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【央视新闻客户端】

专题：聚焦美股2025年第一季度财报

　　微软发布2025财年第三财季财报：营收为700.66亿美元
，同比增长13%，不计入汇率变动的影响为同比增长15%；净利润为258.24亿美元 ，同比增长18%
，不计入汇率变动的影响为同比增长19%
。 微软第三财季营收和每股收益均超出华尔街分析师此前预期，从而推动其盘后股价大幅上涨逾5%（注：微软财年与自然年不同步）。

　　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：在大家普遍认同的艰难环境中 ，存在着诸多不确定性
，所以微软能取得这样的业绩真的令人钦佩
。本季度，我们在媒体报道中听到很多关于公司数据中心业务操作变动的消息 ，比如微软可能放弃了部分数据中心建设的计划。但市场上人工智能方面的需求似乎还非常强劲，管理层也提到过供应无法满足所有的需求 。

　　所以能否谈谈公司数据中心战略目前的情况？在战略层面是否正在发生一些转变？特别是萨提亚之前曾提到过未来可能存在图形处理器（GPU）供过于求的风险
，能否具体讲讲你所说的那种风险到底是什么？公司是否已将这种风险纳入到数据中心战略中了呢？

　　萨提亚·纳德拉：事实上，在过去的十年、十五年里 ，我们一直在对建设 、租赁以及建设的速度进行调整
。只是如今投资者对我们每个季度的行动更为关注而已。对微软而言
，非常关键的一点是，我们的建设和租赁布局要符合未来工作负载的增长趋势 ，这是我们必须努力追求的方向 。这其中包含需求方面的因素
，工作负载形态方面的因素，还有位置方面的因素
。当全球都有需求分布时 ，如果仅仅在某一个地区建设一个大型数据中心
，是无法满足其他地区需求的。

　　当需求形态发生变化时，我们也不希望陷入被动局面 ，毕竟预训练加上测试阶段的计算
，已经让我们对训练的理解上产生了很大的变化，更不用说推理阶段了 。所以 ，从根本上来说，考虑到所有这些因素
，再加上摩尔定律的显著作用，S形曲线所代表的技术性能增长 ，还有系统软件的发展
、模型架构的变化以及应用服务器效率的提升
。综合考虑所有这些因素
，我们需要确保在建设数据中心时，能够考虑到所有关于这些方面的最新、最全面的信息。

　　这就是为什么投资者会看到我们所做诸多的调整 ，而且我对目前的推进速度非常满意 。艾米刚才所提到的我们会面临电力不足的情况
，并不是说电力供应完全不够，而是在某些特定的地方需要电力 ，这样我们才能按照自己期望的速度进行租赁或建设。这就是我们正在执行的计划
。

　　艾米·胡德：我来补充一下。这里需要提醒大家一点的是
，从购置土地到建设再到全面建成数据中心，这些决策都需要很长的准备时间 ，可能是五到七年
，也可能是两到三年 。所以，当我们关注需求曲线以及萨提亚提到的诸多因素时 ，我们一直处于一种平衡的状态
。第二点想提醒大家的是，萨提亚提到的电力不足
，指的是数据中心空间方面的情况。

　　所以在下半财年，我们一直在采取措施 ，包括之前也提到过的
，我们甚至将一些空间提前准备好，并且本季度能够提前交付给客户 ，团队在这方面的工作非常出色
，因为我们在这个过程中越来越高效 。我也期待未来能够继续保持这样的状态
。我在发言中提到过，我们原本希望看到在第四财季末实现供需平衡 ，但正如你们在本季度所看到的
，需求确实有所增加，所以到今年年底我们仍会存在一些供应短缺的情况 ，情况依然会比较紧张
，但我们对此还是感到乐观的。

　　杰弗瑞分析师Brent Thill：萨提亚，关于你提到的云迁移需求加速增长这一点 ，能否深入谈一下你所观察到的具体情况？

　　萨提亚·纳德拉：我认为目前在云计算领域有三件大事正在同时发生，并且这几件事情也存在着关联 。第一就是经典网络的迁移
，包括无论是SQL数据库还是Windows服务器的迁移
。此类迁移基于云服务所提供的效率优势，取得了良好且稳定的进展 ，这或许也为数据中心迁移提供了新的动力。第二点是数据的强劲增长
，大家可能也注意到了像Azure云上的Postgres数据库的发展情况 。我的意思是，暂且不提SQL服务器 ，Azure上的Postgres数据库在增长
，Cosmos数据库也在增长，我之前提到过的使用Fabric进行的分析业务也在发展
。

　　还有其他方面 ，无论是Azure上的Databricks（统一的开放分析平台）还是Snowflake（基于云的数据仓库平台）也都在增长
，所以我们对Fabric（适合企业使用的端到端分析平台）的发展以及我们自身的数据增长情况感到非常满意。第三是云原生方面的增长，云原生参与者的一些核心计算消耗情况也相当良好 ，整个季度都是如此
，而且我们预计未来也会继续保持这种良好态势 。

　　还有一点需要注意的是其中的比例关系，我想我们之前也多次提到过这一点。比如我们在观察ChatGPT的时候 ，其团队在考虑这个问题时做得非常出色，他们不仅考虑到所需的人工智能加速器的增长情况
，还使用了Cosmos数据库 、Postgres数据库，以及核心计算和存储资源
。所以 ，在任何人工智能工作负载中
，人工智能加速器与其他部分之间甚至存在着一定的比例关系。

　　我上面提到的这四个方面，或者说是四条不同的趋势线 ，它们彼此之间都存在着联系 。如果从宏观角度来看
，我和艾米也经常讨论这个问题，未来确实没有什么是确定的 ，但有一点是肯定的
，那就是我们最大的业务是基础设施业务
。好消息是，下一次重大的平台转变是建立在这个业务基础之上的 ，所以这不是一次彻底的重建。微软参与过几次平台转变
，某些情况下需要通过完全重建才能进入到新的阶段，但这一次我们在Azure业务上发展良好且持续增长 ，而新平台的发展也依赖于此，我们会继续保持严谨行事
，出色执行自身的战略 。

　　Bernstein分析师Mark Moerdler：与上次经济衰退时相比，微软现在的业务已经大不相同了 ，公司做得非常出色
。如果我们陷入经济衰退——我希望不会如此——但真的发生了经济衰退
，管理层认为微软业务的稳定性
、可持续性以及收入的波动情况会是怎样的？公司会很快对经济衰退做出反应，还是会有相关表现延迟的情况？经济衰退对微软收入的影响会相对较小吗？可否请管理层分享一下你们的想法。

　　萨提亚·纳德拉：坦率地说 ，至少在我看来
，如果宏观经济出现任何动荡的话，我们应对的方式会非常专注于如何帮助我们的客户 。由于云服务的效率优势、微软业务所覆盖的范围 ，以及公司所拥有的从软件即服务（SaaS）应用端到基础设施端
，这种具有差异化的技术栈层级，我们都不能对客户所面临的挑战坐视不管
。不知道大家是否认同这样一种观点 ，就是说SaaS是我们应对任何类型的通胀压力或增长压力时最有价值的资源
，因为在这些压力下客户往往需要利用更少的资源做更多的事情，我觉得我们在这方面能够为他们提供极大的帮助。所以如果说（相比此前衰退）有什么不同的话 ，我们可能会更多地秉持这样一种心态，就是如何确保自己在助力客户的同时
，能与客户共享收益 。

　　瑞银分析师Karl Keirstead：关于财报，最让我印象深刻的一点是人工智能使Azure的增长率提升了16个百分点
。想请管理层详细介绍一下这方面的情况 ，当然
，你们提到过部分原因是有新的产能上线。但我更感兴趣的是超出预期的需求来自哪里，比如是哪种工作负载类型 ，因为从公司外部很难了解到这些具体情况 。是否由于ChatGPT在Azure上的推理需求出现激增？还是各个企业对人工智能的采用率均有所上升？艾米
，你认为到6月份这一财季人工智能方面的贡献能否出现进一步的提升？

　　艾米·胡德：我想先澄清一下，因为我觉得我们在电话会议中所谈到的内容同你的问题所暗示的情况有些不同。首先 ，本季度Azure真正表现出色的是非人工智能业务
，而人工智能业务的实际情况也如我们所讲的那样，确实做得比以往更好
。

　　在第三财季 ，我们非常谨慎地匹配了供需
，所以管理层并不指望人工智能业务方面的表现能比我们之前的对该业务的展望好太多，在这一点上我们的态度一直是一致的。在人工智能业务方面 ，我们所看到的唯一真正超出预期的地方是，我们能够提前为一些客户提供服务
，并且这一情况贯穿整个季度，这也的确为我们的义务带来了很多好处 。再次重申 ，我们业绩超出预期的主要部分来自非人工智能业务
。

　　艾米·胡德：大家可以回顾一下萨提亚此前谈到的关于S形曲线如何自我发展的问题
，实际上就回答了你所提的问题。从过往历史情况来看，行业在此前经历云业务转型时 ，会出现资本支出的加速增长
，用以扩大数据中心的服务范围，逐步增加中央处理器（CPU）的容量 ，而随着时间推移
，软件效率和硬件效率不断提升 。很长一段时间以来，我们都经历着这样的过程
。

　　萨蒂亚所谈的是 ，在人工智能业务方面
，这个过程发生的速度有多快，并且还要考虑到模型的多样性 ，也就是S形曲线的影响，再加上模型效率的提升
，这些因素相互叠加。而我们当下所经历的转变，其中一点不同是发展速度 ，不仅是效率提升的速度方面
，还有在数据中心建设的速度，（速度方面的出色表现）可能会掩盖一些其他方面的进展 ，但我们所有的团队
，包括硬件团队 、软件团队，甚至是建设团队 ，都在努力尽快把一切安排妥当
，缩短从部署到投入使用的时间，所有情况都在不断改善 ，都让我们受益 。目前公司在人工智能业务方面的利润率
，远比从服务器业务向云业务转型的阶段时要好得多
。

　　萨提亚·纳德拉：从宏观层面来看，我觉得大家可以思考这样一个问题 ，就是数据托管业务和超大数据中心业务之间的区别是什么。答案是软件，这是关键所在 。当然
，我们都知道这是一个资本密集型业务，但资本效率源自系统层面的软件优化
。这正是超大数据中心业务具有吸引力的地方 ，也是我们想要持续出色执行的方向。

　　摩根大通分析师Mark Murphy：萨提亚
，你最近曾谈到说，“DeepSeek时刻”（人工智能史上具有里程碑意义的时刻）确实存在 。你还说过 ，软件效率的提升意味着设备的使用年限会更长。能请你深入谈谈这些进展是如何影响市场上人工智能方面的实验和活动的速度与规模的吗？另外一个问题问给艾米
，作为投资者，我们是否可以开始考虑这样一种可能性 ，也就是软件的增强可能会延长我们对GPU所设定的预计使用年限？现在这样想是不是有点为时过早？

　　萨提亚·纳德拉：是的
。首先
，我认为最初由OpenAI开创的一些工作，确实在所有其他推理模型中都有所体现。当然 ，DeepSeek在这方面也有所贡献
，并且做得很好，其他机构也是如此 。将测试阶段的计算加上预训练 ，然后在推理阶段进行一些出色的优化，这些想法都已经得到了验证
。如果你仔细观察就会发现
，每一次摩尔定律的变化和发展，可能因为软件的作用而带来10倍的性能提升 ，这些模型的发展就是这样的情况。其中一些提升来自模型架构
，一些来自数据效率
、计算效率以及其他方面，这也是我们正在努力的方向 。资源一直在不断优化 ，问题在于如何构建一个超级平衡的设备集群
，并且基于此构建工作负载，并切实地能够利用这种效率的提升以及底层的基础设施
。

　　我们也可以类比虚拟化技术 ，服务器和带有虚拟化配置的客户端服务器有什么区别？答案是效率。虚拟化技术和云计算之间的区别又是什么？答案也是效率 。最新一代云计算和人工智能之间的区别又是什么呢？答案依然是效率
。所以
，你越是能够持续思考如何通过软件来提升效率，最终就越能推动需求的增长。

　　艾米·胡德：至于你提到的关于资产可折旧年限方面的具体问题 ，在做出任何此类改变之前
，我们希望能有较长时间的数据积累 。我们当然专注于尽可能延长资产的使用年限，但就像萨提亚所说的 ，这更多的是一个软件问题，而不是硬件问题
。

　　Evercore ASI分析师Kirk Materne：艾米
，你提到这次Azure业务超出预期的表现来自非人工智能服务，能否展开谈一谈这方面的情况。与几年前相比 ，此次的增长有哪些不同？我们看到很明显的一点是
，几年前优化业务对增长造成了一些压力，当然一个有利因素是 ，微软目前的产品组合要比此前宽泛得多
，但我还是想了解这方面更多的情况 。

　　艾米·胡德：谈到非人工智能业务，我之前蜻蜓点水地谈到了一些。总的来说 ，我们各个业务板块的表现都好于预期
，而且我们看到我们最大的客户群体，也就是我们通常所说的企业客户板块 ，业务出现了加速增长的情况
。然后是我们所说的业务规模化拓展
，第二财季我们在这方面遇到了一些挑战，现在情况有所好转 ，但仍有一些工作要做，团队所取得的进展令我们倍受鼓舞。随着我们进入本财年最后一个季度
，我们依然会继续专注于这方面的情况 。

　　分地区来看，业绩表现相也当稳定
。萨蒂亚也强调了工作负载方面的情况 ，表现比我们预期的要好一些。显然
，在平台迁移工作方面我们一直做得不错且增长稳定，销售团队和合作伙伴团队执行得很出色 ，萨提亚也提到了数据相关的工作负载
，很高兴看到这样的工作成果，但在业务规模化拓展方面 ，我们仍有一些工作要做 。

　　Wolfe研究分析师Alex Zukin：艾米刚才提到此次增长来自于非Azure人工智能业务板块
，而且管理层似乎对这种良好的增长态势能够持续下去很有信心
。我想知道的是，在非人工智能业务中 ，Azure人工智能技术的带动作用有多大？在人工智能业务方面
，随着测试阶段的计算能力突破了以往关于规模法则所构成的挑战，这对于Azure人工智能业务未来几个季度的增长曲线可能会产生多大的改变？

　　艾米·胡德：我们此前也已经多次讨论过这个问题 ，要把人工智能工作负载和非人工智能工作负载区彻底区分开来已经变得越来越难了，这也是我们一直以来秉持的观点。为了不让大家产生困惑
，微软其实在过去两年半到三年的时间里，加速了所有领域的资本支出 ，公司正以一种透明的方式将这些投入转化为收入和产品
，而且团队所有成员都能真正理解我们为自己、为合作伙伴以及客户设定的目标，也即打造能转化为收入的产品 。

　　如果从宏观角度来看 ，这些工作负载的构建
，包括GPU 、CPU
、存储和网络等，其实都是一样的 ，所以我觉得我们真正在讨论的是
，数字原生企业在处理工作负载时——既有人工智能方面的工作，也有非人工智能方面的工作——他们是不是倾向于在同一个云平台上处理这些工作？很多时候的确是这样的
。有时候所有工作都在同一个地方完成 ，当然也不总是如此
，不过随着人们越来越多地转向以人工智能为主的工作负载，这种关系会变得越来越紧密 ，大家应该已经开始逐渐看到这种关联了，而且我认为随着人工智能工作负载不断构建、进行实验以及概念验证不断扩展
，我们还会继续看到这种关联的深化。

　　我主要关注的是，第三财季Azure整体表现良好 ，而且我们会把人工智能和非人工智能业务都考虑在内
，我们的执行，无论是微软和合作伙伴的专业团队 ，还是积压订单 、转化情况、创新工作负载的执行
，以及我们为客户增加价值
、解决实际问题和带来真正价值等方面综合起来，可能是公司取得强劲业绩的原因 ，而非像我们之前那样
，因为某些原因将它们分开讨论 。（完）