Market Recoils as Microsoft's Record AI Spend Overshadows Cloud Gains

在人工智慧（artificial intelligence）產業的一個決定性時刻，Microsoft 的 2026 財政年度第二季財報引發了劇烈的市場回調。儘管公司在營收和每股盈餘方面都出現「雙超預期」，但報告發布後的交易時段，其股價暴跌約 10%。這次賣壓的觸發點並非執行失誤，而是資本支出（capital expenditures，CapEx）驚人地擴張——年增 66% 至 375 億美元——同時 Azure 雲端成長雖然表現亮眼（39%），卻未達到最樂觀的「耳語數字（whisper number）」預期。

從 Creati.ai 的角度來看，這份財報對整個 AI 生態系統具有關鍵的風向標意義。它凸顯了維持生成式AI（Generative AI）所需龐大基礎設施建設與投資者對立即且指數型回報之間日益緊張的矛盾。雖然執行長 Satya Nadella 主張我們僅處於 AI 擴散的「初期階段」，但市場的反應顯示情緒已出現關鍵轉變：投資者正從無條件的熱情，轉向要求嚴格檢視投資報酬率（ROI）與成本結構。

The $37.5 Billion Bet: Infrastructure vs. Returns

主導討論的標題數字是單一季度創紀錄的 375 億美元資本支出（capital expenditures，CapEx）。此數字較去年同期成長 66%，突顯 Microsoft 在確保 AI 革命物理層面（資料中心、GPU 與客製化晶片）上的積極佈局策略。

財務長 Amy Hood 為此支出辯護，強調大約三分之二的支出用於類似 GPU 和 CPU 的「短命資產」，這些資產一旦上線，其「整個使用壽命就等同於已售出」。這意味著需求仍然超越供給，對基礎技術來說是看多的信號。然而，投資規模之巨已對自由現金流（free cash flow）構成壓力，自由現金流下滑到 59 億美元，這一下降直接歸因於這些基礎設施支出。

對業界觀察者而言，這形成一個複雜敘事。一方面，Microsoft 正透過確保具備訓練與運行下一代基礎模型（foundation models）所需的運算能力，為其主導地位做未來防護。另一方面，單季近 400 億美元的資本支出跑率，讓人對利潤率擴張的時間表產生疑問。市場實際上在問：若單季 375 億美元的支出只帶來「僅」39% 的雲端成長，何時能看到營運槓桿開始顯現？

Azure Growth: Deceleration or Stabilization?

Azure，Microsoft 智慧雲組合的核心，成長率為 39%（以恆定匯率為 38%）。在幾乎任何其他情境下，規模如此龐大的業務能維持近 40% 的成長都應當受到稱讚。然而，在 AI 瘋狂成長的期待中，這比上一季的 40% 略有放緩，且未達部分分析師所建立的積極 40–41% 目標。

Key Financial Performance Indicators

下表概述了 Microsoft 2026 財年第二季財報的核心財務指標，突顯營收成長與資本成本激增之間的對比。

（註：表中「Net Income (GAAP)」翻譯為 淨利（GAAP）；「Commercial RPO」即為「商業剩餘履約義務（Remaining Performance Obligations，RPO）」。）

這些表現顯示，雖然「AI 營收潮」是真實存在，但它並未如某些人預期般，將 Azure 的成長推升得更陡峭。大數法則（law of large numbers）開始發揮作用；以一個年營收超過 500 億美元的事業，要永遠以 40% 的速度成長，在數學上即便有技術範式轉移也相當困難。

The OpenAI Concentration Risk

財報電話會議揭露的一項重大發現──且是投資人焦慮的來源──是 Microsoft 未來營收訂單的高度集中風險。公司報告其剩餘履約義務（Remaining Performance Obligations，RPO）暴增 110% 至 6,250 億美元。然而，披露指出約有 45% 的這項待履約金額可歸因於 OpenAI 合約。

這項統計引入了先前不透明的「集中風險」層面。儘管 OpenAI 是生成式AI（Generative AI）領域的明顯領導者，將近一半的商業待履約金額綁在單一實體上——即便該實體與 Microsoft 關係密切——仍會使 Microsoft 暴露於該夥伴的營運穩定性與未來流動性相關的特有風險。若 OpenAI 面臨監管阻力、被競爭者取代或資金緊縮，Microsoft 承諾的未來營收中相當一部分理論上可能面臨風險。這種依賴性把 Microsoft 從一個多元化的平台提供者，部分轉變為對單一 AI 實驗室的槓桿性押注。

Applications Layer: The Hidden Success Story

在對基礎設施成本的擔憂中，應用層（application layer）爆出了一個關鍵的成功故事。Microsoft 揭示其已達到 1,500 萬付費使用者的 Microsoft 365 Copilot。這個里程碑重要在於兩點：

1. 貨幣化驗證（Monetization Validation）：證明企業願意為整合到日常工作流程的生成式AI（Generative AI）功能支付溢價（通常為每用戶每月 30 美元）。
2. 市場地位（Market Position）：實際上將 Microsoft 定位為全球第 2 大 AI 應用賣家，僅次於 OpenAI 本身。

這個數據點反駁了「AI 就是支出、沒有營收」的論調。基礎設施帳單現在就要繳，但軟體訂閱的飛輪開始轉動。1,500 萬用戶轉向付費 AI 階層，代表每年規模達數十億美元的營收，且在推論成本（inference costs）最佳化後能維持高毛利。這支持 Satya Nadella 的長期論點：價值最終會歸於位於商品化運算之上的軟體層。

The "Diffusion Phase" and Forward Outlook

執行長 Satya Nadella 將當前時刻框定為 AI 擴散（diffusion）「初期階段」。在此階段，重點在於普及部署與能量（capacity）建置。他主張，若產能受限，情況會比利潤率收縮更糟，因為這會讓 Amazon Web Services（AWS）或 Google Cloud 等競爭者奪走市占。

然而，市場對「擴散」的耐心正在耗盡。10% 的股價修正顯示華爾街正在改變標準。2024 與 2025 年，僅宣布 AI 能力足以推動估值倍數擴張。到了 2026 年，市場要求有具體證明，證明那每季 375 億美元的支票正在產生明顯且獲利的營收流，超越資本成本。

Strategic Implications for the AI Industry：

• CapEx Bar Raised： 競爭者必須匹配 Microsoft 的支出以保持相關性，可能擠壓整個 SaaS 與 IaaS 產業的利潤率。
• Inference Efficiency： 壓力集中在優化「每瓦每美元的 token」效率（tokens per watt per dollar）。模型運行的效率（推論，inference）將與模型本身的能力同等重要。
• Vertical Integration： Microsoft 自行打造自家晶片（Maia accelerators）和「Fairwater」資料中心，顯示其長期希望減少對像 Nvidia 等第三方晶片供應商的依賴，以改善單位經濟。

Conclusion

Microsoft 2026 財年第二季的財報對 AI 產業來說是一張羅夏墨跡測試（Rorschach test）。樂觀者看到的是一家公司勇敢地為下個十年的運算基礎進行佈局，擁有穩健的營收成長和支配性的應用生態系。悲觀者則看到成本螺旋上升、成長率放緩，以及對單一夥伴 OpenAI 的危險過度依賴。

對 Creati.ai 的觀察者而言，結論很明確：炒作階段已正式結束。我們已進入「部署階段」，在這個階段，執行力、成本控制與具體採用指標將驅動估值。Microsoft 已在未來押下 375 億美元的訂金；市場現在等待，看看這棟房子是否值這筆抵押。