核心观点 报告认为，人工智能正从“+AI”向“AI+”演进，2026年计算机行业将围绕“算力筑基，模型进阶，应用可期”展开[7] 具体关注方向包括：国内外大厂资本开支持续增长及AI规模化应用带动Token消耗，看好AI算力产业链；大模型多模态能力提升将极大拓展应用边界；“人工智能+”政策牵引下，企业级AI应用有望迎来规模化推广拐点，同时AI硬件终端革命和阿里等巨头生态布局值得关注[7][8] 2025年回顾：市场表现与业绩 - **市场走势**：2025年初，以DeepSeek为代表的国内AI大模型取得突破，推动计算机行业在2月走出一轮显著跑赢大盘的独立上涨行情[5] 4月受外部冲击与内部估值压力共振影响，板块出现快速回调，估值压力得到释放[5] 此后板块走势与沪深300指数呈现较高同步性[5] 截至12月11日，计算机板块全年累计涨幅为14.05%，在申万31个一级行业中排名第17位[13] - **行业业绩**：2025年前三季度，计算机行业（剔除特定公司后共314家）整体法下总营收为8329.43亿元，同比增长10.50%；归母净利润为102.91亿元，同比大幅增长47.77%；扣非后归母净利润为29.35亿元，同比激增535.39%[17] 中位数法下，营收中位数为6.00亿元，同比增长7.22%；归母净利润中位数为0.04亿元，同比下降48.62%[17] - **盈利能力与费用**：2025年前三季度，计算机行业整体毛利率为20.73%，同比下降2.26个百分点[21] 费用控制成效显著，销售费用率、管理费用率、研发费用率分别为6.56%、4.91%、8.17%，同比分别下降0.67、0.51、0.90个百分点，三费合计费用率同比下降2.08个百分点[21] 2025年回顾：公募基金持仓 - **配置比例**：2025年第三季度，计算机行业公募基金重仓股配置比例为2.6%，环比下降0.1个百分点，低配2.2个百分点[25] 该比例在2024年第四季度触底回升后，于2025年第一季度达到2.8%，随后连续两个季度环比下降[25] - **持仓结构**：2025年第三季度，机构重仓子领域包括AI算力、AI应用、金融科技、智能驾驶等[29] 持股市值前十的公司包括金山办公、中科曙光、科大讯飞等；持股基金数前十的公司包括金山办公（230个基金持有）、中科曙光、科大讯飞等[29] - **加仓方向**：2025年第三季度，机构加仓方向以AI算力、金融科技为主[29] 持股市值增加最多的公司是中科曙光（增加59亿元）和浪潮信息（增加36亿元）；持股基金数增加最多的公司是浪潮信息（增加29只）和德赛西威（增加26只）[29] 2025年回顾：大模型进展 - **DeepSeek突破**：2025年1月，DeepSeek发布R1模型，性能比肩国际顶尖闭源模型，其API定价约为OpenAI o1的1/30，极大地降低了部署门槛[32] 2025年3月，DeepSeek公布其推理系统理论成本利润率可达545%，重构了行业盈利预期[38] - **国际模型迭代**：2025年8月，OpenAI发布GPT-5，其出现事实错误的概率比GPT-4o低约45%，比OpenAI o3低约80%，且API价格更具性价比[42] 2025年11月，谷歌发布Gemini 3，在Humanity's Last Exam测试中得分达41%，在代表抽象推理能力的ARC-AGI-2测试中得分31.1%，显著领先于GPT-5.1的17.6%[52] - **国内模型进展**：2025年9月，阿里发布总参数超过1T的Qwen3-Max，其指令版在SWE-Bench评测中斩获69.6分，思考版在AIME 25和HMMT数学评测中均获满分[47] 2025年回顾：AI应用落地 - **AI视频生成**：快手可灵AI在2025年3月年化经常性收入突破1亿美元，第二季度营业收入超过2.5亿元人民币[82] 截至2025年11月，其全球用户规模突破4500万，累计生成超2亿个视频，为超2万家企业客户提供API服务[82] - **AI编程**：AI编程是增长最快赛道之一，海外独角兽Cursor年化收入突破10亿美元[87] 谷歌和微软均有约30%的代码由AI协助编写，腾讯超过90%的工程师使用AI编程助手[87] 预计全球AI编程工具市场规模将从2024年的62.1亿美元增长至2029年的181.6亿美元，复合年增长率为23.9%[91] - **企业级AI应用**：用友网络在2025年前三季度AI相关合同签约金额突破7.3亿元，仅第三季度单季就超过4亿元[95] 金蝶推出AI产品“小K”，已聚合近20个智能体覆盖多个业务领域[96] - **C端爆款应用**：谷歌Nano Banana图像生成模型拉动Gemini APP月活跃用户达到6.5亿，发布不到一个月已生成超5亿张图片[101] OpenAI推出的视频生成社交应用Sora APP，上线不到五天下载量突破100万次[107] 2026年展望：算力基建 - **海外资本开支高增**：主要云厂商资本开支持续增长，为AI算力需求提供支撑[114] 微软2026财年第一季度资本支出达349亿美元，同比增长74.5%；谷歌2025年第三季度资本开支为240亿美元，同比增长83%，并将2025年全年资本支出指引上调至910-930亿美元；Meta将2025年资本开支指引下限上调至700亿美元；亚马逊预计2026年资本支出将进一步增加[114][115] - **国内资本开支跟进**：阿里巴巴计划未来三年投入至少3800亿元用于云计算和AI基础设施建设[120] 报告预计中国云服务提供商明年的AI支出将大幅增长[120] - **Token消耗驱动**：AI应用规模化带动Token消耗高增，截至2025年9月底，豆包大模型日均Token调用量已突破30万亿，谷歌月均处理Token用量达1300万亿[124] - **国产算力加速**：DeepSeek-V3.1针对下一代国产芯片的特殊设计，有望加速国产AI芯片在推理市场的规模化落地[127] 北京大学开源的TileLang语言，有望推动国产AI芯片建立成熟的软件体系[131] 国产AI芯片性能持续提升，如平头哥PPU多项配置规格接近英伟达H20，华为也公布了昇腾AI芯片的三年发展路线图[136][137] 2026年展望：模型与应用 - **多模态能力**：报告认为多模态能力将极大降低大模型的理解与交互门槛，将其应用范围从文字世界拓展至物理世界，谷歌Gemini是原生多模态模型的代表[141] - **政策驱动与企业应用**：“人工智能+”顶层政策明确，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率目标超过70%，企业级AI应用有望在2026年迎来规模化推广拐点[145] - **AI硬件终端**：OpenAI计划在2026年末至2027年初推出首批AI终端（如眼镜、录音笔等），其生态预热与产业链共振值得关注[147] - **阿里生态布局**：阿里巴巴发布通义大模型家族7款新成员，覆盖视觉、语音、多模态、代码等核心环节[152] 同时，阿里发力C端推出千问APP，全面对标ChatGPT，并计划接入各类生活场景，其生态合作伙伴有望率先受益[155] 投资建议 报告建议关注三大方向[159]： - **AI算力**：包括国产AI芯片（寒武纪、海光信息等）、AI服务器（中科曙光、浪潮信息等）产业链[160] - **AI模型**：关注阿里巴巴、腾讯控股、商汤、百度集团等公司[161] - **AI应用**：包括AI终端（海康威视、大华股份等）、AI+企业软件（金山办公、用友网络等）、AI+工具（快手、万兴科技等）[162]

核心观点 - 甲骨文公司股价因AI数据中心资本开支大幅超出预期且向云收入转化速度慢于投资者预期而暴跌 市场对其债务驱动的扩张策略及AI支出回报的不确定性感到担忧 [1][4][9] 财务表现与资本开支 - 第四财季资本开支约为120亿美元 远超上一季度的85亿美元和分析师预期的82.5亿美元 [2] - 公司预计截至2026年5月的财年资本开支将达到约500亿美元 较去年9月的预测增加了150亿美元 [3] - 季度自由现金流为负100亿美元 公司总债务约为1060亿美元 [12] - 剩余履约义务（衡量订单的指标）激增五倍多 达到5230亿美元 略高于分析师平均估计的5190亿美元 [9] 云业务与收入 - 第二财季总营收增长14%至161亿美元 [15] - 云总销售额增长34%至79.8亿美元 其中基础设施业务营收增长68%至40.8亿美元 但两者均略低于分析师预期 [7] - 云基础设施部门销售额首次超过应用软件业务（39亿美元 增长11%） [15] - 公司预计当前季度（截至2月）总营收将增长19%至22% 云销售额将增长40%至44% 符合分析师预期 [17] - 公司重申年度营收将达到670亿美元的展望 [17] 市场反应与信用风险 - 财报发布后股价单日暴跌11%至198.85美元 为近11个月最大单日跌幅 自9月10日历史高点以来市值已缩水约三分之一 [1][4] - 公司信用风险指标升至16年新高 五年期信用违约互换成本上升0.17个百分点至约1.41个百分点/年 [4][8] 战略与运营 - 公司正进行大规模数据中心建设 以支持OpenAI等客户的AI工作 主要客户还包括TikTok和Meta [6] - 管理层强调绝大部分资本开支用于数据中心内创收设备 而非土地、建筑或电力（这些通过租赁覆盖） [10] - 公司承诺维持其投资级债务评级 [11] - 这是公司自Safra Catz卸任后 由Clay Magouyrk和Mike Sicilia共同担任CEO以来的首份财报 [13] 其他财务项目 - 调整后每股收益为2.26美元 部分受益于出售所持安培计算公司股份带来的27亿美元税前收益 [16]

市场日内走势与期权影响 - 隔夜市场情绪紧张 纳斯达克指数期货一度下跌超过1.5% 但现金交易时段开盘后焦虑情绪迅速消散[1] - 标普500指数抹去了约1%的隔夜跌幅 收盘时上涨约20个基点[1] - 当日最集中的标普500期权活动集中在行权价6900点 而指数最终收于6901点 这种巧合强烈表明期权相关资金流驱动了日内价格走势的很大一部分[4] 期权市场动态与影响 - 零日到期期权的交易活动对日内价格走势的影响日益显著 标普500指数的日常价格走势正受到期权市场越来越大的影响[3] - 期权市场似乎正在限制并锁定指数位置 这种动态可能持续到下周的“四巫日”[3] - 日内期权市场透明度有限 特别是对于零日到期期权 持仓量变化需次日才知 这导致难以实时精确理解市场底层发生的机制[5] 波动率指数分析 - 波动率指数隔夜交易在17左右 现金时段开盘在16左右 随后稳步下降至收盘接近15[7] - 波动率指数成分分解显示 看涨期权偏度下降而看跌期权偏度上升 这表明在波动率指数中 平值看跌期权的隐含波动率比虚值看跌期权的隐含波动率下降得更快 这与典型情况不同[9] - 市场行为表明 近价看跌期权可能在早盘抛售中被平仓 而虚值及更长期限的下行保护需求仍然高企 这暗示期权市场可能并不相信市场的快速反弹[9][10] 人工智能板块表现 - 第二家人工智能公司在财报后未能上涨 博通在财报发布后下跌约5%[11] - 有观点认为 销售人工智能“芯片”的毛利率可能不如其销售的其他“芯片”[11] - 博通股价若无法突破400美元 可能面临大量看涨期权卖压 导致明日股价上涨困难[11]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度总收入为4480万美元 同比增长4% 超出指引中点约400万美元 [23] - 第四季度SaaS收入增长19% 是主要亮点 [23] - 第四季度非GAAP毛利率为84% 同比下降约200个基点 主要由于对SaaS服务交付的更高投资 [23] - 第四季度非GAAP运营费用略低于2500万美元 环比第三季度改善5% 同比增加约300万美元 但剔除上年奖金计提减少和坏账准备转回后 基本持平 [23] - 第四季度调整后EBITDA为1290万美元 利润率为28.7% [23] - 第四季度非GAAP净收入为1110万美元 每股摊薄收益0.24美元 [23] - 2025财年总收入约为1.8亿美元 同比增长4% [26] - 2025财年SaaS收入增长21% 贡献了约8个百分点的增长 而软件许可和支持收入使增长减少了约4个百分点 [27] - 2025财年非GAAP毛利率约为85% 低于2024财年的约86% 主要由于向SaaS和服务组合的转变 [27][28] - 2025财年非GAAP运营费用为1.009亿美元 同比下降2% 运营费用强度从收入的60%改善至56% [29] - 2025财年调整后EBITDA增长15%至5400万美元 利润率为30% 高于去年的27% [30] - 2025财年非GAAP净收入为4500万美元 与去年大致持平 主要由于非GAAP税率从9%上升至21% [30] - 2025财年自由现金流为5400万美元 相当于调整后EBITDA的100%转化率 高于去年的约65% [30] - 公司预计2026财年收入在1.85亿至1.95亿美元之间 中点增长约6% [33] - 公司预计2026财年调整后EBITDA利润率在27%-30%之间 中点意味着EBITDA同比大致持平 [35] - 公司预计2026财年非GAAP税率将大幅下降至税前非GAAP收入的约10% [36] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司更新了外部报告结构 将收入分为欺诈与身份验证以及支票验证两大类 [6] - 欺诈与身份验证业务现在占公司总业务的一半以上 同比增长超过15% 是公司收入和SaaS扩张的增长引擎 [7] - 2025财年欺诈与身份验证收入为9000万美元 同比增长15% [25] - 身份验证收入约为7700万美元 同比增长12% [9] - 支票验证业务包括传统移动存款和支票智能解决方案 2025财年收入为9000万美元 而2024财年为9400万美元 差异主要与交易时机有关 [26] - 支票验证业务保持稳定 每年支持约12亿笔移动支票存款交易 [15] - SaaS收入组合增至总收入的43% 公司目标是SaaS收入接近总收入的一半 [8][10] - 平台模式显示出强大的杠杆效应 每次验证流程的毛利润显著高于单一信号工作流 [11] - 支票欺诈防御者年度合同价值同比增长50% 但其年度合同价值低于初始目标 主要由于大型企业部署的时间安排 [11] - 支票欺诈防御者联盟中配置的数据集已覆盖超过25%的美国支票账户 若包括试点阶段的金融机构 该比例接近50% [11][43] 各个市场数据和关键指标变化 - 在北美 几家最大的金融机构在多个业务部门扩大了合作 并将身份验证流程提前到客户入职流程中 [10] - 在欧洲、中东和非洲地区 英国和欧洲的银行正在增加新的用例并采用如MiPass等身份验证产品 而西班牙和意大利等市场的数字身份证计划开始推动更高的验证和身份验证量 [10] - 客户行为在不同地区和客户层级中趋于一致 大型银行和企业客户正在将身份验证流程提前 整合欺诈和身份验证工作流 并标准化捆绑解决方案 [25] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 生成式人工智能正在加速欺诈和基于身份的攻击的数量和复杂性 德勤估计到2027年美国人工智能驱动的欺诈可能达到400亿美元 [4][5] - 大多数金融机构现在将合成身份欺诈视为最紧迫的新兴威胁 [5] - 客户越来越要求公司全面解决欺诈问题 而不是将其视为孤立的身份或支付问题 这导致了身份验证、生物识别、身份验证和欺诈能力之间更紧密的整合 [7] - 2025财年的重点是打好基础、修复基础并恢复可扩展、盈利增长所需的运营纪律 [8] - 公司简化了运营方式 整合了市场推广团队 产品与研发团队现在由统一领导层管理 非GAAP运营费用下降2% 而收入增长近5% 推动效率提升和人均收入增长11% [9] - 自动化水平现已达到约90% 身份验证收入约为7700万美元 公司已实现盈利平衡点 [9] - 2026财年的战略围绕四个关键支柱展开：巩固支票验证业务、统一并扩展欺诈与身份验证能力、投资于具有明显优势的领域、通过严格的资本配置实现价值最大化 [14][15][16][18] - 2026财年的投资将集中在人工智能支持的洞察与决策、生物识别技术、数据与情报以及有针对性的市场推广和交付能力上 [17] - 公司预计将更多运营费用转向研发和市场推广 以资助这些高投资回报率的计划 [18] - 公司已完全修复了之前报告的所有重大内部控制缺陷 [36] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 欺诈形势正在以惊人的速度变化 生成式人工智能正在降低欺诈者创建深度伪造和合成身份的成本 [4] - 过去一年 人工智能驱动的欺诈尝试急剧增加 金融机构正转向公司寻求帮助以保护其客户和业务 [5] - 随着合成欺诈的加速 金融机构明确需要更少的单点解决方案和一个能够确保整个客户旅程中数字交互安全的核心合作伙伴 [7] - 公司正从加强基础阶段进入下一阶段：统一与增长 [13] - 通过统一身份验证、身份验证和欺诈能力 公司旨在帮助机构安全地增长 深化在其核心客户旅程中的作用并增加SaaS收入 [14] - 市场正在朝着公司框架发展的方向移动 客户要求公司以这种方式与他们合作 [19] - 公司对在市场中定位以及利用不断增长的需求加速增长充满信心 [48] - 合成欺诈的持续增长可能会开始影响其他组织 并催生新的应用场景 [73] 其他重要信息 - 公司拥有近600名全球员工 [19] - 年底现金及投资约为1.96亿美元 总债务约为1.57亿美元 净现金头寸为4000万美元 [32] - 2025财年公司回购了约500万美元的股票 自财年结束至12月10日又回购了770万美元 当前授权下仍有1360万美元可用于回购至2026年5月 [32] - 公司预计在2026年2月1日偿还1.55亿美元的可转换债务 [32][86] - 长期来看 公司认为自由现金流转化率更现实的稳态水平约为75% [31] - 移动存款业务的底层交易量一直稳定在12亿笔左右 但收入确认受交易时机和2023年一笔大额渠道合作伙伴交易的影响（该交易在单季度确认了约四年的收入） [83][84][85] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: SaaS业务增长的主要驱动因素是什么 [40] - 主要驱动因素是市场对合成欺诈（由生成式人工智能推动）不断增长的需求 公司凭借与全球大型金融机构的合作关系和信誉 在这些机构中看到了新产品、新解决方案、交易量以及身份验证流程提前带来的增长 [40][41] 问题: 能否分享更多关于支票欺诈防御者的细节 例如银行数量、收入或进展势头 [42] - 支票欺诈防御者年度合同价值增长50% 关键指标是联盟中配置的数据集已覆盖超过25%的美国支票账户 包括试点机构则接近50% 这被认为是联盟和该业务的重要资产 [43] - 与大型金融机构的合作进展顺利 他们看到了效益 增长的根本驱动力是全球欺诈和合成欺诈的加速增长 [44] 问题: 在您任职一年多后 是否对实现10%以上有机增长的路径有了更清晰的可见度 [48] - 随着SaaS增长加速至超过21%以及市场需求不断增长 公司对实现长期两位数有机增长目标充满信心 市场趋势向好 且公司凭借与大型金融机构的合作关系及不断增长的欺诈与身份验证需求 处于有利地位 [48][49] 问题: 在整合平台和市场推广为“一个Mitek”方面 目前处于哪个阶段 业务可见度有何变化 [50] - 公司已从去年的“修复基础”阶段进入“统一与增长”阶段 正在整合平台方法以提供更丰富的信号和洞察 该业务尚不成熟 但公司已建立运营纪律 现在正开始看到其为客户和公司创造价值 [51][52][53] 问题: 遗留硬件资产对今年收入增长的阻力有多大 这些产品今年是否会完全退出市场 [54] - 硬件产品收入已降至微不足道的水平 其对收入增长的影响将远小于过去几年 [55] 问题: 目前的投资水平是常态化的 还是处于投资周期的早期 考虑到市场变化 是否有许多想法需要 pursued [58] - 投资由公司在客户中的定位和市场动态所驱动 旨在加速增长 公司长期注重利润率 但已概述了投资金额并计划继续推动业绩 [59][60] - 公司希望保持审慎和平衡 虽然总可以投入更多 但目前对现状感到满意 [62] - 投资重点将放在研发（特别是人工智能决策、生物识别、欺诈情报）和市场推广方面 大部分投资将用于研发 这个节奏对于2026年是合适的 [63] 问题: 大型金融机构决策缓慢 这是否会改变 这对支票欺诈防御者的增长率意味着什么 [64][65] - 随着联盟数据增多 创造的价值也会增加 这应该会随着时间的推移加速进程 尽管大型机构流程耗时 但进展持续 公司专注于获取数据和洞察 为客户和公司创造更多价值 [66][67] 问题: 关于合成欺诈的讨论 是在推动现有客户向MiVIP平台迁移 还是吸引了新的参与者 [71] - 合成欺诈正在推动现有客户采用多层次检测方法 这正是MiVIP平台和统一方法的价值所在 随着合成欺诈增长 可能会开始影响其他组织并催生新的应用场景 [71][72][73] 问题: 能否详细说明大型银行加入联盟的试点流程 他们如何看待作为联盟成员的价值 [74] - 试点过程让银行看到他们可以访问原本无法独自获得的数据 例如 公司可能已经拥有其客户的数据集（因为从其他金融机构频繁看到） 这引起了他们的注意 让他们看到了加入联盟相对于使用本地软件解决方案的好处 目前已有多个顶级大型机构正在合作 [75][76] 问题: 在第一季度（与大多数客户财年结束重合） 是否有任何需要重点关注的事项或与第三季度的显著差异 [77] - 除了持续的趋势外 没有重大差异 这些趋势为公司提供的年度和季度指引提供了依据 [77] 问题: 移动存款业务在指引中暗示将下降 该业务是否会持续衰退 还是会在某个阶段趋于稳定 [82] - 移动存款的底层交易量多年来一直稳定在12亿笔以上 收入波动更多与交易时机和2023年一笔大额渠道交易（提前确认了多年收入）的消化有关 尽管支票总量长期在下降 但公司目前看到交易量稳定 [83][84][85] 问题: 从资本结构看 是否会全额偿还到期可转换债券 还是会利用信贷额度保留更多现金 [86] - 公司计划在2026年2月1日债务到期时全额偿还 具体方式尚未最终确定 可能结合信贷额度借款和现金余额来操作 [86][87]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度总收入为4480万美元 同比增长4% 超过指引区间中点约400万美元 [20] - 第四季度非GAAP毛利率为84% 同比下降约200个基点 主要由于对SaaS服务交付的投资增加 [21] - 第四季度非GAAP运营费用略低于2500万美元 环比第三季度改善5% 同比增加约300万美元 但剔除上年奖金计提减少和坏账准备转回的影响后 基础运营费用基本持平 [21][22] - 第四季度调整后EBITDA为1290万美元 利润率为28.7% [22] - 第四季度非GAAP净收入为1110万美元 每股摊薄收益0.24美元 [22] - 2025财年总收入约为1.8亿美元 同比增长4% [24] - 2025财年非GAAP毛利率约为85% 上年约为86% 小幅下降与向SaaS和服务组合转变的趋势一致 [25] - 2025财年非GAAP运营费用为1.009亿美元 同比下降2% 运营费用强度从占收入的60%改善至56% [26] - 2025财年调整后EBITDA增长15%至5400万美元 利润率为30% 上年为27% [27] - 2025财年非GAAP净收入为4500万美元 与上年大致持平 主要由于非GAAP有效税率从9%升至21% [27] - 2025财年自由现金流为5400万美元 相当于调整后EBITDA的100%转换率 上年低于65% [27] - 公司预计2026财年收入在1.85亿至1.95亿美元之间 中点隐含约6%的增长 [30] - 公司预计2026财年调整后EBITDA利润率在27%-30%之间 [31] - 公司预计2026财年非GAAP税率（反映现金税）将显著下降 税率约为非GAAP税前收入的10% [32] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司更新了外部报告结构 将收入分为“欺诈与身份”和“支票验证”两大类 [5] - 欺诈与身份业务现在占公司总业务的一半以上 同比增长超过15% 是公司收入和SaaS扩张的增长引擎 [6] - 2025财年欺诈与身份业务收入为9000万美元 同比增长15% [23] - 2025财年SaaS收入增长加速至21% 而SaaS收入组合增至总收入的43% [7][9] - 身份业务收入约为7700万美元 同比增长12% [8] - 支票验证业务（包括移动存款和支票智能产品）2025财年收入为9000万美元 上年为9400万美元 差异主要与交易时机有关 [24] - 支票验证业务支持每年约12亿笔移动支票存款交易 具有高利润和高可靠性 [14] - 支票欺诈防御器年度合同价值同比增长50% 但其年度合同价值未达到初始目标 主要由于大型企业部署的时间安排延迟 [10] - 支票欺诈防御器联盟中配置的数据集已覆盖超过25%的美国支票账户 若包括试点阶段的金融机构 该比例接近50% [10][35] - 公司预计2026财年欺诈与身份产品组合收入在1.01亿至1.05亿美元之间 中点隐含约15%的增长 [30] 各个市场数据和关键指标变化 - 在北美 几家最大的金融机构在多个业务部门扩大了合作 并将身份验证流程提前到客户 onboarding 流程中 [9] - 在欧洲、中东和非洲地区 英国和欧洲的银行正在增加新的用例并采用如MiPass等身份验证产品 而西班牙和意大利等市场的数字ID计划开始推动更高的验证和认证量 [9] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 生成式人工智能正在加速欺诈和基于身份的攻击的数量和复杂性 德勤金融服务中心估计到2027年美国由人工智能驱动的欺诈可能达到400亿美元 [4][5] - 公司2025财年的重点是打好基础 恢复运营纪律 为可扩展的盈利增长做准备 通过简化运营、整合市场推广团队等措施 非GAAP运营费用下降2% 而收入增长近5% 员工人均收入增长11% [7][8] - 公司2026财年的战略框架是“统一与增长” 围绕四个关键支柱展开 [11][12] - 支柱一：巩固支票验证特许经营权 这是一个包括移动存款和支票智能在内的持久平台 [12] - 支柱二：统一欺诈与身份能力并扩展该组合 通过更深入、信号丰富的身份旅程 扩大与客户在更多业务线和地域的互动 扩展支票欺诈防御器联盟等方式实现增长 [14][15] - 支柱三：投资于公司拥有明显优势并能领先的领域 包括人工智能支持的洞察与决策、生物识别技术、数据与智能以及有针对性的市场推广和交付能力 [16] - 支柱四：通过严格的资本配置实现价值最大化 确保资产负债表稳健 同时平衡投资与股东回报 [17] - 公司自动化水平已达到约90% 身份收入约7700万美元 现已达到完全成本基础上的盈利平衡点 [8] - 公司已完全修复了之前报告的所有重大内部控制缺陷 [32] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 欺诈环境正在以惊人的速度变化 生成式人工智能正在加速欺诈和基于身份的攻击 大多数金融机构现在将合成身份欺诈视为最紧迫的新兴威胁 [4][5] - 客户越来越要求公司全面解决欺诈问题 而不是将其视为孤立的身份或支付问题 这导致了公司身份、生物识别、认证和欺诈能力之间更紧密的整合 [6] - 随着合成欺诈的加速 金融机构明确需要更少的单点解决方案 以及一个能够帮助在整个客户旅程中保护数字交互的核心合作伙伴 [6] - 市场正朝着更高保证的身份旅程发展 这需要更多的验证步骤 但公司的高自动化水平能够在继续扩大利润率的同时实现规模扩张 [9] - 公司平台模式显示出强大的杠杆效应 每个旅程的毛利润明显高于单一信号工作流 [10] - 公司预计2026财年第一季度收入在4100万至4400万美元之间 全年增长将略微偏下半年 反映出欺诈与身份SaaS的逐步增长 [30] - 公司预计2026财年毛利率将面临温和压力 主要由于向SaaS和服务的组合转变 但假设收入指引中点 毛利润总额将继续增长 [30] - 公司预计将增加研发强度 加速开发 这部分投资将通过持续的一般行政管理费用杠杆以及降低销售和营销强度来提供资金 [31] - 长期来看 公司认为自由现金流转换率更现实的稳态水平约为75% [28] 其他重要信息 - 公司拥有近600名全球员工 [18] - 截至财年末 公司拥有约1.96亿美元现金和投资 总债务约1.57亿美元 净现金头寸为4000万美元 [29] - 在2025财年 公司回购了约500万美元的股票 自财年结束至12月10日 又回购了770万美元 当前授权下仍有1360万美元可用于回购至2026年5月 [29] - 公司将于2026年2月1日偿还7500万美元的可转换债务 [28][54] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: SaaS业务增长的主要驱动因素是什么 [34] - 主要驱动因素是市场需求 特别是生成式人工智能导致的合成欺诈增长 以及欺诈的“民主化” 公司凭借与全球大型金融机构的合作关系和信誉 在这些机构中看到了新产品、新解决方案、交易量以及身份验证和欺诈检查流程前置带来的增长 [34] 问题: 能否提供更多关于支票欺诈防御器的细节 如银行数量、收入或进展势头 [34] - 支票欺诈防御器年度合同价值增长50% 关键指标是联盟中配置的数据集已覆盖超过25%的美国支票账户 包括试点机构则接近50% 这被认为是联盟和该特许经营权的重大资产 更多信号能为客户提供更多关于潜在欺诈的洞察 从而提升特许经营价值 与大型金融机构的合作进展和所见的效益是积极的 [35] 问题: 随着SaaS今年真正开始加速 是否对实现10%以上有机增长路径有了更多可见性 [36] - 公司对实现长期双位数有机增长目标有信心 市场正朝着正确的方向发展 公司凭借与全球大型金融机构的信誉以及欺诈与身份检测的日益增长的需求 处于有利地位 [37] 问题: 在将平台和市场推广整合为“一个Mitek”方面 目前处于哪个阶段 业务可见性有何变化 [38] - 公司已从修复基础、整合业务的阶段 进入“统一与增长”阶段 正在将集成的平台方法整合在一起 提供更丰富的数据、洞察和信号 这方面仍处于早期 业务尚未成熟 但公司已经开始真正看到其为客户和自身创造价值 [39][40][41] 问题: 正在淘汰的遗留硬件资产对今年收入增长的影响有多大 这些产品今年是否会完全淘汰 [41] - 硬件产品收入下降速度比预期慢 但目前收入已降至微不足道的水平 因此今年会有一些影响 但不会像过去几年那样大 [41] 问题: 当前的投资水平是正常化节奏 还是处于投资周期早期 鉴于市场变化有很多想法可以追求 [42] - 投资由公司对市场定位和加速增长需求的信心驱动 长期来看公司非常关注利润率和自由现金流增长 但已概述了投资金额并计划继续推动业绩 目前投资节奏感觉良好 大部分投资将用于研发 特别是人工智能决策、生物识别和欺诈智能 以及市场推广方面 [42][43][44][45] 问题: 大型金融机构决策缓慢 这是否可能改变 这对支票欺诈防御器增长动态意味着什么 [45] - 随着数据增多 增量价值创造会增加 这应该会随着时间的推移加速进程 这些是非常大的机构 有固有的流程 好消息是进展正在发生并将继续 公司的重点是获取数据和洞察 为客户和公司创造更多价值 [46] 问题: 合成欺诈是否有助于推动客户从单点解决方案迁移到MiVIP平台和全栈解决方案 还是看到了围绕合成欺诈的新兴趣 [47] - 合成欺诈正在加速 公司采取高度分层的检测方法 拥有生物识别和活体检测能力结合其他信号的独特资产 随着合成欺诈增长 这有助于提高检测能力 并可能开始影响其他组织和新用例 [47][48] 问题: 能否详细说明大型银行加入支票欺诈防御器联盟的试点流程 他们如何看待其价值 [48] - 成为联盟一部分后 银行开始看到访问自有数据之外的数据的价值 公司通常已经拥有其客户的洞察和数据集 这会引起他们的注意 让他们看到参与联盟相对于仅使用本地软件解决方案的好处 试点、测试和推广需要时间 但公司已与多家美国顶级大型机构合作 对进展感到鼓舞 [49][50] 问题: 本季度与第三季度相比 是否有任何值得关注的重点或重大差异 [50] - 除了持续的方向性趋势外 没有重大差异 这些趋势已为公司提供的年度和季度指引提供了依据 [50] 问题: 移动存款业务是否将处于长期衰退 还是会在某个阶段趋于稳定 [51] - 从历史看 移动存款交易量一直稳定在12亿笔以上多年 收入波动更多与交易时机有关 例如2023年有一个大型渠道合作伙伴交易导致在单一季度确认了约四年的收入 消化该交易造成了随后几年的收入下降 尽管总体支票量长期在下降 但公司目前看到交易量稳定 [51][52][53] 问题: 从资本结构角度看 是否将全额偿还到期可转换债券 还是可能使用部分信贷额度以保留更多现金 [54] - 公司将在2026年2月1日债务到期时全额偿还 具体方式尚未公布 可能结合信贷额度借款和现金余额 公司拥有约1.96亿美元现金以及1亿美元的信贷额度（7500万美元定期贷款和2500万美元循环贷款） 提供了灵活性 [54][55]

行业核心观点 - 2025年客服数字化战场方向发生转变，从提升客服效率转向直接让AI承担工单并闭环执行任务，并首次形成可验证的投资回报率 [1] - 全球头部企业关注的核心问题已从“智能客服能否上线”转变为“AI到底替代了多少人工” [1] - 行业研究基于对Sierra、Decagon、ASAPP、Cognigy四家欧美头部客服企业的深度分析，旨在提供实战指南而非趋势材料 [1] 企业关注的核心业务指标 - 企业关注AI客服的自动化率是多少 [2] - 企业关注AI客服的交付成本是否真正下降 [2] - 企业关注AI运行中的Token消耗是否可控 [2] - 企业关注自动化率、解决率与Token成本之间的真实关系 [2] - 成熟企业关注如何衡量AI的投资回报率，而不仅仅是命中率 [2] 技术实施与战略规划 - 企业关注AI如何对不同业务流程实现端到端的任务闭环 [2] - 企业需要了解哪些技术路线适合不同类型的企业 [2] - 企业需要判断当下的客服系统是否真正有价值 [2] - 企业需要选择未来两年的技术路线 [2] - 企业需要以可控的方式推动“替代人工”的进程 [2] 组织与投资决策 - 企业关注未来客服组织的岗位结构与角色重构 [2] - 企业需要向管理层证明AI投入能带来真实回报 [2] - 研究提供了四大头部企业的对比表、成本模型和落地方法，以指导选型、验收与业务落地 [1][2]

行业核心观点 - 企业AI智能化成效出现显著分化，差异根源在于是否构建了让智能体持续进化的运营体系，而非技术本身[1] - 智能体不是一次性交付的成品，而是持续进化的系统，其真正竞争力是“养出来的”，而非“买来的”[3] - 智能体时代的竞争，本质上是企业“运营能力”的竞争，比拼的是反馈飞轮速度、知识体系完整性和学习闭环严密性[9] 智能体与传统软件的根本区别 - 传统软件系统的能力由“开发完成度”决定，上线后价值基本成型，运营起辅助作用[3] - 智能体的能力不是在交付日确定的，而是在交付后由企业给予的反馈、知识、纠错和训练共同塑造[3] - 智能体基于“经验判断”而非“按规则执行”，因此会犯错和误解，其进化依赖于企业能否抓住并改正错误[6] 导致智能体成效分化的关键运营因素 - 模型提供通用智能而非企业智能，模型越趋同，企业间因运营体系差异导致的效果差距越明显[6] - 企业需建立“反馈→修正→学习→再执行”的闭环体系，将用户纠正、人工接管和新场景任务视为宝贵信号纳入持续训练[7] - 缺乏运营机制的企业，其智能体错误未被记录、知识未沉淀、反馈未被利用，导致在原地反复犯同样错误[9] 有效运营体系的特征与价值 - 判断企业智能体有无运营体系的三点标准：错误是否被记录、经验是否被沉淀、表现是否持续变好[6] - 运营是智能体产品的一部分，运营做得越深，智能体的智能上限越高[9] - 一个能持续进化的运营体系是企业未来智能化竞争的底层护城河[9] 企业组织与运营模式的转变 - 企业不再依赖“部署一次系统”来获取价值，而需依赖“持续让系统保持有效”[11] - 企业需主动将业务规则、行业经验和隐性知识结构化、标签化、编码化，并通过持续运营注入智能体[9] - 稳定、可扩展、能落地的AI能力，越来越取决于企业是否拥有成熟的运营体系，使智能体能适应业务、融入流程并持续优化[12] 行业服务提供商的价值主张 - 行业服务提供商不仅提供先进的智能体产品，更提供贯穿全生命周期的运营支撑，包括场景拆解、知识治理、运行监控和效果优化[12] - 其目标是帮助企业将AI转变为可靠的生产力，而非短暂的尝试[12] - 服务商存在的意义是让每一家企业都具备将AI“用好、养好、长期用出价值”的能力[13][14]

公司核心战略与财务动态 - 公司正通过大量举债为其人工智能数据中心建设提供资金 以支持其人工智能战略雄心[1][2] - 公司在2026财年第二季度新增了680亿美元的剩余履约义务 其中新签署的人工智能基础设施合同客户包括Meta Platforms和英伟达等[1] - 为履行人工智能基础设施合同 公司需要在确认收入之前先行投资建设昂贵的、配备强大GPU的数据中心[2] 现金流与资本支出 - 在截至11月30日的六个月内 公司产生了102亿美元的经营活动现金流 但资本支出高达205亿美元 导致自由现金流为负103亿美元[4] - 该期间的资本支出同比增长了两倍多 反映了其资本密集型人工智能战略的推进[4] 债务状况与融资 - 公司已积累大量债务用于股票回购 这增加了其资产负债表进一步加杠杆的风险[5] - 由于在人工智能基础设施上的巨额支出 公司在第二季度末的债务总额约为1080亿美元 较5月份的926亿美元有所增加[5] - 公司在9月份完成了180亿美元的债券发行[5] - KeyBanc Capital Markets的分析师在9月估计 公司可能需要在未来四年内增加1000亿美元的债务来为其与OpenAI的合同提供资金[8] - 公司管理层在财报电话会议上回应称 基于当前情况 预计所需的融资额将低于或远低于该估计值[8] 市场反应与股价表现 - 公司股价在第二季度财报发布后大幅下跌 当日跌幅达10.68%[6][7] - 投资者近期对公司的债务积累和人工智能故事反应消极 导致股价持续下跌[9] 未来收入预期与风险 - 公司的剩余履约义务总额高达5230亿美元 代表了来自已签署合同的未来预期收入[1] - 如果公司能在未来几年成功将其人工智能基础设施的订单转化为收入 其收入增长预计将大幅加速[6] - 据报道 公司与OpenAI有一份价值3000亿美元的人工智能基础设施合同 如果OpenAI在竞争加剧中难以筹集足够资金或产生足够收入 公司可能面临风险[6] 潜在应对措施与承诺 - 公司拥有多种潜在融资工具 包括客户自带芯片的交易模式[8] - 公司可能考虑与私募股权公司或其他第三方合作 类似于英特尔与布鲁克菲尔德基础设施合作伙伴为其亚利桑那州半导体工厂融资的交易[8] - 公司联合首席执行官Clay Magouyrk在财报电话会议上强调 公司致力于维持其投资级债务评级[8]

核心观点 - 分析师对甲骨文的投资前景存在显著分歧 一方认为其创纪录的剩余履约义务和云业务爆炸式增长是长期投资的坚实基础 另一方则认为其激进的资本支出和债务融资模式存在巨大风险 且其巨额RPO的现金实现能力存疑 [1][5][6][16] 财务表现与指标 - **每股收益**：业绩大幅超出市场预期 [2] - **剩余履约义务**：创下5230亿美元的历史记录 较上一季度增加680亿美元 同比增长433% [2][3] - **云业务增长**：OCI业务同比增长66% 其中GPU相关云收入同比增长177% [12] - **资本支出**：公司计划投入约500亿美元的资本支出 [4] 剩余履约义务分析 - **构成与期限**：超过75%的RPO将在24个月后开始履行 其中43%计划在2026财年实施 对应金额约为2250亿美元 [4][9] - **客户来源**：新合约来自Meta、英伟达等大型科技公司 以及与OpenAI的持续合作关系 [4] - **财务意义**：计划在2026年实现的2250亿美元收入 被认为能显著抵消其约500亿美元的资本支出计划 [4] 资本支出与融资策略 - **支出时机**：相比谷歌、微软等早期加大AI领域资本支出的公司 以及去年将资本支出翻倍以追赶的Meta 甲骨文是最后进入该领域的巨头 [7][8] - **融资方式**：其核心业务并未为巨额资本支出提供资金 而是通过债务进行融资 [8] - **核心争议**：批评者认为 公司利用债务为其核心业务无法负担的支出进行融资 并要求股权投资者承担此风险的做法不合理 [9] 竞争格局与市场地位 - **竞争威胁**：面临来自AWS、Azure、谷歌云等超大规模云服务商的竞争 [15] - **创新领域**：在多云能力等创新领域 甲骨文处于前沿地位 甚至AWS也在效仿其多云策略 [13] - **后发优势**：尽管进入市场较晚 但其云业务的快速增长速度本身就是一个关键优势 [14] 行业背景与风险讨论 - **AI搜索成本**：通过ChatGPT或Gemini等生成式AI进行搜索的成本是传统谷歌搜索的30至50倍 前者每次查询成本约为3至5美分 而后者仅约0.1美分 [20] - **行业影响**：聊天机器人使搜索功能更强大 谷歌上一季度的搜索量因此加速增长 但高昂的AI成本预计将严重侵蚀其利润率 [21] - **RPO兑现挑战**：在AI搜索与传统搜索之间存在30至50倍成本差距的情况下 分析师难以确信甲骨文的5230亿美元RPO能够顺利转化为实际现金流和收入 [22]

公司合作与技术整合 - Workato与Confluent宣布建立技术合作伙伴关系 [1] - 此次合作将Confluent的实时数据流技术与Workato的企业级自动化平台相结合 [1] - 具体技术整合是将Confluent的Streaming Agents与Workato Enterprise MCP连接起来 [1] 产品功能与解决方案 - 整合后的解决方案旨在实现大规模事件流中的模式自动检测 [1] - 该方案能够可靠地执行高级的、多步骤的工作流程 [1] - 核心价值在于将实时信号检测与企业范围的流程编排相统一 [1]