微软高管解读Q4财报:AI“副驾驶”被视为长期增长的第三支柱,预计2024财年下半年带来显著收入

微软高管解读Q4财报:AI“副驾驶”被视为长期增长的第三支柱,预计2024财年下半年带来显著收入
2023年07月26日 12:27 新浪科技

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  微软公布第四财季财报:净利润同比增20% 下财季营收展望未达预期

  微软发布激进支出计划:大举投资满足AI服务需求  

  新浪科技讯 北京时间7月26日早间消息,微软今天发布了该公司的2023财年第四财季及全年财报。报告显示,微软第四财季营收为561.89亿美元,与上年同期的518.65亿美元相比增长8%,不计入汇率变动的影响为同比增长10%;净利润为200.81亿美元,与上年同期的167.40亿美元相比增长20%,不计入汇率变动的影响为同比增长23%;每股摊薄收益为2.69美元,与上年同期的2.23美元相比增长21%,不计入汇率变动的影响为同比增长23%。 微软第四财季调整后每股收益和营收均超出华尔街分析师预期,但对2024财年第一财季营收作出的展望则未能达到预期,从而导致其盘后股价大幅下跌近4%。

  财报发布后,微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)、执行副总裁兼CFO艾米·胡德(Amy Hood)、首席会计官爱丽丝·卓拉(Alice Jolla)和副总法律顾问基斯·多利弗(Keith Dolliver)等公司高管出席了随后举行的财报电话会议,解读财报要点,并回答分析师提问。

  以下为本次电话会议分析师问答环节主要内容:

  摩根士丹利分析师Keith Weiss:萨提亚,你提到说,在同所有客户的交谈中,他们都询问了生成式人工智能的使用,以及何时能开始助力他们的业务,公司是如何回复他们的,什么时候微软会在市场上发布相关产品,客户什么时候能够开始使用该产品?

  艾米,投资者应该如何了解生成式人工智能技术的毛利率?我了解公司为此投入了很大的资本支出,可否请管理层展望一下基于该业务的各类解决方案的最终毛利率区间?

  萨提亚·纳德拉:我们同客户的交流中所谈到的生成式人工智能技术的一些展望主要有两个层面。

  一是获取生成式人工智能技术价值的最方便路径是采用某些解决方案,比如GitHub Copilot(一种基于机器学习的编程辅助工具),某种意义上来讲,这是一款服务于各类公司软件开发者,并且在使用中可以不费脑筋地提升工作效率的产品,无论客户从事银行业,零售业,还是软件业,从我们测试的数据中和采用程度方面,都有非常不错的成绩,用户对于微软365 Copilot(为Microsoft 365应用和服务提供人工智能驱动)产品的热情也是显而易见的。

  我们同客户的交流中,首先谈到的还是公司内部对于Copilot功能的部署,包括Sales Copilot(通过访问业务数据,涵盖了销售人员使用的所有工具),M365 Copilot(微软365 Copilot),GitHub Copilot等,帮助客户最大限度利用水平工具链的价值。

  此外,我们还利用这些产品的底层逻辑,推出了首款技术栈产品,Copilot Stack,这款产品我们在开发者报告会提到过,加上Azure的支持,令包括穆迪在内的一些公司能够开发适合自己员工使用的Copilot系统。我们希望助力客户在使用Azure AI(为开发人员和数据科学家设计的人工智能服务组合)之外,研发自己的生成式人工智能应用,并且这些应用是可以快速开发出来的。

  以上提到的两点就是我们同客户确认的,希望他们能够利用该技术助力提升他们的生产效率,我们也愿意提供微软的资源来加速这一目标的实现。

  另外我想说的一点是,微软的云服务和云数据也将让推动这一进程,对于相关的扩散周期而言,我们所打造了一套新的云测算工具显示该技术采用的速度越来越快,这也得益于我们之前在云服务上的一系列准备。

  艾米·胡德:关于毛利率的问题,我想随着生成式人工智能技术业务的推进,其毛利率会出现同云业务相类似的过渡性的变化。另外,毛利率也会受到工作载荷的影响,同云业务相类似,工作载荷也会有不同。

  需要补充的一点是,此前也谈到过,通过利用一个共享平台,我们起始点不同,因此,相比于上一次,这有助于我们能够更快地提升毛利率。

  如萨提亚所言,我们也期待这一技术的采用率曲线的斜率也会更大,你也观察到了,我们的资本支出在四季度和一季度出现加速增长,以及公司对于今年全年的展望。

  另外,我们需要克服这些过渡所带来的影响,实现2024财年的同比目标,主要是运营利润率1个百分点的提升,我们之前同比持平的展望考虑了使用周期方面的变化,但如果不计这方面因素的话,我们能够实现运营利润率1个百分点的提升。

  所以现在的问题就是聚焦满足需求增长曲线,聚焦完成过渡期和毛利率的增长,兑现运营杠杆。

  杰弗瑞分析师Brent Thill:公司在业务优化工作方面的推进带来了持续出现的不利因素,管理层预计相关优化工作何时能基本完成,目前离这个阶段性目标还有多远?下半年的不利影响会否减轻?人工智能技术能否带来一定的帮助?请管理层多谈一些细节。

  萨提亚·纳德拉:我这里有几个观察。一是云业务总的来看,确实有新项目的开始,项目的优化也随之开始,综合这些因素就是我们现在看到的结果。疫情期间显然有很多新项目推出,优化工作从某种意义上说有所延后,所以大家所看到的优化其实是完成补齐的工作,未来几个季度还会继续开展,当然强度会逐渐降低。

  总有新项目不断开始运作,无论是传统型项目——包括了上云和数据应用——还是新的人工智能应用,但未来我们会回到相对正常的节奏,未来几个季度会是我们补齐优化的最后阶段。

  艾米·胡德:我想补充的是,我们在上个季度也做过类似的评论,我们看到优化工作的推进逐步恢复正常节奏,新的工作载荷出现,在一轮的优化和补齐优化之后,会有强度降低,但下半年相关的优化还是会继续。

  伯恩斯坦分析师Mark Moerdler:艾米,公司业绩环比和同比均出现增长,未来的趋势也不错,能否请管理层谈谈增长背后的原因,是数据库,服务器业务,还是人工智能技术的驱动?如何看待使用周期的变化?

  萨提亚,能否介绍一下Copilot开发栈全部投入使用的时间?客户和合作伙伴自行搭建需要Copilot系统需要多长时间?

  艾米·胡德:首先,从第四财季到第一财季,增长都有加速的情况,数据库,CPU,GPU和网络设备都涵盖其中,所以我们不需要分项去看,我们实现了整体的增速提升。2023财年整体来看,Azure和人工智能业务的工作载荷都有加速增长的情况。

  萨提亚·纳德拉:从更为客观的角度看待这个问题,我们有111单商业云订单,同比增长了22%,公司的资本支出的增幅也差不多是这个水平,23%-24%左右,所以从某种程度上讲,是我们的资本支出增长推动了新增长,我们对于整体增速的结构和总体潜在市场的转化是满意的。

  关于你提到的如何推动新项目的有效运作,技术栈服务已经在Azure上发布,我们目前用有从Azure AI,到Azure OpenAI (企业级大语言模型的开发接口)和LLaMA等大语言模型的工具链服务。

  我们还有Fabric(端到端数据和分析平台),以及为生成式人工智能提供最为有用样式的运营数据商店,也就是我们所称的“检索增强生成”,用户可以利用数据商店的数据生成完成和摘要等相关的工作。

  再比如我们的Power Virtual Agent智能虚拟代理和机器人可以不用或者少用代码就能建构这些人工智能工具。

  我们所建构的功能完全的Copilot工具,以及其中的底层基元都可以在Azure云上找到,所有工具链Azure上也都有,而且可以保证客户和独立软件供应商(ISV)的快速部署。

  高盛分析师Kash Rangan:我有一个关于公司营收增长展望的问题。貌似Azure业务的增长率开始稳定,生成式人工智能对Azure业务的贡献也环比改善,业务优化的影响也开始减小。在这种情况下,公司如何看待Azure业务未来几个季度的增速?增速是否已经触底反弹?未来能否出现加速增长的情况?公司Copilot的定价也开启了更大市场的机会,管理层所提到的21%-22%的增长是否也是营收增长的水平?

  萨提亚·纳德拉:我们考虑的总潜在市场是从长期角度看待的,你可能也听说过技术支出和GDP比值的问题,如果这一比例能从5%提高到10%,人工智能业务就可能进一步加速,下一个要问的问题就是对包括公司商业云在内的细分业务增长有哪些影响,以及我们在不同细分市场的竞争力如何,比如Microsoft 365,我们视之为第三支柱,我们拥有各类创建工具。

  我们还推出了各类的交流和协作服务,所以将这一人工智能Copilot(副驾驶)视为长期增长的第三支柱。预计从2024财年的下半年开始,我们将会看到相关营收实质性地增长,对此我们非常期待。

  Azure方面,我们依然认为其仍然处于第二或者第三阶段,或者说上云的阶段,在上云方面,未来还有很长的路要走。人工智能作为工作载荷增长新兴驱动力,我们认为未来潜力还是非常大的,而且能够维持高成长率。

  艾米·胡德:需要补充的是,这是一个过程,我们看到需求的信号非常强,公司也在不断推出新品满足市场需求,未来市场潜力非常大,团队接触到拥有预算池的新客户,了解客户首席投资官和首席财务官的想法,我们聚焦于合作计划的实施。我认为营收是我们这些努力的结果,对待需求信号,我们相应需要投入资金来创造合作机会。

  瑞银分析师Karl Keirstead:我有一个关于M365 Copilot的问题,貌似所有人都看到其置入其他模式的机会,可否请管理层作以分析?Office业务的毛利率会否在某种程度上因此而承压?M365 Copilot是否为一款成本比较高的产品?是否还需要Azure AD(目录服务)和其他网络安全产品来拉动Azure业务?

  艾米·胡德:我先来介绍一下我们推出新产品的步骤,对于目前的需求信号和客户反映,我们也是非常高兴的。上个星期我们宣布了定价,我们也会持续完善流程,处理反馈,进而宣布上市日期,开展销售和确认营收。我们同所有人一样满怀期待,下半年会有非常明显的贡献。

  我认可目前的节奏,我们未来还要安排Security Copilot(网络安全人工智能服务)和部分Dynamics工作载荷的定价和上市。

  另外,大家经常忽略的一个问题是,对于Azure而言,很多人工智能产品对其都有拉动,因为不光是人工智能解决方案,还要需要创建应用,所以Microsoft 365或者哪款Copilot拉动了Azure的说法都是不准确的,而是说当你创建这些功能的时候,需要数据,需要人工智能服务,这对于Azure和Azure AI都有拉动。这是我需要说明的一些细微差别。

  萨提亚·纳德拉:我想补充的是,这里所讲平台效应只同各项Copilot服务的可扩展性有关,如今用户在智能团队协作工具Teams上利用Power Apps创建应用,而Power Apps使用的恰恰是Azure上的SQL数据库,这非常经典地解释了业务延展,类似的情况还发生在,当我的Copilot插件使用Azure AI,Azure测算工具,Azure数据资源,Azure语义搜索等服务,不光是标识或者安全场面的事情,也涉及Azure核心平台服务和M365 Copilot延展性。

  摩根大通分析师Mark Murphy:萨提亚,有很多证据表明GitHub Copilot可以将开发者的工作效率提升40%-50%,甚至更多,也能产生更为优质的代码。你是否预计Microsoft 365 Copilots,或者Security Copilot和Sales Copilot也会产生相似的效果?换言之,公司“房子的每个房间”(各项业务)是否都可以拥有同样的价值主张?

  萨提亚·纳德拉:Judson Althoff(微软首席商务官)肯定喜欢你用了他说过的,关于将房子的每个房间用人工智能重新装修的比喻,你说的没错,我们也看到了相关的机会。

  你所指的也确实有GitHub Copilot方面经验证据和数据,以及生产效率方面的统计做支撑,我们也在做M365 Copilot,Sales Copilot和Service Copilot的相关统计,目前看到的数据确实有大幅的效率提升,未来一段时间可能会有更多数据来支撑这一判断。

  最终,如艾米所言,所有首席投资官和首席财务官都会关注这方面进展,关注如何利用Copilots辅助进行运营支出,提升效率,降低无效或者低效工作。这些都将体现在效率提升的效果数字上,我们期待看到更多的数据。

  Wolfe研究分析师Alex Zukin:管理层多次提到了Azure上人工智能工作载荷采用率,似乎跟以往代际产品在份额增长方面略有不同,可否详细谈谈这方面的情况?对于Azure产品年内的消费有何推动作用?是否会出现优化方面不利影响、人工智能贡献、工作载荷叠加,推动Azure业务加速增长的情况?

  萨提亚·纳德拉:我们确实看到了新工作载荷的出现,对此也很高兴。对于Azure业务而言,我们其实是不断赶超的过程,在新工作载荷方面,我们目前在市场上处于第二的位置。

  我们的客户中出现了新面孔,这些公司可能以前使用云服务,但是首次选择Azure来处理他们新的工作载荷,有些使用了多个云服务的客户,也开始使用Azure的人工智能服务,所以我预计我们的市场份额还将继续提升,获得更多公司的订单,甚至降低获客成本,这些都是我们的杠杆。

  同时,我们在这些服务方面的业务规模都不小,所以我们能够为投资者提供一个点(运营利润率1个百分点的提升)的展望,或许下季度可以预测有一两个点的提升。这些都是实实在在的数据,而且我认为都是可追踪的。

  如艾米所言,我们同OpenAI的合作有两部分,一是在计算上的支出,二是营收驱动,我们将监测推理成本在营收和需求中的占比,有些数据也已经出来了。

  Evercore ISI分析师Kirk Materne:萨提亚,关于数据平台,能否展开谈谈,过去一个季度我听到了很多关于公司没有数据策略的说法,这样就更难形成一个人工智能策略,客户何时能够看到微软提出自己的数据策略?对于他们采用人工智能服务的能力意味着什么?我的意思是,客户是不是需要在利用人工智能服务带来的有利因素之前,先要解决数据带来的问题?管理层如何看待这些矛盾?

  萨提亚·纳德拉:我觉得将数据存储于云上是利用好这些新人工智能引擎,补充数据库的关键,因为人工智能引擎不是数据库,但可以利用你的数据进行推理,帮助你对数据产生更深层次的理解,完成更多任务,实现更准确预测,做出更多摘要。

  上个季度,我们利用微软Fabric完成了分析工作载荷,通过一个创新性的模型,将计算,存储,管理整合在一起。可以将SQL计算加入其中,也可以将Spark分析功能加入其中,或者将Azure AI、Azure OpenAI加入其中。事实是,存储独立于这些计算测算工具,但又是可互换的,客户无需分别购买,这就是我们所说的创新性模型。在数据打造业务模型和用户使用人工智能处理数据方面,微软已经在市场中取得领先。(完)

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责任编辑:刘明亮

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