财务数据和关键指标变化 - 2025年第一季度营收达5830万美元，同比增长120% [6][36] - 该季度调整后EBITDA为1270万美元，占营收22%，同比增长236% [6] - 第一季度净利润为780万美元，去年同期为100万美元 [37] - 第一季度末现金为5660万美元，较上季度增加970万美元 [6] - 3000万美元信贷额度未动用 [6][37] - 调整后毛利率从去年第一季度的41%升至本季度的43% [36] - 预计未来季度税率约为29% [37] 各条业务线数据和关键指标变化 生成式AI训练数据业务 - 与多家潜在大客户合作，如全球大型系统构建商、云软件公司、中国科技集团和全球医疗公司等 [8][9][10] - 现有大客户业务拓展显著，如某软件公司去年营收40万美元，今年潜在订单超2500万美元；某科技公司去年营收20万美元，今年Q2已有两笔潜在收入约130万美元订单，还有约600万美元潜在机会；某科技巨头有望开展预训练数据收集合作；某AI实验室新签约90万美元潜在收入合同，正讨论翻倍合作 [12][13][14][15] 代理AI解决方案业务 - 与某科技公司合作创建约200个跨领域对话和自主代理，潜在价值约600万美元 [17][18] 生成式AI集成服务业务 - 帮助某社交媒体公司集成GenAI，已自动化五个工作流，预计节省成本约600万美元，计划到2025年底自动化约60%的90个确定工作流，有望再节省至少1000万英镑 [20] 生成式AI信任与安全业务 - 为某科技客户提供信任与安全评估，潜在年收入约450万美元 [21][22] 各个市场数据和关键指标变化 - “神奇七侠”科技公司（苹果、微软、亚马逊、谷歌、Meta、英伟达和特斯拉）均重视生成式AI投资，将其视为未来增长战略关键 [29] - 微软计划2025财年投资约80亿美元用于AI基础设施建设 [30] - Meta将2025年资本支出指导提高到640 - 720亿美元，加大AI基础设施投资 [30] - 谷歌2025年第一季度营业收入增长20%，净利润增长46%，得益于其独特的AI全栈方法 [30] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略聚焦于生成式AI训练数据、代理AI解决方案、生成式AI集成服务和生成式AI信任与安全四个领域，以满足客户需求，推动业务增长 [7] - 公司最大直接竞争对手拟进行二次股票出售，估值达250亿美元，是去年营收8.7亿美元的29倍，且有1.5亿美元EBITDA亏损 [31] - 公司重申全年营收增长指导为40%或更高，计划将部分运营现金流再投资于产品创新、市场拓展和人才招聘，同时保持调整后EBITDA高于2024年水平 [31][35] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为短期商业周期和贸易政策对业务前景影响不大，看好行业发展，相信当前业务势头将推动持续强劲表现 [31] - 公司预计客户集中度带来的季度间波动是正常现象，随着业务执行，将实现广泛增长 [32][33][55] 其他重要信息 - 公司将参加多个投资者会议和非路演活动，以提高知名度，深化与机构投资者关系 [38] - 第二季度计划投资约200万美元支持与最大客户的新工作声明及相关计划，预计会暂时影响该季度利润率 [39] 问答环节所有提问和回答 问题: 请介绍与最大客户的工作声明 - 新工作声明将使公司能在客户Gen AI支出的新领域开展业务，相关预算预计高于现有项目 [42][43] 问题: 第二季度来自该客户的收入可能下降5%，是否与新工作声明无关 - 客户需求动态变化，公司会将所有情况纳入指导，新工作声明意味着更多工作和收入机会，有利于长期增长 [44][45] 问题: 业务机会的赢率如何 - 赢率难以准确跟踪，公司注重进入客户项目、建立信任并逐步拓展业务，推进的项目赢率较高 [46] 问题: 请回顾最大客户规模及收入波动情况 - 2024年第四季度该客户年化收入运行率为1.35亿美元，第一季度超此水平，第二季度可能下降，但因需求动态变化难以确定，季度间波动是战略选择的自然结果 [50][55] 问题: 客户现在的消费方式与一年前有何不同 - 大型科技公司更愿意与公司合作，信任与安全业务是巨大机会，公司在该领域有竞争优势，相关业务有望带来持续收入 [56][57][58] 问题: 40%的增长指导中包含了多少当前项目 - 指导时会综合考虑已预订项目和保守的扩张估计，部分新项目尤其是新合作关系未纳入其中 [61][62][63] 问题: 为何保持40%的增长指导，不提高增速 - 新客户转化为业务机会的速度不确定，最大客户需求动态变化，公司希望保守估计，避免错误，争取超预期增长 [65][66]

财务数据和关键指标变化 - Q1营收2910万美元，同比增长151% [28] - GAAP毛利率37%，同比下降；非GAAP毛利率51% [34] - R&D费用2480万美元，同比增长66% [35] - 销售和营销费用1200万美元，同比增长117% [36] - G&A费用1840万美元，同比增长79% [37] - 非现金员工股票补偿1740万美元，非现金折旧和摊销780万美元 [37] - GAAP净收入1.3亿美元，GAAP摊薄后每股收益0.31美元；非GAAP净亏损2230万美元，非GAAP净亏损每股0.06美元 [39] - 调整后EBITDA亏损2220万美元，OI&E收入270万美元 [38] - 现金及等价物2.46亿美元，无债务；运营净现金使用量同比改善13%至1900万美元 [39] - 重申2025年营收指引为1.57 - 1.77亿美元 [40] 各条业务线数据和关键指标变化 - 企业业务在金融服务、医疗保健和酒店业势头强劲，餐厅业务新增超1000个新的活跃餐厅地点，是一年多前的约10倍 [29] - 活跃云用户增长超50% [30] - 活跃餐厅使用语音AI订购解决方案的数量接近13000个地点，每季度处理约1000万次交互 [31] - 企业每月新增数千万次交互，票务量较上一季度增长5倍，平均解决时间减少近50倍，自动化率提高近50% [31] - 语音AI引擎的查询量加速增长，不到一个季度超过20亿次 [32] 各个市场数据和关键指标变化 - 汽车市场虽本季度受宏观不确定性影响，但公司仍在抢占份额，与新品牌合作增加，语音商务带来新的收入途径 [46][47] - 餐厅市场持续增长，公司在该领域具有竞争优势，预计短期和中长期都将有较高的增长 [48][49] - 企业市场通过新的解决方案为客户创造更多价值，加速价值实现时间，有望增加收入 [50][51] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司投资Polaris模型，在平均查询延迟、嘈杂环境下的句子准确性、单词错误率和语言支持方面具有优势，与同行形成差异化 [5][6] - 2024年进行多项收购，包括SYNC 3、Allsets和Amelia，整合后取得了显著的增长和协同效应 [6][7] - 推出语音商务解决方案，与OEM和餐厅合作，拓展新的商业渠道 [22][23] - 发布Amelia 7.0平台，具有自主AI能力，为企业提供多种服务 [14] - 行业创新和颠覆持续，公司通过技术差异化、广泛的覆盖范围和可扩展的基础设施，有望继续抢占市场份额 [28][29] - 竞争格局中，新公司进入市场，但SoundHound在技术、数据、客户基础和集成方面更为成熟，且愿意与其他公司合作 [64] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 行业创新和颠覆未放缓，公司将继续开拓新突破 [28] - 宏观环境虽有波动，但AI势头和公司业务具有韧性，预计2025年下半年收入将增长，调整后EBITDA将逐步改善，有望在年底实现盈利 [40][41][42] - 公司对各业务线的增长前景持乐观态度，尤其是汽车、餐厅和企业业务 [46][48][50] 其他重要信息 - 公司在多个行业取得了客户胜利、续约和扩张，包括餐厅、汽车、医疗保健、零售、能源、信息技术、电信、旅游和金融服务等 [17][18][19][20][21] - 公司与PowerConnect AI合作，为能源和公用事业行业推出智能全渠道语音体验 [20] 问答环节所有提问和回答 问题: 各垂直业务目前的占比以及今年剩余时间的增长驱动力 - 各行业贡献均衡，汽车业务虽本季度受宏观影响，但长期看好，尤其是语音商务带来的收入机会；餐厅业务增长潜力大，公司在该领域具有竞争优势；企业业务通过新解决方案为客户创造价值，有望增加收入 [45][46][48][50] 问题: AgenTek技术的成熟度 - 公司在该技术上已有十年经验，有大量的现场经验和数据，在准确性、速度和系统控制方面具有优势 [55][56] 问题: 经济衰退和税收情况对餐厅业务的影响 - 无论经济环境好坏，餐厅都有动力采用公司技术，经济好时追求创新，经济挑战时追求自动化和成本节约，且公司技术能增加餐厅收入 [61][62] 问题: 竞争环境的变化 - 市场上有更多新公司进入，但SoundHound在技术、数据、客户基础和集成方面更为成熟，且愿意与其他公司合作，部分新公司的生态系统对公司有益 [64] 问题: 如何预测第二季度和全年的毛利率，以及Amelia的留存率情况 - 短期内收购业务影响毛利率，预计中期将恢复到收购前70%以上的水平，随着业务组合的转变，毛利率将逐步改善；Amelia的留存率正在改善，公司通过客户成功团队和新产品发布等措施，有望进一步提高留存率 [67][68][72] 问题: 公司的并购环境和战略 - 公司不需要并购来实现今年的展望，有机增长机会巨大，但如果并购符合战略愿景、可操作化且价格合适，公司会考虑；预计未来五年行业将自然整合，公司有望成为主要参与者 [78][79][80] 问题: 投资者是否应将更具挑战性的经济宏观环境视为收入催化剂 - 公司认为AI故事在经济上行和下行时都具有韧性，AI在企业钱包或IT预算中的渗透率未放缓，公司有很大的发展空间，但也不能完全免疫宏观波动 [87][88][90]

财务数据和关键指标变化 - 2025年第一季度营收为5830万美元，同比增长120%，高于分析师营收预期 [5][6][36] - 该季度调整后EBITDA为1270万美元，占营收的22%，同比增长236% [5] - 第一季度净利润为780万美元，高于去年同期的100万美元 [37] - 季度末现金为5660万美元，较上季度增加970万美元，3000万美元的信贷额度尚未动用 [5] - 调整后毛利率从去年第一季度的41%提升至本季度的43%，目标是调整后毛利率维持在40%左右 [36] - 预计未来几个季度税率约为29% [37] - 重申全年营收增长指导为40%或更高 [31] 各条业务线数据和关键指标变化 生成式AI训练数据业务 - 与多家潜在重要客户合作，包括全球大型企业、云软件公司、中国科技集团和全球医疗公司等 [7][8][9][10] - 现有客户业务拓展显著，如某软件公司去年营收40万美元，今年潜在订单超2500万美元；某大科技公司去年营收20万美元，今年Q2已有两个新合作，潜在营收约130万美元，还有约600万美元潜在机会；与某大科技超大规模企业在预训练数据收集和模型安全评估方面有合作机会；与某生成式AI实验室新签约潜在营收约90万美元，且有扩展可能 [12][13][14][15] 代理式AI解决方案业务 - 与一家小型大科技公司合作，本季度计划创建约200个跨多个领域的对话和自主代理，潜在价值约600万美元 [18][19] 生成式AI集成服务业务 - 帮助一家全球大型社交媒体公司将生成式AI集成到工程运营中，已自动化五个工作流程，预计节省约600万美元成本，计划到2025年底自动化约60%的90个确定工作流程，为客户节省至少1000万英镑额外成本 [21] 生成式AI信任与安全业务 - 为一家现有大科技客户提供信任与安全评估服务，潜在年度经常性收入约450万美元，几周前开始扩大业务 [22][23] 生成式AI测试与评估平台业务 - 推出平台，MasterClass是首个签约客户，正与多家企业积极洽谈，还与一家全球咨询公司讨论潜在合作 [26] 各个市场数据和关键指标变化 - 行业内“壮丽七巨头”科技公司（苹果、微软、亚马逊、谷歌、Meta、英伟达和特斯拉）均强调对生成式AI的投资承诺，微软计划在2025财年投资约800亿美元用于AI基础设施，Meta将2025年资本支出指导提高到640 - 720亿美元，亚马逊扩大云计算部门的AI能力，谷歌第一季度营业收入增长20%，净利润增长46% [29][30] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 战略聚焦于生成式AI训练数据、代理式AI解决方案、生成式AI信任与安全和生成式AI测试与评估平台四个领域，以满足客户不断变化的需求，推动新客户获取和现有客户业务拓展 [6] - 打算接受客户集中化，认为这是公司发展的自然阶段，预计随着业务成熟将实现广泛增长 [32][33] - 计划将部分运营现金流重新投入产品创新、市场拓展和人才招聘，同时保持调整后EBITDA高于2024年水平 [35] - 最大直接竞争对手接近完成二次股票出售，估值250亿美元，是去年营收8.7亿美元的29倍，且有1.5亿美元EBITDA亏损 [31] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 认为短期商业周期和贸易政策对公司业务前景影响不大，看好公司在快速增长的AI市场中的发展机会，相信当前业务势头将推动持续强劲表现 [31] - 公司业务处于快速发展阶段，正在赢得新客户、拓展现有关系、建立更深厚的业务管道，对未来充满信心，致力于为股东创造长期价值 [70][71][72] 其他重要信息 - 第二季度计划投资约200万美元支持与最大客户的新工作声明和相关计划，预计会暂时影响该季度利润率 [39] 问答环节所有提问和回答 问题1: 与最大客户的工作声明情况及与营收的关系 - 新工作声明将使公司能在客户的另一个部门或领域开展业务，相关预算预计比现有项目预算高很多 [42][43] - 客户需求动态变化，公司会将所有情况纳入指导，新工作声明有更多业务机会，有利于长期增长该客户业务 [44][45] 问题2: 业务机会的赢率情况 - 赢率难以跟踪，重要的是进入客户业务、完成小需求、建立信任并逐步拓展，推进的项目赢率很高 [46][47] 问题3: 最大客户营收季度波动及公司应对策略 - 公司选择通过拓展客户群和最大客户业务来推动增长，会有季度间波动，这是战略选择的自然结果，需求信号动态变化，难以准确预测 [53][56][57] 问题4: 客户消费模式与一年前的差异 - 大科技公司更愿意与公司合作，信任与安全业务是巨大机会，公司有竞争优势，相关业务有望带来持续收入 [58][59][60] 问题5: 40%增长指导中包含的项目情况及保守原因 - 指导中对已预订项目和最大客户需求进行保守估计，新客户项目未完全纳入，因新客户合作进度不确定，最大客户需求动态变化，为避免估计错误，选择保守预测 [63][64][66]

文章核心观点 Nutanix宣布其企业AI解决方案最新版本全面可用，通过与NVIDIA AI Enterprise深度集成，加速企业采用生产性智能工作负载，简化生成式AI在企业的应用部署和管理 [1] 产品信息 - Nutanix Enterprise AI（NAI）旨在加速企业采用生成式AI，简化客户在边缘、数据中心和公共云的任何CNCF认证Kubernetes环境中构建、运行和安全管理模型及推理服务的方式 [2] - 最新NAI版本扩展共享模型服务方法，简化智能工作流程，使部署和日常运营更简单，还能通过安全通用的功能模型简化跨业务线部署多个应用所需的资源和模型 [3] - NAI可使用Nutanix平台服务，支持在HCI、裸机和云IaaS上灵活部署，客户还可利用Nutanix Kubernetes Platform和Nutanix Unified Storage、Nutanix Database Service作为离散数据服务，为智能AI应用提供完整平台 [5][6] 合作信息 - Nutanix与NVIDIA合作，将NVIDIA NIM微服务和NVIDIA NeMo框架集成到NAI中，为企业客户提供安全高效构建、运行和管理AI智能体的能力 [1][4] - NVIDIA企业AI软件产品副总裁表示，将NVIDIA AI Enterprise软件集成到Nutanix Enterprise AI中，为构建和运行强大安全的AI智能体提供了简化基础 [4] 产品优势 - 部署智能AI应用时可使用共享大语言模型端点，客户能将现有部署的模型端点作为共享服务用于多个应用，减少关键基础设施组件的使用 [5] - 可利用广泛的大语言模型端点，支持一系列智能模型服务，用户可借助NVIDIA AI蓝图快速启动自身AI应用开发，还支持函数调用以获取更准确详细的结果 [5] - 支持生成式AI安全，新版本可帮助客户使用护栏模型以符合组织政策的方式实施智能应用，过滤用户查询和大语言模型响应，防止有害输出 [5] - 借助NVIDIA AI数据平台解锁数据洞察，Nutanix云平台解决方案基于NVIDIA AI数据平台参考设计构建，集成存储和数据库服务，为AI提供数据处理能力 [5] 市场评价 - ESG实践总监表示，客户可在不牺牲控制权的情况下实现生成式AI的全部潜力，与NVIDIA的合作提供了优化的智能AI解决方案，可降低管理复杂工作流程的风险并保障部署安全 [7] 产品可用性 - 支持智能模型的NAI现已全面可用 [8] 公司介绍 - Nutanix是云软件全球领导者，为组织提供单一平台运行应用程序和管理数据，可降低复杂性、简化运营，为混合多云环境提供支持 [9]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度合同价值下降7%，预计全年合同价值持平或略有下降 [18] - 总收入8990万美元，较去年同期的1.001亿美元下降10% [19] - 研究收入较2024年第一季度下降11%，其中订阅研究产品收入下降6% [20] - 咨询业务收入2140万美元，较去年同期下降7% [21] - 客户留存率73%与上季度持平，钱包留存率从89%降至86% [20] - 运营费用下降10%，主要因薪酬及相关成本降低，第一季度员工人数较2024年同期下降11% [22] - 运营收入下降27%至250万美元，占收入的2.8% [22] - 利息费用从2024年第一季度的80万美元降至70万美元 [23] - 净收入和每股收益分别下降28%和21%，本季度净收入200万美元，每股收益0.11美元 [23] - 第一季度经营活动现金流2670万美元，资本支出60万美元 [23] - 记录了约8400万美元的商誉减值费用 [23] - 预计2025年营收4 - 4.15亿美元，较2024年下降4% - 8%，运营利润率8% - 9%，利息费用270万美元，全年税率29%，每股收益1.2 - 1.35美元 [26] 各条业务线数据和关键指标变化 - 研究业务：收入下降，客户留存率持平，钱包留存率下降，主要受预算和宏观经济因素影响 [20] - 咨询业务：收入下降，咨询产品线收入下降，但咨询业务中的咨询服务有个位数增长 [21] - 活动业务：本季度和去年同期收入均不显著，未举办活动 [21] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国联邦政府业务占合同价值不到6%，有几笔与华盛顿相关的合同取消，预计政府部门的续约和新业务全年将保持紧张 [9] - 第一季度关税主要影响亚洲和欧洲业务，买家表现出犹豫 [9] - 受影响较大的垂直市场包括离散制造业、零售和金融服务 [9][58] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 优化市场推广策略以匹配产品平台，提升销售团队流程和方法，服务高层管理人员并扩大客户群体 [7] - 推出专注于帮助企业应对波动的研究，涵盖多个领域和主题 [10] - 利用政府部门对人工智能和网络安全的关注，拓展政府业务 [11] - 扩大人工智能研究，包括生成式和智能体人工智能，提升iZola能力，使其成为领先的人工智能研究公司 [12][14] - 改进Forrester Decisions，推出扩展访问服务，提供更广泛内容，获得客户广泛采用 [14] - 推出新的交互式数据工具，使客户能够按垂直市场、人口统计和地理位置查询调查数据 [15] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 经济不确定性在本季度出现并预计全年持续，导致客户削减开支或推迟项目，但客户仍需要指导，公司有能力提供帮助 [8][20] - 尽管年初未达计划，经济不稳定带来新挑战，但公司拥有强大平台Forrester Decisions，能够帮助客户度过不确定时期 [15] - 2025年是动荡的一年，政府效率措施和关税不确定性可能影响经济各领域，但公司是企业应对不确定时期的理想合作伙伴 [27] 其他重要信息 - 第一季度公司股价大幅下跌，市值低于账面价值，因此记录了约8400万美元的商誉减值费用，但不影响对业务长期前景的预期 [23][24] 问答环节所有提问和回答 问题1: 维持指导的信心来源以及第一季度未达计划的原因 - 年初收入指导较为保守，目前有一定的有利外汇因素，公司更关注盈利、利润率和现金流，并准备控制成本以与收入保持一致。尽管面临挑战，但政府业务有机会，目前政府合同取消约200万美元，占比不到6% [33][34][36] 问题2: 销售团队取得进展的具体领域 - 销售团队在销售方法、每个客户经理的销售管道和客户留存生命周期活动三个方面取得进展。销售团队采用FAST销售方法，与分析师团队保持沟通一致；每个客户经理的销售管道同比增长33%，并在4月持续增长；客户成功和销售团队加强与客户高层沟通，推动客户留存 [42][43][45] 问题3: 销售团队人员流失情况及全年人员增长计划 - 人员减少部分是由于自然流失，部分是因为未填补部分地区岗位。公司计划在下半年增加人员，目前正在全球范围内评估增加人员的合适地区 [48] 问题4: 销售周期延长情况 - 销售周期延长了10 - 12天，主要因审批流程增加和客户更加谨慎。公司已做好应对准备，后续不会对此感到意外 [53] 问题5: 第二季度活动举办情况 - 公司将在欧洲和伦敦举办CX活动，以及在纳什维尔举办CX北美活动，CX北美活动的参会人数增长良好 [57] 问题6: 哪些行业面临挑战 - 除政府部门外，制造业、金融服务和零售业面临挑战较大，关税对亚洲和欧洲业务影响明显 [58][59] 问题7: 对全年收入估计的可见性 - 公司认为对研究业务的订阅部分收入估计较为可靠，整体收入指导平衡了风险和机会，高科技行业表现最佳，公司将密切关注并希望其持续良好表现 [63] 问题8: 客户总数下降原因及何时恢复增长 - 客户总数下降主要因小客户流失，新兴科技业务表现良好，保留率较高。非留存的主要原因是产品与客户不匹配，公司销售时会更加谨慎。单座许可证客户是需要改进的领域，公司希望销售团队解决方案 [65][66][67]

纪要涉及的公司 Exlservice (EXL) 纪要提到的核心观点和论据 1. AI战略与公司优势 - **核心观点**：AI超级周期为EXL带来巨大机遇，公司凭借数据、领域和AI三方面能力，在将AI嵌入工作流程方面具有可持续优势 [10][11][12]。 - **论据** - **领域知识**：公司有26年历史，从BPO公司起步，拥有深厚领域知识，管理超2000个运营流程和工作流，有35000名员工熟悉业务细节，在训练保险LLM模型时发挥关键作用 [13][14][16]。 - **数据能力**：与客户有超200次合作，了解数据使用、存储和管理，有超15000名分析和数据专业人员，过去五年进行三到四次收购，与Databricks建立战略伙伴关系 [18][19][20]。 - **AI实力**：有4500名员工可使用AI，创建多个解决方案、加速器和特定行业大语言模型，部署16个AI智能体，推出eAccelerate.ai平台，与NVIDIA和三大云服务提供商建立合作 [21][22][23]。 - **市场表现**：数据和AI带动的收入占比从2020年的38%升至2024年底的53%，被评为AI、数据、数字和实施领域的领导者，客户净推荐值（NPS）得分高 [26][27][28]。 2. AI在工作流程中的应用 - **核心观点**：AI在工作流程中的应用已从早期静态规则转向智能体AI，EXL已准备好进行大规模企业级实施 [30][31][34]。 - **论据** - **智能体AI优势**：能自动适应流程变化，实现目标导向决策，使AI与工作流程集成，提高工作效率和客户满意度 [31][32][33]。 - **成功案例**：在医疗保健客户服务中，67%的预先认证呼叫由虚拟智能体处理，NPS得分达95%；在保险理赔中，使用EXLClaimsAssist.ai可使理赔裁决流程加速50%，生产力提高30% [75][85]。 3. 公司市场领导地位 - **核心观点**：公司在保险、医疗保健和生命科学、银行和资本市场等重点行业处于市场领先地位 [50][51][53]。 - **论据** - **保险行业**：服务美国前10大保险公司中的9家，有10年平均客户任期，开发保险专业知识和数据资产，推出17个保险AI解决方案，四年收入增长率超过市场 [51][52]。 - **医疗保健和生命科学行业**：管理多个高价值流程，拥有35亿美元医疗索赔数据和4400万患者记录，开发多个医疗保健AI解决方案，为客户带来22亿美元价值 [53][54][58]。 - **银行和资本市场行业**：服务美国前10大银行中的8家，拥有最佳数据，通过AI支持的消费者互动回收8亿美元逾期债务，避免13.5亿美元欺诈 [58][59][60]。 4. 公司财务表现与前景 - **核心观点**：公司数据和AI战略推动了财务增长，未来有望继续保持良好表现 [194][195][211]。 - **论据** - **历史表现**：过去四年收入几乎翻倍，复合年增长率（CAGR）为18%，有机增长率为16%；数据和AI业务占比从38%升至53%；调整后运营利润率从15.9%升至19.4%；调整后每股收益（EPS）增长超过一倍，CAGR为24% [196][197][199]。 - **未来展望**：预计2024年有机恒定货币收入增长11% - 13%，调整后运营利润率略高于2024年，EPS增长高于收入增长；中期目标是实现两位数收入增长，持续提高调整后运营利润率和EPS [211][212][213]。 其他重要但是可能被忽略的内容 - **公司运营模式调整**：创建横向能力，可跨行业、客户和生态系统使用，如eAccelerate.ai平台和16个智能体AI；深入特定行业和客户运营流程，创建特定用例，形成“T”型业务模式 [40][41][42]。 - **创新与文化建设**：举办Idea Tank活动，产生超1500个创意，资助6个决赛项目，其中3个已与客户合作实施 [62][63]。 - **数据与IP建设**：帮助客户将数据迁移到新平台，创建新的数据管理产品，如CodeHarbor和Extracto；创建加速器、领域AI智能体、领域大语言模型和特定解决方案等知识产权 [117][119][122]。 - **客户案例价值**：在多个行业为客户提供解决方案，带来显著价值，如在政策管理中提高30%的代理生产力，在支付完整性中每年为客户节省22亿美元，在保险LLM应用中减少30%的理赔结算周期时间 [150][160][177]。 - **财务投资与资本配置**：过去四年投资增加近四倍，从2000万美元增至7400万美元，资金来自毛利率增长；将资本分配到并购、减少债务和股票回购三个方面 [204][205][207]。 - **变革管理挑战与应对**：客户方面，解决与现有技术变革议程的冲突，调整运营模式以提高AI采纳率；公司内部，培养AI专业人员能力，提升与AI协作人员的技术素养，提供沙盒供团队实验新技术 [223][226][229]。

SEATTLE, May 06, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Weave.AI today announced the appointment of Chuck Cory to its Board of Directors. A veteran of the technology and investment banking sectors, Cory brings over three decades of experience advising some of the world's most iconic technology companies in his role as Chairman, Technology Investment Banking at Morgan Stanley. In addition to joining the Board, Mr. Cory is also an angel investor in Weave.AI. During his tenure at Morgan Stanley Cory led more than 300 transa ...

The Company's management will hold an earnings conference call on Tuesday, May 20, 2025 at 8:00 A.M. U.S. Eastern Time (8:00 P.M. Beijing/Hong Kong Time) to discuss the financial results. Listeners may access the call by dialing the following numbers: | United States (toll free): | +1-888-317-6003 | | --- | --- | | International: | +1-412-317-6061 | | Mainland China (toll free): | 400-120-6115 | | Hong Kong (toll free): | 800-963-976 | | Hong Kong: | +852-5808-1995 | | Access Code: | 0116526 | A replay of t ...

IBM与Oracle合作 - IBM与Oracle合作将watsonx AI产品组合引入Oracle云基础设施(OCI) 旨在推动企业多代理AI驱动的生产力和效率新时代[1] - 合作内容包括watsonx Orchestrate多代理工作流支持 该服务将于7月在OCI上线 首批应用场景聚焦人力资源领域[3] - IBM Granite系列AI模型将通过OCI Data Science提供 开源版本预计2025年下半年作为缓存LLM上线[5] 技术整合细节 - watsonx Orchestrate代理可在Red Hat OpenShift上运行 支持公有云 政府云及混合云部署 满足不同监管要求[4] - watsonx ai已通过OCI认证 客户可利用其行业领先的裸金属和虚拟机实例扩展性开发AI应用[7] - IBM Envizi ESG Suite将在12个月内登陆OCI 首站落地沙特阿拉伯 该方案可自动化ESG数据管理[6] 咨询服务扩展 - IBM咨询推出新服务 帮助客户跨平台部署AI代理改造端到端业务流程 涵盖Oracle原生代理与watsonx代理集成[8][9] - 提供工作负载迁移服务 支持从本地虚拟机迁移至OCI裸金属云上的Red Hat OpenShift虚拟化平台[10] - 双方计划在重点市场试点联合上市策略 38年战略合作积累数千名Oracle认证顾问资源[11] 行业影响 - IDC指出代理技术正成为企业优化运营的战略优势 跨系统交互能力可释放更高生产力和创新潜力[12] - 企业普遍部署生成式AI工具 单一接口的AI代理成为简化企业级AI应用的关键[2] - Oracle高管强调AI价值在于跨业务无缝协作 此次合作将提供业务转型新路径[3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 代理式人工智能为采购带来变革，能使采购系统实时适应并在条件变化时发挥主导作用，实现从自动化到自主化的转变，为采购各环节带来实际应用价值，采购领导者需关注相关重点并做好准备 [4][5][10] 根据相关目录分别进行总结 AI发展与采购变革 - 过去三年采购领域边界被重新划定，生成式AI价值有限，AI代理有帮助但仍具局限性，而代理式AI系统能解释目标、制定计划并行动，是企业系统运营方式的转变 [2][3][5] - 90%的首席采购官调查受访者表示未来6至12个月考虑使用AI代理优化采购运营 [3] 变革的促成因素 - 基础模型可处理多模态数据，能进行企业推理 [7] - AI代理获得自主性，可追求目标并自主开展工作 [8] - 采购角色范围扩大且面临更多挑战，需要实时适应的系统 [9] 采购系统的三代演变 | 能力 | 传统采购系统 | AI代理 | 代理式AI | | --- | --- | --- | --- | | 自主性 | 完全手动或基于规则的工作流程 | 按提示执行 | 按定义的目标行动 | | 规划 | 人类编码的分步工作流程 | 执行固定序列 | 跨多步骤规划和适应 | | 上下文感知 | 在孤立系统中运行 | 使用当前输入和定义的逻辑 | 纳入动态信号和历史记录 | | 协作 | 每一步都需要人工干预 | 响应指令 | 跨系统、团队和代理协调 | | 学习与记忆 | 无记忆或学习能力 | 无状态、基于任务 | 记住结果并从反馈中学习 | [14] 代理式AI对采购的意义 - 70%的亚太地区组织预计代理式AI将在未来18个月内颠覆商业模式 [15] - 代理式AI已在部分组织中应用，能协调采购活动、评估供应商风险和优化奖励策略，其不同之处在于能跨系统协调决策 [16] 代理式AI的应用案例 - **自主采购与谈判**：能根据采购的价值和复杂性处理不同类型的采购，实现快速报价自动化和战略采购，带来端到端的数字采购层，可提高10%的生产力、质量和成本节约 [17][18][21] - **智能品类管理**：可实现动态和智能的品类管理，持续监控品类数据，在阈值或趋势变化时提供策略更新建议并执行调整 [23][24] - **实时合规**：使合规成为持续且可操作的过程，整合数据形成合规态势的实时视图，检测问题并建议纠正措施 [26][27] 代理式AI的技术栈 - 多模态AI核心：处理结构化、半结构化和非结构化输入 [29] - 采购调优智能：基于采购特定数据进行训练 [30] - 超级代理编排：协调各专业代理的活动 [31] - 连接数据层：获取企业各方面数据以提供全面决策视图 [32] - 治理和控制框架：确保透明度、可审计性和人工干预能力 [33] - 统一的源到支付平台：提供完整上下文，实现更快速、智能的决策 [34] 采购领导者的关注重点 - 到2028年，33%的企业软件应用将包含代理式AI，15%的日常工作决策将自主做出 [38] - 设定目标而非仅安排任务，明确业务最重要的成果并使系统、人员和指标与之对齐 [40][41] - 识别高影响用例，关注传统工具难以处理的领域 [42] - 了解数据状况，评估采购相关数据的可用性、准确性和及时性 [43] - 让团队适应与智能系统合作，从管理交易转向指导战略和验证结果 [44] 为代理式AI奠定基础的步骤 - 准备系统实现自主流程，消除决策过程中的摩擦，确保工具和团队间的无缝交接 [45] - 加强数据基础设施，使关键采购数据实时可用并格式可用 [46] - 设计透明和监督机制，确保代理行动可解释和可追溯 [47] - 留出迭代和学习空间，避免硬编码工作流程，建立检查点和测试环境 [48] - 使团队关注成果而非仅关注流程，调整组织结构、激励措施和关键绩效指标以反映业务目标 [49] 合适的技术平台和合作伙伴 - 通用代理式AI平台无法满足需求，采购领导者需要了解采购各方面情况并能在特定情境下行动的系统 [52] - 需要为采购构建的生态系统和了解采购工作的合作伙伴 [53] GEP相关信息 - GEP提供AI驱动的采购和供应链解决方案，帮助企业提升竞争力和价值 [57] - GEP SOFTWARE™、GEP STRATEGY™和GEP MANAGED SERVICES™共同提供大规模、高效的采购和供应链解决方案，拥有众多知名客户 [58] - GEP在多个Gartner魔力象限中处于领先地位，其云原生软件和数字业务平台获行业认可 [59] - GEP常被评为顶级采购和供应链咨询及战略公司和领先的托管服务提供商，总部位于美国新泽西州克拉克，在多地设有办事处 [60] - GEP SMART是AI驱动的云原生采购软件，提供全面的源到支付功能 [62] - GEP NEXXE是统一的供应链平台，基于大数据和AI等技术，帮助企业使供应链成为竞争优势 [63]