微软2026财年Q1业绩解读：AI战略全面加速，Azure营收激增40%

10月30日，微软公布2026财年第一季度（对应自然年2025年第三季度）财务报告，业绩显著超越市场预期，其中Azure云服务收入实现40%的迅猛增长。但公司首席财务官艾米·胡德指出新财年资本支出将进一步提速，此消息引发股价在盘后交易中下挫约4%。

在财报发布后的分析师电话会议上，微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉、CFO艾米·胡德等核心高管详细解读了财务表现，并就AI发展策略回答了分析师提问。

以下为微软第一季度财报电话会议核心内容摘要：

纳德拉在开场陈述中强调了公司整体业绩，并重点介绍了人工智能领域的多项突破。他表示，市场对微软AI平台及Copilot产品家族的需求持续旺盛且应用不断深化，这正推动公司在资本与人力资源方面进行更大规模投入。

纳德拉明确指出，微软正在构筑一个覆盖全球的AI数据中心网络，旨在提升token处理效能，并全力响应客户日益增长的需求。公司正在信息处理、编程、安全、科学、健康及消费等高价值领域快速推进Copilot产品矩阵的迭代升级。

微软正以史无前例的速度在全球扩建AI数据中心集群，计划在本年度内将AI总算力提升80%以上，并力求在未来两年实现数据中心总体规模倍增。目前，公司已成功部署全球首个大规模英伟达GB300集群。

同时，微软打造了具备“可互换”特性的通用计算集群架构，该架构支持从模型预训练、后训练、合成数据生成到推理应用的完整AI开发生命周期。此设计不仅适用于生成式AI，也能高效服务推荐系统、数据库及流媒体等多种计算负载。

依托上述基础设施，微软推出了Azure AI Foundry平台，助力客户构建自定义AI应用与智能体。该平台目前已吸引8万家企业客户，覆盖了80%的财富500强公司。微软为开发者提供了超过1.1万种模型的接入能力，规模位居行业榜首，本季度新增支持了OpenAI GPT-5与xAI GRAQ-4等前沿模型。

在自研模型层面，微软的MAI系列文本、语音及图像生成模型在多项行业基准测试中取得领先。同时，轻量化Phi系列语言模型的累计下载量已突破6000万次，同比激增三倍。

纳德拉透露，微软AI功能的月活跃用户总数已达9亿，其中Copilot系列自有产品的月活用户突破1.5亿，覆盖了信息工作、编程、安全、科学、健康与消费等多元化场景。

在编程领域，GitHub Copilot已成为全球最受欢迎的AI编程助手，用户数量超过2600万。GitHub平台汇聚了超过1.8亿开发者，平均每秒就有一位新用户注册加入。

在消费级市场，Copilot与Windows系统深度整合。目前每一台Windows 11 PC都具备了原生AI能力。Copilot不仅能“理解”屏幕内容并实时响应用户指令，还能在网页及桌面应用中代表用户执行实际任务。

纳德拉总结称，微软将继续加大在AI领域的资本与人才投入，以牢牢把握这一时代赋予的重大机遇。

他特别提及，微软与OpenAI已签署新一轮正式协议，标志着“双方历史上最成功的合作与投资关系进入崭新阶段”。该协议为微软带来了约10倍的投资回报。

以下为分析师问答环节精华：

问：通用人工智能（AGI）的演进或计算架构的根本性变革，是否会挑战微软现有的市场领先地位？在生成式AI模型的发展进程中，哪些潜在风险最值得关注？

萨提亚·纳德拉：首先，我们与OpenAI的新合作协议进一步巩固了双方在AGI相关知识产权方面的共同理解，这为未来协作提供了更清晰的框架。但更深层次的问题在于，AI技术如何切实转化为商业价值？这既关系到客户能否获得可量化的投资回报，也涉及技术提供商能否建立可持续的商业模式。

当前AI发展呈现一个显著特点：即便模型智能水平呈指数级跃升，其能力演进仍存在明显的不均衡性。业界称之为“锯齿智能”现象，即模型在特定任务上表现卓越，但整体能力提升并非线性匀速。因此，我们需要构建如GitHub、AgentHQ和Microsoft 365 Copilot这样的系统化平台（应视其为有机整体而非孤立产品），它们的核心价值正是通过架构设计来弥合这些能力断层。

以Microsoft 365 Copilot为例，当系统生成Excel表格时，它不仅能调用OfficeJS接口和公式引擎，更能展现出专业建模师水准的表格设计能力。更具突破性的是，用户可以在Excel中启动代理模式，在预设边界内持续优化模型，甚至将成果移交分析智能体进行专业级数据解读。

我详细阐述这个案例，是因为即便未来出现更强大的基础模型，这种系统化构建思维依然不可或缺。我们很可能将长期处于“锯齿智能”阶段，因此在GitHub、AgentHQ和Microsoft 365这三个核心领域，我们正全力构建智能体协调层，以帮助客户驾驭这种复杂性。这套方法论已延伸至面向第三方客户的Foundry平台，这正是构建可靠多智能体系统的关键路径。

关于AGI，根据我们与OpenAI协议中的明确定义，我认为其在短期内难以实现。但我坚信，通过持续完善这些系统架构，我们完全能够借助AI模型的技术进步为客户创造实质性价值。这一认知至关重要，而我们对实现该目标的能力充满信心。

问：从微软高达51%的未履约合同额和超过110%的预订增长率中，我们应如何解读其在全球市场的业务覆盖广度与深度？

艾米·胡德：当未履约合同规模接近4000亿美元时，理解其构成确实至关重要。我想从三个维度进行阐释：

首先，这笔余额代表了极其多元化的业务布局。它覆盖了从基础设施到应用层的全栈产品，服务对象既包括财富500强企业，也涵盖新兴的数字化原生企业，并横跨萨提亚强调的智能云、生产力工具和个人计算三大业务板块。

其次，合同的加权平均期限仅为两年，这表明大部分合约将在近期转化为实际收入。在商业实践中，只有真正为客户创造可衡量的价值，才能维持这种规模的合约消耗速度。而这恰恰印证了我们AI解决方案的市场接受度。

第三，这些合约来源于全球数千家客户，OpenAI仅是其中具有代表性的合作伙伴之一。通过与这些前沿客户的深度合作，我们正在构建能够惠及整个生态的先进系统。例如，我们从大规模模型部署中积累的经验，已直接提升了对所有企业客户的服务能力。

问：你们如何看待当前全球范围内对AI领域的巨额投资？我们是否正身处投资泡沫之中？你们会关注哪些指标来确保投资规模与实际市场需求相匹配？

艾米·胡德：我们目前面临的4000亿美元未履约合同都是具有明确交付时间表的真实需求，这还不包括本季度新增的业务。值得关注的是，我们正在优化资产配置策略，通过增加GPU和CPU等短期资产的投入，使投资周期与合同履约期限实现精准匹配。

在风险管理方面，关键是要认识到这些短期资产的生命周期与合同收入确认周期天然契合。这意味着当我们在进行资产折旧时，对应的收入也正在同步实现，这种财务上的对称性有效降低了投资风险。

回顾过去几年的瓶颈，制约因素并非芯片本身，而是数据中心的空间和电力基础设施。现在我们通过混合使用租赁与自建模式（资产寿命15-20年）来构建长期基础设施，这种模式让我们对投资的长期价值充满信心。

我们观察到产品使用量正在全平台持续增长，新推出的AI服务也以超预期的速度被市场接受。真正的需求来自于客户在实际使用中验证的价值，当他们看到明确的投资回报时，自然会扩大使用规模。

当前我们仍然面临产能不足的局面，需要优先保障Azure云服务和第一方应用的资源需求，同时持续推进产品研发和设备更新。这些投入关乎基础设施现代化、服务质量和客户满意度，我们对目前的投资效率和持续增长的业务基础抱有信心。

萨提亚·纳德拉：我补充两个观点：首先，我们正在构建的“行星级计算工厂”的核心优势在于其卓越的运行效率。通过在全球部署可灵活调配的算力集群，我们能够支持从模型训练到推理应用的完整AI工作负载，这种架构的通用性至关重要。

其次，我们通过持续的硬件迭代和软件优化不断提升能效。例如最近通过软件升级，我们使GPT-4.1和GPT-5模型的服务效率提升了30%，这种优化能力可以跨越不同代际的硬件平台，这正是我们算力基础设施的核心竞争力。

从业务前景来看，我们在高价值领域建立的智能体系统正在创造新的增长范式。以Copilot为例，其用户价值显著超越了传统的Microsoft 365套件，这种扩张效应让人联想到当年从本地服务器向云计算转型时的市场机遇。

同样，在开发工具、安全防护和健康医疗等领域，AI正在开辟比传统解决方案更广阔的市场空间。即使在消费级市场，我们也从单一的广告模式成功拓展至订阅服务等多元变现渠道。

当我们同时拥有领先的智能体系统和高效率的算力基础设施时，就有充分理由相信：当前的投资战略不仅能够满足市场需求，更将为我们赢得长期的竞争优势。

问：当前部分AI初创企业签下的合同金额远超其现有营收规模，你们如何评估其履约能力？微软又如何管理这类大额订单带来的客户集中度风险？

萨提亚·纳德拉：这个问题触及了我们战略规划的核心。我们的基本原则是：构建具备高度弹性的基础设施架构，同时维持均衡的业务组合。

在客户结构上，我们既服务传统企业客户，也支持数字原生企业，后者往往是技术创新的先行者，会催生引领行业的现象级应用，随后推动企业级市场的全面普及。从长期发展来看，第三方客户的占比将持续提升。

在业务布局上，我们既发展第一方应用，也构建第三方服务生态。早期通过第一方爆款应用快速建立规模优势至关重要，但前提是这些资源必须能够灵活调度。我们不愿仅仅成为AI企业的托管服务商，而是致力于打造通用型技术能力。

这种平衡策略体现在多个方面：我们的产品组合覆盖信息处理、软件开发、安全防护和健康医疗等高价值领域，这种多元化布局既确保了基础设施的充分利用，也有效分散了风险。考虑到数据中心等资产往往具有15-20年的生命周期，其间将经历多轮技术迭代，我们必须确保基础设施规划既满足当下需求，又具备面向未来的适应性。

通过这种全方位考量，我们能够在大额订单与风险管控之间找到最佳平衡点。

问：Azure产能短缺对当期收入的具体影响有多大？是否可能导致客户工作负载向其他云平台迁移？微软采取了哪些应对措施？

艾米·胡德：这个问题非常关键。虽然很难精确量化产能短缺对当季收入的具体影响数值，但可以明确的是，Azure确实是受影响最直接的业务板块。

在资源分配策略上，我们确立了清晰的优先级：首先保障Microsoft 365 Copilot快速增长的使用需求和销售订单，支持Copilot聊天功能展现出的创新应用模式，满足安全解决方案加速普及带来的算力需求，同时维持GitHub业务的强劲发展势头。这些核心业务领域享有资源分配的优先权。

关于工作负载迁移的风险，我们正在通过多维度策略积极应对。除了上述业务重点，我们还要确保产品团队和过去18个月引入的AI人才能够获得充足的算力资源。我们观察到，充足的资源投入能够通过正向循环持续提升产品体验，这种提升直接体现在用户的实际工作场景中。因此，保障研发团队和产品工程团队的资源需求具有战略重要性。

不可否认，这种优先级安排确实对Azure业务造成了直接影响。尽管无法提供具体数字，但可以肯定地说，如果没有产能限制，本季度的收入表现将会更加亮眼。

问：近期业内传言有云服务商抢占了微软的部分业务机会。你们如何看待这一现象？这背后是否反映了微软在选择业务时的特定标准或战略考量？

萨提亚·纳德拉：我们的决策始终基于一个核心原则：构建真正具备全球调度能力的算力基础设施，使其能够同时高效支撑第三方客户、第一方业务和前沿研发需求。当某些业务机会与这一战略目标出现偏差时——无论是客户集中度、地域分布还是业务结构方面的失衡——我们都会选择谨慎对待。

作为全球领先的云服务提供商，我们始终关注健康的利润结构，这包括AI加速计算、通用计算和存储服务的均衡发展。如果业务需求过度集中于单一服务领域，即便来自重要客户，也不符合我们构建可持续业务模式的长期理念。

我们始终注重平衡第三方业务与第一方应用的发展。第一方业务不仅为我们带来差异化的利润结构，更是我们技术创新的试验场。同时，我们持续投入自有模型和核心技术的研发，因为这才是建立长期竞争优势的关键。

在综合评估业务机会时，我们既会积极承接符合战略方向的需求，也会果断拒绝那些可能影响长期发展的短期机会。这套决策机制经过充分验证，我们对其充满信心。实践表明，每一次对非战略性业务的拒绝，都让我们更加坚定地走在正确的道路上。