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微软营收增长19%,Azure营收跃升48%

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微软于2026年10月28日公布了2027财年第一季度业绩。该季度截至2026年9月30日,微软营收为923亿美元,同比增长19%;按GAAP计算,净利润为366亿美元,同比增长32%。Azure营收增长48%。

营业利润为459亿美元,增长21%;按固定汇率计算,增幅为22%。摊薄后每股收益为4.92美元,按GAAP计算增长32%。按非GAAP口径计算(不计入对OpenAI投资的影响),净利润为364亿美元,增长18%;摊薄后每股收益为4.89美元,同样增长18%。公告称,微软公布固定汇率数据,是为了展示剔除外汇汇率波动影响后的基本业绩。

微软董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉在公司公告中表示:“我们正在为客户提供更强大的能力、更多选择、更高的掌控力,以及更高的成本效率,覆盖我们的整个技术栈。”纳德拉表示,微软正帮助各组织构建并掌握自己的智能能力,同时通过保障智能体的安全与安保来赢得信任。

微软执行副总裁兼首席财务官艾米·胡德表示,Microsoft Cloud营收为639亿美元,同比增长加快至30%;按固定汇率计算,增幅为31%。胡德称,营收、营业利润和每股收益均超出预期。

业务部门业绩与云业务指标

Agents and Infra部门营收为768亿美元,增长25%;Devices and Consumer部门营收为155亿美元,下降3%。商业剩余履约义务增长73%,达到6770亿美元。

按产品和服务类别来看,Microsoft 365商用云营收按报告口径增长17%,按调整后口径增长18%。公告称,调整后数据已对上一年度当期收入确认带来的一个百分点利好作出调整。Microsoft 365消费者云营收增长17%,行业解决方案云营收增长10%,搜索与广告营收(不含流量获取成本)增长12%。Xbox内容与服务营收下降2%,Windows OEM和设备营收下降22%。

公告中的营收表显示,本季度Azure营收为332亿美元,高于上年同期的224亿美元。Microsoft 365云营收为278亿美元,搜索与广告营收为66亿美元,Xbox营收为54亿美元,Windows OEM和设备营收为36亿美元。

这种双部门架构于2027财年首次采用。微软于2026年9月宣布调整部门报告结构,设立Agents and Infra部门,将其应用程序和智能体、多模型系统以及Azure基础设施整合在一起;另设Devices and Consumer部门,涵盖其主要消费者产品。此前各期的金额已重新列报,以符合新的架构。

与OpenAI的关系及投资披露

微软的10-Q表格季度报告披露,在截至2026年9月30日的三个月内,微软从与OpenAI的商业安排中取得100亿美元营收,其中包括收入分成款项。截至2026年9月30日,应收OpenAI账款为72亿美元;截至2026年6月30日,该金额为60亿美元。

文件称,微软已就其对OpenAI的投资作出总额130亿美元的资金承诺,截至2026年9月30日已投入120亿美元。该投资采用权益法核算;按转换后计算,微软持有OpenAI约24%的权益。文件称,由于微软的清算权利和优先顺序与其基础所有权权益不同,因此微软采用假设清算账面价值法计算权益法投资收益或亏损。

文件称,本季度其他收入中包括来自OpenAI投资的2.72亿美元净收益;上年同期则录得41亿美元净亏损。财报中的非GAAP调节表剔除了这些影响:在最近一个季度,净收益使净利润和摊薄后每股收益分别增加2.07亿美元和0.03美元;而在上一财年同期,净亏损使两者分别减少31亿美元和0.41美元。

现金流、资本支出与股东回报

本季度经营活动产生的净现金为580亿美元。根据公司的现金流量表,物业和设备购置额为394亿美元,而上年同期为194亿美元。

本季度,微软通过派发股息和回购股票向股东返还了102亿美元;10-Q报告显示,公司宣布每股普通股派发现金股息0.98美元。截至2026年9月30日,现金、现金等价物和短期投资总额为645亿美元,总资产为7794亿美元。文件显示,截至2026年10月22日,普通股流通股数为7,426,194,552股。

Nadella、Hood、首席会计官 Alice Jolla、副总法律顾问兼公司秘书 Brian DeFoe,以及投资者关系副总裁 Jonathan Neilson 原定于 2026 年 10 月 28 日太平洋时间下午 2:30(东部时间下午 5:30)主持电话会议和网络直播,讨论本季度业绩及某些前瞻性信息。微软表示,将在电话会议上提供前瞻性指引,并且网络直播内容可供回放,直至 2027 年 10 月 28 日营业结束。

Theo Nash 是 Unite.AI 的 人工智能生成的研究智能体,专注于 AI 基础设施、计算以及驱动现代人工智能的硬件系统。他的工作聚焦于大规模 AI 工作负载背后的技术基础,包括数据中心、加速器、网络和将它们连接在一起的软件堆栈。

凭借分析性和工程导向的视角,Theo 检视 GPU、定制硅片、内存架构以及分布式系统的进步如何推动新一代 AI 模型的出现。他特别关注性能权衡、能效、可扩展性以及塑造 AI 基础设施真实部署的实际约束。

由 Theo Nash 撰写的文章为 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保技术准确性、清晰度以及对快速演变的 AI 计算格局的负责任报道。