AECOM 2025年投资者日电话会议纪要关键要点 涉及的行业与公司 * 公司为AECOM (NYSE: ACM)，一家全球领先的基础设施咨询公司[1] * 行业涉及工程设计、咨询、项目管理及建筑管理，服务于交通、水务、环境、设施（建筑与场所）、能源、国防等多个基础设施终端市场[16][26][27] 核心战略与财务表现 财务业绩与指引 * 2025财年业绩强劲，全年三次上调业绩指引并最终超越预期[4] * 通过股息和股票回购向股东返还超过50亿美元资本[4] * 创纪录的积压订单支撑2026财年发展[4] * 2026财年整个公司调整后EBITDA和EPS预计增长7%至9%[7][115] * 将长期利润率指引上调至超过20%[7][74] * 预计EPS复合年增长率将超过15%[74] * 建筑管理业务将启动战略评估，可能出售，并从2026财年第一季度起作为终止经营业务列报[4][110] 核心战略：持续改进与差异化路径 * 过去六年坚持持续改进的范式，驱动业绩[2] * 与业内其他公司通过并购增长不同，公司采取了不同的发展路径[3] * 愿景是扩大在客户中的影响力，通过咨询和项目管理将可触达的客户支出份额从约15%提升至35%[21][25] 人工智能转型：世代机遇 AI战略的演变与成果 * 18个月前开始担忧AI可能是行业生存威胁，后通过内部组建团队、外部合作、实验及收购，转变为将其视为生存机遇和颠覆性力量[29][33][42] * 已建立行业独有的AI团队（包括AI博士、机器学习博士、数据科学家），并与工程师合作开发生成式工程设计技术[40][98] * 已成功在部分项目上测试AI应用，并计划在未来18个月内将AI技术推广至全部工程设计组合[35][53] AI带来的效益 * **客户价值**：可将设计时间从数月缩短至数周，通过优化设计减少10%至20%的材料和建造成本[44][47][101] * **运营杠杆**：传统模式下每增加1美元收入需约0.75美元人力成本，运营杠杆约为15%；通过AI实现无人员增长的业务扩张，运营杠杆可提升至80%[12][13][105][106] * **人才发展**：AI可加速专业人士的职业成长，将十年经验的设计师培养时间大幅缩短[49][50] 竞争优势与行业格局 * 成功要素包括：经验丰富的团队、可信的客户关系、强大的资产负债表、以及技术；公司是唯一具备所有四项条件并拥有经过验证的AI能力的业者[36][41] * 行业60%至80%的市场由小型本地公司服务，AI技术带来的劳动生产率提升将使公司有能力整合这一高度分散的市场[103][104] * 新进入者缺乏工程团队和客户关系，传统软件供应商缺乏行业知识，同行则在使用旧技术，因此公司认为自身拥有显著的先发优势和竞争壁垒[41][64] 咨询与项目管理业务 咨询业务战略 * 咨询业务是新的高利润率平台，旨在利用公司卓越的技术能力作为关键差异化优势[76][77] * 与传统管理咨询公司（如麦肯锡、贝恩、BCG）模式不同，公司以四名技术专家配一名管理顾问的模式提供服务，颠覆咨询行业[78][79] * 目标在三年内将咨询业务规模翻倍，使其成为下一个十亿美元级的平台[91] * 长期愿景是咨询和项目管理业务合计占公司业务的50%[92] 市场机会 * 咨询业务可帮助客户应对预算挑战和地缘政治冲击，将基础设施项目推向市场[83] * 在私人资本和基础设施基金领域存在巨大空白市场，数万亿美元资金寻求基础设施投资机会，公司可参与项目创建和市场主导的提案[86][87] * 美国基础设施投资和就业法案资金仅支出41%，各级政府存在大量咨询需求[88] 运营与风险因素 投资与成本 * 2026财年将投资60至70个基点的利润率用于推广AI技术，此投资已包含在业绩指引中，预计2028财年退出时利润率仍将超过18%[108][135] * 投资主要为运营支出，一旦形成特定资产类型的最小可行产品，相关成本可资本化，但资本支出预计不会发生重大变化[180][181] 市场需求与区域展望 * 2025财年北美市场健康，国际市场（除英国外）如澳大利亚、亚洲和中东面临挑战[154] * 2026财年有机增长指引为6%至8%，信心来源于连续20个季度的订单出货比≥1，以及健康的潜在项目渠道[114][206][207] * 美国政府可能的停摆可能对奖项授予时间造成短期波动，但长期需求依然强劲[158][210] 资本配置与并购 * 资本配置策略不变，专注于回报；出售建筑管理业务的收益将用于股票回购，预计对持续经营业务的EPS影响为中性[111][186] * 专注于有机增长和利润率投资作为最高回报机会；对并购持谨慎态度，因会分散管理层对AI等核心战略的注意力[109][194] 客户接受度与定价 * 早期客户对AI交付的成果接受度很高，公私客户均表现出接受意愿[130][132] * 当前按市场价格定价，AI带来的效率收益主要由公司保留；未来可能通过与客户讨论基于价值的定价来获取更多价值[126][128][148] * 不计划发展SaaS业务模式，因缺乏相应的销售和支持能力[213] 人才管理 * 人才吸引和保留是关键优先事项，投资于领导力发展和学习项目[93][94] * 主要挑战在于为AI和咨询等新业务分配足够的管理层时间和领导力，而非招募AI技术人才本身[193]