四大科技巨头财报夜：继续奏乐，继续舞

本文来自微信公众号： 硅星GenAI ，作者：周华香

昨天（4月29日，周三）盘后，Google、Microsoft、Meta、Amazon四家美国科技巨头几乎同时披露了最新一季财报。

把这四份财报放在一起看，会发现市场最关心的问题已经不再是“AI到底有没有需求”，而是“需求确认之后，谁能更快把它转成收入，谁又会先被算力、资本开支和兑现节奏卡住”。微软把2026年capex直接抬到1900亿美元，并明确表示供给至少会紧到2026年底；Google Cloud增速跳到63%，backlog单季翻倍到4620亿美元；Meta把全年capex上修到1450亿美元；Amazon则一边把AWS拉回到15个季度以来最快增速，一边让自由现金流被AI基建大幅吞噬。

我们把四家放在一起做了编译：看数字，也看管理层到底在电话会上承认了什么、强调了什么，以及最值得投资人关注的是什么。

1

微软：1900亿capex砸下去，Hood说算力还是不够

来源：Microsoft FY2026 Q3新闻稿+电话会议实录，发布于2026年4月29日盘后。

收入和AI业务全部超预期。但CFO Amy Hood在电话会议上直接告诉所有人：算力供给至少要紧到2026年底。

关键数字

• 收入：828.9亿美元，同比+18%

  
  

• 运营利润384亿美元，同比+20%

  
  

• EPS：4.27美元

  
  

• Microsoft Cloud收入545亿美元，同比+29%

  
  

• Azure及其他云服务增长40%，超出此前37-38%指引上限

  
  

• AI业务年化收入首次明确披露：370亿美元，同比+123%

  
  

• 资本支出319亿美元，约三分之二投向短寿命资产（GPU、CPU），三分之一是数据中心等长寿命资产

  
  

• 下季度capex将超过400亿美元

  
  

• 2026全年capex指引：1900亿美元，其中约250亿来自组件涨价

  
  

• 商业RPO（剩余履约义务）：6270亿美元，同比+99%

  
  

• Microsoft 365 Copilot付费席位突破2000万，同比+250%

  
  

• GitHub Copilot企业版客户接近14万家，同比近三倍

  
  

Nadella讲的故事框架

Nadella把整场发言拆成两条优先级。

第一，建agentic computing era的云和AI基础设施。过去一个季度新增1 GW算力容量，仍按计划“两年内把整体足迹翻倍”。Wisconsin的Fairwater数据中心比预期提前6周上线，“让我们提前确认了收入”。

值得注意的几个新硬件信号：自研AI加速器Maia 200已部署在爱荷华和亚利桑那的数据中心，Nadella称其单位token成本比“现有机群里最新一代芯片”提升30%以上；自研服务器CPU Cobalt已部署在近一半数据中心区域，Databricks、Siemens、Snowflake都在跑。

第二，跨生产力、编码、安全三个核心领域，构建高价值agentic system。这是讲得最多的部分——M365 Copilot付费席位2000万、Accenture一家74万席（Nadella说“这是我们迄今为止最大的Copilot订单”）、Bayer、Johnson&Johnson、Mercedes、Roche都承诺了9万席以上。

CFO Amy Hood的两段关键披露

关于capex结构：

“这个季度，大约三分之二的资本开支投向了短寿命资产，主要是GPU和CPU。剩余三分之一投向长寿命资产，将支撑未来15年甚至更长时间的商业化变现。”

关于供给约束（这场财报最重要的一句）：

“即使有这些额外投入，并且我们持续努力让GPU、CPU和存储容量更快上线，我们预计供给受限的状态至少会持续到2026年底。”

分析师追问

摩根士丹利Keith Weiss：我们一直在讲需求强劲，但IT整体支出预期没在涨，GDP也没在涨。从长远看，这些钱到底由谁来付？

Amy Hood：你说的没错。但如果退一步看，你其实在问的是：我们怎么从一个历来被视为“按席位”收费的业务，过渡到一个“按完成工作量、按生产力提升”计费的业务……我开始把它看成一个“许可证业务+消耗型业务”，而且这个变化的范围会比很多人想象得更广。这也意味着，随着时间推移，bookings的形态会发生变化。

Satya Nadella（接续回答）：我们所有按用户收费的业务——无论是生产力、编码还是安全——都会逐步变成“按用户收费+按使用量收费”的业务。这件事已经在编码场景里发生了。

UBS Karl Keirstead：你下半年要把capex拉到1200亿美元规模，你有多大信心能突破物理元件约束？

Amy Hood：我对突破这些物理限制相当有信心。这次大幅增长里有很多是短期资产——CPU、GPU、存储。当价格对数字的影响这么大时，意味着它更偏向短期资产。微软自用算力和满足Azure外部需求之间的压力会持续存在——我们正尽全力让容量更快装机上线，这就是你看到下半年capex数字背后的逻辑。

Bernstein Mark Moerdler：capex增速远超营收增速，投资人很紧张，怎么解释？

Amy Hood：看看RPO数字——6270亿美元未实现合同收入摆在那里，而且这还没把Copilot席位加速带来的影响算进去。

Satya Nadella（补充）：模型能力是指数级提升的。想想Excel里的agent mode——它一直不好用，但到某个时点会突然变得真正可用，因为底层模型能力到位了。你必须为这种机会提前做好准备。

关于OpenAI协议重组的财务解读

CFO Hood第一次官方解释4月27日那次重组对微软财务模型的影响：

“收入分成会持续到2030年——这种可预测性对我们是真正的利好——而且知识产权授权是免版税的，同时微软对OpenAI的收入分成义务被取消了。”

2

Google：Cloud增速从48%跳到63%，Backlog翻倍到4620亿

来源：Alphabet Q1 2026业绩快报+CEO官方文章Alphabet earnings Q1 2026+电话会议实录Motley Fool Transcript，发布于2026年4月29日盘后。

Search还在印钱，但真正爆的是Cloud

这份财报里最重要的变化是Google Cloud终于把AI需求非常直接地转成了收入、利润和订单积压。Search依然是现金牛，但让市场重新给Alphabet估值的，是Cloud收入首次站上200亿美元、同比增速直接冲到63%，以及backlog在一个季度里几乎翻倍到4620亿美元。这个数字已经不是“客户在试用AI”，而是客户在用多年合同给AI产能排队。

关键数字

• 营收：1099亿美元，同比+22%

  
  

• 营业利润：397亿美元，同比+30%

  
  

• 营业利润率：36.1%

  
  

• EPS：5.11美元

  
  

• Google Cloud营收：200亿美元，同比+63%

  
  

• Google Cloud营业利润：66亿美元，利润率32.9%

  
  

• Q1 capex：357亿美元

  
  

• 2026全年capex指引：1800亿-1900亿美元

  
  

• Google Cloud backlog：4620亿美元，环比接近翻倍

  
  

• Gemini Enterprise付费月活：环比+40%

  
  

• 第一方模型API调用：每分钟处理超160亿token

  
  

Pichai讲的故事框架

Pichai这次讲得很完整，而且几乎就是把Alphabet的AI投资逻辑摊开给市场看。他的核心句子是：

“我们在AI上的投入，以及全栈式的布局，正在推动整个业务的表现提升。”

这场电话会的框架，大致可以拆成四层。

第一，AI基础设施是全栈战略的底座。

Pichai先讲的是TPU、Axion CPU、NVIDIA GPU这些最底层的算力组合。在Cloud Next上，Google推出了第八代TPU：TPU 8t主打训练，处理能力是Ironwood的三倍；TPU 8i主打低延迟推理，单位美元性能比上一代高80%。这个顺序很重要：他不是先讲产品，而是先讲“为什么Google有资格承接这轮AI需求”。

第二，Search的AI化没有伤收入，反而在提usage。

Pichai明确说，AI正在继续带动Search usage，查询量处于历史高位。官方博客里还补了一组很能说明问题的效率数字：过去五年搜索延迟下降了35%，而在升级Gemini 3后，核心AI响应成本又下降了30%以上。换句话说，Google不是在“硬烧钱做AI搜索”，而是在不断把AI搜索变成一个更可扩展、成本更低的系统。

第三，Cloud已经成了这轮AI兑现最直接的出口。

Pichai在电话会上最强的一组表述是：Cloud因AI产品和基础设施需求再次加速，本季收入增长63%，首次超过200亿美元，backlog环比几乎翻倍到4620亿美元。与此同时，基于生成式AI模型的收入同比增长接近800%。这一段的信号非常清楚：Google正在从“模型和产品能力很强”过渡到“企业客户开始真签单”。

第四，Gemini不只是模型名，而是在变成收费系统。

Gemini Enterprise付费月活环比增长40%，第一方模型每分钟处理超过160亿token，高于上季度的100亿。对Alphabet来说，这意味着模型层的调用量、企业订阅和云收入，已经开始形成一个自我强化的闭环。

CFO Anat Ashkenazi的几段关键披露

关于Cloud增长和backlog，Anat Ashkenazi给出了这场财报里最有分量的一段数字：

“Cloud收入在所有关键领域都在加速增长，同比增长63%，达到200亿美元。”

“截至一季度末，Google Cloud的backlog环比几乎翻倍，达到4620亿美元。”

“我们预计，未来24个月内会有略高于一半的backlog被确认为收入。”

这几句话的分量在于，Google不只是告诉投资人“单季很强”，还在告诉市场：这部分需求里，超过一半会在未来两年内转成收入。

关于capex和投向结构，她也说得很直接：

“一季度资本开支为357亿美元……”

“本季度技术基础设施投资中，大约60%投向服务器，40%投向数据中心和网络设备。”

而最容易被忽视、但其实更重要的一句，是她对未来两年的资本开支预期：

“我们将2026全年资本开支指引更新为1800亿至1900亿美元……”

“我们预计2027年资本开支将显著高于2026年。”

这意味着Alphabet现在不是一次性冲刺，而是在正式进入一个连续两年继续上修AI基建投入的阶段。

分析师追问

Morgan Stanley分析师Brian Nowak：Search业务里，哪些领域最值得投入下一代算力来获得回报？既然TPU自用的投资回报率很高，为什么还要对外卖，定价逻辑是什么？

Sundar Pichai：在Search里，把agentic workflows带给消费者会是“一个巨大的机会”。而对TPU的外部销售，Google的框架不是卖硬件本身，而是从Google Cloud的整体机会来看——在合适的客户场景里机会性地做，同时也会看投资回报率、规模效应和对下一代计算环境的支持作用。

MoffettNathanson分析师Michael Nathanson：当算力受限时，你们是怎么决定哪些部门、哪些项目优先拿到计算资源的？内部项目和外部客户之间怎么排？另外Gemini App未来会不会加广告？

Sundar Pichai：最核心的优先级，是满足前沿模型研发所需的算力，这是所有业务的基础；在此之上，再结合Search、YouTube和Cloud的长期规划做分配。Pichai还直接承认：

“短期内，我们仍然受到算力约束。举例来说，如果我们能够满足这些需求，Google Cloud的收入本来还会更高。”

这句话其实已经够说明问题：Google这季不是需求不够，而是供给不够。

关于这份财报的财务解读

Alphabet这季最大的变化，是它第一次把“AI需求强”拆成了三张可以量化的表：Cloud增速、backlog、capex。

Search还是那个稳定的大现金牛，但真正让市场意识到Google也能吃到这轮AI基建红利的，是Cloud第一次表现出明显的“供不应求”特征。对Google来说，最有价值的，不是本季63%的增速本身，而是4620亿美元backlog代表的中长期确认收入。

3

Meta：钱全烧给算力，capex一年涨到1450亿

来源：Meta Q1 2026官方新闻稿+电话会议实录Motley Fool Transcript，发布于2026年4月29日盘后。

广告机器继续高转，但利润没有留给股东，全被送去买算力了

Meta这季最反差的地方在于，它依然是一台利润率高得惊人的广告机器：营收同比增长33%，营业利润率41%，广告展示量和单价同时上升。但这份财报真正最重要的是管理层非常明确地选择了：把本来可以留在现金流里的钱，继续前置砸进AI基础设施。全年capex上限被直接推到1450亿美元，这是整场财报里最最重要的。

关键数字

• 营收：563.1亿美元，同比+33%

  
  

• 营业利润：228.7亿美元

  
  

• 营业利润率：41%

  
  

• EPS：10.44美元

  
  

• 广告收入：550.2亿美元，同比+33%

  
  

• 广告展示量：+19%

  
  

• 平均广告价格：+12%

  
  

• Reality Labs收入：4.02亿美元

  
  

• Reality Labs经营亏损：40.28亿美元

  
  

• Q1 capex：198.4亿美元

  
  

• 自由现金流：123.9亿美元

  
  

• 2026全年capex指引：1250亿-1450亿美元

  
  

• Q2营收指引：580亿-610亿美元

  
  

Zuckerberg讲的故事框架

Zuckerberg的开场几乎就是把Meta新一轮叙事彻底改写了。他先把本季度最大的milestone定义为Muse家族模型的发布，其中首个模型Muse Spark是Meta Superintelligence Labs的第一款模型。他给出的原话是：

“到目前为止，我们今年最大的里程碑，是推出了Muse系列模型——其中首个模型Muse Spark已经发布……”

第一层故事，是Meta从“做推荐系统的广告公司”升级成了“要做personal superintelligence的平台公司”。

Zuckerberg反复强调，自己对AI的理解和很多同行不同，不是“AI替代人”，而是“AI放大人”。他的目标不是只做一个聊天助手，而是把Meta AI做成一个能理解个人目标、长期陪伴用户的agent。那句最适合当小标题的原话其实已经在新闻稿里写出来了：

“我们正按计划把个人超级智能带给数十亿人。”

第二层故事，是把超级模型直接灌进现有的流量分发系统和广告系统。

Muse Spark已经开始驱动Meta AI在家族应用、独立App和网站中的直接对话。Susan Li还补充说，模型广泛上线后，Meta AI每用户会话数出现了双位数百分比提升。与此同时，AI继续改进推荐系统：Instagram的Reels time spent在Q1又被抬高了10%，Facebook全球视频观看时长增长超过8%，是四年来最大的季度环比提升。

第三层故事，是业务AI开始从概念走向真正的商用场景。

Zuckerberg说，今年以来Meta正在测试早期business AIs，每周对话量已经比年初增长10倍。Susan Li则给出了更具体的口径：现在每周通过business AIs促成的对话已经超过1000万次，而年初只有100万次。这个数据的重要性在于，它表明Meta不只是把AI用来优化广告投放，也开始尝试把AI做成企业服务接口。

CFO Susan Li的几段关键披露

关于资本开支，Susan Li在电话会里给出的更新是：

“我们预计2026年资本开支（包括融资租赁本金支付）将在1250亿至1450亿美元之间……”

而官方新闻稿的说法更完整：

“我们预计2026年资本开支（包括融资租赁本金支付）将在1250亿至1450亿美元之间，高于此前1150亿至1350亿美元的区间。”

“这反映了我们对今年组件价格更高的预期，以及在较小程度上，为支撑未来年度产能所增加的数据中心成本。”

这两句其实把Meta当前的投资逻辑讲得很清楚：上修不只是因为看到了需求，也因为组件涨价和未来年份容量要提前锁。

关于成本结构，Susan Li也给了一个很有用的拆法：

“一季度总费用为334亿美元，同比增长35%，主要由基础设施成本和员工薪酬推动……”

“员工薪酬增长主要来自技术岗位招聘，尤其是AI人才。”

也就是说，Meta这一季成本压力最主要不是营销，而是两件事：基础设施+AI人才。

关于广告效率改善，她给出了一组很能说明AI商业价值的数字：

“我们对Lattice建模和学习技术所做的优化，使落地页访问广告的转化率提升了6%以上。”

这也是为什么Meta现在敢一边加大capex，一边还维持高利润率：AI不是只在烧钱，它已经在抬广告转化。

分析师追问

Morgan Stanley分析师Brian Nowak：你们现在投入这么大，到底看哪些signposts来确保最终能有投资回报率？

Mark Zuckerberg：Meta的公式一直是先建出能触达数十亿人的体验，再在规模起来之后做货币化。现在看三步：先看模型是不是交付出来了，比如Muse Spark；再看产品是不是在快速获得使用；最后才是monetization efficiency。按他的说法，他对实验室和产品的进展“非常放心”。

Bernstein分析师Mark Shmulik：Muse Spark已经上线了，现在团队是更偏向继续做模型训练，还是更偏向把产品快速推出去？另外，2027年capex会不会继续大幅增加？

Mark Zuckerberg：研究和产品是两个并行迭代环。研究团队继续往更强模型爬，产品团队则基于现有模型尽快做出新体验。

Susan Li补充的那句更关键，她承认：

“到目前为止，我们的经验是，我们一直在低估自身的算力需求……”

这其实和微软、Google的表态完全是一类信号：所有人都在低估这轮AI对算力的吞吐。

关于这份财报的财务解读

Meta现在的财务模型已经非常清晰了：Family of Apps继续提供极高利润率和强现金流，资本市场真正关心的是，这些利润最终有多少会被重新资本化成AI算力。这季的答案已经很明确——几乎全部。

如果说Google是用Cloud收入证明需求，微软是用供给约束证明需求，那Meta这一季是在用capex告诉市场：它宁愿先把钱砸下去，也不想在下一轮模型和agent竞争里少一瓦电。

4

Amazon：AWS跑出15季度新高，但自由现金流被砍95%

来源：Amazon Q1 2026官方业绩稿+电话会议实录Motley Fool Transcript，发布于2026年4月29日盘后。

AWS又提速了，但AI基建先把现金流吞掉了

Amazon这季最重要的矛盾，不在利润表，而在现金流量表。利润端看起来几乎没毛病：总营收1815亿美元，同比增长17%；AWS增长28%，创15个季度以来最快；营业利润239亿美元；EPS 2.78美元。但现金流端给出的现实非常直接：过去12个月自由现金流只剩12亿美元，而上年同期还是259亿美元，基本等于被砍掉了95%。官方解释也没有绕：这主要是因为AI相关的物业和设备采购暴增。

关键数字

• 营收：1815亿美元，同比+17%

  
  

• 营业利润：239亿美元

  
  

• EPS：2.78美元

  
  

• AWS营收：376亿美元，同比+28%

  
  

• AWS营业利润：142亿美元

  
  

• 北美营收：1041亿美元，同比+12%

  
  

• 国际营收：398亿美元，同比+19%

  
  

• TTM经营现金流：1485亿美元，同比+30%

  
  

• TTM自由现金流：12亿美元，上年同期为259亿美元

  
  

• TTM物业及设备采购净额：1510亿美元

  
  

• Q2指引：营收1940亿-1990亿美元；营业利润200亿-240亿美元

  
  

Andy Jassy讲的故事框架

Jassy的电话会一开场，先把最重要的几张牌直接亮出来：AWS以28%增长，是15个季度里最快；AWS已经是一个1500亿美元年化收入run-rate的业务；AI收入年化run-rate超过150亿美元；芯片业务年化run-rate超过200亿美元。这实际上就是Amazon现在的核心叙事：AWS+AI+自研芯片。

第一层，是AWS重新进入加速区间。

Jassy说，AWS不只是增长28%，而且是在一个已经非常大的基数上增长28%。他特别强调，AWS现在已经是1500亿美元年化收入run-rate的业务，这句话的潜台词是：在这种体量上重新提速，本身就说明企业AI预算正在加速流向云。

第二层，是Amazon认为这轮AI不只是卖云，而是卖整套栈。

Jassy在电话会里反复强调Bedrock、Managed Agents、AgentCore、自研芯片和模型生态。官方业绩稿里披露，过去12个月Amazon已经落地210万+AI芯片，其中一半以上是Trainium；同时OpenAI承诺消耗约2GW的Trainium容量，Anthropic承诺最多5GW。这个口径已经不是普通客户合同，而是开始用“电力规模”来写AI订单。

第三层，是自研芯片第一次被讲成了一个几乎可以单独估值的业务。

Jassy说：

“我们芯片业务目前的年化收入运行率已经超过200亿美元……”

还补了一句更狠的：如果单独看，它的run-rate会到500亿美元。

这说明Amazon自己已经不再把Graviton、Trainium、Nitro看成AWS的附属零件，而是在把它们当成真正的竞争壁垒。

第四层，是AI变现不仅在云，也在零售、广告和代理购物。

Jassy在业绩稿里点到了Rufus、Creative Agent、Amazon Quick、Health AI等一连串agent化产品。它们现在看起来很散，但放在一起看，其实是在说明Amazon正试图把自己在电商、广告、客服、医疗、企业生产力里的所有入口都agent化。

管理层关于capex和自由现金流的关键表述

Amazon这次没有像微软、Meta那样在电话会上给出一个年度capex总额，但它把“为什么自由现金流掉下来”写得非常明白：

“过去12个月自由现金流降至12亿美元，主要是因为物业和设备采购同比增加了593亿美元……”“这部分增加主要反映了对人工智能的投资。”

电话会上，Jassy进一步把逻辑说透了：

“AWS增长越快，我们短期投入的资本开支就会越多。”“在这些最初几批产能开始实现商业化、收入增速超过资本开支增速之前，早期阶段的自由现金流会承压。”

这两句已经是这场财报最重要的财务解释：AWS越快，短期capex就越高；而在这批产能真正变成收入之前，自由现金流就会先被压。

关于AWS和AI收入，他给出的表述也很重：

“AWS的增长继续加速，同比增长28%，这是15个季度以来最快的增速……”“AWS现在已经是一个年化收入达到1500亿美元的业务。”“在这轮AI浪潮的前三年里，AWS的AI收入年化运行率已经超过150亿美元……”

关于芯片供需，他甚至直接把预售情况讲出来了：

“Trainium2基本已经售罄，Trainium3也几乎被订满，而Trainium4的很大一部分产能也已经被提前预订。”

这相当于在告诉市场：AWS的AI增长，不只是云需求强，而是连自研芯片产能都开始提前被锁。

分析师追问

Goldman Sachs分析师Eric Sheridan：面对这么庞大的backlog，你们未来几年到底要投多大规模的资本开支，才能把算力和容量补上？自研芯片又会怎样形成竞争优势？

Andy Jassy：AWS在1500亿美元run-rate的基础上还能增长28%，这是非常罕见的情况。所有应用都会被AI重塑，所以Amazon会投入“大规模资本”。他也直说，早期自由现金流承压是这个阶段不可避免的一部分，但从长期回报看，这和AWS第一波扩张周期没本质区别。

Morgan Stanley分析师Brian Nowak：AWS的backlog现在到底有多大？客户广度如何？Rufus和agentic commerce在2026年的关键里程碑是什么？

Andy Jassy：他直接披露，一季度AWS backlog是3640亿美元，而且这个数字还不包含近期和Anthropic达成的超1000亿美元新交易。至于Rufus和代理购物，Jassy说，Rufus活跃度同比增长115%，参与度增长400%，目标是把它做成全球最好的购物助手，同时衍生出新的广告格式。

关于这份财报的财务解读

Amazon这季最重点的是：AWS强到必须先牺牲自由现金流，才能把容量补上。

如果说微软是在说“我供不上”，Google是在说“我backlog快翻倍了”，那Amazon的说法则是最典型的基础设施公司口径：我知道需求会来，所以得先把capex打出去，哪怕短期FCF很难看。对Amazon来说，接下来真正决定估值的，不是AWS能不能继续快，而是这轮capex什么时候开始转成更大规模的营收兑现。

把微软、Google、Meta、Amazon四份财报放在一起看，市场其实已经不太需要再问“AI是不是伪需求”了。真正的问题变成了三层：第一，谁手里的需求确认最快；第二，谁能最先把需求转成收入；第三，谁会先被capex、组件价格和供给约束拖慢。

微软给出的答案是：需求强到1900亿美元capex也补不满。

Google给出的答案是：Cloud需求已经开始排队签长期合同。

Meta给出的答案是：利润先不分，先把现金流改造成算力。

Amazon给出的答案是：先把自由现金流压扁，也要把AWS和Trainium的产能铺出来。

所以这一晚最值得记住的，可能不是任何一家单独的超预期数字，而是一件更大的事：四家最重要的云和AI基础设施公司，已经同时进入了“需求确认、供给紧张、资本开支抬升、兑现竞速”的同一个阶段。接下来的差别，不在于谁会不会投，而在于谁能更快把这轮投入变成下一轮更高质量的收入和利润。