微軟發佈了2024財年第三財季財報：營收爲618.58億美元，同比增長17%，不計入匯率變動的影響同樣爲同比增長17%；淨利潤爲219.39億美元，同比增長20%，不計入匯率變動的影響同樣爲同比增長20%（注：微軟財年與自然年不同步）。

微軟第三財季營收和每股收益均超出華爾街分析師此前預期，從而推動其盤後股價大幅上漲逾4%。與此同時，微軟對第四財季營收作出的展望未能達到分析師預期，但對第四財季運營利潤率的展望則超出預期。

財報發佈後，微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）、執行副總裁兼CFO艾米·胡德（Amy Hood）、首席會計官愛麗絲·卓拉（Alice Jolla）和副總法律顧問基斯·多利弗（Keith Dolliver）等公司高管出席了隨後舉行的財報電話會議，解讀財報要點，並回答分析師提問。

以下是電話會議實錄：

摩根士丹利分析師Keith Weiss：市場上圍繞生成式人工智能及其技術潛力有很多令人振奮的消息，背後也有大量投資的支持。微軟貌似今年有望將資本支出同比增加50%以上，其數額可能達到500多億美元，而且有媒體猜測未來還會有更多支出，一些報道稱公司在數據中心領域的投資可能達到1000億美元。顯然，投資方面的增速遠遠領先於收入貢獻。管理層如何量化這些投資背後的潛在機會，比如是否真的存在媒體所指的1000億美元數據中心的投資潛力？

薩提亞·納德拉：讓我回答你的部分問題，對於從更高的層面來理解問題或許有幫助。管理團隊會從兩個方面看待人工智能問題，一個是訓練，另一個是推理。公司致力於在技術的重大代際更替和範式轉變過程中成爲行業領導者，這是在訓練方面的情況。我們希望資本上有必要的投入，本質上講，主要用於訓練這些大型基礎模型，並保持我們在這個領域的領先地位。這方面我們一直做得比較成功，大家也能從公司的損益表中看到了這一點，這種趨勢會持續向前發展。

然後，艾米也提到了我們在推理方面所做的工作，首先，我們創新性地打造產品，公司的基礎設施業務依賴於衆多獨立軟件開發商在微軟基礎設施上的產品運行，都是以需求驅動的方式進行的。另外，我們也非常密切地跟蹤觀察推理方面的需求情況，正如艾米在她的發言中所說，我們會非常專注地管理好這一點。所以我們覺得一直以來團隊都在這樣做，過去好多年皆如此，只是某些媒體報道剛剛注意到而已，第三財季更是如此。如果大家有時間仔細觀察，就能夠發現其實微軟多年來從本質上講一直在做的一件事就是資本配置，致力於成爲人工智能領域的領導者，未來仍會繼續向前推進。

艾米·胡德：關於規劃週期方面的思考對我們而言的確是很重要的。我們談到了逐步增加支出，希望能夠持續建設基礎設施以不斷滿足市場需求。你的提問還談到了在抓住市場機會方面可能潛在的投資規模，我認爲我們需要思考每一個可以受到影響的業務流程，以及每一個業務流程所代表的機會，這是非常重要的。這樣考慮的話，我認爲機會是巨大的，我們的投資其實是爲了下一波我們所說的“雲基礎設施”提供動力，這一點非常重要，因爲公司在過去十年，雲端轉型的過程中一直處於這個行業的領先地位。我們也有信心將投資轉化爲未來的第二次成功，這應該是如何思考資本支出的最佳方式，就像我們過去十年來處理這件事的方式一樣。

關注市場信號，投資築牢技術基礎，實現行業領先地位，然後始終如一地執行，爲客戶增加價值。機會就體現在我們能夠爲客戶提供的附加價值量上，我們期待持續履行對於客戶的承諾。

傑弗瑞分析師Brent Thill：薩提亞，你如何看待目前的市場需求環境？一方面，第三季度預訂量和Azure雲服務都出現同比加速增長，但另一方面，公司很多的合作伙伴對於未來都有比較多的擔憂和猶豫。大家可能都想了解你對於客戶今年預算健康度狀況的看法。

薩提亞·納德拉：非常不錯的問題，我可以從幾個方面談談。就Azure而言，這是你特別問到的，我們對於該業務的進展非常滿意。從我們的角度來看，微軟基本上一直在增加市場份額，事實上，Azure已經成爲幾乎所有人在考慮實施人工智能雲項目時的一個停靠點，所以這對我們獲得新客戶有很大的幫助，我也在發言中提到了一些對於Azure客戶而言比較新鮮的情況。

第二，人工智能不是獨立存在的，人工智能項目始於對人工智能模型的調用，也會使用向量數據庫，事實上，Azure搜索也會被用於ChatGPT問答，這是我們增長最快的服務之一，我們與Azure人工智能進行了結構集成，Cosmos DB（完全託管的NoSQL關係數據庫和向量數據庫）集成，這是數據層面的情況，Dev工具也有不錯的增長。

最後，我想談談數據遷移到Azure的問題，這不僅是一個人工智能的問題，主要涉及還是客戶服務方面的情況，每家公司都有一個優化週期，優化就意味着支出，新項目開始、增長，然後他們會優化，這是一個持續的過程。這些就是在Azure上我們從需求方面看到的三個趨勢。

伯恩斯坦分析師Mark Moerdler：根據我在人工智能領域的考察，一些公司正在將其信息技術支出轉向投資和了解人工智能，而非爲人工智能獲得額外預算，而支出的增加可能進一步推動人工智能更具變革性力量。薩提亞，請問你認爲人工智能何時會達到比較成熟水平？投資會來自信息技術支出的淨增長還是信息技術支出以外的支出？成熟的主要指標是什麼？艾米，某些與Azure相關的項目被推遲，是否意味着部分項目從Azure核心業務轉移到Azure人工智能雲上來了？

薩提亞·納德拉：關於你的問題，一個比較好觀察點就是軟件工具存在的一些基本問題。大家可以仔細想一下，客戶在過去主要是購買軟件工具，而現在購買的是軟件工具加上微軟Copilot，我們甚至可以這樣理解，客戶將運營支出轉移到實際上的工具支出上，因爲他們今天所花費的所有運營支出提供了運營槓桿，我認爲這是一個很好的例子，未來會出現在各個領域。客戶服務、銷售、營銷等行業都出現了這種情況，只要是有運營的地方。

另外一個有趣的需求來源是公司文化的改變，文化上的轉變意味着流程上的變革。我在回答第一個問題時也提到了這一點，普遍來講，公司的內部組織操作都是採用一個流程，簡化該流程，實現流程的自動化，並應用這些解決方案。因此，他們不僅需要技術，還需要努力進行文化的調整，通過技術推動實現運營槓桿，這也是不同公司在績效層面出現差異的地方。我們也在自己身上應用這一點，應用於每一個流程，這不僅僅是關乎技術，還關乎能夠擁有與之配套的方法。我們在軟件開發中看到了這一情況，在客戶服務行業看到了這一情況，甚至在Copilot的水平應用中看到了這一情況，大家每天都能夠發現新的、可以進行優化的工作流程。

我能想到的最接近的類比就是，目前的情況同個人電腦在90年代早期成爲標準配置時一樣。人工智能的應用需要時間在各行各業的進一步滲透，而且，相比以往的任何情況，人工智能技術的擴散都要更快，採用步伐更大，比我們過去銷售的任何軟件套件都要快，但這些都需要工作流程和程序的改變。

艾米·胡德：關於你提到的項目從Azure核心服務消費轉向人工智能項目的明顯轉變，相反，如薩提亞所言，我們看到了雲遷移方面業務的增長，數據測試領域的工作也在增加，同時人工智能項目也在啓動。我認爲這就是爲什麼微軟的增長可能與其他公司不同，當然，從預算支出的角度來看，這是因爲公司市場份額有所提高，而且我們的確是專注於薩提亞所說的獲取其他領域的預算支出，這些領域可能不屬於傳統的信息技術，包括例如首席投資官所負責的預算，客戶服務或者營銷部門負責人的預算等。未來我們在考慮業務增長機會時，這些新情況也將非常重要。

瑞銀分析師Karl Keirstead：恭喜公司在亞洲市場取得了如此出色的業績。我想深入瞭解一下，微軟在亞洲市場實現了7%的增長，主要緣於人工智能服務業務的出色表現，但與之前一個財季6%的增長相比，好像變化不大，請問供應能力方面的問題在多大程度上影響了公司亞洲的增長？跟季節性因素有關嗎？雖然我個人不這麼認爲，或者還有哪些其他因素？

艾米·胡德：你說的沒錯，沒有季節性因素的影響。思考這個問題的角度，更多的可能還是有多少產能在發揮作用，特別是在推理服務方面我們有多少產能可供銷售。這也是大家看到的公司資本投資呈現目前這種狀態的原因之一，目前市場的需求確實是略高於我們的供應，可能對第三財季的增速數字產生了影響，並也將對第四財季的數字產生一點影響。

巴克萊分析師Raimo Lenschow：我有一個更爲抽象的，概念性的問題要問薩提亞。公司Copilot業務似乎對很多不同行業和企業都產生了影響，增長機會似乎非常廣泛。管理層如何看待目前在行業其他公司跟進模仿推出類似產品的情況，對於公司未來的經營計劃有何影響？對公司未來的合作伙伴戰略有什麼影響？

薩提亞·納德拉：這是一個很好的問題。我們看到的情況是，Office軟件被廣泛用於與知識相關的工作，其實是爲了服務業務流程，所以，當客戶進行相關的工作時，他們並不僅僅是在做與知識相關的事情，他們是爲了促成銷售、支持客戶服務、推動收入增長、讓運營更爲順暢、優化供應鏈來進行的知識性工作的，使用電子郵件、Teams、Excel、PowerPoint、Word等工具中進行這些工作。

而現在，我們有能力從根本上將這些知識工作者工具中的工作、工作成果、工作流程、業務流程及業務流程數據聯繫起來。微軟Copilot就具備這種整合的能力，無論是與ServiceNow（雲IT服務桌面軟件提供商）的整合，還是與SAP(185.09, -2.98, -1.58%)，Salesforce(273.14, -3.05, -1.10%)，Dynamics的整合。

大家也會聽到我們在開發者大會上經常談論Extensibility和Copilot工作室，從產品角度而言，他們真的非常出色，能夠助力企業數據數據與Copilot服務的融合。Copilot工作室就是能夠幫助他們實現這些目標的工具，微軟Copilot具有協調所有其他類似Copilot服務的功能，對我們而言，這些其他Copilot看起來像是我們服務的擴展。一部分用戶還在使用我們的知識性工作工具，比如前面提到的Teams，這樣的一場在Teams上舉行的會議肯定是關於某個業務流程的，例如它可能是一個供應鏈會議，比如與會者想要了解應該選擇哪些供應商，合作條件有哪些。

Copilot能夠幫助客戶在Teams場景下了解所有相關數據，這意味着我們打造了橫向工具，公司的這些工具在服務業務流程上的工作量被低估了，這些工作在商業應用程序和知識工作者工具之間橫向地架起了橋樑。

富國銀行分析師Michael Turrin：我想跟進一個關於Azure業務的問題。過去幾個季度，管理層一直暗示該業務的穩定增長，我非常高興能夠看到這種平衡增長。可否詳細談談商業預訂量方面的情況，以及訂單可見度方面的情況。另外，可否介紹一些關於成本優化和核心工作載荷增長等方面的情況？

艾米·胡德：我可能會倒過來談這些問題，這樣處理起來會稍微容易一些。我們一直在談論穩定增長的問題，大家也注意到了第三財季的增長情況，如果把Azure增長的數字分解來看，其中有7個百分點來自人工智能的貢獻，而來自Azure核心業務的貢獻有24個百分點，其中存在着差異。消費端的增長也比較穩定，並且我們在整個雲轉型過程中也看到了這種平衡增長。

我們關注到新工作負載的啓動和優化，這些優化創造了新的預算，並不斷加以應用，整個循環實際上是相當正常的，這種平衡增長也在第三財季持續。相比第二財季，第三財季核心業務所出現的一定幅度的加速情況，很大程度上與新項目的啓動有關，許多公司仍在從本地遷移到雲的過程，對於人工智能 的反應可能不如你我這麼強烈。

這些都是我們努力爲客戶能夠實現成本節約方面所做的非常基礎的工作，所以他們的總成本仍然可以保持非常理想的情況。另外，我覺得在行業或地區之間沒有太大的差異。關於未來的穩定趨勢問題，我實際上關注的還是各個不同工作載荷的情況，包括啓動、優化過程是否如常，我們鼓勵客戶儘可能高效地運行工作負載，這對於客戶取得增長並從我們的服務中獲得價值至關重要。

Evercore ASI分析師Kirk Materne：薩提亞，我想問一個投資者經常討論的問題。市場上存在一些數據質量問題，影響了對生成式AI新技術的利用。在解決這一問題方面，微軟是否有所進展？這個問題會不會在某種程度上會抑制人工智能產業的發展？

薩提亞·納德拉：成功部署人工智能技術需要考慮兩個方面。一方面是自然語言帶來全新的用戶體驗；另一方面是推理引擎功能。良好的推理引擎需要優質的數據作爲基礎，人們提出了“檢索增強生成”的概念，這種背景下，我認爲優質的基礎數據對推理有很大的幫助。

當然，人們也在尋求某種微調或基於人類反饋的強化學習（RLHF），或者採用大模型並進一步完善，這些就是現在可以利用的工具。企業正將這些模型越來越深度性地部署到各種業務流程當中，包括對數據和模型的調整，系統集成商和其他開發者也在幫助企業更廣泛地應用這些技術。一切都在日趨成熟，對於這方面我們很樂觀。

從商業角度來看，這些問題對於廣大消費者來說更難解決，我們的模型還需要一些重大改進才能夠支持更爲複雜的、開放式消費場景。而對於企業客戶而言，這些都是我們可以解決的問題。這裏我想提一下GitHub，它不僅是一個人工智能模型，更是一個完整的系統。用戶體驗、搭建、編輯器、聊天、解釋器和調試器與模型續體共同協作，在根本上幫助創建這些推理痕跡，從而支持整個系統的運作。

實際上，我們目前用Copilot、Copilot Studio和連接器所做的，可以理解成在爲每個業務系統創建類似GitHub Copilot的場景。我認爲這兼顧了艾米之前提到的商業價值和更好數據融合。你說的沒錯，我們在Fabric、Cosmos、PostgreS或SQL上所做的很多工作都是爲了準備數據以用於人工智能項目集成。

Wolfe研究分析師Alex Zukin：我想從微軟365 Copilot的角度提一個關於人工智能的問題。您提到從本季度開始公司看到了對於辦公業務的一些積極影響。艾米在前面的發言中提到了供應不足的問題，可否展開說明一下？在公司增加資本支出並提高供應的情況下，能夠在多大程度上釋放了Azure AI和微軟365 Copilot的服務能力？

艾米·胡德：我在這裏澄清一下，Copilot沒有供應不足的問題，我們的當務之急是確保優化我們的供應分配，以確保公司按用戶人數付費的業務能夠持續增長。這意味着如果我們出現供應不足的情況，這種情況可能出現在Azure基礎架構方面，而從消費層面理解可能獲得更好的思考角度。

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