财务业绩 - 第一季度收入达49.41亿美元 实现同比3.8%和环比2.6%的恒定货币增长[1] - 营业利润率为20.8% 同比下降0.3%且环比下降0.2%[1][6] - 基本每股收益为0.20美元 同比增长5.8%[6] - 自由现金流为8.84亿美元 占净利润的109.3% 但同比下降19.2%[1][6] - 净资产收益率提升140个基点至30.4%[1] 大型交易与合同 - 获得38亿美元大型交易总合同价值 其中55%为净新业务[1][2] - 与Select Portfolio Servicing扩展战略合作 提供混合云解决方案和AI应用[7] - 与AIB银行延长合作 推动数字化转型和技术现代化[7] - 与E.ON建立AI驱动的数字工作场所转型合作 覆盖欧洲市场[8] 客户合作与行业拓展 - 与DNB银行扩大合作 现代化IT基础设施并应用AI和机器学习技术[8] - 与Yorkshire Building Society合作 支持其2030年数字转型目标[8] - 与Spark New Zealand达成协议 改造技术交付模式[8] - 与Perfection Fresh合作 通过Microsoft Sustainability Manager跟踪可持续发展努力[8] 产品与创新 - 推出AI代理用于发票处理 作为Infosys Accounts Payable on Cloud解决方案的一部分[8] - 发布Sustainability Atlas 利用生成式AI提供可持续发展洞察[12] - 与Lawn Tennis Association合作三年 提供AI驱动的比赛洞察和沉浸式粉丝体验[12] 市场认可与奖项 - 被Kantar BrandZ评为全球最具价值品牌前100名[12] - 在Extel的2025亚洲高管团队调查中 五个类别排名前三[12] - 被Everest Group评为多个领域的领导者 包括微软现代工作服务和营销服务[12] - Infosys Finacle在多个奖项中获胜 包括最佳组合银行解决方案提供商[19] 财务指导 - 修订2026财年收入指引至恒定货币增长1%-3%[1][3] - 维持2026财年营业利润率指引在20%-22%[1][3] 资产负债表 - 总资产从174.19亿美元略增至174.47亿美元[20] - 现金及现金 equivalents从28.61亿美元增至32.02亿美元[18][20] - 总负债从61.64亿美元增至63.27亿美元[20] - 归属于公司股东的权益从112.05亿美元降至110.69亿美元[20]

财务数据和关键指标变化 - 本财年第一季度收入按固定汇率计算环比增长2.6%，同比增长3.8% [3] - 大型交易金额达38亿美元 [4] - 2026财年增长指引从0% - 3%修订为1% - 3%，利润率指引保持在20% - 22%不变 [5] - 本季度利润率下降20个基点，薪酬相关因素带来100个基点逆风，货币因素带来30个基点逆风，其他因素带来20个基点逆风，这些被70个基点的定价收益、40个基点的收购相关减值收益和20个基点的第三方成本降低所抵消 [27] 各条业务线数据和关键指标变化 - 金融服务领域，在大型20个客户中，有一半将公司选为AI合作伙伴，在监管变化和大型转型项目中处于前沿位置，市场份额有望增加 [32] - 公司在保险平台、金融服务银行平台Finacle等方面看到更多IP，BPM业务更注重结果导向 [35] 各个市场数据和关键指标变化 - 欧洲市场增长强劲，是过去几个季度的优势地区，得益于几年前对该地区的投资，行业覆盖广泛 [18][19] - 美国市场增长平缓，但仍是公司最大的市场 [20] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司在企业AI领域处于领先地位，构建了300个AI代理并部署到客户中，帮助客户提高决策速度、改善客户体验和运营效率 [4] - 客户在进行业务整合时更多选择公司，因为公司交付能力强、稳定且能提供AI相关新想法 [14] - 公司将部分生产力收益分享给客户，整体收入质量有所提高 [23] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 全球经济形势有所稳定，但仍未完全确定，公司看到AI代理和业务整合带来的积极影响，对未来增长有信心 [10][11] - 大型交易表现良好，涵盖AI、转型和整合等多个领域，未来AI和数字转型等工作将支持公司发展 [39][40] - 北美市场整体表现强劲，在金融服务等多个行业有良好的发展势头，企业AI也有很大的发展潜力 [53] 其他重要信息 - 公司进行了两次加薪，第一次于1月生效，第二次于4月生效，本季度利润受加薪和可变薪酬影响100个基点 [20] - 公司对大学毕业生有严格的招聘和培训流程，未停止或推迟任何横向招聘 [45][49] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 为什么只小幅修订增长指引，未提高上限？本季度增长中有多少来自收购？如何看待当前业绩，是否是转折点？关税问题对客户支出有何影响？公司今年的招聘计划如何？ - 公司看到本季度业绩强劲，但全球经济仍未完全稳定，因此提高了增长指引的下限并缩小了范围；本季度收购带来的增长约为40个基点，全年预计也大致相同；公司认为这是差异化的表现，得益于企业AI的部署和客户的业务整合选择；经济环境变化对物流、消费品和制造业有一定影响，但AI和业务整合带来了积极增长；公司将按年初计划继续招聘 [10][11][12][13][15] 问题2: 美国市场增长平缓，欧洲市场增长强劲的原因是什么？地理区域组合是否发生变化？公司是否进行了加薪？ - 欧洲市场增长强劲得益于几年前的投资，行业覆盖广泛；由于欧洲增长快于美国，地理区域组合有所变化，但美国仍是最大市场；公司已进行两次加薪，第一次于1月生效，第二次于4月生效，本季度利润受其影响100个基点 [18][19][20] 问题3: 公司是否面临收入蚕食问题？是否将生产力收益传递给客户？是否影响定价和利润率？与客户的业务需求沟通是否改善？ - 公司通过AI和自动化等方式获得了生产力收益，部分收益与客户分享，整体收入质量有所提高；公司未透露传递给客户的具体收益金额，但通过AI项目可获得5 - 15%的收益；本季度利润率下降20个基点，主要受薪酬、货币等因素影响，被定价收益等因素抵消；与客户的业务需求沟通中，客户更关注企业AI和成本效率 [23][26][27][28] 问题4: 金融服务业务占比下降是否成为新常态？活跃客户数量减少的原因是什么？是否开始从人力驱动向IP驱动业务转型？ - 金融服务业务有良好的发展势头，公司在大型客户中成为AI合作伙伴，在监管变化和转型项目中处于前沿位置；活跃客户数量不是关键指标，更重要的是大型客户的增长；公司在一些领域看到更多IP，但整体招聘计划仍按计划进行 [32][34][35] 问题5: AI是否导致收入蚕食或员工重新分配？公司是否失去增长动力？ - 大型交易表现良好，涵盖多个领域，公司在客户中处于领先地位；经济环境变化会带来一定影响，但AI和数字转型等工作将支持公司未来发展 [39][40] 问题6: 4 - 5月迈索尔校区解雇应届生的情况是否属实？是否与应届生质量有关？公司采用混合面试流程的原因是什么？TCS收紧板凳政策，公司是否会跟进？ESG报告中的能力指标对绩效评估有何影响？公司是否推迟横向招聘？ - 公司对应届生有严格的招聘和培训流程，未通过评估标准的应届生不会继续留在公司；公司采用混合面试流程是为了兼顾员工和公司的利益；公司对员工有培训和学习项目安排，未对其他公司的板凳政策发表评论；ESG报告中的能力指标主要用于ESG方面，不影响内部绩效评估；公司未停止或推迟横向招聘 [45][46][47][49] 问题7: 制造业增长突出的原因是什么？北美市场表现如何？未来利润率是否会受到压力？ - 制造业受益于业务整合和过去赢得的大型交易，但部分领域仍存在客户支出疲软的问题；北美市场整体表现强劲，在金融服务等多个行业有良好的发展势头；未来利润率受项目Maxima、经济环境等多种因素影响，公司仍希望提高利润率 [53][54][55] 问题8: 地缘政治不确定性是否导致项目调整？2026财年第三方成本和收入是否会低于2025财年？AI和自动化对招聘有何影响？ - 地缘政治不确定性对部分行业有一定影响，但公司整体业务未受明显影响，客户的成本和整合决策带来了积极影响；公司将按计划进行招聘，AI带来了生产力提升和新的业务机会，支持公司的增长活动 [63][64] 问题9: 提高收入增长指引下限的原因是什么？ - 上一季度公司交易表现强劲，提高了对下限的信心，但上限仍受关税和宏观环境不确定性影响 [67][68]

财务数据和关键指标变化 - 本财年第一季度营收环比增长2.6%，同比增长3.8%（按固定汇率计算） [2] - 2026财年增长指引从0% - 3%调整为1% - 3%（按固定汇率计算） [4] - 利润率指引保持在20% - 22%不变 [4] - 本季度利润率下降20个基点，其中薪酬和可变薪酬带来100个基点的逆风，货币因素带来30个基点的逆风，销售投资带来20个基点的逆风；项目Maximus带来70个基点的定价收益，上季度收购相关减值带来40个基点的收益，第三方成本降低带来20个基点的收益 [28] 各条业务线数据和关键指标变化 - 金融服务业务占比从两个财年前的28%降至27% [32] - 制造业部分领域如汽车工业和欧洲地区表现疲软，但受益于整合和过去赢得的大订单；物流、消费品和部分制造业领域受经济形势变化影响 [56] 各个市场数据和关键指标变化 - 欧洲市场增长良好，是公司过去几年投资的结果；美国市场相对平稳，仍是公司最大的市场 [17][20] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司在企业AI领域处于领先地位，已构建300个AI代理并部署到客户中，水平和垂直代理帮助客户更快决策、改善客户体验和提高运营效率 [3] - 客户在进行业务整合时更多选择公司，因为公司交付能力强、稳定，并能提供关于AI的新想法 [14] - 公司将继续推进Project Maxima项目以提升业绩 [57] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 全球经济环境有所变化，物流、消费品和制造业等行业受到一定影响，但公司通过AI代理和业务整合获得了积极增长 [13] - 整体经济环境虽有不确定性，但随着AI发展和数字转型推进，公司业务未来将得到支持 [41][42] - 公司对未来增长有信心，认为当前业务模式在未来几年仍将有效 [44] 其他重要信息 - 本季度无机增长约为40个基点，全年预计类似 [12] - 公司员工总数目前保持不变，利用率达到85%，将按年初计划继续招聘 [15] - 公司已进行两次加薪，第一次在1月生效，第二次在4月生效，本季度利润率受加薪和可变薪酬影响100个基点 [22] 问答环节所有提问和回答 问题1: 为何只小幅上调增长指引下限，本季度增长中有多少来自收购？如何看待当前业绩，是否能持续？关税问题对客户支出的影响如何？公司今年的招聘计划怎样？ - 上调指引下限是因为本季度业绩强劲，且当前经济讨论趋于稳定但未完全解决；收购在本季度增长中占约40个基点，全年预计类似 [10][12] - 公司业绩具有差异化，企业AI应用和业务整合方面表现出色，有望持续 [14] - 经济环境变化对物流、消费品和制造业有影响，但AI和业务整合带来了积极增长 [13] - 员工总数不变，利用率达85%，将按年初计划继续招聘 [15] 问题2: 美国市场增长平稳，欧洲市场增长良好的原因是什么？员工利用率达峰值后，是否会因生产力提高而减少招聘？本季度工资增长情况如何？ - 欧洲市场增长良好是因为公司过去几年的投资取得成效；美国市场仍是公司最大市场 [20] - 目前员工利用率达峰值，进一步的业务增长需要招聘新员工 [20] - 公司已进行两次加薪，本季度利润率受加薪和可变薪酬影响100个基点 [22] 问题3: 公司是否存在收入蚕食情况？是否将生产力收益传递给客户并导致定价变化？这对利润率有何影响？与客户的业务需求沟通是否改善？关税相关不确定性是否结束？ - 公司通过AI和自动化获得了生产力收益，部分与客户分享，整体定价有所改善 [25][26] - 本季度利润率下降20个基点，受多种因素影响，包括薪酬、货币、销售投资等，但也有来自项目和收购的收益 [28] - 客户更关注企业AI，部分行业受经济形势影响，但公司在大订单业务中受益于客户的整合决策 [29][30] 问题4: 金融服务业务占比下降的原因是什么？活跃客户数量减少的原因是什么？是否意味着公司从人力驱动向IP驱动业务转变？ - 金融服务业务发展良好，在大客户中作为AI合作伙伴获得更多机会，在地理和能力方面有广泛覆盖 [34] - 活跃客户数量有波动是正常现象，更重要的是关注大客户的增长 [35] - 公司在保险和金融服务平台等领域看到更多IP，但整体招聘计划仍按计划进行 [36][37] 问题5: 公司是否因AI导致收入蚕食或员工重新分配？公司是否因缺乏大订单而失去动力？原因是宏观不确定性、客户特定问题还是AI本身？ - 公司大订单业务表现良好，涉及AI、转型和整合等多个领域 [40] - 整体经济环境有影响，但AI和数字转型将支持公司未来发展，公司对未来业务有信心 [41][44] 问题6: 关于迈索尔校区解雇应届生的报道是否属实？这是否与应届生质量有关？公司采用混合面试流程的原因是什么？是否与人才选拔有关？TCS严格的板凳政策，公司是否会效仿？ESG报告中能力商数的变化对评估、加薪和项目分配有何影响？公司是否存在横向招聘延迟的情况？ - 公司对应届生有严格招聘和评估流程，未达标准者不予录用，以确保为客户提供高质量服务 [47][48] - 公司员工有培训和学习机会，准备好后再部署到客户项目，对其他公司板凳政策无评论 [48][49] - 混合面试流程是为了兼顾潜在员工和公司利益，公司对员工工作地点采取灵活政策 [49] - ESG报告中的能力商数指标主要用于ESG方面，不影响内部评估和项目分配 [52] - 公司未停止或推迟横向招聘 [52] 问题7: 制造业增长的原因是什么？美国市场的表现如何？特别是金融服务领域？未来利润率是否会受到限制或压力？ - 制造业受益于整合和过去赢得的大订单，但部分领域仍存在客户支出担忧 [56] - 美国市场整体表现强劲，在企业AI和整合业务方面有良好进展，多个行业有活跃业务 [55][56] - 未来利润率受项目Maxima收益、低增长、薪酬和大订单过渡成本等因素影响，公司仍希望提高利润率 [57][59][60] 问题8: 地缘政治不确定性是否导致项目增减或客户重新评估？2026财年第三方成本和收入是否会低于2025财年？AI和自动化对招聘有何影响？ - 未看到特定客户或项目因经济形势变化而改变，整体上客户更注重成本和效率，公司在业务整合中受益 [63][64] - 公司有招聘计划，AI带来生产力提升的同时也带来更多业务，将按计划继续招聘 [64][65] 问题9: 提高增长指引下限的原因是什么？ - 上季度指引中，下限对应高度不确定性环境，上限对应稳定至略有改善的环境；本季度业务表现强劲，获得大订单，因此提高下限 [69][70]

纪要涉及的公司 Aurora Mobile 纪要提到的核心观点和论据 1. **一季度业绩表现优异** - 一季度业务活动签订超6300万元合同价值，累计合同价值超1.1亿元[2][4][8][15][16][18][22][23] - 集团收入8900万元，同比增长48%，是转型纯SaaS后最高Q1季度收入；Engaged Labs收入同比增长127%；金融风险管理业务收入2220万元，同比增长64%；毛利润同比增长27%，毛利率环比提升550个基点；连续七个季度调整后EBITDA为正[2][8][16][22][23] 2. **各业务板块增长显著** - 开发者服务收入同比增长39%，订阅收入同比增长26%，增值服务收入同比增长269%；核心订阅服务收入5350万元，同比增长26%，主要因ARPU增长22%；国内外市场订阅收入均有增长[3][17] - EngageLab业务客户数量增长25%至848个，产品和服务销售至超40个国家和地区[4][18] - 垂直应用业务收入同比增长35%，金融风险管理收入同比增长64%，主要因客户数量增长19%和ARPU增长38%；市场情报收入同比下降26%，季度环比增长4%[5][19] 3. **费用控制良好** - 一季度运营费用6060万元，同比增长14%，环比持平，主要因销售和营销部门费用增加；研发费用同比增长8%至2460万元；销售和营销费用同比增长34%至2330万元；G&A费用同比下降2%至1270万元[6][20] 4. **关键指标表现出色** - 核心开发者订阅业务净美元留存率为96%；递延收入达1.569亿元创历史新高；应收账款周转天数为53天，因春节假期收款较慢[7][21] 5. **业务展望积极** - 预计2025年Q2收入在8750万元至9050万元之间，同比增长10 - 14%[9][23] 6. **股份回购情况** - 截至2025年3月31日季度回购16000份ADS，累计回购29.5万份ADS[9][23] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **EngageLab业务展望**：虽Q2不太可能再签6000万元新合同，但公司有能力和优质产品，未来有望实现[10][24] 2. **净利润问题**：公司虽收入和毛利增长，但仍有净亏损，因需投入研发和营销费用以推动业务持续增长，需平衡支出与增长[12][13][26]

纪要涉及的公司 NetApp（NTAP）是一家专注于智能数据基础设施的公司，在数据管理和存储领域拥有丰富经验，为企业提供AI解决方案 [1]。 纪要提到的核心观点和论据 1. **AI市场现状与趋势** - **处于关键转折点**：企业AI市场正从早期采用者向大规模市场采用过渡，目前多数组织在AI投资上难以实现ROI，约85%的AI项目无法投入生产 [8][9]。 - **企业更谨慎**：企业对AI投资持更谨慎态度，因为成本高且市场变化快，希望投资能有一定确定性回报 [13]。 - **应用场景**：聊天机器人和客户服务代理等用例能带来成本优化和客户满意度提升，但存在风险，如数据安全和社会接受度问题 [18][19]。 2. **NetApp的优势与机遇** - **数据管理能力**：NetApp在数据管理、安全性和治理方面具有优势，能够帮助企业将现有数据与AI结合，实现无缝过渡 [11][28]。 - **法规适应性**：即将生效的欧盟AI法案要求对AI数据生命周期进行控制和管理，NetApp的统一数据管理方式使其在合规方面具有优势 [36][38]。 - **产品组合**：NetApp持续发展其产品组合，如推出的分离式On top产品和AI数据引擎产品，可有效管理和扩展AI工作负载的数据存储和管理 [39][40]。 3. **数据存储挑战与解决方案** - **数据整合难题**：企业数据分散、形式多样，难以整合和管理，需要统一的数据管理方法来提取价值 [44][45][46]。 - **存储与云的平衡**：NetApp在云与本地部署方面保持中立，能够帮助企业实现两者的平衡，利用云服务的优势，同时解决成本、数据重力和监管等问题 [58][60][62]。 - **性能与差异化**：在训练环境中，NVIDIA设定了存储性能标准，NetApp通过一致的数据管理方法在市场中实现差异化 [67][68][70]。 4. **竞争格局与合作伙伴关系** - **新兴玩家挑战**：新兴供应商进入AI存储市场，但专注单一工作负载的公司难以长期生存，NetApp凭借现有客户基础和数据管理能力具有优势 [82][84][86]。 - **与传统厂商对比**：与Dell、HPE、Pure等公司相比，NetApp在数据管理、云服务集成和多工作负载处理方面具有差异化优势 [90][91]。 - **合作伙伴关系**：NetApp与NVIDIA、Intel、Domino Data Lab等建立了合作伙伴关系，通过技术集成和开放选择为客户提供优势 [93][94][96]。 5. **市场机会与增长预期** - **数据存储增长**：AI将带来数据存储需求的增长，NetApp有望通过扩展客户的数据存储和提供数据服务来抓住机会 [100]。 - **合成数据市场**：合成数据市场对NetApp来说主要是合作机会，可帮助客户实现最佳AI成果 [101]。 - **增长预期**：NetApp认为AI将增加其增长机会，但尚未确定具体规模，预计在本财年下半年看到AI对业务的积极影响 [106][108]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **数据科学家与生产系统差异**：数据科学家在构建概念验证时会精心挑选和清理数据，但在生产规模系统中难以达到相同水平，这是导致项目失败的原因之一 [51]。 2. **全球元数据存储与命名空间**：NetApp正在添加全球元数据存储，并将全球命名空间元素纳入解决方案，但更注重数据的无缝访问和同步 [54][55][56]。 3. **AI工作负载的多阶段性**：AI是多个工作负载的组合，不同阶段对存储性能的要求不同，NetApp正在优化其产品组合以支持这些不同需求 [71][72]。 4. **市场标准化与差异化**：在训练环境中，NVIDIA设定了存储性能标准，市场在性能方面的差异化较小，NetApp通过一致的数据管理方法实现差异化 [67][68][70]。 5. **行业趋势与订阅模式**：行业中部分数据管道业务倾向于采用订阅模式，但NetApp尚未确定其AI服务的货币化方式 [105]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - AI增长的制约因素是多方面的，包括电力、大规模计算、支持低延迟的连接性和人才，这意味着基础设施建设仍有很大的发展空间 [1] - AI焦点正从训练转向推理时代，更加注重对数据的捕获、提取和行动 [1] - 企业AI仍处于起步阶段，但主权AI正在蓬勃发展，拥有模型及其底层基础设施正成为国家优先事项 [1][5] - 按照英伟达的目标，代理与员工比例达到2000:1时，每个企业本质上都将成为超级计算机，需要大规模的“现代”基础设施 [1][5] - 边缘AI的效果取决于其用例和所释放的价值 [1] - 推理模型的推理成本/速度有利于新的GPU市场进入者 [1] 根据相关目录分别进行总结 花旗通用人工智能峰会要点 - 花旗在纽约举行第三届年度通用人工智能峰会，汇集40多家私人公司，总结AI硬件基础设施/半导体小组的关键要点 [1] VAST Data主题演讲亮点 - VAST Data提供基于分布式和共享架构的操作系统，以满足当今AI对数据的需求，传统训练使所有遗留平台不堪重负，该公司预计未来将有重大基础设施变革以支持新的可扩展AI基础设施 [2] VAST Data公司情况 - VAST成立于2016年，2018年迎来首个客户，自那时起已售出价值20亿美元的软件，主要客户包括xAI、Coreweave和together.ai，目前公司快速发展且现金流为正，有多个大额合同，管理层认为现有存储竞争对手落后，初创公司面临更高门槛 [6]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - AI增长的限制因素是多方面的，包括电力、大规模计算、支持低延迟的连接性和人才，这意味着基础设施建设仍有很大的发展空间 [1] - AI的重点正从训练转向推理时代，更加注重对数据的捕获、提取和处理 [1] - 企业级AI仍处于起步阶段，但主权AI正在迅速发展，拥有相关模型和基础设施已成为国家优先事项 [1][5] - 按照英伟达的目标，代理与员工的比例达到2000:1时，每个企业都将成为超级计算机，需要大量“现代”基础设施 [5] - 边缘AI的效果取决于其应用场景和所释放的价值 [1] - 推理模型的推理成本和速度有利于新的GPU市场进入者 [1] 根据相关目录分别进行总结 花旗通用人工智能峰会要点 - 花旗举办第三届年度通用人工智能峰会，汇集40多家私人公司，总结AI硬件基础设施和半导体小组的关键要点 [1] VAST Data主题演讲亮点 - VAST Data提供基于分布式和共享架构的操作系统，以满足当今世界AI对数据的需求 [2] - 传统训练使所有传统平台不堪重负，VAST预测未来基础设施将发生重大变化，以支持新的可扩展AI基础设施 [2] - 管理层提到数据飞轮，模型和代理通过与现实世界互动获得实时反馈来改进，需求达到极高规模 [2] VAST Data公司情况 - VAST成立于2016年，2018年获得首个客户，自那时起已售出价值20亿美元的软件 [6] - 主要客户包括xAI、Coreweave和together.ai，目前公司快速增长且现金流为正，有多个大额合同 [6] - 管理层认为现有存储竞争对手落后，初创公司面临更高壁垒，因VAST具有规模和领先优势 [6]

文章核心观点 VERSES与AI驱动的IT解决方案提供商Kalosys达成合作，Kalosys计划成为VERSES认证的Genius经销商，借助VERSES的Genius平台扩展其Agent Factory解决方案，以提供自适应劳动力解决方案和协同智能功能，双方认为这将提升企业生产力和实现业务增长 [1][2][3] 合作情况 - VERSES与Kalosys达成合作，Kalosys成为企业客户并计划成为VERSES认证的Genius经销商 [1] 合作计划 - Kalosys计划借助VERSES的Genius平台扩展其Agent Factory解决方案，提供自适应劳动力解决方案和协同智能功能，包括创建动态调度系统，实时匹配人才与需求，通过超30个安全、先进的AI智能体实现业务转型、提升生产力和增长 [2] 双方表态 - VERSES首席商务官表示Genius专为解决大规模劳动力调度难题而设计，其动态推理引擎可实时优化资源分配，解决该问题能提高利用率、加快项目周转并降低成本 [3] - Kalosys首席执行官称很高兴与VERSES合作构建可信赖、可解释的智能，帮助企业从不可靠的通用AI转向特定领域智能，认为双方的企业项目将开辟新领域，使客户处于认知AI创新前沿 [3] 公司介绍 - VERSES是一家认知计算公司，构建受自然启发的下一代智能软件系统，其旗舰产品Genius是企业智能平台，可在不确定情况下生成可靠的特定领域预测和决策 [4] - Kalosys成立超20年，以客户为中心重新定义IT咨询，采用以人为本的AI创新方法，助力组织将团队转变为AI冠军，实现业务成果并建立信任，通过长期合作设计和实施系统，应对当前挑战并挖掘未来增长机会 [5]

文章核心观点 - GPTBots.ai在亚洲最大AI活动Super AI Singapore上成为企业AI平台亮点，其企业级平台能满足不同行业需求，助力企业实现数字化转型，推动亚洲企业AI未来发展 [1][3][4] 行业情况 - Super AI活动汇聚全球行业领袖、创新者和决策者，寻求实用可扩展AI解决方案以加速数字化转型和保持竞争优势 [1] - 亚洲地区对安全、适应性强且特定行业的AI解决方案需求不断增长 [4] GPTBots.ai公司情况 公司简介 - GPTBots.ai是企业AI代理平台，提供端到端AI解决方案，可无缝集成到各种系统，支持可扩展、安全部署，助力企业降低成本、加速增长 [5] 满足不同行业需求 - 银行业务方面，银行企业部门希望借助其AI助手自动监控客户新闻、挖掘商机并匹配内部产品，实现更及时、数据驱动和个性化客户参与 [3] - 咨询业务方面，全球领先咨询公司探索用其自动化客服，减少运营成本，让人类专家处理更复杂增值任务，其AI代理可解决高达90%常规查询 [3] - 酒店业务方面，大型酒店系统集成商有兴趣部署其AI代理管理客人咨询和自动生成运营报告，简化客户体验和内部运营 [3] 公司能力特点 - 实时数据集成与智能匹配，能让AI代理扫描新闻等数据，为银行提供可操作见解并匹配产品套件 [3] - 提供自动化24/7客户支持，为咨询公司减少人工工作量和成本 [3] - 具备对话式AI和自动报告功能，为酒店提供实时运营见解 [3] 公司目标愿景 - 致力于弥合前沿AI技术与实际商业价值之间的差距，帮助企业释放新机遇、提高效率和提供卓越客户体验 [4]

市场趋势 - 云原生市场规模预计将从2025年的50亿美元增长到2028年的130亿美元，年均增长率为19%[12] - 到2026年，80%的大型软件工程组织将建立平台工程团队，较2022年的45%有所上升[12] - 预计到2028年，80%的自定义软件将在物理边缘以容器形式部署，2023年这一比例仅为10%[12] 用户数据 - 目前超过92%的开发者认为开发者不应管理基础设施，但仍有三分之一的开发者在构建自己的集群[16] - 超过86%的同时使用虚拟机和容器的用户希望在单一基础设施平台上统一管理[16] - 50%以上的容器现在需要持久存储，69%的用户在多个云或其他环境中运行Kubernetes[16] 新产品与技术研发 - CoLinx LLC在一个季度内成功从VMware迁移，100%的应用程序已在NKP上容器化[39] - 欧洲公共卫生机构通过NKP Ultimate实现了微服务应用的集中控制和全面可观察性[42] - 欧洲国防部采用NKP全栈平台，整合存储、虚拟机、容器、AI和数据库于单一解决方案中[44] 其他策略与信息 - Nutanix提供的开放API避免了锁定，降低了运营成本，支持企业生产用例[26]