Oracle received top ratings across product experience, innovation, and customer value in 2025 ISG Research Buyers Guides for AI Agents and Conversational AI for Workforce AUSTIN, Texas , Sept. 18, 2025 /PRNewswire/ -- Oracle has been recognized as Exemplary for product and consumer experiences in both the 2025 ISG Research Buyers Guideâ"¢Â for AI Agents and the 2025 ISG Research Buyers Guideâ"¢ for Conversational AI for Workforce. ...

Accessibility StatementSkip Navigation AI Agents module allows users to build, integrate and run LLM-powered Voice Bots in Live Hub voice CPaaS Contact centers worldwide continue to face rising costs, staffing constraints and higher customer expectations. Voice AI is reshaping the unit economics of customer support by automating routine calls, offering instant multilingual service and augmenting live agents in real time to improve customer satisfaction and time-to- resolution. Live Hub brings these advantag ...

DevOps挑战与现状 - 企业内软件开发和运维职能紧密协作的DevOps是首席信息官长期面临的难题 自动化流程从开发到全面运营所需工作常需遵循未能充分考虑企业IT现代化复杂性的高管指令 [1] - 尽管智能流程自动化(IPA)取得进展 企业仍在定义、创建和管理现有IT基础设施及应用程序现代化方面持续挣扎 [3] - 平台服务进步包括低代码接口、智能自动化和微服务容器化虽有所帮助 但业务转型仍常呈现高成本、低效率和劳动密集型特征 问题涵盖缺乏高管支持、内部专业知识及合格咨询顾问资源 [4] 自动化技术演进 - 成功运作的DevOps功能通过创建新工作流自动化流程 具备显著降低成本、提升生产力和简化任务的潜力 [2] - IPA与机器人流程自动化(RPA)在简化运营配置方面取得长足进步 但仍未达到足够效果 [3] - 生成式AI在过去三年被应用平台提供商采用 通过API、预建数据模型、算法和框架使机器学习与自然语言处理技术对开发者可及 这些是支撑代理AI的重要技术基础 [6] AI代理技术突破 - AI代理支持目标驱动型应用 能够以自主方式适应和推理 而IPA主要自动化基于规则的重复性业务流程 [6] - 生成式AI注入代码的定制化以及开发环境与GitHub等存储库之间的集成得到实现 最终通过自主能力增强智能工作流 [7] - 代理AI承诺为一系列复杂任务提供更强大的自动化能力 旨在解决问题并以最少人工输入处理任务 同时持续学习提升效率 [7] IT现代化必要性 - IT现代化项目充满风险 但维持遗留IT系统成本日益增加且带来监管与运营风险 不作为并非可行选择 [5] - AI代理被视为自智能流程自动化开始解决繁琐数字化转型部署以来 企业开发者可获得的最具前景技术 [5]

ClickUp业务进展与AI战略 - 公司ARR突破3亿美元[1] - 公司曾创下单轮融资4亿美元纪录[1] - AI战略延续All-In-One理念 通过一个AI取代所有工具 包括AI Agents、Autonomous Projects、AI Meetings、Enterprise AI Search & Ask及AI Creator五大功能模块[1] 环境式AI概念与行业趋势 - 创始人提出"环境式AI"概念 指深度集成、主动且个性化的AI 像空气般融入工作环境[2] - 未来工作软件将高度个性化 界面完全定制化 仅显示对用户最重要的信息和工作进度[2] - 预计两年内AI将自动处理繁琐工作 界面围绕具体角色和任务量身打造[2] 同业公司融资与业绩表现 - Databricks完成10亿美元K轮融资 估值超1000亿美元 ARR突破40亿美元 其中AI产品贡献10亿美元ARR 650家客户付费超100万美元[6] - ElevenLabs估值达66亿美元 ARR从8个月前1亿美元增长至2亿美元 预计年底达3亿美元[7] - Cognition收购Windsurf后完成4亿美元融资 估值102亿美元 旗下产品Devin ARR从去年9月100万美元增长至今年6月7300万美元 合并Windsurf后整体ARR达1.5亿美元[7] 产品市场契合与增长案例 - Fal公司在无销售人员情况下 数月内ARR从0增长至5000万美元 现超1亿美元 月均增长率达40% 服务超200万开发者[8] - 公司完成1.25亿美元C轮融资 估值达15亿美元[8] - 经历4次转型后确立定位为生成式媒体平台 关键转型节点伴随大模型发布[8]

AI Agents按结果定价的可行性分析 核心观点 - 短期内纯粹基于成果的AI Agents定价模式难以实现 因缺乏技术、组织和文化基础设施支持[10][11] - 按结果付费的愿景虽合理 但面临归因、衡量、信任、组织结构和市场等多重障碍[12][16][20][23][28][30] - 现实路径是采用混合定价模式 逐步增加成果定价比例 需3-10年过渡期[39][40] 具体挑战 归因难题 - 复杂系统中难以分配AI贡献 如功能提前3周发布带来200万美元收入 错误率降低40%的归因问题[16] - 需解决基准确立(历史数据缺失)、因果关系(对照实验不可行)、价值链追踪(跨时间因果链技术缺失)三大技术障碍[18][19] 衡量不可行性 - 成果展现周期差异大：代码修复(小时级)、功能发布(周/月级)、收入影响(年级) 供应商现金流压力显著[20] - 主观性陷阱：代码质量改进、团队士气提升等关键价值难以量化 易导致博弈行为(如人为限制基准性能)[21][22][27] 信任赤字 - 需共享敏感数据(收入/成本) 但企业视其为竞争情报[23] - 审计权争议：供应商需访问客户系统核实成果 安全隐私风险突出[24] - 法律框架缺失：无AI成果争议解决机制 现有合同无法处理指数级复杂纠纷[25] 组织结构障碍 - 采购部门习惯固定成本模式 难以接受可变定价 触发预算不确定性(无法为未知结果做预算)[28] - 会计系统不适应：收入确认、应计款项计提等缺乏标准 审计师无验证框架[34] 市场结构限制 - 头部AI供应商(OpenAI/Anthropic/谷歌)垄断 难以规模化协商个性化成果协议[30] - 先行者劣势：教育成本高、销售周期长(法律团队处理新型合同耗时) 竞争动态不利于创新者[33][35] 现实解决方案 混合定价路径 - 分阶段实施：第1-2年80%订阅+20%易衡量成果定价 第5-10年转向成果主导[39] - 过渡指标：采用代码行数、功能发布量、任务节省时间等代理指标[37][40] 基础设施构建 - 技术层面：开发归因模型 集成结果跟踪系统[42] - 组织层面：制定行业基准 建立法律框架 调整财务系统[42] - 场景选择：从内部工具、无历史数据新项目等低阻力场景切入[42]

核心观点 - 公司2025年第二季度业绩超预期，GAAP收入8870万美元（预期8766万美元），非GAAP每股收益013美元（预期006美元）[1] - 订阅收入同比增长12%至7330万美元，增速较上季度略有提升[1] - 非GAAP毛利率提升至80%，运营收入增长477%[2][6] - 自由现金流同比下降，GAAP净亏损收窄至180万美元[8] - 公司上调全年订阅ARR指引至31-313亿美元[9] 财务表现 - 收入：GAAP收入8870万美元（同比+82%），订阅收入7330万美元（同比+12%）[1][2] - 利润：非GAAP毛利润6130万美元（同比+108%），运营收入650万美元（同比+477%）[2] - 现金流：自由现金流同比下降，主要因收款周期和商业活动增加[8] - 研发投入：单季度研发支出2300万美元[7] 业务进展 - 新签客户：包括Air Greenland、Lennox、Louis Dreyfus等[5] - 存量客户：与美国航空、巴斯夫等扩大合作[5] - 产品创新：推出"AI Agents"自然语言定价工具，集成至CPQ软件[7] - 行业应用：航空收益管理平台支持动态定价策略[7] 未来指引 - Q3预期：GAAP收入905-915亿美元（同比约+10%），订阅收入748-753亿美元[9] - 全年目标：订阅ARR 31-313亿美元，非GAAP自由现金流40-44亿美元[9] - 盈利预测：Q3非GAAP每股收益015-017美元，调整后EBITDA 11-12亿美元[9] 公司战略 - 技术聚焦：AI与云计算驱动的定价决策系统[4] - 竞争优势：行业定制化解决方案+全球化客户覆盖[4] - 人才建设：持续强化数据科学与工程团队[4] - 商业模式：通过SaaS订阅制实现经常性收入增长[6]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI行业 - **公司**：印度超150家AI初创公司，如Ola Krutrim、Sarvam、CoRover、Fractal、VideoVerse、NeuralGarage、Scalenut、Jarvislabs、Ziroh Labs、BarRaiser、Expertia、Babblebots、Fabric、Nexstem、Aura、Wokelo、Binocs、Pascal AI、Codeless AI、Pixis、Qure AI、Shipsy、Neysa、Kroop Ai等 纪要提到的核心观点和论据 - **印度AI创业生态蓬勃发展**：当前印度约有4500家AI初创公司，40%成立于过去三年；分析的150多家初创公司总融资约35亿美元，超80%已融资超100万美元，一半超500万美元 [2][7] - **AI应用广泛且具创新性**：印度AI初创公司应用场景涵盖27个不同领域，包括流程自动化、内容生成、数据分析等；有公司专注医疗诊断、药物研发、金融研究等前沿创新领域 [3][21] - **部分初创公司有潜力成为科技巨头**：虽行业尚处早期难以确定领导者，但报告中讨论的部分公司未来可能成为科技巨头；如Codeless AI、Qure AI、Ola Krutrim等公司在各自领域有发展潜力和资金支持 [4][35] 其他重要但可能被忽略的内容 - **AI初创公司定义和识别**：“AI初创公司”定义宽泛，部分公司仅少量使用AI工具来包装自己；超50%的初创公司在主要业务中使用AI，可称为“真正的”AI初创公司 [8] - **.ai域名情况**：超63%的初创公司网站使用“.ai”域名，该域名所属的安圭拉岛20%的政府收入来自域名注册 [9] - **评级和业务相关信息**：Bernstein和Autonomous品牌有不同的股票评级标准和基准；报告介绍了不同地区的报告分发实体、合规要求、利益冲突管理等内容 [40][44][60]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：信息科技、通信服务、非必需消费品、金融、工业、医疗保健、房地产、必需消费品、材料等 [2][9] - **公司**：万事达卡（MasterCard）、埃克西尔服务控股（Exlservice Holdings）、维萨（Visa）、Booking Holdings、亚马逊（Amazon）、谷歌（Google）、丰田（TM）等众多公司 [13][15][17] 纪要提到的核心观点和论据 - **CEO面临AI压力** - **观点**：CEO面临交付AI驱动业务收益的巨大压力，若无法实现可衡量的AI业务收益，可能面临失业风险 [1][5] - **论据**：74%的CEO承认若无法交付可衡量的AI驱动业务收益，可能在两年内失业；超半数（54%）CEO承认至少有一个竞争对手已部署更优AI战略 [5] - **AI对企业决策的影响** - **观点**：AI在企业决策和战略规划方面被认为具有重要作用 [5] - **论据**：94%的CEO认为AI代理在业务决策上能提供与人类董事会成员相当或更好的建议，89%认为AI能制定比自己高管更好的战略计划 [5] - **AI项目面临的问题** - **观点**：AI项目面临监管不确定性、“AI洗绿”等问题 [5] - **论据**：37%的CEO报告其AI项目因监管不确定性而延迟，32%报告项目被取消；三分之一（35%）的AI项目仅为“AI洗绿”，无实际业务价值 [5] - **员工对AI的态度** - **观点**：员工对公司采用AI持反对态度，相关评价负面且增多 [6] - **论据**：自2024年以来约有2000条美国股票的Glassdoor评论提及AI，且负面评论增多；非科技公司中48%的AI评论为负面，科技公司为28% [6][25] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **分析师相关信息**：多位分析师对报告内容进行认证，部分非美国分析师未在FINRA注册，不适用相关规则 [33][41] - **投资评级说明**：介绍Jefferies的投资评级（Buy、Hold、Underperform等）及对应预期总回报，以及评级暂停、覆盖暂停等情况 [47][48] - **估值方法**：Jefferies分配评级的方法可能包括市值、成熟度、增长/价值、波动性和预期总回报等，价格目标基于多种方法 [50] - **风险提示**：报告不提供针对个人投资者的投资建议，金融工具价格和价值可能波动，存在汇率风险等 [51] - **公司业务及合规信息**：Jefferies在多个国家和地区开展业务，各地区有不同合规要求和适用范围 [54][65]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025年CIO调查结果显示AI基础设施建设将迎来多年强劲支出周期，AI受益者将持续实现强劲营收增长 [7] - 全球宏观市场表现不一，美国期货受贸易利好消息影响上涨，欧盟/英国主要市场下跌 [11][12][13] - 科技、媒体和电信（TMT）行业动态丰富，包括企业战略调整、市场需求变化和政策支持等 [16][20] 根据相关目录分别进行总结 市场动态 - 上周整个科技团队举办了由150位大型跨国企业CIO参与的年度大规模CIO调查小组讨论，该调查覆盖了总计1000亿美元的IT预算，为AI发展趋势提供了视角 [1] - 全球对冲基金（HF）净买入率为+0.9z，但月度滚动净买入速度开始放缓，北美地区被HF买入约+1z，美国战术定位监测器1周变化显示增加超+1z，4周变化也有所上升，整体定位水平较上周小幅回升至0z（52%分位） [2] - 过去一个月，电信行业（+2z）因多头增加至低仓位而被买入，多空比处于17%分位（上月为6%分位），AI数据中心本月再次被买入，定位达到历史新高 [3] 半导体行业 - 2025年CIO调查显示，约68%的受访者计划在三年内将超过5%的IT预算用于AI计算硬件（目前约为25%），AI相关计算支出占IT预算的比例将在三年内增至15.9%（目前约为5.9%），高于XPU半导体30 - 35%的营收增长预期，未来五年云支出占IT预算的比例预计将从25%增至38%，大型企业客户低两位数的云支出复合年增长率为云服务提供商（CSP）提供了健康的业务背景，尽管CIO对2025年下半年的支出表示谨慎，但中期和长期来看，调查结果支持AI基础设施建设的多年强劲支出周期，将为NVDA、AMD等AI受益者带来持续强劲的营收增长 [7] 公司动态 - Jerry Tsai对Chroma ATE在台积电先进封装7厂的计量工具订单以及在Rubin平台上的老化炉系统级测试订单的获胜信心增强 [10] 宏观数据 - SPX上涨0.4%，NDX上涨0.7%，RTY上涨0.5%，WTI下跌43个基点至65.24美元，天然气下跌353个基点至3.61美元，英国天然气下跌69个基点至0.7814英镑，黄金上涨18个基点至3280美元，白银上涨19个基点至36.06美元，10年期国债收益率为4.251%，VIX指数为17.04 [11] TMT行业新闻 - ARM Holdings ADRs目标价从147美元上调至187美元 [14] - AI监管方面，特朗普准备一系列行政行动以加强AI行业能源供应；Meta从OpenAI聘请了四名研究人员，OpenAI调整薪酬以应对；NVIDIA将业务重点转向主权AI；OpenAI开始使用谷歌的专有AI芯片；微软的AI芯片研发落后；ASE首席运营官指出美国关税和货币压力可能阻碍半导体行业目标的实现 [16] - 苹果可能在未来两年推出Vision Air耳机和智能眼镜；AI服务器需求因Nvidia GPU和AWS ASIC推动第三季度增长；中国在经典和量子计算机领域取得重大进展；JNPR/HPE交易诉讼达成和解；软银集团孙正义表示要在人工智能超级智能领域成为世界第一；中国500亿美元芯片基金调整策略以应对美国限制；中国投资者为下一个DeepSeek做准备；美国准备行政命令以增加AI能源供应；台湾在与华盛顿的贸易谈判中取得建设性进展；台积电亚利桑那州第二家工厂提前完工；Hanmi Semiconductor的HBM TCB需求在2026年保持强劲，目标价上调至12.5万韩元并给予增持评级；Chroma ATE的计量前景信心增强；Ayada Marketing E涉及消费电子、工业电子和精密领域；中国汽车行业小米Yu7 SUV被称为中国电动汽车市场的“Labubu”；Infineon Technologies终端市场补货可能支持2025财年指引上调，被列入积极催化剂观察名单；欧洲半导体行业中，模拟半导体在财报季有更多潜力，但市场对半导体设备过于悲观 [20]

纪要涉及的公司 Domo公司，Snowflake、Databricks、Oracle、Google、IBM、Microsoft等相关合作或竞争公司 纪要提到的核心观点和论据 1. **公司转型成果显著** - **业务模式转变**：从基于席位的模式转变为基于消费的模式，两年前消费模式营收占比为0%，现在接近四分之三，预计年底接近90%，这一转变使业务更有效，延长了与客户的合同期限，RPO在过去几个季度大幅上升，未来两个季度还将大幅增加[7][8] - **财务状况改善**：计划今年实现5%的账单增长和5%的运营利润率，明年实现10%的账单增长和10%的运营利润率，此前这两个指标为零或负数，目前公司已达到3亿美元营收规模，开始看到运营杠杆效应，能够利用现有资源抓住增长机会，无需大幅增加支出[9][40] 2. **CDW合作伙伴关系带来新机遇** - **行业趋势**：CDW成为CIO数据战略的核心，Domo与CDW的合作改变了与客户的交易方式，解决了之前未受CIO认可导致的客户流失问题，稳定了企业业务[19][22][23] - **具体合作进展**：与Snowflake合作深入，7月15日将推出2.0版本的集成，同时也为Databricks、Oracle、Google和IBM推出2.0版本集成，目前与Snowflake的合作仅处于10%的阶段，有巨大的增长空间，预计本季度来自CDW合作伙伴的交易将在年底翻倍，明年新客户生成业务将至少增长50%[48][49][50][51][52] 3. **AI应用潜力巨大** - **技术优势**：公司的数据栈适合利用AI，能够在CDW上提供AI解决方案，拥有工作流、机器学习、预测分析等功能，具备数据治理能力，为AI应用做好了准备[14][15][16][56][57] - **实际应用案例**：客户利用公司平台创建AI代理取得了显著效果，如创建查看应付账款、管理企业信用卡等代理，节省了成本和时间，合作伙伴已为50个不同客户创建了50个不同的代理，公司通过AI引导营加速了销售周期，周五成功关闭了三笔以AI为核心的交易，金额分别为37.5万美元、7.5万美元和5万美元[55][58][59][60][61][62][65][66][67] 4. **竞争优势明显** - **全栈解决方案**：重新架构业务和软件栈后，能够与CDW合作，提供一站式解决方案，避免了客户需要协调多个供应商的问题，相比众多单点解决方案的竞争对手具有优势[76][77][78] - **成功案例**：以Microsoft Fabric失败的集成项目为例，客户选择Domo是因为Domo能够提供更好的解决方案，帮助客户解决问题，体现了Domo在市场竞争中的优势[79][80][81][82] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **客户结构变化**：两年前公司有两类客户，中型企业客户占业务的50%，企业业务大多仅涉及一个部门且未获CIO认可，现在通过与CDW合作，能够进入企业更多部门，获得CIO认可[11][12] 2. **潜在收购考量**：公司表示一直对收购持开放态度，但目前认为公司仍被低估，希望先实现充分的价值认可，如果有合适的报价会进行相关对话[85][86][87][88][89] 3. **未来展望**：CFO对融入生态系统带来的机会感到兴奋，认为公司在AI和CDW合作方面处于有利位置，能够解决客户的多种问题，实现无缝体验；CEO也认为现在是很好的时机，希望投资者与公司共同前进[91][92][93]