重庆预应力钢绞线价格 微软Q2事迹会实录：大部分参预成本周期已通过同锁定

微软今天发布了该公司的2026财年二财季财报。证明炫耀，微软二财季营收为812.73亿好意思元，与上年同时的696.32亿好意思元比较增长17重庆预应力钢绞线价格 ，按固定汇率计较则同比增长15。净利润为384.58亿好意思元，与上年同时的241.08亿好意思元比较增长60，按固定汇率计较则同比增长57（注：微软财年与当然年不同步）

　　财报发布后，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）和奉行总裁兼CFO艾米·胡德（Amy Hood）等公司管出席了随后举行的财报电话会议，解读财报重心，并复兴分析师发问。

以下是电话会议实录：

摩根士丹利分析师基想·维斯（Keith Weiss）：从财报数据来看， 微软本季度每股摊薄收益增长了24（ non-GAAP），这遵守杰出出，充分体现了团队的奉行力。营收增长肃肃，利润率也在普及，但盘后交游中股价却出现着落。我以为，投资者担忧的中枢问题之是成本开销增速过快，以致出预期，这激勉了市集对耐久成本开销投资酬谢率（ROI）的担忧。因此，但愿列位能匡助咱们厘清几个问题：奈何看待产能推广过火对将来Azure增长的动作用？蹙迫的是，该奈何看待这投资在将来完结时的酬谢率？

艾米·胡德：谢谢基想。我先复兴，萨提亚之后会补充宏不雅的不雅点。我以为你提议的问题杰出径直，亦然许多投资者蔼然的，即成本开销与Azure营收之间的关联。其实上季度和本季度，咱们皆在具体地证实成本开销（尤其是CPU和GPU等短期财富的开销）的行止。巧合，大约不错将咱们给出的Azure并吞颈略为“分派产能并吞”，即咱们能完结的Azure营收界限，因为当咱们参预资金、将GPU（重中之重）部署到集群中时，骨子上是在作念耐久方案。

　　咱们先要满足的是自研应用的使用增长需求，比如Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot的使用量加快高涨；其次，要确保对研发和居品立异的耐久参预。昔时段时期咱们居品立异的加快，很猛进度上源于咱们为繁密秀AI东谈主才建树了GPU和产能资源；后，剩余产能才用于满足Azure抓续增长的需求。

　　举个例子匡助默契：若将、二季度新增的GPU一起分派给Azure，筹备要津绩贪图（KPI）会过40。但蹙迫的是要遒劲到，这投资掩饰了技艺栈的通盘层面，终皆将为客户创造价值。但愿这能匡助大默契：每笔成本开销皆旨在动增长，既体面前各业务板块的营收增长中，也体面前咱们对东谈主才参预所带来的运营用度增长中。

萨提亚·纳德拉：埃米一经说得很了。但站在投资者视角，我想补充的是，当大扫视咱们的成本投向和居品组毛利率时，除了Azure，还应关注Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、Security Copilot等业务，这些业务皆具备具诱骗力的毛利率和客户毕生价值（LTV）。Azure客户对咱们至关蹙迫，但获取Microsoft 365、GitHub或Dragon Copilot的客户一样蹙迫，这些皆是咱们的增量业务和新增总可寻址市集（TAM）。

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　　咱们不会只追求单业务的大化，而是在现时供应受限的情况下，通过理分派产能，构建的客户毕生价值组。此外，埃米提到的研发参预也很要津。大致遒劲到，计较资源自身亦然研发的部分，这是咱们需要商量的二个维度。彰着，咱们通盘的方案皆是为了耐久化。

伯恩斯坦盘问公司分析师马克·莫尔德勒（Mark Moerdler）：恭喜微软本季度取得异事迹。咱们以为投资者还蔼然个问题：奈何看待硬件成本开销投资与营收、利润率之间的明确关联？贵公司对职业器按6年进行成本化，但剩余践约义务（RPO）的平均期限仅为2年（较上季度抓平）。投资者该奈何肯定，硬件6年的使用周期能带来肃肃的营收和毛利增长，且有望达到昔时CPU业务的营收增长轨迹？谢谢。

艾米·胡德：谢谢马克。我先从宏不雅层面复兴，萨提亚之后补充。先需要明确的是，RPO的平均期限是由多种同类型共同决定的。其中，Microsoft 365或买卖应用筹备的同时限较短；剩余的大部分是Azure的耐久同，本季度咱们已将其平均期限从约2年延长至2.5年。

　　默契这点很蹙迫：咱们现时参预的大部分红本（尤其是采购的GPU），其大部分使用周期已通过同锁定。因此，你惦记的风险在很猛进度上并不存在。仅有小部分风险源于Microsoft 365等短期RPO重庆预应力钢绞线价格 ，但Azure单的RPO期限长，且其中大部分基于同商定，不仅限于GPU筹备同。咱们之前提到的大型客户GPU同，是掩饰了GPU的通盘使用周期。因此，你惦记的风险应该并不存在，但愿这能解答你的疑问。

萨提亚·纳德拉：我再补充点。从技艺角度看，即便对于迟缓老化的集群，咱们也能抓续在其上开动新模子，这恰是咱们能保证耐久收益的原因。也正因如斯，咱们会抓续新集群，不是某年荟萃采购大量拓荒，而是每年依托摩尔定律新增产能、通过软件化，完结全集群的率普及。

　　大约还有点需要明确：在硬件的使用周期内，其委派率会束缚普及。因此，若已锁定通盘使用周期的收益，利润率会随时期移而，这点在CPU集群上已得到考证，但愿能给大提供参考。

杰富瑞分析师布兰特·希尔（Brent Thill）：请问艾米，对于45的未委派订单（backlog）来自OpenAI这情况，我想了解列位对此的办法。市集彰着担忧这部分订单的抓续，我知谈可能未便表现过多细节，但大广宽关注这敞口风险。能否共享下您和萨提亚现时不雅察到的情况，以及你们的不雅点？

艾米·胡德：大约我会从不同角度看待这个问题。先需要强调的是，咱们之是以说起这比例，是因为剩余55（约3500亿好意思元）的RPO来自咱们多元化的居品组，掩饰不同处罚案、Azure业务、行业和地区的往常客户。这RPO界限不仅过大多数同业，且多元化进度，咱们对其肃肃有信心。仅这部分多元化RPO就完结了28的同比增长，这充分体现了咱们业务的广度和客户选择度的普及，这亦然我常被问及的点，其增长掩饰通盘客户细分、行业和地区，发达杰出舒适。

　　至于OpenAI，咱们与他们保抓着精深的作伙伴筹备，他们是咱们的蹙迫客户。商量到其业务界限，咱们很乐意与之作。咱们依托的是个为凯旋的业务体系，对此仍充满信心。这种作也让咱们能在居品研发上保抓先，恒久站在应用立异的前沿。

瑞银分析师卡尔·基尔斯泰德（Karl Keirstead）：谢谢列位。论产能在自研业务和三业务间奈何分派，能否从定角度谈谈新增产能的界限？礼貌昨年12月的季度新增1吉瓦（GW）产能，这界限杰出可不雅，似乎标明产能推广正在加快。但投资者面前杰出关注亚特兰大费尔沃特（Fairwater）和威斯康星州的数据中心，锚索但愿了解将来几个季度这些数据中心的产能界限（论分向奈何）。谢谢。

艾米·胡德：谢谢卡尔。对于产能，咱们之前已说起几点：咱们正全力尽快加多产能。你提到的亚特兰大、威斯康星州等特定数据中心，其拓荒周期长达数年，因此不外分关注单个所在。咱们信得过的，亦然面前正全力进的，是寰宇范围内的产能推广：不仅在好意思国上述说起的地区，还需在寰宇各地加多产能，以满足客户需乞降使用量增长。

　　咱们会抓续加多耐久基础体式财富，中枢是确保有填塞的电力、地盘和体式，旦建成便尽快部署GPU和CPU。后，咱们会尽可能提产能上线率，以完结应用率。因此，不局限于两个特定所在，它们的委派周期较长，咱们信得过需要的是在通盘在建或贪图拓荒的所在尽快落地产能，面前咱们正为此负重致远。

摩根大通分析师马克·墨菲（Mark Murphy）：想求教萨提亚，Maia 200（微软自研AI芯片）的能发达杰出出，尤其是与出时期早的TPU、Tranium和Blackwell比较。能否从宏不雅的角度谈谈，除Maia外，芯片业务将来可能成为微软的中枢竞争力之吗？此外，这进展对将来理成本的毛利率有何影响，是否有值得说起的潜在影响？谢谢。

萨提亚·纳德拉：感谢你的发问。有几点需要证实：先，咱们在芯片域的探索已有段时期，并非刚刚起步。咱们对Maia 200的进展感到杰出舒适，尤其是在开动GPT-5.2时，其FP4精度下的令/秒能发达。这充理解释，迎靠近新式职责负载时，咱们能在模子、芯片和通盘系统之间完结端到端立异。这不仅关乎芯片自身，还包括机架集聚的化、内存与特定职责负载的匹配等。

　　其次，咱们与里面智能团队（superintelligence team）及通盘模子团队保抓密切互助，无庸赘述，咱们开发的通盘技艺皆会针对Maia进行化，团队对此杰出认同。

　　从举座来看，面前行业仍处于早期阶段。仅从昨年12月于今，芯片和系统立异的速率就杰出惊东谈主。现时行业的新焦点是低延长理，因此咱们要确保不局限于单技艺阶梯。事实上，咱们与英伟达、AMD保抓着精深的作伙伴筹备。他们在立异，咱们也在立异，标的是让集群在职何时候皆能完结佳总领有成本（TCO）。这不是单纯的短期竞争，许多东谈主只关注现时谁先，但要津是要耐久保抓先。这意味着咱们需要整行业内的各样立异，让集群在总领有成本上具备根底势。

　　因此，咱们对Maia、Cobalt（二代自研云原生处理器 ）、数据处理单位（DPU）、神经处理单位（NPU）等皆充满信心。咱们领有的系统才气，能够完结垂直整，但这并不虞味着咱们只依赖垂直整。咱们需要保抓无邪，这亦然面前咱们正在作念的。

德意志银行分析师布拉德·泽尔尼克（Brad Zelnick）：杰出感谢，萨提亚。在Ignite大会上，贾德森（Judson Althoff ，微软买卖业务CEO）提到了“前沿转型”（Frontier Transformations），咱们也看到客户在弃取微软AI技艺栈后完结了冲突价值。能否先容下，面前企业在开启这类转型之旅时的举座势头奈何？此外，对于这些成为“前沿企业”（Frontier Firms）的客户，其在微软的开销可能会有多大幅度的增长，对此有何预期？谢谢。

萨提亚·纳德拉：谢谢发问。面前咱们不雅察到的个蹙迫趋势是，客户对咱们三大中枢套件的选择度正在普及，即Microsoft 365、安全居品和GitHub。事实上，这三者昔时就为客户带来了复价值，举例Microsoft Entra行为身份系统、Defender行为跨三大套件的保护系统，皆阐述了蹙迫作用。

　　但面前，情况有了新变化，Work IQ的价值日益突显。举个例子：对于使用微软居品的企业而言，现时蹙迫的数据库是Microsoft 365背后的数据，因为其中包含了大量隐信息，职工身份、东谈主际筹备、正在进的格局、文档贵府、调换纪录等。这些数据是通盘业务历程、职责流高下文的中枢财富。

　　我在之前的发言中提到过个场景：将Work IQ行为MCP职业器与GitHub代码仓库结，只需教唆“搜检昔时个月Teams中的瞎想会议，判断代码仓库是否反应了会议内容”，这恰是昔时器用业务与GitHub业务如今完结转型的典型案例。智能代理平台正从某种进度上窜改企业运营式，这亦然具冲突的点：部署这些器用后，智能代理能匡助企业调解职责、普及率。

　　在此基础上，企业还在重构中枢业务历程，奈何从头想考客户职业、营销、财务等域的运作式，并构建自身的智能代理？这恰是Microsoft Fabric、Microsoft Foundry中的各样职业，以及咱们的低代码/代码器用阐述作用的地。我之前提到过筹备数据，但令我粗莽的是，Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot等新式智能代理系统正协同职责，将数据价值与部署果充分结，这大约是具变革的影响。

巴克莱分析师雷蒙德（Raymond Lenzchao）：昔时几个月，列位除了说起GPU，也谈到了Azure的CPU业务，且昨年1月初微软在运营上有些转换。能否先容下那时的转换果？宏不雅来看，客户是否渐渐遒劲到，要开展信得过的AI业务就须搬动到云平台？面前云搬动的举座趋势奈何？

萨提亚·纳德拉：先，我在之前的发言中提到过，看待AI职责负载不成只关注AI加快器计较。以自便智能代理为例，它会调用器用、开动容器，而这些皆需要依托通用计较（CPU）。事实上，咱们在筹划集群时，会商量各样资源的配比。即就是AI历练职责负载，也需要大量计较资源和近距离存储资源支抓；理职责负载（尤其是智能代理模式下）一样需要为智能代理建树计较资源（CPU）和存储资源。因此，即便在新的AI时期，通用计较的需求依然存在。

　　其次，云搬动趋势仍在抓续。我之前提到过个数据：新版SQL Server的IaaS弃取率是上版块的2倍重庆预应力钢绞线价格 ，这恰是搬动势头的体现。中枢在于，咱们需要抓续投资全基础体式栈，包括GPU和CPU，并与通盘AI云生态保抓均衡，因为当客户将现存职责负载和新职责负载搬动到云时，需要在部署地区获取通盘要的基础体式支抓。（转载自科技）

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