重點摘要
- Microsoft FY26 全年營收首度突破 3,310 億美元、年增 18%，Microsoft Cloud 營收突破 2,140 億美元、年增 27%，Azure 年營收亦首次突破 1,000 億美元、年增 41%，本季獲利包含 32 億美元 Anthropic 投資利益及自願退休計畫相關費用低於預期，但部分受到 Xbox 資遣及資產減損費用抵銷，即便排除上述一次性因素，公司營收、營業利益及 EPS 仍全面優於市場預期。
- AI 基礎建設持續擴張，本季新增 31 座資料中心，全年累計新增 88 座，單季再增加約 1GW AI 算力，並預計兩年內將整體 AI 基礎設施容量擴大約一倍，管理層指出，目前新 GPU 部署時間已較年初縮短近 50%，建置效率持續改善，可望緩解 Azure AI 供給受限問題。
- 深化自研 AI 晶片布局，Maia 200 已正式支援 OpenAI 及 MAI 模型，相較上一代硬體可提供 30% 更佳的 Performance per Dollar，同時宣布將率先導入 NVIDIA Vera Rubin 及 AMD Helios 新一代 AI 機櫃架構，並持續擴大 Cobalt 200 CPU 部署，預計月底前將進駐全球超過 25 座資料中心
- Azure AI Foundry 提供超過 11,000 個模型，涵蓋 OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral 及 Microsoft 自研 MAI 系列，自年初以來採用多模型架構的企業客戶增加 5 倍，公司同步推出 MAI Thinking 1 等十餘款新模型，強調未來將以模型可替換及降低推論成本作為 AI 平台核心競爭優勢。
- 公司持續提升 AI 推論效率，自研模型配合 Maia 200 可提升約 40% 每瓦效能，GitHub Copilot 採用 MAI-Code-1-Flash 後 Token 使用量降低約 10%，Dynamics 365 與 PowerPoint 等產品 GPU 成本最高分別降低 89% 及 84%，競爭重點已從單純追求模型能力，轉向提升成本效益。
- Azure AI Foundry 生態系快速擴張，目前已擁有 100,000 家客戶，營收年增超過一倍，其中使用 Foundry 與 Fabric 的企業已超過 17,000 家，Fabric 付費客戶突破 40,000 家，Foundry 年化 Token 使用量達 1 兆 Token 的客戶數年增 4 倍。此外，公司推出 Rayfin SDK、Horizon DB、Web IQ 等新平台，持續強化企業 AI Agent 所需的資料庫、資料治理及 Agent 開發能力。
- 365 Copilot 付費席次已突破 3,000 萬，單季新增席次超過前一季兩倍，使用者滿意度提升兩倍，本季延遲時間再降低 25%，超過 50,000 席的大型企業客戶數年增逾 7 倍，部署至大部分資訊工作者的企業數亦季增約 75%。此外，新推出的 E7 整合 Copilot、Microsoft 365 E5、Entra 與 Agent 365，上市僅兩個月即吸引數百家企業採用，其中 EY 一次部署 40 萬席為最大訂單。
- 擴展 Seat + Consumption 模式，本月 Cowork 新增用量計費，Dynamics 365 Customer Service 的用量型 credit consumption 季增 4 倍，GitHub Copilot 本季導入 usage-based billing 後亦開始產生顯著用量收入，可隨 AI Agent、自動化工作流程及 Token 使用量增加而提升 ARPU。
- 正式推出 Microsoft Frontier Company，定位為業界最大 AI Outcome-driven Engineering 組織，由 6,000 名產業與工程專家直接與企業客戶共同設計、部署及持續優化 AI 系統，過去一年已完成 330 個 AI 專案、服務 164 家企業客戶，延伸至企業 AI 顧問與系統整合服務。
- 本季營業現金流達 554 億美元、年增 30%，受惠於雲端業務強勁的 Billings 與收款表現，資本支出約 358 億美元，自由現金流為 196 億美元，雖受 AI 基礎建設投資影響而受到壓抑，但全年仍向股東返還超過 430 億美元。管理層將 2026 曆年資本支出預期由 1,900 億美元調整至約 1,750 億美元，反映融資租賃改為營運租賃及資產耐用年限調整等會計因素，實際 AI 投資規劃不變。
- 商業訂單在排除 OpenAI 後仍年增 18%，RPO 增至 6,780 億美元、年增 84%，排除 OpenAI 亦成長 25%，且本季所有 RPO 季增均來自 Frontier Model 公司以外的企業客戶。
- 展望 FY27 第一季預估營收 898.5-909.5 億美元，其中 Azure 與其他雲端服務預估維持約 45% 成長，Intelligent Cloud 營收將首次突破 400 億美元，同時預估 FY27 第一季資本支出將超過 500 億美元，持續加大 AI 基礎建設與晶片的投資，藉此支撐持續成長的需求。
FY 4Q26 財務概況
簡明損益表
Microsoft FY4Q26 營運表現全面優於市場預期，營收達 900 億美元，季增 9%、年增 18%，主要受 Azure、Microsoft 365 Commercial Cloud 及 AI 服務需求持續成長帶動。營業毛利達 605 億美元，年增 15%，但由於 AI 資料中心、GPU 及雲端基礎建設投資持續增加，毛利率由去年同期 69% 降至 67%。營業費用為 199 億美元，年增 10%，反映研發、AI 人才及產品開發支出增加，不過在營收規模持續擴張下，營業利益仍達 406 億美元、營利率維持 45% 高水準。稅後淨利成長至 358 億美元、年增 31%，EPS 達 4.81 美元、年增 32%，除本業維持強勁成長外，亦受 Anthropic 投資收益挹注，使獲利增幅高於營收成長，公司持續投入 AI 基礎建設的同時，仍維持優異獲利能力與現金創造能力。
| 單位：十億美元 | FY 4Q26 | FY 3Q26 | FY 4Q25 | QoQ | YoY |
|---|---|---|---|---|---|
| 營業收入 | 90.0 | 82.9 | 76.4 | 9% | 18% |
| 營業成本 | 29.5 | 26.8 | 24.0 | 10% | 23% |
| 營業毛利 | 60.5 | 56.1 | 52.4 | 8% | 15% |
| 營業費用 | 19.9 | 17.7 | 18.1 | 12% | 10% |
| 營業利益 | 40.6 | 38.4 | 34.3 | 6% | 18% |
| 稅後淨利 | 35.8 | 31.8 | 27.2 | 13% | 31% |
| EPS (稀釋性) | 4.81 | 4.27 | 3.65 | 13% | 32% |
| 毛利率 | 67% | 68% | 69% | -1 ppt | -2 ppt |
| 營利率 | 45% | 46% | 45% | -1 ppt | 0 ppt |
營運部門績效
本季 Intelligent Cloud 營收年增 32%，其中 Azure 與其他雲端服務成長 43%，受惠於 CPU、GPU 機隊效率提升、資料中心建置流程改善，以及新增 AI 算力提前投入營運，使新增容量能快速轉換為營收，同時 GitHub Copilot 自 6 月改採 Usage-based Billing 後，用量成長優於預期；Productivity & Business Processes 營收年增 14%，Premium 產品帶動 ARPU 提升，其中 Microsoft 365 Commercial Products 營收年增 19%，優於公司預期，主要受大型長約及 Windows Commercial 授權認列帶動。
相較之下，More Personal Computing 營收年減 4%，仍受 PC 市場需求疲弱及去年 Windows 10 終止支援帶來的高基期影響，其中 Windows OEM 與 Devices 營收年減 7%。不過，本季 OEM 廠商及通路因零組件價格上升提前備貨，使整體表現優於公司原先預期；另一方面，Bing 與 Edge 持續帶動 Search & Advertising 營收年增 10%，搜尋業務仍維持穩健成長，而 Xbox 則受去年第一方遊戲高基期及業務重整影響，營收年減 10%、營業利益年減 14%，是本季唯一持續承受壓力的業務部門。
| 單位：百萬美元 | 4Q26 營收 | 4Q25 營收 | YoY | 4Q26 營利 | 4Q25 營利 | YoY |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Productivity & Business Processes | 37,847 | 33,112 | 14% | 21,900 | 18,993 | 15% |
| Intelligent Cloud | 39,306 | 29,878 | 32% | 15,955 | 12,140 | 37% |
| More Personal Computing | 12,854 | 13,451 | -4% | 2,748 | 3,190 | -14% |
| 總計 | 90,007 | 76,441 | 18% | 40,603 | 34,323 | 18% |
FY27 財測指引
展望 FY27 第一季，管理層預估營收將介於 898.5-909.5 億美元，中值約 904 億美元，與本季相近並高於市場預期。其中 Intelligent Cloud 預估營收 409.5-412.5 億美元，將首度突破 400 億美元，Azure 與其他雲端服務預估仍將維持約 45% 成長；Productivity & Business Processes 預估營收 367-370 億美元，Microsoft 365 Commercial Cloud 成長約 15%；More Personal Computing 則預估營收 122-127 億美元，仍受 Windows OEM 及 Xbox 業務疲弱影響而略低於上一季。此外，公司預估 FY27 第一季資本支出將超過 500 億美元、FY27 約 1,750 億美元，顯示公司持續加速 AI 資料中心及 GPU 基礎建設投資，支撐 Azure、Copilot 及企業 AI 應用需求，並為未來數年的 AI 成長提前布局。
| 單位：十億美元 | FY 1Q27 (G) | FY 4Q26 (A) | FY 4Q26 (G) |
|---|---|---|---|
| Productivity and Business Processes | 36.7-37.0 | 37.8 | 37.0-37.3 |
| Intelligent Cloud | 40.95-41.25 | 39.3 | 38.0-38.3 |
| More Personal Computing | 12.2-12.7 | 12.9 | 11.8-12.3 |
| 合計：營業收入 | 89.85-90.95 | 90.0 | 86.7-87.8 |
| 營業成本 | 29.6-29.8 | 29.5 | 29.4-29.6 |
| 營業費用 | 16.8-16.9 | 19.9 | 19.3-19.4 |
核心觀點
資本支出風險暫時解除，但折舊與現金流是後續觀察重點
Microsoft 本季財報公布後，盤後股價大漲約 8%，與 Google 財報後及 Meta 同日財報公布後股價走弱形成鮮明對比。此一市場反應顯示，在大型科技公司持續擴大 AI 資本支出的背景下，投資人關注焦點已由單純的投入規模，進一步轉向企業能否同步維持穩健的自由現金流與資本回報效率。
法說會前，市場原先普遍預期 Microsoft 的資本支出展望將大致維持不變。管理層本次除重申 FY27 AI 相關投資仍將維持雙位數成長外，亦將 2026 曆年資本支出預期由約 1,900 億美元調整至約 1,750 億美元。不過，此次下修主要反映融資租賃轉為營運租賃，以及資料中心資產耐用年限調整等會計分類因素，並非實質縮減 AI 基礎建設投資，顯示公司對中長期算力需求及雲端基礎設施擴張仍維持高度信心。
在現金流表現方面，本季營運現金流達 554 億美元，年增 30%，主要受惠於 Azure 與 Microsoft 365 強勁的合約計費及收款動能。自由現金流亦達 196 億美元，優於市場原先對高資本支出可能壓縮現金流的擔憂，反映公司目前仍具備良好的現金創造能力，並有能力支應持續擴張的 AI 投資需求。這亦是本次財報獲得市場正面評價的關鍵，顯示 Microsoft 相較其他大型科技同業，在 AI 投資與財務紀律之間展現出較佳平衡。然而，AI 基礎建設擴張對獲利能力的壓力仍不容忽視。隨資料中心折舊、GPU、伺服器及相關營運成本持續增加，本季整體毛利率已由去年同期的 68% 下滑至 67%，管理層並預估 FY27 第一季毛利率將進一步降至約 64%，顯示高強度 AI 投資已開始對利潤率形成較明顯的稀釋效果。
Azure、Copilot 與 RPO 全面優於預期，AI 商業化擴散至企業客戶
本次法說會的主要正向驚喜，在於 Microsoft 的 AI 核心營運指標幾乎全面優於市場預期。Azure 及其他雲端服務本季營收成長約 43%，高於市場原先預估的 40%，全年營收亦首次突破 1,000 億美元。與此同時，公司本季新增約 1GW 的 AI 資料中心容量，顯示即使整體 AI 算力供給仍相對緊張，新增產能仍可迅速被市場需求吸收，反映當前成長限制主要來自供給端，而非終端需求不足。此一表現亦進一步驗證管理層先前提出的資本配置邏輯，即約三分之二資本支出投入 GPU、伺服器等短期資產，可較快形成可供使用的運算容量，並轉化為 Azure 營收。隨新增算力持續上線，且既有產能維持高度利用率，市場對下一季 Azure 約 45%的成長指引亦更具信心，顯示雲端業務短期內仍有望維持加速成長。
另一方面，如前瞻指引所述，上一季市場主要擔憂 Microsoft 的剩餘履約義務高度依賴 OpenAI 等 Frontier Model 公司，可能使未來成長面臨客戶集中度偏高及大型合約波動的風險。然而，本季管理層指出，排除 OpenAI 後，RPO 仍維持 25%的成長，且本季新增 RPO 全數來自 Frontier Model 公司以外的企業客戶。此項數據顯示，AI 雲端需求正由少數大型模型開發商，逐步擴散至更廣泛的企業市場。
此外，法說會前市場亦關注 ChatGPT 自六月底以來使用者成長重新加速，擔憂其可能排擠 Microsoft 365 Copilot 的企業導入需求。然而，公司本季公布 Microsoft 365 Copilot 付費席位已突破 3,000 萬，明顯高於市場原先預估的約 2,500 萬，顯示企業端生成式 AI 採用趨勢仍持續升溫，且尚未因消費端 AI 平台競爭而出現明顯放緩。展望後續，配合 Microsoft 365 既有產品調漲價格，以及商業模式逐步由單純的 Seat 授權轉向「Seat + Consumption」，Copilot 的營收動能將不再僅取決於付費席位增加。隨企業使用深度提升，推論次數、Agent 執行及其他 AI 功能使用量均有望帶動更多用量計價收入，使 Microsoft 能同時受惠於用戶數與單一客戶貢獻提升。整體而言，Copilot 商業化正逐步形成由席位擴張、使用量提升，再進一步帶動產品黏著度與續約需求的正向循環。
多模型策略與企業生態系，成為 Microsoft 長期競爭優勢
相較於 Google、Meta 持續投入前沿大型模型競賽，Microsoft 於本次法說會再次強調 Multi-model 與 Model-agnostic 策略，Azure AI Foundry 已整合 OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral 及自研 MAI 系列模型，企業可依據不同工作負載自由選擇最適模型，而非依賴單一模型供應商。此外，公司持續提升 AI 推論效率，其中 Maia 200 每瓦效能提升約 40%，Dynamics 365 與 PowerPoint 的 GPU 成本分別降低 89% 及 84%，公司逐步轉向提升推論效率與成本效益，具更佳的價格效能比與獲利能力。
更重要的是，Microsoft 並未選擇與 Google 或 Meta 正面競爭最強模型，而是憑藉 Microsoft 365、Azure、Dynamics 365、GitHub 等既有企業生態系，將 AI 快速整合至企業日常工作流程與既有軟體服務，並透過訂閱制及 Seat + Consumption 商業模式持續擴大 AI 收益來源。相較於競爭對手仍有相當比例收入依賴廣告業務，Microsoft 的企業訂閱與長約雲端服務具備更高的營收可預測性與現金流穩定性，因此未來 AI 競爭的關鍵將不再只是模型能力，而是在於誰能最快將 AI 能力整合至既有企業生態系，並持續轉化為可預期且可擴大的現金流與商業價值。
Q&A
Q1：企業 AI 如何兼顧模型自主性、資料安全及多模型部署？Microsoft 將如何受惠於 AI 模型生態發展？
公司認為未來企業 AI 生態將朝向 Multi-model 架構發展，Azure AI 採用 Model-agnostic 設計，企業可依不同應用情境自由搭配 Frontier Models、Open Models、自研模型或低成本模型，例如高複雜度推論可採用 Frontier Models，大量且成本敏感的推論則可使用成本較低的模型，而企業亦可利用自身累積的推論 Traces、Context 及內部資料訓練專屬模型，目前 Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot 及 Security Copilot 均已採用相同架構，未來亦將推廣至更多企業 AI 應用。
Microsoft 認為，多模型架構反而將進一步提升 Azure 的價值，不論企業最終採用 OpenAI、開源模型或自研模型，都仍需要 Azure 提供運算、模型管理、部署及 AI 基礎設施，因此 Microsoft 的競爭優勢並非來自單一模型，而是建立於完整的 AI 平台與基礎設施，隨企業導入更多 AI 模型及 Agent，Azure 將持續受惠於整體 AI 工作負載增加，而非依賴特定模型供應商。
Q2：Azure 為何持續加速成長？AI 供需缺口是否開始改善，未來成長動能來自哪些因素？
本季 Azure 成長率由上季 35% 提升至 43%，並預期 FY27 第一季將進一步提升至約 45%，但目前 AI 需求仍持續高於可供應產能，供需失衡並未出現根本性改善，因此 Azure 加速成長並非來自需求降溫，而是 Microsoft 持續提升基礎設施效率，使有限算力能更快轉換為營收。本季最大的改善來自 CPU 與 GPU 機隊（Fleet）效率提升，工程團隊持續優化 GPU 排程、運算利用率及 CPU 資源配置，在相同硬體資源下可提供更多 AI 工作負載，由於目前市場仍供不應求，每當效率提升釋放出額外算力後，都能立即被企業需求消化，因此新增容量幾乎可於同一季度快速轉換為 Azure 營收。
除運算效率外，亦改善資料中心部署流程，含 CPU、GPU 從交貨、安裝至正式上線時間明顯縮短，使新增 AI 基礎設施能更快投入商業運營，在 Hyperscale 規模下具顯著改善效果，是本季 Azure 超越市場預期重要原因之一，預期隨資料中心持續建置及產能逐步釋放，FY27 上半年 Azure 成長持續加速，但季度成長率仍可能受大型合約認列時點、資料中心建置進度及新增容量釋放速度影響。
Q3：面對 AI 基礎建設投資、GPU 成本上升及市場對供給過剩的擔憂，Microsoft 如何維持獲利能力與 ROI？
目前 AI 基礎建設仍處於需求遠高於供給的階段，但公司在資本配置上保有高度彈性，近年資本支出已逐步轉向以 CPU、GPU 等短生命週期資產為主，相較於長期固定資產，若未來 AI 需求出現變化，公司可直接調整採購速度及建置節奏，整體 CapEx 並非完全固定，仍具有相當高的調整空間。
此外，公司擁有相當多元的客戶組合，涵蓋不同產業、區域及工作負載，並同時擁有 Azure 雲端平台及 Microsoft 365、GitHub、Security 等第一方 AI 應用，新增 AI 算力可優先配置至需求最強勁的產品與客戶，有助於提升整體資源利用率並降低閒置風險，且新的 AI 基礎設施主要對應新的企業合約，公司仍可適度反映成本變化，同時維持具有競爭力的價格及客戶 ROI。
展望未來，公司認為 AI 投資報酬率有持續提升空間，來自三個方向。第一，提升 CPU、GPU 及資料中心的整體運算效率，降低每單位 AI 工作負載成本；第二，透過自研晶片、模型最佳化及多模型部署，改善價格效能比；第三，隨 Seat + Usage-based Billing 商業模式擴大，及 Knowledge Work、Coding、Security、Agent 等 AI 應用持續增加，可望擴大 AI TAM 並提升整體變現能力。
Q4：Microsoft 365 Copilot 如何從試點導入走向大規模企業部署？未來主要變現模式為何？
Microsoft 365 Copilot 已由早期 PoC 及小規模試點，逐步進入企業大規模部署階段。本季付費席次突破 3,000 萬，單季新增席次較前一季增加超過兩倍，企業導入速度持續加快，過去企業購買 Copilot 授權後，從取得授權到開始使用需要花數個月時間，但目前已經縮短至數天，平均每週使用頻率亦已接近 Outlook 與 Teams 等核心生產力工具。Copilot 由單一 AI 助手發展為企業級 AI 工作平台，整合 Chat、Cowork、Autopilot、Code 等功能，串接 CRM、ERP、GitHub、Fabric、OneLake 等生態系服務，協助企業整合資料、工作流程及 AI Agent，加速企業 AI 的全面導入。
在商業模式方面，公司已正式由傳統 Seat-based Licensing 擴展至 Seat + Usage-based Billing 模式，企業未來將隨 AI Agent、Token 使用量及各項 AI 工作負載增加而持續產生 Consumption Revenue，本季 Microsoft 365 E7 僅上市部分季度，但市場反應優於預期，尤其 Microsoft Agent 365 提供的 SecOps、FinOps 及 Token 使用管理能力，已成為大型企業部署 AI 不可或缺的管理工具。
Q5：Project Perception 將如何提升 Microsoft 資安業務競爭力？AI 如何改變企業資安架構？
AI 正全面改變企業資安模式，公司推出 Project Perception 建立以 AI Agent 為核心的新一代資安平台，由 Red Team、Blue Team 及 Green Team Agent 分工合作，形成全天候運作的 Agentic Security System。平台整合 Microsoft Entra、Defender、網路及應用程式安全等訊號，透過 AI 建立完整的安全 Context，各項 AI Agent 能自動分析威脅並採取對應措施，使資安由被動防禦轉向主動、自動化營運，進一步強化 Microsoft 在企業資安市場的競爭優勢。
此外，Microsoft 再次強調 Multi-model 架構在資安領域的重要性，不同模型適合不同任務，目前約 90% 的資安工作可交由 MAI-Cyber-1-Flash 等低成本模型完成，僅約 10% 高複雜度任務需要 Frontier Models，可在維持與 Mythos 相近效能的同時，將整體推論成本降低約 50%，且避免企業因單一模型故障或不可用而影響資安營運，進一步提升企業 AI 系統的可靠性與韌性。
Q6：Microsoft 如何評估 AI 投資報酬率？未來還有哪些獲利提升空間？
評估 AI 投資報酬率的方法並未改變，但相較於一年前，公司對於 AI TAM 及長期商業化機會已有更高信心，因此願意持續投入 AI 基礎建設，公司並非僅依靠 Azure 單一業務創造報酬，而是同時擁有 Knowledge Work、Coding、Security、Agent Platform 等多項 AI 應用，透過多個產品線共同變。
AI 獲利能力仍有持續提升空間，公司將透過提升 AI 應用、GPU 利用率、資料中心及模型推論效率，並結合 Maia、Cobalt 自研晶片及多模型部署策略，持續改善價格效能比與毛利率。此外，依不同工作負載選擇最適模型，可在維持 AI 品質的同時降低 Token 及推論成本，而非所有工作負載皆使用成本最高的 Frontier Models。管理層對 AI 長期 ROIC 持續改善具高度信心，形成長期競爭優勢。
