涉及的行业与公司 * 行业聚焦于中国及东南亚数据中心（IDC）行业 重点关注人工智能（AI）基础设施和云计算需求[1] * 主要分析的公司包括GDS Holdings（万国数据）和VNET Group（世纪互联） 两者均获得买入（Buy）评级[1] * 同时提及并给予卖出（Sell）评级的公司是北京Sinnet Technology（光环新网）[1] * 报告亦涉及GDS持股36%的亚太数据中心平台DayOne 并将其与区域同行如AirTrunk NEXTDC等进行对比[4][8] 核心观点与论据 **中国AI数据中心需求与供应瓶颈** * 2025年第二季度中国数据中心AI需求相对平淡 符合预期 主要受供应瓶颈制约[1] * GDS该季度获得40MW超大规模订单 显著低于第一季度的152MW[1] * VNET该季度获得20MW批发订单 显著低于第一季度的123MW[1] * 尽管订单量放缓 GDS和VNET的营收和EBITDA均超预期 驱动力来自坚实的客户上架进度和具有韧性的定价 这反映了其对获取高质量订单和交付新产能的纪律性[1] * 这与Sinnet疲软的2Q25业绩形成对比（收入/EBITDA较高盛预期低3%/1%） 反映出能抓住增长中的AI/云需求的运营商与更多暴露于传统零售需求（仍然不温不火）的运营商之间的持续分化[1] **未来展望与Nvidia Blackwell芯片审批** * 未来几个月对于观察中国AI基础设施订单量复苏至关重要[2] * Nvidia正与美国政府合作 争取获得向中国销售基于Blackwell架构产品的许可 Nvidia表示这是"真实可能性"[2] * 若此类芯片变体获得美中双方批准 预计2025年底或2026年初新订单量可能增加[2] **GDS Holdings (万国数据) 关键信息** * 管理层基调从此前去杠杆为主转向增长导向 即更积极的资本支出以缩短交付周期[3] * 截至2025年6月 其净债务/调整后EBITDA（基于上季度年化）为6.1倍 或在C-REIT上市后降至5.7倍[3] * 完成C-REIT上市后 剥离了29MW（或13千平方米）产能 以及1.75亿人民币收入/1.44亿人民币EBITDA 占2025年预期收入和调整后EBITDA的2%和3% 并获得约16亿人民币净收益（扣除再投资部分）[50] * 目标价上调至42美元/41港元（原为40美元/39港元） 基于SOTP估值 对GDS中国业务应用14.5倍2026年预期EV/EBITDA 对DayOne应用21倍2026年预期EV/EBITDA（按持股比例折算） 并施加10%控股公司折价[52][53][54] **VNET Group (世纪互联) 关键信息** * 管理层致力于在2025年剩余时间通过私募REIT发行筹集20亿人民币净收益[3] * 若客户上架进度按计划进行 2025年收入和EBITDA指引有可能再次上调[3] * 重申长期目标 在未来十年将管理资产容量增长至10GW[3] * 现有批发订单承诺未受芯片不确定性影响[60] * 管理层对2025年下半年（尤其是9月起）订单获取和客户上架进度持乐观态度[60] * 季度MSR同比增9% 环比增6%至每MW每月60.1万人民币 归因于一次性收入 预计批发定价将保持稳定[60] * 目标价上调至13美元（原为12美元） 基于12倍远期EV/EBITDA应用于2026年预期EBITDA[73][76] **DayOne (由GDS持股36%) 关键信息** * 第二季度收入和调整后EBITDA分别同比增长144%和156% 符合收入预期且超出EBITDA预期[4] * 截至2025年6月 已投运容量达224MW 成为SIJORI（新加坡-柔佛-廖内增长三角）地区最大的数据中心运营商 该地区已投运容量为215MW[4][39] * 承诺容量（含2025年第二季度在泰国和芬兰的锚定订单）达783MW 迅速接近AirTrunk在2024年9月被黑石以157亿美元企业价值收购时的800MW+水平（尽管区域组合不同）[8] * 在已投运容量和收入上超越了NEXTDC（NXT.AX） 已利用容量几乎是其两倍 且可能在未来6-9个月内再翻一番 但在EBITDA和单位经济效益（如每MW的MSR和EBITDA）上仍落后[8] * 预计调整后EBITDA将在2025年下半年继续攀升[30] **Sinnet Technology (光环新网) 关键信息** * 第二季度收入同比降3%至19亿人民币（较高盛预期低3%）[85] * EBITDA同比增13%至3.48亿人民币（符合高盛预期）[85] * 净利润同比降56%至4600万人民币（较高盛预期低63%） 主要因云计算业务资产处置产生更高的非运营费用[85] * H20芯片限制延迟了上半年客户上架 上架时间取决于B30或其他国产芯片的供应[85] * 维持卖出评级 目标价11.4人民币 基于16.1倍远期EV/EBITDA 认为其估值相对于增长前景而言吸引力不如同行 且在AI/云超大规模需求上升的背景下显得周期不合[86] **亚太数据中心市场竞争与风险** * 承认政策不确定性（如马来西亚自7月起的新电价）和亚太地区竞争加剧[9] * 竞争对手融资活动频繁：Bridge Data Centres于3月筹集28亿美元债务用于马来西亚/泰国扩张 DayOne于6月筹集约40亿美元债务用于SIJORI扩张 AirTrunk于8月完成104亿美元债务再融资[9] * 这种竞争态势似乎阻碍了后来的新进入者（例如Sinnet）[9] 其他重要内容 **财务数据与估值比较** * 报告提供了详细的中国及全球数据中心同行的财务指标和估值比较表 包括市值 EV/EBITDA 销售增长和EBITDA增长预期等[11] * GDS 2025年预期EV/EBITDA为14倍 2026年为13倍 预期销售增长2025年为3% 2026年为13% 预期EBITDA增长2025年为12% 2026年为14%[11][55] * VNET 2025年预期EV/EBITDA为13倍 2026年为11倍 预期销售增长2025年为19% 2026年为20% 预期EBITDA增长2025年为20% 2026年为25%[11][59][77] * Sinnet 2025年预期EV/EBITDA为23倍 2026年为19倍 预期销售增长2025年为-4% 2026年为7% 预期EBITDA增长2025年为-2% 2026年为20%[11][81] **单位经济效益对比** * 指出DayOne与NEXTDC在单位定价和盈利能力上存在巨大差距[48] * 截至2025年6月 DayOne的MSR为每MW 15.1万美元 NEXTDC为每MW 23.4万美元 DayOne的年化EBITDA为每MW 0.6万美元 NEXTDC为每MW 1.4万美元[48] **产能与利用率详情** * VNET计划到2025年数据中心总容量达到1GW 到2036年达到10GW[61] * VNET预计批发IDC收入占比将从2024年的24%升至2027年的54%[67] * 提供了VNET各个数据中心园区的详细容量 利用率和建设状态[71]

投资组合结构 - 比尔·阿克曼管理的潘兴广场对冲基金采取高信念度、长期持有的集中投资策略[1] - 最新季度持仓中前三大公司占比达58% 凸显高度集中的投资组合特征[2] Uber Technologies (UBER) - 2025年初新建头寸达3030万股 跃升为基金最大持仓且股价年内上涨57%[4] - 季度活跃用户数达1.8亿同比增长15% 单用户行程数增长2% 配送业务总预订额增长20%[5] - 调整后EBITDA实现35%同比增长 利润率显著扩张[5] - 与20家自动驾驶企业合作包括Waymo 网络效应构成竞争优势[6][7] - 当前估值仅为过去一年总预订额的1.2倍 企业价值2060亿美元对应2025年调整后EBITDA倍数低于24倍[8] Brookfield Corporation (BN) - 连续五个季度增持 现为基金第二大持仓占比19.7%[9] - 每股可分派收益(不含业绩报酬和投资出售收益)上季度同比增长13%[10] - 财富解决方案板块保险资产达1350亿美元 年化收益17亿美元[10] - 保险资产规模两年内从450亿增长至1350亿 预计2029年突破3000亿[11] - 当前股价低于2025年预期可分派收益的20倍 管理层指导年化增长21%至2029年[12] Alphabet (GOOGL) - 2025年前两季度增持A类股 持仓占比17.9%位列第三[13] - 核心广告业务同比增长10% 谷歌搜索收入增长12% AI Overviews提升用户参与度[14] - 谷歌云业务收入同比增长32% 运营利润率达22% 贡献上季度运营收益增量的43%[15] - 面临司法部反垄断诉讼 潜在风险包括Chrome浏览器分拆或默认搜索引擎协议禁止[16] - 当前前瞻市盈率低于21倍 为"美股七巨头"中最低估值水平[17]

财务表现 - 公司上半年总收入同比增长36%至23.6亿元人民币 超出预期6% [1] - 经调整净亏损同比收窄50%至11.6亿元人民币 主要受益于经营杠杆和组织架构优化 [1][4] - 毛利率同比下降5.6个百分点至38.5% 主要因硬件和智算中心运营成本增加 [4] 生成式AI业务 - 生成式AI业务收入同比大幅增长73%至18.2亿元人民币 占总收入比例达77% [1][2] - AI算力规模增长至25,000 PetaFLOPS 算力能耗比同比提升20% [2] - AI生产力工具SenseTime Raccoon用户超300万 日处理token约100亿 覆盖金融/教育/公共服务领域 [2] 计算机视觉业务 - 计算机视觉业务收入同比下降15%至4.36亿元人民币 占比18% [3] - 业务质量提升 服务客户达660家 复购率达57% [3] - 预计下半年将实现同比增长 主要受益于收入质量改善 [3] 其他业务 - X业务(含智能汽车/医疗等)收入同比下降40%至1.07亿元人民币 [3] - 管理层预计现有X业务将逐步从财务报表中剥离 [3] 业绩展望 - 预计下半年总收入将保持25%的同比增长 [1] - 2025/26财年经调整净亏损预测下调至22.9/6.0亿元人民币 [1] - 基于12倍2026财年EV/sales倍数 目标价上调至2.45港元 [1]

核心观点 - 科森科技2025年第二季度非GAAP每股收益131美元 超出市场预期397% 同比增长12% 营收525亿美元 超出市场预期101% 同比增长81% 按固定汇率计算增长72% 主要由Belcan收购和强劲的有机增长驱动 特别是在健康科学和金融服务领域[3] - 公司对2025年第三季度和全年业绩给出强劲指引 第三季度营收预计在527亿至535亿美元之间 同比增长46%-61% 全年营收预计在2070亿至2110亿美元之间 同比增长47%-67% 调整后每股收益预计在508至522美元之间[12][13] - 公司拥有超过2500个早期生成式AI客户参与项目 预订量同比增长6%至278亿美元 书bill比约为14倍 其中包括两个价值约10亿美元的超大型交易[4][5] 财务表现 - 第二季度非GAAP每股收益131美元 超出Zacks共识预期397% 同比增长12%[3] - 营收525亿美元 超出共识预期101% 同比增长81% 按固定汇率计算增长72%[3] - GAAP运营利润率156% 同比增长100个基点 非GAAP运营利润率156% 同比增长40个基点[10] - 现金和短期投资18亿美元 总债务592亿美元 环比下降 运营现金流398亿美元 自由现金流331亿美元[11] 业务细分 - 金融服务营收1547亿美元 占总营收295% 同比增长69% 按固定汇率计算增长6%[6] - 健康科学营收1551亿美元 占总营收296% 同比增长62% 按固定汇率计算增长53%[6] - 产品和资源营收1306亿美元 占总营收249% 同比增长16% 按固定汇率计算增长147%[7] - 通信、媒体和技术营收841亿美元 占总营收16% 同比增长31% 按固定汇率计算增长22%[7] 地域表现 - 北美地区营收占比746% 同比增长81%[7] - 欧洲地区营收占比191% 同比增长96% 按固定汇率计算增长4%[8] - 英国地区同比增长86% 按固定汇率计算增长32% 欧洲大陆同比增长106% 按固定汇率增长47%[8] - 世界其他地区营收占比63% 同比增长47% 按固定汇率计算增长6%[8] 运营指标 - 销售、一般和管理费用占营收比例154% 同比下降70个基点[9] - 总员工数343800人 环比增加[9] - 自愿 attrition 率152% 低于2024年第一季度的158%和第二季度的136%[10] - Belcan收购为整体业绩贡献约400个基点的无机增长[4] 行业比较 - 科森科技属于Zacks计算机-IT服务行业 同期Infosys股价上涨17%[18] - Infosys上季度营收494亿美元 同比增长48% 每股收益019美元 同比增长[18] - Infosys预计当前季度每股收益020美元 同比增长53% Zacks共识预期在过去30天内保持不变[19] - Infosys获得Zacks第3级(持有)评级 VGM得分为A[19] 市场表现与预期 - 科森科技股价在过去一个月下跌01% 表现不及标普500指数[1] - 市场预期在过去一个月呈上升趋势[14] - 公司增长得分为D 动量得分为B 价值得分为B 总体VGM得分为C[15] - 科森科技获得Zacks第3级(持有)评级 预计未来几个月将带来符合预期的回报[16]

Gemini 2.5 Flash Image模型技术亮点 - 引入「交错生成」功能，增强模型在世界知识和创意解释方面的能力 [1] - 拥有原生图像生成与编辑能力，能快速生成高质量图像，在多轮对话中保持场景一致 [1] - 模型能够通过自然语言指令进行多轮互动，在多次编辑中保持场景一致性，无需输入冗长提示词 [27] - 能在图中正确生成简短的文字，团队将文本渲染能力当作模型评估的新指标 [27][29] - 模型在原生图像生成与多模态理解方面实现紧密结合，图像理解为生成提供信息，生成又反过来强化理解 [30] - 通过图像、视频甚至音频从世界中学习额外知识，从而提升文本理解与生成能力 [30] - 面对复杂任务时将一次性指令拆解成多轮操作，逐步生成与编辑图像，实现像素级别的完美编辑 [30] - 生成一张图只需十几秒，失败了也能迅速重试，极大提升了创作效率 [32] 核心研发团队成员背景 - Logan Kilpatrick是Google DeepMind的高级产品经理，负责领导Google AI Studio和Gemini API的产品开发工作，曾在OpenAI担任开发者关系负责人，在Apple担任机器学习工程师，在NASA担任开源政策顾问 [4][6] - Kaushik Shivakumar是Google DeepMind的研究工程师，专注于机器人技术、人工智能和多模态学习的研究与应用，毕业于加利福尼亚大学伯克利分校，在DeepMind参与了Gemini 2.5模型的开发 [10][11] - Robert Riachi是Google DeepMind的研究工程师，专注于多模态AI模型的开发与应用，尤其在图像生成和编辑领域具有显著贡献，参与了Gemini 2.0和Gemini 2.5系列模型的研发工作 [14][15] - Nicole Brichtova是Google DeepMind的视觉生成产品负责人，专注于构建生成模型，推动Gemini应用、Google Ads和Google Cloud等产品的发展，本科和研究生分别毕业于美国乔治敦大学和美国杜克大学富卡商学院 [17][19] - Mostafa Dehghani是Google DeepMind的研究科学家，主要从事机器学习，特别是深度学习方面的工作，研究兴趣包括自监督学习、生成模型、大模型训练和序列建模，参与了多模态视觉语言模型PaLI-X等项目的开发 [22] 实际应用场景与产品定位 - 在家居设计中，用户可以快速查看多种方案，如房间不同窗帘效果可视化，模型能精准修改而不破坏整体环境 [32] - 在人物OOTD中，无论是换衣服、变角度，还是生成80年代复古风形象，人物的面部和身份一致性都能保持稳定 [32] - Gemini的终极目标是整合所有模态，向AGI方向迈进，能够利用知识转移，在跨模态的复杂任务中发挥作用 [33] - Imagen专注文本到图像任务，在Vertex平台中提供多种变体，针对特定需求进行了优化，例如单张图像的高质量生成、快速输出以及成本效益 [33] - 如果任务目标明确、追求速度和性价比，Imagen是理想选择，而在复杂多模态工作流中，Gemini的优势更加突出，支持生成+编辑、多轮创意迭代，能理解模糊指令 [33] - Gemini能利用世界知识理解模糊提示，适合创意场景，可以直接将参考图像作为风格输入，比Imagen的操作更方便 [33] 未来模型能力展望 - 期待模型能展现出智能，即使不完全遵循指令，也能生成比实际描述的更好的结果 [34] - 对事实性感到非常兴奋，希望未来的模型能够生成既美观又具功能性且准确无误的图表或信息图，甚至能自动制作工作简报 [34]

产品发布 - Google DeepMind团队推出Gemini 2.5 Flash Image模型 具备原生图像生成与编辑能力 可快速生成高质量图像并在多轮对话中保持场景一致性 [2] - 模型引入交错生成机制 将复杂指令拆解为多轮操作 实现像素级完美编辑 用户仅需自然语言指令即可完成操作 [46] - 生成单张图像仅需十几秒 支持快速重试 显著提升创作效率 [49] 技术能力 - 模型具备优秀文本渲染能力 可在图像中正确生成简短文字如Gemini Nano 团队将文本渲染作为评估图像结构能力的新指标 [39][41] - 模型通过多模态理解与生成的紧密结合提升性能 图像理解为生成提供信息 生成反过来强化理解 [44] - 模型能利用视觉信号从世界学习额外知识 从而提升文本理解与生成能力 视觉信号成为理解世界的捷径 [45] 应用场景 - 在家居设计场景中 用户可快速可视化多种方案 如房间不同窗帘效果 模型能精准修改而不破坏整体环境 [49] - 在人物形象设计中 无论是更换服装 调整角度或生成复古风格 模型均能保持面部和身份一致性 [49] - 模型适合处理以某公司风格设计广告牌等任务 可直接将参考图像作为风格输入 操作比Imagen更方便 [52] 团队构成 - Logan Kilpatrick担任高级产品经理 领导Google AI Studio和Gemini API产品开发 曾任职OpenAI开发者关系负责人和Apple机器学习工程师 [6][8] - Kaushik Shivakumar担任研究工程师 专注于机器人技术 人工智能和多模态学习 参与Gemini 2.5模型开发 [12][14] - Robert Riachi担任研究工程师 专注于多模态AI模型开发 参与Gemini 2.0和2.5系列研发 致力于图像生成与对话AI结合 [17][20] - Nicole Brichtova担任视觉生成产品负责人 专注于构建生成模型 推动Gemini应用 Google Ads和Google Cloud产品发展 [24][26] - Mostafa Dehghani担任研究科学家 主要从事机器学习研究 参与开发多模态视觉语言模型PaLI-X和220亿参数Vision Transformer [29] 产品定位 - Gemini目标为整合所有模态向AGI方向迈进 利用知识转移在跨模态复杂任务中发挥作用 [50] - Imagen专注于文本到图像任务 在Vertex平台提供多种优化变体 适合目标明确 追求速度和性价比的场景 [50][51] - Gemini在复杂多模态工作流中优势突出 支持生成加编辑 多轮创意迭代 能理解模糊指令和利用世界知识 [52] 未来展望 - 期待模型展现智能 即使不完全遵循指令也能生成比描述更好的结果 让用户感受与更聪明系统互动 [53] - 关注模型事实性与功能性 希望生成既美观又准确无误的图表或信息图 甚至自动制作工作简报 [53]

涉及的行业与公司 * 公司为商汤科技（SenseTime，股票代码：0020 HK），是一家专注于提供人工智能（AI）解决方案的公司，业务涵盖AI基础模型、行业解决方案和应用软件[1][49] * 行业涉及人工智能（AI）领域，特别是生成式人工智能（Gen-AI），公司客户涵盖政府和企业（ToB和ToG），并专注于金融、TMT、电信等多个行业[49][50] 核心观点与论据 * 公司评级上调至“买入”，目标价从1.83港元上调至2.72港元，基于30%的潜在上行空间（对比覆盖范围内公司平均9%的上行空间）[1] * 看涨核心驱动因素是生成式AI业务的加速增长，得益于国家政策支持和公司全面的产品矩阵[1][2] * 国务院于2025年8月发布的“AI+”指导方针设定了目标，到2027年在6个关键领域的新一代智能终端和AI代理渗透率超过70%，到2030年目标渗透率超过90%[2] * 公司1H25生成式AI业务收入同比增长73%，主要由生产力工具和交互工具驱动，其收入贡献从1H24的60%跃升至1H25的77%[1][2] * 公司计划增强AI推理模型（SenseNova v6.5后）、开发AI智能体并扩展至AI机器人领域，其AI眼镜出货量同比增长超过280%，Office Raccoon用户在1H25已超300万[19] * 预计生成式AI收入贡献将从2024年的64%增至2030年的91%[1] * 1H25财务表现强劲，收入超预期，盈利能力改善[3][17] * 1H25收入同比增长36%，较 Goldman Sachs（GS）和 Bloomberg 共识预期分别高出6%和9%[3][17] * 1H25毛利率为38.5%，符合预期[17] * 1H25运营费用比率改善至127%（对比1H24的170%和2H24的162%），得益于员工生产率提升，但研发支出因渗透新行业而高于预期[17] * 盈利预测修订：基于1H25业绩，上调了未来收入及毛利率预测[20][21] * 将2025E/2026E/2027E净亏损修订为25.38亿/9.721亿/2.377亿人民币（原为25.95亿/10.49亿/2.5亿），并将2028-2030E净利润上调5%/7%/6%[20][21] * 收入上调主要因生成式AI私有云解决方案和项目收入更高，反映对生成式AI客户加速渗透和支出增加的预期[20] * 毛利率在2025-2030E期间上调0.1-0.5个百分点，因产品组合向利润率更高的Gen-AI私有云解决方案转变[20] * 估值方法结合DCF和EV/Sales，目标价反映市场重估[26][27][28][29] * 目标价2.72港元基于DCF估值2.60港元和EV/Sales估值2.84港元的平均值[26][29] * DCF估值使用10.7%的WACC和2%的永续增长率，因更高的自由现金流预测而上调[28][29] * EV/Sales估值基于15.2倍2026E EV/Sales（原为10.7倍），源于更高的收入增长预期（2026-27E收入年增长31%，原为25%）及与可比公司比较[27][29][32] * 目标价隐含2026E EV/Sales为14.5倍，位于公司自2023年1月以来的平均EV/Sales（11倍）和+1标准差（16倍）之间[26][35] 其他重要内容 * 财务数据与预测[5][11][12][44][45] * 市场市值：726亿港元 / 93亿美元；企业价值：706亿港元 / 91亿美元[5] * 关键预测（人民币百万）： * 收入：2024年 3,772.1 → 2025E 4,874.1 → 2026E 6,493.7 → 2027E 8,364.6[5] * EBITDA：2024年 (3,344.0) → 2025E (2,330.2) → 2026E 154.1 → 2027E 1,040.6[5] * 每股收益（EPS）：2024年 (0.13) → 2025E (0.07) → 2026E (0.03) → 2027E (0.01)[5] * 预计到2027年实现EBITDA转正，2026年自由现金流仍为负[5][12] * 与市场共识的对比：GS的2025E/2026E净亏损预测优于市场共识，主要因收入更高且运营费用预期更低[22][23][24] * 下行风险提示[41][42][43][48] * 生成式AI客户增长慢于预期 * 客户支出意愿低于预期 * 市场竞争较预期更为激烈 * 公司合作与产品更新：于2025年8月与本地生态系统合作伙伴推出“SenseCore Mall”，提供一站式模型训练/推理解决方案[19] * 估值横向比较：与全球及中国SaaS、AI软件、中国软件公司进行了估值和增长比较[38][39][40]

市场规模与增长 - 2024年全球互联网通信云市场规模为68亿美元 增速放缓 主要受AI场景化落地观望和宏观经济环境影响[1][7] - AI在云通信市场渗透率仅约15% 未来2-3年有望随AI陪伴 AI助理 AI语言陪练等新场景加速落地[7] - 未来3-5年市场将回暖 多模态大模型与穿戴硬件融合将成为核心增长点[3][42] 技术发展焦点 - 开发者需求向安全 智能 开放三大方向集中：安全合规需保障数据主权与加密传输 智能需开放第三方大模型接口与低代码工具 开放需实现跨平台兼容与AI能力整合[2][30] - 通信云从信息传输管道向AI交互中枢进化 重点提升场景化赋能与数据价值挖掘能力[2][39] - 运用QKD MAF和BC技术提升数据传输链路安全性 构建防破解 可追溯 主权明晰的安全生态[21] 区域市场特征 - 欧美市场重视数据隐私合规 对AI虚拟恋人 AI占卜等新玩法接受度高且付费意愿强[13] - 新兴市场聚焦本土化适配与场景创新 拉美非洲偏好视觉冲击力强的社交产品 东南亚需适配多宗教文化合规需求[13][14] - 全球82%国家和地区已建立或正在建立数据隐私法规 欧美中东东南亚持续强化数据本地化要求[16] 竞争格局 - 中国市场进入存量竞争阶段 IM PaaS市场TOP3占比90% RTC PaaS市场TOP3占比近70%[35] - 融云在第三方互联网通信云厂商中市场份额约56% 头部厂商通过全栈大模型能力优化场景交互体验[35] - 厂商竞争焦点从基础通信转向差异化服务 主权明晰 防篡改 可溯源的服务成为全球竞争力核心[35] 应用场景演进 - 短期优先落地低准确性 低实时性场景 如辅助回复 实时字幕等工具型产品[27] - 长期将深入游戏 教育 办公 金融等高价值场景 打造高沉浸式AI应用[27][39] - 多模态大模型与穿戴式硬件融合成为未来3-5年核心场景 需构建适配新型交互范式的基础设施[42] 数据价值与商业化 - 通信云从技术支撑层向商业基座升级 成为连接用户 设备与服务的神经中枢[42] - 通信上下文数据的分析利用成为关键 通过与企业内部系统打通实现从辅助工具向AI Agent进阶[39][42] - 数据主权与合规成为全球化准入基石 需满足各国数据安全法律法规并阻断数据泄露风险[18]

投资策略 - 鼓励投资者对优质成长股保持信心并长期持有 以获取巨大收益 [1][2] - 频繁交易成长股可能导致错失重大收益机会 形成高买低卖的不利循环 [2] 公司表现 - 英伟达最新财报超出营收和利润预期 但股价下跌0.79% [3] - 公司市值突破4万亿美元 成为全球最大上市公司 [3] - 数据中心收入未达市场预期 引发华尔街担忧 [3] 技术优势 - 公司设计用于最新生成式人工智能技术的芯片 [4] - 大型科技超大规模企业投入数十亿美元采购其芯片产品 [4] - 新一代芯片计划于明年发布 其应用价值获得市场高度认可 [5] 行业前景 - 生成式人工智能技术尚未完全发挥潜力 [4] - 该技术将在从工厂到律师事务所等众多商业领域获得广泛应用 [4] - 英伟达主导的市场被认定为全球最大市场 [6] - 公司产品具有改变世界的独特定位 正在重新定义工作概念 [5]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度总收入为4.15亿美元，同比增长20%（按固定汇率计算增长18%）[27] - 销售主导的订阅收入（不包括月度Elastic Cloud的订阅收入）为3.39亿美元，同比增长22%（按固定汇率计算增长20%）[27] - 非GAAP营业利润率为16%[7][33] - 非GAAP毛利率为79%，其中包含约400万美元的云基础设施成本一次性抵免，使毛利率受益1%[33] - 调整后自由现金流利润率为28%[34] - 当前剩余履约义务（CRPO）约为9.56亿美元，同比增长18%（按固定汇率计算增长17%）[30] - 年合同价值超过10万美元的客户数量同比增长约13%，过去四个季度净增约180个新客户，本季度净增约40个[30] - 总客户数量达到约21,550家[31] 各条业务线数据和关键指标变化 - 生成式AI业务表现强劲，超过2,200家Elastic Cloud客户将Elastic用于生成式AI用例，其中超过330家客户年消费超过10万美元[13] - 本季度新增的用于生成式AI用例的百万美元级ACV Elastic Cloud客户数量超过前两个季度之和[13] - 安全业务表现优异，三分之一的新的和扩展交易涉及竞争性替代[19][28] - 可观测性业务获得市场认可，连续第二年被评为Gartner可观测性平台魔力象限领导者[22] - 安全产品在AV Comparatives的端点安全业务安全测试中获得100%的分数，是17家供应商中唯一在真实世界保护和恶意软件保护测试中均获得满分的参与者[21] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国公共部门市场出现稳定迹象，销售团队已做好充分准备在该环境中执行[9][29] - 与美国总务管理局（GSA）签订的战略协议以及Elastic Cloud的FedRAMP高认证进展正在帮助建立积极的势头[10] - 所有地区都表现出强劲的业务表现，销售团队在所有领域都有效运作[28] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司将自身定位为搜索AI公司，其核心竞争优势在于处理任何类型数据（尤其是混乱的非结构化数据）并获取最相关信息的能力[17][98] - AI正在重塑软件堆栈，LLM正在成为定义业务逻辑的新操作系统，而Elastic是全球领先的向量数据库[16][17] - 在安全领域，Elastic Security将SIEM和XDR统一到一个AI驱动的平台中，扩展了对客户数据基础设施的保护，并消除了对多个独立工具的需求[19] - 推出了Elastic AI SOC引擎（EASE），该引擎与现有的SIEM和EDR平台集成，将先进的AI工具连接到他们的环境中，允许进行AI驱动的警报关联[21] - 推出了Logs Essentials，这是Elastic Cloud Serverless中Elastic可观测性的一个新的低价层级，适用于需要完全托管产品的客户[23] - Serverless现在在所有三大云超大规模提供商上全面可用，包括Microsoft Azure，其贡献超过了第一季度的目标[23] - 一年前对销售细分模型进行了改革，专注于扩展企业账户和吸引高潜力的中端市场客户，这些措施被证明非常有效[11] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 尽管在复杂的宏观环境中运营，但 conditions did not deteriorate to the degree we had factored into our guidance in May，因此提高了2026财年的收入指引[35] - AI仍处于早期阶段，公司相信作为客户AI核心基础，这将在未来多年成为顺风[45] - 对安全业务的增长势头感到兴奋，竞争性替代交易需要时间，但这是一个持续的趋势，预计未来几个季度和几年将继续受益[77][88] - 对Serverless的早期反馈非常好，虽然仍处于早期阶段，但相信Serverless将成为客户使用Elastic Cloud的主要方式[132][133] 其他重要信息 - 公司将于10月9日在纽约市举办财务分析师日，与Elastic Con活动结合[6][38] - 公司将在9月4日参加花旗全球TMT会议、9月8日参加高盛Communacopia和技术会议、9月11日参加Piper Sandler增长前沿会议[6] - 第二财季的静默期将于10月17日星期五营业结束时开始[5] 问答环节所有的提问和回答 问题: AI使用量增长对客户支出的提升作用以及Serverless进展的影响[41] - AI工作负载往往计算更密集，这意味着增长有助于（消费），但具体表现取决于数据类型和用例，因为这些AI计算往往占用更多CPU和内存[44] - 公司仍处于AI旅程的早期阶段，看到了一些AI的贡献，但还有很长的路要走，作为客户AI的多年度决策的核心基础，这将在未来多年成为顺风[45] 问题: 5月份提价对全年影响的量化[46] - 提价提升了同比基准线，因此年同比会受益，但季度环比影响更为温和，因为现在有一个将从其增长的基准线[48] - 第一季度表现广泛，主要来自业绩而非提价，宏观环境也比最初假设的要好得多[49] 问题: 各业务线增长情况的框架[52] - 本季度所有解决方案领域都表现出非常广泛的业绩实力，由生成式AI驱动的搜索继续成为非常强劲的顺风，但本季度也看到安全和平台整合态势运作得非常非常好[52] - 安全业务中三分之一的交易来自竞争性替代，这些交易需要时间构建，但开始看到这种势头，主要是因为客户希望整合到将安全和可观测性视为数据问题的平台上[53] 问题: 模型的可预测性与加入时相比的变化[54] - 销售主导方面的执行和增长持久性非常强劲，去年增长22%，随后是18%、19%，今年再次增长22%，这证明了团队在执行上的一致性[54] - 公司是一个消费业务，这是存在一点不可预测性的地方，不知道季度环比会发生什么，但总体而言第一季度表现良好，感觉比一个季度前掌握了更多数据[55] 问题: 本季度安全业务成功解锁的驱动因素以及未来进一步解锁客户的关键要素[58][59] - 驱动解锁的是越来越认识到安全确实是一个数据问题，在现代环境中，随着攻击变得越来越复杂，确保引入所有数据、所有安全相关信号、分析所有信号、跨所有信号关联，然后使用AI自动化真正让SOC分析师更容易识别可能存在的问题变得极其重要[60] - 公司推出了Elastic Security AI SOC引擎（EASE），即使客户正在使用不同的现有SIEM解决方案，它也允许利用该解决方案中生成的所有警报，然后使用AI功能来识别该警报数据中的攻击，这非常强大，因为这意味着不必改变当前的基础设施[62] - 这成为客户最终完全取代现有供应商并完全转向解决方案的垫脚石或入门途径[63] 问题: 自管理业务增长重新加速的驱动因素[66] - 自管理增长是本季度真正广泛的增长，当从地理和解决方案来看它来自哪里时，几乎所有地理和解决方案都为自管理云做出了贡献[68] 问题: 长期采用消费模式在当前AI客户对话和推动AI信息方面的帮助[70] - 消费作为一个指标在AI中运作得非常好，因为它使客户很容易将他们使用平台的情况与从中获得的价值联系起来，与每用户价格或固定费用不同，这完全取决于他们使用了多少AI功能[71] - 随着用量的增长，随着他们从平台使用中获得更多价值，他们需要支付更多费用，并且他们非常乐意支付更多费用[72] 问题: 安全领域竞争性替代的持久性[75][76] - 在过去几年中，一直看到稳定且不断增长的客户寻求改变其现有解决方案的节奏，大多数现有解决方案只是将SIEM视为仪表板和警报，他们没有考虑自动化SOC分析师工作所需的工作量以及真正使发现攻击更容易所需要做的事情[76] - 因此看到了向下一代SIEM平台和技术迁移的长期转变，这些平台和技术倾向于将安全视为数据问题，所以看到越来越多这样的对话发生[77] - 公司推出了攻击发现等功能，引入了自动导入等功能，使人们更容易将其工作流程迁移到Elastic上，最近还推出了Elastic Security AI SOC引擎，因此甚至可以在现有SIEM之上使用AI功能，并使其成为最终更换SIEM提供商的简单入门途径[78] - 认为这将成为未来多年的顺风，并认为这是一个非常好的持续态势[78] 问题: 净扩张率在全年指引中的预期[79] - 公司不指导未来的净扩张率，但在考虑全年时，已经考虑了对一年更多的能见度和更好的宏观情况，以及价格的季度环比和年同比影响[81] - 对业绩感到满意，这导致了全年指引的上调，并预计净扩张率在未来几个季度也将表现良好[81] 问题: AI搜索机会与SIEM机会的影响对比[84][85] - 无论是在安全还是可观测性领域发生的替代，要记住的第一点是他们必须迁移那些工作流程，这通常需要一点时间，最快的迁移发生在一个季度内，最长的需要多个季度，只是因为移动所有这些数据流涉及实际的工程工作[86] - 但这些是更好理解的技术和模板，所以公司在产品方面投入了相当多的资金，还拥有具有进行此类迁移经验和专业知识的服务团队[87] - 公司认为自己是这波迁移浪潮和向下一代SIEM广泛市场转变的受益者，目标是从中获取尽可能多的份额，这不只是一次性的事情，相信这不仅会在几个季度，而且会在未来几年受益[88] 问题: 联邦业务假设及政府对第二财季及财年末的预期[89] - 美国公共部门肯定看到了稳定，六个月前看到新政府与Doge等一切就位，发生了很多变动，环境非常动态，现在已经稳定下来，销售团队知道如何在该环境中非常好地执行，特别是公司平台提供的价值非常高，并且受到公共部门客户的非常好 reception[89][90] - 第二季度通常即使在过去的年份中也没有看到大的联邦 flush 或类似情况，所以从公共部门的角度来看，第二季度不一定是异常季度[91] - 在5月份给出初始指引时，对美国公共部门，特别是民事机构会发生什么存在很多不确定性，是否会扩展到更多公共部门和其余地区，显然没有发生，美国公共部门虽然存在一些持续影响，但大多已经稳定，团队在那里执行良好，产品非常适合他们试图实现的目标，已经将其纳入第二季度指引，并且没有考虑真正的 flush，也不期望会发生[92][93] 问题: 使Elastic持续增长并为未来四五年做好准备的统一主题和信息[96] - 公司将自己视为搜索AI公司，其秘诀是能够接收任何和所有类型的数据，尤其是混乱的非结构化数据，并真正从中获取最正确、最相关的信息[97] - 在AI的背景下，随着企业、政府机构等构建代理应用程序，尤其是在构建越来越复杂的代理时，获得正确上下文的关键性如此之高，搜索相关性绝对至关重要[98] - 在安全和可观测性方面，认识到这些从根本上说是数据问题，处理复杂的日志、复杂的跟踪，应用程序日志非常混乱，如果必须使用AI实时大规模分析它们，公司拥有最好的平台[99] - 核心搜索AI部分是秘诀，这将持续推动进展和增长，这就是为什么对业务的长期增长和实力非常有信心[100] 问题: 按用例分析的季度业绩中搜索增长是否继续加速以及生成式AI用例成熟是否导致更多可观测性交叉销售[105] - 搜索业务由于生成式AI的顺风而继续保持非常强劲，令人兴奋的是，本季度还看到了很多平台整合，在安全方面给出了一些例子，因为最终公司在AI方面的优势帮助在可观测性和安全领域更好地竞争并获得更多份额[106] - 从根本上说，AI扩大了搜索业务的总可用市场（TAM），在其他领域它让公司能够更好地竞争[106] - 就市场上发生的情况而言，绝对看到越来越多的应用程序，特别是这些以AI为中心的应用程序正在构建，但仍处于早期阶段，任何企业都只有少数或最多几十个应用程序，与任何组织中存在的总应用程序 landscape（数以万计）相比，仍处于早期阶段，AI还有很长的路要走，这是一个多年的旅程，对未来有很多兴奋点[107][108] 问题: 对销售团队关键指标（如销售能力和生产力、覆盖率、大交易渠道）的看法以及对下半年相对于强劲季度的乐观情绪[109] - 对今年感到满意，原因是团队执行的持久性，这得到了底层数据的强化，从销售主导的订阅收入角度来看销售团队能够表现如何[110] - 他们能够做到这一点的原因是他们从生产力角度表现出色，并且容量增加正在发挥作用，这就是为什么销售主导的增长具有持久性的潜在驱动因素，今年开局良好，对今年剩余时间感到乐观[111] 问题: 本季度当前RPO预订的良好表现以及百万美元AI客户增加驱动因素[115] - 客户正在做出有意义的承诺，销售主导的态势继续表现良好，在AI方面，公司一直专注于确保最大的客户、增长倾向最高的客户真正采用AI技术，随着推动这一点，看到了一些这种势头[115] - 目标是确保每一个现有客户和新客户，都以AI功能为主导，在这方面越来越好，相信随着更多客户采用，随着他们构建更复杂的应用程序，这些复杂的应用程序不仅仅调用一次向量数据库，而是有多次交互，在多个时刻他们必须进行检索和上下文工程，每一次都驱动消费，所以对于消费型模式，越是嵌入到他们的每一个AI应用程序中，看到的牵引力就越好，这就是重点，开始看到这一点[116] 问题: 月度云价格上调约5%，是否与业务其余部分类似，年度和自管理方面也有提价[117] - 在年初进行了提价，业务模式不是销售离散产品，所以随着不断增加更多功能，会不时提高价格，去年对自管理产品做了类似的事情，今年年初也进行了提价，这贯穿云端和自管理[118][119] 问题: 安全领域对利用AI增强可见性、实时检测流数据以及更高效数据摄取和存储的关注，以及公司的竞争定位[122] - 多年来一直在推动这一点，最大的优势之一是能够大规模摄取大量数据，然后极其高效地存储该数据，几年前引入了允许利用对象存储（非常便宜的存储）的功能，并通过生命周期管理管理保留在磁盘上的数据量与存储在对象存储中的数据量，真正降低数据存储和数据分析的成本，这是客户迁移到平台的最大驱动因素之一，因为他们看到了那种效率增益和改进[123] - 甚至两个季度前，引入了称为LogsDB的功能，允许进行更积极的数据压缩和日志数据管理，以降低存储日志数据的成本，这些功能是公司持续不断的创新流，这就是为什么不断获胜的原因，不会在这个领域停止，坚信鉴于数据增长的速度，持续推动这类创新将是继续获胜的原因[124] 问题: 销售团队最大的剩余机会以及整体转型所处的阶段[127] - 在企业和中端市场领域存在大量机会，销售团队专注于此，一年多前对区域划分所做的更改、细分，都是为了让团队更专注于企业和战略领域，然后更有效地进军绿地领域，真正开始看到好处[127] - 这些是从100万美元收入到200万美元、300万美元等等过程中真正重要的变化，现在开始看到好处，还有很长的路要走，很难确定处于哪个阶段，但处于旅程的早期阶段，有能力打造一家真正的世代公司，在未来多年持续推动强劲增长，当前的销售模式、当前的销售细分让有能力继续这样做[128][129] - 在可观测性、安全和搜索领域拥有异常庞大的TAM市场，刚刚开始看到AI顺风在这些市场中扎根，所以很难确定处于哪个阶段，但处于旅程的早期阶段[130] 问题: 对新Serverless解决方案的早期反馈以及今年迁移过程的进展[131] - 内部设定了里程碑，并且一直超前于这些里程碑，产品本身的早期反馈非常好，但就Serverless而言，仍处于整体运动的早期阶段[132] - 现在在所有三个超大规模提供商上全面可用（GA），但Serverless的总数据中心覆盖范围与云Elastic Cloud托管覆盖范围相比仍然相对较小，本财年的目标是通过Serverless的构建，使其在如今开展云业务的大部分数据中心中可用，随着这样做，预计将继续看到越来越多地采用Serverless，因为客户更喜欢将数据放在本地数据中心，在未来几年，非常确信Serverless将成为客户使用Elastic Cloud的主要方式[133] 问题: 第一季度增长20%并指导全年增长低于中 teens 或中 teens，这种增长下降的因素是其他不确定因素还是保守主义[135] - 如何理解指引：今年开局良好，进入今年时，围绕宏观动态 laid out 了假设，并将其纳入指引，导致了上一季度给出的指引的低端和高端，显然处于更稳定的宏观环境中，虽然仍然不确定，虽然外部环境复杂，但与第一季度相比感觉稳定得多[136] - 除此之外，广泛良好的执行 led 第一季度数字，上个季度达到了一个好数字，并提高了全年指引，这次上调意味着处于更好的位置，并对今年有更多信心[137] 问题: 本季度安全业务特别令人兴奋的原因，是否触发了交易广度或大额交易[138] - 不会特别指出任何特定季度，交易流在一个解决方案领域可能比另一个多，这种情况季度性地发生，对安全的热情已经持续了一段时间，看到很多客户迁移到平台、整合到平台上的牵引力，进行竞争性替代已经有一段时间了[139] - 需要注意的是，像这样的竞争性替代交易需要时间，不是一到两个季度的动作，通常需要几个季度，但这也是为什么一直投资于自动导入等功能的原因，最近宣布了AI sock引擎，可以在其他SIEM产品之上使用[140] - 正在做很多工作使客户的迁移旅程尽可能容易，所以预计在安全方面看到的势头将随着时间的推移继续增强，对此感到非常非常满意，如果这个季度数量更高，那只是因为对整个业务感到真正真正兴奋[141] 问题: 价格上调幅度的确认（约5%），是否适用于所有客户，以及排除价格上调后计算潜在数字的逻辑是否正确[145] - 业务不时提高价格，这是去年做过的事情，随着向产品添加更多功能，这在某种程度上是普通业务过程，产品对客户来说更有价值，并通过不时评估价格并在必要时提高来反映这一点[146] - 还有折扣因素，所以不能真的说对所有客户都是X percent的提高，但大致上这个量级是准确的，就性能而言，价格上调提供了一个持久的基线，可以从中增长，所以年同比会受益，但季度环比只会看到正常的好处，与价格无关，第一季度表现广泛，所以虽然从价格上调中受益并且价格上调是不时做的事情，但很多 performance 事实上大部分 performance 来自良好坚实的执行和客户的良好消费[147][148]