IBM产品与技术更新 - System z17大型机将于2025年6月出货，集成AI处理功能的"Telum II"z17 CPU及外部"Spyre"AI加速器，后者采用与z17核心类似的矩阵数学引擎 [2] - Power11处理器将于2025年下半年推出，针对片上AI运行优化并支持更大更快的内存子系统，适用于SAP HANA和Spark内存数据库工作负载 [2] - 当前System z和Power Systems产品线已接近生命周期尾声，导致销售放缓，新产品发布前需依赖软件和咨询业务支撑 [2][4] 财务表现分析 - 2025年Q1营收同比增长0.6%至145.4亿美元，毛利润增长3.7%至80.3亿美元，但净利润下降34.3%至10.6亿美元，主要因研发成本增加及1.03亿美元税款支出 [4] - 基础设施集团销售额同比下降6.2%至28.9亿美元，其中服务器和存储销售额下降10.2%至16.3亿美元，但硬件利润率上升使税前收入增长13.3%至2.48亿美元 [4] - 软件集团销售额同比增长7.4%至63.4亿美元，毛利润率达83.6%，税前收入增长23.1%至18.5亿美元 [5] - 咨询集团销售额同比下降2.3%至50.7亿美元 [5] - 包含红帽业务的"实际"系统业务收入微降不到1%至72.2亿美元，其中红帽业务增长12%达18.6亿美元 [8] GenAI业务进展 - GenAI累计订单超60亿美元，其中软件占比20%（12亿美元），咨询占比80%（48亿美元） [8] - GenAI订单季度环比增速：软件业务21%，咨询业务21% [9] - 现有8万活跃客户可能推动AI基础设施需求，预计System z17和Power11上市后基础设施集团收入可能翻倍 [10] 战略布局 - 红帽企业Linux及虚拟化/容器化产品持续增长，与HashiCorp共同加速系统业务发展 [8] - 即将推出的System z17和Power11将运行Watsonx AI堆栈模型，直接产生GenAI硬件收入 [8][10]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度合并收入为26.5亿美元，同比增长12.1%，合并有机收入增长2.4% [19] - 诊断信息服务收入同比增长12.7%，总订单量同比增长12.4%，有机订单量下降0.9% [19] - 每订单总收入同比增长0.3%，有机每订单收入同比增长3.6%，单位价格报销相对持平 [20] - 第一季度报告的营业收入为3.46亿美元，占收入的13%，调整后营业收入为4.06亿美元，占收入的15.3% [20][21] - 第一季度报告的每股收益为1.94美元，调整后每股收益为2.21美元 [21] - 第一季度运营现金流为3.14亿美元，此前为1.54亿美元 [22] - 2025年全年收入预计在107 - 108.5亿美元之间，报告的每股收益预计在8.62 - 8.87美元之间，调整后每股收益预计在9.55 - 9.8美元之间 [22] - 2025年运营现金流预计约为15亿美元，资本支出预计约为5亿美元 [22] - 预计净利息支出约为2.75亿美元，调整后税率约为25%，全年摊薄流通股约为1.14亿股 [25] 各条业务线数据和关键指标变化 - 医师渠道收入实现了较高的两位数增长，主要由收购推动，有机收入增长为个位数中段 [9] - 医院渠道本季度收入增长主要来自协作实验室解决方案 [12] - 先进心脏代谢和自身免疫检测均实现了两位数增长，脑部健康领域通过创新的AD DETECT血液检测实现了两位数增长，女性和生殖健康领域的产前和遗传性基因检测实现了两位数增长 [14][15] 各个市场数据和关键指标变化 无 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略聚焦于满足核心临床客户、消费者发起检测、生命科学和数据分析等领域客户的不断变化的需求，通过五个关键临床领域的先进诊断推动各客户渠道的增长，同时强调增值收购和独立实验室 [8] - 公司计划通过自动化、机器人和人工智能提高质量、客户和员工体验以及生产力，推进Invigorate计划以实现每年3%的成本节约和生产力提升，开展Project Nova以现代化和简化整个订单到现金流程 [5][18] - 公司宣布与谷歌云合作，以简化数据管理并利用生成式人工智能个性化客户和员工体验 [19] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 第一季度需求在3月反弹，公司重申2025年全年收入和调整后每股收益指引 [5] - 法院撤销FDA对实验室开发测试的监管规则，确保患者和提供者可继续获得受CLIA监管的创新实验室检测服务，公司仍将投资加强监管能力以服务全球和生命科学业务 [6][24] - 尽管存在经济不确定性和不稳定的宏观背景，但公司认为自身在医疗保健领域具有重要作用且具有相对韧性，预计运营利润率将扩大 [22] 其他重要信息 - 公司被选为OptumHealth首选实验室网络的第一家独立国家实验室，还宣布为Fresenius Medical Care的透析中心提供全面实验室检测服务，并计划收购其部分实验室资产 [10][11][12] - 公司增强了消费者发起检测平台questhealth.com的在线购物体验，推出了10项新测试 [13] - 公司在3月推出了用于HPV宫颈癌筛查的患者自我采样解决方案，并计划下个月在美国2000个患者服务中心推出该选项 [16] - 公司开始收到Haystack MRD测试的商业订单，并计划通过Epic的Aura专业电子病历模块部署该测试 [16][17] 问答环节所有提问和回答 问题: 有机订单量全年的增长节奏以及天气等不利因素的影响 - 报告的有机订单量下降了90个基点，但如果剔除闰年和天气影响，订单量将增长约1%，与2024年第三和第四季度情况相当，3月最后三周订单量反弹，4月前19 - 20天的订单量趋势与预期和去年情况一致 [29][30] 问题: 公司面临的关税风险以及应对措施 - 公司每年采购约20亿美元的试剂、耗材、设备和服务合同，其中直接从中国采购的不到1%，且正在将部分采购转移至其他地区，约75 - 80%的采购在美国制造，大部分供应处于多年合同之下，公司认为关税影响可控，已纳入当前指引 [35][37][38] 问题: LifeLabs罢工情况以及对其业绩和潜在增值的影响 - 罢工仅发生在不列颠哥伦比亚省，涉及约1200名员工，该省有28个患者服务中心，其中17个可进行罢工，公司管理层正在填补空缺职位，预计30 - 45天内解决问题，LifeLabs本季度收入基本符合预期，利润率逐季改善，有望提前达到公司平均水平 [41][42][52] 问题: 第二季度利润率和收益情况，以及关税、运费附加费和LifeLabs业绩的影响 - 第一季度运营利润率为15.3%，同比扩大50个基点，受天气影响有所负面，全年利润率增长节奏符合传统季节性，通常第二季度最好，第三季度稍低，第四季度更低，第一季度最低，预计2025年运营利润率将同比增长，LifeLabs本季度收入基本符合预期，利润率逐季改善 [49][50][52] 问题: 关税或潜在的医院报销挑战是否会在医院实验室管理或拓展业务方面带来机会 - 目前判断还为时过早，但如果供应商将关税以价格上涨的形式转嫁给医疗系统，可能会加速公司在合作实验室服务协议方面的机会 [57][60] 问题: 市场动态下公司与支付方的战略讨论以及获取更多市场份额的机会 - 公司与健康计划的讨论和合作持续进行，有多项计划将工作从昂贵的非网络实验室和医疗系统实验室转移过来，成为OptumHealth首选实验室网络提供商有助于将更多工作引入公司实验室，关税可能会加速这一进程 [65][66] 问题: 20亿美元采购中可从中国采购的低价值耗材的支出情况以及并购管道情况 - 公司直接从中国供应商采购的不到1%，主要是预分析耗材，为降低在中国的采购风险，公司正在将采购转移至美国和其他关税较低的地区，约80%的采购在美国制造，70 - 80%的供应处于合同之下，并购管道仍然健康，包括医院拓展项目和小型区域实验室，公司与Fresenius Medical Services合作开展透析治疗相关实验室检测，并收购其部分业务，预计今年晚些时候完成交易 [68][69][76] 问题: Haystack测试的商业订单情况、报销提交和时间表，以及数据方面还需做的工作 - 本季度Haystack测试已商业推出，有超过75个客户参与早期体验计划，许多客户继续与公司合作，测试已向医疗保险和商业保险患者提供，公司已开始提交报销申请，正在与一家大型医疗保险管理机构合作制定编码和覆盖政策，相关经验正在积累，未来将继续开展潜在证据工作，会有更多临床试验成果发表 [80][81][84] 问题: 与谷歌云合作的财务效益以及衡量成功的关键绩效指标 - 与谷歌云合作的第一步是将公司分散的数据转移到云端，这将提高数据分析业务的效率和效果，促进业务增长，还将加快员工为患者和医生搜索数据库的速度，未来将提供基于人工智能的聊天服务，帮助患者和医生选择合适的测试 [88][89][90] 问题: 华盛顿的其他政策法规更新，特别是PAMA改革和潜在的医疗保险和医疗补助削减对业务的影响 - 医疗保险优势计划费率有所提高，对公司与相关计划的讨论有帮助，医疗补助相关法案正在国会审议，目前判断还为时过早，医疗补助业务占公司业务的约8%，公司对ACA计划持乐观态度，公司对FDA LDT监管诉讼结果满意，目前最重要的是PAMA改革，行业协会正在与相关委员会合作，有广泛的两党支持今年推进改革，如果进展不顺利，公司将推动延迟实施原计划的削减措施 [94][95][98] 问题: 公司业务在潜在衰退环境下的承受能力以及与过去衰退时期的差异 - 公司提供的诊断实验室检测服务是医疗保健的基本需求，虽然并非完全不受衰退影响，但在2009 - 2010年大衰退期间，业务量仅受到适度影响，如今有更多安全网，如《平价医疗法案》，患者收集率在过去衰退期间保持相对稳定，公司将继续监测并维持患者援助计划 [106][107][108] 问题: 天气对业务的最终影响以及EPS节奏是否仍符合预期 - 天气对订单量的同比影响为50个基点，闰年影响为10个基点，共60个基点，3月实际订单量受天气影响较轻，但最后三周强劲反弹并延续至4月，EPS季节性与过去传统情况一致，第二季度最高，第三季度稍低，第四季度更低，第一季度最低 [116][117][119] 问题: 公司为应对FDA LDT规则原计划的投资情况、劳动费用的变化以及应对通胀压力和关税影响的抵消因素 - 公司原预计为FDA LDT规则支出约1000万美元的增量成本投资，主要用于建立投诉处理部门和实现相关信息与FDA的交换，现在虽无需支出这笔费用，但由于公司有不断增长的伴随诊断业务、生命科学业务和国际参考检测业务，仍需投入一定资金加强监管能力，劳动费用方面，预计今年工资通胀在3% - 4%之间，员工离职率降至中高个位数，较2024年底有所改善，接近疫情前水平，公司将继续控制SG&A费用，目标是使其增长不超过收入增长的一半，通过Invigorate计划实现约3%的成本节约和生产力提升以抵消通胀和其他成本驱动因素 [122][126][128]

半导体行业规模与增长 - 2024年全球半导体行业总收入达到6559亿美元，较2023年增长21% [3] - 2024年芯片制造商收入规模约为美国国防预算的四分之三，约为国会拨款社会服务预算的三分之二 [2] - 人工智能等新工作负载推动芯片制造支出增长，容量更大的设备应用于更多产品 [2] - 2024年半导体收入比2014年高出2.1倍，即使排除英伟达，所有芯片制造商收入在11年间也增长1.85倍 [3] 主要厂商市场份额演变 - 英伟达2024年取代三星成为全球最大芯片制造商，营收达767亿美元，市场份额从2013年1%跃升至11.7% [3] - 英特尔市场份额从2013年15.4%下滑至2024年7.6%，营收从486亿美元微增至498亿美元 [3] - 三星市场份额在2018年达到峰值15.5%后波动下滑，2024年营收657亿美元，市场份额10% [3] - 博通保持稳定增长，2024年营收278亿美元，市场份额4.2%，较2013年2.6%有所提升 [3] - 超微半导体市场份额从2013年1.7%升至2024年3.7%，营收从53亿美元增至241亿美元 [3] 厂商增长动能分析 - 英伟达实现爆发式增长，2023年和2024年营收增长率分别达127.3%和120.1%，主要受GenAI工作负载驱动 [3][4] - 内存制造商呈现明显周期性波动，三星、SK海力士和美光2024年增长率分别为60.8%、91.5%和71% [3][6] - 苹果公司2021年首次跻身年度半导体制造商排行榜，2024年营收205亿美元，较2013年增长超3倍 [2][3] - 高通2024年营收330亿美元，较2013年172亿美元接近翻倍，市场份额维持在5%左右 [3] 行业格局变化趋势 - 云计算服务商有望进入芯片制造商榜单，亚马逊网络服务因大量投资Graviton Arm服务器芯片和AI加速器可能率先进入前十二名 [2] - 台积电和英伟达被认为占据GenAI繁荣所创造利润的绝大部分 [6] - 超微半导体被看好发展成为英特尔在CPU领域的替代者，以及英伟达在GPU领域的替代者 [8] - 苹果公司虽为手机、平板电脑和个人电脑生产自研处理器，但尚未生产用于自身工作负载的服务器CPU和AI加速器 [8] 市场特征观察 - 改变庞大半导体市场非常困难，即使英伟达2024年实现120.1%爆炸式增长，也未能带来预期的显著市场增长 [4] - 内存制造商的兴衰周期与计算引擎周期相关的支出高峰经常同步出现，导致年度芯片销售额呈现锯齿状波动 [6] - 上市公司通常不会具体说明单位出货量，使得估算芯片实际出货量不足情况变得困难 [4]

半导体行业规模与增长 - 2024年全球半导体行业收入达6559亿美元，同比增长21% [3][4] - 半导体行业规模相当于美国国防预算的75%和社会服务预算的67% [1] - 2024年半导体收入比2014年增长2.1倍，排除英伟达后增长1.85倍 [3] 主要厂商表现 - 英伟达2024年收入达767亿美元，同比增长120.1%，市场份额从1%跃升至11.7% [3][6] - 三星2024年收入657亿美元，同比增长60.8%，但市场份额从15.4%降至7.6% [3] - 英特尔2024年收入498亿美元，仅增长0.8%，市场份额从15.4%降至7.6% [3] - 苹果2021年首次进入半导体制造商榜单，主要为其设备自研芯片 [2] 技术趋势与市场动态 - AI工作负载推动半导体支出增长，英伟达占据GenAI利润主要份额 [6] - 内存制造商(三星/SK海力士/美光)呈现明显周期性波动 [6] - 超大规模云服务商(AWS/谷歌/微软)可能很快进入半导体制造商榜单 [2] - AMD有望成为英特尔在CPU和英伟达在GPU领域的替代者 [8] 市场结构变化 - 其他厂商合计份额从47.3%降至36.9%，显示市场集中度提高 [3] - 台积电和英伟达被认为占据了GenAI繁荣创造的大部分利润 [6] - 数据中心芯片可能成为新的分类标准，类似服务器市场的ODM分类 [9] 厂商增长差异 - 英伟达2013-2024年收入增长24.7倍，是增长最快的厂商 [3] - SK海力士2024年增长91.5%，但市场份额波动在4-7%之间 [3] - 高通2024年增长12.8%，市场份额稳定在5%左右 [3] - 博通保持稳定增长，2024年收入达278亿美元 [3]

公司估值驱动因素 - 未来3-5年谷歌主要估值上升驱动力来自其专有大型语言模型(LLMs) [1] - Needham分析师重申Alphabet买入评级及178美元目标价 预计GenAI将提升谷歌内部运营效率并加速收入增长 [1] - 谷歌云业务将通过LLMs及基于其构建的应用程序创造收入 [1] 竞争壁垒与技术优势 - Gemini LLM凭借谷歌搜索引擎和YouTube平台的海量数据输入形成竞争护城河 [2] - GenAI将彻底改变内容创作模式、用户行为习惯及商业模型 [2] 行业活动与讨论议题 - 5月8日Needham互联网与媒体会议将举办"GenAI对媒体和互联网影响"专题讨论 涉及亚马逊、Meta、迪士尼等多家公司 [3] - 会议议题包括零点击策略对2024年行业的最大冲击 重点关注估值错配问题 [4] 商业模式挑战 - 搜索引擎中GenAI摘要功能降低用户点击外链需求 冲击依赖流量引荐的出版商广告变现 [5] - 互联网低价值内容泛滥可能损害消费者信任 缩短用户停留时长 影响高质量内容变现 [4] 法律与内容风险 - GenAI加剧知识产权侵权风险 包括版权违规、虚假信息及深度伪造内容 [5] 市场表现 - Alphabet股价周三下跌1.03%至154.77美元 [5] 行业潜在影响 - GenAI可能侵蚀数字广告基础 新竞争者进入门槛降低抵消利润率扩张的积极影响 [6] - 需评估GenAI内容激增对现有市场参与者的利弊 [6]

公司概况 - 法国会计软件公司Pennylane成立于2020年，出售“一体化”会计平台，主要面向中小企业，提供费用报销、发票开具、现金流管理和财务预测等工具 [2] - 公司目前服务约4500家会计事务所和超35万家中小企业，此前在2024年一轮投资中估值为10亿欧元 [3] 融资情况 - 公司在新一轮7500万欧元融资中估值翻倍至20亿欧元（约21.6亿美元），由红杉资本领投，Alphabet旗下CapitalG、Meritech和DST Global等参投 [1] 业务拓展 - 公司目前仅在法国运营，计划融资后将服务拓展至欧洲，夏季从德国开始，希望两年内在德国实现产品成熟 [4] 财务目标 - 公司计划年底实现约1亿欧元的年度经常性收入，年底实现收支平衡，75%的成本用于研发 [5][7] 人员规划 - 公司计划融资后增加招聘，到2025年底员工从目前的550人增至800人 [8] 技术应用 - 公司像其他金融科技公司一样采用人工智能技术，帮助客户自动化簿记，打造会计“副驾驶” [9] 行业机遇 - 欧洲新的电子发票法规促使更多公司考虑新数字产品满足会计需求，电子发票是巨大市场，会计行业数字化仍有提升空间 [11] - 市场非常分散，每个国家都有一两家老牌企业，服务中小企业及其会计师的选择较少 [12]

GenAI内存解决方案的核心需求 - GenAI应用需要高速、高带宽且低延迟的内存以实时处理海量数据 特别是在推理环节 数据的快速访问对实时决策和预测至关重要 [2] HBM的竞争态势 技术革新与优化 - 传统DRAM因带宽和延迟局限 促使HBM通过硅通孔(TSV)堆叠DRAM成为关键解决方案 [5] - 3D-IC和CoWoS等封装技术进步将应用于智能手机、PC等领域 需在不增加成本与空间的前提下降低延迟和能耗 [5] 厂商动态 - Samsung因测试与封装环节保守、过度关注成本而在HBM领域落后 预计2025年HBM3e改进后出货量或从80-90亿吉比特增至110-120亿吉比特 [6][10] - SK Hynix通过内存单元设计、逻辑电路(IVC)添加等措施满足NVIDIA需求 凭借灵活文化保持领先 [6] - Micron计划2025年直接推出HBM3e 采用1b DRAM单元和SK已验证的键合设备 [10] 中国存储市场的发展 国产化进展 - 中国计划2025年实现HBM3国产化 覆盖GPU制造至OSAT全供应链 但2026年后可能因美国设备管制面临挑战 [10] - CXMT预计2024年占全球DRAM产能13% 2025年产能或接近Micron 但每片晶圆比特产量较竞争对手少42% [11] 成本与机遇 - 中国DRAM成本或不含固定成本时低至$0.20/Gb(韩国为$0.23) 政府支持或助力成本竞争力 [17] - 华为Ascend 920支持HBM2/2e 虽落后于HBM3但通过高效软件在推理领域保持竞争力 [18] 智能手机与GenAI融合 技术趋势 - 智能手机带宽需求短期有限 未来生产力应用或提升需求 但计算主要依赖云端 [15] - 内存内计算(PIM)可能应用于高端手机 通过协议匹配实现更高带宽而不增加功耗 [15] - 苹果或从堆叠封装转向分立封装 提升iPhone Pro Max和折叠手机的带宽 [13][22] 边缘计算与定制HBM 定制化发展 - 定制HBM预计2026年随HBM4显著增长 NVIDIA、Amazon等7-8家IT企业推动其发展 [26] - 两种定制封装方案受关注：HBM直接安装于SoC或在基底芯片增加逻辑功能 [28] - 预计2030年定制HBM或占整体市场的30%-40% 需平衡性能潜力与成本可行性 [29] 行业整体趋势 - 2025-2026年为竞争关键期 中国在设备国产化(如Naura刻蚀机)和供应链布局上短期稳固 [18] - DRAM技术需权衡带宽、延迟等特性与成本时效性挑战 客户与制造商需共同承担创新风险 [22]

GenAI内存解决方案的核心需求 - GenAI应用需要高速、高带宽且低延迟的内存以实时处理海量数据 特别在推理环节需快速访问数据以实现实时决策和预测 [2] - 传统DRAM因带宽和延迟局限 需依赖HBM等硅通孔(TSV)堆叠技术满足性能需求 [6] HBM竞争格局与技术趋势 - **三星落后**：因测试/封装环节保守、过度关注成本 未能有效解决客户散热与功耗需求 HBM3e改进计划或使2025年出货量从80-90亿吉比特增至110-120亿吉比特 [7][11] - **SK海力士领先**：通过内存单元设计、逻辑电路(IVC)添加等措施满足NVIDIA功率限制 灵活企业文化推动技术突破 [7] - **美光追赶**：2025年直接进军HBM3e 采用1b DRAM单元及SK验证的键合设备 逻辑电路优化降低电压 [7][8] - **中国布局**：计划2025年实现HBM3国产化 覆盖GPU至OSAT全供应链 但2026年后受美国设备管制或面临制程挑战 [11] 中国存储市场动态 - **DRAM产能**：CXMT 2024年占全球产能13%/出货量6%/收入3.7% 2025年产能或媲美满载 但良率差距显著(DDR5良率<50%) [12] - **成本竞争力**：中国DRAM成本可低至$0.20/Gb(韩国$0.23) 政府支持固定成本 但技术滞后致每晶圆比特产量少42%(2024年) [12][17] - **新兴机遇**：AI+电动汽车推动需求 3D技术及国产设备替代成关键 但设备国产化需1-2年 [12] 智能手机与GenAI融合 - **内存革新**：PIM技术或应用于高端手机 通过协议匹配提升带宽 折叠屏手机缓解空间限制 [15] - **三星策略**：2025年HBM3e改进逻辑电路 出货量或增长37.5% 但面临中国HBM国产化竞争 [11] - **云端分流**：短期内手机带宽需求有限 因计算任务多由云端执行 [15] 定制HBM与未来趋势 - **市场增长**：定制HBM预计占2030年HBM市场30-40% 数据中心定制计算市场规模2028年或达25%(2023年为16%) [28][29] - **技术路径**：直接集成HBM至SoC或基底芯片增加逻辑功能成主流方案 NVIDIA等7-8家IT巨头推动发展 [26][28] - **创新焦点**：需兼顾GPU通信IP、光子技术及SoC兼容性 平衡性能与成本 [28] 边缘计算与行业应用 - **汽车领域**：自动驾驶推动LPDDR使用 HBM4或2027年后应用于汽车 Tesla等厂商需求增长 [22] - **NVIDIA技术**：DIGITS技术结合GPU与HBM 2025年中期提升带宽与信号完整性 但暂不扩展至通用PC [22] DeepSeek的芯片潜力 - **低成本优势**：大语言模型性能接近ChatGPT但成本显著降低 训练效率受政府支持 [13][17] - **硬件适配**：华为Ascend 920支持HBM2/2e 虽落后行业标准 但通过软件优化在推理领域保持竞争力 [18]

GenAI解决方案的关键考量因素 - GenAI解决方案需平衡带宽和容量优势与功耗、占用面积和价格等成本因素 [1] - 存储器作为依赖CPU的被动组件 其配置会随处理器变化而调整 [1] - ARM近期战略调整可能影响未来架构和解决方案设计 [1] - 基于MoE的大语言模型(LLM)的潜在变化或推动架构革新 [1] 数据来源与联系方式 - 行业数据来源于Counterpoint Research [2] - 业务咨询联系人: Rick Cui 客户服务总监 [3] - 媒体采访联系人: Haylee Xu 市场专员 [3]

GenAI解决方案考量因素 - 带宽和容量等性能优势对GenAI解决方案至关重要但非唯一考量因素 [2] - 功耗 占用面积和价格等成本因素同样需要重点评估 [2] - 存储器作为CPU依赖的被动组件 其配置会随处理器变化而调整 [2] 行业技术发展趋势 - ARM近期战略调整可能推动未来架构和解决方案变革 [2] - 基于MoE架构的大语言模型发展可能引发技术路线变化 [2]