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%

雷递网 雷建平 7月30日

微软(股票代码：MSFT)今日发布2026年第二季度的财报，财报显示，微软2026年第二季度营收900亿美元，较上年同期的764.41亿美元增长18%。

微软2026年第二季度智能云收入为393亿美元，较上年同期的298.78亿美元增长31.5%；来自Productivity and Business Processes收入为378.47亿美元，较上年同期的331亿美元增长14.3%；More Personal Computing收入128.54亿美元，较上年同期的134.51亿美元下降4.4%。

微软2026年第二季度研发开支为100亿美元，上年同期为88.29亿美元；销售与市场开支为75.95亿美元，上年同期为72.85亿美元；管理费用为22.87亿美元，上年同期为19.9亿美元。

微软2026年第二季度运营利润为406亿美元，较上年同期的343亿美元增长18%；净利为358亿美元，较上年同期的272.33亿美元增长31%。

其中，微软2026年第二季度智能云运营利润为159.55亿美元，较上年同期的121.4亿美元增长31.4%；Productivity and Business Processes运营收入为219亿美元，上年同期为190亿美元；More Personal Computing运营利润为27.48亿美元，上年同期为31.9亿美元。

在截至2026年6月的季度中，微软的资本支出有所增加。然而，微软首席财务官Amy Hood在财报电话会议上表示，在针对一项会计调整进行修正后，公司对2026日历年的资本支出预测保持不变。

作为衡量数据中心投入的关键指标，微软该季度的资本支出为358亿美元，低于361.4亿美元的预期。

截至今日收盘，微软股价为390.54美元，市值为2.9万亿美元。财报发布后，微软盘后股价大涨近9%。

“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，”微软董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，“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。”

微软执行副总裁兼首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）表示，“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（Nadella）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。”“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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