On May 25, Microsoft released its fiscal third-quarter earnings report for fiscal year 2026. Total revenue reached $82.9 billion, a year-over-year increase of 18%. This figure itself is not surprising; what is surprising are two data points hidden within it.
首先：AI業務年化收入運行率超過370億美元，同比增長123%。
第二：Copilot付费席位已达到2000万。
$370億微軟AI業務年化營收運行率 · 同比增長123% · 2026財年第三季度
370億美元意味著什麼？它已經超過了許多上市科技公司的年收入。而123%的同比增長率又說明了什麼——一年前，這個數字還不到170億美元，如今已經翻了一倍多。
資金從哪裡來？看看RPO就知道了。
The RPO（剩餘履約義務）指標比當前季度營收更具參考價值。微軟本季度的RPO達到6270億美元，同比增長99%，幾乎翻倍。
RPO 是客戶已簽約但尚未確認的收入金額。99%的增長表明兩點：首先，大型企業簽署AI合約的意願非常強烈；其次，這些合約通常是多年期、大規模的交易。Azure雲端服務以固定匯率計算增長了39%-40%，其中AI相關的運算能力需求是主要驅動力。
AI業務年收入370億美元，同比增長+123%。剩餘履約義務（RPO）為6270億美元，同比增長+99%。
招商證券（香港）維持買入評級，目標價為616.4美元。Wedbush重申跑贏大盤評級，目標價為575美元。兩家機構的核心邏輯一致：Azure的AI需求尚未見頂，Copilot的企業滲透率仍在加速。
但這裡有一個值得注意的信號：機構最大的擔憂已從「能否上漲」轉變為「高增長能持續多久」。在6月2日的Evercore全球TMT會議上，分析師們很可能會就資本支出回報率追問答案。
同日，國內政策閘門開啟
On the same day Microsoft released its data (May 26), Xinhua Net published a lengthy article titled "AI Agents: More Than Just Chatting, They Can Really Get Work Done." The article contained a wealth of information, but the most interesting part was not the technical details—it was the timing.
5月，國家互聯網信息辦公室、國家發展和改革委員會、工業和信息化部聯合發布了《關於規範應用與創新發展智能體的實施意見》。
這是首次在國家層級對「智能體」給出官方定義：一種具備自主感知、記憶、決策、交互與執行能力的智能系統，是人工智慧產品與服務的重要形態。
該文件列出了19個典型應用場景，涵蓋製造業、金融、政務等行業，要求建立全鏈條安全規範。換句話說，過去企業使用智能體處於「灰色地帶」——可用，但無規則。現在規則來了。
在最近的一次公開演講中，李彥宏表示：「AI的主角第一次不是模型，而是應用。」他提出用DAA（每日活躍智能體）取代DAU，作為衡量平台生態的新指標——有多少智能體正在為人類工作並交付成果。
This statement is particularly interesting when viewed against the backdrop of Microsoft's $37 billion. Essentially, the money Microsoft earns comes from companies paying for "AI that can work." Behind each of Copilot's 20 million paid seats is an enterprise user using AI to perform actual work tasks.
三個值得注意的信號
結合微軟的財務報告與中國國內的智能代理政策，可以發現以下幾個趨勢：
首先，企業AI採購正從「試水溫」轉向「編列預算」。微軟的RPO幾乎翻倍，顯示企業正在簽訂長期合約而非一次性試點項目。AI預算開始納入年度IT支出計劃，就像雲端服務和辦公軟體一樣。
第二，「執行能力」取代「模型參數」成為競爭焦點。新華社報導反覆強調一個詞——「行動AI」。百度、阿里巴巴、騰訊、位元組跳動都在推各自的Agent平台。Kimi幫助券商把研究報告初稿從2-3天壓縮到2-3小時。千問×淘寶秒殺實現了「一鍵下單」+自動勸阻不合理購買。這些不是聊天機器人，而是直接介入業務流程的執行者。
第三，安全邊界成為硬約束。三部委《實施意見》特別提到安全治理。360人工智能安全研究院指出，風險正從「生成風險」轉向「執行風險」——人工智能不再只是說錯話，還可能在無人監督下自主執行越界操作。阿里巴巴的通義千問推出「引用」功能，自動將信息來源不明的內容標紅，而深勢科技的科研智能體則通過可重複計算驗證關鍵結論。這些都是在為智能體安裝「安全閥」。
這對CIO和數位領導者意味著什麼
如果您正在規劃公司的AI策略，以下是一些實用的建議：
- 停止只做概念驗證。微軟的數據證明，真正產生價值的企業已進入大規模部署階段。如果你的AI項目仍停留在「選型測試」，那麼在2026年下半年可能需要加快腳步。
- 聚焦智能體的安全框架。國內政策已開始規範智能體的安全邊界，採購時應將供應商的安全治理能力納入評估標準——不是「功能是否存在」，而是「出問題後如何處理」。
- 重新審視AI預算結構。Token成本正成為持續性的營運支出（三大電信業者已開始銷售Token套餐），這與傳統軟體授權費用的成本模式截然不同。建議設立獨立帳目。
370億美元的數字令人印象深刻，但對大多數中國企業而言，更具啟發性的或許不是微軟賺了多少錢，而是其背後的客戶——他們為何願意簽署多年合約，以及這些合約最終能帶來何種商業價值。
參考資料：微軟FY2026第三季度財務報告 / 新華社5月26日報導 / 《關於智能體標準化應用與創新發展的實施意見》
