微軟市值飆破4兆美元!Q4淨利年增24%:「AI+雲端」成最強印鈔機,財報亮點數據一次看
微軟市值飆破4兆美元!Q4淨利年增24%:「AI+雲端」成最強印鈔機,財報亮點數據一次看

重點一:微軟(Microsoft)2025會計年度第四季營收年增18%,達764.4億美元(約新台幣2.28兆元),Azure雲端服務年營收首度突破750億美元(約新台幣2.46兆元)。

重點二:微軟積極投入AI與數據中心建設,過去一年資本支出高達880億美元(約新台幣2.63兆元),並預期新年度支出將進一步成長至逾1,000億美元(約新台幣3兆元)。

重點三:受AI業務帶動,微軟股價創新高,市值突破4兆美元(約新台幣120兆元),僅次於輝達(NVIDIA)。

微軟最新財報展現其在人工智慧(AI)領域的鉅額投資正開花結果。受惠於AI助理Copilot產品線的強勁增長,公司整體業務表現優於市場預期,激勵其盤後股價突破550美元,市值一舉衝上4.1兆美元(約為新台幣122.7兆元),成為繼輝達之後,全球第二家市值跨越4兆美元門檻的企業。

微軟股價2025年至今已上漲逾22%,遠超標普500指數(S&P 500)約8.4%的漲幅。此一里程碑式的成就,主要歸功於公司對OpenAI的策略性投資,以及斥資數十億美元採購輝達晶片所建構的AI基礎設施,成功將AI功能整合至核心產品,並轉化為實質營收。

Copilot用戶破億!生產力部門營收飆逾331億美元

微軟的核心AI產品Copilot展現了驚人的市場普及率。執行長薩帝亞·納德拉(Satya Nadella)在法人電話會議上宣布, 包含商用版Microsoft 365 Copilot與Windows內建的消費者版本在內,Copilot系列產品的全球每月活躍用戶數已正式突破1億大關

據財報顯示,Microsoft 365 Copilot的普及,顯著提升了Office生產力軟體組合等商用雲端產品的單用戶平均收入(ARPU)。 包含Office及LinkedIn的「生產力與商業流程」部門營收達到331.1億美元,超越分析師預期的321.2億美元。

包含Windows作業系統、裝置與遊戲的「更多個人運算」部門營收也增長9%至134.5億美元,同樣優於市場預期。具體財年財報數據如下:

2025財年Q4財報數據

• 營收:764.4億美元,年增18%
• 營業利益:343.2億美元,年增23%
• 淨利:272.3億美元,年增24%
• 稀釋後每股盈餘:3.65美元,年增24%
• 微軟雲端營收:467億美元,年增27%
• Azure全年營收突破750億美元,年增34%

2025財年(全年)財報數據

• 營收:2,817.2億美元,年增15%
• 營業利益:1,285.3億美元,年增17%
• 淨利:1,018.3億美元,年增16%
• 稀釋後每股盈餘:13.64美元,年增16%

2025財年Q4分部營收

• 生產力與商業流程:331.1億美元,年增16%
• 智慧雲端:298.8億美元,年增26%
• 更多個人運算:134.5億美元,年增9%

Q4其他亮點

• 微軟365商業雲端收入年增18%
• Dynamics 365收入年增23%
• Xbox內容與服務收入年增13%
• 搜尋與新聞廣告收入(不含流量取得成本)年增21%
• 本季回饋股東94億美元(股息與庫藏股)

綜觀財報數據,微軟本季營收成長18%,創下三年來最快增速,淨利更年增24%。其中,Azure(雲端服務)年營收首次公開,達到750億美元(約新台幣2.44兆元),年增幅高達34%,成為推動整體業績的核心動力。

AI軍備競賽白熱化,微軟Q4資本支出大增27%

為維持在AI領域的競爭優勢,微軟正積極投資擴充基礎設施。據本季財報,公司資本支出及融資租賃資產達242億美元,較前一年度同期增長27%。這筆投資主要用於建設配備先進AI晶片的數據中心,以支援AI模型開發及處理大規模AI運算需求。

對此納德拉指出,AI與雲端已成為企業數位轉型的主力引擎,微軟亦持續擴大資料中心佈局,全球已超過400座資料中心,橫跨六大洲。公司同時大舉投入AI基礎設施建設,預計下季資本支出將超過300億美元,以滿足市場對AI運算資源的龐大需求。

此類基礎設施投資已成為科技產業的重要戰略,Google母公司Alphabet近期公布將2025年資本支出預算增加100億美元至850億美元;Meta同樣宣布今年資本支出預計在660億至720億美元之間。

值得關注的是,微軟本季財報中列出17.1億美元的「其他費用」,其中包含OpenAI等策略性股權投資的帳面調整。

財務長艾米·胡德(Amy Hood)表示,公司已簽下3680億美元的雲端服務合約,未來將持續以AI和安全為重點,推動業務成長並維持高資本支出。 「雖然面臨地緣政治與貿易風險挑戰,微軟在AI基礎建設的積極布局,已贏得投資人強烈信心。」

延伸閱讀:微軟明明業績很好,為什麼裁員不手軟?一封給員工的信透露科技巨頭策略

資料來源:彭博社CNBC微軟

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Office #微軟 #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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