财务数据和关键指标变化 - 第三季度总收入为4.5亿美元，同比增长18%（按报告计算），按固定汇率计算增长16% [24] - 销售主导的订阅收入为3.76亿美元，同比增长21%（按报告计算），按固定汇率计算增长19% [25] - 当前剩余履约义务首次突破10亿美元大关，达到约10.6亿美元，同比增长19%（按报告计算），按固定汇率计算增长15% [25] - 剩余履约义务同比增长22%（按报告计算），按固定汇率计算增长18% [26] - 非GAAP营业利润率为18.6% [7][28] - 订阅毛利率为82%，总毛利率为78% [28] - 调整后自由现金流约为5400万美元，利润率约为12% [29] - 年合同价值超过10万美元的客户数量超过1660家，同比增长14%，本季度净增约60家 [26] - 第三季度，公司通过回购约240万股股票，向股东返还了约1.86亿美元，自回购计划启动以来累计回购380万股 [30] - 第四季度总收入指引为4.45亿至4.47亿美元，中点同比增长15%（按固定汇率计算为13%）；销售主导的订阅收入指引为3.71亿至3.73亿美元，中点同比增长18%（按固定汇率计算为15%） [31] - 第四季度非GAAP营业利润率指引约为14.5%，非GAAP稀释后每股收益指引为0.55至0.57美元 [31] - 基于对第四季度的预期，公司上调了全年目标：总收入指引为17.34亿至17.36亿美元，中点同比增长约17%（按固定汇率计算为15%）；销售主导的订阅收入指引为14.34亿至14.36亿美元，中点同比增长20%（按固定汇率计算为18%） [32] - 2026财年全年非GAAP营业利润率指引上调至约16.3%，非GAAP稀释后每股收益指引为2.50至2.54美元 [32] 各条业务线数据和关键指标变化 - 搜索业务：持续受益于人工智能需求，势头良好，需求同时惠及云端和自托管两种形式 [27] - 安全业务：签署了一笔与一家财富100强保险机构的七位数新客户交易，用于Elastic Security，以替代遗留的SIEM解决方案 [10] - 可观测性业务：一家全球数据弹性软件领导者选择Elastic Observability为其新云产品提供监控层支持 [11] - 人工智能相关业务： - 超过2700名Elastic Cloud客户将公司用作向量数据库，另有客户使用更广泛的人工智能功能（如Agent Builder和Attack Discovery），使得人工智能客户总数超过3000名 [15] - 超过470名年合同价值10万美元或以上的客户使用公司的人工智能功能，其中超过410名将公司用作向量数据库 [15] - 人工智能用例已渗透超过四分之一的年合同价值超10万美元的客户群 [15] - 28%的年合同价值超10万美元的客户群现在使用Elastic进行人工智能应用 [27] 各个市场数据和关键指标变化 - 本季度的交易势头在所有地区都保持平衡 [26] - 公司继续看到客户在本季度做出多年期承诺，这清楚地表明客户将Elastic平台视为其长期数据架构中的关键基础元素 [26] - 与NVIDIA的合作方面，公司宣布了Elasticsearch GPU插件的技术预览，可实现12倍更快的索引速度 [18] - 戴尔人工智能数据平台现在集成了NVIDIA和Elastic，提供了一个紧密集成的人工智能堆栈 [18] - 公司近期与美国网络安全和基础设施安全局（CISA）的合作取得了成功，第三季度有更多机构加入该服务 [68] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司定位：公司定位为“上下文引擎”，为企业的关键人工智能需求提供上下文支持 [7] 其平台旨在帮助企业弥合其大型语言模型与专有数据之间的鸿沟 [13] - 核心优势： - 混合灵活性：平台能够一致地在云端和自托管环境中运行，允许敏感数据和工作负载保留在其偏好的环境中，无需昂贵的重新平台化 [9] 这种不对称优势是赢得客户的关键 [12] - 性能优化：过去18个月，通过创新（如Better Binary Quantization， DiskBBQ， acorn过滤算法）将向量搜索所需内存降低了两个数量级，使Elasticsearch向量搜索比OpenSearch快8倍 [17] - 全栈能力：不仅提供向量数据库，还提供从混合搜索到高级重新排序的完整检索工具包，以及构建代理（Agent Builder）、工作流自动化（Elastic Workflows）和监控（LLM可观测性）的能力 [13][14][19][22][44] - 竞争与替代：独特的灵活性使公司能够持续替代遗留供应商和利基云原生厂商 [9] 本季度，公司在一家全球重型设备制造商处从OpenSearch迁移了关键工作负载 [17] 并在一家全球金融集团的案例中，在MongoDB未能提供必要能力的地方取得了成功 [12] - 合作伙伴关系：与NVIDIA和戴尔的合作旨在帮助企业更快地部署人工智能应用，并满足客户在自有基础设施上构建人工智能的关键需求 [18] - 产品里程碑： - Agent Builder正式全面上市，允许开发者在几分钟内构建安全、上下文驱动的人工智能代理 [19] - 扩展了Elastic推理服务，集成了Jina AI的多语言重新排序模型，以提升搜索准确性 [20] - 推出了Elastic Workflows的技术预览，为平台添加了自动化能力 [22] - 为自托管客户推出了Cloud Connect，允许客户在本地保留数据的同时，安全地利用Elastic Cloud上的NVIDIA GPU进行高性能推理 [22] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 人工智能趋势：随着大型语言模型在推理和推理能力方面的快速进化，上下文成为使这些模型在企业中有用的最重要因素 [7] 对话已从“使用哪个模型”转向“如何为其提供最准确的上下文” [13] 企业正在从被动的问答转向驱动工作流的主动代理 [12] - 市场驱动力：数据量激增、整合需求和人工智能是强大的顺风 [9] 组织正在转向Elastic来推动其搜索、可观测性和安全需求的创新和效率 [10] - 需求前景：公司看到来自全球最大公司以及新一波人工智能原生公司的持续需求 [15] 人工智能继续成为客户扩张的强大催化剂 [27] 公司仍处于扩张的早期阶段，未来几年新老客户在加速采用人工智能方面仍有相当大的上升机会 [28] - 财务前景：公司对持续推动盈利增长的能力充满信心 [35] 基于差异化的平台和为客户提供的不断扩大的价值，公司有望实现销售主导的订阅收入增长和调整后自由现金流的中期目标 [34] 管理层认为人工智能采用率的提高有可能推动增长超越之前设定的基准 [40][75] 其他重要信息 - 本季度签署的年度承诺价值超过100万美元的合同数量同比增长超过30% [9] - 公司预计在2026财年使用超过5亿美元授权回购金额的50%，截至第三季度末已完成该计划的60% [30] - 第四季度比前三个季度少3天，这对收入构成了连续的阻力，已反映在指引中 [33][52] - 与典型的第四季度一样，由于员工福利成本的时间安排，预计季节性支出会更高 [33] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 人工智能客户渗透率提高是否可能推动增长加速 [38] - 管理层确认，生成式人工智能客户群的趋势与分析师日披露的一致，增长表现强劲 [39] 人工智能客户群平均带来5%的额外增长，但部分客户增长更高，存在加速超越5%基准的可能性 [40] 随着人工智能使用量的增长，将增加消耗和总收入，推动业务持续走强和加速 [41] 问题: 作为人工智能应用的“上下文引擎”领先提供商需要哪些核心要素 [42] - 核心要素包括：1) 能够引入任何类型的数据（结构化和非结构化） [42] 2) 将数据转换为向量以进行向量搜索和混合搜索，并能够使用Jina AI等模型进行重新排序以获得最准确的上下文 [42][43] 3) 能够使用Agent Builder等工具组装代理 [43] 4) 需要工作流功能使代理能够执行精确操作 [43] 5) 需要LLM可观测性功能进行监控 [44] 此外，Elastic推理服务允许客户无需自带LLM [44] 问题: 自托管业务表现出色、第四季度销售主导订阅收入指引环比下降的原因、以及自托管与云端客户的货币化差异 [47] - 自托管业务的强劲并非由于订单推迟，而是源于客户（包括受监管行业）对处理关键敏感数据时希望保持控制的需求，公司提供了这种灵活性 [48] 第四季度指引考虑了风险调整、以及比第三季度少3天（带来约3%或1400万至1500万美元的收入阻力）等因素 [52] 历史上第四季度指引也曾低于前一季度 [52] 公司专注于销售主导订阅收入这一指标，该指标本季度健康增长21% [50][80] 问题: 前沿模型是未来的竞争还是合作伙伴关系机会 [55] - 管理层认为人工智能不会取代公司，反而依赖于公司 [56] 公司将前沿模型视为未来的操作系统，而公司的角色是快速、实时地从企业数据中提供正确的上下文，使其能够工作 [56] 公司已经与超大规模厂商合作，并集成了所有前沿模型，支持MCP等协议以实现代理间通信 [57] 问题: Elastic内部使用人工智能的益处及对未来员工数量的影响 [58] - 公司内部全面应用人工智能，例如两年前构建的内部支持代理，显著减少了支持团队的人员需求，即使业务增长也未增加该团队人数 [59] 在人力资源、财务、法律和工程等部门也广泛使用人工智能工具，提高了生产力和效率，加速了创新步伐 [60][61] 问题: 平台如何适应不断发展的RAG（检索增强生成）方法，例如页面索引方法 [64] - RAG技术自诞生以来已取得很大进展，核心是找到最相关的上下文 [65] 公司一直处于采用多种技术（如混合搜索）的前沿，并相信将继续处于领先地位，因为相关性是搜索和准确人工智能的基础 [66] 问题: 近期与美国网络安全和基础设施安全局（CISA）的合作是否带来更多牵引力 [67] - CISA的合作非常成功，第三季度已有更多机构加入 [68] CISA被视为美国民用政府网络安全的主要负责机构，其认可具有长远影响，公司预计未来几个季度将有更多机构采用该服务 [68] 问题: 当前剩余履约义务增长为何未更快加速，以及人工智能顺风是否未在近期更强劲地体现 [72] - 当前剩余履约义务突破10亿美元，增长19%，剩余履约义务增长22%是两年来的最佳水平，进展良好 [73] 推动增长的核心是强劲的客户承诺和销售执行 [73] 人工智能顺风正在显现，并随着人工智能在年合同价值超10万美元客户群中渗透率的提高而持续增长 [74] 公司对超越中期指引（20%以上）持乐观态度 [75] 问题: 第四季度云端收入环比增长为何不与较早年份（如2022财年）更一致 [78] - 管理层强调销售主导订阅收入增长是衡量公司成功的关键指标，该指标本季度增长21% [80] 销售主导的云端收入本季度同比增长27% [80] 第四季度指引是风险调整后的数字，且少了3天，因此不能将实际业绩与指引数字直接比较 [81] 问题: 客户的人工智能用例是否在扩大，以及如何影响使用和支出 [84] - 人工智能用例正在扩大，从几个季度前主要集中在向量数据库和聊天式界面，扩展到如今包括安全和工作流自动化（如Agent Builder， Attack Discovery）在内的代理工作流 [85] 用例的多样性在增长，为搜索、安全和可观测性业务带来了机会 [86] 问题: 与MongoDB的竞争是否日益普遍 [89] - 提及的MongoDB竞争案例是一个特定情况，客户在需要更高性能和可扩展性（尤其是混合搜索）时转向了Elastic [89] 公司通常在非结构化数据领域竞争，不常直接面对MongoDB，但偶尔会遇到此类情况 [89] 问题: 大额交易在进入市场策略中占比增加，如何处理其指引和季节性 [90] - 大额交易遵循典型的企业季节性模式，更多集中在第三和第四季度末 [91] 这是公司在全球2000强大型客户中取得成功的自然结果 [91] 在制定指引时，公司会对可能跨季度变动的具体交易进行风险调整（打折） [91] 问题: 当前客户关于人工智能采用的讨论基调与一年前有何不同 [95] - 基调更加积极，对人工智能的热情更高，已有足够证据证明人工智能在各种用例中的帮助 [96] 对话较少涉及布道，更多是关于如何帮助客户构建复杂的代理应用 [96] 人工智能仍处于早期阶段，自动化业务流程和工作流的机会仍然非常巨大 [97] 问题: 搜索技术的改进（如Jina重新排序模型）是用于提高收费还是作为获客工具 [99] - 公司采用消耗模式定价，所有平台使用均基于计算、存储和令牌进行计量 [99] 随着新模型的使用，公司对所有功能进行货币化，使用量的增长驱动收入 [99] 问题: 第三季度业绩超预期并上调销售主导订阅收入指引，但全年固定汇率增长指引为何未变 [100] - 公司关注的核心指标是销售主导订阅收入，本季度该指标大幅超出预期，且上调幅度超过了超出部分 [101] 这反映了公司对销售线积极势头的看法，公司对销售主导订阅收入的前进势头感到满意 [101]