公司概况 * 公司为欧特克 (Autodesk, NasdaqGS:ADSK)，是一家专注于设计软件的公司，业务涵盖建筑、制造、媒体娱乐等行业 [1] 近期业务表现与财务指引 * 公司业务表现良好，无论是绝对表现还是与几乎所有竞争对手相比 [8] * 公司将在2026年2月设定2027财年指引时，继续考虑宏观经济以及销售和营销优化可能带来的潜在干扰 [8] * 新交易模式 (New Transaction Model) 将对利润率产生额外的阻力，因此通往2029财年目标的道路将是非线性的 [8] * 向年度计费 (annual billing) 的过渡在2025财年和2026财年为账单增长和自由现金流增长提供了顺风 [9] * 年度计费过渡过程将在2026财年末基本完成，因此2027财年的账单和自由现金流增长将比2025、2026财年更加正常化 [10] * 到2029财年，新交易模式对公司41%利润率目标的影响约为400个基点 [127] * 到2026财年末，已有300个基点的利润率阻力实现，因此仍有100个基点的阻力有待实现 [127] * 由于递延收入会计处理方式，大部分剩余的利润率阻力将在2027财年体现 [127] * 新交易模式的影响是累积性的，其绝对美元影响将在2027财年达到峰值，但逐年增量影响在2027财年将小于2026财年 [162][166][169][177] * 年度计费过渡将在2027财年第一季度完成，届时账单增长与收入增长将更趋一致，噪音减少 [178][179][181] 人工智能 (AI) 战略与优势 * 公司在AI领域领先竞争对手数年，这得益于公司内部（如研究部门）长期的工作 [12] * 公司AI研究始于2009年，并于2018年成立了专注于几何、形状、结构、产品、建筑等领域的专用AI实验室 [19][20] * 公司正在将实验室技术推向市场，并在最近的欧特克大学 (Autodesk University) 会议上宣布了一系列AI产品 [20][21] * 从研究到产品的周期时间正在缩短，从过去的十年缩短至现在的三到六个月 [22][23] * 公司采取集中化的AI投资策略，而非分散投资，这提高了效率并构成了竞争壁垒 [26][27][28] * 公司为规模化盈利地开展AI业务所做的准备工作（如新交易模式、构建消费业务后端）使其领先于尚未开始或未完成这些工作的竞争对手 [121][122][124][125][158] * 公司已在亚马逊云 (Amazon) 上构建了大规模AI训练和推理的基础设施，使其能够快速预训练和推出更多AI模型 [152][154][155] 产品与行业应用 建筑行业 (Architecture) * 生成式AI将从三个方面改变建筑师的工作：1) 在概念设计早期帮助理解项目目标和影响（如成本、碳排放）[35][36]；2) 改善不同专业（如建筑师与结构工程师）之间的沟通与协作，实现信息自动转换 [37][39]；3) 自动化至少70%-80%的重复性、非创造性设计工作（如生成2D蓝图）[39][45] * 客户现在可以通过欧特克助手 (Autodesk Assistant) 和神经CAD (Neural CAD for buildings) 等工具利用生成式AI功能，这些功能正被集成到Forma和Revit等产品中 [78][81][83] * 公司的长期目标是实现“可建造性” (constructibility)，即让软件在设计阶段就理解如何使设计易于建造 [116] 施工行业 (Construction) * 欧特克施工云 (Autodesk Construction Cloud, ACC) 业务增长健康，反映了市场份额的获取，其增长是公司战略（包括收购、平台重建、渠道激活等）有效执行的结果 [86][88][90] * 作为粗略参考，制造业务 (make business) 的增长是ACC业务增长的最佳外部代理指标 [94] * AI在施工中的应用机会包括：利用AI处理海量项目信息，帮助聚焦重点、总结、检测变更、预测问题 [102]；通过整合大型语言模型和视觉语言模型，从文档和图像中自动识别问题（如地下室渗漏），从而可能为客户节省数十万美元 [103] * AI将“足够好的模拟” (good enough simulation) 更早地引入流程，有助于在开始时就更精确地指明方向，从而避免后期耗资费时的问题 [106][108] 商业模式与市场展望 * 基于席位的授权模式 (seat-based model) 在可预见的未来仍将长期存在，作为获取基础功能层的入口 [47] * 公司认为行业有更多工作需要完成，但缺乏足够的人力资源，因此对人员的需求是增加而非减少 [49][51] * 公司通过向施工、运营维护等相邻领域扩展，以及连接云端端到端工作流，正在扩大其可触达的生态系统和席位数量 [51] * 随着AI业务的发展，公司将为客户交付更多价值（从任务自动化到工作流自动化再到系统自动化），边际成本也会上升，因此将自然采用更多基于消费的定价 (consumption pricing) 来捕获价值并反映计算成本 [52] * 机器（AI）将带来两种新的市场空间：1) 完成人类无法完成的工作，创造新价值；2) 创造新的可货币化时间（机器可24/365工作）[53][54] * 未来的消费计量方式尚未最终确定（可能是令牌、价值交付或API货币化等），但公司的Flex产品被设计为通用前端，可以适配任何计量系统 [58][62][63] * 公司未来的投资重点将继续放在平台、数据系统和AI（特别是智能体生态系统）上 [141][143][145] * 公司数据的可访问性以及标准化的数据模型和API，对于AI的有效运作至关重要 [151][152]