核心观点 - 微软2026财年第二季度财报显示，尽管营收和每股收益超预期，但市场因云业务增速未匹配巨额资本支出而反应负面，股价盘后下挫超6% [2] - 管理层核心逻辑是当前增长上限在于供给而非需求，巨额资本支出用于应对供需紧张，并旨在优化长期的客户终身价值组合，而非追求单一业务的短期极致增长 [3][7] - 公司通过披露强劲的AI商业化数据（如Copilot用户激增）和自研芯片降本等举措，展示其将巨额投入转化为收入的信心与能力，并强调AI基础设施需求已从计算扩展至存储与数据管理 [9][13][15] 财务表现与市场反应 - 2026财年第二季度营收为813亿美元，每股收益为4.14美元，双双超出华尔街预期 [2] - 盘后股价一度下挫超6%，市场情绪矛盾点在于资本支出增速远高于云业务营收增速 [2][3] - 本季度资本支出同比激增约66%，达到创纪录的375亿美元 [3] - Azure云业务营收按固定汇率计算增长38%（报告增长39%），部分投资者期待在巨额投入下看到更具爆发力的增长 [3] 管理层对投资回报率（ROI）与增长逻辑的阐述 - 管理层回应投资者对ROI的担忧，核心论点是增长上限是供给而非需求 [3] - CFO艾米·胡德表示，若将本财年第一、二季度新上线的GPU全部供给Azure，其增速早已超过40%，揭示了资源在外部客户与内部AI产品间的分配挑战 [4][5] - 约三分之二的资本支出用于服务器（GPU/CPU）等短期资产，直接反映了供需紧张关系 [6] - CEO萨提亚·纳德拉强调战略重点不是单一业务（如Azure）的短期增长，而是追求由M365 Copilot、GitHub Copilot等多产品构成的长期客户终身价值组合 [7] AI商业化进展与数据 - Microsoft 365 Copilot付费席位同比增长160%，目前拥有1500万付费用户，每日活跃用户同比增长10倍 [9] - 拥有超过35,000个席位的大型企业客户数量增加了两倍，包括辉瑞、NASA等机构 [10] - GitHub Copilot付费订阅用户达到470万，同比增长75% [11] - 纳德拉称，即使在早期阶段，公司建立的AI业务规模已超过耗时数十年建立的一些最大特许经营权业务 [17] 成本控制与自研芯片战略 - 微软正式上线自研Maya 200加速器，在FP4精度下提供超过10 Petaops算力 [13] - 与公司硬件设施中最新一代硬件相比，Maya 200的总拥有成本降低了30%以上 [13] - 公司计划从推理和合成数据生成开始，大规模部署自研芯片，以控制AI基础设施成本并提升毛利率 [13] AI驱动的存储与数据基础设施需求 - 管理层指出AI Agent的爆发正在重构数据基础设施需求，引爆了统一数据平台Microsoft Fabric的增长 [15] - Microsoft Fabric的年收入运行率已超过20亿美元，收入同比增长60%，是市场上增长最快的分析平台 [15] - 纳德拉强调AI工作负载（包括训练和未来的推理场景）不仅需要计算（GPU），还需要大量且靠近计算的存储资源 [15] 长期合同与投资风险应对 - 针对服务器折旧周期（6年）与剩余履约义务平均期限（2.5年）可能错配的风险，CFO回应称大部分GPU在其整个使用寿命内已被合同锁定 [8] - Azure相关的GPU合同很多覆盖整个使用周期，管理层认为不存在“卖不出去”的风险 [8]