财务数据和关键指标变化 - 2026年第一季度收入为1900万美元，较2025年第一季度的3730万美元下降49% [7] - 若剔除2025年第一季度与BiomEdit协议终止相关的750万美元非现金收入，2026年第一季度收入同比下降37% [7] - 2026年第一季度研发费用为3000万美元，较2025年第一季度的4900万美元下降38% [8] - 2026年第一季度一般及行政费用为1300万美元，较2025年第一季度的2000万美元下降35% [8] - 2026年第一季度持续经营业务净亏损为7600万美元，较2025年第一季度的8300万美元有所收窄 [8] - 2026年第一季度调整后EBITDA为负4200万美元，较2025年第一季度的负4400万美元略有改善 [9] - 调整后EBITDA中包含了1600万美元的闲置租赁空间持有成本 [9] - 2026年第一季度现金消耗为4800万美元，较2025年第一季度的5800万美元下降17% [10] - 若剔除2026年第一季度支付给谷歌云的1400万美元，现金消耗同比显著下降 [11] - 公司重申2026年全年现金消耗指引为1.25亿美元至1.5亿美元 [12] - 截至2026年第一季度，公司拥有3.73亿美元现金，无银行债务 [4] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司已完成生物安全业务的剥离，该业务现作为终止经营业务列报 [5][6] - 剥离后，公司作为单一业务部门运营 [6] - Ginkgo Datapoints服务在推出约一年半后，已与10家顶级生物制药公司合作 [53][65] - Ginkgo Cloud Lab服务已上线，用户可在线提交协议并获得报价，例如一个实验报价为39美元 [48] - 公司已与亚马逊、Benchling和Tamarind Bio等平台建立合作，作为新的销售渠道，初期聚焦于抗体领域 [50][51][61] - 公司解决方案业务在过去10年已建立超过250个研究合作伙伴关系 [54] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司位于波士顿的Nebula自主实验室系统正在快速扩展，设备机架（RAC）数量将从50个增至105个 [37][80] - Nebula系统目前集成了80多种实验室设备，并计划持续增加 [27] - 在上一季度，Nebula系统已运行超过100个协议，其中30多个为独特协议 [30] - 在高峰日，有439名科学家通过Nebula系统提交协议 [34] - 公司已与太平洋西北国家实验室签署一份价值4700万美元的合同，将为其安装近100个RAC机架 [43] - 2026年第一季度，公司自主实验室接待了超过600名访客 [45] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司的核心使命是让生物学更容易被设计 [1] - 2026年的战略重点是投资并赢得“自主实验室”这一类别 [1] - 战略路径包括：1）在波士顿的Nebula自主实验室上运行公司的服务、解决方案和数据点业务，以验证系统能力；2）在全球寻找早期采用者购买其自主实验室系统 [2] - 公司将自主实验室类比为Waymo自动驾驶汽车，旨在结合工作站的灵活性与工作单元的自动化水平，实现无需人工干预的端到端实验运行 [15][18] - 公司认为自主实验室能带来显著价值：空间利用率提升约3倍，设备运行时间从每周40小时增至168小时（4倍），从而大幅降低研发成本 [21][22][73] - 公司通过其“可重构自动化推车”（RAC）硬件和名为Catalyst的智能调度软件来解决自主实验室的技术挑战 [24][34] - 公司利用AI编码工具（如Codex、Claude Code）来降低科学家使用自主实验室的门槛，将人类语言指令转化为控制代码 [35][36] - 公司将其服务业务（Cloud Lab, Datapoints, Solutions）比作SpaceX的Starlink，既可作为创收资产，又能反复测试和验证其自主实验室平台 [13][45][46] - 公司看到美国政府政策对自主实验室的支持，例如国家科学基金会资助1亿美元用于云实验室和自主实验室网络，以及相关立法提案 [42] - 公司指出，为了保持美国在生物技术研发领域的竞争力，需要采用自主实验室等新方式来应对来自中国等地的成本竞争 [41][42] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - CEO认为自主实验室这一类别正获得越来越多的关注，硅谷有新公司进入，AI前沿实验室对此感兴趣，政府讨论也增多 [1] - 公司对剥离生物安全业务感到满意，认为这有助于Ginkgo更专注于自主实验室，同时该业务也能在专注于国防科技的新投资者支持下独立发展 [3] - CFO指出，2026年的重点是持续提高成本效率，同时投资于AI、机器人和软件，以将自主实验室带给生物科学客户 [11] - CEO认为，将AI模型（如GPT-5）与自主实验室结合，开启了“AI科学家”进行实验的新模式，能显著提高科学发现效率 [20][49][68] - CEO展望，未来科学家及其AI代理都将通过自主实验室订购实验，这将从根本上改变科学研究的进行方式 [28][70] - CEO相信，如果自主实验室成功，将能2-3倍地提高制药等科学驱动型行业的研发速度 [71] 其他重要信息 - 公司于2026年4月3日完成了生物安全业务的剥离，交易金额为6000万美元 [2][3] - 2025年10月，公司与谷歌云修订并重置了年度承诺，将未来最低承诺金额降低了超过1亿美元，并将承诺期从3年延长至6年，2026年第一季度支付了1400万美元 [10] - 公司与OpenAI的合作项目显示，使用GPT-5进行6轮实验设计后，将无细胞蛋白质合成的成本比科学界现有水平降低了40% [49][68] - 公司通过“虚拟细胞药理学倡议”提供免费化合物测试，以建立社区领导地位 [53] - 公司定期举办实验室参观活动，邀请潜在客户和研究领袖亲身体验Nebula系统 [45][58] 问答环节所有的提问和回答 问题: 应如何看待亚马逊AWS和Benchling等新合作渠道对今年收入的潜在影响？发布至今情况如何？对2026年剩余时间的预期中包含了哪些假设？ [60] - 这些新渠道（包括AWS、Benchling和Tamarind Bio）令人兴奋，代表了云层与实验室直接对话的新型销售渠道 [61] - 目前尚未看到大量的咨询涌入，但已通过该渠道获得了一些问询 [61] - 这些合作初期主要集中在抗体领域，因为该领域已有较多AI模型 [61] - 长期愿景是希望科学家能在电子实验笔记本中直接设计实验，点击按钮即可通过云实验室获得报价并运行，这更接近AWS云计算的成功模式 [62][63] - 公司对拓宽该渠道感到兴奋，认为这可能成为未来科学家开展工作的新常态 [64] 问题: 随着生物技术和制药公司继续推出自己的AI能力，客户如何看待Ginkgo Datapoints和其AI驱动产品集的吸引力？需求动态如何？该业务在未来几个季度有哪些潜在的收入增长点值得关注？ [65] - Ginkgo Datapoints已与10家顶级制药公司合作，收入增长点在于客户的重复业务 [65] - 由于生物数据模型更具专业性，且各公司拥有自己的数据集，预计行业内会出现许多公司内部定制的模型 [66] - 随着客户发现其内部模型性能随着数据增加而提升，他们会产生购买更多数据的需求，这正是Ginkgo Datapoints的收入增长逻辑，类似于Scale AI在图像和语言模型早期的发展路径 [66][67] - 公司希望成为该领域默认的数据提供商 [66] 问题: 基于与OpenAI的项目，使用GPT-5后效率提升了多少？还有多少改进空间？这会是一个变革性因素吗？ [68] - 与OpenAI的项目使用GPT-5进行了6轮实验，每轮设计100个384孔板，最终在科学目标上实现了比现有技术水平40%的改进 [68] - 尚不确定回报递减点在哪里，以及模型是否能产生突破性想法 [68] - 随着模型升级（如GPT-5.5），性能可能会更好 [68] - 这是一个新的科学研究方式，将此类模型与自主实验室结合，可以让个体科学家达到接近拥有一个研究团队的效率，从而从根本上改变科学进展速度 [69][70][71] - 美国政府的“创世纪任务”投资于此，目标是将美国科学产出翻倍，这可能会彻底改变制药等科学驱动型行业 [71] 问题: 迁移到Nebula自主实验室如何影响整体成本、实验速度（如周转时间）、成功率、可重复性或可扩展性？ [72] - 成本：自主实验室能带来约3倍的空间利用效率提升和4倍的设备运行时间（从每周40小时到168小时）提升，这两者是研发成本的主要构成部分，因此将显著降低成本 [73] - 速度：单个实验协议本身不一定更快，但科学家可以随时启动实验（如下午4点或夜间），从而可能将原本需要第二天开始的实验提前完成，理论上最多可实现4倍的速度提升 [74][75] - 质量：自动化天然有利于实验的可重复性，因为所有操作都有审计追踪，错误更容易被识别和排除 [76] - 可扩展性/通量：成本的大幅降低将促使科学家设计并运行更多实验，导致数据量爆炸式增长，这与计算等领域自动化初期的历史规律一致 [77][78] - 公司相信在成本、速度和通量方面都将看到巨大收益 [79] 问题: 公司提到正在努力实现100个RAC机架的目标，预计何时能达到？ [80] - 公司已在过去三周内安装了额外的50个机架，它们现已全部连接完毕 [80] - 新旧系统之间的连接预计将在下周（可能是4月14日）启用，达到103或105个机架的目标已迫在眉睫 [80] - 在3周内集成50台新设备是实验室自动化领域前所未有的成就，体现了公司的独特能力 [81]