财务数据和关键指标变化 - **第四季度业绩**：总收入为4120万美元，同比增长11% 软件收入为3510万美元，同比增长14% 调整后EBITDA为负220万美元，利润率为负5%，而去年同期为负12% [9] - **全年业绩（2025财年）**：总收入为1.568亿美元，同比增长8% 软件收入为1.34亿美元，同比增长12% 调整后EBITDA为负1020万美元，利润率为负7%，而2024财年为负13% [10] - **盈利能力改善**：第四季度净亏损为250万美元，占收入的6%，去年同期净亏损为430万美元，占收入的12% 2025财年净亏损为1070万美元，占收入的7%，而2024财年净亏损为1720万美元，占收入的12% [37] - **毛利率**：第四季度毛利率为77% 2025财年毛利率为76%，高于2024财年的75% [33] - **运营费用**：第四季度销售和营销费用为1390万美元，占收入的34%，低于去年同期的37% 2025财年研发费用为4840万美元，占收入的31%，高于2024财年的30% [35][36] - **现金流与资产负债表**：第四季度末拥有1.146亿美元现金及短期投资，无债务 2025财年经营现金流为负1490万美元 [38] - **未来指引**：2026财年第一季度总收入指引为3900万至4150万美元，软件收入指引为3375万至3525万美元，调整后EBITDA指引为负600万至负400万美元 2026财年全年总收入指引为1.67亿至1.77亿美元，软件收入指引为1.455亿至1.525亿美元，调整后EBITDA指引为负850万至负450万美元，并预计在2026年第四季度实现调整后EBITDA盈亏平衡 [38][39] 各条业务线数据和关键指标变化 - **软件业务加速增长**：软件收入连续第三个季度加速增长（排除第三季度一次性或有收入影响），2025财年软件收入增长12%，连续第三年加速（2023年3%，2024年7%，2025年12%）[30][32] - **服务业务转型**：第四季度服务收入为600万美元，同比下降3% 2025财年服务收入为2280万美元，同比下降8%，主要受传统人工审阅业务下滑驱动，但Auto Review的强劲增长部分抵消了此下滑 [30] - **生成式AI功能高速增长**：第四季度，由Cecilia AI和Auto Review等生成式AI功能带来的收入同比增长超过600% [11] - **产品采用与捆绑**：公司宣布将把所有核心电子发现（Ediscovery）和Cecilia AI功能整合为单一产品提供，并采用新的按GB定价模式，旨在降低采用门槛并提升价值 [22][23][24] 各个市场数据和关键指标变化 - **平台使用量增长**：第四季度平台总数据量（TB）创历史新高，同比增长加速 多TB复杂案件数量实现两位数增长，第四季度来自这些案件的收入同比增长超过30% [11] - **大客户贡献显著**：过去12个月内产生超过10万美元收入的客户数量增加至330个，这些客户在2025财年贡献了1.19亿美元收入，占总收入的76% 年收入超过100万美元的客户数量为20个 [11][33] - **客户留存与扩张**：软件美元净留存率（DBNR）超过103%，总美元净留存率为98% 多产品附加率（包括AI功能）在年底为19%，显示出现有客户群内巨大的扩张机会 [32][33] 公司战略和发展方向和行业竞争 - **AI原生技术栈战略**：公司构建了四层AI原生技术栈：1) 专有数据层；2) 核心电子发现解决方案；3) 生成式AI层（Cecilia）；4) 由Auto Review驱动的托管服务层，旨在为高风险的复杂诉讼提供一体化、安全、合规的平台 [7][8] - **“每案相伴”价值主张**：公司推行“每案相伴”客户价值主张，通过整合平台、AI能力和专家服务团队，优先保障客户在最重要案件中的成功结果 [12] - **应对通用AI竞争**：管理层认为，通用AI工具或基础模型公司难以满足高风险诉讼的特定需求，因为诉讼涉及法院授权的流程、高度敏感的数据、严格的合规与审计要求以及团队协作工作流，而DISCO在这些方面建立了深厚护城河 [18][19][20][58] - **定价与商业模式革新**：推出新的行业标准定价模式，从基于初始数据加载量定价改为基于客户数据随时间增长的规模定价，并整合所有产品功能，旨在简化购买流程、提高胜率、减少折扣压力，并长期提升收入和毛利率 [24][27][28] - **市场扩张战略**：核心战略是增加最大客户的份额，并将最大、最具战略意义的案件吸引到其平台，通过生成式AI（尤其是Auto Review）将传统上由大量人力完成的价值数十亿美元的文件审阅市场转化为软件驱动的收入 [28][49] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - **对增长前景乐观**：CEO对公司的颠覆者角色从未如此自信，并相信公司能够实现20%以上的增长，甚至可能更快，驱动力来自大客户、大案件和生成式AI的采用 [6][47][48] - **生成式AI的变革潜力**：生成式AI功能（Cecilia AI和Auto Review）正在改变客户成果，例如有案例显示，AI在2天内完成了原本需要70人团队4周的工作，且精确度和召回率分别达到98%和97% [15][62] - **2026年重点**：2026年的重点将继续是执行现有战略，即扩大现有客户份额、聚焦大型战略案件、加速生成式AI采用，并叠加新的智能AI能力和定价平台方法 [17][75] - **实现盈利平衡路径**：公司预计在2026年第四季度实现调整后EBITDA盈亏平衡，随着收入增长以及上半年一次性成本不再发生 [39] 其他重要信息 - **管理层变动**：Aaron Barfoot于2025年12月加入公司担任首席财务官，其拥有企业软件和AI驱动业务转型的深厚经验 [5] - **客户成功案例**：1) 一家大型律师事务所客户在紧急时间线下，使用DISCO处理一个多TB的复杂建筑集团案件，通过Cecilia AI和Auto Review在两天内完成审阅，质量远超人工标准 [15] 2) 知名律所Osborne Clarke在2025年将其案件数量增加了一倍多，开始使用Cecilia AI和Auto Review，并将总支出扩大到2024年的4倍以上 [16][17] - **产品路线图**：公司将在未来几个季度推出Cecilia的智能推理和问答能力，使其能够执行多阶段研究流程，提供带有引用的深度答案 [20][21] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 关于定价和包装变更的时机、对现有客户的影响以及对未来交易周期的预期 [41] - **回答（时机与原因）**：变更是基于客户反馈，客户希望更多地使用DISCO处理大型案件，但旧的独特定价模式造成了内部销售摩擦，新的行业标准定价模式旨在减少这种摩擦，并已通过部分客户测试获得良好反馈 [44][45] - **回答（对现有客户及交易影响）**：新模式预计将提高胜率，帮助赢得更多大型案件，从而改善销售效率和客户终身价值，对正在进行的交易有机会加速或促成 [45] 问题: 关于公司在产品变化和新定价模式下，对中期增长率的看法以及行业动态 [46] - **回答**：管理层对公司实现20%以上增长充满信心，驱动力来自大客户份额增长、大型案件和生成式AI的采用，并认为通过Auto Review将数十亿美元的人力审阅市场转化为软件收入，存在超越20%增长的巨大上行空间 [47][48][49][50] 问题: 关于来自基础模型公司的竞争，以及它们是否出现在客户中，哪些技术栈领域面临风险 [54] - **回答**：管理层未发现客户在电子发现流程中使用通用AI或前沿模型，强调诉讼电子发现是一个高度专业化、受监管、涉及敏感数据和团队协作的领域，与合同或交易等法律科技领域不同 DISCO自成立以来就是AI原生，并率先在电子发现中应用GenAI，拥有处理最大最复杂案件的强大集成平台，持续创新巩固了其地位 [57][58][59][60][61] 问题: 关于新任CFO对基于使用量模型的可见性看法，以及其如何影响指引理念 [63] - **回答**：基于使用量的模型随着业务规模扩大会变得更具可预测性，但服务收入和当前阶段的Auto Review收入部分可预测性较低 指引提供范围反映了客户使用决策的动态性，随着时间推移和规模扩大，指引可以更加精确 [64][65] 问题: 关于新商业模式的更多起源，以及可能存在的缺点或权衡 [67] - **回答**：新模式源于客户，旨在简化定价解释，减少因模型复杂而需要的折扣，从而更好地执行从大客户获取更大份额和更多大型案件的战略 [67][68] 问题: 关于销售组织在新年伊始是否有重大调整 [70] - **回答**：公司去年的销售组织调整（如增加外部销售人员、调整激励计划）效果良好 2026年主要策略是加倍执行现有成功模式，并可能根据机会引入更多人才，去年并未大幅增加销售和营销费用 [70][71]

财务数据和关键指标变化 - **第四季度业绩**：总营收为4120万美元，同比增长11% 软件营收为3510万美元，同比增长14% 这是总营收和软件营收连续第三个季度加速增长（不包括第三季度确认的一次性或有交易）调整后EBITDA为负220万美元，调整后EBITDA利润率为负5%，而去年同期为负12% [9] - **2025财年全年业绩**：总营收为1.568亿美元，同比增长8% 软件营收为1.34亿美元，同比增长12% 调整后EBITDA为负1020万美元，利润率为负7%，而2024年为负13% [10] - **盈利能力改善**：2025财年净亏损为1070万美元，占营收的负7%，而2024年净亏损为1720万美元，占营收的负12% 每股净亏损为0.17美元，而2024年为0.29美元 [37] - **毛利率**：第四季度毛利率为77% 2025财年毛利率为76%，高于2024财年的75% [33] - **运营费用**：2025财年销售与市场费用为5440万美元，占营收的35%，低于2024财年的39% 研发费用为4840万美元，占营收的31%，高于2024财年的30% 一般及行政费用为3130万美元，占营收的20%，低于2024财年的22% [35][36] - **现金流与资产负债表**：第四季度末拥有1.146亿美元现金及现金等价物和短期投资，无债务 2025财年运营现金流为负1490万美元，而2024财年为负870万美元 [38] - **2026财年第一季度展望**：总营收指导区间为3900万至4150万美元 软件营收指导区间为3375万至3525万美元 调整后EBITDA指导区间为负600万至负400万美元 [38] - **2026财年全年展望**：总营收指导区间为1.67亿至1.77亿美元 软件营收指导区间为1.455亿至1.525亿美元 调整后EBITDA指导区间为负850万至负450万美元 公司预计在2026年第四季度实现调整后EBITDA盈亏平衡 [39] 各条业务线数据和关键指标变化 - **软件业务**：2025财年软件营收增长12%，连续第三年加速增长（2023年增长3%，2024年增长7%）[32] 第四季度软件营收同比增长14% [30] - **服务业务**：2025财年服务营收为2280万美元，同比下降8% 第四季度服务营收为600万美元，同比下降3% 下降主要归因于传统人工审阅业务的减少 [30] - **生成式AI产品**：Cecilia AI和Auto Review的采用显著加速，第四季度由这些功能带来的营收同比增长超过600% [11] - **产品采用率**：2025年底，多产品附加率为19%，包括AI能力，表明在现有客户群中仍有巨大的扩张机会 [33] 各个市场数据和关键指标变化 - **平台使用量**：第四季度平台总数据量创下历史新高，同比增长加速 2025年，多太字节（TB）案件数量实现两位数增长，第四季度来自这些案件的营收同比增长超过30% [11] - **大客户贡献**：过去12个月内产生超过10万美元总营收的客户数量增加至330个 2025年，这些客户贡献的总营收为1.19亿美元，占总营收的76% [11] 2025年底，贡献超过100万美元营收的客户有20个 [33] - **客户留存**：2025年软件业务的美元净留存率（DBNR）超过103% 总业务的美元净留存率为98% [32] 公司战略和发展方向和行业竞争 - **AI原生技术栈**：公司构建了四层AI原生技术栈：1) 专有数据层；2) 核心电子取证解决方案；3) 生成式AI层（Cecilia）；4) 由Auto Review驱动的托管服务层 该技术栈旨在为高风险的复杂诉讼提供安全、合规且可审计的解决方案 [7][8] - **战略重点**：公司战略聚焦于：扩大现有客户的钱包份额、专注于大型和战略性案件、加速生成式AI（Cecilia和Auto Review）的采用 [73] - **新定价与产品包装模式**：宣布将核心电子取证能力、Cecilia AI所有功能以及Case Builder产品整合为一个单一产品包 定价将基于客户数据随时间增长的规模，采用行业标准的每GB费率，而非基于初始数据加载量 提供更灵活的合同选项（按案件购买或标准化解决方案）[23][24][25] - **竞争护城河**：公司强调其针对诉讼场景的专用AI技术，与通用AI工具形成区别 其平台具备企业级安全、合规性、审计追踪和诉讼专用工作流，这是处理敏感法律数据的关键 公司认为通用大语言模型（LLM）目前并未在电子取证领域构成直接竞争，因为该领域对准确性、可辩护性和集成工作流有极高要求 [18][19][56][57][58] - **市场机会**：公司认为电子取证和诉讼是一个巨大的市场，其中传统上依赖大量人力进行文档审阅的部分（价值数十亿美元）有巨大潜力被AI驱动的软件（如Auto Review）所转化 [48] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - **对战略的信心**：管理层对公司的战略执行和增长轨迹充满信心，认为2025年的业绩验证了其聚焦于大客户、大案件和AI采用的战略是有效的 [10][73] - **增长前景**：首席执行官表示，公司有能力成为营收增长超过20%的企业，并且对达到甚至超过这一增长率持乐观态度 推动因素包括：在大客户中获取更多钱包份额、赢得更大案件、以及生成式AI能力的加速采用 [46][47] - **行业颠覆**：管理层认为，公司通过AI技术（如Auto Review）将传统上由大量合同律师完成的人力审阅工作转化为软件收入，具有颠覆行业的潜力，能为客户、律所和公司自身创造多赢局面 [48][60] - **2026年重点**：2026年的重点将继续是执行现有战略，利用已形成的增长势头，并叠加新的智能体AI能力和新的定价平台方法 [73] 其他重要信息 - **管理层变动**：Aaron Barfoot于2025年12月加入公司，担任首席财务官 [5] - **客户成功案例**：1) 一家大型律所客户在紧急时间线下，使用DISCO Ediscovery、Cecilia AI和Auto Review处理一个多太字节的复杂建筑集团案件 Auto Review在两天内完成了对约55万份文档的审阅，精确度达98%，召回率达97%，若用人力审阅则需要70人团队工作四周 [15] 2) 律所Osborne Clarke在2025年将其在DISCO上的案件数量增加了一倍多，开始使用Cecilia AI和Auto Review，并将其总支出扩大到2024年水平的4倍以上 [16][17] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 关于新的定价和包装模式，为何选择现在推出？这对现有客户和进行中的交易有何影响？[41] - **回答（Eric & Richard）**：变更是基于客户反馈，客户希望更多地使用DISCO处理更大案件，但旧有定价模式在向律所团队或公司团队推销时存在摩擦 新模型将减少客户获取先进技术的障碍，预计将提高赢单率，赢得更大案件，从而改善销售效率和客户终身价值 公司已对新模型进行了六个月的测试，反馈良好 [42][43][44] 问题: 随着业务演变，如何看待公司的中期增长率？[45] - **回答（Eric）**：管理层对公司能够实现超过20%的增长持乐观态度，并认为有潜力增长得更快 推动因素包括：聚焦大客户和大案件的战略，以及生成式AI的采用 在大客户中，公司通常只占其钱包份额的15%-20%，增长空间巨大 此外，利用Auto Review将数十亿美元的人力审阅市场转化为AI驱动的软件收入，将带来巨大的上行空间 [46][47][48][49] 问题: 如何看待来自基础模型公司（LLM提供商）的竞争？[53] - **回答（Eric）**：管理层目前未发现客户在电子取证过程中使用通用AI或前沿模型 诉讼和电子取证领域具有独特性，涉及法院强制程序、高度敏感数据、以及对方法论的共同约定，对准确性、可辩护性和集成工作流要求极高 DISCO自成立起就是AI原生，并率先在电子取证中引入生成式AI（Cecilia） 公司专注于为诉讼律师打造AI，其集成的、可扩展的平台能够处理最庞大复杂的案件，这是通用AI工具无法胜任的 [56][57][58][59] 问题: 基于使用量的模型为财务预测提供了怎样的可见性？这如何影响公司的业绩指导哲学？[61] - **回答（Aaron）**：使用量模型在规模越大时预测性越强 随着业务规模扩大，公司能够更好地把握模型内的趋势 目前，服务和Auto Review收入的部分预测性相对较低，但随着规模增长，根据大数定律，预测性会增强 公司的指导范围（如第一季度软件增长9%-14%）相对较宽，反映了这种特性，随着时间推移，指导将变得更加精确 [62][63] 问题: 新的商业模式的起源是什么？预计会带来哪些潜在的缺点或权衡？[65] - **回答（Eric）**：新模式源于客户反馈 尽管公司从大客户那里获得了可观收入，但客户内部的“倡导者”有时难以向不同的案件团队解释公司原有的定价模式，导致DISCO有时显得比竞争对手更贵，迫使公司进行更多折扣 新模式更清晰、更易理解，有助于公司沿着获取更大案件和更多钱包份额的战略进行推广 [65][66] 问题: 销售团队和组织在新年伊始是否有重大调整？[68] - **回答（Eric）**：公司去年执行的上市策略调整效果很好，包括引入合适的领导者和人才、将更多内部销售转为外部销售以聚焦大客户和大案件、调整薪酬计划以激励新案件和新营收 2025年销售和市场费用没有增加，但资金使用方式发生了转变，并取得了回报 2026年可能会引入更多人才以把握未来的机会 [68][69]

财务数据和关键指标变化 - **第四季度财务表现**：第四季度总收入为4120万美元，同比增长11% 软件收入为3510万美元，同比增长14% 这是总收入和软件收入连续第三个季度加速增长（不包括第三季度确认的一次性或有交易）[8] 调整后EBITDA为负220万美元，调整后EBITDA利润率为负5%，而去年同期调整后EBITDA利润率为负12% [8] - **2025财年全年财务表现**：2025财年总收入为1.568亿美元，同比增长8% 软件收入为1.34亿美元，同比增长12% [9] 调整后EBITDA为负1020万美元，利润率为负7%，而2024财年利润率为负13% [9] 净亏损为1070万美元，占收入的负7%，而2024财年净亏损为1720万美元，占收入的负12% [38] - **毛利率**：第四季度毛利率为77% 2025财年全年毛利率为76%，高于2024财年的75% [34] - **运营费用**：第四季度销售和营销费用为1390万美元，占收入的34%，低于去年同期的37% [35] 2025财年全年销售和营销费用为5440万美元，占收入的35%，低于2024财年的39% [35] 第四季度研发费用为1300万美元，占收入的31%，略低于去年同期的32% [35] 2025财年全年研发费用为4840万美元，占收入的31%，高于2024财年的30% [36] 第四季度一般和行政费用为790万美元，占收入的19%，低于去年同期的20% [37] 2025财年全年一般和行政费用为3130万美元，占收入的20%，低于2024财年的22% [37] - **现金流与资产负债表**：第四季度末现金及现金等价物和短期投资为1.146亿美元，无债务 [39] 2025财年运营现金流为负1490万美元，而2024财年为负870万美元 [39] - **2026财年第一季度及全年指引**：2026财年第一季度总收入指引为3900万至4150万美元，软件收入指引为3375万至3525万美元 预计调整后EBITDA在负600万至负400万美元之间 [39] 2026财年全年总收入指引为1.67亿至1.77亿美元，软件收入指引为1.455亿至1.525亿美元 预计调整后EBITDA在负850万至负450万美元之间 [40] 公司预计在2026年第四季度实现调整后EBITDA盈亏平衡 [40] 各条业务线数据和关键指标变化 - **软件业务**：软件收入连续三年加速增长，从2023财年的3%增长到2024财年的7%，再到2025财年的12% [33] 第四季度软件收入同比增长14%至3510万美元 [31] 2025财年全年软件收入同比增长12%至1.34亿美元 [31] 软件美元净留存率超过103% [33] - **服务业务**：第四季度服务收入为600万美元，同比下降3%，主要受传统审阅业务减少驱动 [31] 2025财年全年服务收入为2280万美元，同比下降8%，同样归因于传统审阅业务下滑 [31] Auto Review的强劲增长部分抵消了传统审阅业务的下降 [31] - **生成式AI业务**：生成式AI能力（包括Cecilia AI和Auto Review）的采用显著加速，第四季度相关收入同比增长超过600% [10] Auto Review在首年销售中表现出强劲增长，并显示出重复使用迹象 [32] 各个市场数据和关键指标变化 - **平台使用量**：第四季度平台总数据量创下历史新高，同比增长加速 [10] 多TB案件数量实现两位数增长，第四季度来自这些案件的收入同比增长超过30% [10] - **客户指标**：过去12个月总收入超过10万美元的客户数量增加至330个 这些客户在2025财年贡献的总收入为1.19亿美元，占总收入的76% [10] 2025财年末，贡献超过100万美元收入的客户达到20个 [34] 多产品附加率为19% [34] - **美元净留存率**：总美元净留存率在财年末为98% [33] 公司战略和发展方向和行业竞争 - **AI原生技术栈战略**：公司构建了四层AI原生技术栈：专有数据层、核心电子取证解决方案、生成式AI层（Cecilia）以及由Auto Review驱动的托管服务层 [6][7] 该战略旨在通过AI驱动的软件工作流程，将历史上以服务为导向的领域转型 [30] - **“每案相伴”价值主张**：公司推出“每案相伴”客户价值主张，通过平台、AI能力和专家服务团队优先保障客户最重要案件的成功结果 [11] - **产品与定价模式革新**：宣布将核心电子取证和Cecilia AI的所有能力整合为单一产品，并更新定价和合同方式 [23] 新定价模式将基于客户数据随时间增长的规模，采用行业标准的每GB费率，而非初始数据加载量 [25] 新合同选项将提供按案购买或标准化解决方案的选择，以简化购买流程 [26] 这些变化旨在降低采用门槛、提高胜率、减少折扣压力，并长期提升收入和毛利率 [27] - **市场定位与竞争护城河**：公司定位为诉讼和电子取证领域的颠覆者，其技术专为处理高风险的复杂诉讼而设计，与通用AI工具不同 [6] 公司强调其在安全性、合规性、可审计性以及处理大规模复杂数据工作流程方面的优势，这些是通用或基础模型公司难以复制的 [18][19][20] 管理层认为，在诉讼这个特定领域，公司并未看到客户使用通用AI或前沿模型进行电子取证 [58] - **增长战略重点**：核心战略是扩大与最大客户的份额，并将最大、最具战略意义的案件吸引到其平台 [29] 重点包括推动平台使用量增长、增加大型案件、发展大客户以及加速生成式AI能力的采用 [9] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - **对增长前景的评论**：管理层对公司实现20%以上增长充满信心，并认为有潜力增长得更快 [47] 增长动力来自大客户、大案件以及生成式AI能力的采用 [48] 通过Auto Review将传统由人工完成的数十亿美元审阅市场转化为AI驱动的软件收入，存在巨大上行空间 [49] - **对定价模式变革的评论**：新的定价和包装模式源于客户反馈，旨在减少销售摩擦，使客户更容易获得先进技术，并有望提高胜率和销售效率 [44][45] 新模式解决了旧模式可能导致客户误认为公司价格更高、需要更多折扣解释的问题 [67][68] - **对销售组织的评论**：2025年销售组织进行了调整，从更多内部销售转向更多外部销售，以专注于大客户和大案件，同时控制了销售和营销成本 [69] 激励销售代表获取新案件和新收入的薪酬计划效果良好 [70] 2026年可能引入更多人才以把握机会 [70] - **对盈利路径的评论**：公司预计在2026年第四季度实现调整后EBITDA盈亏平衡，这得益于收入增长以及上半年一次性成本不再发生 [40] 其他重要信息 - **管理层变动**：Aaron Barfoot于2025年12月加入公司，担任首席财务官 [5] - **产品能力更新**：Cecilia AI新增了智能体能力（如高级研究），能够进行多步骤操作，连接不同文档和主题间的细微概念 [7][20] Auto Review利用生成式AI进行文档审阅，在精度和召回率上持续超越人工团队，并大幅缩短时间 [12] - **客户成功案例**：一家大型律师事务所客户在紧急时间线下，使用Cecilia AI和Auto Review处理了多TB数据，将审阅范围缩小至约55万份文档，Auto Review在两天内以98%的精度和97%的召回率完成审阅，若使用人工审阅则需要70人团队工作四周 [13][14] 另一家知名律师事务所Osborne Clarke在2025年将其案件数量增加了一倍多，开始使用Cecilia AI和Auto Review，并将总支出扩大到2024年水平的4倍以上 [16] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 关于新的定价和包装模式，为何选择现在进行改变，以及对现有客户和进行中交易的影响 [42] - 新的定价和包装模式源于客户反馈，客户希望更多地使用DISCO处理更大案件，但旧有的独特定价方式在向合伙团队或公司团队销售时存在摩擦 [44] 新模式已与部分客户测试了六个月，反馈良好，旨在降低技术获取门槛，让客户在更多案件中使用最佳工具 [45] 预计这将提高胜率，帮助赢得更大案件，从而提升销售效率和客户终身价值 [45] 问题: 关于公司中期增长率的看法，以及行业动态如何影响稳定增长率的判断 [46] - 管理层对公司实现20%以上增长充满信心，并认为有潜力增长得更快 [47] 增长路径包括专注于大客户、大案件以及生成式AI能力的采用，这些因素本身就能帮助达到20%以上的增长 [48] 通过Auto Review将传统由人工完成的审阅市场转化为AI驱动的软件收入，存在巨大的额外上行空间 [49][50] 问题: 关于来自基础模型公司的竞争，以及它们对法律科技领域的影响 [55] - 管理层表示，在与客户的定期交流中，未听说有客户将通用AI或前沿模型用于电子取证流程 [58] 公司强调其专注于诉讼和电子取证领域，这是一个非常不同的细分市场，涉及法院授权的法律流程、高度敏感的数据以及集成的、可审计的工作流程，律师在此领域不能犯错 [59][60] DISCO自成立以来就是AI原生的，并率先在电子取证中引入生成式AI，构建了能够处理最大、最复杂案件的强大集成平台 [61] 公司持续的创新（如Auto Review带来的效率飞跃）巩固了其竞争地位 [62] 问题: 关于基于使用量的模型提供的能见度，以及这对新CFO指导方针的影响 [63] - 基于使用量的模型随着业务规模扩大，可预测性会增强 [64] 目前，服务和Auto Review收入中仍存在一些不可预测的因素，但随着规模扩大，根据大数法则，可预测性会提高 [64] 指导方针提供一个范围，反映了客户选择使用DISCO的决策动态，随着时间推移，指导将变得更加精确 [65] 问题: 关于新商业模式的起源以及可能存在的潜在缺点或权衡 [67] - 新模式起源于客户，因为旧模式有时让客户难以向内部团队解释，导致公司显得比竞争对手更贵，并需要提供更多折扣 [67][68] 新模式更清晰、更易于理解，有助于公司沿着其战略（获取更大案件和更大客户份额）进行推广 [68] 问题: 关于销售组织在新年伊始是否有重大调整 [69] - 2025年执行的销售组织调整（从更多内部销售转向更多外部销售以专注大客户和大案件）效果很好，且没有增加销售和营销总成本 [69] 激励新案件和新收入的薪酬计划、系统流程和合同简化等措施已开始见效 [70] 2026年主要工作是加倍执行现有策略，并可能引入更多人才以把握机会 [70]

业绩总结 - Q4 FY25总收入为4120万美元，同比增长11%[11] - 软件收入为3510万美元，同比增长14%[11] - 非GAAP毛利率为77%，较上年下降5%[11] - 调整后EBITDA利润率为330%[11] - Q4 FY23的净亏损为5.8亿美元，调整后的EBITDA为-1.0亿美元[45] - Q4 FY24的净亏损预计将增加至25.2亿美元[45] - Q4 FY24的调整后EBITDA预计为-4.3亿美元，调整后EBITDA利润率为-12%[45] 用户数据 - 过去12个月的总收入客户超过10万[11] 市场展望 - 预计2024年可发现数据量将达到22ZB，预计到2029年增长至146ZB，年复合增长率为46%[15] - 由于日益增长的发现需求，诉讼关闭时间增加60%[15] - 诉讼支出每年增加64%，达到3600亿美元以上[15] - 发现过程占诉讼成本的50%以上[19] 成本与费用 - Q4 FY23的销售和市场费用为14.3亿美元，非GAAP销售和市场费用为13.0亿美元，占收入的36%[44] - Q4 FY23的研发费用为10.5亿美元，非GAAP研发费用为8.7亿美元，占收入的24%[44] - Q4 FY23的管理费用为9.9亿美元，非GAAP管理费用为7.8亿美元，占收入的22%[44] - Q1 FY25的销售和市场费用预计为14.5亿美元，非GAAP销售和市场费用为13.2亿美元，占收入的36%[44] - Q1 FY25的研发费用预计为14.3亿美元，非GAAP研发费用为12.2亿美元，占收入的32%[44] - Q1 FY25的管理费用预计为11.0亿美元，非GAAP管理费用为8.4亿美元，占收入的23%[44] 增长策略 - 公司计划通过扩大现有客户的市场份额和增加大型多TB案件的数量来推动增长[33]

公司2025财年业绩概览 - 2025年全年收入增长11%至7.56亿美元，超过公司最初指引的两倍，其中包含Formation Nation收购的贡献 [1] - 全年调整后EBITDA为1.72亿美元，利润率为23%，同比提升约100个基点 [6] - 全年自由现金流创纪录，达到1.48亿美元，同比增长48% [5][15] - 公司2025年回购了约8000万美元的股票，平均价格为每股9.71美元 [16] 第四季度财务表现 - 第四季度总收入为1.9亿美元，同比增长18% [7] - 第四季度订阅收入为1.31亿美元，同比增长20%，标志着订阅收入连续第四个季度加速增长 [5][7] - 第四季度调整后EBITDA为5000万美元，利润率为26% [15] - 第四季度自由现金流为2800万美元，去年同期为3600万美元，下降主要与营运资金的时间性因素有关 [15] 订阅业务表现与驱动因素 - 截至季度末，订阅用户数约为194万，同比增长10% [8] - 第四季度每用户平均收入为266美元，同比增长1% [9] - 订阅增长由Virtual Mail采用率提升、Formation Nation订阅的纳入以及捆绑销售（将簿记、法律咨询与某些公司组建产品结合）所驱动 [8] - 公司预计2026年用户数将“温和”增长，因捆绑销售计划的同比影响将完全体现 [8] - 未来每用户平均收入预计将成为2026年订阅收入增长的关键驱动力，因客户结构将向更高价值的订阅（如法律计划、合规和礼宾服务）转变 [10] 战略转型与“人在回路”模式 - 公司战略旨在从人工智能的快速采用中获益，同时强调人类判断仍然至关重要的领域 [4] - 管理层将2025年视为“人在回路”方法的早期验证，该方法将自动化与专家审查和服务执行相结合 [4] - 公司定位是利用更高接触度的礼宾和合规服务来“完成”复杂的法律工作，同时整合人工智能以提高效率和潜在客户生成 [6] - 公司认为人工智能是一个“有意义的顺风”，可以扩大可触达市场，但客户在通过人工智能平台开始研究和文件审查后，仍需要帮助来完成复杂的法律任务 [2][3] 礼宾与合规服务 - 礼宾服务被定位为战略的新兴支柱，是一种提供一对一指导、全流程申报和执行的“白手套”、“代我完成”式服务 [11] - 这些礼宾订阅服务在线和通过销售团队销售，年平均价格超过1100美元 [11] - 合规导向的礼宾服务需求最为强劲，公司正通过沟通合规状态、帮助恢复和持续管理来激活客户 [11] 交易与公司组建业务 - 第四季度交易收入增长12%至5900万美元，主要由Formation Nation和年度报告申报增长驱动，部分被预期的BOIR收入下降所抵消 [12] - 第四季度交易量下降1%至23.9万笔，主要因BOIR活动取消，部分被Formation Nation交易和更高的年度报告量所抵消 [12] - 若剔除BOIR和Formation Nation，交易量增长5% [12] - 第四季度处理了11.2万笔公司组建业务，同比增长17%，由Formation Nation和通过合作伙伴渠道获得的组建业务持续增长所驱动 [13] - 平均订单价值增长13%至248美元，由高价礼宾服务采用率提高和低价值BOIR交易取消所驱动 [13] Formation Nation收购贡献 - Formation Nation收购在第四季度贡献了约980万美元的交易收入和570万美元的订阅收入 [14] - 自收购以来，该业务表现“非常好”，得益于整合和资源共享，公司预计其将在2026年继续增长 [14] 资本配置与2026年展望 - 公司2025年将股票回购授权增加了1亿美元，截至2025年12月31日，仍有约7000万美元的回购额度 [16] - 自首次公开募股以来，公司已减少约10%的流通股数 [16] - 公司完成了5%的人员总数精简，这得益于人工智能驱动的效率提升 [17] - 2026年全年收入指引为8.05亿至8.25亿美元，中点同比增长约8% [17] - 2026年调整后EBITDA指引为1亿至2亿美元 [5][17] - 2026年第一季度收入指引为2亿至2.03亿美元，调整后EBITDA指引为3400万至3600万美元 [18] 市场环境与人工智能影响 - 美国公司组建数量在最近几个季度有所加速 [2] - 公司看到来自传统搜索引擎的流量减少，而来自人工智能查询的流量增加，且流入的流量往往“更高质量、转化率更好” [20] - 公司正在与人工智能平台进行积极对话，采取“平台无关”策略，旨在成为客户在人工智能帮助识别问题后，需要完成法律工作的解决方案 [19]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出类似“买入”、“增持”等传统行业投资评级 该报告是一份面向法律行业知识管理者的战略指南 旨在提供2026年人工智能转型路线图 [1][4] 报告的核心观点 * 2026年 法律行业的竞争优势正从使用何种工具 转向如何有效利用律所自身的机构知识 成功的关键在于私有化、安全地使用律所数据 并构建能够从每次互动中学习的智能系统 [3] * 知识管理者的角色已转变为构建律所智能的核心 其职责是确保律所的机构记忆（文件、先例、隐性知识）用于喂养私有、合规的人工智能系统 以持续学习 而非丰富可能协助竞争对手的公共模型 [5] * 到2026年 最成功的律所将不是那些购买最多人工智能工具的律所 而是那些用自己的工作成果训练系统并广泛应用的律所 [60] 2026年重塑知识工作的五大趋势 * **趋势一：私有化部署是底线要求** 律所正在放弃共享的人工智能平台 转而采用单租户或私有系统 这些系统专门使用其自身数据进行训练 保密性和控制权至关重要 例如 一些律所内部开发了在私有云租户中运行的人工智能聊天机器人 将律所数据与公共模型隔离 [10] * **趋势二：每份文件都成为训练数据** 律所产生的每一份案情摘要、备忘录和合同都不再只是一次性交付物 而是其人工智能的训练燃料 当被妥善捕获和结构化后 每份文件都有助于集体智能 使律所的专业知识产生复合效应 [11] * **趋势三：治理成为战略优势** 人工智能治理已成为竞争差异化因素 拥有健全治理框架的律所可以更快地安全创新 知识管理者正从守门人转变为安全实验的架构师 这意味着要定义数据如何进出人工智能系统的协议、谁审查人工智能输出以及如何审计决策 [15] * **趋势四：人工智能融入工作流程** 人工智能在法律实践中的真正价值来自于将智能直接嵌入法律工作流程 而不仅仅是使用独立的聊天机器人进行问答 到2026年 成功的律所已将人工智能融入案件管理、文件起草和审查流程中 这意味着起草软件、交易平台和研究工具都内置了人工智能“助手”在后台工作 [17] * **趋势五：综合取代搜索** 2026年标志着关键词搜索时代的结束 律师期望人工智能不仅能查找文件 还能理解上下文并提供可操作的见解 在实践中 这意味着从传统的搜索结果转向综合答案 对话式人工智能界面正在将复杂的查询转化为完整的答案甚至成品 [20][21] 知识管理者2026年的优先事项 * **构建治理框架** 立即建立明确的数据使用、人工智能输出审查和审计日志记录协议 知识管理部门应牵头制定解决保密性、道德和风险管理的政策 [23] * **整合核心系统** 将文档管理系统和其他知识库直接连接到人工智能环境 尽可能停止复制文件或将数据导出到外部工具 一个统一的知识平台（案件管理、文档管理系统、研究等）至关重要 [23] * **捕获机构知识** 将每一份研究备忘录和案件成果转化为可重复使用的智能 鼓励律师为集中化的知识图谱做出贡献 目标是保留最终文件及其相关背景：谁处理过、用于何处、取得了什么结果 [23] * **衡量关键指标** 定义能真实反映人工智能时代知识管理影响的指标 例如 跟踪可重用率（工作成果被他人重复使用的频率）、知识覆盖率（有多少比例的业务领域或案件类型拥有经过整理的人工智能就绪数据集）以及人工智能采用指标（例如每月积极使用经批准的人工智能工具的律师百分比） [23] * **协调利益相关者** 让合伙人、信息技术部门、安全部门和律所领导层就人工智能路线图达成共识 需要从收入、客户满意度、风险、安全、竞争定位等不同角度解读人工智能战略 [23] 案例研究：人工智能转型实践 * **大型国际律所（800多名律师）案例** 该律所拥有一个15年的案情摘要和先例库 但利用率低于12% 在实施了人工智能驱动的搜索和知识图谱系统后 先例重用率在一年内从12%跃升至47% 新案件的关联示例查找时间从数小时缩短至数分钟 [24] * **精品诉讼律所（60名律师）案例** 该律所专注于复杂知识产权诉讼 通过部署一个仅基于其自身二十年知识产权案件文件、动议和证词笔录进行微调的轻量级私有人工智能模型 使新律师的入职速度加快了40% 合伙人制定案件策略的时间从数天缩短至数小时 并在过去一年中赢得了两起对阵规模更大对手的重大案件 [25] 向合伙人呈现人工智能战略的框架 * **以业务影响开场** 强调业务成果而非技术 例如 说明竞争对手如何以更短时间交付更高质量的研究备忘录 以及律所如何追赶并超越 [26] * **具体阐述风险** 明确指出不作为或错误实施人工智能的风险 例如 客户工作可能正在训练竞争对手的人工智能系统 缺乏人工智能生成内容的审计追踪可能带来执业过失风险 以及律师因缺乏安全替代方案而使用消费级人工智能工具带来的重大保密风险 [28] * **提供明确选择并说明权衡** 以表格形式展示不同方法（维持现状、共享平台、私有系统）在投资、时间线、风险和结果方面的权衡 例如 共享平台可能短期成本较低 但会稀释竞争优势并带来数据风险 而私有系统需要投资 但能随时间积累独特、可防御的优势 [30] * **回应“为何不直接使用ChatGPT”** 明确解释ChatGPT基于整个互联网训练 无法知晓律所过往在特定法官面前成功提出的论点或客户偏好的合同条款 这些机构知识是律所的竞争优势 但只有通过保护并在自身人工智能系统中利用 而非提供给公共工具 才能成为优势 [31] * **以明确请求结尾** 提出具体的试点项目请求 包括时间表、预算、范围和成功标准 例如 请求批准在诉讼业务组进行为期3个月、预算为X美元的人工智能解决方案试点 并承诺报告关键指标结果以指导全所推广决策 [32]

Anthropic推出法律AI插件 - 人工智能公司Anthropic为其Claude Cowork平台推出了法律插件 该插件是其流行AI编码平台Code的更用户友好版本[1] - 新插件可自动化合同审查、保密协议分类、合规工作流、法律简报和模板化回复 但公司强调所有输出都应由持牌律师审核[1] 对法律行业的潜在颠覆 - 该技术自动化了初级律师数十年来从事的工作 对支撑大型律师事务所的计时收费模式构成威胁[2] - 这进一步削弱了法学院新毕业生的招聘 自本世纪初以来 在软件驱动的文件分析和预测性编码影响下 该趋势已经恶化[2] - 企业客户已在推动终结计时收费 去年美国律师协会伦理会议的与会者预测 AI进步可能导致该付费模式的消亡[3] 法律科技初创公司融资活跃 - 专注于法律行业的AI工具Harvey AI在12月表示 其由Andreessen Horowitz领投的融资轮筹集了1.6亿美元 估值达80亿美元[4] - 另一家旨在自动化律师工作量的AI初创公司Legora在10月表示 其由Bessemer Venture Partners领投的融资轮筹集了1.5亿美元 估值达18亿美元[4] - Harvey在5月宣布将在其平台上添加Anthropic的模型 此前已集成OpenAI Legora也主要依赖Anthropic的基础模型[4] 市场反应与行业影响 - Anthropic本身根据金融和营销等特定行业需求定制其模型 现在进入该领域引发了投资者担忧[5] - 法律数据服务提供商汤森路透股价周二下跌约16% 摩根士丹利分析师指出 Anthropic进入法律行业是竞争加剧的信号[5] - 欧洲法律出版及LexisNexis母公司RELX股价暴跌14% 该公司为法律行业提供AI工具[5] - 在美国 FactSet Research Systems、标普全球和埃森哲也受到波及 纳斯达克综合指数和标普500指数当日分别收跌1.4%和0.8%[5] - 有市场策略师指出 如果本应购买计算能力的软件公司受到颠覆 这对超大规模云服务商也不利 并认为咨询和金融服务行业同样可能被Anthropic的工具颠覆[5]

公司产品发布 - 由香港理工大学孵化企业WiseLaw Digital Technology研发的“下一代法律服务人工智能体系统”于1月30日在香港举办成果展示会 [1] - 该系统聚焦法律实务中的跨境合规、效率提升等核心痛点，旨在为中国内地企业出海提供精准赋能 [1] - 系统核心特点是将AI技术与法律实务场景深度结合，覆盖法律咨询、合同处理、法律数据检索及法律人才培养等多个维度 [3] 产品功能与应用 - 系统可实现复杂跨境合规咨询的精准回应、合同风险的快速识别、海量法律文件的智能检索 [3] - 系统已在香港理工大学、香港城市大学落地教学辅助功能，为法律人才培育提供科技支持 [3] - 公司创始人表示，目标是将律师从低水平重复性劳动中解放出来，使其聚焦专业优势与客户商业需求的深度结合 [4] 市场定位与需求 - 香港是内地企业出海的首站，但法律合规问题始终是企业面临的最大痛点，信息不对称问题突出，相关风险常导致企业“踩坑” [4] - 这使得香港的跨境合规需求持续旺盛 [4] - 香港特区政府律政司副司长表示，内地企业出海过程必定面对不同地方的合规要求与法律风险，AI能协助更有效率地查找和提供跨地域法规 [3] 行业意义与前景 - 香港法律业界必须通过法律科技的赋能，才能更好地支援内地企业出海，做好“超级联系人”和“超级增值人”的双重角色 [3] - 法律AI不仅是技术层面的创新突破，更将成为提升香港核心竞争力的新引擎 [4] - 法治与国际化专业服务是香港的优势名片，法律科技有助于发掘更大市场价值 [4]

行业背景与痛点 - 法律实务的底层逻辑建立在信息处理之上 检索效率直接制约法律服务的交付质量 [1] - 传统法律检索模式存在显著的边际效应递减 信息过载导致筛选成本激增 检索逻辑语义局限性难以精确目标 法律法规信息变动获取性滞后 成为三大瓶颈 [1] - 法律检索工作正从单纯的信息获取向知识解决方案升级 行业对“精准”与“极速”的要求日益严苛 [1] 公司产品定位与价值主张 - Alpha法律系统精准卡位传统法律检索的生态缺口 重新定义法律检索体验 [1] - 公司产品正在进化为法律从业者的“数字共生体” 不仅是存储海量数据的超级硬盘 更是具备逻辑推演能力的“外置大脑” [4] - 公司将法律检索从劳动密集型的“人肉筛选”转化为技术密集型的“智能精准投送” 提升服务颗粒度 为律所数字化竞争力注入硬核资本 [4] 核心竞争优势：权威数据体系 - 公司构建了国内领先的法律大数据体系 作为其价值根基 [2] - 系统收录超过1.91亿篇司法案例 覆盖最高人民法院指导案例及各级法院文书 形成贯通审级的案例全景图 [2] - 系统整合了560万+法律法规 包括司法解释、部门规章及地方性法规 构建层级清晰、效力分明的规范数据库 [2] - 系统引入《最高人民法院司法观点集成》等权威学理资源的独家电子版权 体系化梳理裁判规则与司法倾向 提供深层次权威支持 [2] - 系统以每日10万条以上的增量持续更新数据库 确保信息为最新版本 实现“一手信息无延迟” [2] 核心竞争优势：自然语言处理技术 - 公司深度融合自然语言处理技术 使用者用日常语言描述案情 系统便能自动解析案件核心要素并精准匹配相关案由、法条和判例 [3] - 该技术极大规避了因关键词选择不当造成的主观误差和信息遗漏 [3] - 对于高频案件类型 系统可对海量判决进行自动梳理 生成智能综述报告 涵盖胜败诉比例、核心裁判观点、赔偿数额区间、关键证据采信情况等维度 [3] - 该功能使律师能在几分钟内掌握可能需要数日人工研读才能总结出的类案裁判规律 将分析效率提升至全新高度 [3]

公司概况与业务 - CS Disco Inc 是一家为法律专业人士提供基于云的软件解决方案的技术公司 其平台旨在提高法律流程的效率和效果 [1] 股价表现与市场数据 - 2026年1月5日 公司股价为7.32美元 当日小幅上涨0.21%或0.015美元 日内交易区间在7.32美元至7.49美元之间 [2] - 公司当前市值约为4.571亿美元 股票52周价格区间为3.31美元至9.11美元 显示波动性较大 [3] - 当日交易量为15,994股 [3] 机构评级与目标价 - 投资机构Jefferies维持对公司股票的“持有”评级 同时将目标价从6美元上调至8美元 [2][5]