财务数据和关键指标变化 - 第一季度总收入4.15亿美元 同比增长20% 按固定汇率计算增长18% [27] - 销售主导订阅收入(剔除月度Elastic Cloud)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% [6][32] - 非GAAP毛利率为79% 其中包含约400万美元云基础设施成本一次性信贷 带来1%毛利率提升 [32] - 调整后自由现金流利润率为28% [33] - 当前剩余履约义务(CRPO)约9.56亿美元 同比增长18% [30] - 年合同价值超过10万美元客户数达1,550家 同比增长13% 过去四个季度净增约180家 [30] - 总客户数约21,550家 其中80%年度经常性收入来自10万美元以上客户 [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 Elastic Cloud中超过2,200家客户将产品用于GenAI用例 其中330家客户年消费超过10万美元 [12] - 第一季度新增百万美元级ACV的GenAI客户数超过前两个季度总和 [12] - 安全业务表现突出 三分之一的新增和扩展交易来自竞争性替代 [18][28] - 安全业务获得行业认可 入选Forrester Wave安全分析平台领导者 并在AV Comparatives端点安全测试中获得100%评分 [19][20] - 可观测性业务连续第二年入选Gartner魔力象限领导者 [21] - 推出Elastic AI SOC引擎(EASE) 增强威胁检测能力 [20][28] 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 [8][29] - 与美国总务管理局(GSA)签订战略协议 并推进Elastic Cloud的FedRAMP高认证 [9] - 国际市场中提及印度、澳大利亚、新加坡和日本客户活动 [22] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 将自身定位为"搜索AI公司" 核心竞争优势在于数据检索相关性 [15][99] - 生成式AI和平台整合成为重要增长动力 [10][28] - 推出无服务器架构(Serverless) 已在三大云超大规模厂商上全面可用 [22] - 专注于企业和中端市场客户 一年前调整销售细分模式见效 [10][129] - 5月份实施价格调整 涵盖云和自托管环境 [31][46] - 竞争优势体现在：处理多源数据能力、AI功能、成本效率 [59][125] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 宏观环境虽复杂但未恶化到预期程度 [34] - AI仍处于早期阶段 但已成为长期顺风因素 [43][108] - 公共部门市场趋于稳定 团队执行力强 [29][90] - 消费模式适合AI应用 随使用量增长自然带来收入提升 [69] - 提高2026财年收入指引 预计总收入16.79-16.89亿美元 midpoint增长约14% [35] - 预计全年非GAAP营业利润率约16% [35] 其他重要信息 - 超过2,200家Elastic Cloud客户将产品用于GenAI用例 [12] - 推出新功能提升向量数据库性能和成本效率 包括BBQ和Acorn One算法 [13] - 10月9日将在纽约举办金融分析师日 [5][37] - 将参加多家投资银行举办的科技会议 [5] 问答环节所有提问和回答 问题: AI对客户消费支出的提升作用 [40] - AI工作负载计算密集度高 推动消费增长 但具体数值取决于数据类型和使用场景 [42] - AI仍处于早期阶段 将成为多年顺风因素 [43] 问题: 价格调整对年度影响 [44] - 价格调整提升同比基数 但主要增长来自业务表现而非调价 [46] - Q1增长主要来自消费表现和业务优势 [47] 问题: 各业务线增长情况 [50] - 所有解决方案领域表现强劲 GenAI推动搜索业务 安全业务竞争性替代占三分之一 [51] - 客户倾向于整合到将安全视为数据问题的平台 [51] 问题: 财务模型可预测性 [52] - 销售主导订阅业务增长稳定可预测 消费业务存在季度波动 [53] 问题: 安全业务竞争性替代的持续性 [57] - 安全本质是数据问题 需要整合所有安全信号并使用AI自动化 [58] - EASE功能允许客户在现有SIEM基础上使用Elastic AI功能 [59] - 替代趋势将持续多年 [60] 问题: 自托管业务加速增长 [64] - 自托管和云业务共同推动订阅收入增长 [65] - 增长来自所有地域和解决方案领域 [66] 问题: 消费模式对AI业务的优势 [68] - 消费模式使客户容易将平台使用与价值获取相联系 [69] - 随使用量增长客户愿意支付更多 [70] 问题: 安全业务竞争性替代的可持续性 [75] - 替代趋势是长期结构性转变 [76] - 通过攻击发现、自动导入等功能降低迁移难度 [77] 问题: 净扩张率展望 [78] - 不提供净扩张率指引 但预计将保持良好表现 [80] - 年度指引已考虑价格调整和宏观改善 [80] 问题: AI搜索与安全机会对比 [84] - 安全迁移需要时间 最快一季最慢多季 [86] - 两类机会都将持续多个季度甚至多年 [88] 问题: 联邦业务展望 [89] - 公共部门环境趋于稳定 [90] - Q2通常没有联邦预算集中支出 [91] - 已考虑公共部门稳定性进入Q2指引 [94] 问题: 公司统一价值主张 [98] - 核心是搜索AI能力 专注于数据检索相关性 [99] - 安全性和可观测性本质也是数据问题 [100] 问题: 各用例增长情况及可观测性交叉销售 [105] - 搜索业务因GenAI保持强劲 安全业务因平台整合增长 [106] - AI扩大搜索TAM 提升其他领域竞争力 [106] - AI应用仍处于早期阶段 [108] 问题: 销售团队能力和年度展望 [109] - 销售团队执行持久性强 产能增加见效 [111] - 对今年剩余时间持乐观态度 [111] 问题: 大客户增加和AI用例 [114] - 客户做出实质性承诺 销售主导模式持续见效 [115] - 嵌入更多AI应用推动消费增长 [116] 问题: 价格调整细节 [118] - 价格调整涵盖云和自托管环境 属正常业务操作 [120] 问题: 数据摄取和存储效率 [123] - 一直专注于高效数据摄取和存储 采用对象存储和生命周期管理 [124] - 推出LogsDB增强日志数据压缩 [126] 问题: 市场机会和执行阶段 [129] - 企业和中端市场机会巨大 销售结构调整开始见效 [130] - 仍处于早期阶段 TAM巨大 [132] 问题: 无服务器解决方案反馈 [134] - 内部里程碑超前完成 产品反馈良好 [134] - 正将无服务器扩展至更多数据中心 [135] 问题: 增长指引差异 [137] - Q1超预期表现和宏观改善促使提高年度指引 [139] 问题: 安全业务兴奋原因 [140] - 对安全业务热情已久 替代交易需要时间但趋势持续 [141] - 投资迁移工具使客户更容易转换 [142] 问题: 价格调整量化影响 [147] - 价格调整属常规业务操作 无法精确量化每客户影响 [149] - 调价提供可持续增长基线 但Q1增长主要来自业务执行 [150]

公司背景 - 资深记者Sean Mason拥有20年加拿大和美国股票研究及写作经验 毕业于多伦多大学历史与经济学专业 通过加拿大证券课程 曾任职于Investors Digest of Canada、Stockhouse和SmallCapPower.com [1] - 出版团队为全球投资受众提供快速、可获取且具操作性的商业及金融新闻内容 所有内容由经验丰富的新闻记者团队独立制作 [1] 业务覆盖 - 新闻团队覆盖全球主要金融和投资中心 在伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯设有办事处及演播室 [2] - 专注于中小型市值市场 同时更新蓝筹公司、大宗商品及广泛投资领域动态 内容面向活跃的个人投资者群体 [2] - 提供跨市场新闻与独家洞察 涵盖生物技术、制药、采矿与自然资源、电池金属、石油天然气、加密货币以及新兴数字和电动汽车技术等领域 [3] 技术应用 - 积极采用前瞻性技术 人类内容创作者具备数十年专业经验 同时运用技术工具辅助和增强工作流程 [4] - 偶尔使用自动化及软件工具（包括生成式AI） 但所有发布内容均经过人工编辑和撰写 符合内容生产及搜索引擎优化最佳实践标准 [5]

合作内容与范围 - LexisNexis旗下Nexis Solutions部门与邓白氏扩大生成式AI数据许可协议 允许邓白氏的企业记录组合在Nexis Solutions产品中实现便捷搜索与摘要生成 涵盖企业结构、高管信息、财务指标等数据[1] - 邓白氏数据覆盖全球超过6亿家企业实体 其行业领先的AI就绪洞察力为Nexis Solutions原有的法律商业情报及授权新闻内容库带来深度与广度补充[2] - 协议内容通过Nexis Solutions产品组合提供 包括获奖的生成式AI驱动产品Nexis+ AI®等SaaS服务及Nexis® Data+等API接口[2] 数据与技术整合价值 - 结合生成式AI技术速度与扩展性 赋能企业与法律专业人士进行更精准研究、加速风险评估 并提升数据驱动决策效率[2] - 整合邓白氏权威数据与LexisNexis平台 助力企业加速市场规模分析、机会识别、竞争情报及高管画像等数据密集型研究任务 实现显著生产力提升与成本效率优化[3] - 邓白氏数据云作为全球最全面商业情报源之一 将支持Nexis Solutions客户（含企业、金融机构、咨询机构及非营利组织）简化企业研究分析与尽职调查流程[3] 合作历史与战略意义 - LexisNexis自1996年起即在Nexis®及Nexis Newsdesk®等产品中使用邓白氏数据 本次合作延续了与行业领先数据提供商协作的最佳实践[3] - 合作被视为在复杂数据驱动环境中提升运营透明度与战略价值的关键举措 通过整合财务、所有权结构及管理层数据强化研究准确性[4] - 邓白氏通过合作扩大其全球数据可及性 LexisNexis则通过150多个国家客户网络与11800名员工资源推动规则法治与商业决策进步[6]

业绩总结 - 第三季度2025年，公司的收入为73亿加元，同比增长10%[14] - 稀释每股收益为2.15加元，同比增长18%[16] - 净收入为21亿加元，同比增长17%[16] - Q3/25净收入为812百万美元，同比增长17%[35] - Q3/25的商业银行收入为679百万美元，同比增长10%[42] - 第三季度2025年收入为15.06亿美元，同比增长38%，环比下降3%[54] - 净收入为5.40亿美元，同比增长87%，环比下降5%[54] 用户数据 - 数字注册客户超过1000万，数字注册率达到81%[10] - 加拿大个人银行的90天活跃数字用户数量为X（具体数字未提供）[188] 贷款与存款 - Q3/25的平均贷款为576.3亿美元，同比增长1.4%[31] - Q3/25的平均存款为794.4亿美元，同比增长0.1%[31] - 平均贷款为720亿美元，同比增长18%，环比增长6%[54] - 平均存款为1040亿美元，同比增长10%，环比增长1%[54] 资本与风险管理 - 资本充足率（CET1 Ratio）为13.4%，较去年同期增加10个基点[13] - 贷款损失准备金（PCL）比率为38个基点，较去年同期增加4个基点[13] - Q3/25的流动性覆盖率为127%，高于100%的最低要求[118] - Q3/25的信用损失准备金总额为559百万加元，较Q2/25的605百万加元有所下降[126] - Q3/25的抵押贷款90天以上逾期率为0.36%，较Q2/25的0.33%有所上升[136] 收入来源 - 非交易净利息收入同比增长13%，达到42.97亿加元[18] - Q3/25非利息收入同比增长4%，交易收入除外增长7%[25] - 非交易净利息收入为4.27亿美元，同比增长33%，环比增长9%[54] - 交易收入为5.72亿美元，同比增长29%，环比下降24%[54] 费用与效率 - 费用同比增长8%，调整后费用增长4%[17] - Q3/25报告的费用为3,965百万美元，同比增长8%[27] - Q3/25的效率比率为45.2%，较Q4/24的46.6%有所改善[107] 市场展望 - 加拿大的GDP年增长率预测为1.0%，美国为1.9%[164] - 加拿大的失业率预计为6.8%，美国为4.5%[164] 股东回报 - CIBC在2025年第三季度购买并注销了550万股普通股，总金额为5.28亿美元[168]

公司近期动态 - 公司总裁兼首席执行官Ofer Haviv将于2025年9月10日美国东部时间下午1:00在纽约举行的H C Wainwright第27届全球投资年会上进行现场演讲 [1][2] - 会议期间，公司管理层将安排一对一会谈，与会投资者可通过投资者关系团队或会议在线平台进行预约 [3] 战略与业务重点 - 公司新的战略重点是利用其专有的生成式AI技术引擎ChemPass AI，为制药和农业行业发现和优化小分子，以实现价值最大化 [2] - 公司是一家AI驱动的发现和开发公司，专注于为制药和农用化学品行业创造新型小分子 [4] - 公司的核心技术是ChemPass AI，该生成式AI引擎旨在设计针对多个关键参数进行优化的高效力且独特的小分子 [4] 技术与竞争优势 - ChemPass AI技术引擎旨在解决小分子发现和优化中的关键挑战，可显著提高成功概率，同时减少时间和开发成本 [4] - 公司通过战略合作伙伴关系、合作项目以及内部专有产品管线，利用其技术引擎推动产品创新 [4]

a16z Top 100 GenAI Consumer Apps榜单分析 - a16z发布第5版Top 100 GenAI Consumer Apps榜单 移动端Top 50中接近一半产品由中国团队开发[1] - 生态系统趋于稳定 网页版榜单新增11个产品 移动版新增14个产品[3] - 应用商店打击"ChatGPT仿制品"为原创移动应用腾出空间[3] 中国团队表现 - 移动端Top 50中22个产品由中国团队开发 其中仅3款主要面向国内市场 其余主要面向海外市场[24] - 美图秀秀有5款产品进入榜单 包括Photo & Video Editor、BeautyPlus、BeautyCam、Wink和Airbrush[24] - 字节跳动旗下产品包括Doubao、Cici、Gauth和Hypic[25] - 中国团队在视频模型领域具有优势 可能因更多视频研究人员和较宽松的知识产权环境[27] 新增产品情况 - 网页版新增11个产品 包括来自中国的Quark、Qwen3和Manus[4] - AI Coding领域增长最快产品Lovable和Replit进入前50[4] - 移动端新增14个产品 包括中国团队的PixVerse、AirBrush、Wink和Gauth[5] - PixVerse创始团队来自字节跳动 产品上线2个多月ARR收入接近250万美元[5] 主要科技公司表现 - Google在网页端有4款产品进入 Gemini流量达ChatGPT的12%[7] - 移动端Gemini月活跃用户数达ChatGPT一半 安卓用户占比近90%[7] - Google Labs在Veo 3发布后流量激增13%[13] - Grok月活跃用户超过2000万 发布Grok 4后使用量增长40%[14] - Meta AI增长缓慢 移动端未进入榜单[17] 产品流量变化 - DeepSeek移动端峰值下降22% 网页端从2025年2月峰值下降40%以上[18][21] - Perplexity和Claude持续增长[21] - Vibe Coding平台美国用户群注册后数月内收入保留率达100%[33] 全明星产品 - 14家公司始终保持在Top 50 包括ChatGPT、Perplexity、Poe等[44] - 5个产品拥有专有模型 7个使用API或开源模型 2个为模型聚合者[46] - 产品来自5个国家 美国、英国、澳大利亚、中国和法国[47] - 除Midjourney和Cutout Pro外 其余都获得VC投资[47] 产品类别分布 - 流量最大类别为通用AI助手、图片视频、AI学习及AI陪伴类产品[52] - 新产品包括包含成人内容的AI伴侣Joi和类似Perplexity的AI搜索产品Adot AI[52]

核心观点 - 生成式AI实质性削弱年轻人就业前景 尤其影响从事易被替代任务行业如软件开发等[1] - 22-25岁年轻程序员就业人数较2022年底峰值下降近20%[1][3] - AI对就业结构冲击存在显著证据 研究通过分析数千万员工匿名数据得出结论[1] 研究数据与方法 - 使用ADP详细数据 包含员工年龄 职业类别 薪资和雇佣状态[2] - 数据涵盖成千上万家公司 比政府就业报告更精细真实[1][2] - 已排除加息敏感度差异 远程外包 科技行业招聘下滑 疫情干扰等其他因素[4] 受影响群体特征 - 年轻人受冲击最严重 22-25岁程序员就业下降近20%[1][3] - 26-30岁程序员人数基本持平 年长程序员人数仍在增长[3] - 年长工程师拥有难被AI替代技能 如跨部门沟通 业务交付经验 客户需求理解等[3] 受影响行业范围 - 软件开发 前台接待 翻译 客户服务等岗位就业增长明显放缓[3] - 客服岗位出现类似下降模式 表明影响不限于单一行业[3] - 从2022年末开始 受冲击行业年轻员工与其他行业就业趋势出现显著分化[3] 正面影响与机遇 - 在AI协助人类提高效率的行业 年轻人就业增长超过整体增速[6] - AI辅助型应用可帮助年轻人更好完成工作 如辅助医生诊断[6] - 增强式AI使用方式能创造新价值 扩展人类能力 带来更多就业机会[6] 劳动力市场结构性挑战 - AI自动化入门级任务导致年轻人无法通过工作积累经验[5] - 可能造成未来资深专家接替难题 形成劳动市场悖论[5] - 需要更有意识训练年轻人 而非传统"靠自己摸索"模式[6]

行业新举措 - 证券期货行业信息商机构在上证信息指导下启动投资者服务短视频化新纪元 [1] - 金融机构将复杂金融知识转化为通俗易懂的短视频内容 覆盖股票、基金、债券及期权等衍生工具 [2] - 短视频形式通过短剧和动画破解投服自说自话困境 涉及技术工具局限性和非法荐股等主题 [2] 实践成果 - 系列短视频在抖音、快手、B站和小红书等多平台获得显著反响 [3] - 中泰证券以天气预报形式讲解盘口数据和基本面数据 [3] - 平安证券采用哪吒主题动画将指数交易知识融入日常生活场景 [3] 技术发展 - 5G和生成式AI技术普及推动视频成为投资者服务核心载体 [3] - 证券期货行业投服工作进入智能化自动化和规模化新阶段 [3] - 投服基地成为投资者了解市场知识的首要入口和新兴流量入口 [3] 未来规划 - 系列行情知识科普短视频将持续投放并扩大知识覆盖范围 [3] - 将推出相关直播活动为中小投资者提供更深入便捷的信息渠道 [3] - 会系统单位深度参与指导保障投服短视频高质量发展 [3]

核心观点 - 市场对2026年AI资本支出见顶的担忧过度 摩根大通认为2026-2027年增长确定性强 依据包括头部云服务提供商资金充足、新投资主体入场、AI应用场景扩容及中国市场潜力待释放 [1][2] 头部云服务提供商资本支出能力 - 头部4家CSP（谷歌、亚马逊、Meta、微软）2022-2026年累计EBITDA及经营现金流复合年增长率预计达23% 自由现金流复合年增长率达16% 显示强劲资金支撑能力 [6] - 2022年资本支出1500亿美元 2026年预期增至3980亿美元 增长约165% [6] - 情景分析显示2027年资本支出预算继续上升 在经营现金流增长10%且自由现金流持平情况下 2027年资本支出可增长18% [6][7] - 头部CSP贡献生成式AI资本支出绝大部分 为2026-2027年持续增长奠定基础 [8] 新投资主体入场 - 新玩家包括Core Weave、甲骨文大幅提升资本支出 近6个月主权基金支持的资本支出计划（如MGX支持的Human、Stargate）相继出台 [9] - 大型私人AI实验室（OpenAI、xAI、Anthropic）持续完成大额私募融资 增强投资能力 [11] - 尽管支出可预测性较低 但多数资本支出尚未实际落地 未来2-3年仍将大幅增长 [11] AI应用场景扩容 - 消费级AI应用增长显著 企业级AI推理模型落地仅6个月 尚处早期阶段 但代币消耗量已实现强劲增长 [2] - 摩根大通预测2026年AI资本支出增速至少达20% 若推理模型渗透率提升及企业级/智能体AI负载显现 2027年有望进一步增长 [2] 中国市场潜力 - 中国CSP对生成式AI投资刚启动 字节跳动、阿里巴巴、快手支出意愿强烈 [12] - 未来1-2年中国CSP资本支出持续增长 但受英伟达GPU出口限制及国产芯片供应有限影响 算力硬件可得性成核心制约因素 [12] - 英伟达准备推出更先进B30A芯片 需获美国政府监管批准 华为、寒武纪等国产芯片研发持续推进 中芯国际先进制程产能逐步提升 [12] - 数据中心企业（万国数据、世纪互联）及服务器制造商（华勤技术）将受益于英伟达及国产芯片供应增长 [12] 亚洲AI供应链增长排序 - 2026年谷歌TPU供应链增速最快 因2025年上半年供应问题解决后恢复增长 内部推理模型需求强劲且生成式AI实验室使用TPU比例上升 [13] - 英伟达供应链2026年保持强劲增长 上半年GB200/300出货势头良好 下半年Vera Rubin芯片启动量产 无明显延迟 [14] - ODM板块追赶行情延续 2026年上半年仍有空间 近2个月鸿海股价上涨30% 远超台湾加权指数9%涨幅 [15] 非AI领域涨价驱动 - 科技行业进入扩张周期第二年 多个供应链环节出现涨价或涨价讨论 成为EPS下一轮上调动力 [18] - 已涨价领域包括大宗商品DRAM、BT基板、功率IC、先进制程晶圆厂 [18] - 讨论涨价领域包括T型玻璃/ABF基板、MLCC及电容混合涨价、高端半导体封测 [18] - 2026年仍存降价压力领域包括二线晶圆厂、原始晶圆及中国市场的射频元件、微控制器、高端图像传感器 [18] 盈利修正与估值 - 2025年二季度亚洲科技股盈利修正停滞 因汇率升值及关税前置需求导致下半年非季节性淡季 [19] - 未来6-12个月涨价及2026年AI需求持续增长将成为EPS进一步上调核心驱动 [19] - 亚洲科技股估值处合理区间 前瞻市盈率较10年均值高1个标准差 无泡沫预期 [19] - 中国A股科技股估值迎数年来最强劲反弹 回升至均值水平 [20] - 看好半导体设备、部分无晶圆厂芯片设计商及国产生成式AI基础设施标的 [22]

公司：寒武纪（688256.SS） 财务表现 - 2Q25收入环比增长59%至18亿元人民币 超出预期55%[1] - 2Q25净利润环比增长92%至6.83亿元人民币 超出预期95%[1][3] - 毛利率维持在56% 经营费用率改善至19% 推动经营利润环比增长124% 超出预期119%[1] - 净利率从1Q25的32%提升至2Q25的38.6%[3] 运营与订单 - 研发工程师数量从2024年的741人增加至1H25的792人[1] - 库存（主要为晶圆供应）维持在27亿元人民币高位（2024年为18亿元人民币 2023年为9900万元人民币）[1][11] - 原材料（主要为晶圆）环比增长73%至6.03亿元人民币（2024年为3.49亿元人民币）[11] - 合同负债从2024年的90万元人民币大幅增加至2Q25的5.43亿元人民币 显示在手订单强劲[1][11] 产品与技术进展 - AI芯片持续优化 在编码灵活性、兼容性、性能、功耗和尺寸方面增强竞争力 支持NLP、视觉生成和行业特定基础模型的训练/推理[11] - AI软件平台扩展支持DeepSeek、Qwen和Hunyuan系列模型 提升MoE训练吞吐量 推理平台迁移后性能更强、延迟更低[11] - 基于DeepSeek-R1-671B基础模型的推理性能显著提升[11] - 产品部署于互联网公司、金融机构、电信运营商等多终端市场 应用于基础模型、多模态模型等核心场景[11] 战略与投资 - 公司计划未来三年投资45亿元人民币（6.28亿美元）于AI芯片和软件 年均投入15亿元人民币（2024年研发支出为12亿元人民币）[2] - 2025年8月中旬获得上海证券交易所定向增发批准[2] --- 行业：AI芯片与云计算 市场驱动因素 - 中国云资本支出增长 叠加2024年末本地基础模型发布后生成式AI投资增加 推动基于本地模型的推理需求[2] - 客户因关税不确定性和数据安全担忧而多元化芯片供应 为本地芯片供应商带来机会[2] - 本地生态系统崛起 如DeepSeek在8月底推出V3.1模型 适配下一代本地芯片 本地网络供应商与芯片平台合作以释放性能[2] 风险因素 - 晶圆供应限制：寒武纪于2022年12月被列入美国实体清单[10] - 云芯片开发进度慢于预期[10] - 云芯片竞争超预期激烈[10] --- 其他重要内容 估值与目标 - 高盛给予寒武纪"买入"评级 12个月目标价1835元人民币（当前股价1329元人民币 潜在涨幅38.1%）[9][12] - 估值基于2030年EBITDA的65倍EV/EBITDA 以12.7%资本成本折现至2026年[9] - 2025年预测收入64.68亿元人民币 2026年预测收入138.4亿元人民币 2027年预测收入293.77亿元人民币[12] 股东与合规 - 高盛集团在寒武纪普通股中拥有不低于1%的受益所有权（截至报告发布前月末）[21]