多席位。

我们也受到新推出的 E7 套件市场反响的鼓舞。客户正越来越多地全面采用整合式 AI 产品，该产品将 Copilot、E5、Entra 和 Agent 365 整合在一起。

E7 套件推出仅两个月，已有数百家企业客户采购数百万个席位。本季度，安永向 400,000 名员工部署了 E7，这是我们迄今为止最大的订单。

除此之外，我们也在将商业模式从单纯按席位收费，发展为“按席位收费加按使用量收费”，进一步扩大我们的潜在市场规模，并为客户提供更多价值。

本月早些时候，我们为 Co-work 增加了基于使用量的计费方式，已有数千家客户正在为此付费并积极使用。

在业务应用领域，我们正在为智能体优先的世界重塑 Dynamics 365。

我们正在销售、财务、供应链、人力资源和客户服务领域开放超过 650,000 项 MCP 操作，使智能体现在能够利用与所有应用程序用户相同的数据模型、规则、权限、安全护栏和审计追踪来访问业务上下文并采取行动。

我们也正在从单一的席位模式转向“席位加使用量”的模式。