微软高管解读Q2财报：DeepSeek有真创新成果 值得OpenAI借鉴

专题：聚焦美股2024年第四季度财报

　　微软今天发布了该公司的微软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，高管果值同比增长10%（注：微软财年与自然年不一致）。解读I借

　　详见：微软第二财季营收696.32亿美元 净利润同比增长10%

　　财报发布后，真创微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）、新成执行副总裁兼CFO艾米·胡德（Amy Hood）等公司高管出席了随后举行的微软财报电话会议，解读财报要点，高管果值并回答分析师提问。解读I借

　　以下是真创电话会议实录：

　　摩根士丹利分析师Keith Weiss：从本季度来看，商业订单方面又是新成一个表现稳健的季度。不过，微软Azure的高管果值业绩处于展望区间的下限，这还是解读I借让我们有点失望。艾米，真创我希望你能深入分析一下其中可能存在的新成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。

　　（持续更新中。。。）

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责任编辑：刘明亮

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