1 财务数据和关键指标变化 - 2026年第二季度总收入创历史新高，达人民币30.72亿元，同比增长31%，环比增长40% [5][16] - 调整后毛利率为15.4%，同比提升0.5个百分点，环比提升2.4个百分点 [15][19] - 调整后营业利润为人民币1.24亿元，首次实现转正，调整后营业利润率达4.0%，创历史新高 [6][20][21] - 调整后净亏损大幅收窄至人民币600万元，去年同期为亏损3亿元 [21] - 非GAAP EBITDA利润为人民币11亿元，同比增长171% [21] - 非GAAP EBIT利润率为36%，去年同期为17% [16][21] - 资本支出（含通过第三方融资和融资租赁获得的使用权资产）达人民币33亿元，高于上季度的29亿元和去年同期的28亿元 [16] - 截至2026年6月30日，现金及现金等价物为人民币46.74亿元，较3月31日的49.04亿元略有下降 [22] 2 各条业务线数据和关键指标变化 - 公有云服务收入为人民币23.58亿元，同比增长45% [8][17] - 企业云服务收入为人民币7.1亿元，同比微降1% [10][17] - AI云总账单收入同比增长82%，达人民币13.3亿元，占公有云收入的56%，占总收入的43%以上 [6][15] - MaaS（模型即服务）收入增长强劲，第二季度收入较第一季度增长超过12倍 [6] - 总账单收入为人民币36.06亿元，同比增长30% [17] - IDC成本同比增长23%至人民币9.9亿元，主要由于机架服务增加 [17] - 折旧摊销成本同比增长75%至人民币9.64亿元，主要由于新购置和租赁的AI基础设施折旧 [17] - 解决方案开发和服务成本同比增长4%至人民币5.86亿元 [18] - 履约成本及其他成本总计约人民币6600万元，低于去年同期的9200万元 [18] 3 各个市场数据和关键指标变化 - 来自小米和金山生态系统的收入达人民币8.1亿元，同比增长28%，占总收入的26% [7] - 来自前五大非生态系统客户的收入同比增长51% [7] - 2026年上半年，来自小米和金山的公有云收入同比增长54% [8] - AI云业务服务领域广泛，包括互联网服务、前沿AI实验室、具身智能、自动驾驶、AI for Science、金融科技、游戏和在线视频等 [7] 4 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司坚持“All-in AI”战略，加速发展AI云、MaaS和FDE业务 [5][22] - 作为中立云服务商，公司不拥有自研大模型，能够销售客户最喜爱的模型，与所有顶级模型提供商保持良好关系 [44][49] - 公司通过增加业务合作伙伴数量、增加供应商数量以及提升国产芯片兼容性来应对芯片供应限制 [33] - 在企业云领域，公司主动从项目制业务模式向运营制业务模式调整，运营制业务模式在财务报告上被归类为公有云 [40] - 公司坚持需求驱动和纪律性的AI投资策略，注重资本效率 [53] 5 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 开源模型生态系统的快速发展为中立云服务商创造了重大机遇 [4] - 将AI带入每个行业的愿景正通过MaaS、Agent-as-a-Service和FDE服务成为现实 [4] - 芯片供应困难是长期常态，但中国云计算和AI行业发展并未因此受到重大限制 [33] - 企业云业务增长相对缓慢的原因包括：上游供应价格上涨影响国企和政府客户的预算决策、企业云业务季节性因素（交付和收入确认集中在下半年）、以及业务结构主动调整 [39][40] - 公司将继续捕捉生态系统内外机遇，提高计算资产的运营效率，加强盈利能力和现金生成能力 [14] 6 其他重要信息 - 2026年6月，股东批准进一步增加与小米的关联交易年度上限，2026年和2027年合并上限总计人民币100亿元，较调整前提高39% [8] - 2026年上半年资本支出（含租赁安排资本化资产）达人民币62亿元，占全年资本支出预算的75%以上 [35] - 公司维持全年资本支出基准预测不变，为人民币150亿元 [36] - StarFlow平台现支持120个模型，服务超过230家企业客户 [9] - 公司推出AgentKit产品，提供安全沙箱、知识和记忆管理、评估和治理工具，帮助企业构建生产级AI代理 [12] - Galaxy Stack平台完成了对多个主流国产AI芯片的深度集成和全生命周期可视化管理 [13] 7 问答环节所有提问和回答 问题1: 开源模型能力提升对MaaS业务的影响及资源分配 - 开源大语言模型发展带来三大影响：一是网页编码需求大增，国产高性能模型（如GLM和K3）吸引更多中国大陆用户采用；二是代理场景使用增加，公司推出AgentKit满足需求；三是日常任务中用户倾向于选择性价比高的国产模型 [26][27][28] - 对于MaaS业务与计算能力业务的资源分配，两者商业模式不同：计算能力业务通过长期合同确保100%利用率，相对安全；MaaS业务受代币价格波动、新模型推出和运营效率等多因素影响 [28][29] - 公司动态评估这两种业务，希望它们相互补充 [29] 问题2: 芯片采购进展、全年资本支出指引及企业云增长展望 - 芯片供应困难是长期常态，但中国云计算和AI行业发展未受重大限制 [33] - 公司通过增加业务合作伙伴和供应商数量、提升国产芯片兼容性来应对 [33] - 资本支出按月波动较大，全年资本支出基准预测维持不变，为人民币150亿元 [34][36] - 2026年上半年资本支出（含租赁安排）达人民币62亿元，占全年预算的75%以上 [35] - 企业云增长相对缓慢的原因：上游供应价格上涨影响客户预算决策、季节性因素（交付集中在下半年）、以及主动从项目制向运营制业务模式调整 [39][40] - 公司下半年有较强的交付管道 [40] 问题3: MaaS业务竞争优势、收入确认和盈利状况，以及AI云业务定价趋势 - 公司作为中立云服务商，不拥有自研大模型，能够销售客户最喜爱的模型（如GLM等） [44] - 拥有自有计算能力是确保该业务显著盈利性的唯一途径 [44] - 关于提价：存储方面，增量存储随智能计算需求而来，客户相对容易接受提价，公司不仅能转嫁成本还能提高盈利性 [45] - 计算能力方面，凭借打包能力及运维网络能力，公司能够将成本上涨转嫁给客户，部分项目还提高了盈利性 [46] - 公司还开展管理服务业务，这是一种轻资产商业模式 [46] 问题4: 长期市场定位和可持续利润率水平 - 作为中立云服务商，公司能够与所有顶级模型提供商保持良好关系，根据客户需求提供最佳模型 [49] - 基于技术能力，公司能够提供高可用性和高可靠性的服务 [49] - 与LLM实验室紧密合作优化模型推理效率，包括基于未公开权重进行优化，在某些情况下能达到甚至接近LLM公司自身的推理效率水平 [50] 问题5: 计算能力租赁和MaaS两种业务模式的ROIC - 公司目前不单独披露MaaS和AI计算能力服务的ROIC [53] - ROIC因项目而异，受回款周期、毛利率、固定资产和折旧政策影响 [53] - 总体而言，MaaS的盈利能力远优于AI计算能力服务 [53] - 随着AI业务规模扩大，固定成本被稳步稀释，过去12个月调整后营业利润已转正，推动整体ROIC逐步恢复 [53] - 公司坚持需求驱动和纪律性的AI投资策略，注重资本效率，随着业务结构优化和AI商业化成熟，整体ROIC将持续改善 [53]