Azure fatura US$ 33,17 bilhões no trimestre e supera estimativas de analistas

A Microsoft fechou o primeiro trimestre fiscal, encerrado em setembro, com receita do Azure de US$ 33,17 bilhões, alta de 48%. A estimativa da Visible Alpha era de US$ 32,84 bilhões. A receita total subiu um quinto, para US$ 92,28 bilhões, e o lucro ajustado foi de US$ 4,89 por ação, contra US$ 4,73 esperados. Para o segundo trimestre, a empresa projeta crescimento do Azure de 49% a 50% (consenso de 47,6%) e receita total entre US$ 96 bilhões e US$ 97,1 bilhões.

O capex do trimestre foi de US$ 45,2 bilhões, abaixo dos US$ 50 bilhões projetados pela própria empresa. A diretoria atribuiu a diferença a atrasos em entregas de capacidade de terceiros, e não a mudança de plano. O fluxo de caixa livre foi de US$ 18,6 bilhões, cerca de US$ 10 bilhões acima do esperado. No ano calendário de 2026, o capex soma US$ 118,1 bilhões, e a meta de US$ 175 bilhões dada em julho exigiria US$ 56,9 bilhões no último trimestre. Satya Nadella disse que a fase do "shiny-object" está passando, com clientes planejando gastos de uma década ou mais, e que a Microsoft quer oferecer opções de IA a custos menores que os modelos de ponta.

A cobertura anterior do CEVIU mostra o mesmo movimento em concorrentes. Em 1 de maio de 2026, o CEVIU noticiou "Google Cloud Se Destaca como Líder em Nuvem de IA", com receita acima de US$ 20 bilhões no trimestre. Em 24 de julho de 2026, em "Google Cloud dispara com demanda corporativa por IA, alcançando receita bilionária", o número chegou a US$ 24,8 bilhões. Em 11 de setembro de 2026, o CEVIU registrou o crescimento de 121% da nuvem da Oracle. Agora a Microsoft entra nessa comparação com receita do Azure em dólares, o que permite colocá-la lado a lado com esses números.

Para quem decide contratos de nuvem, a divulgação em dólares facilita comparar escala entre Azure, AWS e Google Cloud. A leitura editorial: o atraso de capacidade citado pela Microsoft sugere que oferta ainda limita a demanda, o que pesa em negociação de reserva de capacidade e em planejamento de workloads de IA. A força de caixa também reduz o risco percebido de fornecedor, ponto relevante em avaliação de dependência de longo prazo.