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Agora(API) - 2024 Q4 - Earnings Call Transcript
2025-02-26 07:21
财务数据和关键指标变化 - 第四季度总营收3450万美元,排除特定低利润率产品收入后,同比增长4%,环比增长9.1%,核心营收1740万美元,环比增长10.8%,同比增长13.7% [7][20] - 第四季度Xiong Wang营收1.222亿元人民币,排除特定低利润率产品收入后,环比增长8.2%,同比下降5.4% [21] - 第四季度毛利率为66.6%,排除特定产品毛利润后,持续经营业务毛利率环比略降0.1%,同比略降0.8% [23] - 第四季度运营费用2850万美元,较2024年Q2的3260万美元减少410万美元,预计2025年Q1运营费用将进一步节省 [24] - 第四季度研发费用1480万美元,同比下降9.3%,占总营收42.9%;销售和营销费用730万美元,同比增长3.1%,占总营收21.1%;一般及行政费用640万美元,同比下降18.4%,占总营收18.6% [25] - 第四季度净利润20万美元,净利润率为0.5%,去年同期净亏损率为7.2% [26] - 第四季度经营现金流450万美元,去年为370万美元;自由现金流430万美元,去年为340万美元 [28] - 截至2024年底,公司现金、现金等价物、银行存款和银行发行的金融产品共计3.638亿美元,季度净现金流入主要来自430万美元的自由现金流,部分被140万美元的股票回购抵消 [29] - 2025年第一季度,预计总营收在3100万 - 3300万美元之间,2024年第一季度为2970万美元(排除特定低利润率产品收入) [30] 各条业务线数据和关键指标变化 - 截至2024年底,Agora活跃客户超1700个,Xiong Wang(排除Ismaq)接近2000个,分别较去年增长2%和8% [7] - Agora基础净留存率为95%,Xiong Wang为79%(排除特定产品收入和已终止业务) [22] 各个市场数据和关键指标变化 - 中国市场需求主要集中在物联网和数字化转型领域,全球市场直播电商、零售经济和中国企业出海是增长驱动力 [36] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司致力于推动运营效率,实现可持续盈利增长,2025年目标是保持持续盈利,驱动因素包括战略举措、运营效率和生成式AI新兴市场机会 [7][31] - 公司支持并参与开源项目TEN,推出企业级对话式AI引擎,可与新AI模型轻松集成,提升对话体验,有望加速对话式AI在各行业的应用,成为未来增长关键驱动力 [11][13][17] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 过去几年公司面临疫情、监管变化和宏观经济压力等挑战,但团队努力使公司重回盈利,对未来发展充满信心 [6] - 生成式AI革命为公司业务带来机遇,公司实时互动技术可实现人与AI模型的无缝语音交互,但当前大语言模型语音交互能力存在不足 [8][9][10] - 公司预计2025年保持持续盈利,通过战略举措、运营效率和生成式AI新兴市场机会实现目标 [31] 其他重要信息 - 董事会批准将股票回购计划延长12个月至2026年2月28日,反映对公司长期增长潜力的信心和对股东价值的承诺 [29][30] 问答环节所有提问和回答 问题1: 海外和中国市场需求趋势、2025年增长的关键领域、AI相关需求增长情况及应用场景、2025年毛利率和GAAP利润目标 - 中国市场需求主要在物联网和数字化转型领域,全球市场直播电商、零售经济和中国企业出海是增长驱动力;公司推出对话式AI引擎后收到大量客户兴趣 [36] - 开发者和客户对AI兴趣增长,对话式AI引擎适用于构建语音AI代理,在陪伴应用、教育平台、企业客服等场景有巨大潜力,但构建复杂代理仍需时间,当前AI在现有成熟用例中应用更快 [37][38][39][40] - 公司预计毛利率维持在67%左右,计划保持营收增长并控制运营费用,预计净利润增长强于营收增长 [42][43][44] 问题2: Agora在Q4增长率达到13.7%的原因及2025年增长势头是否持续、DeepSeq对语音和多模态交互需求的影响以及未来两年公司重点关注场景 - Agora Q4增长得益于新用例业务拓展,如直播电商在不到两年内全球营收占比超10%,Agora营收占比近20%,且仍在增长;创作者经济和基于时间的社交网络也是增长因素,公司对Agora业务前景乐观 [49][50][51] - AI赋能的对话式AI用例分为服务代理效率和陪伴两类,陪伴应用、教育用例、物联网设备、客服和呼叫中心、效率类副驾驶等领域有增长潜力,AI社区发展也将推动增长 [52][53][54] - DeepSeq为代理构建提供支持,提升语言模型能力,未来两年多模态或语音对话式AI体验将应用于更多实际用例,语音交互将成为AI代理关键能力,框架方面多智能体协作和操作将有更多发展 [56][57][58][59]