"人工智能（AI）领头羊"微软上一季的总收入和盈利高于预期，但资本支出加速增长，最直接受益于 AI 技术应用的微软云业务收入却逊于预期，增长不但没加快，还较此前一季略为放缓。财报公布后，微软股价震荡下行，一度大跌超 6%。

中国 AI 新星 DeepSeek 近来崛起颠覆了硅谷的普遍观念：开发 AI 模型就得大举砸钱、配置最强大、最贵的芯片。面对 DeepSeek 的冲击，现在微软不但得证明自己的 AI 工作能增加公司收入，还得证明巨额的 AI 基础设施投资是有必要的。最新财报未能安抚越发质疑微软这类投入的投资者。

公布财报时，周三美股盘后，微软宣布，用户当天可以在微软云平台 Azure AI Foundry 上使用 DeepSeek 推理模型 R1 的 AI 服务，Azure AI Foundry 上的 R1 版本"经过了严格的红队和安全评估"，包括"自动评估模型行为和广泛的安全审查，以此减轻潜在风险"。

美东时间 1 月 29 日周三美股盘后，微软公布截至自然年 2024 年 12 月 31 日的公司 2025 财年第二财季（下称四季度）财务数据。

1）主要财务数据

营收：四季度营业收入 696.3 亿美元，同比增长 12%，分析师预期 689.2 亿美元，三季度同比增长 16%。

EPS：四季度稀释后每股收益（EPS）为 3.23 美元，同比增长 10%，分析师预期 3.10 美元，三季度同比增长 10%。

营业利润：四季度营业利润 317 亿美元，同比增长 17%，三季度同比增长 14%。

净利润：四季度净利润 241 亿美元，同比增长 10%，三季度同比增长 11%。

资本支出：包括融资租赁获得资产在内，三季度总资本支出 226 亿美元，同比增长 96.5%，三季度增长 78.6%；其中，不动产和设备相关的现金支出 158 亿美元，同比增长约 63%，三季度增长 50.7%。

2）细分业务数据

商业云：包括 Office 和 Azure 等产品在内，四季度微软合计商业云业务的营收为 409 亿美元，同比增长 21%，分析师预期 411 亿美元，三季度增长 22%。

智能云：包括 Azure 公共云、Windows 服务器、语音识别软件 Nuance 和 GitHub 的智能云业务部门四季度营收 255 亿美元，同比增长 19%，三季度同比增长 20%。

生产力和业务流程：包括 Microsoft 365 Copilot AI 工具等 Office 软件在内的生产力和业务流程部门四季度营收 294 亿美元，同比增长 14%，三季度同比增长 11%。

更多个人计算：包括 Windows 操作系统、Surface 硬件、Xbox 游戏机以及视频游戏公司动视暴雪在内的更多个人计算业务部门四季度营收 147 亿美元，几乎未增长，三季度同比增长 17%。

财报公布后，收跌超 1% 的微软股价盘后跳水，盘后跌超 5% 后收窄过半跌幅，曾跌不足 1%，后跌幅再度扩大，一度跌超 6%。

Azure 等微软云收入增长均放缓 AI 业务年收入超 130 亿美元

财报显示，微软四季度的营收和盈利保持两位数增长，营收较三季度增长有所放缓，但还高于分析师预期。令华尔街意外的是，四季度微软商业云的合计收入增长略为放缓至 21%，分析师预期大致持平三季度的 22%。

包括服务器产品和 Azure 在内的智能云业务部门四季度营收也略为放缓，较三季度的同比增速下降 1 个百分点至 19%。Azure 和其他云服务的营收四季度增长 31%，增速也低于三季度的 33%。

但微软透露，四季度 Azure 的增长中，有 13 个百分点来自 AI 产品的贡献，高于分析师预期的 12.2 个百分点。

微软 CEO Satya Nadella 透露了 AI 应用于业务的亮点。他表示：

"我们正在整个技术领域进行创新，帮助客户充分发挥 AI 的投资回报，抓住未来的巨大机遇。我们的 AI 业务年收入已超过 130 亿美元，同比增长 175%。"

CEO：DeepSeek 有"真正的创新" 成本下降会让 AI 更普遍 对微软是好消息

微软 CEO Nadella 在业绩电话会上提到，DeepSeek 的 R1 被纳入微软平台 Azure AI Foundry 和 GitHub 的模型目录，称开发者将很快就能在 Copilot +PC 上本地运行 DeepSeek 的 R1 精简模型，以及在 Windows 上庞大的 GPU 生态系统中运行。

分析师问到有关 DeepSeek 出现带来的成本降低怎样影响 AI 行业 Scaling 定律，Nadella 评价，DeepSeek "有一些真正的创新"。他认为，AI 成本下降是趋势。

Nadella 回答，AI 的发展与常规的计算周期没什么不同。基于 Scalling 定律，预训练和推理时间计算中不断积累，所有软件都是如此。多年来，我们已经看到了 AI 训练和推理方面的效率显著提高。在推理方面，我们通常看到每一代硬件的性价比提高 2 倍以上，每一代模型的性价比提高 10 倍以上。

当 Token 价格下跌时，推理计算价格下跌，这意味着人们可以消费更多，也会有更多的 App 被编写出来。模型优化意味着 AI 将更加普遍，因此对于像微软这样的超大企业、像微软这样的 PC 平台提供商来说，"这都是好消息。"