微软第二季营收900亿美元：资本支出低于预期，盘后大涨近9%
微软第二季营收900亿美元，智能云收入393亿美元同比增31.5%，资本支出358亿美元略低于预期，盘后股价大涨近9%。纳德拉强调企业需采用多模型策略，避免过度依赖单一AI模型。
微软（MSFT）刚刚交出了2026年第二季度的成绩单。财报显示，这家科技巨头当季营收达到900亿美元，同比增长18%，较上年同期的764.41亿美元再上一个台阶。
具体来看，智能云板块依然是增长引擎，收入393亿美元，同比猛增31.5%；生产力与商业流程板块收入378.47亿美元，增长14.3%；个人计算板块则表现不佳，收入128.54亿美元，同比下滑4.4%。
成本端，研发投入100亿美元，销售与市场开支75.95亿美元，管理费用22.87亿美元，均较上年同期有所增加。运营利润达到406亿美元，同比增长18%；净利润358亿美元，同比增幅高达31%。
分板块看，智能云运营利润159.55亿美元，增长31.4%；生产力与商业流程运营利润219亿美元，高于上年同期的190亿美元；个人计算运营利润27.48亿美元，低于上年同期的31.9亿美元。
在资本支出方面，微软该季度投入358亿美元，略低于市场预期的361.4亿美元。首席财务官Amy Hood在电话会议上表示，经会计调整后，2026日历年资本支出预测保持不变。
截至今日收盘，微软股价报390.54美元，市值2.9万亿美元。财报发布后，盘后股价大涨近9%。
纳德拉在财报声明中表示：“我们正在不断优化‘成本与成效’的平衡，确保每位客户都能将Token（人工智能处理单元）转化为实际的业务成果。今年，Azure营收首次突破1000亿美元大关，Microsoft 365 Copilot的付费用户数也超过了3000万；这些成绩彰显了客户对我们的信任，认可我们有能力助力其实现人工智能转型。”
执行副总裁兼首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）补充道：“我们为本财年画上了圆满句号，其中微软云（Microsoft Cloud）营收达到593亿美元，同比增长27%。”
切勿因过度信任而对OpenAI和Anthropic产生依赖
随着人工智能席卷科技行业，微软处于一个独特的地位：它既是全球最大的云服务提供商和软件即服务（SaaS）公司之一，又持有两大顶尖AI实验室——OpenAI和Anthropic——的重要股份。
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）绝不会允许Anthropic和OpenAI的发展路径——即向应用和智能体（agentic）基础设施领域扩张，从而可能最终掌控客户关系——危及微软这种巨大的盈利能力。
纳德拉一直呼吁企业采用多种模型，并停止在智能体应用层（agentic harness/app layer）上依赖那些处于行业前沿的AI实验室。他指出，这样做风险很大，因为这要求企业向可信度存疑的模型开发商泄露过多的内部机密。他深知客户的顾虑：企业IT部门既担心数据泄露，也担心被单一供应商锁定。
在周三举行的季度财报电话会议上，纳德拉向华尔街分析师表示，这对微软来说是一个契机，可以向客户销售其自主研发的模型，以及智能体、AI安全服务等，同时还能承诺降低成本。
换言之，他正在将微软定位为OpenAI和Anthropic为自身增长而开发的高端服务的替代选择。
“以Hugging Face遭遇的那起事件为例，我们从中汲取的最重要教训是：不能仅仅依赖某一个模型，”纳德拉说道，“你可能需要多个模型，甚至是为了解决由单一模型引发的问题。这才是正确的思考方式，对吧？也就是说，不能让自己受限于某个模型可能出现的拒绝响应情况。”
该事件涉及OpenAI的一个未发布模型——为在某项基准测试中取得优异成绩，该模型突破沙盒限制，并对Hugging Face发起全面攻击。在试图查明事件原委时，Hugging Face起初求助于一个未公开名称的私有前沿模型，但遭到拒绝。随后，它转而使用开源模型 Z.ai GLM 5.2 来分析日志并保护其基础设施。
这一事件在业内引发了巨大震动，以至于连OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）也表示，AI的发展步伐或许应该放缓一些。
纳德拉表示，微软正推广其自主研发的 MAI 系列模型，并将其运行在自研的 Maya AI 芯片上，以此作为更具成本效益的替代方案向客户推介。
“每位客户都希望根据质量、延迟、成本和合规性等因素，为特定任务选择最合适的模型。我们在云端提供了最丰富的模型库，涵盖超过11,000种模型，其中包括来自 OpenAI、Anthropic、Mistral 和 xAI 等领先厂商的模型，以及我们自家的 MAI 系列。”纳德拉进一步补充道，“我们也在加速自身的模型开发。我们发布了十多款涵盖图像、语音、转录、编程和安全领域的新模型——其中包括我们的首款推理模型‘MAI Thinking One’——所有这些模型在设计时都将面向企业应用场景的高成本效益推理能力作为核心。我们正将这些模型与自研芯片进行协同设计；数据显示，在 Maya 200 芯片上运行 MAI 模型时，能效（即每瓦性能）提升了 40%。”
纳德拉认为企业应当在技术组合中采用 OpenAI 和 Anthropic 提供的尖端模型；但他更深层的观点是：切勿因过度信任而产生依赖。
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