Confluent, Inc. (NASDAQ:CFLT) is Hot AI Stocks on Wall Street’s Radar. On December 9, Bernstein reiterated an “Outperform” rating on the stock with a $31.00 price target. The rating affirmation follows IBM’s announcement to acquire the company for $11 billion. IBM announced Monday that it is acquiring data streaming platform Confluent. According to the release, the company will pay $31 per share in cash for all of the issued and outstanding common shares of Confluent. In this regard, Bernstein commented ...

编译 | Tina 当全行业都在追逐 GPU、训练大模型、比拼算力规模时，IBM 选择了一个完全不同的方向：以 110 亿美元的全现金方式拿 下 Confluent。 周一，IBM 正式确认以 110 亿美元收购 Kafka 公司 Confluent。自 Confluent 2024 年 10 月传出"可能出售"的信号后，IBM 几 乎被认为是最自然的买家。 两家公司已建立了五年的战略合作伙伴关系，在此期间，IBM 将 Confluent 作为 IBM Cloud Pak 的集成组件进行推广，同 时，据内部人士透露，IBM 还放弃了其内部的 Kafka 产品，转而专注于出售 Confluent。 按每股 31 美元计算，此次收购相比此前股价溢价约 30%，资金从 IBM 现金储备直接支付。不过由于 Confluent 一直面临困 境，其股价在过去 52 周内波动剧烈，最低跌至 15.64 美元，最高达到 37.90 美元。 按照这个价格，IBM 在开源软件公司上的总支出已超过 500 亿美元，包括 2018 年收购 Red Hat 的 340 亿美元，以及 2024 年收购 HashiCorp 的 64 亿美 ...

收购交易概述 - 美国银行分析认为IBM以每股31美元的价格收购Confluent的交易与公司现有的云及人工智能战略高度契合 [1] - 分析师指出此项收购与IBM的AI战略方向一致 [1] 收购标的的战略价值 - Confluent是一款基于Apache Kafka构建的实时数据流平台 [1] - 该平台对于布局生成式AI、实时应用及现代化工作负载的企业客户具有关键的战略价值 [1] - Confluent的技术能够补强IBM的AI产品矩阵并助力使用传统中间件工具的客户完成技术架构现代化升级 [1] 财务与业务影响预期 - 若交易在2026年年中完成预计Confluent在2026至2027年间将为IBM贡献约6亿美元的营收 [1] - 此次收购预计将推动IBM软件业务增速提升2个百分点左右 [1] 业务协同效应分析 - 在RedHat业务板块此次收购可赋能容器化应用 [1] - 在大型机领域此次收购能强化实时流处理能力 [1] - 收购将提升Instana和Turbonomic两款产品的商业价值 [1] - 收购将进一步夯实Kafka与Watsonx的数据生态优势 [1]

电话会议纪要分析：Confluent 2025年11月会议 涉及的行业与公司 * 会议主要围绕上市公司 Confluent (NasdaqGS: CFLT) 展开[1] * 行业聚焦于企业软件、数据基础设施、人工智能和云计算[8][23][24] * 提及的关键客户与合作伙伴包括 Anthropic、OpenAI、Cursor 以及主要云服务提供商[45][50][64] 核心观点与论据 AI 超级周期的规模与阶段 * AI 周期显著大于以往的计算范式周期 因为它开启了解决更广泛问题的新能力[17] * 目前处于AI价值实现的早期阶段 企业用例刚刚开始迁移[19][21] * 编码辅助是AI知识工作的领先指标 正在被快速采纳并产生深远价值[19][45] AI 对软件行业的影响 * AI将导致软件数量大幅增加 因为AI编码工具能生成更多应用[24] * 基于席位（seat-based）的软件许可模式面临挑战 AI工作负载成本高昂 需要转向消费型定价[24][26] * 软件应用的护城河可能从用户界面转向数据和API的可访问性[28] * 未来软件将更侧重于自动化应用之间的流程 并出现更多定制化软件[31][32] 实时数据的重要性 * 随着软件更多地运营公司 与业务保持同步变得至关重要 这对AI尤其关键[43] * 实时数据对于闭环AI系统（如AI客服）是基础 过时的数据会使智能模型失效[43] * 实时数据需求是Confluent利用AI趋势的重要顺风[43][86] 客户采用模式与未来趋势 * AI采用的第一个浪潮是数字原生公司为特定用例（如编码工具Cursor）打包AI解决方案[45] * 最大的价值解锁在于企业将AI应用于其核心业务问题 但这需要时间且更具挑战性[46][47] * 目前收入更多来自AI初创公司 但几年后大企业贡献的份额可能逆转[48] * 大型语言模型公司（如Anthropic）在资本密集度和解决问题的方式上与典型科技公司截然不同[50][51] Confluent 的竞争定位与价值主张 * 与云提供商自有服务（如Amazon Kinesis）的竞争动态相对稳定 Apache Kafka已成为流数据处理领域事实上的标准[58][61][62] * Confluent的差异化优势在于：提供完全托管的云原生服务、构建完整的实时数据平台（包括连接性、治理和Flink处理）、以及实现跨环境（边缘、本地、多云）的无缝连接[54][55][56] * 开源（Kafka）作为一种标准化机制 带来了强大的生态系统和粘性[57][58][59] 市场整合与竞争格局 * 企业买家倾向于保持一定程度的竞争以避免单一供应商攫取过多价值 这为多个参与者创造了空间[74] * 在LLM领域 新进入者面临资本和研究方面的巨大壁垒 但企业理性会支持少数几家主要提供商共存[73][74][77] * 开源LLM（如DeepSeek）的作用类似"编译后的二进制文件" 用户无法在此基础上进行迭代创新 这与传统开源模式不同[80][81] 其他重要内容 技术演进与护城河 * AI带来的软件生产力阶跃变化 类似于从汇编语言到高级语言的转变 最终导致软件工程师的经济价值提升[35][36] * 可持续的护城河包括规模、客户关系、网络效应以及作为连接层所带来的粘性[34] 未来展望与机遇 * 物理世界AI和机器人技术是下一个值得关注的重要维度[83][84] * Confluent将自身定位为AI用例的基础数据层 特别是其新推出的实时上下文数据处理功能[86][87] * AI是一项重大的通用技术 其影响可能被低估 但完全实现则需要时间[21]

软件行业资金流向 - 美软件行业出现明显资金流入 [1] - 多只个股股价大幅上涨，例如Datadog股价超预期大涨20% [1] 个股表现 - Datadog作为未受预期关注的个股，实现了超出市场预期的强劲表现，股价上涨20% [1] - 同行公司如MongoDB、Snowflake以及Kafka相关工具股价均被推高 [1] - 部分人工智能所需工具类公司股价持续上涨，NET股价创下历史新高 [1]

财务数据和关键指标变化 - 第三季度订阅收入增长19%至2.863亿美元 [21] - Confluent Cloud收入增长24%至1.61亿美元，占总订阅收入的56%，高于去年同期的54% [21] - 非GAAP营业利润率扩大340个基点至创纪录的9.7%，超出指引270个基点 [22] - 订阅毛利率为81.8%，高于80%的长期目标阈值 [22] - 调整后自由现金流利润率提高450个基点至8.2% [22] - 非GAAP每股收益为0.13美元，使用3.706亿稀释加权平均流通股计算 [22] - 期末现金、现金等价物及有价证券为19.9亿美元 [23] - 第四季度订阅收入指引为2.955亿美元至2.965亿美元，同比增长约18% [24] - 2025财年订阅收入指引为11.135亿美元至11.145亿美元，同比增长约21% [25] 各条业务线数据和关键指标变化 - Confluent Platform收入增长14%至1.254亿美元，主要由金融服务领域的健康需求驱动 [21] - Flink ARR（Confluent Cloud部分）环比增长超过70% [7][27] - 目前有超过1,000名客户使用Flink，其中超过12名客户Flink ARR超过10万美元，4名客户Flink ARR超过100万美元 [27][59] - Flink业务在不到一年内已扩展至八位数低位的ARR规模 [30] - WarpStream收购一周年，消费量在过去一年增长近8倍 [12][29] - 合作伙伴在过去12个月贡献了超过25%的新业务，高于上一季度的超过20% [9][29] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国地区收入增长13%至1.721亿美元 [22] - 美国以外地区收入增长29%至1.264亿美元 [22] - 联邦政府业务占总收入比例为低个位数，第三季度表现符合预期 [81] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司专注于通过现场团队调整推动更多用例进入生产阶段，晚期渠道管线价值连续增长超过40% [5][26] - 加速数据流平台（DSP）专家团队建设以推动多产品销售，Flink表现强劲 [7][33] - 在AI领域定位为提供AI代理和应用的上下文数据层，已有超过100家AI原生客户，其中21家ARR超过10万美元 [13][29] - 合作伙伴生态系统持续走强，被MongoDB评为年度合作伙伴，并作为AWS AI代理和工具类别的发布合作伙伴 [10] - 针对云服务提供商（CSP）流媒体产品的替代率保持在90%以上，平均交易规模在过去两个季度翻倍以上 [10] - 多租户企业集群和WarpStream共同推动过去三个季度消费量增长4倍，预计对订阅毛利率长期有利 [10] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司对云业务的强劲消费增长和完整数据流平台的吸引力感到鼓舞，特别是Flink [19] - 随着AI在各行业和地区投入运营，对由数据流驱动的实时上下文的需求预计将增长 [19] - 公司处于有利位置，可以利用前方巨大的市场机会 [30] - 优化水平已稳定在历史正常范围内，属于健康水平 [60][76] - 尽管存在个别大客户从云迁移至本地部署对第四季度云收入产生低个位数影响的预期，但整体增长趋势稳定 [68][99] 其他重要信息 - 客户指标：ARR超过2万美元的客户数量增至2,533家，环比增加36家；ARR超过10万美元的客户数量为1,487家，环比增加48家，为两年来最大季度净增；ARR超过100万美元的客户数量增至234家，增长加速至27% [23] - 净收入留存率（NRR）稳定在114%，总收入留存率（GRR）保持在接近90% [24] - 剩余履约义务（RPO）增长43%，连续第四个季度加速 [26] - 公司即将在New Orleans举办Current数据流活动，并发布新功能以加强实时治理上下文交付 [17][49] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于上市策略变化的进展和转化趋势，以及处理增量渠道的能力 [32] - 上市策略调整包括DSP专业化模型和围绕消费的现场执行改进，这些是消费渠道进展的主要驱动力 [33] - 对渠道有高度信心，因为这些是客户即将投入生产的工作负载，将推动未来季度的消费 [34] - 现场团队在过去几个季度的执行力令人印象深刻，确保了用例使用完整产品并顺利投入生产 [34] 问题: RPO和cRPO加速是否应视为可靠的领先指标 [35] - 对于Confluent Platform业务，RPO绝对是未来有机增长最重要的领先指标 [37] - 对于Confluent Cloud业务，短期更关注新用例投入生产的势头，长期则关注RPO，其与云收入的覆盖率年内持续提高 [37][38] 问题: 增长何时见底，以及新产品的蚕食效应 [41][43] - 云业务表现强劲，第四季度指引上调，若剔除个别客户影响，云增长率基本稳定 [42] - 新产品如WarpStream和企业集群被证明是显著的顺风，推动客户进行更大规模的迁移，平均交易规模增大，且由于架构成本效益高，对毛利率有利 [43] 问题: 晚期渠道管线增长40%的驱动因素和历史背景 [46] - 该指标用于衡量现场团队围绕消费项目执行的改进效果，是未来季度收入的合理前瞻性指标 [46] - 公司未计划公开该指标的全部历史数据，但其代表了现场执行的有效性 [46] 问题: 对流代理（Streaming Agents）的早期响应和客户准备度 [47] - 流代理和实时数据集的提供都是巨大的机会，公司即将在Current活动上发布相关公告 [48][49] - AI系统开发需要与数据迭代工作，并能将原型转化为生产系统，公司的基础能力在此方面具有优势 [50][51] 问题: Flink的进展是否增加乐观情绪，以及第四季度订阅收入指引上调的原因 [55] - 对Flink的增长感到非常兴奋，该产品经过一年发展已达到可观规模，未来潜力巨大 [56][57] - Flink的采用广度和深度俱佳，超过1,000名付费客户，12名客户ARR超10万美元，4名客户ARR超100万美元 [59] - 第四季度指引上调主要源于云业务，驱动因素包括新用例投入生产的势头、优化水平正常化以及Flink的持续强势 [60][61] 问题: 近期的AI生产用例类型 [64] - AI用例广泛，包括客户支持、异常调查等，涉及零售、金融服务、保险、物联网制造等多个行业 [64] - 关键挑战在于完成数据连接并投入生产，确保系统从99%可靠提升至99.99%可靠 [65] 问题: 大客户从云迁移至本地部署的影响 [66] - 该客户迁移导致其对Confluent的支出将显著减少，对第四季度云收入产生低个位数影响，此影响已计入指引 [68] - 该客户在第三季度有收入贡献，主要影响体现在第四季度 [68] 问题: 云服务提供商替代机会的规模和近期加速原因 [71] - 替代机会规模可观，驱动因素包括TCO的改善（通过新集群架构实现）和数据流平台（DSP）能力的重要性提升 [72] - 公司致力于通过迁移工具使迁移过程更容易，预计将加速系统过渡 [73] 问题: 第四季度指引中对优化水平的考量 [74] - 优化是云业务的常态，第三季度优化水平处于历史正常范围，属于健康水平 [76] - 业务势头需综合现有客户增长、新用例投入生产和新产品采用三者来看 [76] 问题: 第三季度表现改善在多大程度上归因于销售执行改善 versus 宏观顺风（包括AI） [79] - 难以精确区分，但公司确实进行了一系列结构性改进，新产品也带来了增量收入 [79] 问题: 联邦政府停摆对第四季度指引的影响 [80] - 联邦业务占总收入比例为低个位数，第三季度表现符合预期，第四季度指引已谨慎纳入相关交易预期 [81] 问题: AI原生客户的使用模式 [85] - AI公司作为科技公司，其使用模式与其他科技公司类似，但也存在AI特定用例，如数据流、建议、推荐、行动以及持续的模型评估反馈循环 [86][87][88] 问题: 基于第四季度约20%的云增长率，对下一年云收入的展望 [89] - 公司正在制定2026财年计划，未提供具体指引，但指出新用例投产、优化水平稳定、Flink驱动以及RPO覆盖率提高是积极因素，同时需考虑大客户迁移对明年上半年的影响 [90] 问题: 第三季度月度消费趋势 [94] - 月度消费增长率环比改善，公司对此感到满意，但未来将避免提供此类细节 [95] 问题: 数据流平台（DSP）专业化团队的组建和成熟度 [96] - 该团队已组建完成并处于全面执行模式 [97] 问题: 第四季度云指引是否仍假设优化或消费趋势低于历史水平，以及NRR是否会下降 [99] - 优化是每个季度的常态，第三季度优化水平已正常化，若剔除大客户影响，第四季度增长率与第三季度大致持平 [99] - NRR在短期可能波动，但长期由核心流媒体、DSP、AI和合作伙伴生态系统等机会驱动，这些因素在第三季度均产生积极结果 [100][101] 问题: Flink云业务增长的基线预期 [102] - 对Flink表现非常满意，其广度和深度是亮点，超过1,000名客户，12名客户ARR超10万美元，4名客户ARR超100万美元，第三季度环比增长超70%，预计将成为2026财年Confluent Cloud的重要贡献者 [103] 问题: Flink客户的易获胜利与学习经验，以及与Databricks竞争的看法 [105] - Flink用例广泛，包括实时数据管道和基于数据的智能行动，较大客户正将现有批处理流程迁移至Flink [106] - 与Databricks保持紧密合作伙伴关系，服务不同用户群体（Confluent偏向实时操作应用和软件工程师，Databricks偏向数据工程师和分析师），整体市场互补 [107][108]

财务数据和关键指标变化 - 第三季度订阅收入增长19%至2.863亿美元 [4][24] - Confluent Cloud收入增长24%至1.61亿美元，占总订阅收入的56% [5][24] - 非GAAP营业利润率扩大340个基点至9.7%，超出指引270个基点 [26] - 调整后自由现金流利润率提升450个基点至8.2% [26] - 非GAAP每股收益为0.13美元，使用约3.706亿稀释加权平均流通股计算 [27] - 季度末现金、现金等价物及有价证券总额为19.9亿美元 [27] - 剩余履约义务（RPO）增长43%，连续第四个季度加速增长 [30][46] 各条业务线数据和关键指标变化 - Confluent Platform收入增长14%至1.254亿美元，主要由金融服务领域的健康需求驱动 [24] - Flink产品表现强劲，Confluent Cloud的Flink年度经常性收入（ARR）环比增长超过70% [7][31] - 使用Flink的客户数量超过1000家，其中包括12家ARR超过10万美元的客户和4家ARR超过100万美元的客户 [31][78] - WarpStream收购一周年，消费量在过去一年增长近8倍 [14][35] - Flink已发展成为ARR达八位数低位的业务 [35] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国市场收入增长13%至1.721亿美元 [25] - 美国以外市场收入增长29%至1.264亿美元 [25] - 联邦政府业务收入在第三季度符合预期，占总收入比例为低个位数 [110] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 销售团队调整专注于将更多用例投入生产，晚期管线价值环比增长超过40% [6][30][58] - 专注于通过DSP专家团队推动多产品销售，Flink产品增长强劲 [7][40] - 合作伙伴生态系统持续发力，过去十二个月中合作伙伴贡献的新业务占比超过25% [10][33] - 在替代云服务提供商（CSP）流式处理解决方案方面保持高竞争力，胜率保持在90%以上，平均交易规模在过去两个季度翻倍以上 [11] - 公司定位为AI代理和应用程序提供上下文数据，成为企业AI的上下文层 [15][16][17][18][19][20] - 多租户集群、企业集群和WarpStream共同推动了过去三个季度消费量增长四倍 [11] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 对云业务消费增长和数据流平台（特别是Flink）的进展感到鼓舞 [22][36] - AI正跨越各个行业和地域进入运营阶段，对由数据流驱动的实时上下文需求将会增长 [22] - 随着公司收入规模超过10亿美元，合作伙伴将在未来几年推动增长和杠杆效应方面发挥更大作用 [34] - 资本配置策略（尤其是并购）显示出有效性，WarpStream和Flink产品均取得显著进展 [35] 其他重要信息 - 客户指标持续改善：ARR超过2万美元的客户数量增至2533家，环比增加36家 [27]；ARR超过10万美元的客户数量增至1487家，环比增加48家，为两年来最大季度净增 [6][28]；ARR超过100万美元的客户数量增至234家，增长加速至27% [28] - 季度净留存率（NRR）稳定在114%，总留存率（GRR）保持在接近90% [29] - 公司拥有超过100家AI原生客户，其中21家ARR超过10万美元 [32] - 第四季度指引：订阅收入预计在2.955亿至2.965亿美元之间，增长约18%；非GAAP营业利润率约为7%；非GAAP每股收益预计在0.09至0.10美元之间 [29] - 2025财年指引：订阅收入预计在11.135亿至11.145亿美元之间，增长约21%；非GAAP营业利润率约为7%；非GAAP每股收益预计在0.39至0.40美元之间；调整后自由现金流利润率约为6% [29] 总结问答环节所有的提问和回答 问题：销售团队调整的成效和管线转化趋势 [38] - 回答：专业化模式和现场执行改进效果显著，对晚期管线有高度信心，这些是客户工作负载进入生产阶段的指标，将驱动未来季度的消费 [39][40][41][42] 问题：RPO作为领先指标的可靠性 [43] - 回答：对于Confluent Platform业务，RPO是最重要的领先指标；对于Confluent Cloud业务，短期驱动力是新用例投入生产，长期可见性来自RPO与收入覆盖率的提高 [45][46][47] 问题：增长何时见底 [50] - 回答：对业绩感到满意，云业务表现强劲，如果剔除特定客户影响，云增长率趋于稳定，DSP产品（如Flink）达到规模并开始做出更大贡献是积极趋势 [51][52] 问题：新集群产品（如WarpStream）是否对核心流业务产生蚕食效应 [53] - 回答：新产品的增加被证明是显著的顺风，客户倾向于投入更大的工作负载，交易规模显著改善，由于架构成本效益高，对毛利率也是顺风 [54][55] 问题：晚期管线增长40%的驱动因素和历史背景 [57] - 回答：该指标是衡量现场执行改进的内部基准，反映了将新用例投入生产的成效，这些用例将在未来季度实现收入，公司对现场工作方式进行了多项调整并取得有效成果 [58][59] 问题：对流式代理（Streaming Agents）产品的早期响应和客户准备度 [60] - 回答：流式代理已获得认可，它使开发更容易，是将AI系统投入生产的关键部分，公司将在Current大会上宣布更多相关功能 [61][62][63][64][65][66][67] 问题：Flink的进展和未来展望 [71] - 回答：对Flink感到非常兴奋，产品增长出色，市场潜力巨大，AI有助于加速批量查询向流式查询的转换 [74][75][76][77] 问题：第四季度订阅收入指引上调的原因 [72] - 回答：上调主要来自Confluent Cloud方面，驱动因素包括新用例投入生产的势头加速、优化水平正常化以及Flink的持续强势 [79][80][81][82] 问题：近期内更可能进入生产的AI用例类型 [86] - 回答：AI用例范围广泛，包括客户支持、异常调查等，关键在于能否完成数据连接并投入生产，确保数据质量和迭代能力 [87][88] 问题：大型AI原生客户交易的影响机制 [89] - 回答：该客户从Confluent Cloud迁移至本地部署，导致其支出显著减少，这对第四季度云收入产生低个位数影响，此影响已计入指引 [90][91][92] 问题：云服务提供商（CSP）替代机会的规模和近期加速原因 [96] - 回答：替代机会规模可观，驱动因素包括变更带来的总拥有成本（TCO）优势以及DSP能力日益重要，公司正致力于简化迁移工具 [97][98][99][100] 问题：第四季度指引中"健康优化水平"的含义及优化趋势更新 [101] - 回答：优化是云业务的常态，当前水平处于历史正常范围内，是健康的，业务势头需综合看待现有客户增长、新用例投入生产和新产品采用 [102][103] 问题：第三季度业绩改善在多大程度上归因于销售执行改进 versus 宏观顺风（包括AI） [107] - 回答：难以完全区分，但公司进行了一系列结构性改进并取得成效，新产品也带来了额外收入 [108][109] 问题：美国联邦政府潜在停摆对第四季度展望的影响 [109] - 回答：第三季度联邦业务符合预期，占总收入比例为低个位数，第四季度指引已审慎考虑了相关交易 [110][111] 问题：超过10万美元ARR的AI原生客户的使用模式 [115] - 回答：AI公司与其他科技公司使用模式类似，但有特定于AI的用例，如围绕建议、推荐、行动的数据流以及持续评估，这些是天然的流式处理问题 [116][117][118] 问题：基于第四季度云收入约20%的增长展望下一年度趋势 [120] - 回答：正在制定2026财年计划，短期驱动力（如晚期管线、优化稳定、Flink）和长期可见性（RPO覆盖率提高）是积极因素，但大型客户的影响将在明年上半年体现 [122][123][124] 问题：第三季度月度消费趋势的细分情况 [127] - 回答：月度消费增长率环比改善，对此感到满意，但未来将避免提供此类细节 [128][129] 问题：DSP专家团队的组建和成熟度 [129] - 回答：该团队已组建完成并处于全面执行模式 [130] 问题：第四季度云指引是否仍假设优化或消费趋势低于历史水平，以及NRR展望 [133] - 回答：所有季度都存在优化，当前处于正常化水平，剔除大型客户影响后，第四季度增长率与第三季度大致持平，NRR稳定在114%，其长期驱动因素（核心流、DSP、AI、合作伙伴）在第三季度均取得积极成果 [135][136][137] 问题：Flink对云业务贡献的量化及未来增长基线 [138] - 回答：避免提供具体指引，但对Flink的广度和深度感到满意，它将成为2026财年Confluent Cloud的重要贡献者 [139][140] 问题：Flink的易获客用例和与Databricks的竞争 [142] - 回答：Flink用例广泛，包括实时数据管道和基于数据的行动，较大客户正将现有批处理过程迁移过来；与Databricks保持紧密合作伙伴关系，服务于不同用户群体，总体上是互补的 [143][144][145][146]

财务数据和关键指标变化 - 第三季度订阅收入增长19%至2.863亿美元 [19] - Confluent Cloud收入增长24%至1.61亿美元 [3][19] - 非GAAP营业利润率扩大3个百分点至约10% [3] 并进一步达到创纪录的9.7% [20] - 调整后自由现金流利润率增长450个基点至8.2% [20] - 每股收益为0.13美元 [20] - 季度末现金及等价物和有价证券为19.9亿美元 [21] - 递延收入（RPO）增长43% [24] 各条业务线数据和关键指标变化 - 订阅收入占总收入的96% [19] - Confluent Platform收入增长14%至1.254亿美元 [19] - Confluent Cloud收入占订阅收入比例从去年同期的54%提升至56% [19] - Flink相关年度经常性收入（ARR）环比增长超过70% [5][25] - 使用Flink的客户超过1000家 [5][25] 其中12家客户Flink ARR超过10万美元 4家客户超过100万美元 [25] - WarpStream收购一周年内消费量增长8倍 [11][26] - 合作伙伴贡献了过去12个月新业务的25%以上 [8][26] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国市场收入增长13%至1.721亿美元 [20] - 美国以外市场收入增长29%至1.264亿美元 [20] - 联邦政府业务收入占总收入比例为低个位数 第三季度表现符合预期 [81] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略重点包括加强现场团队对齐以推动更多用例投产 以及加速DSP专家团队建设以推动多产品销售 [3][4][5] - 行业竞争方面 公司替换云服务提供商（CSP）流媒体产品的胜率保持在90%以上 平均交易规模在过去两个季度翻了一番以上 [9] - 多租户企业集群和WarpStream在过去三个季度推动了消费量增长4倍 [9] - 公司定位是为企业AI提供情境数据层 帮助AI应用从实验走向生产 [15][16][17] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 管理层对云业务的强劲消费增长和完整数据流平台的吸引力感到鼓舞 [17][18] - 随着AI在各行业和地区变得可操作 对由数据流驱动的实时情境的需求预计将增长 [18] - 对于增长见底时间 管理层指出若剔除某大客户的影响 云业务增长率趋于稳定 并对DSP产品（如Flink）的规模化贡献持乐观态度 [33][34] - 第四季度订阅收入指引为2.955亿至2.965亿美元 同比增长约18% 非GAAP营业利润率指引约为7% [22] - 2025财年订阅收入指引为11.135亿至11.145亿美元 同比增长约21% 非GAAP营业利润率指引约为7% [23] 其他重要信息 - 超过2万美元ARR客户数量增至2533家 环比增加36家 [21] - 超过10万美元ARR客户数量增至1487家 环比增加48家 为两年内最大环比增幅 [4][21] - 超过100万美元ARR客户数量增至234家 增长加速至27% [21] - 净收入留存率（NRR）稳定在114% 总收入留存率（GRR）保持在90%左右 [21][22] - 公司拥有超过100家AI原生客户 其中21家ARR超过10万美元 [26] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于市场组织变革的成效和渠道转化趋势 - 回答指出专业化模型和现场执行改进是消费渠道进展的关键驱动因素 对这些用例投产后的消费增长充满信心 [29] 问题: RPO和CRPO加速是否可作为可靠的领先指标 - 回答指出对于Confluent Platform业务 RPO是最重要的领先指标 对于Confluent Cloud业务 短期更关注新用例投产势头 长期则关注RPO对收入的覆盖比例 [31][32] 问题: 增长何时见底以及新产品的蚕食效应 - 回答指出若剔除某大客户影响 云增长率趋于稳定 新产品如WarpStream和企业集群因其架构优势 对交易规模和毛利率均是顺风因素 [33][34][37] 问题: 晚期渠道40%以上环比增长的驱动因素和正常水平 - 回答指出该指标是衡量现场执行效果的重要内部基准 反映了客户工作负载投产的进展 但未提供历史正常水平数据 [38] 问题: 对流式代理（Streaming Agents）产品的早期反馈和潜在规模 - 回答指出流式代理和实时数据集供给是两大AI相关机遇 即将召开的Current大会会有相关公告 并强调该能力对AI系统开发至关重要 [40][41][42][43][44] 问题: Flink的进展是否增强了乐观情绪 以及第四季度订阅收入指引上调的原因 - 回答对Flink的增长轨迹感到非常兴奋 认为其市场潜力巨大 [53][54][55] 第四季度指引上调主要源于云业务 驱动因素包括新用例投产势头、优化水平正常化以及Flink的持续强势 [57][58] 问题: 近期内更可能投产的AI用例类型 - 回答指出AI用例广泛 包括客户支持、异常调查等 跨越制造业、零售、金融等多个行业 关键在于完成数据连接并达到生产就绪的质量要求 [62] 问题: 某大型AI原生客户转向自托管的影响 - 回答确认该客户转向自托管将导致其支出显著减少 对第四季度云收入产生低个位数影响 此影响已纳入第四季度指引 [64][65] 问题: 云服务提供商替代机会的规模和发展势头 - 回答指出该机会规模可观 驱动因素包括改进后的总拥有成本（TCO）和DSP能力 迁移工具的易用性也是关键 [68][69] 问题: 第四季度指引中对优化水平的假设及优化是否仍是逆风 - 回答指出优化是云业务的常态 当前优化水平处于历史正常范围 是健康的 云业务动量需综合现有客户增长、新用例投产和新产品采用来看 [72][73] 问题: 第三季度表现改善在多大程度上归因于销售执行改进 versus 宏观顺风（包括AI） - 回答承认难以完全脱离宏观环境评估 但确信一系列结构性改进（如新产品、现场执行）正在发挥作用 [77][78] 问题: 联邦政府停摆对第四季度指引的影响 - 回答指出联邦业务占比低个位数 第四季度指引已适当考虑了相关交易 [81] 问题: 超过10万美元ARR的AI原生客户的使用模式 - 回答指出AI公司使用模式与其他科技公司类似 但特有用例涉及数据流、建议推荐、行动采取以及持续的评估反馈循环 这是天然的数据流问题 [85][86] 问题: 基于第四季度云收入约20%的增速 对下一年云收入的展望 - 回答未提供下一年指引 但指出新用例投产、优化水平稳定、Flink驱动以及某大客户影响的消退是考虑因素 更多细节将在第四季度财报电话会议中分享 [88][89] 问题: 第三季度月度消费趋势 - 回答指出月度消费增长率环比改善 但未来将避免提供此类细节 [92] 问题: DSP专家团队的建设情况 - 回答确认该团队已组建完毕并处于全面执行模式 [94] 问题: 第四季度云指引是否仍假设优化水平低于历史趋势 以及NRR是否会下降 - 回答指出优化是每个季度的常态 当前水平正常 若剔除某大客户影响 第四季度云增长率与第三季度大致持平 对NRR稳定感到满意 长期驱动因素积极 [95][96] 问题: Flink对云收入的贡献基数及未来增长预期 - 回答避免提供具体指引 但强调对Flink业绩非常满意 其广度和深度显著 将成为下财年云业务的重要贡献者 [98] 问题: Flink的易获用例以及与Databricks结构化流产品的竞争 - 回答将Flink用例分为实时数据管道和基于数据的实时行动两大类 大型客户正在迁移现有批处理流程 关于Databricks 双方仍是紧密合作伙伴 服务不同用户群体 总体互补 [103][104][105][106]

业务规模与技术挑战 - vivo移动互联网业务为全球超过4亿用户提供服务，其消息中间件平台日均处理数据量达十万亿级别[1] - 随着业务流量数十倍增长，原有Kafka架构在多集群管理、弹性扩缩容和海量分区场景下面临性能瓶颈[3] - Kafka架构下Topic和分区数量持续增加导致磁盘随机读写加剧，严重影响集群性能，且资源组隔离与集群拆分的运维成本显著上升[3] - 滴滴大数据原有的DKafka系统面临磁盘IO瓶颈问题，当Broker承载成百上千个Topic分区时，磁盘写入由顺序变为随机，性能急剧下降[8] 技术选型与架构优势 - 公司选择引入Apache Pulsar作为新一代消息中间件，其存算分离架构带来显著优势：无状态Broker支持快速扩缩容，存储层基于BookKeeper实现数据均匀分布和高可用保障[4] - Pulsar独有的Bundle机制能够以有限的逻辑单元管理海量Topic，有效避免元数据膨胀问题，并支持多种消费模式，消费能力扩展不再完全依赖分区数量[4] - Pulsar的存算分离架构通过BookKeeper实现顺序刷盘，彻底解决了随机写入导致的IO瓶颈问题，其多级缓存机制有效实现了IO隔离[9] - Bundle机制将海量分区映射到有限哈希环上，大幅降低了元数据管理和Rebalance压力，节点对等和无状态设计使得扩缩容变得简单高效[9] 实践优化与性能提升 - 在落地实践中，vivo重点优化了Pulsar的Bundle管理机制，通过合理设置Bundle数量范围和拆分策略，确保流量在Broker间的均衡分布[5] - vivo优化了Ledger翻转参数防止数据存储不均衡，建立了统一的数据保留策略，并构建了基于Prometheus + Kafka + Druid的多维监控指标体系[5] - 通过调整负载均衡参数将节点流量偏差控制在20%以内，优化客户端发送参数配置，实施“能者多劳”的发送策略，显著提升发送性能[6] - 滴滴大数据团队在硬件选型上采用SATA HDD盘 + NVME的异构机型，利用Pulsar的Ensemble机制使所有数据盘的存储容量利用率差异控制在10%以内，彻底解决存储热点问题[10] 应用成效与系统替代 - 优化后的Pulsar集群在vivo环境中稳定支撑千亿级消息流量，有效应对各类异常场景，为业务提供高可靠、低延迟的消息服务[6] - 滴滴大数据平台于2021年8月正式上线首个Pulsar集群，经过两年多稳定运行，成功替代原有DKafka系统，支撑数据开发平台和同步中心的数据通道同步任务[7] - Pulsar成功支撑了滴滴Log->ES、BamaiLog->ES、BamaiLog->CK和Log->HDFS等重要数据同步链路，在性能、成本和可靠性方面都带来显著提升[12] - Pulsar在扩缩容方面展现显著优势，计算层Broker扩容后可通过bundle漂移立即分担负载，存储层Bookie扩容后无需数据迁移，新数据自动选择低负载节点写入[10]

阿里云出海服务体系 - 提供一站式服务和生态支持 助力企业无忧出海和业务拓展 [3] - 基于十几年出海经验 结合成熟云产品 为出海企业提供技术底座支撑 [2] 全球技术服务能力 - 建立全天候7x24小时不间断响应体系 包括新加坡国际总部服务中心和4大区域技术服务中心（欧洲葡萄牙 东南亚马来西亚 东亚中国 北美墨西哥） [4] - 在全球不同城市建设27个本地化技术服务中心 为全球500万客户提供技术支持 [4] - 形成全要素技术 组织 生态深度融合的服务阵型和SOP [5] - 提供全生命周期技术服务 覆盖从售前咨询到售后运维的全流程 [6] - 通过智能顾问 文档中心 工单支持 开发者资源 专家技术服务等多渠道满足客户需求 [6] - 技术服务团队已服务百万级行业客户 涵盖从初创公司到行业巨头 [6] 技术保障与治理服务 - 提供故障应急 隐患巡检 容灾建设 高可用改造 出海业务重保等多种技术服务方案 [7] - 沉淀多等级稳定性评估模型 助力企业快速稳健部署海外业务 [7] - 通过Landing-Zone快速构建安全合规的云上环境 包含财务管理 资源规划等八大核心板块 [8] - 采用卓越架构Well-Architected达成安全 稳定性 运营 成本 高效五大架构目标 [8] 差异化部署方案 - 公共云以技术服务化模式提供高性价比云计算服务 覆盖上云前中后全周期专业技术服务 [10] - 专有云以技术产品化模式满足资产自持 行业合规 自主运维诉求 提供标准化SOW SOP和SLA [11] - 为成长型企业推出三类高性价比服务：轻量化产品 AI工具链和场景化AI解决方案 1V1专属技术保障 [12] 全球数字生态建设 - 构建一站式协同高效的产品服务体系 整合金融 供应链等多环节产业链 [13] - 与IBM 德勤 埃森哲 西门子 SAP 英伟达等全球伙伴合作 [15] - 在支付领域提供跨境支付 数字资产托管解决方案 在物流领域提供全链路可视化追踪与异常预警 [13] - 在数据分析领域提供数据处理和分析能力 在通用办公领域提供沟通协作和文档管理解决方案 [14] - 支持Kafka RocketMQ等中间件 TiDB SelectDB等数据库 ElasticSearch Flink等数据分析组件 [14] 本地化服务支持 - 提供全球服务网络 与国际知名咨询公司合作提供战略规划 架构设计 实施部署等服务 [16] - 通过全球本地化服务支持 帮助企业在海外更贴近市场 更高效开展业务 [16]