微软2024Q2财报电话会

　　获悉，近日，微软召开2024Q2财报电话会。在游戏方面，本季度，微软在Xbox 、PC和移动设备上创下了月度活跃用户的历史记录，目前仅包括动视暴雪在内，微软的月度活跃用户就超过2亿。精彩的内容是成长的关键，本月早些时候，公司分享了今年即将登陆Xbox、PC和Game Pass 的激动人心的新第一方游戏，其中包括《夺宝奇兵》。公司还宣布在今年对许多最持久的特许经营权进行重大更新，每月吸引数百万玩家，包括《使命召唤》、《上古卷轴Online 》和《 Starfield 》。

　　展望三季度的游戏板块，微软预计收入增长将在40 左右，其中包括动视收购带来的约45 个百分点的净影响。微软预计，在动视收购带来的净影响约50 个点的推动下，Xbox 、内容和服务收入将增长在50多岁左右。硬件收入将同比下降。

　　关于Azure的进展，微软介绍，Azure在本季度再次凭借公司的AI优势占据了市场份额。Azure Office，在最多样化的AI加速器选择中提供顶级性能的AI训练和推理，包括AMD和NVIDIA的最新加速器，以及我们公司的第一方芯片。微软现在有5.3万个Azure AI客户，其中超过三分之一是在过去12 个月内刚接触Azure的。本季度微软增加了对open AI最新模型的支持，包括带有视觉模型的GPT4 Turbo、GPT4。

Q&A

　　Q：祝贺季度的强劲表现。艾米，您已经讨论了Azure 的稳定性。但如果我们深入一层，我们会看Azure AI不断更新，在收入中所占的比例更大。我知道将直接人工智能收入与其他由人工智能驱动的IaaS、PaaS收入分开是很困难的。你能帮我回答两个相关问题吗？我们看到整体优化已趋于稳定，我们应该如何思考接下来会发生什么？我们是否认为非直接人工智能消费将更加平缓？或者，随着云计算的持续转移和推理数据需求的增长，我们是否会看到反弹？

　　关于AI，从驱动大部分Azure AI使用的训练到推理的需求过程中，我们处于哪个阶段？ 我们什么时候可以达到推理在增长中占据更重要部分的程度？谢谢。

　　A：让我来说一下——关于推理和训练，你所看到的大部分内容都是推理。小额购买批量训练，有人正在做微调什么，但这只是一小部分。因此，您在 Azure数字中看到的大部分内容都是广泛的推理需求。

　　我认为思考一下人工智能中的新workload是什么可能会有帮助，显然在我们的案例中，人工智能中的新workload始于其中一个前沿模型。但这不仅仅是一种模型，你首先采用该模型，进行RLHF ，可能会进行一些微调，进行检索，这意味着你要么达到了一些存储量，要么产生了一些计算量。因此，顺便说一句，启动的方式仍然是从一个大模型到一个小模型，这可能是一次训练，但这只是小批量训练。所以我认为这就是正在发生的事情。因此，您甚至可以说这些AI workload本身将有一个生命周期，即它们将被重建，然后随着时间的推移不断优化。我想如果我理解你的问题，那么传统的优化正在发生什么，我想上个季度我们说过，第一，我们将继续有这样的周期，人们将建立新的workload，他们将优化workload，然后他们将开始新的workload。因此，我认为这就是我们继续看到的情况，但我将其称为 仅优化而无新workload 的大规模时期。因此，无论是人工智能还是传统workload，我们看到的更多是客户的持续循环。

　　Q：考虑到你对人工智能的投资带来的利润率提高是惊人的，我很好奇你能否简单介绍一下这是如何实现的，以及到目前为止你在扩大人工智能规模时试图管理的成本方面看到了什么？

　　A：我们确实指出，由于一年前费用的影响，第二季度您会看到更大的利润率改善，绝对利润率的改善也非常好，这说明了我认为萨蒂亚谈到的事情之一，我重申了一点，那就是我们真的想确保，我们正在进行投资，我们正在让这些投资与整个技术堆栈保持一致性，我们正在构建的技术堆栈都包含人工智能支持。因此，可以将其视为建立一致性，而无需为此添加大量资源。 开展这项工作是我们整个投资基础设施的真正枢纽，我认为这很重要，因为这意味着我们正在转向人工智能优先的方向。

　　这不仅体现在我们使用的语言中，也体现在人们每天的工作中。这显然创造了杠杆机会。

　　许多团队在提高产品毛利率方面也做了非常出色的工作。我们谈到了 Office 365，谈到了 Azure，甚至谈到了我们的设备组合，在这一年中，我们看到了实质性的改善。因此，我们需要在毛利率水平上有所改善，再加上我们正在进行的以人工智能为先的工作，重新调整劳动力的一致性。如果不增加大量劳动力，最终就会产生这种杠杆作用。

　　我们仍然需要投资。因此，最重要的是，投资于将影响下一个十年的事物，并继续专注于履行日常承诺。这是个很好的问题，希望能对我们的工作有所帮助。

　　Q：萨蒂亚只想问你一个问题。云计算以我们十年前无法想象的方式改变了技术堆栈，数据库层或操作系统层每一层的性质都发生了巨大的变化。 您如何预见生成式人工智能将如何改变我们所知的技术堆栈？

　　A：我认为这将产生非常本质的影响，事实上，你可以将核心计算架构本身改变从功率、功率密度到数据中心、设计的一切，所以核心的计算机架构都发生了变化。去年对我来说最去年最让我兴奋的事情就是看到我们的数据层是如何演变成为人工智能而构建的，就像你想想 Fabric。Fabric 的一个天才之处在于，我们可以说，让我们把存储与计算层分离开来--计算层将会有拥有 Spark 的传统后继者，顺便说一下，你可以在同一个数据湖的顶层拥有 Azure AI 作业，可以这么说，或者说是那种房屋模式。这就是计算架构的类型，这只是工具正在发生变化的一个例子。如果看看 Copilot Copilot 扩展性与 GPT Copilot 应用程序到 Copilot 堆栈，这就是技术堆栈正在发生的另一部分。所以我的意思是肯定的，我相信，在云中，对构建人工智能非常有帮助，但现在人工智能正在重新定义云的含义，无论是在基础设施层面还是应用程序模型。

　　Q：我想问一下你们在建立基础设施以满足AI需求方面的进展情况。如果您觉得Microsoft的GPU供应受到限制，如果您所取得的成功可能解决了其他一些云基础设施提供商已经讨论过的一些扩展瓶颈。

　　A：我认为我们对增加产能方面的进展感到非常满意。您开始看到我们的资本支出在加速。从大约一年前开始，您已经看到我们通过这个过程进行扩展。当我们谈论服务器和新的数据中心时，这就是为了能够满足我们所认为的这种需求和真正不断变化的需求。正如我们所期待的那样。所以我确实觉得团队做得非常好。显然，这是我们正在构建的，但我们也使用了第三方能力来提供帮助，这可以帮助我们满足客户需求。展望未来，鉴于我们在储备的情况，您可以参考我们的资本支出指引，我们会加速资本支出，以便能够在未来几个季度继续增加产能。

　　Q：我们听到的有关Microsoft 365 copilot的早期市场反馈非常有力。 您能否更详细地介绍您所看到的采用率趋势相比过去推出的其他新产品的情况？

　　A：相比两个月前，我们看到比我们其他产品E3和E5更快的增长。因此，从这个角度来看，我们很高兴看到用户需求信号和部署信号，即使是使用率，也比其他任何东西都要快，因为它更容易它显示在你的应用程序中，你点击它，就像任何驱动的东西，它成为一个日常的习惯。

　　所以，事实上，这让我想起了当年PC的采用率，我认为有很多公司都在做标准配置，就像个人电脑被早期采用者采用后，个人电脑在某些时候成为标准配置一样。我认为这就是周期。至少我们期待如此。我们会看到什么？如果你看一下我们的总结数据，这就像我在团队内部对团队会议进行总结一样，在会议期间、会议结束后、word 文档中，我都会对电子邮件中的内容进行总结和归纳。所以总结成了一件大事。对我来说，最强大的功能是现在您拥有公司中最重要的数据库，这恰好是您的文档和通信的数据库。现在，自然语言以一种强大的方式为它提供了可信度，我可以去说艾米说我下个季度应该注意哪些事情，它就会非常详细地告诉我。为我创建PPT这些东西也开始了。

　　你还记得 PC 的采用周期吗，它所做的就是改变工作和工作流程，你可以想象一下，在使用 excel 和电子邮件之前，工作是怎样的，而在此之后，工作又是怎样的。同样，你也会看到工作流程的变化，因为人们可以更快地总结，更快地起草监管文件，更快地从业务中获取知识。这些就是我们看到的整体模式。

　　对于一些公司来说，这将像个人电脑一样成为标准配置，而对于其他公司来说，他们可能希望与较小的团队合作，查看生产力的提高，然后进行扩展。因此，取消我们早些时候所做的一些席位要求，这确实会让更多客户也能够使用这种流程。

　　还有另一件事,我想补充一点，我们总是谈论企业软件。您销售软件，然后等待它被部署后，希望查看使用情况。特别是我们所看到的以及在某些方面对我们与Copilot的期望。即使在早期阶段，部署显然也很快。但我们真正想要看到的是参与和活跃度的增长，未来会看到参与和活跃度随着时间的推移而增长。

　　Q：是否有可能将人工智能服务的6个方向展开，以帮助我们了解主要的增量点。例如，更多的是GitHub Copilot，其他Copilot还是Azure OpenAI Service、第三方LLM也都在Azure上运行。我只是想知道您在AI中看到最强劲的增长在哪里？

　　A：在不涉及大量行项目的情况下，更简单的想法是，人们通常通过API推断来采用它。我们看到了您谈到的GitHub Copilot的增长，我们也看到越来越多的第三方以一些较小的方式使用它进行训练。

　　Azure OpenAI Service以及基于Azure的API上的开放式人工智能将是主要驱动力。但是，无论是为了微调，还是有很多小批量训练正在进行。也有很多人开始将MaaS与所有其他新模型一起使用，但主要还是Azure OpenAI Service。

　　Q：多年来在 Commercial Office 365席位的增长已经远远超过了ARPU 。在过去的几个季度中，随着席位数量变得非常大，增速显然正在趋同。当我们展望未来时，他们是否应该在一段时间内不再出现一致增长，或者我们是否应该期望ARPU在短期内超过座位增长？谢谢。

　　A：我们谈论的席位增长目前主要来自中小型企业和真正的一线工作场景。有时，您的观点是，这些席位的ARPU较低，但也有新的席位。所以你会在席位数中看到这一点。随着时间的推移，我们看到座位数在逐季下降，我们预计下一季度会再次出现这种情况。

　　但另一件事是能够增加 ARPU 值。传统上，E3 和 E5 都会在本季度增加 ARPU 值。我们将继续看到非常健康的套餐发展势头，你也听到了非常好的续约情况。因此，所有这些在某种程度上完全独立于座位数的增长。

　　那么实际上我们刚刚谈到的下一件事，你会看到Copilot的收入将作为ARPU出现，这不会显示席位增长。因此，随着时间的推移，E3、E5过渡、Copilot的增量都会出现在ARPU中，然后席位增长仍然主要是小型企业和一线员工，也许还有新的行业场景。

　　因此，我倾向于将它们视为相同的趋势，无论您相信与否，我们仍有席位增长的空间。显然，通过我们讨论的杠杆，ARPU也有增长的空间。

　　Q：Satya ，您对GitHub copilot的热情在上周的电话会议和纽约人工智能峰会上显而易见。 我想知道您如何考虑定价，显然这正在为开发人员的生产力带来令人难以置信的突破。您如何看待您在Copilot推动ARPU的能力，并告诉我们您如何考虑下一阶段的新版本？

　　A：我相信从GPT 2. 5到3的转变开始，这一代人工智能将会有所不同。它在Office场景内的使用将成为Copilot。所以我认为这是它在经济效益或生产力效益方面发展最快的地方，你也看到了。我们在微软内部，在对客户进行的重要研究中都看到了这一点。每个人都在谈论，它正在成为所有开发人员的标准问题。同样，我认为Github Copilot将成为任何从事软件开发的人的核心。

　　所以你将开始看到，人们认为这些工具可以提高生产力，如果我看一下，我们的ARPU非常好，但相当低。尽管我们取得了很大的成功，但我们并不是一家ARPU值很高的公司。我认为无论是销售Copilot、服务Copilot、Github Copilot还是security Copilot，他们将从根本上获取他们在运营支出在生产力提升方面所带来的一些价值。