美股投资网获悉，知名投资人、电影《大空头》原型迈克尔·伯里重申对Veeva Systems(VEEV)的看多立场，但同时表示，在该股近期大幅上涨后，他已进行了减持。此外，伯里还批评Snowflake(SNOW)估值过高。

伯里于今年4月披露持有Veeva头寸，作为其软件板块反弹策略的一部分，并于5月进一步加仓，当时称“Veeva仍然便宜”。而在股价快速攀升至关键阻力位附近后，他于近期进行了减持。

伯里在Substack聊天群组中表示“一只此前遭受重创的股票，若快速上涨至显著的阻力/上方压力区域，我可能会选择减持，但不会完全清仓。Veeva近期的情况正是如此，同时其估值也已大幅提高。”

对于Snowflake，伯里直言该股“被严重高估”，并警告说，如果通用人工智能 (AGI) 和量子计算普及后，数据湖生态系统被证明过于容易受到网络攻击，那么该公司“也将面临生存威胁”。

“若企业自行组建AI部门并决定将更多数据保留在内部，则这些不利因素将有所减轻。”

值得注意的是，Snowflake最新季度业绩超出华尔街预期，并上调了全年产品收入指引，推动该股周四大涨逾16%。Snowflake预计2027财年产品收入将同比增长36%至60.7亿美元，高于此前预期的58.4亿美元。

Snowflake今年迄今上涨逾62%，市值超过1200亿美元。

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美股投资网获悉，美东时间9月3日盘后，企业自动化软件公司UiPath(PATH)公布2027财年第二季度财报。尽管营收超出预期且公司上调全年指引，UiPath股价在盘后交易中却出现剧烈震荡这一走势显示，投资者的关注点已明显超越单季营收超预期本身，转向公司ARR增长动能、AI货币化路径以及整体增长前景。

财报显示，截至2026年7月31日的第二财季，UiPath实现营收4.1026亿美元，较去年同期的约3.63亿美元增长13%。这一数字高于市场普遍预期的3.9777亿美元。公司表示，营收增长主要受稳定需求及外汇阻力减弱提振。

调整后每股收益为0.15美元，与分析师预期的0.15美元完全一致。GAAP层面，公司实现经营利润3200万美元，并连续第四个季度实现GAAP盈利。

年度经常性收入方面，UiPath报告ARR为19.38亿美元，同比增长12%。净新增ARR从上一季度的3100万美元提升至3700万美元，环比出现改善。尽管净新增ARR的绝对规模仍不算高，但管理层强调，这一指标的走势正“以稳定的方式向上”。

客户结构层面，UiPath表示，其客户结构正向大型账户集中。ARR达到10万美元及以上的客户数量同比增长10%至2666家;ARR达到100万美元及以上的大型客户数量同比增长21%至387家。该公司补充道，客户流失主要集中在小型客户群体。

展望未来，UiPath上调了全年指引，公司预计营收在17.89亿至17.94亿美元之间，高于此前约17.76亿至17.81亿美元的指引区间，也高于市场预期的约17.8亿美元。非GAAP经营利润预计约为4.45亿美元;调整后自由现金流约为4.25亿美元;毛利率约为84%。此外，公司预计全财年ARR将达到20.65亿至20.7亿美元，高于此前约20.6亿美元的预测。管理层表示，公司有望在2027财年内实现ARR突破20亿美元的里程碑。

对于2027财年第三季度，公司预计营收在4.4亿至4.45亿美元之间，高于分析师预期的约4.418亿美元;非GAAP经营利润约为1亿美元;ARR预计在19.92亿至19.97亿美元之间。

与财报同时公布的还有一系列高管变动。Hitesh Ramani被正式晋升为首席财务官，此前他在财务团队中已承担重要职责。Ashim Gupta继续担任首席运营官。Brad Brubaker被任命为首席法律与行政官，职责范围在其原有角色基础上进一步扩大。此外，Kaiser Permanente高管Yazdi Bagli加入UiPath董事会。

Ramani在财报电话会上表示，公司的平台战略正在获得客户认可，相关指引也体现了这一判断。他强调，公司正“基于我们所看到的实际情况进行指引”，并保持审慎的前景展望。Gupta则表示，公司整体业务执行力正在提升，净留存率的走势“以稳定的方式向上”，客户对融合概率性与确定性自动化的更广泛平台的需求正在增强。

AI成为大型交易核心驱动力

UiPath在财报中重点强调了AI在其业务中的渗透程度。首席执行官Daniel Dines表示，本季度前20大交易中有18笔涵盖了AI，凸显AI在重大客户合作中的核心地位。

他指出“在智能创造价值的地方使用AI，在精确性至关重要的地方使用确定性自动化。”这一策略旨在帮助客户在保持流程可控的同时，获得更高的规模化投资回报率。

Dines进一步解释，UiPath正将自身重新定位为业务编排平台，而不仅仅是任务自动化工具。公司能够将AI智能体、机器人、系统和人员整合在一起，端到端地执行复杂业务流程。这种定位在金融服务、医疗健康、制造业及公共部门的大型企业客户中正逐渐获得认可。

在具体产品层面，Dines透露编码智能体正将实施工作量减少近60%，这有望显著缩短客户的价值实现周期并降低总体拥有成本。分析师在电话会上重点关注AI是否正在改变销售模式。Dines表示，公司正转向更多基于使用场景的销售方式，并致力于引导客户理解何时应使用AI、何时应依赖确定性自动化。他说，客户希望工作流程保持在自身掌控之下，AI则在企业框架内运行。

定价方面，UiPath正在针对智能体产品探索基于交易量和基于结果的定价模式，显示公司仍在持续完善新AI产品的货币化方案。这意味着AI相关收入虽然增长迅速，但尚未形成完全标准化的定价体系，市场对其AI变现能力的验证仍需时间。

财报公布后，由于营收超预期以及全年指引上调，股价一度上涨超13%。然而涨势未能持续，随着投资者进一步消化财报细节，尤其是ARR增长节奏、净新增ARR的绝对规模以及AI货币化进展等关键指标，市场情绪迅速转向谨慎。股价随后回吐全部涨幅并转跌。截至发稿，该股目前下跌约8%。

过去12个月，UiPath累计上涨近70%，但2026年年初以来涨幅仅约12%，反映出市场对AI可能冲击软件公司收入模式的持续忧虑。UiPath虽然一直强调AI将提升其机器人流程自动化技术的需求，但在生成式AI和智能体快速演进的背景下，投资者对传统RPA厂商的长期竞争力仍持保留态度。

UiPath计划于9月22日在拉斯维加斯举办投资者日活动，随后于9月23日至25日举行FUSION用户大会。届时市场有望获得更多关于公司长期战略、AI产品路线图以及财务目标的详细信息。

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美股投资网获悉，Zscaler(ZS)公布了2026财年第四季度并举行了业绩电话会议。Q4营收8.982亿美元(同比增长25%)，超出市场预期的8.77亿美元;调整后每股收益1.19美元，超出预期的1.09美元;非GAAP营业利润率创纪录地达到24.3%，同比增长220个基点;全年自由现金流达7.79亿美元，自由现金流利润率23%，远超软件行业“40法则”的标准。ARR同比增长25%至38亿美元，剔除Red Canary后净新增ARR增速从2025财年的7%加速至第四季度的17%。

然而，市场对这份亮眼的财报反应冷淡。市场疑虑的核心在于2027财年指引公司预计全年收入增长约16.6%-17.5%，ARR增长同样放缓至16.6%-17.4%，远低于2026财年25%的增速。Oppenheimer分析师Ittai Kidron在问答中直接追问净新增ARR指引中点隐含增速将大幅下降，管理层如何看待这种放缓?CFO Kevin Rubin回应称，指引已考虑了销售转型所需时间、新客户增长节奏以及集成安全运营解决方案的推广速度等因素，同时对AI安全带来的增量机会保持乐观。

销售组织转型成效显著，生产力创历史新高成为问答核心议题

巴克莱分析师Saket Kalia率先发问此前销售领导层变动对生产力的影响是否已趋于稳定?CEO Jay Chaudhry回应称，过去几个季度公司完成了从机会导向向客户导向的销售模式转型，第四季度销售效率创下“有史以来最高水平”。Rubin进一步补充，2026财年是四年来年度销售生产力最高的一年，领导层过渡预计将在2027财年上半年完成。

花旗分析师Fatima Boolani追问有机净新增ARR加速的具体驱动因素。Chaudhry强调，第四季度几乎所有指标都表现强劲，“零信任无处不在”解决方案推动了大部分销售，AI安全产品也在快速发展，数据安全同样是业务的重要组成部分。Rubin补充，本季度净收入留存率稳定在115%，AI安全销售管道环比增长75%，为2027年奠定了良好基础。

Guggenheim分析师John DiFucci则关注公司宣布的约3%员工重组计划。Chaudhry解释称，这本质上是资源的“重新平衡和重新分配”，目的是提高杠杆效应并加大AI领域的投资。Rubin强调，重组费用仅约3000万-3300万美元，公司正在扩充新客户销售团队，目前目标客户覆盖约4600家，而总目标市场达2万家。

AI安全需求爆发式增长，Agentic SecOps成下一增长极

AI安全是贯穿整个问答环节的主线。Chaudhry在发言中指出，超过90%的企业AI应用和模型暴露在互联网上，超过三分之一存在已知可利用漏洞。AI安全解决方案的预订量第四季度环比增长超50%，销售管道增长75%。

瑞银分析师Roger Boyd询问AI安全领域的竞争态势。Chaudhry表示，客户需要的不是“再多一两个AI安全产品”，而是集成式解决方案——能够同时覆盖AI资产管理、代理通信策略执行和数据防泄漏。这正是Zscaler零信任交换平台的核心优势。

摩根大通分析师Brian Essex追问Red Canary业务的健康状况。Rubin坦言，MDR业务的客户流失率确实高于公司核心业务，2026年也看到了流失率上升。但收购Red Canary的核心目的是获取智能代理技术和安全运营专业知识，其技术已整合进即将推出的Agentic SecOps解决方案中，预计2027年下半年及2028财年开始贡献收益。摩根士丹利分析师Meta Marshall询问Z-Flex在新产品中是否会被强制推行。Chaudhry回应称，Z-Flex的重点在于提供灵活性而非强制，客户可以先选择部分产品，后续无需重新采购即可更换或增加模块——这正是客户最迫切的需求之一。

会议内容

主持人

各位好，感谢您的耐心等待。欢迎参加 Zscaler 2026 年第四季度财报电话会议。[主持人说明] 请注意，本次会议正在录音。[主持人说明]

现在我谨将会议交给今天的演讲嘉宾，投资者关系和战略财务高级副总裁 Kim Watkins。

金伯利·沃特金斯，投资者关系与战略财务高级副总裁

下午好，感谢各位参加今天的会议。欢迎参加 Zscaler 2026 财年第四季度财报电话会议。今天与我一同出席会议的有董事长兼首席执行官 Jay Chaudhry 和首席财务官 Kevin Rubin。

请注意，我们已在投资者关系网站上发布了盈利报告、致股东信和补充财务报表。除非另有说明，我们今天讨论的所有数据均为经调整的非GAAP财务数据。您可以在盈利报告中找到GAAP与非GAAP财务指标的调节表。

在正式开始之前，我想提醒各位，今天的讨论将包含前瞻性陈述，包括但不限于公司预期未来收入、年度经常性收入、新增年度经常性净收入、营业利润率、毛利率、营业利润、其他净收入、每股收益和自由现金流利润率、客户对我们产品的反馈、我们对人工智能及其对我们业务和客户的影响的预期、我们的市场份额和市场机会以及我们的目标和展望。

这些声明及其他评论并非对未来业绩的保证，而是受风险和不确定性因素的影响，其中一些因素超出我们的控制范围。这些前瞻性声明仅代表截至今日的情况，您不应将其视为我们未来观点的依据。我们不承担在本次电话会议后更新这些声明的义务。有关风险和不确定性的更全面讨论，请参阅我们向美国证券交易委员会提交的文件以及今日发布的盈利报告。

我还想通知您，本季度我们将参加以下会议9 月 9 日的 Citi 2026 全球 TMT 大会;9 月 9 日的高盛通信与技术大会;9 月 9 日的 Wolfe Research TMT 2026 大会;以及 10 月 1 日的摩根大通 2026 软件论坛。

接下来，我将把电话交给杰伊。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

谢谢Kim。大家下午好。本财年我们取得了强劲的收官成绩，年度经常性收入(ARR)增长25%，非GAAP营业利润率达到24%。净新增ARR呈现显著的积极增长趋势，剔除Red Canary的影响后，第四季度增速加快至17%。这些业绩反映了我们零信任平台在市场上的日益普及。人工智能正迅速成为我们迄今为止最大的推动力，推动着市场对我们零信任平台、数据安全以及人工智能安全解决方案的需求增长。

我们的客户依赖我们来应对智能体人工智能带来的威胁，并安全地大规模部署人工智能代理和模型。自上次财报电话会议以来，新型人工智能模型变得更加强大、更加自主，从网络安全角度来看也更具危险性。这些新兴人工智能和开放权重模型能够快速发现此前未知的漏洞，其能力已变得更加显著。企业根本没有足够的时间或资源来修复数量空前的软件漏洞。

从漏洞被发现到被利用的时间也在不断缩短。你不可能在与人工智能的赛跑中赢得修补漏洞的胜利。这使得企业面临更大的风险，并可能导致更多的数据泄露。在过去的几个月里，我们的团队为全球企业开展了数百次前沿人工智能风险评估，帮助他们评估自身的网络弹性，从而最大限度地减少潜在的数据泄露。评估结果令人震惊。超过90%的企业的AI应用程序、模型和其他服务器暴露在互联网上，超过三分之一的企业存在已知的可利用漏洞。

与此同时，新型人工智能模型能够驱动不受控制的自主代理，这加剧了威胁形势的严峻性。我们现在正目睹完全自主人工智能攻击的影响。三家领先的前沿模型公司已经发生多起备受瞩目的事件，在这些事件中，代理失控并采取了未经授权的行动。其中包括最近的 Hugging Face 事件，一群代理不惜一切代价突破沙盒训练环境，接入共付网络，并横向移动以发起复杂的攻击。

这使得最高层迫切需要解决这个问题，而 Zscaler 拥有独特的优势来应对这一挑战。首席执行官和董事会正将我们视为值得信赖的合作伙伴，以解决三大关键业务挑战。首先，当我们无法及时修复安全漏洞时，如何保护我们的环境?我们的零信任交换机制使应用程序、AI 模型和数据完全隐形。攻击者(无论是人还是代理)都无法访问其无法访问的内容。

其次，我们如何最大限度地降低潜在安全漏洞的影响?我们的零信任交换平台将用户、工作负载、分支机构和代理直接连接到他们所需的应用程序，而无需将它们置于网络中。这消除了横向威胁传播的可能性，从而控制了安全漏洞的影响范围。

第三，我们如何在不引入重大新风险的前提下，充分利用人工智能的所有优势?Zscaler 提供全面的数据安全和人工智能安全解决方案，可防止数据泄露，提供防护措施以防止人工智能应用被滥用或误用，并实现安全的智能体通信。

凭借这些优势，客户信赖我们，将他们业务关键型环境的安全保障托付给我们。此外，我们的规模也使我们脱颖而出，我们运营着全球最大的分布式内联安全云，每天处理超过 7500 亿笔交易。如此庞大的规模提供了无与伦比的高保真遥测数据，持续提升我们基于人工智能的安全能力。

在人工智能时代，零信任已成为必然趋势，而且我们并非孤军奋战。Anthropic 于五月下旬发布了一份白皮书，鼓励为人工智能代理采用零信任架构，强调应将每个代理视为不受信任的实体，并确保其只能访问授权的数据和应用程序。

正因如此，客户正在加大对我们公司的投资，以确保其代理基础设施的安全;也正因如此，我们才确信我们的平台拥有独特的优势，能够应对企业在这个新世界中面临的风险。

除了保护企业免受智能体人工智能带来的威胁外，我们还帮助组织安全地部署人工智能代理和模型。我们的人工智能解决方案是实现企业可视性的关键，它能够控制代理可以访问哪些数据和应用程序，以及它们被允许执行哪些操作。

我们经常被问到，为什么我们的解决方案需要与身份验证一起用于人工智能安全。身份验证解决方案可以确定是谁在请求访问权限，而我们的在线交换机制则可以决定该用户或代理应该被允许执行哪些操作，并实时执行该策略。简而言之，身份验证只是保障人工智能安全的起点。企业需要更高的可见性和控制力，才能信任那些访问敏感数据、与应用程序交互以及代表用户执行操作的代理。

今年早些时候，我们推出了业内最全面的AI安全解决方案，其设计初衷正是为了满足这一需求。我们看到新老客户都表现出了强烈的积极兴趣，而且预算方面也没有任何限制。在强劲的第三季度基础上，第四季度AI安全解决方案的预订量环比增长超过50%。我们的AI安全解决方案为企业提供了一种集成式的大规模AI安全保障方案，从而为企业带来了新的客户机会。

在六月份的 Zenith Live 大会上，我们发布了人工智能安全产品线的最新成员，包括面向代理的零信任交换平台和端点人工智能安全解决方案。我们预计将在 2027 财年下半年扩大这两款产品的规模。目前，这两款产品均处于早期访问阶段，并已获得客户的广泛关注。这些新解决方案将使企业能够在交换平台和端点上实施人工智能策略，从而在最佳位置执行策略。我们将继续在该领域快速创新。

下周，我们将发布平台的一项重大创新——全新的 Agentic SecOps 解决方案。人工智能在扩大威胁面的同时，也给以人为本的传统安全运营中心 (SOC) 方法带来了巨大压力，因为在这种模式下，补救措施可能需要数天甚至数周的时间。相比之下，我们以人工智能为先导的方法，将我们专有的遥测技术与 Red Canary 在托管检测与响应 (MDR) 领域数十年的经验相结合。

我们的 Agentic SecOps 解决方案使安全团队能够优先处理真正的威胁，并利用专门的 AI 代理以机器速度检测、调查和响应威胁。通过将 Agentic SecOps 与我们的零信任交换平台集成，我们正在推动实时闭环修复，使客户能够快速行动，因为从检测到攻击的时间已从数月缩短至数分钟。我们将于 9 月 9 日通过网络直播发布全新的 Agentic SecOps 解决方案，届时将在我们的网站上进行直播。

我们为保障用户和非用户安全以及确保人工智能安全应用而制定的方案正在获得广泛认可。这一点在我与客户和合作伙伴的交流中日益凸显，以下几个客户案例也印证了这一点。首先，我们成功为一家财富 500 强运输企业追加销售了价值数百万美元的 Z-Flex 产品，该企业部署了我们的人工智能安全产品组合，以保障其人工智能的整个生命周期安全。

我们的AI安全解决方案提供了一种集成式方法，可大规模保障AI安全使用。这包括发现和管理所有AI资产(包括影子AI)，以及强制执行对已批准应用程序的安全访问。此外，它还包括实时快速响应检查，以阻止数据泄露和诸如快速注入等威胁，以及持续的红队演练评估。该客户最终选择了我们的AI安全解决方案，而非两大主要平台竞争对手。凭借此次合作，该客户的年度经常性收入增长至近1000万美元。

在另一笔七位数交易中，一家财富 500 强半导体制造商通过 Z-Flex 追加销售扩大了其对 Zscaler 平台的应用，从而确保了 Claude Cowork 在公司范围内的全面部署。在评估了多家供应商之后，该客户认定 Zscaler 的 AI 安全解决方案是唯一能够保障其 AI 应用安全的解决方案，包括终端安全、代理间安全通信以及在私有和公共环境中的模型使用。这充分展现了我们的客户如何扩展零信任交换 (Zero Trust Exchange) 的应用范围，以安全地部署 AI 代理和模型，并应对智能体 AI 带来的威胁。尽管 AI 安全领域仍处于起步阶段，但这些交易让我们对未来大幅扩展该服务的能力充满信心。

其次，我们在数据安全领域的领先地位为我们的人工智能安全业务提供了强劲的助力。随着企业采用基因人工智能 (GenAI) 和代理人工智能 (Agent AI)，他们正面临着新一轮的数据泄露风险，包括数据滥用和过度特权访问。我们的内联架构，结合我们的端点数据防泄漏 (DLP) 和现在的端点人工智能安全解决方案，增强了我们在云端和端点实施数据防泄漏的能力。

数据安全和人工智能密不可分，本季度我们70%的人工智能安全交易都包含了我们的数据安全解决方案，这便是最好的证明。第四季度，我们还与一家大型全球资产管理公司达成了一项价值数百万美元的Z-Flex追加销售交易。该客户最终选择了Zscaler的数据安全态势管理解决方案，而非一家私营DSPM供应商。该客户选择Zscaler是为了解决其多云环境和数据治理方面在传感器数据发现方面的不足。

通过此次追加销售，该客户的年度支出增长了近 40%，年度经常性收入 (ARR) 超过 500 万美元。我们还看到零信任 SASE 解决方案持续获得市场认可，包括客户正在扩展其零信任 SASE 部署。例如，本季度，我们与一家全球 2000 强金融服务客户签署了一份价值数百万美元的 Z-Flex 追加销售合同。该客户升级到 Zscaler Private Access，利用人工智能驱动的应用分段功能，为 12 万用户提供服务，使其年度经常性收入增长了近 50%。

我们也在积极拓展新客户。我们成功拿下了一份价值数百万美元的Z-Flex新客户订单，客户是一家财富500强生命科学公司，该公司正在为75,000名用户部署我们的零信任SASE和AI安全平台，并替换其原有的基于防火墙的SASE平台。这家客户由一位新上任的首席信息安全官(CISO)领导，他曾三次使用Zscaler的服务。客户选择我们，是因为我们能够提供企业安全和GenAI的统一可视性和控制力。这是一个新客户购买整个Zscaler平台的绝佳案例。

客户也越来越多地从保护非用户环境开始迈向零信任之旅。例如，我们与一家全球2000强医疗设备制造商达成了一项价值数百万美元的新合作，在其关键生产基地部署我们的零信任分支解决方案，以保护其OT环境，从而取代了之前长期合作的传统供应商。这充分展现了Zscaler在工厂和仓库领域的巨大潜力，我们能够为物联网/OT提供安全保障，并实现零信任设备分段。

零信任分支方案通过消除传统的分支机构防火墙、SD-WAN 和 MPLS 网络，简化了客户的分支机构部署，降低了运维复杂性。它还能限制感染源在环境中的横向移动，从而最大限度地减少分支机构或制造工厂中受感染机器的影响，最终控制攻击范围。

在另一笔成功的用户交易中，我们与一家财富 500 强航空航天客户达成了一笔七位数的追加销售。该客户正在进行资产剥离，并扩展了其零信任云部署，使其能够在本地和公有云环境之间安全地迁移工作负载。通过这笔交易，该客户的年度经常性收入 (ARR) 增长超过 30%，达到 500 万美元以上。我们看到零信任云业务发展势头强劲。本季度，我们通过 Google Cloud 提供托管服务，进一步扩展了该解决方案。该服务可在 10 分钟内完成配置，显著缩短了部署时间和运营成本。这扩展了我们现有的 AWS 产品，并实现了多云灵活性。

我们在零信任分支和零信任云领域看到的强劲势头，正转化为零信任无处不在企业(即已购买零信任用户、零信任分支和零信任云的企业)的显著增长势头。截至第四季度末，我们拥有超过 950 家零信任无处不在企业，而第三季度为 700 多家，预计到 2025 财年末将超过 350 家。

总而言之，人工智能代表着Zscaler历史上最重要的机遇之一。我们的平台正是为这一时刻而生。Zscaler始终致力于保障用户与应用程序之间的交互安全，如今，我们更致力于保障用户、代理和人工智能模型之间的交互安全。我们拥有庞大且不断增长的市场。我们的平台应用范围正在不断扩大，我们也在零信任SASE、代理安全运营、数据安全和人工智能安全等领域持续创新。我们已做好充分准备，巩固自身作为人工智能时代网络安全平台的领先地位，推动可持续增长，并为股东创造长期价值。

现在我将把财务部分交给凯文来讲解。

凯文·鲁宾，首席财务官

谢谢杰伊。我们第四季度业绩强劲，营收和年度经常性收入(ARR)均同比增长25%，新增ARR净增长24%，非GAAP营业利润率创下24.3%的历史新高。2026财年全年，营收同样增长25%，加上23%的自由现金流利润率，我们的业绩超过了“40法则”的预测值，最终达到约49%。

我们的增长引擎不断拓展，不再局限于用户，非席位制解决方案的贡献日益增加，Z-Flex 的持续发展势头，创纪录的大额交易活动以及销售效率的提高，都进一步增强了我们的增长动力。

第四季度年度经常性收入 (ARR) 增长势头依然强劲。剔除收购 Red Canary 的贡献后，新增净 ARR 为 2.32 亿美元，同比增长 17%，总 ARR 增长 20%。值得注意的是，这标志着新增净 ARR 增速持续加速，从 2025 财年的 7% 升至 2026 财年上半年的 10%，并在第四季度达到 17%。Red Canary 第四季度末的 ARR 为 1.41 亿美元。

新增净ARR总额为2.46亿美元，同比增长24%，使ARR总额达到38亿美元，同比增长25%。业绩表现全面，美洲、欧洲、中东和非洲以及亚太地区均表现强劲。

我们也持续深化企业级应用。第四季度，我们新增的年合同价值超过100万美元的交易数量创下历史新高，年经常性收入超过1000万美元的客户数量同比增长近一倍。本季度末，我们共有785家客户年经常性收入超过100万美元，4182家客户年经常性收入超过10万美元，分别同比增长18%和20%。

随着我们的平台从用户扩展到保护分支机构、工作负载、人工智能应用和人工智能代理，我们的盈利模式也在不断扩展。在第四季度和全年，我们基于非席位计费的使用解决方案贡献了约 30% 的新增和追加年度合同价值 (ACV)。与这些产品相关的年度经常性收入 (ARR) 同比增长超过 100%。

再来看营收。第四季度营收为8.98亿美元，同比增长25%，环比增长6%，超出我们此前的预期上限。各地区营收均实现增长。美洲地区营收占比57%，同比增长约30%;欧洲、中东和非洲地区(EMEA)营收占比27%，同比增长约17%;亚太及日本地区(APJ)营收占比16%，同比增长23%。2026财年全年营收为34亿美元，同比增长25%。

剔除Red Canary业务后，公司营收达32亿美元，同比增长20%。Red Canary在2026财年贡献了1.44亿美元的营收。美洲地区营收占比57%，同比增长约31%;欧洲、中东和非洲地区(EMEA)营收占比28%，同比增长约16%;亚太及日本地区(APJ)营收占比15%，同比增长约23%。剩余履约义务(RPO)约为74亿美元，同比增长约27%，其中约45%为当期RPO。

再来看市场拓展方面。我们对持续强劲的销售执行力感到满意。第四季度，我们的销售效率实现了两位数的增长，创下了有史以来最高的季度销售效率，也是自2022年以来最高的年度销售效率。这反映了我们以客户为中心的销售模式的持续改进，以及我们推动客户更广泛地采用平台的能力。

进入2027财年，我们的工作重点是深化与现有客户的关系、加速平台推广、提升新客户标识的执行效果、扩大关键领域的覆盖范围以及增加合作伙伴的贡献。正如Jay之前提到的，随着前沿人工智能模型的快速普及，企业高层对客户的参与度不断提高，这些工作重点显得尤为重要。

为了支持新客户增长，我们正在通过直接营销和合作伙伴主导的策略来扩大覆盖范围。例如，我们近期扩大了与 Carahsoft 的合作，旨在通过 100% 渠道主导的策略，进一步渗透美国的商业和中小企业市场。此外，我们还增设了专门负责拓展企业客户的新客户销售主管。

Z-Flex 仍然是我们市场战略的重要组成部分。它为客户提供多年合约，允许客户灵活激活或更换模块而无需启动新的采购周期，同时还提供优质的部署协助和支持。本季度 Z-Flex 再次展现强劲的增长势头，显著提升了追加销售额，缩短了销售周期，并增强了对未来前景的可见性。第四季度，Z-Flex 的总合同价值 (TCV) 超过 7.7 亿美元，环比增长超过 60%。

2026财年，Z-Flex客户的年度经常性收入(ARR)平均增长近30%。该财年，Z-Flex创造了超过17亿美元的总合同价值(TCV)，凸显了客户对Zscaler的长期承诺。以下两个近期案例充分展现了该模式的价值。在一项为期五年、金额达数千万美元的Z-Flex交易中，一家全球2000强服务客户的ARR增长了近90%，本季度突破500万美元，这主要得益于现有产品的拓展以及新产品的采用，包括我们的人工智能安全和零信任云解决方案。

另一个例子是，一家年经常性收入达七位数的全球2000强零售和批发客户，通过一项为期三年、金额达八位数的Z-Flex协议，将其年度支出提高了140%。该客户不仅扩展了对9个现有模块的使用，还采用了6个新模块，其中包括我们的人工智能安全解决方案。

接下来谈谈运营业绩。我们在持续投资业务的同时，实现了强劲的盈利能力。非GAAP毛利率为80.2%，高于去年同期的79.3%。去年同期的数据包括在政府客户的数据中心一次性部署的大型私有云，其中包含一个毛利率较低的硬件组件。此外，本季度我们还实现了显著的运营杠杆效应。非GAAP营业收入为2.18亿美元，较去年同期的1.59亿美元增长6000万美元，增幅达37%。非GAAP营业利润率为24.3%，同比增长220个基点。

全年非GAAP毛利率为80.3%，同比增长20个基点;非GAAP营业利润率为22.9%，同比增长120个基点。这一业绩体现了我们稳健的商业模式、严谨的执行力以及在持续投资于未来巨大市场机遇的同时，实现盈利能力不断提升并保持可持续增长的能力。

接下来看一下资产负债表。本季度末，我们持有约35亿美元的现金、现金等价物和短期投资，以及17亿美元的债务。第四季度，我们产生了2.79亿美元的经营现金流，资本支出为2亿美元，占收入的22%。这使得我们全年的资本支出达到2.77亿美元，占收入的8%。加上7300万美元的内部使用软件资本化支出，2026财年全年自由现金流为7.79亿美元，自由现金流利润率为23%，低于去年的27%。同比下降反映了现金回收和资本支出的时间安排。

展望未来，我想就我们为支持业务增长而预期的资本支出作个更新。正如我上个季度所述，内存、存储和处理器的价格上涨，供应也趋紧。这些组件支撑着我们的数据中心基础设施和零信任分支机构设备。第四季度，我们抓住机会，加快了部分数据中心设备的采购。因此，2026财年的资本支出占收入的8%，与我们上个季度预期的占收入接近10%的水平相符。由于组件价格上涨，尤其是内存价格上涨，我们预计2027财年的资本支出将保持在较高水平。我们将继续监控成本，并定期更新相关影响。

为了提供更多资源支持我们的人工智能和增长计划，我们正在通过员工结构调整来重新分配资源。预计此举将影响约3%的员工，并产生约3000万美元至3300万美元的重组费用。

接下来谈谈业绩展望。我将介绍我们对2027财年第一季度和全年的展望。需要提醒的是，以下所有数据均基于非GAAP准则。第一季度，我们预计营收为9.35亿美元至9.39亿美元，同比增长约19%;毛利率约为80%;营业利润为2.15亿美元至2.17亿美元，同比增长约25%至26%，营业利润率为23%;其他净收入约为3300万美元;每股收益约为1.15美元至1.16美元(假设税率为21%，完全稀释后股份数为1.7亿股)。

2027财年全年，我们预计年度经常性收入(ARR)为43.96亿美元至44.26亿美元，同比增长约16.6%至17.4%。考虑到新增ARR的季节性因素，我们预计2027财年上半年新增ARR约占37%，第一季度约占15%。营收预计为39.08亿美元至39.38亿美元，同比增长16.6%至17.5%。毛利率约为80%，营业利润预计为9.24亿美元至9.32亿美元，同比增长约21%，营业利润率约为23.7%。其他净收入预计为1.4亿美元至1.42亿美元。假设税率为21%，完全稀释后股份约为1.73亿股，每股收益预计为4.86美元至4.90美元，自由现金流利润率约为23%至23.5%(已反映资本支出，但不包括占收入十几个百分点的内部使用软件)。我们预计，受资本支出和现金回收时间的影响，第一季度和第四季度的自由现金流利润率将呈现季节性增长。

展望未来，我们对继续扩大快速增长的 AI 安全产品组合、加速零信任无处不在的普及以及增加数据安全收入的机会感到兴奋。

总而言之，我们对2026财年的业绩感到满意。我们实现了25%的年度经常性收入(ARR)同比增长，营业收入和营业利润率均创历史新高。Z-Flex业务也保持了强劲的增长势头，并创下了年度经常性收入超过100万美元的交易数量新纪录。我对2027财年的巨大发展机遇充满信心。我们有信心继续在产品创新、市场拓展、客户增长以及为股东创造价值等多个方面实现盈利增长。

如需了解更多关于我们未来战略和计划的信息，请参加我们即将于 10 月 6 日在纽约市举行的投资者日活动。

我要感谢我们的员工、客户和合作伙伴一直以来的支持。话筒，现在可以开始接受提问了。谢谢。

问答环节

主持人

【主持人说明】我们的第一个问题来自巴克莱银行的 Saket Kalia。

萨克特·卡利亚，巴克莱银行研究部

好的，太好了。年末总结得很好。我就说一个问题，也许可以跟你们俩，Jay 和 Kevin 聊聊。很高兴看到明年 ARR 的增长率更高。也许我们可以问的是，我们上个季度讨论的销售流失对生产力的影响是什么?我们觉得进入 2027 年，销售流失情况是否已经趋于稳定?

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

让我先说说。过去几个季度，我们对销售组织进行了转型，从以机会为导向的销售模式转向以客户为中心的销售模式。第四季度的强劲业绩表明，我们推动的转型和变革卓有成效。实际上，第四季度的销售效率是最高的。我认为，凭借强大的销售团队、良好的渠道合作伙伴关系和强大的产品组合，我们在进入2027财年之际，已经占据了非常有利的地位。凯文?

凯文·鲁宾，首席财务官

是的，谢谢Jay和Saket。或许我只是想再次强调一下。第四季度是我们有史以来生产力最高的季度，而2026财年也是四年来年度销售生产力最高的一年。所以我认为我们已经为进入2027财年做好了充分的准备。提醒一下，上个季度我们有两位销售主管离职。一位是区域主管，另一位是垂直行业主管。我们已经填补了空缺，并从内部提拔了垂直行业主管。此后，一位新的主管接受了区域主管的职位邀请。请记住，某些区域的过渡期可能比其他区域更长。

最后，在考虑过渡方案时，我们预计领导层过渡将在本财年上半年完成，这一点也体现在我们的业绩预期中。我很高兴看到领导团队正在逐步组建，我们也计划在今年扩充现有团队。

主持人

下一个问题来自花旗银行的法蒂玛·布拉尼。

法蒂玛·布拉尼，花旗集团交易所研究

我希望您能详细分析一下本季度有机净新增客户增长加速的具体驱动因素。鉴于这是您的第四个财季，正值客户续约和扩张行为频发的时期。因此，我很想了解您如何权衡这些因素，以及您对本季度新客户增长活动的看法和感受。我只是想了解一下，相对于我们预期而言，哪些因素对增长和强劲势头最为敏感。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

我先来，凯文可以补充。第四季度几乎所有指标都表现非常强劲。你们也看到了所有数据。我们做得非常好。我们的产品组合已经相当丰富。“零信任无处不在”解决方案推动了我们大部分的销售。人工智能安全领域的同行们也在不断发展壮大。而人工智能安全需要零信任架构和零信任解决方案。我们的解决方案，比如“零信任分支”，表现非常出色。数据安全是我们业务的重要组成部分。即使是面向人工智能安全领域的新兴产品也发展得相当不错。所以实际上所有产品都表现得非常好。凯文?

凯文·鲁宾，首席财务官

是的，谢谢。那么，或许还有几点需要强调。本季度我们整体表现强劲，我认为这是最重要的一点。净经常性收入 (NRR) 虽然不是我们每个季度都会提供的指标，但今年每个季度都稳定在 115%。因此，我们在追加销售方面表现出色，我认为这一点值得肯定。另外，正如 Jay 所提到的，我们在人工智能安全领域取得了初步成功。显然，该领域在本季度表现强劲。但另一个令人乐观的观点是，我们在人工智能安全领域的销售渠道也增长了 75%，这为 2027 年的发展奠定了基础。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

如果允许我再补充两点，从新标识的角度来看，我们在财富 500 强企业中的渗透率从 45% 提升到了 50%，这相当显著。另外值得一提的是，我们达成了超过 100 万美元的交易。我们新增的百万年合同价值 (ACV) 团队数量在本季度创下了纪录。

凯文·鲁宾，首席财务官

法蒂玛，我提到的人工智能相关项目数量增长是指季度环比增长，而不是同比增长。

主持人

下一个问题来自瑞银集团的罗杰·博伊德。

罗杰·博伊德，瑞银投资银行研究部

太棒了。杰伊，我想和你聊聊你在人工智能安全领域赢得这些项目时所看到的竞争环境。我还想重点谈谈你之前提到的与一家航空公司达成的七位数追加销售协议，你击败了另外两家平台竞争对手。你能谈谈你在这些竞争中观察到的情况吗?想必各公司都非常重视这些决策，并试图在选择他们认为最能保护人工智能的安全层级时做出战略性决策。我很想知道你观察到了什么，以及是什么让你赢得了这些大单。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

是的。人工智能安全需求旺盛，人工智能安全公司也层出不穷，初创公司更是数不胜数。我们发现，客户告诉我们，他们并不需要再多一两个人工智能安全产品。他们需要的是一个集成解决方案，不仅针对人工智能安全，还能与其他安全系统协同工作。例如，我们重点介绍的这家交通运输客户，就是 Zscaler Zero Trust Everywhere 的客户。

他们自然会说，如果我需要拓展到人工智能安全领域，那么明天我就必须为代理通信做好准备，而零信任交换机制能够确保代理的策略执行。我们自然而然地成为了他们的首选。没错，每家公司都在提供人工智能安全解决方案，但他们各自的侧重点却不尽相同。我们的优势在于，我们拥有一个涵盖资产管理、通信、关系分析以及代理通信的(内部)解决方案。这才是我们真正的独特之处。

主持人

下一个问题来自富国银行的理查德·波兰。

理查德·波兰，富国证券有限责任公司研究部

我只是想了解一下本季度几个垂直领域的概况。说到联邦业务，我知道去年联邦业务的表现比我们预期的要弱一些。但当我们展望本季度以及即将到来的联邦业务财年结束时，有什么需要注意的地方吗?

凯文·鲁宾，首席财务官

是的，我会尽快回答。你看，联邦业务在2026财年对新增年度合同价值(ACV)的贡献接近两位数，与2025财年非常相似。对2027财年的预期也类似。没有什么特别需要指出的。显然，今年早些时候，由于[听不清]，市场环境比较艰难，但我们看到过去几年联邦业务的表现一直相当稳定。

主持人

下一个问题来自杰富瑞集团的约瑟夫·加洛。

Joseph Gallo，杰富瑞研究部

本季度业绩不错。我只是想请您单独列出Symmetry业务对第四季度新增净ARR的贡献。另外，鉴于2026财年非席位业务的强劲增长，您对2027财年有何预期?因为您显然正在不断增加这方面的业务。那么，是否可以预期新增业务中来自非席位业务的比例会更高?

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

因此，Symmetry 是一项极具创新性的技术，它本质上是将访问不同数据源的不同条目连接起来，正如我们所看到的，人工智能代理的激增使得这项创新技术变得极其重要。Symmetry 最初是一家技术公司，几乎没有任何收入。但它正在成为零信任交换的重要组成部分，不仅适用于代理，也适用于云工作负载的零信任和设备的零信任，因为理解实体与其访问内容之间的关系是基础。这就是它发挥作用的地方。

关于非席位机制，我想说的是，早期我们的产品，例如面向用户的 ZIA 和 ZPA，主要以用户为中心。但之后我们的很多产品并非如此。例如，面向云工作负载的零信任安全解决方案，其核心在于工作负载本身，本质上是基于使用量的。而面向分支设备的零信任安全解决方案，则主要关注分支设备和物联网/运营技术 (IoT/OT) 设备的通信，其核心在于非席位机制。数据安全方面，部分模块基于席位机制，而其他模块则基于数据量。几乎所有的人工智能安全产品或面向人工智能的安全产品都是基于使用量的，与查询相关联，本质上都转移到了令牌使用上。凯文?

凯文·鲁宾，首席财务官

是的。所以关于Symmetry，正如Jay所说，它实际上是一项技术和人才引进项目，为我们提供了访问图技术。其结果对我们的最终结果无关紧要，也没什么其他需要特别说明的。

主持人

下一个问题来自古根海姆证券的约翰·迪富奇。

John DiFucci，古根海姆证券有限责任公司研究部

我——不好意思。我的问题分为三部分，但我保证它们都相关。您提到，为了拓展企业客户，公司正在进行重组，同时也在增加新的企业销售代表，这将影响到3%的员工。您能详细说明一下吗?首先，哪些类型的员工会受到影响?最终员工总数会受到怎样的影响?其次，这些新销售代表需要负责哪些领域?是特定销售领域，还是会覆盖所有地区和产品线?最后，推动这一举措的原因是什么?是像Jay提到的AI带来的市场需求拐点，还是像您之前提到的那样——您也提到过——销售业绩非常出色，所以现在需要招聘更多员工来保持增长?

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

是的，让我先说。首先，您提到的削减，本质上是对我们部分资源的重新平衡和重新分配，以提高杠杆作用，并加大对我们正在关注的人工智能领域的投资。这很容易理解。至于增加销售资源，当公司发展势头良好时，增加资源是很自然的。我们几乎一直都在这样做。现在的问题是，我们应该把大部分资源投入到哪里。

我们确实有专业团队和客户经理。我们的专业团队做出了非常重要的贡献，我为此感到非常自豪。我们的首席营收官 Mike Rich 和他的团队发展壮大了我们大约三年前开始的“客户拓展团队”理念。它已经发展成为一支非常优秀的专业团队，我们正在为这些专业团队增加资源。同时，我们也在各个地区增设客户经理。其中一个需要增加客户经理的领域可能是企业客户。如果你看看高端企业客户，我们的覆盖面相当不错。但随着企业客户规模的缩小，我们的覆盖面就比较薄弱了。我们正在努力弥补这方面的不足。我们也在投资一些渠道资源，因为渠道正在帮助我们拓展中端市场，比如……凯文?

凯文·鲁宾，首席财务官

是的，约翰，我唯一要补充的是，重组费用大约占3%。所以数额不大，重组费用大约在3000万到3300万美元之间。也许可以再强调一下杰伊提到的，迈克正在扩充团队，既是为了抓住新客户带来的机遇，也是为了提升销售额。我们目前有大约4600家目标公司，而目标公司总数为2万家。所以，单单新客户开发就蕴藏着巨大的商机。迈克认为，可以通过专门负责新客户开发的员工，以及既维护现有客户又开拓潜在客户的销售代表来抓住这个机会。因此，我们有机会在这两个方面继续扩张。

John DiFucci，古根海姆证券有限责任公司研究部

所以，为了说清楚，各位，谢谢你们提供的细节。我的意思是，嘿，听着，我们的销售团队越来越优秀，生产力也提高了。为了继续发展壮大，而且你们的规模也越来越大，根据大数定律，你们只需要招聘更多的销售人员。但这更多的是关于这个，而不是杰伊之前提到的人工智能如何改变市场对安全产品的需求。我理解对了吗?

凯文·鲁宾，首席财务官

说实话，我认为这并非非此即彼。我的意思是，我们确实看到人工智能领域整体发展势头强劲，无论是人工智能安全方面，还是人们对零信任以及我们现有的核心零信任交换平台的广泛关注。因此，我不认为讨论应该仅仅局限于继续招聘以扩大规模。我认为目前人工智能的这股发展势头非常强劲。

主持人

下一个问题来自摩根大通的布莱恩·埃塞克斯。

Brian Essex，摩根大通公司研究部

我想就法蒂玛提出的问题从另一个角度来谈谈。我想问问Red Canary业务的健康状况。我知道年初的时候，大家对这个平台的续订体验还有些疑问，现在一年过去了，你们已经有了续订方面的经验。我认为它的表现相对不错。但你们年初也提到过，其中一些客户并非Zscaler的典型客户。

既然您已经积累了一年的经验，您对这项业务的增长有何预期?我完全理解收购知识产权背后的逻辑，以及它将为即将推出的产品带来的价值。但我只是想了解您对现有客户群的健康状况、续约情况以及未来业务增长的看法，以便我们能够评估并解读2027财年的前景。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

我先从更广泛的角度谈谈。收购 Red Canary 的目的首先是为了确保我们拥有能够融入我们安全运营平台的智能代理技术。其次，我们之前缺乏安全运营方面的专业知识。Red Canary 拥有十年经验，非常了解我们的安全运营体系，这对我们来说至关重要。在这一领域，我们成功地将他们的技术与我们的技术进行了整合，这正逐渐成为我们安全运营解决方案的重要组成部分。关于财务方面，凯文?

凯文·鲁宾，首席财务官

所以，2026财年我们的重点是将Red Canary的技术整合到我们下周即将推出的Agentic SOC解决方案中。一年前完成收购时，我们并不清楚他们业务的哪些部分能够持续发展。因此，我们在获取年度经常性收入(ARR)方面采取了较为保守的方式。坦白说，我们很高兴能够在整合过程中维持现有业务。正如我上个季度提到的，展望2027财年，我们正在整合他们的技术。这是一个整合后的产品，将于下周推出。因此，就Red Canary而言，我们预计不会有任何新增的年度经常性收入。所有这些最终都将体现在整合后的解决方案中。

Brian Essex，摩根大通公司研究部

非常有帮助。您认为就该平台上可能发生的任何用户流失而言，目前是否已经基本过去了?

凯文·鲁宾，首席财务官

我的意思是，你看，我们已经反复讨论过MDR业务与我们业务截然不同的客户流失率。而事实也的确如此。2026年，我们确实看到Red Canary的业务流失率有所上升。尽管如此，正如我之前提到的，我们仍然能够维持他们的业务。我预计，对于即将续约的客户，我们将继续看到MDR业务通常较高的客户流失率，而不是我们业务的流失率，但这些都在指南中有所考虑。

主持人

下一个问题来自摩根士丹利的梅塔·马歇尔。

Meta Marshall，摩根士丹利研究部

好的。我想问一个关于Z-Flex市场增长情况的问题。随着你们不断扩展平台，引入AI安全和智能安全运营中心(Agentic SOC)功能，你们是否计划在新产品中强制推行Flex套餐?与传统销售方式相比，Flex套餐对销售周期有何影响?

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

我先来。Z-Flex 的重点不在于强制执行，而在于提供灵活性。随着我们平台规模的扩大，很多时候，客户在评估产品 A、B、C 或 D 时，往往难以抉择，这需要花费更多时间。通过提供这种灵活性，客户可以先选择一定数量的产品，然后无需经过传统的采购流程即可更换其他产品。这正是他们最迫切的需求之一。有时，他们希望能够根据需求增加产品数量，例如，如果他们最终购买了 6 种产品而不是 3 种，他们就希望能够灵活调整，而这正是 Flex 协议的一部分。此外，他们也希望拥有更长的使用期限。

客户与我们之间的互动并非交易性的，而是长期的。一旦他们部署了我们的产品，他们就会进行投资，希望长期与我们保持合作关系。他们也希望能够根据价目表购买其他产品。所有这些都对业务、客户以及我们自身都非常有利。但随着我们平台规模的扩大，所有产品都将纳入我们的 Z-Flex 产品组合中。

凯文·鲁宾，首席财务官

是的。正如我之前提到的，另一个优势是——它免去了客户每次想在平台上采用和实施新模块或功能时都要重新进行采购流程的麻烦。只需讨论一次即可。客户可以完全灵活地选择在不同时间点适合自身业务使用的功能。这些都是长期合作，所以我们能够提供这种程度的灵活性。因此，我们对 Z-Flex 的发展势头非常满意。正如我之前提到的，截至 2026 财年末，Z-Flex 的订单额超过 17 亿美元。可见，它受到了市场的热烈欢迎。

主持人

我们的下一个问题来自奥本海默公司的伊泰·基德隆。

Ittai Kidron，Oppenheimer & Co. Inc. 研究部

各位，今年的业绩收尾很稳健。凯文，我想深入了解一下你对2027财年的展望，特别是关于年度经常性收入(ARR)方面。如果你能详细解释一下你在制定ARR预测时考虑的因素，那就太好了。显然，你们的净新增ARR增长势头非常强劲。如果我没算错的话，2027财年预测的中点值显示，净新增ARR将下降到4%。所以，我很想了解一下，在市场推广、新产品以及其他你认为需要重点提及的方面，具体都包含了哪些内容。非常感谢。

凯文·鲁宾，首席财务官

是的，谢谢，伊泰。或许从最高层面来说，我们对2027年的发展势头非常乐观，尤其是在第四季度净新增年度经常性收入增长17%之后(不包括Red Canary)。我正在考虑我们之前讨论过的销售转型所需的时间，包括地域和垂直行业，以及集成安全运营解决方案的推广速度。

除此之外，正如我之前提到的，我们的净经常性收入(NRR)一直保持稳定。我提到过，2026财年的每个季度，NRR都达到了1.15亿美元。所以我预计这一数字会继续保持下去。我们也有机会加速新客户的增长，这一点我们之前也讨论过。我们正在增设专门负责新客户销售的主管，他们专注于企业客户。从产品角度来看，我们现在有更多机会通过各种产品赢得新客户，这与几年前的情况截然不同。因此，我对2027年的各个方面以及我们持续增长的机会都相当乐观。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

人工智能安全也带来了进一步的利好因素。

Ittai Kidron，Oppenheimer & Co. Inc. 研究部

您是否已将人工智能安全作为重要的考量因素纳入您的展望中，因为该领域的很多资产仍需进一步开发?

凯文·鲁宾，首席财务官

是的。我们在指导意见中没有专门提及人工智能安全方面的贡献。但正如我所提到的，人工智能正迅速成为推动业务发展的强劲且持久的动力。它不仅推动了对人工智能安全解决方案的需求，也推动了对“零信任无处不在”和数据安全的需求。我们预计这些驱动因素将在2027年持续存在。

主持人

下一个问题来自瑞穗银行的 Gregg Moskowitz。

Gregg Moskowitz，瑞穗证券美国有限公司研究部

杰伊，正如你所说，你将在下周三举办 Agentic SecOps 的发布会。坦白说，自从你收购 Red Canary 以来已经过去了很长时间，现在发布会的日子即将到来，我们很想听你详细介绍一下 Agentic SecOps 的独特之处以及它将为客户带来哪些益处。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

是的，问得好。过去几年，我们的客户一直在和我们沟通。他们告诉我们，我们拥有全网最佳的数据和遥测数据，因为我们能够实时监控从终端到云端以及云端工作负载的所有数据。这使得我们每天能够处理超过7500亿条交易日志。这为真正优秀的安全运营(SecOps)奠定了基础。因此，我们的客户会说，我们必须把这些数据发送给其他供应商。既然你们已经掌握了这些数据，为什么不能提供更多对安全运营更有意义的信息呢?这很正常，我们理应这样做。这是我们最主要的驱动因素。

第二点是，我们多年来观察到，安全运营(SecOps)解决方案经历了从第一代到第二代的转变。第二代解决方案虽然仍然以人为本，但自动化驱动为主。本质上，它们仍然是人为驱动的。我们看到了构建真正原生于智能体的SecOps解决方案的机会，在这个解决方案中，智能体能够以机器速度驱动、检测和调查问题，而传统解决方案则需要耗费大量时间。我认为这是一个颠覆传统SecOps解决方案的机会，即使是那些自称为下一代SecOps的解决方案也不例外。

最后一个因素是闭环修复。如今，从发现漏洞到漏洞被利用并缩小影响范围，典型的安全运营解决方案通常需要数天甚至数周的时间才能获取所有遥测数据、完成所有检测和规划并真正采取行动。而有了 Zscaler，由于我们拥有大部分数据，我们可以在几分钟内完成这些工作。这些是我们选择 Zscaler 的主要原因。我们有很多客户都在等待我们的解决方案真正部署。因此，我们对此感到非常兴奋。我认为我们将迎来一个意义重大的机会。今年上半年，它可能需要一些时间才能真正发挥作用，但应该会在下半年以及 2028 财年开始贡献收益。

主持人

谢谢。现在我想把电话转回给杰伊·乔杜里，请他作总结发言。

贾格塔尔·乔杜里，联合创始人、首席执行官兼董事会主席

感谢各位今天莅临。我们希望能在我们的投资者会议上再次见到您。再次感谢。

主持人

谢谢。会议到此结束。感谢您的参与。您现在可以断开连接了。

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美股投资网获悉，周四美股盘后，企业自动化软件公司UiPath(PATH)公布了2027财年第二季度财报。财报显示，在截至2026年7月31日的第二财季，UiPath实现营收4.1026亿美元，较去年同期的约3.63亿美元增长13%，高于市场普遍预期的3.9777亿美元。该公司表示，营收增长主要受稳定需求及外汇阻力减弱提振。该公司当季实现GAAP经营利润3200万美元，并连续第四个季度实现GAAP盈利;调整后每股收益为0.15美元，与分析师预期的0.15美元一致。

年度经常性(ARR)收入方面，UiPath报告ARR为19.38亿美元，同比增长12%。净新增ARR从上一季度的3100万美元提升至3700万美元，环比出现改善。尽管净新增ARR的绝对规模仍不算高，但管理层强调，这一指标的走势正“以稳定的方式向上”。

客户结构层面，UiPath表示，其客户结构正向大型账户集中。ARR达到10万美元及以上的客户数量同比增长10%至2666家;ARR达到100万美元及以上的大型客户数量同比增长21%至387家。该公司补充道，客户流失主要集中在小型客户群体。

展望未来，UiPath上调了全年指引，公司预计营收在17.89亿至17.94亿美元之间，高于此前约17.76亿至17.81亿美元的指引区间，也高于市场预期的约17.8亿美元。非GAAP经营利润预计约为4.45亿美元;调整后自由现金流约为4.25亿美元;毛利率约为84%。此外，公司预计全财年ARR将达到20.65亿至20.7亿美元，高于此前约20.6亿美元的预测。管理层表示，公司有望在2027财年内实现ARR突破20亿美元的里程碑。

对于2027财年第三季度，公司预计营收在4.4亿至4.45亿美元之间，高于分析师预期的约4.418亿美元;非GAAP经营利润约为1亿美元;ARR预计在19.92亿至19.97亿美元之间。

UiPath在财报中重点强调了AI在其业务中的渗透程度。首席执行官Daniel Dines表示，本季度前20大交易中有18笔涵盖了AI，凸显AI在重大客户合作中的核心地位。他指出“在智能创造价值的地方使用AI，在精确性至关重要的地方使用确定性自动化。”这一策略旨在帮助客户在保持流程可控的同时，获得更高的规模化投资回报率。

尽管第二财季业绩超预期且上调全年指引，但UiPath股价在盘后交易中却出现剧烈震荡。这一走势表明，投资者的关注点已明显超越单季营收超预期本身，转向公司ARR增长动能、AI货币化路径以及整体增长前景。

与财报同时公布的还有一系列高管变动。Hitesh Ramani被正式晋升为首席财务官，此前他在财务团队中已承担重要职责。Ashim Gupta继续担任首席运营官。Brad Brubaker被任命为首席法律与行政官，职责范围在其原有角色基础上进一步扩大。此外，Kaiser Permanente高管Yazdi Bagli加入UiPath董事会。

财报数据表明，UiPath的业绩增长正在重新加速，同时运营效率和盈利能力明显改善。该公司管理层指出，UiPath最大的竞争优势在于模型无关+流程编排+企业治理。也就是说，客户可以自由选择不同的AI模型和AI框架，而不会被锁定在某一个AI生态系统中。UiPath认为自己的核心价值并不是生产某一个最强的AI模型，而是成为企业AI运行的“基础设施/轨道”AI模型负责智能，UiPath则负责流程、编排、自动化和治理。随着AI能力越来越强，编排能力、治理能力和模型选择权的重要性反而会越来越高。此外，AI已经开始真正进入大客户交易，说明AI已经从概念和试验阶段逐渐进入大型企业的实际采购。这意味着UiPath有机会提高单客户的合同金额，并进一步扩大平台渗透率。该公司管理层还尤其看好编码智能体，称可能成为新的增长和效率引擎。

以下是UiPath第二财季财报电话会议具体内容。

一、管理层发言

Daniel Dines——联合创始人、首席执行官兼董事会执行主席

我们又度过了一个执行强劲的季度。ARR增长12%，非GAAP营业利润率扩大至22%，并实现连续第四个季度GAAP口径盈利。

过去两年，我们一直在为下一阶段的增长转型。我们不断发展我们的平台、业务流程编排、智能体化(agentic)能力以及软件测试;显著改善了我们的市场进入(go-to-market)执行和运营纪律;并重新加快了公司的创新步伐。

如今，我们是一家更强大的公司，而且越来越多的客户不再只是希望UiPath自动化单个任务，而是希望我们编排复杂、长期运行且充满异常情况的业务流程，并成为他们AI转型过程中的关键合作伙伴。

我们过去已经谈了很多AI如何改变软件。现在更大的问题是，企业如何把AI转化为真正的商业价值。客户并不是在AI和确定性自动化之间二选一。他们是在选择实现某种结果的最佳方式。

AI非常擅长推理，但它具有概率性，而且在大规模应用时可能成本高昂。许多企业流程并不需要在每一个步骤都进行推理。它们需要的是准确性——每次都得到完全相同的结果，同时确保安全、可靠，并以尽可能低的成本完成。

这就是为什么我们让客户可以在AI之外选择确定性自动化(deterministic automation)或无Token自动化(tokenless automation)。我们的方式很简单在智能能够创造价值的地方使用AI，在准确性至关重要的地方使用确定性自动化。这样，客户就能获得AI的好处，而无需为每一个步骤的AI推理付费，最终能够在规模化应用中实现更好的经济效益和更高的投资回报率(ROI)。

这正是UiPath与众不同的地方。我们通过编排智能体、机器人、API系统和人员之间的端到端流程来交付业务成果，并针对每个步骤使用最合适的技术，从而在智能性、可靠性和成本之间实现最佳组合。

我们同时也是模型无关(model agnostic)的，这让客户可以自由选择最适合其工作的AI模型和技术，而不会被锁定在单一生态系统中。随着AI扩大企业可以实现自动化的范围，我们认为这种选择权、编排能力和治理能力的组合将变得更加有价值。

因此，现在的机会就是扩大我们已经建立起来的业务，在客户群中扩大采用率，进一步深入企业内部，并继续把我们的创新转化为持久的增长。而随着我们扩大规模，强大的执行力以及公司内部各部门之间的协同性变得更加重要。

这就是为什么Ashim Gupta接下来将专注于他的首席运营官(COO)职务。Ashim一直是我最亲密的合作伙伴之一，也是过去几年中对我们建立财务和运营纪律负有最大责任的领导者之一。作为COO，他将专注于公司的日常运营，在整个市场进入组织中推动更强的纪律性和一致性，加强跨职能执行，并领导公司业务中的关键战略重点。随着Ashim全面专注于公司运营，我们将在财务部门进行一次有计划的领导层交接，由Hitesh Ramani接任首席财务官。

这是顺理成章的下一步，也体现了我们所建立的领导团队的实力和深度。Hitesh于2021年加入我们，担任首席会计官，并在过去两年担任副首席财务官，与Ashim在整个财务组织中密切合作。他在公司的每一个重大里程碑中都是关键合作伙伴，包括我们的IPO，并帮助建立了我们今天所拥有的财务严谨性和纪律性。鉴于Hitesh现有的职责以及对公司业务的深入了解，我们预计财务组织将实现非常顺畅的过渡，并保持高度连续性。与此同时，Ashim继续担任COO，因此他和Hitesh将继续在各自的岗位上密切合作。

这些变化将使我们在运营和财务方面拥有更强的专注度，并在公司规模扩大的过程中，让两位经验丰富的领导者担任关键职务。我很高兴继续与Ashim和Hitesh密切合作，我对我们目前的领导团队以及我们执行未来机会的能力充满信心。

现在回到我们的季度业绩。我们交付了强劲的第二季度业绩，再次在营收和利润两端均超过指引。ARR达到19.38亿美元，同比增长12%，其中包括3700万美元的净新增ARR;营收为4.10亿美元，同比增长13%。第二季度非GAAP营业利润增长至8900万美元，营业利润率为22%，同比提升超过400个基点，这得益于运营效率的改善以及整个业务执行纪律的加强。

这些业绩背后，我们刚才所描述的战略正在客户中逐步体现。本季度我们最大的20笔交易中，有18笔包含AI，这表明AI已经越来越成为我们最大客户项目的核心组成部分。客户正在从单个自动化使用场景扩展到更广泛的端到端流程，采用更多UiPath平台功能，并且在一些情况下，将自动化和AI工作负载整合到UiPath平台上。

我们也看到，当交易中加入AI后，客户的扩展规模会更大。一家全球保险公司就是一个很好的例子。该公司进行了一笔七位数金额的扩展项目，正在对受益人理赔流程进行现代化改造，并扩大对IXP、Maestro智能体和机器人的使用。在UiPath前置部署工程师的支持下，Maestro将文件接收、受益人分析、编排、异常处理以及人在环(human-in-the-loop)工作整合到一个受到统一治理的端到端流程中。由于UiPath已经嵌入其生态系统，该客户能够迅速推进这一使用场景，并在同一基础之上继续改造组织内的其他流程。

在公共部门，美国战争部扩大了与UiPath的合作伙伴关系，以支持军种范围内的清洁审计(clean audit)计划。在确定性基础之上，该部门正在增加Autopilot、我们的IDP解决方案以及测试自动化，以实现关键审计和对账工作的自动化。

我们还看到，治理能力和可靠性正在成为真正的竞争差异化因素。一家领先金融机构选择UiPath、而不是其他编排供应商，将其作为端到端流程的单一平台。Maestro是唯一能够在其自研应用程序之间进行编排，同时满足其大规模治理和合规要求的解决方案。目前，该方案已经部署到一个关键的营收渠道流程中，将确定性自动化与人在环安全机制结合起来。

这些并不是孤立的例子。无论是新客户还是现有客户扩展，我们都看到客户正在UiPath上实现标准化，并将各种点状解决方案整合到我们的平台上。一家美国领先的区域性银行正在将其整个自动化项目整合到UiPath上，使用Test Cloud进行转换测试，并在欺诈和合规领域使用智能体化流程，通过一个重要模块帮助管理风险。加拿大最大的金融服务公司之一正在与Ashling Partners合作，将其整个自动化业务迁移到UiPath，并计划使用编码智能体推动迁移，目标是降低维护成本并缩短实现价值的时间。在扩展业务方面，一家《财富》世界500强金融服务公司正在通过一项由CIO主导的数百万美元计划，将其所有自动化需求转移到UiPath，同时扩大Test Cloud的使用，以测试其向客户部署的投资管理软件。

这些成功案例的共同点就是整合。当客户开始把自动化和AI结合起来考虑时，我们越来越看到他们希望拥有一个能够构建、编排、测试和治理整个流程的统一平台。我对编码智能体、试点项目以及实施工作目前取得的成果感到非常兴奋。我们的前期结果显示，前置部署工程师和编码智能体能够将工作量减少近60%。随着我们继续在此基础上发展，这将对客户的实现价值时间以及整体总拥有成本(TCO)产生变革性影响。

我们也在一家领先的美国能源公司身上看到了类似的潜力。他们正在整个自动化生命周期中使用Cursor与UiPath，从架构和开发，到测试、代码审查，再到生产部署。编码智能体可以直接创建UiPath工作流，而我们的平台则确保开发过程受到治理并实现标准化。所以，这并不只是让AI更快地编写代码。它意味着让整个自动化生命周期都变得更快。

这也是为什么我们认为AI会扩大自动化市场的重要原因之一。AI不仅会创造新的使用场景，也会降低构建这些使用场景所需要的成本和工作量。此外，为了进一步加快实施速度，我们宣布推出一款新的、对开发者友好的工作流自动化工具，目前处于公开预览阶段。该工具允许开发者使用他们已经熟悉的编码智能体，例如Claude Code、Codex、Cursor和GitHub Copilot，通过API和智能体来编排业务流程并实现人工任务自动化。它将AI原生开发的速度与企业所需要的治理能力结合起来。

我们的横向平台仍然是核心优势，使客户能够跨职能、跨系统和跨技术自动化并编排流程。越来越多地，我们正在将这种横向优势与垂直化、结果导向的解决方案结合起来，直接针对具体业务成果触达各业务线的买家，同时为更广泛的平台采用创造自然入口。本季度，我们在客户中看到强劲的增长势头，其中包括一家《财富》全球500强制造商。我们正在使用CFO办公室发票解决方案对其应付账款业务进行现代化改造，每年自动处理大约70万张发票。

真正打动客户的是我们的方法所能提供的成果概念验证阶段实现96%的文件处理准确率、自动化供应商沟通、丰富的运营仪表盘，以及预计将发票处理时间和支持工作量均降低50%。在医疗保健领域，一家领先的美国医疗系统选择了我们的拒付解决方案，用于在其收入周期管理流程中实现医疗理赔拒付的自动化。该解决方案将帮助其自动完成住院和门诊业务中的申诉创建和提交，使其能够追索此前因低于人工审核门槛而未被处理的数百万美元理赔，并有可能收回可观的额外收入。

WorkFusion进一步将这一方法拓展到金融服务领域。整合工作正在按照计划推进，我们对客户反馈以及正在形成的销售管线感到鼓舞。其专门针对金融犯罪和合规领域打造的智能体，使客户能够开箱即用地获得更加完整、以成果为导向的产品方案。测试也是我们继续扩大覆盖范围的另一个领域，尤其是通过我们的合作伙伴生态系统。

我们最近扩大了与Cognizant的合作关系。Cognizant将把UiPath Test Cloud嵌入其Testing as a Service以及许多服务产品中，帮助客户从基于人工脚本的测试转向智能体化测试。Cognizant还将通过其全球交付模式帮助扩大Test Cloud的客户上线和采用。

在结束之前，我也很高兴欢迎Yazdi Bagli加入我们的董事会。Yazdi在Kaiser Permanente、Walmart和Procter & Gamble拥有深厚的技术、运营和企业转型经验，我非常期待他为UiPath带来的视角。

最后，我们期待下个月在拉斯维加斯与许多朋友见面。我们将于9月22日以投资者日拉开序幕，届时我们将分享更多有关长期战略和产品路线图的信息。随后，9月23日至25日将举行我们的年度用户大会FUSION。

Ashim Gupta——首席财务官兼首席运营官

我为我们的财务团队所取得的成就感到无比自豪，我也想祝贺Hitesh，他一直是我们组织中非常出色的合作伙伴和领导者。Hitesh和我多年来一直并肩工作，没有人比他更适合领导我们的财务组织。

随着我全面专注于首席运营官的职责，我很期待在公司各个层面开展密切合作，推动一致性的执行并帮助业务扩大规模。其中很大一部分工作就是继续加强我们的市场进入执行。

我们花了大量时间与销售领导者以及客户账户进行细分，确保我们针对正确的机会配置正确的资源和战略，同时与领导团队协作，加强我们将平台广度推向市场的整体协同性。同样的重点也延伸到了我们如何推动客户群中的采用和使用，以及我们如何与合作伙伴开展合作。这些一直是我们的重要优先事项，我们正在继续加强销售一线、合作伙伴和客户之间的连接，以推动业务扩展，并让客户更容易采用更多平台功能。

我们拥有强大的领导团队、平台上的巨大创新能力，以及前方巨大的市场机会。我对我们能够共同实现的成果感到非常兴奋。

几分钟后，Hitesh将向大家介绍第三季度以及今年剩余时间的指引，但首先，我将介绍第二季度的业绩。回到本季度。除非另有说明，我将讨论非GAAP口径的业绩，所有增长率均为同比增长。我还想指出，由于我们以当地货币定价和销售，汇率波动会影响业绩。今后，我们将同时披露汇率变动相对于此前指引的增量影响，以及同比影响。

第二季度营收增长至4.10亿美元，同比增长13%。剔除约800万美元的同比汇率逆风后，营收增长16%。其中包括自我们发布上一份指引以及第一季度业绩电话会以来新增的100万美元汇率逆风。同比汇率逆风主要来自日元、罗马尼亚列伊和印度卢比。

ARR总额为19.3亿美元，同比增长12%。其中包括100万美元的同比汇率顺风，自第一季度业绩电话会发布指引以来没有新增影响。净新增ARR为3700万美元，高于上年同期的3100万美元。同比汇率顺风主要来自欧元。

本季度末，我们的云ARR约为13亿美元，其中包括混合云和SaaS，增幅超过19%。本季度末，我们约有10,350家客户，客户流失仍主要集中在最小规模客户群体，而ARR超过3万美元的客户数量同比增长6%。本季度，我们签下了公司历史上最大的新增客户之一——一家加拿大顶级银行。该银行正在寻找一个能够支持其向智能体化工作流演进的平台。

我们通过一个针对其第三方需求流程的智能体化概念验证向其展示了这一能力，将智能体、机器人、人员和系统结合起来，全部由Maestro进行编排，并提供大规模应用所需要的治理和合规能力。这一胜利体现了我们的客户战略，即新增具有巨大扩展潜力的企业客户。

本季度，我们还新增了包括Flexsteel、[Azul]和Purdue Federal Credit Union在内的客户。我们的战略越来越聚焦于赢得全球最大型企业客户并在这些客户内部扩大业务，而我们正在看到这一战略发挥作用。ARR达到10万美元或以上的客户数量增长10%，达到2,666家;ARR达到100万美元或以上的客户数量增长21%，达到387家。

我们的留存指标也依然强劲。美元口径的毛留存率(DBGR)仍然处于行业最佳水平，为97%;美元口径净留存率(NRR)为109%，今年以来提高了2个百分点，显示整个业务正在趋于稳定。剔除汇率影响后，美元口径净留存率为108%。

回到本季度。剩余履约义务(RPO)增长至13.78亿美元，同比增长14%。剔除约1900万美元的汇率逆风后，RPO增长16%。当前RPO增长至9.01亿美元，同比增长14%。

接下来谈费用。第二季度整体毛利率为82%，软件毛利率为90%。第二季度运营费用为2.47亿美元。GAAP营业利润为3200万美元，这是我们连续第四个季度实现GAAP盈利，高于去年同期2000万美元的GAAP营业亏损。GAAP营业利润中包含4500万美元的股票薪酬费用，而去年同期为7800万美元，同比下降42%。股票薪酬占营收的比例为11%，同比下降超过1,000个基点。

第二季度非GAAP营业利润为8900万美元，营业利润率为22%，同比提高超过400个基点，这得益于我们持续关注运营效率。第二季度非GAAP调整后自由现金流为3100万美元，而去年同期为4500万美元，主要受到税务相关付款时间安排的影响。

本季度末，我们拥有14亿美元的现金、现金等价物和有价证券，资产负债表状况健康，且没有债务。第二季度期间，我们以平均每股9.63美元的价格回购了240万股股票。

现在，我想把电话交给Hitesh，请他介绍业绩指引。

Hitesh Ramani——副首席财务官兼首席会计官

谢谢Ashim过去这些年的合作和指导。我很高兴能够承担这一职责，并在我们已经建立的坚实基础上继续发展。

接下来谈指引。我们在这方面的理念没有改变。我们根据眼前所看到的情况提供指引，并保持审慎的展望。对于团队在持续变化的宏观经济环境中的执行表现，我们感到满意。

在介绍具体指引之前，我想说明，从本季度开始，我们将同时披露汇率相对于此前指引的增量影响以及同比影响。正如Ashim此前提到的，我们的业绩受欧元、日元、印度卢比和罗马尼亚列伊等多种货币变动的影响。

接下来谈指引。对于2027财年第三季度，我们预计营收将在4.40亿美元至4.45亿美元之间。其中不包含自上次指引以来新增的汇率影响，但包含1,000万美元的同比汇率逆风。ARR预计在19.92亿美元至19.97亿美元之间。其中包括自上次指引以来新增的100万美元汇率逆风，以及400万美元的同比汇率逆风。非GAAP营业利润预计约为1亿美元。我们预计第三季度基本股数约为5.23亿股。

对于2027财年全年，我们预计营收将在17.89亿美元至17.94亿美元之间。其中包括自上次指引以来新增的100万美元汇率逆风，以及2,000万美元的同比汇率逆风，其中包括上半年已经实现的200万美元逆风，以及预计下半年产生的1,800万美元逆风。ARR预计在20.65亿美元至20.70亿美元之间。其中包括自上次指引以来新增的100万美元汇率逆风，以及500万美元的同比汇率顺风，其中包括上半年已经实现的1,000万美元顺风，部分被预计下半年的汇率逆风抵消。非GAAP营业利润预计约为4.45亿美元。最后，我们继续预计2027财年全年非GAAP调整后自由现金流约为4.25亿美元，非GAAP毛利率约为84%。

二、问答环节

1、Michael Turrin——富国银行分析师

我想快速问一个有关全职员工(FTE)的问题。听起来编码智能体正在大幅减少实施所需要的FTE，那么，每名FTE的部署能力提升了多少?随着客户需求扩大，这是否会改变你们的招聘计划?

Daniel Dines

是的，我们目前还处于验证阶段，希望了解编码智能体与FTE结合能够带来多少增量价值。我们目前取得的初步结果非常令人鼓舞，而且我相信我们正处于积极的发展轨迹之上。我认为，这与我们计划招聘多少FTE并没有太大关系，而是与我们的客户能够多快地实现价值有关。对于我们的合作伙伴而言，这同样是一项重要技术，因为我们的许多客户会使用合作伙伴提供的实施服务。我们会及时向大家更新进展。这是我们未来非常重要的重点，而整个P&E组织的一项重要工作，就是持续提升编码智能体在我们平台上的表现。

2、Bryan Bergin——TD Cowen分析师

我想了解一下你们目前在智能体化和AI解决方案方面的商业化以及变现方法。客户方面的讨论是如何发展的?另外，你能否谈谈模型成本和Token经济学(tokenomics)如何影响客户对于智能体化和确定性自动化大型交易的签约意愿?

Daniel Dines

是的，我们继续看到客户对于获得一种能够将智能与准确性结合起来的平台存在越来越强的需求。我们的平台在流程编排、任务自动化和文件处理方面处于全球最佳水平。

我们对全球最优秀的智能体化框架保持相当程度的中立性，例如LangChain、Claude Agent SDK和Codex harness，以及其他一些框架;同时，我们也是模型无关的。我认为，这种组合对客户极具吸引力。从本质上说，我们为企业运营提供“轨道”，而客户可以自行选择他们需要的智能类型。

Bryan Bergin

好的。我的追问是，能否谈谈第二季度净新增ARR的改善?显然，我们试图厘清其中有多少来自AI相关产品。你们能否以某种方式拆分一下现有客户对新智能体化AI产品部署的渗透贡献了多少，而通过完整产品套件获得的新客户又贡献了多少?你们刚才公布的最大20笔交易中有18笔涉及AI，这一数据当然令人鼓舞。但如果继续看净新增ARR，对于你们指引中隐含的下半年业绩，你们有没有任何需要特别说明的地方?

Ashim Gupta

好的，我把这个问题交给Hitesh，让他回答有关指引的部分。目前，正如我们定期讨论的，我们是按产品报告ARR的，Bryan。但你提到的这些数据确实令人鼓舞。而且，当我们听取客户电话会议、销售团队反馈以及与客户高管接触时，我们更加受到鼓舞。现实情况是，他们正在让交易拥有更高的ROI，这会带来更大的交易金额。

另一个令人鼓舞的地方是，我们正在真正解决更大型、更复杂的问题。随着世界继续发生变化，我认为这会提高我们与客户之间的黏性。所以，它实际上有两个方面一方面，它让我们能够获得更多前期收入;另一方面，它让我们在客户内部变得更加具有战略意义。我们对整个产品平台以及我们交付这些成果的能力都非常满意。

Hitesh，如果你愿意，可以谈谈指引部分。

Hitesh Ramani

当然，Ashim。正如我所说，在指引方面，我们的理念没有改变。我们根据眼前所看到的情况提供指引，同时采取审慎的方法。关于平台，正如Ashim所说，我们的平台定位非常受到客户认可。我自己上周与三家客户进行了交流，每一次谈话都得到了非常积极的回应。正如我们提到的，本季度我们最大的20笔交易中有18笔包含AI。在考虑第三季度以及第四季度的指引时，我们也将这一因素纳入考量。

3、Scott Berg——Needham & Company分析师

我想先从市场进入以及你们似乎正在取得的一些销售成功谈起。过去几个季度你们一直谈到销售执行有所改善，但看起来你们所面对的终端市场本身也正在出现需求改善。你认为目前处于这个周期的什么阶段?你们现在的销售执行是否已经恢复到你们希望达到的水平，也就是接近100%?还是你仍然认为距离真正进入最佳状态还有一段路?

Daniel Dines

我认为，我们目前实际上是在整个光谱的两端同时开展工作。在产品方面，我们正在采取我认为公司历史上最具创新性的产品举措。我们已经准备好在大型FUSION活动上宣布我们对于企业如何采用AI、编排和自动化的新理念。在销售方面，考虑到市场动态，我认为我们开始更加理解客户如何看待AI采用。某种程度上，在现有客户中，我们看到围绕AI的困惑正在减少。他们已经开始理解——我认为他们对什么时候最适合使用AI、什么时候最适合使用自动化，以及两者如何共存，有了更好的理解。

但对于整个客户市场，我还不能完全这样说。尤其是在我们争取新客户时，对话可能会有所不同。总体而言，我们还看到市场对于结果导向型交易的兴趣有所增加。这是一个对我们而言很有意思的领域。目前，这类交易只是零散地分布在全球各地，但它可能会成为一个规模更大的趋势。我们正在密切观察，以了解我们应该如何在这两个方向上同时发挥作用。

Scott Berg

明白了，很有帮助。然后，Ashim，当我看你们的净收入留存率指标时，它们在过去六个季度一直非常稳定。不过——也许你们会在即将举行的分析师日上谈到这一点——我们应该如何看待未来一段时间的净收入留存率?你们还有大量产品可以向客户销售，对吗?听起来你们的需求环境肯定有所改善。我的猜测是，相比几年前我们看到的情况，客户扩展业务会开始恢复。但这个数字是否有可能在较长时间内重新超过110%?还是说，对于近期而言，108%、109%这样的100%高位区间才是我们理解NRR的正确方式?

Ashim Gupta

不，我的意思是，没错，这正是我们的目标。我认为我们已经取得的进展实际上非常出色。去年年底我们以106%的水平收官，所以随着我们向这一目标迈进，我们已经提高了3个百分点。因此，我会说，目前的轨迹是稳定向上的，我认为这比上下波动要好得多。所以我们对此感觉非常好。

就你刚才提到的这一点而言，我们还有更多产品正在向客户推广规模化应用，正如Daniel所说。正如我提到的，我认为销售执行仍在持续改善。坦率地说，我们对消费量的关注在这一讨论中也非常关键。因此，我们实际上对这一发展轨迹感到非常满意。我们会进一步讨论这一问题。

显然，我们不会对这些关键指标进行长期预测，但趋势是积极的。我还想指出的是，这种向上运动和稳定性正在越来越高的规模上发生，这说明以美元金额计算的扩展业务正在扩大。这就是我在这里可以提供的一些情况。

4、Sanjit Singh——摩根士丹利分析师

我有两个问题。第一个可能问Ashim。当我们展望第三季度的联邦政府业务时，他们的财年将在9月底结束。所以，我想了解一下联邦政府业务的销售管线机会，以及目前进展如何。然后是一个给Daniel的问题。我认为你和我一直在讨论目前哪些策略和使用场景最受欢迎。我记得你特别提到软件测试非常受到市场欢迎。在第二季度是否还有其他使用场景开始受到欢迎，无论是行业特定的，还是跨行业的?

Ashim Gupta

是的。我认为我们的联邦业务表现非常出色。Joe Perrino是那里的负责人。我认为他和他的团队给我们以及整个团队留下了非常深刻的印象，尤其是在他们与客户以及各政府机构建立紧密关系方面。他们正在与一些令人难以置信的合作伙伴合作，这些合作伙伴正在战争部以及更广泛的其他机构开展变革性工作。同时，他们还把我们在医疗保健业务中积累的一些经验应用和借鉴到政府内部的医疗保健流程中。所有这些因素都让销售管线发展得非常好。在深入了解并影响这一市场环境方面，我们所做的工作也非常出色。所以，我们实际上对联邦业务的发展轨迹非常满意。

Daniel Dines

是的。关于使用场景，我们对使用场景销售以及垂直解决方案方法感到非常兴奋。除了测试之外，我们看到收入周期管理领域的需求不断增加，当然还有金融犯罪领域，在那里我们看到良好的销售管线形成。CFO办公室也是我们传统上非常强大的领域。此外，我们最近还在金融服务领域推出了贷款发起解决方案。

总体而言，这正在成为我们的重点领域。因为我们认为，垂直销售和解决方案销售能够带动整个产品平台。传统上，我们的商业模式很大程度上依赖“落地并扩展”(land and expand)，而这种方式能够帮助我们继续推进这一模式。

5、Jacob Zerbib——William Blair分析师

你刚才谈到市场对AI的困惑正在减少，这非常令人欣慰。你能否谈谈你们的销售团队如何适应这一新环境，尤其是在获得大型新客户方面?

Daniel Dines

我认为，我们正在市场上做大量教育工作，帮助大家理解AI最擅长的领域与准确执行最擅长的领域之间究竟存在怎样的界限。正如我在之前的回答中所说，我们正在改变销售方式，更加侧重基于使用场景的销售。几年前，我们在美国业务中就已经开始这一趋势，并且已经将其进一步完善。我们计划把这一方式进一步推广到整个市场进入(GTM)组织。

6、Raimo Lenschow——巴克莱分析师

首先，Ashim，祝你一切顺利。然后我有两个问题。Daniel，今天出现的一个问题——这可能也是为什么你们需要分享、为什么我们在[市场反应之后需要分享]——看起来其中一家大型前沿AI公司的新AI模型即将发布，据说它在完成工作、执行工作流方面的能力会强大得多。我不希望你针对这个具体模型作答。但在你们与客户的交流中，你如何看待这一问题?显然，AI会越来越强大，但你们更多处于确定性世界。你如何看待你们目前正在执行的工作流，与那些你们希望交给AI、或者AI应该执行的工作流之间的区别?我知道这又是一个有点基础性的问题，但这个问题再次出现，所以如果能够再谈一次会很有帮助。然后我还有一个给Ashim的追问。

Daniel Dines

听着，过去几个月里，我与我们的客户进行了很多讨论。如果你观察AI，显然它每天都在变得更加强大。但AI存在一个很有意思的局限性，我想特别指出这一点AI无法在工作过程中学习。当你雇用一名员工时，你会期待——你不会给他一本手册，说“我们的业务就是这样运行的”。没有任何一家公司能够拥有这样一本完整的手册。员工会通过阅读一些文件来学习，但他们也会从其他人那里学习，参加会议，与客户交谈。这是一种持续学习的过程。他们会被这些经历所改变。

AI并非如此。你对所有企业使用的都是同一个模型。每当你向AI提出一个问题时，本质上都必须向它提供整个企业的运行方式，也就是企业完整的运作机制。因此，如果你考虑这一局限性，就会越来越清楚，企业必须创建我所谓的“工作地图”(map of work)。你必须以非常具体的方式描述企业是如何运作的。同时，你还必须尽可能投入资源来构建框架，为企业的运营提供轨道。

在我看来，所有可以通过自动化和编排完成的事情，都应该交给自动化和编排完成。因为它是准确的、可靠的、无Token的，而且成本更低。而AI实际上是围绕着这个企业框架运行的。

某种程度上，你可以把我们的平台看成一个企业级harness，它能够控制AI，并向AI提供运行企业所需要的全部信息。但我所交流的所有客户都希望这些工作流属于他们自己，而不是属于模型。我所说的这整套“手册”也是属于客户自己的，而不是模型公司的资产。

因此，对我而言，最佳组合实际上就是建立一个能够提供编排和自动化能力的企业框架，并让这个框架成为模型周围的harness。这将为企业提供最佳的选择权。

Raimo Lenschow

好的，好的。非常完美。是的，这很有道理。然后Ashim，如果我考虑ARR和营收——或者你们报告的订阅营收——显然两者之间存在某种关系。过去几年，营收增长似乎一直领先于我们看到的ARR增长。你如何看待这种关系?尤其是从现在开始往前看，你认为这种关系会如何发展?祝你一切顺利。

Ashim Gupta

谢谢，Raimo。我还在这里，但感谢你，我非常期待与Hitesh和Daniel合作。Raimo，从——请记住，我们存在606会计准则带来的现象。因此，当我们预先销售更多完整的平台时，许可证与软件的构成就会发生变化，尤其是在我们的平台进行某些捆绑销售的情况下。我们会在投资者日上进一步讨论这一点。这里仍然存在轻微的SaaS逆风，但取决于交易组合以及我们销售更多平台的地方，这可能会导致订阅服务营收与许可证营收之间发生结构变化。实际上就是这样。

所以，当你看整体ARR时，正如我们在净新增ARR中所指出的，我们实际上对现在看到的加速感到满意。我想再次强调这一点。对于所有人而言，在606以及其他因素的影响下，去年我们的同比表现实际上是在下降。今年上半年，我们基本上处于——第一季度相当稳定。而你可以从第二季度的结果中看到加速情况。这真正向你展示了我们认为今天更能反映业务状况及其发展轨迹的指标。

7、Terrell Tillman——Truist Securities分析师

Hitesh，恭喜你扩大CFO职责。我有两个问题。第一个问题是关于最大的20笔交易中有18笔包含某种AI产品。但我想知道，在这些交易的最初落地或影响方面，情况是否基本相似?其中有没有涉及结果导向型变现?然后我还有一个给Ashim的追问。

Hitesh Ramani

我的意思是，再说一次，最大的20笔交易中有18笔包含AI，这基本上反映了我们看到客户对于平台的兴奋程度。我们看到，只要AI或平台成为交易构成的一部分，交易规模自然就会比其他情况下大得多。因此，这一发展轨迹正在持续。

Ashim Gupta

你有问题要问我吗?

Terrell Tillman

当然，我有。是的，我有一个更难的问题要问你，Ashim。我开玩笑的。你谈到了加强执行以及领导战略重点。我假设你手头有一整套事情，其中一些是更容易实现的、短期内可以完成的事项。然后随着你们进入年底并继续发展产品，也许明年会有一些规模更大的事项。在目前这个早期阶段，你能否分享一些你认为可以迅速产生影响、并让你感到兴奋的领域?

Ashim Gupta

我认为我们已经在迅速产生影响。尤其是在销售完成之后如何快速启动方面，我看到我们的团队执行力发生了非常显著的改善和转变。这些周转时间现在甚至发生在交易正式结束之前，因为我们的团队在交付方面行动得更快。第二个方面是，当我们进行复杂实施时，合作伙伴、服务团队和FTE团队之间的协调。我认为这些都是我们可以持续改善的领域，但我们已经看到一些“低垂果实”正在被解决。我还要告诉你，我对交付团队以及我们与产品团队之间的协同感到非常兴奋。我们的CTO Raghu Malpani非常注重一线。因此，随着产品、交付和市场进入之间的联系继续加强，我认为这真正让我们在面对客户更大、更复杂的问题时拥有获胜的资格。

8、Evercore分析师

你提到了销售执行的改善。你能否谈谈推动这种改善的一些具体因素?另外，在激励销售代表让客户试用更多AI产品方面，你们是否对薪酬方式进行了任何调整?

Ashim Gupta

我认为第一件事实际上就是一线团队。我们在各个市场部门拥有非常出色的领导者，比如美国金融服务、美国医疗保健、公共部门、制造业以及我们所谓的Summit——也就是工业和制造业企业——以及全球其他地区。他们中的许多人已经在这些岗位上工作了相当长的时间。所以，我认为这一切首先来自他们的专注，对吧?这与Daniel、我以及最高层领导团队的作用相比，更重要的是部署在一线的专业能力，以及“客户第一”的理念。我们过去两年一直在努力削减官僚主义，而且显然我们仍然可以做得更多，这一点非常明确。所以，这是第一点。

第二点，我确实认为产品、销售和营销之间的跨职能协同性正在持续增强。节奏非常快。因此，我们如何更快、更全面地为销售团队提供更好的内容?这些都是我们的重点领域，并且由公司内部多位领导者共同推动。至于薪酬，我们当然会把销售薪酬作为推动这一目标的工具。现实情况是，在很多客户那里，都存在对更广泛平台的需求。

坦率地说，将概率性自动化与确定性自动化结合起来，正是我们所提供能力的一部分。随着我们推出新产品，我们当然会尝试提供激励措施，无论是短期激励计划(STIPs)，还是在完成销售配额时提供额外激励。我们会有选择性地采取这些措施，而且我们对取得的结果非常满意。但随着市场环境以及我们的产品组合发生变化，我们仍然需要继续这样做。

9、Sanika Merchant——RBC Capital Markets分析师

恭喜你们取得这一季度的业绩。你们谈到了智能体化产品目前取得的积极进展。能否谈谈你们如何考虑未来公司智能体化产品的定价，尤其是在客户对这些产品的采用开始扩大之后?

Daniel Dines

我们目前仍在尝试不同的智能体化产品定价模式。我们最近推出了基于交易的定价模式，它将完成一笔交易所需要的所有必要调用全部包含在我们的流程编排中。我认为，我们可能会越来越走向结果导向型定价，这种定价将包括完成交易所需要的Token。

Sanika Merchant

作为追问，你们谈到了ARR加速，也谈到了达到20亿美元ARR这一里程碑。你认为哪些最重要的因素能够推动你们达到2027财年ARR预期区间的高端?另外，有没有什么正面因素或负面因素需要我们特别注意?

Ashim Gupta

我的意思是，再次强调正如我之前提到的，我们看到与客户之间存在高度一致性，而平台战略在客户中获得了非常强烈的共鸣。尤其是确定性能力与智能体化能力的结合。这正在帮助我们扩大交易规模。因此，这是我们感到兴奋的关键因素之一，而且当我们考虑第三季度和第四季度时，这一点已经被纳入我们的指引。

10、Keith Bachman——BMO Capital Markets分析师

Daniel，我想把这个问题直接问你。你谈到了随着客户将AI项目投入生产，治理和编排的重要性越来越高。所以我想问的是，当你们今天与客户接触时，在哪里看到最迫切的需求?这些讨论通常是从治理和控制要求开始，还是从更广泛的编排计划开始?

Daniel Dines

我会说，客户对于获得我们平台的广度存在越来越强的需求。我认为，从某种程度上来说，我们的平台与Gartner魔力象限(Magic Quadrant)中所谓的“业务编排和自动化技术”(business orchestration and automation technology)非常契合。所以，我并不认为客户一定会醒来后想着“我想购买编排”。但我认为，客户确实会醒来后思考什么是能够帮助我实现成果、让流程运行得更快、减少人为错误，同时引入AI但又以某种方式保护我的知识产权的最佳平台?我认为，正是这些因素的组合推动着目前的平台需求。

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美股投资网获悉，埃隆·马斯克正在将人工智能(AI)竞赛从地球推向太空。2026年初，SpaceX(SPCX)披露了一项极具颠覆性的太空基础设施建设计划，向美国联邦通信委员会(FCC)申请发射100万颗数据中心卫星的许可。SpaceX将在500至2000公里的近地轨道范围内部署规模最多高达100万颗卫星，计划将其用于构建一个具备超大规模计算能力的轨道数据中心系统，直接面向AI模型推理、机器学习、边缘计算及相关应用。

在太空建设AI轨道数据中心有助于克服地面AI数据中心瓶颈，包括电力供应紧张、冷却成本高、建设用地大。SpaceX认为，如果能够用星舰(Starship)大规模低成本发射，再结合星链(Starlink)已经积累的卫星制造、星间激光链路和星座运营能力，就有可以把“通信星座”进一步升级为“计算星座”。

8月底，马斯克在X平台上宣布，SpaceX首批搭载英伟达(NVDA)芯片的Starmind AI卫星将于2027年第四季度首次发射，并于2028年达到“显著规模”。这一时间表较此前招股说明书中披露的2028年计划有所提前。

就在同一天，英伟达官方宣布SpaceXAI将部署其新一代Vera CPU，以加速代理式AI(Agentic AI)工作负载，并将优化版的Vera Rubin NVL72机架级系统送入轨道，作为第一代Starmind卫星的算力核心。这项合作标志着全球首个太空AI数据中心项目从概念走向工程实施的关键转折。

轨道数据中心将有助于支撑大规模AI建设，但在其真正具备实用性之前，还需要取得一系列重大技术突破。尽管马斯克计划在2027年年底首次发射Starmind AI卫星，但其他业内观察人士认为，实现真正的大规模部署更可能要等到2030年代。

Neuberger投资组合经理Evelyn Chow表示“这是下一个十年才会发生的事情。未来四到五年，我们需要看到大量卫星发射、以及与之同步建设的连接基础设施，之后我们才能开始考虑轨道数据中心真正实现规模化。”

Orbital Gateway Consulting创始人Blaine Curcio表示，2030年代的时间表是一个“合理的判断”，但他同时警告称，SpaceX过去曾多次证明投资者的判断是错误的。他补充称“如果你在2010年代末询问任何一位卫星行业专家，SpaceX能否在2025年前发射1万颗卫星，包括我自己在内，他们每一个人都会说‘绝对不可能’。”

对于SpaceX来说，有一系列困难需要克服。首先是散热。地面数据中心可以依靠液冷来管理热量，但在太空真空环境中，散热的工作方式截然不同。Evelyn Chow表示“散热是一个巨大的问题。”“同时，它还需要具备抗辐射能力。”

其次是大规模数据传输。专注于激光通信的公司Transcelestial正在努力解决一个关键挑战——如何将海量数据传回地球。Transcelestial首席执行官兼联合创始人Rohit Jha表示“任何人都可以建造数据中心，但如果你无法与这些AI系统进行通信，那么这些数据中心就毫无用处。”

还有如何为超大规模部署提供电力。Rohit Jha还表示，轨道数据中心可能还需要另外五到七年才能达到“超大规模”(hyperscale)水平，而达到这一规模可能需要核能。

此外，Blaine Curcio认为，技术进步的速度也带来了相关障碍。他表示“GPU的发展速度非常快，因此，如果你以巨大的成本将一座最先进的数据中心发射到太空，那么它可能在短短几年内就会过时。”

轨道数据中心的成本账本正接受华尔街的严密审视。商业咨询机构伍德麦肯兹‌估计，建设1吉瓦轨道数据中心的成本约1700亿美元，是传统地面数据中心的三倍以上。摩根士丹利分析师Adam Jonas预计，SpaceX 2026年AI相关资本开支将达530亿美元，2027年再增1300亿美元。Blue Origin与Amazon创始人Jeff Bezos以及研究人员Andrew McCalip等则指出，昂贵的AI芯片和高昂的发射成本构成了目前的行业阻碍，现阶段的经济模型尚不合理。

然而，支持者认为太空数据中心可规避地面数据中心的监管障碍和社区反弹。与此同时，SpaceX正试图构建一套垂直整合的供应链来打破成本壁垒，推动轨道计算的经济性改善。一方面依靠星舰重型火箭大幅压低发射成本，另一方面通过名为Terafab的芯片工厂，与合作伙伴特斯拉和英特尔共同研发制造自有的AI芯片。通过掌控发射与底层算力硬件，SpaceX正加速推进其太空计算商业化的落地进程。

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美股投资网获悉，韩国存储巨头SK海力士(SKHY)周五就旗下美国子公司可能进行融资的市场传闻作出回应，表示尚未作出任何决定。截至发稿，SK海力士美股盘前涨1.53%。

SK海力士在一份声明中表示“公司特此澄清，虽然公司旗下名为Solidigm的海外子公司正在评估各项提升竞争力的措施，但截至本声明发布之日，尚未确定任何事项。公司将在具体细节确认后或本声明发布之日起三个月内作出进一步披露。”

媒体上月报道称，SK海力士正为Solidigm筹划规模达5万亿至10万亿韩元的Pre-IPO融资。报道称，Solidigm已开始招募负责SEC申报及对外财务披露的高管，进一步强化了市场对其将在纳斯达克上市的预期。

报道称，在产品层面，Solidigm已率先推出122TB级QLC企业级固态硬盘，成为全球首家发布该规格产品的厂商，并正在研发容量达245TB的下一代企业级SSD，主要面向AI数据中心的大规模存储需求。

SK海力士于2020年以约10万亿韩元收购英特尔NAND闪存及SSD业务，并于2021年在美国成立Solidigm以承接相关业务。若Solidigm成功在纳斯达克挂牌，将标志着SK海力士进一步深化其美国资本布局。

这家韩国存储芯片巨头今年7月以每股149美元的价格发行了1.779亿份美国存托凭证(ADR)，募集265亿美元，刷新了外国公司赴美上市的募资纪录。

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美股投资网获悉，特斯拉(TSLA)股价周五大跌约6%，此前公司举行了备受期待的Cybercab更新活动，但披露的新信息有限，未能满足投资者预期。分析师指出，市场最关心的定价、量产进度以及监管审批等关键问题仍悬而未决。与此同时，美国国家公路交通安全管理局对Cybercab启动审查，进一步给特斯拉进军Robotaxi市场的前景增添不确定性。

此次下跌也逆转了特斯拉周四活动举行前的涨势。受市场期待Cybercab更新推动，特斯拉股价周四一度上涨5.4%，但活动结束后投资者迅速转向失望。

Cybercab是特斯拉专门为自动驾驶出租车市场打造的车型，公司大约两年前首次展示该车，并于今年4月开始生产。Cybercab采用双座设计，车身呈古铜色，配备剪刀式或蝴蝶式车门，最大的特点是完全取消方向盘和踏板，其设计从一开始就以无人驾驶为核心。

特斯拉周四在德克萨斯州奥斯汀举行Cybercab活动，但此次活动仅限受邀人士参加，没有进行公开直播，首席执行官马斯克也没有现身。该公司在活动中宣布，目前使用特斯拉Robotaxi网约车应用的用户，已经可以在奥斯汀特定的“地理围栏”区域内乘坐Cybercab进行无人驾驶出行。

这意味着Cybercab已经开始进入实际载客阶段，但服务范围目前仍受到严格的地理区域限制。对于市场而言，真正决定Robotaxi业务未来商业价值的关键仍在于特斯拉何时能够扩大运营区域、增加车队规模，并最终在更多美国城市实现商业化。

RBC Capital Markets分析师周五在报告中表示，与特斯拉此前已经公布的信息相比，此次活动仅提供了“有限的新增披露”，而投资者最关注的Cybercab定价、生产扩张速度以及监管审批等问题依然没有明确答案。

RBC分析师还特别指出，此次活动没有进行公开直播，与特斯拉过去通常具有强烈宣传色彩和舞台效果的产品发布活动形成明显反差。尽管对活动评价相对谨慎，RBC目前仍给予特斯拉股票“买入”建议。

富国银行的评价则更加直接，其周五发布的研究报告标题为“特斯拉Cybercab发布活动令人失望”。富国银行同时指出，特斯拉目前在奥斯汀运营的Robotaxi服务已经面临一些早期执行问题。部分用户在网上发布视频并反映，特斯拉Robotaxi曾出现路线规划错误、错过目的地以及等待或乘车时间过长等情况。

这些问题对于特斯拉尤为重要，因为投资者近年来给予公司较高估值的重要逻辑之一，正是马斯克提出的自动驾驶和Robotaxi商业化前景。

目前美国无人驾驶出租车市场主要由Alphabet(GOOGL，GOOG)旗下Waymo领先。投资者一直押注特斯拉能够凭借其庞大的车辆规模、自动驾驶技术以及Cybercab，成长为Waymo的重要竞争对手。因此，任何有关Cybercab商业化速度的延迟或不确定性，都可能直接影响市场对特斯拉未来Robotaxi业务价值的判断。

除了商业化进度之外，监管风险也在活动当天进一步升温。

NHTSA周四启动了一项“审计查询”，以确定特斯拉是否正确完成Cybercab在公共道路行驶所需要的安全自我认证，以及该车型是否符合适用的美国联邦机动车安全标准。

由于Cybercab没有方向盘和踏板，其设计明显区别于传统汽车，因此能否顺利满足美国现行车辆安全监管要求，一直是市场关注的核心问题之一。

监管审批的进展也可能直接影响Cybercab未来扩大运营规模的速度。如果特斯拉希望从奥斯汀有限区域的Robotaxi服务进一步扩展至更广泛的美国市场，公司不仅需要证明自动驾驶系统能够安全运行，还需要解决不同联邦及地方监管要求带来的挑战。

对于特斯拉而言，Cybercab下一阶段的关键已经从展示产品逐渐转向证明其能够实现规模化运营。能否解决早期Robotaxi服务中的执行问题、快速扩大Cybercab产量、获得监管机构认可，并最终突破目前有限的地理围栏运营范围，将决定特斯拉能否真正挑战Waymo在美国Robotaxi市场的领先地位。

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英伟达(NVDA)股价新一轮强劲上涨催化，正在同时获得盈利增长、模型能力突破、下一代训练集群、掌控开发者生态和长期算力订单的共同强力支撑。此前公布的业绩显示，英伟达2027财年第二季度营收达962亿美元，同比增长106%;数据中心营收业务营收更是达890亿美元，同比增长117%;调整后每股收益2.22美元，同比增长120%。第三季度营收指引为1080亿美元、上下浮动2%，这一指引中值意味着将较第二季度强劲基数再增长约12.3%，并且管理层还将2028财年约70%的营收增长展望明确界定为“受供应约束的展望”。

OpenAI 刚刚推出的Astra大模型将AI能够承担的专业任务继续向外积极拓展，英伟达CEO黄仁勋周日更是在社交媒体上发出GPT-6 Astra问世意味着“AGI已到来”的重磅表态，而英伟达已经确认的强劲营收区间与后续强劲出货指引，再叠加AI大模型研发正跨入“递归自我改进(RSI)”这一打开又一条AI算力需求激增曲线的新阶段——即Astra有望扩大商业应用端AI算力需求，AI开始“造AI”的研发轨迹则可能增加前沿算子实验、评估与长期持续训练投入，共同延长算力投资周期；这些都在显示这种近乎无止境的AI算力需求正在转化为围绕英伟达AI GPU算力集群的无比庞大硬件采购订单。

企业评估AI经济性的尺度，也正在从每百万词元价格，扩展到每项成功完成任务的总成本。Gemini 3.8 Flash虽然维持每百万输入Token 0.75美元、输出Token 3.75美元的价格，但由于输出Token增加约30%、智能体调用轮次上升，其每项基准任务成本反而较上一代提高约40%。

谷歌母公司Alphabet同时明确，新模型会通过更多推理步骤和反复调用工具提高任务完成质量，因而可能消耗更多词元。由此推导，单位价格降低、任务执行时间延长和应用数量增加能够同时发生，推动总AI推理需求与推理总价值上升，这也就是所谓的“杰文斯悖论”。知名市场调研机构TrendForce的预测报告显示，2027年NVL72机架出货量同比增长超过50%，包含GB200/GB300以及下一代基于Vera Rubin架构的相关围绕英伟达AI GPU的NVL机架系统总产值有望超过7100亿美元，同比增长214%，其中包含产品升级和价格上涨的影响。

华尔街策略师们近日大幅上调英伟达目标价，基于基本面的12个月目标价已经由265美元大幅上调至300美元以上，增幅约13.2%，核心是将正常化每股收益假设由此前的9.80美元提高至12美元或者更高的一致预期，同时把市盈率从27倍降至25倍，体现出盈利预测上修推动目标价提升，并且新增Hugging Face收购强化英伟达开发者生态这一长期催化剂。

花旗、高盛和摩根士丹等华尔街金融巨头们利均看好英伟达下一代算力架构Vera Rubin整体需求、2027年及之后的GPU集群增长能见度及AI基础设施扩张态势，他们的一致看涨判断在于AI算力需求持续强劲、Vera Rubin放量和英伟达综合软硬件平台优势仍在强化。花旗将目标价由300美元上调至315美元;摩根士丹利由288美元上调至300美元并维持“增持”;高盛由285美元上调至300美元;美国银行维持“买入”、全球首选股地位及350美元目标价。

新的上涨催化因素浮现!盈利预期再抬升，开发者生态打开新空间

英伟达股价目前对应较远期盈利预测的市盈率已不足15倍。在2027财年已经过半之际，首席执行官黄仁勋及其团队在上月末公布第二季度业绩后，提高了2028财年的业绩预期。对于此前被市场担心可能出现增长放缓的时期，公司如今预计将实现高达70%的增长率。尽管政治层面的杂音不断增多，AI基础设施建设似乎仍在全速推进。

从过去五年的回报排名来看，英伟达在全球股票中也表现突出。自2021年美国劳动节以来，该股累计回报率达908%，超过标普500指数82%的总回报率，也远远领先于“科技七巨头”(MAG 7)中表现第二好的成员——即谷歌母公司Alphabet(GOOGL)135%的涨幅。

财报公布后的交易日，股价上涨8.7%，创下2024年5月以来最强劲的财报后股价反应。在业绩电话会议开始前，股价实际上还小幅下跌;但当公司公布较远期业绩指引后，英伟达股价便迅速走高。对比之下，期权市场此前计入的财报披露当日相关股价波动幅度为5.6%，而此前八次财报发布后，英伟达的实际股价波动均未超出跨式期权所隐含的区间，其中最近四次均为财报披露之后股价大幅下跌。

8月，英伟达公布了一份强劲的季度业绩。数据中心营收飙升，2028财年前景十分乐观，近期吞下Hugging Face的并购活动也引发了新的关注。拿下Hugging Face无疑增加了开发者生态这一长期催化英伟达9月3日宣布达成收购协议，金额约为130亿美元，意在扩大模型开发、分发和部署平台的覆盖范围，并承诺继续支持不同云平台和计算硬件。其投资价值在于让更多企业、研究机构和开发者能够部署AI，扩大潜在英伟达AI GPU算力市场。

华尔街分析师们重点关注英伟达毛利率指标，而75.0%的最终结果没有引发市场担忧情绪。此外，在213亿美元自由现金流的支持下，英伟达第二季度通过股票回购和股息向股东返还了创纪录的260亿美元，同时将美国通用会计准则营业费用提高至84亿美元，以支持战略增长和研发。

交易最终完成后，这可能成为一项关键的“特洛伊木马”式战略举措，因为Hugging Face托管着超过300万个开源权重或者完全开源AI大模型，充当着模型分发层，可以推动大型超大规模云服务商之外更广泛的计算基础设施需求。

类似于微软(MSFT)在2018年完成收购GitHub，英伟达收购Hugging Face有望将公司的架构有效融入开发者工作流程和更广泛的开源生态系统。当然，我们必须关注潜在的监管障碍，但截至目前，这笔收购似乎能够顺利推进。另一项风险在于，Hugging Face将保持开放和互操作性，开发者可以自由选择模型、框架、云服务、推理服务提供商和计算平台。

盈利前景方面，华尔街分析师们一致预计2027财年英伟达每股收益将接近翻倍，随后一年的增速仅温和放缓。分析师们预计到2029财年，公司按经营性盈利口径计算的每股收益可能达到20—21美元，甚至更高。毫不意外，过去90天里，华尔街的那些卖方分析师密集上调了每股收益预测上调40次，仅下调1次。盈利表现确实出色，过去12个月每股自由现金流高达4.70美元便是证明。

估值方面，华尔街分析师们对2026年第二季度的评估进行了更新。如果假设未来12个月正常化经营性每股收益为12美元，并给予25倍市盈率，股价应在300美元附近。这较上次的265美元明显提高，而且还是在市盈率倍数下调两倍数点的情况下最新得出，华尔街最乐观目标价更是高达惊人的515美元，意味着英伟达市值有望突破13万亿美元。

从更远期来看，英伟达目前对应2029财年每股收益的市盈率仅为11.2倍，估值十分低廉。目前，其市盈增长比为颇具吸引力的0.5倍，市销率则较该股长期平均水平低32%。

英伟达的主要风险包括公司规模已经十分庞大，其股票市值目前更接近6万亿美元，而非5万亿美元。AI数据中心建设出现任何波折，都可能导致市盈率下降;考虑到中期选举临近，公众反对AI和当地数据中心建设的声音日益增强，这种情况并非不可能发生。从更宏观的角度来看，AI基础设施建设终究是一轮资本开支周期，超大规模云服务商、新兴云服务商、企业或主权投资的任何放缓，都可能同时压制营收增长和投资者愿意支付的估值倍数。

更迫在眉睫的风险可能是芯片开发领域的竞争日益加剧，博通(AVGO)。迈威尔科技(MRVL)等顶级芯片公司正在定制化半导体(即AI ASIC/TPU/XPU)这一细分市场取得进展。中国仍是一个不确定因素，不过，有华尔街分析师预测，甚至英伟达自身前述指引，都没有对全球第二大经济体的需求抱有太多乐观预期。

从公司内部来看，英伟达存在显著的客户集中度根据季度申报文件，一家直接客户贡献了第二季度营收的16%;三家直接客户分别贡献了上半年营收的16%、15%和13%。此外，公司较新的AI云业务安排又增加了一层执行风险，截至7月26日，尚未履行的相关承诺金额为360亿美元。

展望后续，Wall Street Horizon提供的公司事件数据显示，英伟达已经确认将在11月17日星期二收盘后公布2027财年第三季度业绩。

在此之前，黄仁勋及其团队计划参加一系列行业及AI会议，首先是本周举行的年度最大规模企业会议之一——2026年高盛Communacopia科技大会。华尔街分析师们也将关注本月稍晚、9月22日举行的英伟达新加坡AI日活动。

技术面流派分析方面，该股长期200日移动平均线正在上行，表明多头掌控着主要趋势。此外，在长周末假期到来之前，英伟达悄然创下了历史最高周收盘价，这通常体现出内在的技术面强势。经历夏季一段表现低迷的时期后，空头力量可能已经被清除，从而使华尔街去年春季所一致给出的265美元技术目标价有望在年底前积极实现。

市场聚焦的英伟达的相对强弱指数动量指标方面——该指标在35至65之间、一个相对中性的区间内运行。投资者们希望看到相对强弱指数改善，同时股价日收盘价突破5月创下的236.54美元盘中历史最高价，那将彻底重新提振技术面的看涨情绪。最后，鉴于当前价位下方存在大量历史成交量，股价回调时应当仍有相当充足的逢低买盘。

Astra重磅来袭、AI参与研发AI大模型前沿大模型与RSI路径强力延长算力投资周期

OpenAI 刚刚推出的GPT-6 Astra大模型，以及AI领头羊们聚焦的RSI技术路径，有望成为驱动AI算力需求指数级扩张的两大核心驱动力，即性能更强的AI大模型与更广泛的AI应用工具使用、算力需求更加强劲的下一代AI训练路径，正在增强AI算力基础设施需求持续增长的重要依据。

来自华尔街金融巨头高盛Delta One交易台的主管里奇·普里沃罗茨基公布的一份研报显示，高盛交易台最看重的，是Astra可能让需求曲线整体外移——即当AI大模型更聪明后，企业能够尝试此前无法可靠完成的工作，竞争对手也需要继续投入研发和训练，这为AI支出周期提供了新的支撑;其研报所述的软银ADR大幅涨逾10%、甲骨文涨约5.5%，体现了市场对Astra主导的这种算力扩张可能性的重新定价。落实到英伟达，Astra与RSI强化前沿算力需求，Hugging Face扩大开发者覆盖范围，Blackwell和Vera Rubin承担产品交付，盈利增长则支撑估值。

单位Token成本下降刺激调用量、推理深度与智能体循环激增，RSI则为持续训练打开第二条算力需求曲线。递归自我改进(Recursive Self-Improvement，即RSI)并不等同于模型突然获得自我意识;其当前可验证形态，是让AI逐步参与训练策略规划、算法生成、代码编写、实验设计、结果评估、错误修复和下一轮训练乃至接下来数轮AI训练。

RSI趋势带来一个重要的直接推论AI算力优势直接变成研究优势，研究优势直接变成模型优势;那些拥有足够GPU的AI实验室一天能完成全部验证，缺少GPU的前沿AI实验室一天只能完成5个甚至更少任务验证，速度差距立刻被拉开。

RSI可能为算力创造独立于终端用户需求的“第二需求曲线”训练不再是“训练—发布—结束”，而是模型提出算法、并行运行数百至数千个实验、评估结果并启动下一轮训练的持续闭环;智能体还会通过更长推理链、反复调用工具和多模型协作增加测试时算力(Test-Time Compute)。如果OpenAI与Anthropic这类全球最顶级实验室将算力由高收入的推理业务重新分配至训练，短期收入可能骤降，但总算力消耗并不会下降，反而可能因争夺模型领先地位而上升。

随着Astra重磅问世，以及OpenAI与Anthropic、SSI主导的AI大模型研发正跨入“递归自我改进(RSI)”新AI研发阶段，以及包括近期英伟达强劲业绩与展望，加之一系列数百兆瓦乃至吉瓦级别算力容量合约主导的AI算力产业链繁荣扩张释放出的持续积极扩张算力资源需求，现有的AI算力产业基本面数据尚不支持“全行业算力资源已经系统性过剩”的这一悲观假设，反而显示出AI算力需求越降价越炸裂。

Astra带来的核心变化，是模型能力进步开始扩大可以交给AI完成的工作范围。**黄仁勋9月6日表示，Astra训练使用了约10万张以上、采用Grace Blackwell NVLink72平台的英伟达GPU，并预告下一批40万张GPU将上线。前者描述训练资源，后者则属于未来AI算力资源部署最新表态。OpenAI公布的Astra成绩包括FrontierMath第四级98%、ARC-AGI-3达99.9%，显示其在特定高难度测试中的能力跃升。对资本市场而言，这有望指数级扩大专业软件操作、科研、代码开发和网络安全等场景的商业空间。

从系统工程推导，递“递归自我改进(RSI)”会把推理和训练更紧密地连接起来。AI智能体提出候选算法、编写实验代码、调用训练任务、分析结果，再将有效改进交回下一轮研究;每一轮循环同时消耗推理算力、实验训练算力和数据存储资源。推理价格下降使更多实验方案能够进入成本可承受范围，能力提升又扩大了可研究的问题集合，两者共同支持算力需求增长。

AI服务器存储芯片组件仍是最清晰的AI算力产业链层面供给瓶颈。TrendForce预计2026年第三季度传统DRAM与NAND Flash合约价分别在高基数之上环比上涨13%—18%和10%—15%;HBM与服务器RDIMM预计占2026年全球DRAM位元供应量的51%，2027年HBM合约价仍可能上涨70%—140%。

TrendForce预测数据还显示，AI数据中心服务器端DRAM合约价2026年累计上涨约270%，企业级SSD价格累计上涨约235%;HBM合约价2027年仍可能上涨70%—140%。该机构预计，主要云服务提供商资本开支2026年同比增长98%、2027年再增长50%，DRAM与NAND支出占比将由2026年的47%升至2027年的68%，一年之内有望增加足足21个百分点。

在华尔街，515美元的最乐观目标价来自雷蒙德詹姆斯公司的资深分析师西蒙·利奥波德(Simon Leopold)。这位分析师于8月27日将目标价从352美元上调至515美元，维持“强烈买入”评级;这一调整早于9月Astra发布。这位分析师的核心看涨逻辑，是供给约束掩盖了英伟达潜在的收入规模存储、封装及制造产能限制出货，扩产有望释放尚未兑现的需求;Vera Rubin放量，以及AI实验室、企业和专业云客户扩张，将进一步扩大收入来源。他预计，到2029年1月，英伟达年营收有望接近1万亿美元，较当时不足7500亿美元的市场共识高出约三分之一。其515美元估值采用2028自然年预期每股收益约23.41美元、22倍市盈率，核心押注是盈利持续增长。

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美股投资网获悉，电子签名解决方案提供商DocuSign(DOCU)股价在周四盘后一度上涨7%，此前该公司发布了2027财年第二季度财报，并上调了全年营收展望。财报显示，该季度 DocuSign 营收达 8.757 亿美元，同比增长 9.4%，超出预期 854 万美元；调整后每股收益为1.16美元，高于市场普遍预期的1.09美元。

在截至7月31日的季度，其调整后毛利率为81.7%，略高于预期的81.6%;调整后营业利润率为31.6%，也超过了30%的预期。GAAP每股收益为0.40美元，而预期为0.41美元。

自由现金流为 2.958 亿美元，利润率为 34%，而去年同期为 2.176 亿美元，利润率为 27%。

截至季度末，公司持有的现金、现金等价物和投资总额为 9.731 亿美元。

首席执行官Allan Thygesen表示，"DocuSign正在上调业绩预期，因为人工智能正在加速推动整个业务的增长势头，""我们曾说过，IAM将成为协议的行动系统，而本季度我们兑现了这一承诺。我们的AI代理现在能够安全地端到端执行合同工作流程，同时IAM平台还处理了创纪录数量的协议。"

对于正在进行中的季度，DocuGuide预计营收将在8.86亿至8.9亿美元之间，与市场预期的8.88亿美元基本一致。

对于整个财年，该公司将营收指引上调至35亿至35.1亿美元，而此前的预测为34.9亿至35亿美元。同时，它将调整后营业利润率指引上调至31%至31.5%，而之前的指引为30.5%至31%。

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美股投资网获悉，美国科技巨头谷歌(GOOGL)重磅推出了其迄今最准确、最先进的全球天气预测大模型，以“前所未有的分辨率”提供快速天气预报。“WeatherNext 3”重磅问世标志着AI应用层正在从聊天、搜索和代码生成，进入直接影响现实世界资产调度与风险定价的生产系统模型以实时地球同步卫星数据和地面观测为输入，每小时重新初始化，在最高5公里空间分辨率下生成预测，较WeatherNext 2的25公里网格和6小时更新周期实现显著跃迁。

WeatherNext 3价值不仅在于天气预报更精准，更在于改善风光发电预测、能源负荷调度、农业与原材料供给评估、物流路线规划及商品衍生品定价，使谷歌乃至OpenAI等全球AI应用领军者们的前沿AI能力从消费端AI聊天工具进一步延伸至高价值产业决策基础设施。

随着最前沿AI技术正由AI聊天框工具升级为服务能源、农业、物流和大宗商品交易的产业决策型核心基础设施，高频、高分辨率天气预测AI系统有望将谷歌的云端推理AI算力与模型优势转化为企业级云计算服务收入。

每小时重绘全球风云的谷歌天气预测模型

WeatherNext 3利用人工智能从实时观测数据中学习，并使用原始卫星数据每小时生成一次预报。该模型使全球各地的用户能够通过谷歌旗下产品获取天气预报。

该模型由谷歌旗下DeepMind人工智能研究所和谷歌研究院开发，能够以5公里级别的分辨率精度来呈现温度和湿度，以10公里分辨率呈现其他地表变量，并以25公里分辨率呈现风速等大气变量。由此提供的天气图景清晰度约为上一代WeatherNext 2模型的5倍，而且远快于当前天气模型6小时的数据滞后。

该公司在公告中表示“通过摄取由全球实时地球同步卫星数据拼接而成的图像，我们的新模型获得了内容丰富且持续更新的大气视图。这使模型能够每小时生成一次新的预报，每次预报都以当时可获得的最新卫星观测数据为基础，分辨率最高可达5公里。”

谷歌在公告中表示，凭借更加清晰、准确的天气预报能力，WeatherNext 3有足够的能力成为清洁能源供应商、大宗商品交易员、供应链管理者、原材料供应商以及运输运营商的重要AI辅助工具。

谷歌WeatherNext 3叩响AI应用变现大门，开始推动现实世界生产力扩张

高频、高分辨率天气预测有望推动AI价值从消费端流量扩散至能源交易、供应链管理和工业决策。WeatherNext 3与OpenAI刚刚重磅发布的GPT-6 Astra共同显示，算力正在由模型高能耗训练资产转化为能源、气象、科研和网络安全领域的生产工具。科技巨头持续融资扩建算力的长期回报，最终取决于WeatherNext 3这类垂直应用能否创造可持续且强劲的AI推理Token需求与商业端变现收入。

WeatherNext 3与GPT-6 Astra共同揭示了AI需求正在由“训练更大的模型”向“部署更多持续运行的智能系统”扩散。据Axios报道，Astra的训练使用了超过10万块GPU;OpenAI确认其为公司首个达到网络安全能力“关键级(Critical)”门槛的模型，能够在适当工具与权限条件下发现未知漏洞并开发新型利用方式。

这些最新前沿AI动态，既说明前沿训练仍高度消耗算力，也意味着天气预测、软件工程、科研与网络安全等应用会形成长期推理负载——算力需求的衡量标准正由模型发布数量，转向智能体的调用频率、运行时长和实际工作流渗透率。

现实世界最底层的产业需求与AI基建融资数据仍在加速支持AI应用端愈发强劲需求以及AI算力基础设施强劲扩张。知名市场调研机构TrendForce预计，主要云服务提供商资本开支将在2026年同比增长98%、2027年再增长50%;DRAM与NAND闪存合计占其资本开支的比例将由2026年的47%升至2027年的68%，2026年服务器DRAM和企业级SSD合约价格预计分别累计上涨约270%和235%。

谷歌Gemini 3.8 Flash虽然维持每百万输入Token 0.75美元、输出Token 3.75美元的价格，但由于输出Token增加约30%、智能体调用轮次上升，其每项基准任务成本反而较上一代提高约40%。与此同时，高盛官方研究团队的一份报告显示，AI智能体主导的代理式AI工作流将推动Token月消费量在2026—2030年间增长24倍至120千万亿枚，并判断未来12—18个月芯片仍可能短缺。

谷歌母公司Alphabet通过约320亿美元多币种债券融资支持AI与数据中心扩张，孙正义掌舵的软银集团则发行创纪录的1万亿日元零售债券，显示AI竞赛已进入以长期债务资本支撑算力建设的阶段;投资者们下一步需要验证的，是WeatherNext 3这类真实应用能否把巨额AI资本开支转化为强劲的云收入、持续扩张的使用量与自由现金流。

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