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1月29日，微软发布2026财年第二季度财报，尽管营收达813亿美元，每股收益4.14美元，双双超出华尔街预期，但盘后股价一度下跌超6%。市场情绪矛盾的核心在于：公司正以前所未有的速度烧钱，而云业务增速却未能同步跟上。
数据显示，本季度资本支出同比激增约66%，达到创纪录的375亿美元。其中，约三分之二用于短期资产，尤其是GPU和CPU等算力硬件。与此形成对比的是，Azure云业务营收增长39%（固定汇率下为38%），虽亮眼，但在如此巨额投入背景下，部分投资者开始质疑其回报周期是否被拉长。
在财报电话会上，摩根士丹利分析师Keith Weiss直接提问：资本支出增长快于预期，但Azure增速略有放缓，投资者担心投资回报率（ROI）。
CFO艾米·胡德回应称：“如果我把一季度和二季度刚上线的GPU全部由Azure支配，我们的KPI（增速）早就超过40%了。”她解释，当前的算力不仅要满足外部客户需求，还需优先供给内部飞速发展的AI产品，如Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot及研发创新。
“我们的客户需求持续超过我们的供应能力。”
胡德强调，这是一场关于资源分配的“军备竞赛”，而非单纯追求单一业务增长。
面对市场焦虑，CEO萨提亚·纳德拉从战略层面阐述：“你不能只看Azure。”他指出，M365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、Security Copilot等产品均具备独立毛利结构与生命周期价值。
“我们希望在供给受限的情况下，分配算力去构建‘最优的长期LTV组合’。”
这一理念表明，微软更关注长期生态协同效应，而非短期财务表现。
为证明巨额投入已转化为实际收入，微软披露多项关键数据：
这些数据有力反驳了“AI工具使用率下降”的市场传言，显示人工智能在企业级生产力工具中渗透加速。
面对英伟达等厂商高昂的硬件成本，微软宣布正式上线自研加速器Maya 200。纳德拉表示，该芯片在FP4精度下提供超10 Petaops算力，相较现有硬件设施，总拥有成本（TCO）降低30%以上。
“我们将从推理和合成数据生成开始，大规模部署自研芯片。”
此举被视为控制基础设施成本、提升毛利率的关键战略，标志着微软向“去依赖化”迈出重要一步。
在关注GPU的同时，管理层揭示了AI硬币的另一面——存储与数据管理。AI Agent的兴起要求企业将自身数据作为“知识底座”进行整合。
微软统一数据平台Microsoft Fabric年收入运行率已超20亿美元，收入同比增长60%，成为市场上增长最快的分析平台之一。
“即使对于训练任务，也需要一堆计算和一堆非常靠近计算的存储。”
纳德拉强调，未来的推理场景不仅依赖GPU，更需要高效计算与存储协同，推动整个数据基础设施重构。
尽管股价短期承压，但管理层传递出强烈信心。纳德拉表示，即便在早期阶段，微软已建立起一个规模远超传统特许经营权的AI业务。
“实际上，即使在这样的早期阶段，我们已经建立了一个AI业务，其规模比我们耗时数十年建立的一些最大特许经营权业务还要大。”
这场关于算力的军备竞赛才刚刚开始，谁能更高效地部署，谁就能赢得未来红利。
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微软2026财年第二季度财报电话会全文翻译：
公司参与者
Jonathan Neilson，投资者关系副总裁
Satya Nadella，董事长兼首席执行官
Amy Hood，执行副总裁兼首席财务官
问答环节分析师
Keith Weiss，摩根士丹利 (Morgan Stanley)
Mark Moerdler，伯恩斯坦研究 (Bernstein Research)
Brent Thill，杰富瑞 (Jefferies)
Karl Keirstead，瑞银 (UBS)
Mark Murphy，摩根大通 (JP Morgan)
Brad Zelnick，德意志银行 (Deutsche Bank)
Raimo Lenschow (Transcript中误写为Analyst/Remo Lentschel)，巴克莱 (Barclays)
主持人大家好，欢迎参加微软2026财年第二季度财报电话会议……
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