微软今天发布了该公司的2025财年第二财季财报：营收为696.32亿美元，同比增长12%；净利润为241.08亿美元，同比增长10%（注：微软财年与自然年不一致）。
财报发布后，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）、执行副总裁兼CFO艾米·胡德（Amy Hood）等公司高管出席了随后举行的财报电话会议，解读财报要点，并回答分析师提问。
以下是电话会议实录：
摩根士丹利分析师Keith Weiss：从本季度来看，商业订单方面又是一个表现稳健的季度。不过，Azure的业绩处于展望区间的下限，这还是让我们有点失望。艾米，我希望你能深入分析一下其中可能存在的哪些执行方面的问题，以及管理层如何解决这些问题？另外，你此前提到下半财年业务会加速发展，我们现在对这一预测依然充满信心吗？
艾米·胡德：我先花点时间讲讲我们在第二季度的情况，以及关于我们所谈到的近期执行问题的更多背景信息。首先，我需要明确的是，问题出在非人工智能的ACR（容器注册表）服务组件上。而Azure人工智能服务这部分的业绩比我们预期的要好，这要归功于运营团队的出色工作。在产能受限的情况下，他们甚至将部分产品的交付日期提前了几周，这几周的时间意义非常重大，从我们所取得的收入结果中也能看出团队出色的执行力。
在非人工智能方面，挑战主要集中在我们所说的规模化推广环节，大家需要了解的是，这些客户主要是我们通过合作伙伴和其他间接销售方式触达的。其难点在于，这类客户一直不断地在平衡利用人工智能技术完成工作负载与持续推进他们现有工作之间的关系。在向云上迁移和其他基础性工作方面，我们在夏季调整了销售策略，力图助力客户平衡这两者之间的关系。在此过程中，我们和客户、合作伙伴共同摸索，以确定在何处进行投资、投入营销资金数量，以及更重要的，就是如何合理安排人员覆盖范围，帮助客户实现过渡。
我们会做出一些调整，以确保达到平衡。我们在夏季所做出的这些调整，还需要时间才能在整个体系中发挥作用。届时，我们就能看到这些改变的影响，以及是否实现了我们预期出现的平衡。目前，团队正在解决这些问题，并且已经在进行调整。我预计，整个下半年都会受到一些影响，因为规模化推广的调整需要时间。不过，我很欣慰团队已经意识到这些问题并且正在努力解决。
此外，我们对于第三财季的情况也做出了一些展望，比如Azure业务的增长区间应该在31%到32%之间，第二财季增长了31%。我们对人工智能业务的成果感到满意，并且在实现相关收入的能力也没有变化。
同样，在第三财季我们仍面临产能受限的问题，这和去年10月我同大家交流时预计的情况一致。产能受限涉及两个关键因素：一是空间，我通常称之为长期资产，也就是基础设施和场地；二是设备组件。
大家也看到了，我们的支出重点转向长期投资，就是因为我们在电力和场地方面有所欠缺。随着过去三年投资的逐步落地，到今年年底，我们将更接近产能平衡的状态。所以，在人工智能业务的销售和应用方面，我们仍然充满信心，并且从各方面反映的情况来看，我们也备受鼓舞。我们现在就等着看非人工智能的ACR在下半年通过规模化推广会有怎样的表现。总体而言，目前唯一的变化就是规模化推广这个环节。
萨提亚·纳德拉：针对你的问题我补充一点，正如艾米所说，人工智能业务的增长率实际上比我们预期的要好。我们解决了供应方面的一些问题，更重要的是，一些工作负载的扩展情况良好。我们在深入研究这些人工智能工作负载的时候发现，即便是常规的存储数据服务和应用服务，其在整体收入中的占比也是很不错的，比如与ChatGPT和微软智能助手Copilot相关的收入，甚至是企业服务中新出现的人工智能工作负载相关收入都是如此。企业服务中的工作负载，无论同SAP（系统应用和产品）相关的，还是其他相关的向云上迁移工作等，增长势头也都不错，而问题就出在艾米提到的规模化推广方面的细微差别。
至于如何在平台转型时期调整激励措施和打入市场，我们需要确保抓住新的设计优势，而不是一味地延续上一代的做法，这就是艾米所谈到的要把握好平衡的艺术。可以这么说，与其守着过去的成果，不如去争取新的机遇，而且这也是我们一直会重点关注的方向。
伯恩斯坦分析师Mark Moerdler：能否请管理层详细谈一下是什么推动了微软人工智能业务收入远超预期吗？据我们估计，Copilot的表现比我们预期的要出色得多，增长速度也快得多，所以想知道微软人工智能业务收入的具体构成有哪些。
艾米·胡德：没错，正如我们所讨论的，这一成绩比预期的要好。这其中有几个因素，你也准确地提到了其中的一些。第一点就是我们刚刚提到的Azure部分，第二点是Copilot的出色表现。重要的是，正如萨提亚所言，我们在客户订购该服务的席位数量上表现强劲，包括新席位和扩展席位，同时使用量也很不错。虽然使用量不会直接影响收入，但随着人们从中获得越来越多的价值，它肯定会对收入产生一部分间接影响。此外，每席位的定价水平实际上也相当不错，这是该产品价值的良好体现。
杰弗瑞分析师Brent Thill：萨提亚在开场发言中多次提到了DeepSeek，所以我想大家都很想听听你对它的看法，比如我们现在是否看到人工智能以更低成本进行规模化应用的可能性，还是说我们正在接近这样一个节点，又或者我们还需要一段时间才能实现？
萨提亚·纳德拉：在我前面的发言中，我提到了从某种意义上讲，人工智能领域发生的事情与常规计算周期的发展并无不同，始终都是关乎优化产品、提升效率的问题。摩尔定律一直发挥着作用，并且在加速推进。除此之外，还有人工智能的缩放定律，再加上预训练和推理时间的计算相互叠加，而这一切都离不开软件。我在前面谈到，经过一段时间的观察，由于推理领域的软件优化，每个周期都能实现10倍的性能提升，这就是大家所看到的情况。
我认为DeepSeek有一些真正的创新成果，其中一些成果甚至连OpenAI在o1版本中都有所借鉴。显然，这些成果都已商品化，并且会得到广泛应用，而在这样的软件发展周期中，最大的受益者就是客户。从客户服务器模式到云计算转变的过程，其实是更多的人购买了服务器，只不过这些服务器换成了“云”这个名字。
所以，随着词元（token）价格下降，推理计算的成本也随之降低，这意味着人们可以使用到更多的计算资源，也会有更多的应用程序开发出来。很有意思并且很难想象的是，现在，也就是2025年年初这个时点，在个人电脑上已经能运行曾经需要庞大云基础设施支持才能完成的模型，这些优化意味着对于人工智能未来的应用，将更加无处不在，而对于像我们这样的超大规模云服务提供商和个人电脑平台供应商来说，这些都是好消息。
瑞银分析师Karl Keirstead：萨提亚，我想问一下关于上周公布的微软参与Stargate（星际之门）项目的相关消息，以及微软同OpenAI公司关系调整的情况。看起来大多数投资者都认为，微软肯定会继续全力支持OpenAI取得成功，但在为OpenAI未来的训练资本支出需求提供资金方面，会选择退居次要地位，所以我希望你能谈一下公司围绕该项目所做出的相关战略决策。艾米，从投资者的角度来看，这一决策对于公司未来几年资本支出的规划有什么影响？
萨提亚·纳德拉：我们对与OpenAI的合作关系仍然非常满意。如大家所见，他们为Azure业务提供了大力支持。在服务订购方面，我们目前确认的只是首批合作成果，随着时间推移，我们会看到合作带来的更多好处。显然，他们的成功就是我们的成功，微软也在官方博客中详细阐述了所有其他商业合作安排，这些都与相关公告相匹配。
就你提到的观点而言，我认为我们正在构建一个非常灵活和兼容的计算资源体系，以确保训练和推理之间达到恰当的平衡，并且实现地理上的分布式布局。我们也在全力以赴进行各种软件优化，这不仅仅是因为Deepseek所取得的成果，还包括多年来我们与OpenAI合作，为降低GPT模型成本所做的所有努力。
事实上，我们在推理优化方面做了大量工作，这是推动业务发展的关键因素，在人工智能领域需要注意的关键一点是，不能仅仅推出前沿模型，如果服务成本过高，那就没有意义，这样就不会产生任何需求。所以必须进行优化，降低推理成本，以便更广泛地应用，这就是我们在管理计算资源时遵循的原则。另外就是不要一次性过度采购任何资源，因为摩尔定律每年会让性能提升一倍，而优化工作会带来10倍的提升。我们要持续升级计算资源，对其进行改造、更新换代，最终在需求驱动的商业变现和训练成本之间找到合适的比例，我们对目前的投资很有信心，这种灵活性的投资能够帮助我们拓展更长期的业务。
艾米·胡德：我可以再重申一下我之前关于资本支出的观点，我觉得这有助于大家更好地理解萨提亚所说的内容。我们之前提到过，灵活兼容的计算资源体系意味着，我们有能力以更快的速度和高的效率，完成近3000亿美元的客户订单积压（RPO），这些都是需要交付的客户合同，完成交付的速度越快、效率越高，公司的处境就越好，这不仅关乎与OpenAI的合作，还关乎我们需要为客户提供的所有平台服务。
我认为有时大家会忽略一点，当我们提到“灵活兼容”时，指的不仅仅是我们计算资源服务的主要用途——推理，还包括训练和后期训练，它们也是其中关键的组成部分。此外，商业云服务的运行也很重要，在构建每一个先进的人工智能应用时，商业云服务的各个层面都是必不可少的，需要实现分布式和全球化，所有这些都非常重要，助力我们提升服务效率。
所以，你看到我们在资本支出方面的投资，前期主要用于基础设施建设，这不仅让我们在人工智能基础设施，比如数据中心建设方面得以追赶，也让我们在商业云服务方面补齐短板。之后，我们的投资重点会更多转向CPU和GPU，这种转变与收入有更为直接的关系，并且会通过OpenAI或其他合作伙伴签订合同来实现。所以我希望大家明白，资本支出的增长正处于这样一个周期性的转变过程中，无论最终客户是谁，都与客户合同交付的关联更为紧密。
德意志银行分析师Brad Zelnick：萨提亚，微软Copilot系列产品已上市一年多，产品性能和精准度不断提升，推理成本也在下降。你如何看待该系列产品接下来的发展，以及在产品整合和市场推广方面，怎样满足客户的多样化需求？
萨提亚·纳德拉：相信大家应该看到了，我们最近发布了两项重要消息。其一与微软365 Copilot相关，我们推出了微软Copilot Chat企业人工智能助手服务。该功能将广泛部署到所有已安装的产品中，用户可以立即启用，使用具备企业管控功能的网页聊天服务。它还内置了Copilot Studio平台，利用该平台用户可以创建智能代理。Copilot Chat与完整版Copilot的结合，将有力推动用户席位使用量的增长，推动智能代理的创建等工作。
其二，在消费者端，我们昨天刚推出了Copilot的深度思考（Think Deeper）功能，由OpenAI o1版本提供技术支持，并且全球可用。由此可见，推理优化和成本降低带来了诸多益处，一些原本的高级功能现在能够得到更广泛地应用，我们会将这一模式推广到整个产品系列中。在GitHub Copilot（程序员人工智能助手）和Security Copilot（网络安全专业人员人工智能助手）上，同样的发展趋势也在显现，或者说在我们整个产品体系中，都能看到这样的变化。
Stifel分析师Brad Reback：展望未来几年，你认为在Azure上进行的推理操作中，使用专有模型和开源模型的比例大概会是多少？这对微软而言很重要吗？
萨提亚·纳德拉：这是个好问题，因为从某种程度上来说，任何应用都会用到大量不同的模型，包括Copilot或GitHub Copilot均使用了许多不同的模型。人们构建模型、对模型进行微调和浓缩，有些模型还会被转变为开源模型，所以未来会是多种模型并存的局面。我们一直认为拥有前沿模型是有必要的，在构建应用程序时，大家总是希望使用现有最好的模型，然后在此基础上进行优化。
这其中还有时效性的问题，一开始采用某种成本结构并不意味着会一成不变，因为开发者会持续优化成本，降低延迟，并不断引入不同的模型。顺便说一句，所有这些复杂性都需要由新的应用商店来管理。所以，我们大力投资Foundry项目（整合多个企业人工智能服务于一个系统的新平台），因为从应用开发者的角度来看，他们既想跟上大量新模型不断涌现的步伐，又希望能有一种长效机制，让自己的应用从这些创新中获益，同时还不想承担过高的开发成本、运维成本，也就是人们常说的人工智能运维成本。因此，我们也在大力投资应用服务器，让任何工作负载都能从各类不同的模型中受益，无论是开源的，闭源的，还是不同规模的模型。与此同时，从运营的角度来看，这样做能让操作更快捷、更轻松。
美国银行分析师Brad Sills：很高兴看到Copilot的强劲表现。我想了解一下这种强劲表现体现在哪些方面。是部门级的购买吗，比如客户从概念验证阶段进入到部门级交易，甚至在企业内达成多个部门级交易？管理层还提到了使用量趋势有所上升，我想知道一些常见的使用案例，是什么让你们有信心这些案例之后能转化为营收？
萨提亚·纳德拉：最初购买Copilot使用席位的，大多是那些期望能快速提升生产力的部门，比如金融行业的销售团队，或者供应链部门。在这些部门，有大量的数据，例如SharePoint（微软面向企业市场推出的集成化平台）汇总的数据，人们希望能够利用这些数据，或者将其与网络数据结合起来，产生有益的结果。但接下来的情况，和我们在上一代提高生产力的工具上看到的很相似，那就是人们会跨职能、跨角色进行协作，比如，我自己每天的习惯是，使用Chat功能，通过其中的“工作标签”获取结果，然后立即用Pages与同事进行分享，我把这种工作方式称为借助人工智能思考并与他人协作。
这种模式要求我们将Copilot在企业内更广泛地推广，使其成为标准配置，而这正是我们目前所看到的趋势。可能一开始它只是在部门层面快速应用，随后协作产生的网络效应会促使它在整个企业中传播开来，企业可以按群组等方式来推广。所以，我们推出Copilot Chat功能及相关配套，让这一过程变得更加容易，也让企业客户能更灵活地使用Copilot，使其应用更加普遍。
Piper Sandler分析师Brent Bracelin：我想再问一个关于企业订购情况的问题。RPO环比增长了390亿美元，这是我们有史以来环比增幅最大的一次，按固定汇率计算，订购增长了75%，这比我们过去十年所看到的增速高出一倍，我知道这个指标存在一定的波动性，但与积压订单量和预定量的增长势头相比，感觉本季度出现了一些重大变化。能请管理层谈一谈这种强劲增长的原因吗？是普遍性增长，还是有几笔大交易带动的？
艾米·胡德：我们之前稍微提到过其中一个主要驱动因素，那就是OpenAI对Azure的营收贡献承诺，这显然是一个重要组成部分，大家也会看到OpenAI对于公司营收的贡献持续扩大，这不是一次性的行为，而是一种持续发展的关系，随着OpenAI的发展，这种关系也会不断深化。
至于你问到还有哪些因素促成了这一增长，首先，我们的核心业务表现非常出色，如你所言，核心业务包括现有合同的续约、合同附加条款的增加，以及像Copilot、GitHub Copilot等产品的追加销售，我认为这些都很重要。我们的E5订单情况也很好，在讨论关于基础设施和Copilot相关内容时，我有时会忘记提及E5订单的良好势头，而本季度E5订单表现出色，我们对此感到很高兴。
最后一个因素是Azure的大额订单，这些订单的情况正如我们预期的那样，也印证了你所说的普遍性增长。Azure的大额订单有两种形式：一是现有客户在履行完之前的承诺后，又做出了更大的订购承诺，这对平台来说是客户忠诚度非常高的表现；二是新客户做出的购买承诺，本季度我们也看到了这种情况。大家看到这么大的增长数字，就会猜测是不是某一个因素在起比较重要的作用。你说得没错，确实有某个因素在起作用，但很大程度上是各个业务板块持续良好执行的结果。（完）
达知道
