OpenAI新一轮巨额融资 - 英伟达、微软和亚马逊正商谈作为新融资的一部分向OpenAI投资高达600亿美元[1] - OpenAI计划本轮融资500亿美元或更多 估值将达到约7500亿美元至8300亿美元区间[1] - 英伟达正洽谈投资最高300亿美元 微软可能追加低于100亿美元的投资 亚马逊作为新投资者可能投资逾100亿美元甚至超过200亿美元[1] 亚马逊与OpenAI的潜在合作 - 亚马逊对OpenAI的投资规模可能取决于两家公司正在谈判的其他大型交易[2] - OpenAI正初步讨论从亚马逊筹集至少100亿美元并使用亚马逊自研AI算力基础设施[2] - 亚马逊将在七年内向OpenAI提供380亿美元的AI云计算基础设施[2] 软银集团对OpenAI的持续投资 - 软银集团计划对OpenAI投资300亿美元 这是发生在英伟达等公司新增投资之外的投资[2] - 软银旗下Vision Fund在2024年9月投资OpenAI 5亿美元[2] - 软银在2025年3月31日与OpenAI签署"跟投最高400亿美元"的协议 并于2025年12月完成这一投资协议[2] OpenAI与"星际之门"项目及资本支出担忧 - OpenAI与软银都是"星际之门"项目的最核心参与者 该项目是一项价值高达5000亿美元的超大规模AI数据中心建设计划[3] - 甲骨文、微软、Meta等科技巨头承诺投入前所未有的资金用于AI数据中心建设[3] - 科技巨头们沉重的资本支出引发了关于投资回报的担忧 加剧了有关"AI泡沫"破裂的担忧情绪[3] OpenAI的运营成本与战略目标 - OpenAI需要持续筹集庞大新资金以覆盖不断上升的训练与运行其最前沿AI大模型的成本[4] - OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼表示 公司的目标是以1.4万亿美元代价来建设30吉瓦级别的AI算力基础设施[4] - 其最终希望OpenAI每周能够新增1吉瓦算力 而目前每1吉瓦都伴随着超过400亿美元的AI资本成本[4] 英伟达的战略投资与AI生态整合 - 英伟达在2025年9月宣布将向OpenAI投资高达1000亿美元 用于支持新一代数据中心及AI基础设施建设[6] - 双方计划共同建设至少10吉瓦算力规模的超级AI数据中心 相当于10座传统核电站的总输出功率[6] - 英伟达通过战略性的投资合作与潜在的并购来强化其AI算力基础设施市场主导地位并扩展护城河[6]

OpenAI新一轮大规模融资 - 英伟达、微软和亚马逊正在商谈作为新一轮融资的一部分向OpenAI投资高达600亿美元 [1] - OpenAI计划本轮融资500亿美元或更多 意味着其估值将达到约7500亿至8300亿美元区间 [1] - 英伟达正洽谈投资最高300亿美元 微软可能追加低于100亿美元的投资 亚马逊作为新投资者可能投资逾100亿美元甚至超过200亿美元 [1] 主要投资方投资细节与战略考量 - 亚马逊对OpenAI的投资规模可能取决于两家公司正在谈判的其他大型交易 [1] - OpenAI正初步讨论从亚马逊筹集至少100亿美元并使用亚马逊自研AI算力基础设施 [1] - 亚马逊与OpenAI此前已达成一项协议 亚马逊将在七年内向OpenAI提供价值380亿美元的AI云计算基础设施 [1] 软银集团对OpenAI的持续投资 - 所述投资是软银集团计划投资300亿美元之外的新增投资 [2] - 软银旗下Vision Fund在2024年9月向OpenAI投资5亿美元 [2] - 软银在2025年3月31日与OpenAI签署“跟投最高400亿美元”的协议 并于2025年12月完成该投资 [2] OpenAI与软银共同参与“星际之门”项目 - OpenAI与软银都是“Stargate”（星际之门项目）的最核心参与者 [2] - “Stargate”是一项价值高达5000亿美元的计划 旨在美国境内建设用于训练与推理的超大规模AI数据中心 [2] 行业资本支出浪潮与潜在风险 - 甲骨文、微软、Meta等超大规模科技巨头承诺投入前所未有的资金用于AI数据中心建设 [3] - 自11月科技巨头大举发债及甲骨文业绩未达预期以来 市场对巨额资本支出能否带来相称回报产生担忧 加剧了有关“AI泡沫”破裂的担忧情绪 [3] - 近几个月来 不断有华尔街分析师警告AI泡沫正在加速形成 部分原因是某些大规模交易具有循环性质 [3] OpenAI的巨额资本需求与战略目标 - 持续筹集庞大新资金对覆盖OpenAI不断上升的训练与运行其最前沿AI大模型成本至关重要 [6] - OpenAI面临来自谷歌的竞争压力 迫使其加快节奏推出AGI或ASI [6] - OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼表示 公司目标是以1.4万亿美元代价建设30吉瓦级别的AI算力基础设施 并希望最终每周新增1吉瓦算力 [6] - 目前每1吉瓦算力都伴随着超过400亿美元的AI资本成本 [6] 英伟达的AI生态整合战略 - 英伟达正通过战略性投资合作与潜在并购来强化其AI算力基础设施市场主导地位并扩展护城河 [8] - 英伟达在2025年9月宣布 将向OpenAI投资高达1000亿美元 用于支持新一代数据中心及AI基础设施建设 [8] - 双方计划共同建设至少10吉瓦算力规模的超级AI数据中心 相当于10座传统核电站的总输出功率 [8] - 媒体最新报道的英伟达300亿美元投资是否属于1000亿美元投资承诺的“首批执行”尚未得到确认 [8]

融资计划概况 - OpenAI正在筹划一轮规模空前的融资，潜在融资总额累计最高可达1000亿美元，投前估值达到7300亿美元 [1] - 英伟达正商谈投资最高300亿美元，微软计划投资不到100亿美元，亚马逊作为新投资者可能投入超过100亿美元、甚至超过200亿美元 [1] - 软银拟再向OpenAI投资最高300亿美元，除软银外的其他机构投资者最终也可能参与 [1][2] 潜在投资者的战略考量 - 三家潜在投资者（英伟达、微软、亚马逊）与OpenAI均有深度业务联系 [2] - 英伟达是现有投资者，其芯片为OpenAI的AI模型提供算力支持 [2] - 微软是长期支持者，拥有向云客户销售OpenAI模型的独家权利 [2] - 亚马逊的投资可能取决于单独的云服务和ChatGPT相关交易，OpenAI将在未来七年内斥资380亿美元向AWS租赁服务器 [2] 融资目的与影响 - 这笔巨额融资将帮助OpenAI应对日益增长的算力需求和现金消耗压力，缓解市场对其现金流的担忧 [1][3] - 融资将为OpenAI提供充足资源，用于支付运行和训练AI模型的费用以及其他算力成本 [3] - 据公司去年夏天估算，2026年至2030年间，算力成本可能超过4300亿美元，期间现金消耗将接近700亿美元 [3] - 新一轮融资将显著扩大OpenAI与竞争对手的资金优势，若成功完成将大幅拉开与Anthropic等公司的资金差距 [3]

文章核心观点 - 英伟达、微软、亚马逊等科技巨头正在就投资人工智能公司OpenAI进行商谈 [1] 相关公司动态 - 英伟达正与OpenAI进行投资商谈 [1] - 微软正与OpenAI进行投资商谈 [1] - 亚马逊正与OpenAI进行投资商谈 [1] 行业投资趋势 - 人工智能行业正吸引大型科技公司进行战略投资 [1]

融资计划与规模 - OpenAI正从其主要科技合作伙伴处筹集巨额资金，目标融资额高达1000亿美元，以支持其AI日益增长的需求 [1][2] - 若本轮融资成功，将能缓解投资者对公司现金消耗的担忧 [1][2] 潜在投资者与投资额 - 现有投资者英伟达（其芯片为OpenAI模型提供动力）正洽谈投资高达300亿美元 [1][2] - 长期支持者微软（拥有向云客户销售OpenAI模型的独家权利）正洽谈投资金额不足100亿美元 [1][2] - 新投资者亚马逊正洽谈投资远超100亿美元，甚至可能超过200亿美元 [1][2] - 现有投资者软银也在洽谈投资最高达300亿美元，其投资将是其他投资的补充 [1][2] 公司估值与市场背景 - 新一轮融资前，OpenAI的公司估值可能达到7300亿美元 [1][2] - 公开市场投资者最近对OpenAI履行对甲骨文和微软的支出承诺的能力持怀疑态度 [1][2]

涉及的公司与行业 * 公司：微软 (Microsoft Corp, MSFT) [1] * 行业：美洲软件 (Americas Software) [10] 核心财务业绩与关键数据 * **总营收**：812.73亿美元，同比增长17%（按固定汇率计算为15%），比市场预期高1% [5][6] * **运营分部表现**： * 智能云 (Intelligent Cloud)：营收329.07亿美元，同比增长29%（按固定汇率计算为28%），比市场预期高2% [5][6] * 生产力和业务流程 (Productivity and Business Processes)：营收341.16亿美元，同比增长16%（按固定汇率计算为14%），比市场预期高2% [5][6] * 更多个人计算 (More Personal Computing)：营收142.50亿美元，同比下降3%，比市场预期低1% [5][6] * **Azure增长**：按固定汇率计算同比增长38%，略低于上一季度的39% [1][5] * **调整后每股收益**：4.14美元（不包括OpenAI会计处理），比市场预期3.95美元高5% [5] * **资本支出**：375亿美元（包括融资租赁），同比增长66%，比市场预期52%的增长率高 [5] * **自由现金流**：58.82亿美元（不包括融资租赁），同比下降9%，但比市场预期高 [5][6] * **商业预订与剩余履约义务**： * 商业预订额同比增长230%（按固定汇率计算为228%），主要由OpenAI和Anthropic的承诺驱动 [5] * 商业剩余履约义务 (Commercial RPO) 为6250亿美元，同比增长110%，其中45%由OpenAI的承诺驱动 [5] * **M365云服务增长**： * 商业云增长按固定汇率计算为14%，较上一季度的15%有所放缓 [5] * 消费云增长按固定汇率计算为27%，较上一季度的25%有所加速 [5] 市场反应与分析师观点 * 财报发布后，微软盘后股价下跌4% [1] * 高盛维持对微软的“买入”评级，12个月目标价为655美元，基于32倍市盈率，较当前股价有36.3%的上涨空间 [8][10] * 股价下跌可能反映了市场对Azure增长38%（按固定汇率计算）的反应，该增速略低于高盛预期的39%，且较上一季度39%的增速略有放缓 [1] 关键业务动态与未来关注点 * **Azure增长与产能分配**：Azure在特定季度的增长可能是微软在供应受限环境下动态分配容量以平衡Azure需求、Copilot等第一方应用以及内部AI研发的结果 [1] * **未来增长催化剂**：市场关注的重点是随着Fairwater数据中心设施（预计2026年初上线）投入使用，Azure在未来四个季度潜在的加速时机和幅度 [1] * **企业AI采用**：市场存在2025年企业AI采用令人失望的看法，关注微软如何描述其在生态系统成熟度、客户投资意愿以及自身产品路线图（如Copilot、Agent 365）方面的进展 [9] * **竞争格局**：关注Anthropic近期推出的Cowork等产品在多大程度上可能对微软构成竞争，以及微软相对于此类产品的护城河 [9] * **资本支出效率与创新**：关注微软在2026年对定制芯片、数据中心和软件优化策略等方面最感兴趣的创新类型，以提升资本支出效率 [9] * **内部芯片进展**：预期电话会议将讨论微软MAIA 200内部芯片的更新 [1] 主要风险因素 * **下行风险**：包括来自OpenAI合作伙伴关系的收入贡献低于预期、内部芯片爬坡时间更长（可能限制市场份额增长或毛利率扩张）、在非Azure等项目上的投资超出预期、关键领导层变动，以及向定制软件的更重大转变可能对其应用程序业务产生负面影响 [8]

核心财务表现 - 2026财年第二财季营收813亿美元，同比增长17% [2] - 按美国通用会计准则计算，净利润385亿美元，同比增长60% [2] - 按非美国通用会计准则计算，净利润309亿美元，同比增长23% [2] - 毛利率为68%，同比略有下降 [3] 资本支出与投资 - 第二财季资本支出达到375亿美元，同比增长66%，连续两个季度创下新高 [1][2] - 约三分之二的资本支出用于短期资产，主要是GPU和CPU，以支持Azure平台需求增长、研发团队资源及设备更换 [2] - 剩余支出用于长期资产，包括67亿美元的融资租赁，主要用于大型数据中心，以支持未来15年及更长时间的盈利 [2] - 对OpenAI的投资已获得约10倍的回报 [5] 各部门业务表现 - 智能云部门营收329亿美元，同比增长29%，其中Azure和其他云服务收入增长39%，需求持续超过可用供应 [5] - 生产力和业务流程部门营收341亿美元，同比增长16%，Copilot业绩强劲贡献显著 [5] - 更多个人计算业务营收143亿美元，同比下降3%，其中Xbox内容和服务收入下降5% [5] - 公司预计第三财季Windows OEM收入将下降约10%，部分原因是内存价格上涨可能影响PC市场 [5] 战略与市场观点 - 公司认为目前仍处于人工智能普及的初期阶段，但已建立起比一些最大业务部门规模还要大的人工智能业务 [3] - 毛利率下降主要因对人工智能基础设施的持续投资和AI产品使用增长，部分被效率提升及销售结构向高利润率业务转移所抵消 [3] - 调整OpenAI影响后，第二财季其他收入和支出略呈负值，低于预期，主要由投资净亏损驱动 [2] 合作与法律事务 - 公司与OpenAI签订了最新的合作协议，OpenAI已签约购买价值2500亿美元的Azure服务 [5] - 公司面临澳大利亚竞争与消费者委员会的诉讼，被指控从2024年10月起误导约270万客户，将Microsoft 365与Copilot捆绑销售并导致客户支付更高价格，随后公司发布道歉声明并给出用户赔偿方案 [6]

2026财年第二财季财务表现 - 公司第二财季营收为812.73亿美元，同比增长17%（按固定汇率计算增长15%）[1] - 第二财季净利润为384.58亿美元，同比增长60%（按固定汇率计算增长57%）[1] - 非美国通用会计准则（non-GAAP）下每股摊薄收益增长24% [2] 资本支出与投资策略 - 公司资本支出增速超出市场预期，引发投资者对长期投资回报率的担忧 [2] - 资本支出（尤其是CPU和GPU等短期资产）的投入方向是满足自研应用（如Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot）的增长需求、确保长期研发投入，最后才用于支持Azure的增长 [3] - 若将第一、二季度新增的GPU全部分配给Azure，相关关键绩效指标（KPI）会超过40% [3] - 公司不会追求单一业务最大化，而是在供应受限下，通过合理分配产能来构建最优的客户终身价值组合 [4] - 公司正全力在全球范围内扩张产能，重点在于确保电力、土地和设施，并尽快部署GPU和CPU以提高利用率 [8][9] Azure业务与合同保障 - 公司已将Azure长期合同的平均期限从约2年延长至2.5年 [6] - 当前投入的大部分资本（尤其是GPU），其大部分使用周期已通过合同锁定，降低了投资风险 [6] - 剩余履约义务（RPO）中，来自OpenAI的订单占比为45%，其余55%（约3500亿美元）的RPO来自多元化产品组合，覆盖广泛客户、行业和地区 [7] - 多元化RPO规模实现了28%的同比增长，体现了业务的广度和客户采纳度的提升 [7] 自研芯片与技术创新 - 公司对自研AI芯片Maia 200的进展感到满意，其在运行GPT-5.2时，FP4精度下的令牌/秒性能表现出色 [10] - 公司在芯片领域的探索包括Maia、Cobalt（第二代自研云原生处理器）、数据处理单元（DPU）、神经处理单元（NPU）等，拥有全面的系统能力以实现垂直整合 [11] - 公司目标是通过整合行业创新（包括与英伟达、AMD的合作），确保其集群在总拥有成本（TCO）上具备根本优势 [10][11] - 即便对于逐步老化的集群，公司也能通过软件优化和依托摩尔定律新增产能，持续运行最新模型并提升效率，从而保证长期收益和利润率改善 [7] AI产品组合与客户价值 - 公司的产品组合（如Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、Security Copilot）具备极具吸引力的毛利率和客户终身价值（LTV） [4] - 客户对公司三大核心套件（Microsoft 365、安全产品、GitHub）的采纳度正在提升，它们为客户带来了复合价值 [12] - Microsoft 365背后的数据（包含员工身份、项目、沟通记录等）成为企业核心资产，是智能代理平台协调工作、提升效率的基础 [13] - 新型智能代理系统（如Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot）正协同工作，结合数据价值与部署效果，对企业运营产生变革性影响 [14] 云迁移与基础设施需求 - 在AI时代，通用计算（CPU）的需求依然存在，因为智能代理需要调用工具、运行容器，AI训练和推理工作负载也需要计算和存储资源支撑 [14] - 云迁移趋势仍在持续，例如新版SQL Server的基础设施即服务（IaaS）采用率是上一版本的2倍 [15] - 公司需要持续投资全基础设施栈（包括GPU和CPU），以支持客户将现有及新工作负载迁移到云 [15]

核心财务表现 - 公司第二财季总营收为812.73亿美元，较上年同期的696.32亿美元增长17%，按固定汇率计算增长15% [1][5] - 公司第二财季净利润为384.58亿美元，较上年同期的241.08亿美元大幅增长60%，按固定汇率计算增长57% [1][5] - 公司第二财季营业利润为382.75亿美元，较上年同期的316.53亿美元增长21%，按固定汇率计算增长19% [5] - 公司第二财季每股摊薄收益为5.16美元，较上年同期的3.23美元增长60%，按固定汇率计算增长58% [5] 分业务部门收入 - 微软云收入为515亿美元，同比增长26%，按固定汇率计算增长24% [5] - 智能云部门收入为329亿美元，同比增长29%，按固定汇率计算增长28%，其中Azure和其他云服务收入同比增长39%，按固定汇率计算增长38% [5] - 生产力和业务流程部门收入为341亿美元，同比增长16%，按固定汇率计算增长14%，其中领英收入同比增长11%，按固定汇率计算增长10% [5] - 更多个人计算部门收入为143亿美元，同比下降3%，但其中Windows OEM和设备收入同比增长1% [5] 股东回报与市场反应 - 公司第二财季通过派息和股票回购向股东返还了127亿美元，同比增长32% [5] - 尽管营收和每股收益超出预期，但云业务增长放缓导致股价在盘后交易中下跌24.34美元至457.29美元，跌幅为5.05% [2][4] - 财报发布前，公司股价收盘报481.63美元，微涨0.22%，过去52周股价区间为344.79美元至555.45美元 [4]

核心财务表现 - 公司2026财年第二财季营收为812.73亿美元，较上年同期的696.32亿美元增长17%，按固定汇率计算增长15% [1][15] - 公司第二财季净利润为384.58亿美元，较上年同期的241.08亿美元增长60%，按固定汇率计算增长57% [1][15] - 公司本季度非美国通用会计准则（non-GAAP）每股摊薄收益增长24% [2][16] 资本支出与投资回报 - 投资者担忧资本支出增速过快，超出预期，引发对长期投资回报率的疑虑 [2][16] - 资本支出（尤其是GPU和CPU等短期资产）的投入被视为长期决策，旨在推动各业务板块的营收增长 [2][16] - 若将第一、二季度新增的GPU全部分配给Azure，相关关键绩效指标（KPI）会超过40% [3][17] - 资本支出首先用于满足自研应用（如Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot）的使用增长需求，其次用于研发和产品创新的长期投入，剩余产能才用于满足Azure需求 [3][17] - 公司强调投资覆盖技术栈所有层面，旨在为客户创造价值并推动增长 [3][17] 产能分配与业务组合策略 - 公司当前策略并非追求单一业务（如Azure）最大化，而是在供应受限情况下，通过合理分配产能构建最优的客户终身价值组合 [4][18] - 除Azure外，Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、Security Copilot等业务均具备极具吸引力的毛利率和客户终身价值，是公司的增量业务和新增总可寻址市场 [4][18] - 计算资源本身被视为研发投入的一部分，公司决策均以长期优化为目标 [4][18] 硬件投资与营收保障 - 公司对服务器按6年进行资本化，但剩余履约义务（RPO）的平均期限引发投资者对营收与利润匹配的担忧 [5][19] - RPO平均期限由多种合同类型决定，其中Microsoft 365等商业应用合同期限较短，而Azure多为长期合同，本季度其平均期限已从约2年延长至2.5年 [6][19] - 当前投入的大部分资本（尤其是GPU），其大部分使用周期已通过合同锁定，大型客户GPU合同更是覆盖了整个使用周期，降低了风险 [6][20] - 从技术角度看，公司能持续在逐步老化的集群上运行最新模型，并通过每年依托摩尔定律新增产能、软件优化来提升全集群效率，保证长期收益 [6][20] - 在硬件使用周期内，其交付效率会不断提升，若已锁定整个使用周期的收益，利润率会随时间推移而改善 [6][20] 订单构成与客户多元化 - 公司披露剩余履约义务（RPO）中约45%来自OpenAI，但强调剩余55%（约3500亿美元）的RPO来自多元化产品组合，覆盖广泛客户、行业和地区 [7][21] - 该多元化RPO规模超过大多数同行，且实现了28%的同比增长，体现了业务的广度和客户采纳度的提升 [7][21] - 公司与OpenAI保持良好合作伙伴关系，视其为重要客户，这种合作有助于公司在产品研发上保持领先 [7][21] 产能扩张计划 - 公司正全力尽快增加全球范围内的产能，以满足客户需求和使用量增长，而不仅限于特定数据中心地点 [8][22] - 产能扩张的核心是确保足够的电力、土地和设施，一旦建成便尽快部署GPU和CPU，并提高上线效率以实现最高利用率 [8][22] - 特定数据中心（如亚特兰大费尔沃特和威斯康星州）建设周期长达数年，公司关注的是在所有在建或计划建设的地点尽快落地产能 [8][22] 自研芯片与系统创新 - 公司对自研AI芯片Maia 200的进展感到满意，其在运行GPT-5.2时，FP4精度下的令牌/秒性能表现证明了公司在模型、芯片和整个系统之间实现端到端创新的能力 [9][23] - 公司开发的所有技术都会针对Maia进行优化，并与内部模型团队保持密切协作 [9][23] - 行业当前焦点是低延迟推理，公司目标是通过整合各类创新（包括与英伟达、AMD的合作以及自研的Maia、Cobalt、DPU、NPU等），让集群在总拥有成本上具备根本优势，以长期保持领先 [10][24] - 公司拥有全面的系统能力和垂直整合能力，但同时保持技术路线的灵活性 [10][24] AI驱动业务转型与增长 - 客户对公司三大核心套件（Microsoft 365、安全产品和GitHub）的采纳度正在提升，它们为客户带来了复合价值 [11][25] - Work IQ的价值日益凸显，Microsoft 365背后的数据（包含员工身份、项目、沟通记录等）成为企业业务流程的核心资产 [12][26] - 智能代理平台（如Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot）正改变企业运营方式，帮助企业协调工作、提升效率 [12][26] - 企业正在利用Microsoft Fabric、Microsoft Foundry及低代码/无代码工具重构核心业务流程（如客户服务、营销、财务），并构建自身智能代理 [13][27] - 新型智能代理系统协同工作，将数据价值与部署效果结合，产生变革性影响 [13][27] AI时代下的云迁移与计算需求 - AI工作负载不仅需要AI加速器计算（GPU），智能代理调用工具、运行容器等仍需依托通用计算（CPU） [14][28] - AI训练和推理工作负载均需要大量计算资源（包括CPU）和近距离存储资源支撑 [14][28] - 云迁移趋势仍在持续，例如新版SQL Server的基础设施即服务（IaaS）采用率是上一版本的2倍 [14][28] - 公司需要持续投资全基础设施栈（包括GPU和CPU），以支持客户将现有及新工作负载迁移到云平台 [14][28]