财务数据和关键指标变化 - 2025财年第一季度，公司总营收达创纪录的149亿美元，同比增长25%；调整后EBITDA达创纪录的101亿美元，同比增长41% [7] - 第一季度毛利率为79.1%，高于预期；运营费用为20亿美元，其中研发费用14亿美元；运营收入为98亿美元，同比增长44%，运营利润率为66% [27][28] - 第一季度自由现金流为60亿美元，占收入的40%；库存为19亿美元，环比增长8%；应收账款周转天数为30天，去年同期为41天 [32][33] - 第一季度末，公司现金为93亿美元，总债务为688亿美元，本季度净偿还债务11亿美元 [34] - 第一季度，公司支付股东现金股息28亿美元，花费20亿美元回购870万股AVGO股票 [35] - 预计第二季度非GAAP摊薄股数约为49.5亿股；预计第二季度综合营收约为149亿美元，同比增长19%；预计调整后EBITDA约为营收的66%；预计非GAAP税率约为14% [36][38] 各条业务线数据和关键指标变化 半导体业务 - 第一季度半导体营收为82亿美元，同比增长11%；AI营收为41亿美元，同比增长77%；非AI半导体营收为41亿美元，因无线业务季节性下滑，环比下降9% [7][16] - 预计第二季度AI营收将增长至44亿美元，同比增长44%；非AI半导体营收将持平，整体半导体营收将环比增长2%，同比增长17%，达到84亿美元 [16][19][36] - 半导体解决方案业务毛利率约为68%，同比提高70个基点；运营费用同比增长3%至8.9亿美元，运营利润率为57% [29] 基础设施软件业务 - 第一季度基础设施软件营收为67亿美元，同比增长47%，环比增长15% [20] - 增长原因一是从永久许可证向全订阅模式转变，目前完成超60%；二是向客户推销全栈VCF，约70%的前10000大客户已采用 [21][22] - 基础设施软件业务毛利率为92.5%，去年同期为88%；运营费用约为11亿美元，运营利润率为76%，去年同期为59% [30] - 预计第二季度基础设施软件营收约为65亿美元，同比增长23% [24] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司在两个方面加大研发投入，一是研发下一代加速器，推出行业首个两纳米AI XPU 3.5D封装；二是为超大规模客户扩展50万台加速器集群 [8][9] - 公司与三家超大规模客户合作，预计到2027财年，这三家客户将产生600 - 900亿美元的可服务潜在市场 [11] - 公司还与另外两家超大规模客户合作开发定制AI加速器，今年将完成流片；自上次财报电话会议以来，又有两家超大规模客户选择公司开发定制加速器 [12][13] - 公司将继续推进从永久许可证向全订阅模式的转变，并推广全栈VCF和VMware Private AI Foundation [21][22][23] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 生成式AI正在加速半导体技术的发展，包括工艺、封装和设计，公司工程师有机会优化硬件以适应前沿模型 [63][64] - 随着大型企业采用AI，他们可能会将AI工作负载转移到本地数据中心，这推动了VMware Private AI Foundation的需求 [69][70][71] - 关于关税问题，目前还不清楚其结构和影响，需要再观察3 - 6个月 [72] 其他重要信息 - 公司计划于2025年6月5日周四收盘后公布2025财年第二季度财报，并于太平洋时间下午2点举行财报电话会议网络直播 [138] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 新增加的四个合作伙伴的情况以及定制硅趋势和业务长期增长潜力 - 这四个是合作伙伴，而非已定义的客户，他们正在尝试创建自己的计算系统和运行前沿模型，但要实现大规模部署还需要时间，有可能产生与现有三个客户相当的需求，但会晚一些 [41][44][46] 问题2: 第二季度AI业务的增长情况以及与之前预期的对比 - 第一季度业绩出色得益于网络出货量的改善，部分业务有提前发货和加速的情况，但对于第二季度不做猜测 [52][53][56] 问题3: 关税和Deepseek等因素是否对公司造成干扰以及公司是否会有重大变化 - 关税的具体情况尚不清楚，目前公司感受到的最大干扰是生成式AI对半导体行业的积极推动，促使公司优化硬件以适应前沿模型；大型企业采用AI也推动了本地数据中心的升级和VMware Private AI Foundation的需求 [62][63][71] 问题4: 如何判断XPU从设计到部署的转化率 - 公司认为设计成功是指产品大规模生产并实际部署，这需要较长的前置时间；公司会选择有大规模需求的合作伙伴，并与他们制定多年路线图 [78][79][81] 问题5: 新法规或AI扩散规则是否会影响现有三个客户的设计订单或出货量 - 目前没有相关担忧 [86] 问题6: 如果AI市场向推理工作负载转变，公司的机会和份额会如何变化 - 公司的AI业务包括训练和推理两个产品线，两者共同构成了600 - 900亿美元的市场，其中训练业务占比更大 [93][94] 问题7: 客户在选择交换机ASIC和计算设备时的考虑因素 - 超大规模客户在连接AI加速器集群时非常注重性能，公司在网络技术方面有优势，会持续加大投资以满足客户需求 [98][99][101] 问题8: 新增加的四个合作伙伴是否会增加XPU的预计出货量 - 目前预计的出货量仅针对现有三个客户，这四个合作伙伴尚未被视为客户，不包含在可服务潜在市场内 [108] 问题9: 公司如何扩展产品组合以支持六个超大规模前沿模型，以及与客户的合作边界 - 公司仅提供半导体基础技术，帮助客户优化其模型和算法，具体优化方式由客户决定，公司会考虑性能、功率、成本等多个因素 [114][115][116] 问题10: 公司如何看待新的市场机会以及运营费用的去向 - 公司在网络连接方面有很多机会，包括光学和铜缆，其他产品组合约占AI总收入的30%；第一季度研发费用为14亿美元，第二季度会增加，主要集中在两纳米AI XPU封装和扩展以太网集群方面 [122][125][129] 问题11: 网络业务在AI方面的增长情况以及未来的并购计划 - 第一季度网络业务有增长，但预计这不是常态，正常比例约为70%计算和30%网络；目前公司忙于AI和VMware业务，不考虑并购 [134][135]