微軟Q4財報全面超預期,了解股價飆升9%的原因是什麼
美東時間7月29日,微軟公布2026財年第四季財報,營收900.1億美元及EPS 4.74美元均超市場預期,Azure營收年增43%,正式突破1000億美元大關。儘管資本支出年增近70%,但強勁的營收成長及商業剩餘履約義務(RPO)達6780億美元,證明AI基礎設施投資已轉化為實質業績。微軟維持全年支出指引,並強調透過技術優化提升算力利用率,緩解了市場對於利潤率受侵蝕與現金流的擔憂。目前Azure客戶需求持續擴散至廣泛產業,管理層預期下一季營收增速將進一步提升至45%。

TradingKey - 微軟 (MSFT) 財報向市場證明,大規模 AI 投入並不意味著獲利能力被侵蝕。
美東時間 7 月 29 日盤後,微軟公布截至 2026 年 6 月 30 日的 2026 財年第四季業績,無論營收、獲利還是雲端業務表現均超越華爾街預期。
其中,Azure 及其他雲端服務營收年增 43%,顯著高於市場預估,推動 Azure 全年營收首次突破 1000 億美元大關,也讓投資人看到 AI 基礎設施投資正逐步轉化為真實業績。
受強勁財報提振,微軟股價盤後飆升至 8.88%。今年以來,公司股價一度累計下跌超過 17%。

來源:Google Finance
微軟業績全面超預期,Azure成為最大亮點
微軟第四季營收達 900.1 億美元,年增 18%,高於市場預期約 2.6%;調整後每股盈餘 (EPS) 為 4.74 美元,年增 23%,較市場共識預期高出逾 11%;營業利益達到 406 億美元,同樣超過市場預估。
這意味著,儘管微軟仍在持續加碼 AI 基礎設施建設,但核心業務依舊保持了較強的獲利能力,並未出現市場先前擔憂的利潤率明顯下滑。
而 Azure 是這份財報中最受市場關注的業務。
第四季,微軟 Azure 及其他雲端服務營收年增 43%,較上一季的 40% 進一步加速,也明顯高於市場先前約 40% 的預期。包括 Azure、伺服器產品和企業服務在內的智慧雲端部門營收達到 393.06 億美元,年增 32%。
微軟整體雲端業務營收則達到 593 億美元,年增 27%。從全年來看,Azure 營收首度突破 1,000 億美元,成為微軟發展史上的重要里程碑。
這些數據直接回應了投資人過去幾個季度最關心的問題:微軟在 AI 資料中心和算力上的投入,是否能夠帶來足夠快的營收成長?
隨著更多企業將生成式 AI 從試驗階段轉向實際部署,對 GPU 算力、資料儲存、模型訓練和推理服務的需求持續增加。微軟先前面臨的部分算力瓶頸得到緩解後,新增容量很快轉化為 Azure 營收,推動雲端業務重新加速。
微軟財務長 Amy Hood 表示,目前客戶需求仍然超過公司可提供的容量。這意味著 Azure 的成長並非單純來自價格調整,而是受到真實算力需求支撐。
公司預計,2027 財年第一季 Azure 以固定匯率計算的營收增速將進一步升至約 45%,高於市場先前約 41% 的預測。如果這一指引能夠兌現,微軟雲端業務短期內仍有望保持加速成長。
關注數千億美元訂單儲備
除了當季業績外,微軟公布的長期訂單同樣值得關注。
截至第四財季末,公司商業剩餘履約義務 (RPO) 達到 6780 億美元,年增 84%,約為全年營收規模的兩倍,意味著未來數年已有大量企業客戶簽署長期雲端運算與軟體服務合約。
6780 億美元約為微軟 2026 財年總營收的兩倍,意味著公司未來收入擁有較高的能見度。微軟還表示,本季 RPO 的季增主要來自大型 AI 模型開發商以外的客戶,說明雲端業務新增訂單並非完全依賴 OpenAI 等少數合作夥伴。
而這對微軟尤其重要。先前,公司約 45% 的商業剩餘履約義務與 OpenAI 相關,市場因此擔心其雲端業務存在客戶集中風險。本季來自其他企業客戶的合約增長顯示 Azure 需求正在向更廣泛的產業和客戶群體擴散。
AI資本支出仍在飆升,但市場看到了回報
微軟第四財季用於物業和設備的現金支出達到 358.02 億美元,是去年同期的兩倍多。若計入融資租賃,當季資本支出約為 410 億美元,年增接近 70%。
儘管支出規模依然龐大,但市場反應與以往不同。原因在於,微軟在公布強勁 Azure 成長的同時,並未進一步上調原有投資計畫。
公司此前預計 2026 自然年度資本支出約為 1900 億美元。在延長部分辦公大樓和資料中心預計使用年限、並調整部分租賃會計處理後,對應的報告口徑約為 1750 億美元。微軟強調,這主要是會計口徑變化,實際基礎設施建設計畫並未明顯收縮。
與其他不斷提高資本支出預測的科技巨頭相比,微軟維持支出規劃不變,被市場視為更加理性的資本配置策略,也緩解了投資人對現金流持續承壓的擔憂。
微軟 CEO Satya Nadella 表示,公司正在提高 CPU 和 GPU 的使用效率,並透過自研模型、晶片及靈活的模型架構降低 AI 服務成本。隨著算力利用率改善,同樣規模的基礎設施有望支援更多客戶需求,幫助微軟提升 AI 投資的回報效率。
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