聚焦美股2023年第四季度财报：Azure云业务稳定增长
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微软今天发布了公司2024财年第二季度财务报告。报告显示，微软第二季度营收为620.2亿美元，同比增长18%，剔除汇率变化影响，同比增长18%。 -同比增长16%； 净利润218.7亿美元，同比增长33%，剔除汇率变化影响，同比增长30%。 微软第二财季调整后每股收益和营收超出华尔街分析师预期，但盘后股价仍下跌逾2%（注：微软财年与自然年不同步。截至12月31日， 2023年季度是微软2024财年的第二财季）。
详情参见：微软第二财季营收620.2亿美元，净利润同比增长33%
财报发布后，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya）、执行副总裁兼首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）、首席会计官爱丽丝·乔拉（Alice Jolla）和副总法律顾问基思·多利弗（Keith）等公司高管出席随后召开的财报电话会议，解读财报要点并回答分析师提问。
以下是分析师电话会议答案的摘要：
分析师马克：艾米谈到了Azure云业务的稳定增长。 管理层能否谈谈Azure人工智能部分的增长潜力？ 我知道单独计算人工智能部分和非人工智能部分可能会很困难。 ，那么你能回答我下面两个相关的问题吗？ 首先，企业数据优化活动正在逐渐稳定，但它们也将成为公司收入的重要贡献。 未来非人工智能相关的消费会稳定吗？ 云业务和数据推理的需求能否加速？ 第二，关于人工智能业务，您能否请管理层判断Azure使用量增长从训练驱动转向推理驱动的时间点？ 什么时间点推理驱动占据较大比例？
Satya ：你看到的大部分内容都与推理服务功能有关。 大规模语言模型训练仅占Azure收入贡献的一小部分。 一些用户使用 Azure 进行小规模训练和微调。 活动仍然存在，但不是主要活动，因此Azure业务的数据与推理有关。
人工智能新负载应用于前沿领域。 例如，对于微软来说，它是Azure的前沿模型。 当然，不限于特定型号。 一般来说，当你得到一个模型时，首先要进行RLHF（基于人类反馈中的强化学习），然后进行微调和检索。 这个过程会涉及到存储、数据测量和计算机测量的问题，还会有缩小模型大小的操作，这会涉及到训练，但它们也会用到推理的基础。 设施内的小规模培训活动。
当然，人工智能负载也有生命周期，包括随时构建、重新构建和优化的过程。 至于你提到的企业数据优化活动的问题，我们上季度提到，市场上新的负载层出不穷。 客户需要优化现有负载并计划启动新负载。 不过，之前大规模优化的场景不会再出现，但正常的、无休无止的优化需求依然存在，无论是否与人工智能相关。
Amy Hood：我们可能有很多方法来描述数据优化，但本质是一样的。 本财年下半年，我们将坚持加大人工智能相关业务的贡献，相关业务也开始呈现大规模增长。 ，我们希望大家能够理解我们对这种大规模增长前景的描述。 推理负载将推动生产力增长和收入增长，这些都是相关的。 此外，客户维护业务（TAM）的增长与人工智能和非人工智能业务均有关。
分析师 Brent Thill：艾米，考虑到公司在人工智能方面的投资，微软第二季度实现的利润率增长令人震惊，我很想知道它是如何实现的。 、在拓展人工智能相关业务的过程中，公司重点关注哪些方面的成本管理？
Amy Hood：我们确实在这方面付出了很多努力。 考虑到一年前激增的影响，公司第二季度实现的利润率改善大部分是开工率的改善。 当然，从绝对值来看，利润率的提升也是非常不错的。 这也体现了我和Satya在技术栈投资时反复提到的一致性原则。 对于任何一个团队来说，投资的目标都是增强人工智能赋能，可能投入的资源都不会太多。 这也是我们基础设施投资的转型方向，坚持优先人工智能。 这与我们用来描述它的术语关系不大，而是与团队日复一日的坚持有关。 这是创造机会的关键。 利润率的提升是众多团队成员合作的结果。
我们讨论了Azure核心平台服务和设备产品业务的实质性改进。 毛利率的提高、人工智能负载的增加以及团队规模的控制都是我们在第二财季取得强劲业绩的因素。 我们将在未来十年继续投资和探索机会，同时履行对客户的日常服务承诺。
高盛分析师Kash：Satya，过去十年云计算行业的发展对技术栈的改变超乎想象。 数据层和操作系统层的本质都发生了巨大的变化。 公司管理层如何预测生成式人工智能？ 技术栈发生变化？
Satya ：它具有非常基本的影响。 可以说，核心计算基础设施本身也发生了变化，包括计算能力密度、数据库设计、CPU、网络、存储等，负载也发生了变化。 种类。 过去一年最让我兴奋的就是数据层的演进，以适应人工智能技术的发展。 其中一个非常天才的改变就是实现了存储和计算层的分离，在计算层面完成各种任务，而业务层面则整合各种计算，这就是我所说的工具层面的改变。 使用GPT编程辅助工具来提高服务的扩展性是我们在技术栈上做的事情之一。 我的意思是在云上构建人工智能服务是非常有效的，人工智能也促进了云服务。 演变，包括基础设施和应用程序级别的变化。
瑞银分析师Karl：我想问另一个关于微软人工智能业务的问题。 管理层引入人工智能技术带动Azure业务增长6个百分点，令人印象深刻。 我在这里有一个关于改进基础知识的问题。 为了满足这一需求的设施容量问题，如果微软感受到了其他基础设施供应商现在正在谈论的GPU供应短缺，那么该公司如何克服这一瓶颈并扩大其基础设施规模？
Amy Hood：我们在提升服务能力方面一直做得很好。 该公司还比一年前加快了资本支出，包括扩大服务器和数据中心以满足不断变化的需求。 市场需求。 展望未来，我们在打造自身服务能力的同时，也将继续借助第三方协助来满足客户需求。 公司的资本支出也将在未来几个季度继续加速。
德意志银行分析师布拉德：客户对 365服务的初步反馈非常好。 您能否请管理层谈谈服务采用率的变化趋势？ 与以往的新产品有何不同？
Satya ：与之前的产品包括E3和E5套件相比，这两个月表明 365的采用率增长明显更快，包括从市场需求、部署速度、购买和使用等各个方面都显示出信号，这当然是意料之中，因为它嵌入在App中，可以一键使用，这也有助于用户形成使用习惯。
这也让我想起了PC刚刚开始普及时的情况。 最初只有少数人可以使用，但现在已成为许多公司的标准设备。 因此，产品的使用总是存在一个周期，这也是我们期望发生的情况。 案件。 摘要服务对于用户来说至关重要，无论是会议摘要，还是文本文件和电子邮件的摘要； 还有起草电子邮件和文档的起草功能； 还有聊天功能，这也是最重要的功能，帮助公司完成数据库中的文件归档和通信，微软在自然语言方面的强大实力可以为这项服务提供技术支持。 更多服务细节将在下个季度向用户提供。
艾米·胡德：我补充两点。 首先，就像PC一样，对于一些企业来说，该服务会立即成为标准，而对于另一些企业来说，可能会先进行小规模测试，观察生产力提升效果，然后再决定扩大使用范围。 在该公司本月早些时候取消了一些与用户数量相关的限制后，相信会有更多的用户能够使用这项服务。
其次，我们谈论了很多关于企业软件的内容。 销售给企业后，我们通常会等待看到部署效果。 部署完之后，我们还想了解一下使用情况。 我们看到的初期部署速度还是很快的。 ，并且用户参与度正在增长。 正如萨蒂亚所说，我们看到学习活动的增加和行为的改变增加了参与度，这就是我们乐观的原因。
摩根大通分析师马克：您能否请管理层详细谈谈人工智能技术推动云业务增长6个百分点的情况？ 例如，云业务增长3个百分点主要是哪些因素造成的？ 是开放的AI推理、其他服务、Azure服务还是运行在Azure平台上的第三方大语言模型？ 哪些服务的使用量增长最快？
Amy Hood：我这里没有更多的细节可以提供，但可以说这是用户在API（应用程序编程接口）中使用更多推理服务的结果。 当然还有你提到的第三方业务的增长。 训练活动的增加主要是由推理工作量的增长推动的。
Satya ：Azure（企业级大语言模型的开发接口）和Azure平台上的API主要推动了增长。 此外，还有小规模的训练和微调活动，许多用户已经开始使用模型服务来分配模型。 其他型号也可以。
分析师Brad：多年来，365商业版用户数增速明显高于每用户平均收入贡献。 过去两个季度，随着用户数量变得非常大，两条增长曲线出现了交叉。 。 展望未来，这两个增长率会保持在相似的水平，还是每用户平均收入的增长速度会快于用户数量的增长速度？
Amy Hood：我认为这两条增长曲线是独立的。 我们看到的用户增长主要是由中小企业业务和一线运营场景推动的。 在这些场景中，每个用户的平均收入贡献相对较小。 增长下滑将在下一财季继续出现。 单独来看，我们还需要提高每个用户的平均收入贡献，包括E3和E5业务的推动。 我们有良好的用户增长和持续增长。 购买率。
花旗银行分析师泰勒·拉德克（Tyler Radke）：从今天和上周在纽约人工智能峰会上的对话中，我可以感觉到 Satya 对服务的热情非常明显。 这项服务确实极大地促进了开发者实现突破，提高工作效率。 ，那么您对定价问题有何看法？ 未来如何提升该服务每用户的平均收入贡献？ 接下来将会发布哪些新产品？
萨蒂亚·纳德拉：这一代人工智能技术注定与过去不同。 最明显的一个是从GPT-2.5到GPT-3的升级，另一个是开发者场景的内部使用。 这是最进化的方向。 。 对于经济效益和工作效率的提升，公司客户均对效率的提升给予积极反馈。 当然，一个问题也随之产生，那就是人工智能对劳动力的替代。
关于你提到的问题，刚才艾米也谈到了。 用户会将这些服务视为提高工作效率的工具。 我们每个用户的平均收入贡献一直不错，但整体水平不是很高。 我们取得了巨大的成就。 成功，但这并不意味着我们必须收取很高的费用。 无论是销售协助、服务协助，还是协助和安全协助，我们的服务都将提高您运营费用的有效性。 我们的目标是把公司运营费用的 2% 到 3% 用于软件。 这也是一个非常简单明了的价值方程。 我们希望并相信这可以通过我们的服务来实现。
横向上，正如Amy所说，包括在365和365层面，在运营费用水平相近的情况下，我们看到E5服务消耗在企业运营费用中的资本是在增加的，因为我们的服务确实为企业节省了更多的时间。 我称之为下一阶段的知识工作和一线工作，提高他们的工作效率。 我们从来没有想过普通企业会把资金分配到互联网或者开发活动上，而这种转变确实发生了，企业的工作效率也因此得到了提高。 （超过）
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