至顶网软件频道消息: 在云计算业务销售增长的推动下,微软第四季度收入和利润均超出分析师预期,从而推动市值再创历史新高。
事实上,微软几乎所有产品都实现了强劲的增长,根据财报显示,微软在某些特定成本之前的收益为每股1.37美元,收入为337亿美元,此前华尔街预测微软每股收益为1.21美元,收入为327.7亿美元。
微软表示,按年度计算第四季度的收入增长了12%,这表明微软连续第九个季度实现了两位数的年收入增长。
微软成功的关键在于云计算业务的强劲增长,而云计算是微软首席执行官Satya Nadella自2014年担任首席执行官以来一直关注的重点。Nadella正在引导着微软的Windows操作系统软件转变为云服务,从而让客户将大部分计算工作卸载到微软的数据中心。
这一变化让微软的Intelligent Cloud业务的收入首次赶超了More Personal Computing业务。Intelligent Cloud业务包括微软的Azure公有云服务以及Windows Server、SQL Server等。More Personal Computing业务主要包括Windows、Surface、Xbox和搜索业务。
Intelligent Cloud业务的收入为113.9亿美元,高于分析师预期的110.2亿美元。微软没有透露Azure的确切收入数字,但表示,这部分收入同比增长了64%。据路透社报道,尽管这是Azure在过去四年中最低的增长率,但这个数字仍然令人印象深刻,。
不过,投资者似乎并不过分担心,因为微软股票在盘后交易中上涨了2.6%,使得微软市值自4月以来首次超过1万亿美元。微软的股价今年上涨了34%。
Moor Insights&Strategy分析师Patrick Moorhead认为,Azure经过几年的强劲增长之后,增长将会有所放缓。
Moorhead表示:“虽然Azure的增长率在下降,但微软的云业务仍然以非常健康的速度增长着。我现在并不担心Azure增长率的下降,但我会一直关注着。现在,我会把这一现象归结于大基数定律,正如我们从AWS那里看到的,随着收入基数的大幅度增加,增长率就很难保持住了。”
Moorhead提到了微软云计算业务的主要竞争对手AWS,根据研究公司Canalys的数据显示,AWS占据了云计算市场32.8%的市场份额。微软以14.6%的市场份额排名第二,谷歌以9.9%排名第三。亚马逊和谷歌母公司Alphabet将于下周公布季度财报。
不过,微软通过将针对开发者的Azure计算服务与面向最终用户的Office生产力套件等软件产品进行捆绑的战略来抗衡主要竞争对手,这一点通过本周微软签署价值20亿美元的协议为无线运营商AT&T提供云服务得到了证明。
Synergy Research分析师John Dinsdale认为,将Azure产品与传统软件相结合的策略是推动微软发展的主要因素之一。
Dinsdale表示:“微软在软件即服务市场上是非常明确的市场领导者,增长率高于整体市场增长率。软件即服务市场比云基础设施服务更为分散,但微软仍然占据全球市场份额的17%,并以每年约一个百分点的速度增长着。”
该季度微软More Personal Computing业务的收入为112.8亿美元,高于分析师预期的109.9亿美元。
微软Productivity and Businesses业务(其中包括Office、Dynamics和LinkedIn)收入为110.5亿美元,同比增长39%,高于分析师预期的107亿美元。
Constellation Research首席分析师兼副总裁Holger Mueller表示:“微软正在全力以赴,从产品整合和协同、合作伙伴关系、联盟和新客户交易中受益。”
Mueller表示很高兴看到微软上一季度加大了研发力度。他指出,微软在这方面的投资增加了约5亿美元,达到45亿美元。
“微软需要继续投资产品以保持这一势头,唯一令人担忧的是,在需要投入资本支出以加强Azure可用性区域以获得更高可靠性的时候,微软把季度利润的大部分用在了股票回购和股息上。”
微软首席财务官Amy Hood表示,微软预计第一季度收入在317亿美元至324亿美元之间,中间点刚好高出了华尔街预期的320亿美元。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。