公司产品发布 - Elastic宣布推出Agent Builder，这是一套由Elasticsearch驱动的完整功能，使开发人员能够轻松在公司数据上构建自定义AI代理，整个过程仅需几分钟[1] - Agent Builder还提供了一个开箱即用的对话体验，用于探索、分析和优化Elasticsearch中的任何数据[1] 行业趋势 - AI代理正在发展以承担更复杂和数据驱动的企业任务，对可靠性和准确性的需求日益增长[1]

文章核心观点 - 公司认为当前许多知识型工作可能并非传统意义上的“真正工作”，AI将深刻重塑工作本质并催生全新工作形式 [1][31] - 公司正通过增强模型能力、简化开发工具（如Agent Builder）和探索新交互模式，积极推动AI技术普及和商业化应用 [5][7][39] - 公司对AGI的定义侧重于AI扩展人类知识总和的能力，并认为当前已处于科学发现的开端，对未来进展持乐观态度 [19][20] DevDay产品进展与平台战略 - ChatGPT周活跃用户已达8亿人，公司将其定位为新的应用分发平台，正通过Apps SDK吸引开发者构建应用 [5] - Agent Builder实现近乎零代码构建复杂agent的能力，模型能力的显著提升（对比22-23个月前）是核心驱动因素 [7][8] - 公司预期软件创建数量将大幅增加，创意测试和改进周期将急剧缩短，但具体影响仍在探索中 [9] GPT-6与模型发展策略 - GPT-6的整体构建策略不会因在GDPval基准中排名第二（仅次于Claude的Opus模型）而改变，但会影响部分后训练方式 [16][17] - 公司认为建立竞争优势的基本因素（如网络效应、品牌、数据）未因AI改变，但实现这些优势的具体战术可能需要创新 [16] AGI定义与科学发现前景 - 公司最关心的AGI指标是AI能否进行新颖发现以扩展人类知识总量，认为当前已处于这一进程的开端 [19] - 公司观察到AI在各学科已开始做出小发现、提出新方法或解决问题的事例，对此趋势持乐观态度 [19][20] - 社会对AI能力的适应速度很快，例如图灵测试被通过后，公众兴奋期短暂，随即要求更高性能 [20] AI对社会与工作的影响 - 针对“workslop”（AI生成内容需人工返工）现象，公司认为此现象人类亦存在，经济系统会自然淘汰低效使用工具的组织 [21][22] - 公司提供教育内容和培训以帮助工作流集成AI，在Codex等场景中，企业全面集成和高效使用仅需数天或数周 [23] - 未来工作形式可能更轻松，但人类内在驱动力将促使寻找新事务，其性质可能与当前对工作的认知不同 [31] 产品战略与商业模式探索 - 公司明确表示ChatGPT的目标非打造美国版微信，而是专注于成为优秀的AI超级助手 [35] - Sora与ChatGPT功能分离源于用户对两款产品认知的差异（个人化账号 vs 娱乐应用），但部分功能仍会整合进ChatGPT [36] - Sora的商业模式（如按生成次数收费、广告、收入分成）将取决于产品最终形态，预计在未来几个季度明确 [27][28][29] 未来交互模式与技术愿景 - 公司不认为语音是交互的最终形式，其适用性取决于场景，理想中的计算机应能通过语音准确执行指令且几乎不打扰用户 [39] - 公司正探索打造一种需要全新设备支持的全新计算机使用方式，但目前相关想法仍处于保密阶段 [40][41] - 高质量视频生成被视为实现AGI的重要路径，因其涉及空间推理和世界模型学习，对未来机器人领域进展也至关重要 [26]

涉及的行业或公司 * 公司是Elastic (NYSE: ESTC) [1] * 行业涉及企业软件、数据平台、搜索、人工智能、可观测性和网络安全 [4][9][23][29] 核心观点和论据 公司的核心定位与竞争优势 * 公司是全球最流行的非结构化数据平台 在非结构化数据领域占据主导地位 [5] * 公司的核心竞争优势在于处理非结构化数据的能力以及提供高相关性搜索结果的能力 [6][7] * 公司在全球拥有强大的现有客户基础 每天有超过30 PB的新数据被摄入到付费集群中 仅Elastic Cloud每天就处理300亿次查询 存储的总数据量超过1.3 EB [7][8] * 公司拥有庞大的开发者社区 软件累计下载量超过55亿次 相当于过去15年平均每秒超过三次下载 [6] 人工智能（AI）带来的机遇与公司的战略 * 大型语言模型的兴起极大地提升了非结构化数据的重要性 使AI成为公司发展的巨大浪潮 [9][10] * 公司认为AI从根本上依赖于数据 而相关性是使任何AI系统具有价值的关键 这正好是公司的核心能力所在 [11] * 公司在AI领域已有长期投入 早在五年前就开始构建向量数据库 并持续增强其能力 [12] * 公司提出了"情境工程"的概念 即确保为大型语言模型提供正确数据和工具的技术 这需要超越单纯的向量数据库的全面能力 [13][14] * 为了抓住AI机遇 公司发布了多项新产品 包括Agent Builder（允许用户直接在数据之上以对话方式快速构建智能体）和Elastic推理服务（提供GPU加速的模型访问） [17] * 公司宣布收购Jina AI 以获得世界级的多语言和多模态模型 增强其AI能力 [18] 在各业务领域的表现和优势 * **搜索与AI业务**：公司因其平台的速度、规模、效率以及在相关性方面的领导地位而获胜 [14][16][42] 例如 有客户在Elastic Cloud中单个用例存储了超过50亿个向量 [67] * **可观测性业务**：公司赢得客户的原因包括拥有最佳的数据存储、对开放标准（如OpenTelemetry）的大力投入以及更积极地使用AI帮助进行调查 [23][24][25][26] 超过90%的云可观测性客户使用其日志分析功能 超过35%的客户使用其超越日志的功能（如APM、基础设施监控） [28][29] * **安全业务**：安全本质上是一个数据问题 公司从Elastic SIEM起步 并扩展到EDR、XDR等功能 [29][30] 公司获胜的原因包括最佳SIEM数据存储、更积极地使用AI（如Elastic Attack Discovery）以及统一信号并采取补救措施的能力 [30][31] 超过95%的云安全客户使用其SIEM功能 超过20%的客户使用其超越SIEM的功能（如EDR/XDR） [32] 市场进入策略与财务表现 * 公司采用"先落地后扩展"的战略 利用其开源根基建立知名度 然后通过自助服务或销售主导的方式赢得客户 并通过客户成功团队推动使用量和消费增长 [33][34][35] * 公司提供灵活的部署模式（Elastic Cloud托管/无服务器 以及自管理选项）以满足不同客户的需求 这在处理受监管数据的AI工作负载时提供了不对称优势 [36] * 公司已对销售团队进行了转型 包括改进市场细分、激励机制、运营严谨性和系统工具 这带来了更好的业绩和可预测性 [135][136][137] * 公司的销售主导订阅收入在2025财年增长了20% 占总收入的81% [156][157] * 公司的非GAAP营业利润率在2025财年达到15% 调整后的自由现金流利润率达到19% [158] * 公司在2025财年的"40法则"得分为36% 显示出增长和盈利能力的平衡 [159] * 生成式AI正在带来增长加速 使用AI功能的客户群显示出更高的扩张率 AI为相关客户带来了约6%的增长顺风 [168][169] 其他重要内容 客户案例与市场认可 * 公司列举了多个重量级客户案例 如DocuSign（因其规模和相关性而选择Elastic）、Legora（因相关性质量）和英国国家医疗服务体系（因规模、相关性及细粒度文档级权限） [19][20][21] 这些用例是持久且关键的 而非实验性的 [22] * 公司已获得分析师认可 根据Gartner和Forrester的报告 在其涉及的每个领域都已成为领导者 [37] 产品技术创新细节 * 公司在数据存储方面持续创新 例如LogsDB和TSDB为客户带来了相比之前版本70%的存储效率提升 [46] 更好的二进制量化技术为向量带来了95%的内存效率提升 并使其比OpenSearch默认量化技术快5倍 [46] * 公司正在与NVIDIA合作进行GPU加速 并构建了基于对象存储的数据湖架构 在不牺牲性能的前提下提供可扩展性和效率 [47] 增长机会与市场规模 * 公司拥有巨大的市场机会 目前仅有42%的全球2000强企业是付费客户 这意味着有58%的空白市场可以开拓 [37][148] * 在现有客户中 只有19%的客户使用超过一个解决方案（搜索、可观测性、安全） 但这部分客户贡献了销售主导ARR的75% 使用三个解决方案的客户的中位ARR是单一解决方案客户的12倍 [149][163] 这表明在公司内部有巨大的扩张空间 * 生成式AI的采用仍处于早期阶段 在10万美元以上的客户中 有超过20%使用了生成式AI功能 但仍有很大增长空间 [169]

文章核心观点 - AI发展速度远超社会适应能力，但社会在短暂恐慌后会迅速适应并提高要求，此模式将在科学发现等领域重演 [1][28] - AI技术正催生新的分发平台、开发范式和企业形态，将极大丰富软件生态并显著缩短创新周期 [1][19] - AI在绝大多数具备经济价值的工作上超越人类以及做出新颖科学发现是AGI的关键里程碑，公司正朝此目标迈进 [26][27] AI发展与社会适应 - AI发展一日千里，图灵测试等里程碑已迅速成为现实，社会适应速度相对滞后 [1][5] - 社会对AI里程碑的典型反应是短暂恐慌后迅速适应，并开始要求AI更快更好 [1][5] - 同样模式预计将在AI做出科学发现等领域重演，人们将很快习惯AI能迅速做出科学发现 [1][28] ChatGPT应用与新分发平台 - ChatGPT应用被视为下一个重要分发平台，开发者可通过Apps SDK在其上构建应用 [1][8] - ChatGPT已拥有8亿周活跃用户，潜力巨大 [8] - 未来或将出现全新分发机制，依赖ChatGPT的智能推荐而非用户被动搜索 [1][9] - 公司正在发布文档指导开发者如何最大化应用被推荐的概率 [10] Agent Builder无代码革命 - Agent Builder允许用户通过无代码方式构建复杂AI代理，极大降低开发门槛 [1][12] - 用户可通过可视化构建器上传文件、授权数据源或直接告知需求，几分钟内完成部署 [12][13] - 无代码革命将极大丰富软件生态，显著缩短创新周期，使验证和迭代创意的周期无限缩短 [1][19] - 模型能力在22-23个月内取得长足进步是核心突破 [12] 零人公司与AI代理自主性 - 完全由AI运营的十亿美元级公司（零人公司）在未来几年内出现被认为是可能实现的 [1][20] - AI代理处理任务时长飞速进步，从能处理一天工作到胜任一周工作预计已为时不远 [20][21] - 实现更高自主性的关键技术瓶颈在于更智能的模型、更长的上下文窗口和更优越的记忆能力 [21] - Codex在处理任务时长方面的改进速度令人震惊 [21] 创业机遇与护城河构建 - 掌握当前AI知识的20岁年轻人面临前所未有的广阔机遇空间，堪称创业与创新的黄金一代 [1][22] - 建立公司护城河的关键在于"独特性"，需找到与产品、技术、市场和时机完美匹配的要素 [22] - 独特优势往往在实践中发现，ChatGPT的记忆功能是意外涌现的竞争优势 [23] - 建议从实践中学习，"让战术引领战略"，从奏效的事情做起并演变为战略 [22] 模型性能与AGI定义 - 在GPQA基准测试中，GPT-5表现落后于Claude Opus，但公司对发布此类排名持开放态度 [1][25] - 竞争能激励进步，但基准测试结果不会改变GPT-6的核心战略方向 [25] - AGI标准定义为在绝大多数具备经济价值的工作上超越人类，以及能够做出新颖科学发现扩展人类知识总量 [1][26] - AI开始做出微小但新颖的科学发现是当前最具AGI特征的重要进展 [27] AI应用场景与商业模式 - Sora作为独立应用发布，旨在将其娱乐属性与ChatGPT的个人和社交体验区分开 [3][43] - Sora应用中的Cameo功能可能探索为用户提供收入分成的模式，商业模式可能包括按次付费或广告驱动 [3][36][37] - 公司致力于打造卓越的AI超级助手，而非复制中国的"万能应用"模式 [3][42] - 语音被视为重要交互界面，未来设备将支持更直接、更精准的语音交互 [3][45] AI对社会与工作的影响 - AI将深刻改变对工作的定义，知识型工作将首当其冲，新的社会契约将应运而生 [3][39] - 经济本身会自我修正，能更高效利用AI的个人和公司将比其他人更有能力塑造未来 [30] - AI可能产生低投入、高返工率的"工作废料"，但这是所有工具使用不当的普遍现象而非AI原罪 [1][29] - 面对能力超强的AI模型，建立一个全球性框架以降低灾难性风险至关重要 [3][41]

公司战略与市场动态 - 亚马逊正加倍投入其自主人工智能领域雄心 通过聘请两名高级管理人员来帮助构建其不断增长的开发者工具和智能体基础设施组合 [1] - 亚马逊云计算部门AWS采取积极举措 旨在将自身定位为自主人工智能领域的领导者 智能软件代理可代表用户构建、部署和管理复杂应用程序 [2] - 早期关于亚马逊准备在AI代理市场大展拳脚的报道 曾引发公司股价上涨 [2] 关键人事任命与职责 - David Richardson重返亚马逊云服务 担任AgentCore副总裁 该产品是公司的基础代理基础设施产品 [3] - David Richardson是拥有16年经验的云业务资深人士 在2022年离开前曾主导推出AWS的无服务器业务 此次回归将负责AgentCore及相关项目 如Strands SDK和Bedrock平台内的Agent Builder [3] - 公司内部对其有较高期望 预计他将在AgentCore体系下启动其他新的重要项目 [4] - Joe Hellerstein教授加入AWS 担任副总裁和杰出科学家 将在推进AWS的自主集成开发环境Kiro方面发挥关键作用 [5] - Joe Hellerstein将专注于将其领导的Hydro项目框架原则整合到Kiro中 以增强平台的可靠性和对开发者的吸引力 [9] 产品进展与市场反响 - AWS的自主集成开发环境Kiro迅速获得市场关注 在发布第一周内吸引了超过10万用户 [5] - 公司期望通过整合Hydro框架与Kiro 帮助客户构建稳健、高性能的分布式系统 [10]

财报发布时间与历史表现 - 公司计划于2025年8月8日发布第二季度财报 [1] - 上一季度调整后每股亏损24美分 优于市场预期的27美分亏损 [1] - 自2024年6月上市以来 公司在过去四个季度中两次超预期 两次不及预期 平均负面盈利意外为2.07% [1] 第二季度业绩预期 - 市场预期第二季度营收2.993亿美元 同比增长80.4% [2] - 过去90天内 第二季度每股亏损预期从19美分收窄至23美分 [2] - 当前季度(6/2025)每股亏损预期稳定在23美分 较90天前恶化4美分 [3] 股价表现与行业对比 - 第二季度股价累计上涨34.5% 显著跑赢医疗科技行业9.3%的涨幅和医疗板块3.4%的跌幅 [3][4] - 同期标普500指数上涨10.7% [4] - 表现优于同业10x Genomics(上涨33.5%)和SOPHiA GENETICS(下跌2.3%) [4] 战略合作与业务进展 - 与阿斯利康和Pathos达成2亿美元AI基础模型合作 将开发全球最大肿瘤学多模态数据库 [8] - 合作收入将在三年内按比例确认 第二季度开始计入 [8] - 遗传检测业务延续一季度23%的增长势头 超出管理层预期的中高双位数增长 [9] - 获得FDA对ECG-Low EF AI心电图工具的批准 扩大心脏病学布局 [10] - 推出xM for TRM液体活检检测 用于监测免疫治疗反应 [10] 产品与技术发展 - 整合GenAI临床助手Tempus One至电子病历系统 提升医生工作效率 [11] - 推出Agent Builder平台 支持定制化GenAI工具开发 [11] 财务与估值状况 - 一季度调整后EBITDA亏损1620万美元 同比收窄但持续亏损 [12] - 当前市销率6.86倍 高于行业平均5.80倍和同业10x Genomics(2.70倍)、SOPHiA GENETICS(2.40倍) [15] - 市销率低于一年中位数8.00倍 估值从历史高点有所回落 [15] 行业前景与挑战 - AI医疗市场预计将呈指数级增长 公司处于有利竞争位置 [16] - 研发投入增加可能导致二季度运营费用上升 影响短期盈利能力 [13] - 宏观因素如关税政策、医院预算限制可能影响产品采用率 [13]

财务数据和关键指标变化 - 第二季度总收入为3.24亿美元，同比增长14% [22] - 国际收入同比增长13%，受汇率影响产生约3个百分点的逆风，按固定汇率计算增长16% [22] - 非GAAP运营利润为4400万美元，非GAAP运营利润率提升至13% [22][25] - 当前RPO（剩余履约义务）同比增长21%，当前递延收入增长13% [22] - 全年收入指引上调至12.99亿至13.02亿美元，同比增长13% [29] 各条业务线数据和关键指标变化 - 新客户ARR增长强劲，尤其在总承包商、业主和公共部门领域表现突出 [23] - 产品交叉销售占比从历史20%提升至30%，主要得益于财务套件的高附加率 [24] - 大型交易（6-7位数交易）同比增长21%，超过2500名客户贡献超过10万美元ARR [6] 各个市场数据和关键指标变化 - 国际市场中，日本、阿联酋等地均有重要客户签约，包括日本最大承包商之一和阿联酋长期总承包商 [15] - 美国市场表现强劲，新增客户包括Calpine Corporation、Clayco等知名企业 [12][13] - 公共部门机会显现，公司获得FedRAMP认证，为联邦市场服务奠定基础 [19] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 推出Procore Helix AI智能层，包括Assist、Agent Builder和Developer Studio等创新功能 [8][9] - 通过收购Novarendr和Flypaper增强3D BIM引擎能力，推动行业数字化转型 [10] - 聚焦高效增长，目标中期实现25%自由现金流利润率，长期目标为40% [27] - 市场定位为建筑行业类别领导者，专注于提升市场份额和平台整合能力 [18] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 客户对技术变革持乐观态度，AI自动化推动建筑行业向知识型工作转型 [11][12] - 宏观经济环境与上季度相比变化不大，客户表现出较强韧性 [94][117] - 预计第三季度收入为3.26亿至3.28亿美元，同比增长10%-11%，非GAAP运营利润率维持在13%-13.5% [28] 其他重要信息 - 公司计划在10月的Groundbreak活动上展示更多创新成果 [20] - 合同期限延长对当前RPO增长产生积极影响，预计这一影响将在第四季度逐渐减弱 [25][102] 问答环节所有的提问和回答 问题: AI产品Helix的客户采用情况 - 客户反馈积极，Procore被视为核心数据系统，AI功能有望显著提升效率 [32][36] - 公司聚焦于让客户尽早使用产品，以发现更多价值点 [34] 问题: 销售模式调整的进展 - 销售团队转型按计划进行，转化率、管线周期等指标改善， attrition保持低位 [39][40] - 技术专家的加入推动了交叉销售增长，预计这一趋势将持续 [73][74] 问题: 长期定价模式的可能性 - 公司保持灵活性，针对不同客户需求提供多种定价方案（如按席位许可），但ACV模式仍为主流 [54][55] 问题: 数据整合对AI应用的影响 - 建筑行业数据结构化程度高，客户正通过平台整合数据以最大化AI价值 [66][67] 问题: 自由现金流展望 - 全年自由现金流利润率预计与运营利润率基本一致，季度波动无需过度解读 [78] 问题: 大型交易增长原因 - 销售模式优化和高端市场聚焦共同推动大型交易增长，但Q2通常非旺季 [110][111] 问题: 产品包装测试进展 - 早期试点聚焦简化销售流程，尚未对业绩产生影响，未来将根据客户需求调整 [124][125]

微软Azure与AI服务发展 - 公司持续扩展Azure平台和AI服务以满足智能工具和自动化需求 将AI深度整合至产品体系中 基于Azure基础设施帮助机构创建部署AI代理[1] - 2025财年第三季度超过10,000家机构使用Agent Service 平台内创建超100万个自定义代理 环比增长130% 同期处理超100万亿tokens 同比激增5倍[1] - 新推出的MU语言模型已应用于Windows 11设置中的AI代理 用户可通过自然语言交互系统设置 展示Azure AI在实际场景的应用能力[2] 业务增长与财务表现 - 2025财年Q3智能云业务收入268亿美元(占比379%) 同比增长21% 其中Azure等云服务增长33% AI服务贡献16个百分点的增长[4] - 预计2025财年智能云业务总收入将达1053亿美元 同比增长204%[4] - 公司股价年内上涨177% 表现优于计算机软件行业(135%)和科技板块(45%)[7] 市场竞争格局 - 亚马逊AWS通过Agents for Bedrock等工具降低代理型AI开发门槛 提供跨应用数据支持 强化下一代AI平台竞争力[5] - 谷歌云推出Agent Builder工具 整合Gemini模型提升代理开发效率 加速实际场景应用[6] 估值与预期 - 公司当前远期市销率为117倍 高于行业平均959倍 价值评分为D级[11] - 2025财年Q4每股收益预期为335美元(30日内持平) 同比增长1356% 全年预期1336美元 同比增长1322%[14]

AI对开发者角色的影响 - AI不会取代开发者，而是推动其向更具战略价值的技术决策者角色进化 [1] - 在Salesforce内部，AI生成的代码占比达20%，每月活跃用户3.5万人，接受使用的代码达1000万行，节省开发者3万小时/月 [1] - 开发者从纯技术执行转向战略思考，聚焦客户需求而非代码编写本身 [2] AI驱动的开发模式变革 - "氛围编程"成为新方法：开发者提供高级指令，AI生成初稿后由开发者优化调整 [3] - AI擅长标准业务应用开发，但构建底层系统（如数据库）仍需人工主导 [4] - 开发周期全面压缩：原型制作从数周缩短至数小时，测试阶段AI可自动生成回归测试用例 [6] AI时代的质量控制与技能需求 - AI生成代码需全新测试方法，Salesforce开发Agentforce Testing Center应对随机性系统故障 [4] - 开发者需掌握边界测试和护栏设置，确保AI输出稳定性 [4] - 算法思维重要性提升：问题拆解、需求建模等计算机科学基础技能更关键 [7] 开发者角色升级与工具支持 - 开发者从执行者转变为商业伙伴，承担监督AI和最终决策责任 [7] - Salesforce提供全流程工具链：Agentforce for Developers（代码生成）、Agent Builder（自定义）、Agentforce Testing Center（测试） [8] - AI作为"编译器"重塑行业，适应变化的开发者将更具不可替代性 [8]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度营收4 24亿美元 同比增长5% 剔除200万美元外汇不利影响后为4 26亿美元 [6] - 年度经常性收入(ARR)达16 66亿美元 同比增长14% 净新增ARR为6000万美元 剔除外汇影响为6100万美元 [6][25] - 全年营收14 3亿美元 同比增长9% 当前剩余履约义务(RPO)12 43亿美元 同比增长7% [24][29] - 第四季度非GAAP营业利润率32% 同比提升400个基点 全年非GAAP营业利润2 41亿美元 [31] - 现金及等价物17亿美元 无债务 全年通过股票回购向股东返还3 9亿美元 [31] 各条业务线数据和关键指标变化 - AI产品客户渗透率达20% 其中ARR超100万美元的客户渗透率超过85% [25] - 云ARR达9 75亿美元 同比增长超50% 包括混合云和SaaS产品 [26] - 客户总数10,750家 ARR超10万美元客户2,292家 ARR超100万美元客户317家 [27][28] - 美元净留存率110% 大客户(ARR超500万美元)数量同比增长30% [28][29] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国政府业务受过渡期影响 交易签署时间延迟 预计上半年影响显著 [7][33] - 宏观经济波动加剧 客户预算不确定性增加 外汇波动显著 [9][34] - 加拿大银行等客户近期重新审批所有采购 交易周期延长 [38][39] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 三大战略重点:加速Agentic产品创新 提升客户采用率 优化运营效率 [10] - 推出Agentic Orchestration产品 可协调专用代理与机器人协作 本周进入公开预览 [15] - 收购PEAK AI增强垂直行业代理能力 覆盖制造/零售/CPG等领域 [17] - 与德勤合作推出Agentic ERP解决方案 与微软深化Azure/365/Copilot整合 [19][20] - 被Everest Group评为智能自动化平台领导者 [20] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 短期面临政府过渡和宏观不确定性 但长期看好公共部门业务前景 [7][8] - 创新速度创纪录 年度推出Autopilot/Agent Builder等9项新产品 [12] - Agent Builder私测版获数百客户采用 已创建3000个代理处理关键流程 [14] - 预计SaaS转型将造成全年营收增长2%的阻力 [34] 其他重要信息 - 年度Agentic AI峰会将于3月25日举办 [21] - 2026财年指引:营收15 25-15 3亿美元 ARR18 16-18 21亿美元 [34] - 预计上半年营收6 65亿美元 下半年季节性增强 [34] 问答环节所有的提问和回答 关于近期宏观波动影响 - 过去两周客户交易延迟现象加剧 如加拿大银行重新审批近90天所有采购 [38][39] - 联邦政府业务占比较大 部分机构采购暂停30天 但长期价值主张未变 [45][46] 关于Agentic产品进展 - 早期应用集中在财务/医疗领域 如总账编码/保险理赔等流程 [41] - 代理商业化将采用基于用量的计费模式 预计4-5月公布细节 [65] - 既有小规模POC也有大额部署 已有3家客户进入有限GA阶段 [100] 关于竞争定位 - 差异化在于端到端流程协调能力 支持开源框架避免厂商锁定 [89][90] - 垂直化战略通过收购PEAK AI加速 重点布局金融/医疗行业 [91] 关于云迁移趋势 - 新客户直接上云+现有客户迁移双轮驱动 云ARR占比持续提升 [96] - 客户为加速AI产品采用而迁移 如某金融机构迁移数千流程至云端 [27]