Operator
各位好，感谢您的耐心等待。欢迎参加金山云控股有限公司2025年第一季度业绩电话会议。目前所有参会者均处于只听模式。演讲嘉宾发言结束后，将进入问答环节。如需在问答环节提问，请按电话上的星号一一键。随后您将听到自动语音提示，告知您已举手。如需撤回问题，请再次按星号一一键。请注意，本次会议正在录音。现在有请今天的主持人，金山云控股有限公司投资者关系总监单妮可女士。请开始。
Nicole Shan
谢谢主持人。大家好，感谢各位今天参加我们的电话会议。金山云控股有限公司2025年第一季度业绩报告已于今天早些时候发布，可在我们的投资者关系网站ir.ksyun.com以及通过新闻专线服务获取。今天代表金山云控股有限公司参加电话会议的有：副董事长兼首席执行官邹涛先生，以及首席财务官何海坚先生。邹先生将回顾我们的业务战略、运营情况和公司亮点，随后何先生将讨论财务表现。在接下来的问答环节中，他们将回答各位的问题。本次会议将提供同声传译。我们的翻译仅为方便参考之用。如有任何不一致之处，以管理层原始语言陈述为准。在开始之前，我想提醒各位，本次电话会议包含根据经修订的1934年《证券交易法》第21E条以及1995年《美国私人证券诉讼改革法案》定义的前瞻性陈述。这些前瞻性陈述基于管理层当前的预期以及当前市场和运营状况，涉及已知或未知的风险、不确定性和其他因素，所有这些都难以预测，且许多超出公司控制范围，可能导致公司的实际结果、业绩或成就与前瞻性陈述中的内容存在重大差异。有关这些及其他风险、不确定性或因素的进一步信息包含在公司向美国证券交易委员会提交的文件中。除非适用法律要求，公司不承担因新信息、未来事件或其他原因而更新任何前瞻性陈述的义务。最后请注意，除非另有说明，本次电话会议中提及的所有财务数据均以人民币计价。现在我很荣幸地介绍我们的副董事长兼首席执行官邹涛先生。请开始。
Tao Zou
谢谢大家。大家好。感谢各位参加金山云控股有限公司2025年第一季度业绩电话会议。本季度，我们继续围绕AI关键领域，稳步推进业务向高质量和可持续发展目标迈进。首先，我们实现了11%的同比增长，营收达到19.7亿元人民币。公有云和企业云均实现同比增长，其中公有云增长14%，达到13.5亿元人民币。其次，我们持续推进AI业务进展。本季度，AI业务总账单金额达到5.25亿元人民币，同比增长超过200%，环比增长11%，进一步贡献了公有云收入的39%。此外，本季度我们正加速计算集群建设，采用更灵活的资金部署方式，预计将于第二季度正式上线服务，进一步推动AI业务收入增长。第三，作为小米和金山生态唯一的战略云平台，我们与生态系统的业务合作进展顺利。本季度，来自小米和金山生态的收入达到5亿元人民币，同比增长50%，其对总收入的贡献进一步提升至25%。通过充分整合双方优势，共同拓展AI时代的云基础设施，我们与小米和金山在AI领域的合作持续深化。最后，在盈利能力方面，本季度我们的非GAAP毛利润为3.27亿元人民币，同比增长9.6%。非GAAP EBITDA利润率达到16.2%，同比提升14.3个百分点，主要得益于AI业务收入占比持续提升。然而，我们也注意到利润出现了一些波动，非GAAP毛利率环比下降2.6个百分点至16.6%。毛利率下降主要由于企业云收入占比下降带来的利润贡献减少，以及计算资源前置投资的影响。非GAAP营业利润受到毛利下降的影响，本季度亏损5500万元人民币。非GAAP营业利润率为负2.8%，较去年同期亏损7.2个百分点改善4.4个百分点，但环比由盈利转为小幅亏损。尽管本季度财务表现出现环比波动，且面临市场压力和供应链不确定性的双重挑战，我们仍坚定执行长期战略，继续充满信心地向前迈进。我们加强了生态合作、计算基础设施部署和AI应用的基础，推进公司整体AI云服务的战略布局。现在让我带您回顾2025年第一季度的关键业务亮点。在公有云领域，本季度收入达到13.5亿元人民币，同比增长14%。我们的AI业务作为关键增长驱动力，总账单金额大幅增长至5.25亿元人民币，同比增长超过200%，环比增长11%，占公有云收入的39%，继续引领行业。基于生态客户和基础模型客户使用量的稳步增长，在线教育、在线旅游等互联网客户业务场景中的AI应用计算需求也取得突破。在集群建设方面，我们高效协调并快速响应重点客户的需求进度，创造了季度内为大规模集群提供全频谱云服务的标杆案例。此外，通过灵活的资金合作模式，我们确保了充足的底层算力供应，以支持AI业务的快速增长。在企业云领域，本季度收入达到6.16亿元人民币，同比增长5%。受项目交付和验收流程季节性放缓影响，企业云收入环比下降。按行业划分，在公共服务领域，我们正在推进AI在政务云和国资云中的应用。金山云控股有限公司积极拥抱AI驱动趋势，通过开源模型市场构建了丰富的模型资源，同时提供一站式模型工具链，覆盖数据处理、模型微调、模型评估和模型量化等关键流程。我们致力于提供全流程一站式AI服务，帮助客户在业务场景中深度优化模型性能。在医疗健康领域，我们在武汉启动了检验检查结果互认共享平台建设。金山云控股有限公司已在江苏、重庆等地区部署的医学影像云能力将再次验证我们的实力。我们的能力也从影像场景扩展到检验检查场景，并进一步复制和延伸到整个湖北省市场。在产品和技术方面，我们秉持技术立业、创新驱动的原则，专注于在核心产品中提供一流的客户体验。本季度，我们继续增强智能云计算服务的产品能力。我们的心语训练推理平台作为一站式AI开发部署平台，致力于为企业提供高效、弹性、高性价比的模型训练和推理服务。包括小米在内的优质模型集成将进一步扩展平台生态能力，帮助客户在自然语言处理、多模态交互和智能决策等场景中应用AI技术。总体而言，我们的AI业务持续快速增长，云服务已进入新的发展周期。在公有云领域，我们加强了基础设施训练、推理平台和AI工具能力，帮助客户降低训练成本，提高模型开发、微调和使用全过程的稳定性、便利性和效率。在企业云领域，我们聚焦AI、数据和办公生产力，在企业AI+场景发展趋势下提供一站式模型解决方案和服务。展望未来，我们将保持与小米和金山生态的深度合作，充分理解和探索新的AI机遇，继续为客户、股东、员工和其他利益相关者创造价值。现在我将把电话交给我们的首席财务官何海建，请他介绍2025年第一季度的财务情况。谢谢。
Haijian He
感谢邹先生，也感谢各位今天参加电话会议。现在我将为大家介绍2025年第一季度的财务业绩。本季度，我们的AI战略继续推动增长，并为未来发展奠定了基础。本季度总收入为人民币19.70亿元，同比增长11%。其中，公有云服务收入为人民币13.535亿元，较去年同期的11.874亿元增长14%。这一增长主要由AI相关业务的激增推动，计费金额达到人民币5.25亿元。本季度，我们的资本支出达到人民币6.05亿元。企业云服务收入达到人民币6.165亿元，较去年同期的5.882亿元增长5%，主要受行业解决方案需求增加的推动。然而，我们注意到企业云收入环比下降25%，这主要是受季节性影响。总收入成本为人民币16.517亿元，同比增长11%，与我们的收入扩张保持一致。IDC成本从去年同期的7.685亿元下降6%至本季度的7.228亿元，反映了我们在成本控制和资源利用方面的执行效果。折旧和摊销成本从去年同期的1.835亿元增加至本季度的3.785亿元，主要是由于为扩展AI业务而新购置的高性能服务器的折旧。解决方案开发和服务成本从去年同期的4.460亿元增长13.3%至5.052亿元，主要是由于为支持收入增长而扩大Camelot人员规模。本季度履约成本和其他成本分别为人民币310万元和4,210万元。本季度调整后毛利润为人民币3.277亿元，同比增长9.6%，但环比下降23.4%。调整后毛利率为16.6%，而2024年第一季度为16.8%，去年第四季度为19.2%。我们的调整后毛利率受到企业云服务季节性以及AI业务服务器和机架前期投资较高的负面影响。在费用方面，剔除股权激励后，我们的总调整后运营费用为人民币4.273亿元，同比下降9%，环比下降4.3%。其中，调整后研发费用为人民币2.008亿元，较去年同期增长4%。调整后销售和营销费用为人民币1.078亿元，同比增长10.1%。调整后一般及行政费用为人民币1.187亿元，由于信用损失减少，同比下降13.6%。我们的调整后运营亏损为人民币5,580万元，较去年同期的1.270亿元收窄56%。这一改善主要得益于毛利润增加和信用损失费用减少。然而，调整后运营利润从上季度的盈利转为亏损，这主要是由于本季度毛利润下降。我们的非GAAP EBITDA利润为人民币3.185亿元，较去年同期的3,320万元增加830万元。我们的非GAAP EBITDA利润率达到16.2%，而去年同期为1.9%，这主要得益于我们对AI云计算发展的坚定承诺、战略调整、业务结构优化以及对成本和费用的严格控制。截至2025年3月31日，我们的现金及现金等价物总额为人民币23.227亿元，为我们提供了强大的流动性以支持运营和AI投资。展望未来，我们的云基础设施已准备就绪，可在短时间内投入使用。来自生态系统和其他AI应用场景的需求不仅推动我们的业务增长，也增强了我们对这一发展轨迹的信心。随着AI云服务需求的持续增长，我们已做好充分准备，抓住并利用AI资本机遇。谢谢。我们现在很乐意回答大家的问题。
Operator
请用普通话和英语提问，因为需要进行同声传译。接线员，请继续。
Operator
谢谢。提醒一下，要提问请按电话上的星号一一，然后等待您的名字被叫到。要撤回问题，请再次按星号一一。我们现在将接听来自花旗银行Brian Gong的第一个问题。请继续。
Brian Gong
我会自己翻译。感谢管理层。第一个问题是，对于公有云和企业云，增长似乎比我们之前的预期稍弱一些。这背后的原因是什么？我们现在应该如何看待全年增长？其次，最近小米发布了自己的大语言模型。管理层如何利用这一点，以及来自小米的最新需求是什么？
Tao Zou
非常感谢您的问题。关于第一个关于增长速度的问题，就公有云和企业云而言，正如我们在准备好的发言中提到的，特别是对于企业云，季节性因素相当明显。这包括对我们自身企业云服务以及Camelot业务的影响。因为很明显，第一季度有春节因素。许多企业云业务的客户仍在进行预算规划。就公有云而言，正如我们之前提到的，金山云控股有限公司的公有云业务主要专注于关键客户，这些通常是大型客户。他们在集群建设方面有自己的周期，然后才能实际上线并产生收入。事实上，在第一季度，我们已经向关键客户交付了一个512节点的集群。然而，该交付时间点仅在3月底，因此，财务数据中的收入和利润反映将仅在下一季度，即第二季度Q2中显示。关于您关于小米模型的问题，实际上，小米的70亿参数模型是在我们的集群上训练的。事实上，金山云控股有限公司AI业务的巨大增长与来自小米的需求有很大关系。从长远来看，来自小米的模型推理需求仍然具有巨大潜力。然而，由于我们为小米提供服务，小米需求的节奏与收入和利润何时以及多少会显示在我们季度财务报表上有很大关系。
Operator
谢谢。我们现在将接听来自中金公司Sheridan Suncroft的下一个问题。请继续。
Sheridan Suncroft
感谢管理层回答我的问题。首先，我注意到金山云控股有限公司与金山办公近期联合推出了面向政务领域的AI一体机。您如何看待政务AI领域的商业机会？另外，能否介绍一下这款一体机的定价模式？其次，能否更新一下后续季度的非GAAP运营利润率展望？谢谢。
Tao Zou
让我快速翻译一下。正如正确指出的那样，面向政务领域的办公自动化AI市场发展非常迅速，因此，这也是金山云控股有限公司与金山办公联合开发并向该市场提供计划或解决方案的原因，这一方案实际上已经得到了市场的验证。这个集成解决方案实际上是软硬件的结合，值得注意的是，在软件部分包含了AI组件，帮助他们在办公场景中提高效率。这主要面向中国各级政府机构。关于您询问的定价问题，实际上根据我们为客户提供的不同硬件配置而有所不同。因此，价格可能会有很大差异。
Haijian He
感谢您关于利润率方面的问题。我想指出几点。考虑到第一季度的季节性因素，正如大家可能都了解的，我们的主要运营支出是人力资本费用，包括薪资、薪酬、奖金等。因此在第一季度，我们不仅需要支付正常的薪资，还要发放奖金，并且在节假日期间还会产生某些员工福利支出。考虑到收入端受到某些项目延迟的影响，同时营收增长也受到季节性因素的影响，营收增长的波动在很大程度上影响了净利润。而成本结构，特别是薪资和薪酬方面，相对固定。这就是为什么这在一定程度上影响了第一季度的营业利润率。考虑到更好的利润率结构，例如AI项目以及我们与生态系统合作伙伴的关系，特别是与小米的关系，正如我们CEO邹总刚才提到的，我们即将部署的大型项目将从第二季度开始大量入账。因此，我们希望后续季度的营收增长能够推动更好的利润率扩张。我们认为后续季度的营业利润率将会更好。这取决于营收增长的速度、节奏以及后续季度收入质量的规模。但另一方面，我们也想指出，鉴于AI业务的特性，EBITDA利润率可能会比营业利润率更好。随着AI业务在公有云服务中的渗透率提高，EBITDA利润率有望比营业利润率恢复得更快一些。因此，我建议听众密切关注我们的毛利率结构和EBITDA利润率结构，以及与员工费用、薪酬和薪资相关的研发成本。我认为这些因素将成为后续季度营业利润率的领先指标。虽然我们不提供正式的指引，正如Brian在今天电话会议中也提到的，对于全年营收，我们认为后续季度，特别是今年下半年的利润率结构可能会比上半年更好。目前我们不提供正式的营收管理指引，但利润率结构将持续改善，特别是在今年下半年。谢谢。
Operator
谢谢。我们现在将接受来自Jefferies的Thomas Chong的下一个问题。请讲。
Thomas Chong
感谢管理层回答我的问题。我的第一个问题是关于AI资本支出和运营支出的细分。能否提供最新情况，比如上个季度？我的第二个问题是关于我们季度的资本支出，比如第二季度。芯片禁令问题是否会影响资本支出的连续增长势头？我的第一个问题更多是关于行业格局。考虑到客户现在更多地使用蒸馏模型、小型模型，而不是大型模型，这会影响云收入吗？谢谢。
Haijian He
谢谢，Thomas。我将回答前两个问题，第二个和第三个问题请CEO邹总回答。第一个问题关于资本支出。正如我提到的，本季度我们的总资本支出为6.05亿元人民币。如果大家还记得，自去年以来，我们实际上已经多元化地安排了AI投资，特别是基础设施建设的融资方式。我们自有现金用于资本支出是一部分，但我们也计划与合作伙伴进行融资租赁、经营租赁，例如小米。此外，我们还将获得融资，例如银行贷款以及与国内国有银行以及一些国内租赁公司达成的某些租赁协议，以安排某些表外融资安排。我认为这是我们为满足AI基础设施总需求的三种融资方式。因此，您可能指出本季度总资本支出约为6亿元人民币。但我想说的是，我们对AI的总投资还包括开始从第三方租赁某些服务器，以减少我们自掏腰包使用自有现金的负担。实际上，从第一季度开始，我们已经开始与第三方谈判并建立某些租赁和租用协议。希望下个季度，我们将提供关于总支出的更新，包括我们自掏腰包的现金支出，以及我们开始与第三方安排的租赁协议。这将是我们定义的AI基础设施总投资。下个季度我可能会提供一些更新，因为我们刚刚开始与第三方安排这些协议，以确保减少和节省开支，并在自有现金管理方面更加高效。所以，目前我们给出的是总资本支出数字，但租赁加上资本支出再加上我们自有现金将是下个季度的另一个更新。关于运营支出，正如我提到的，本季度我们的研发费用约为2亿元人民币，销售费用约为1.08亿元人民币，管理及行政费用约为1.19亿元人民币。如果将这三个数字相加，运营支出方面大约为4亿元人民币，包括研发、销售营销以及行政费用。这或许可以让大家对季度总运营支出加上资本支出有一个大致了解。谢谢。
Tao Zou
那么，基本上，从邹先生对芯片禁令问题的回应来翻译。所以，坦率地说，肯定会有影响。对吧？然而，这实际上不是第一次对芯片实施类似限制。所以我们之前经历过类似的情况。因此，在这轮限制实际冲击我们之前，我们已经有一些库存和储备，所以短期影响并不那么显著。然而，从中长期角度来看，对金山云控股有限公司作为一家公司以及整个行业都将产生有意义的影响。我们之前提到，自2023年以来，我们已经加强了与中国制造计算机资源的合作。自那时起，我们一直持续这种合作。鉴于类似的限制，我们已经做好准备，如果限制继续变得更加严格，我们将逐步替代中国制造的计算资源。所以结论，基本结论是，对金山云控股有限公司的收入和盈利能力没有负面影响。原因如下。第一，对于传统的HashiCorp模式客户，他们的模型是千亿参数的大语言模型。历史上一直使用我们的计算能力进行训练和推理，这部分实际上没有受到影响。第二，对于更传统的互联网领域客户，他们实际上一直在使用相对较小的模型，包括30B和10B参数量的模型用于我们的业务。所以这对我们来说实际上是收入发展的增量部分。第三，未来，对于小米和金山生态系统，我们也预计会从相对较小模型的更普遍使用中获得额外的积极影响，因为更多的模型推理原本会来自金山云控股有限公司计算能力基础设施之外的其他公司。实际上，当小米和金山开始采用更多中型或小型模型时，他们实际上开始更多地使用金山云控股有限公司的计算资源。所以这实际上是我们潜在增量收入和利润的另一部分。
Operator
谢谢。我们现在将接受下一位来自CLSA的余文婷女士的提问。请开始。
Wenting Yu
第一个问题是，管理层能否分享AI云租赁服务近期的毛利率趋势？此前我们观察到行业内主要围绕模型API定价展开激烈的价格竞争。我们是否看到价格压力也延伸到了AI服务器租赁业务？第二个问题是，随着Deepstick开源R1模型，我们如何看待模型训练需求的最新动态？虽然存在对后训练模型的增量需求，但R1的开源发布也可能导致一些模型供应商放弃进一步迭代。那么我们应该如何评估这两个因素及其对行业的整体影响？
Tao Zou
关于AI云服务利润率或定价压力的问题，让我从内部和外部两个维度来回应。从外部来看，正如您正确指出的那样，我们确实看到AI玩家作为客户的市场集中度，因此这对我们近期新进入的项目确实产生了一些影响。这种影响在很大程度上取决于项目规模。然而，对于我们过去签署的旧有长期合同，那些我们过去进入的项目，没有产生有意义的实质性影响。我想指出的另一点是，从2024年下半年开始，我们越来越多地利用所谓的资源池供应链来扩展我们的基础设施。这个策略基本上是针对顶级关键客户，我们使用自有现金、储备资金和资本支出来建设基础设施，为他们提供云服务。然而，对于非顶级客户，我们越来越多地利用合作伙伴，他们将为我们提供服务器和计算资源。我们共同为这些客户提供云服务。由于这些是提供资源的合作伙伴，我们实际上也需要与他们分享部分利润。这就像一种利润分享模式的合作伙伴关系。因此，这种新兴的供应链模式也在一定程度上对公司的毛利率水平产生了负面影响。关于Deepstick R1开源对模型训练需求的影响问题，我的回答来自我们的高级副总裁杨琳琳女士。对于老一批大型语言模型公司，我们确实看到由于Deepstick的成功，他们的需求在一定程度上有所收缩。然而，我们与他们签订的合同是长期合同，这些合同是我们过去签订的。正如我们在第一个问题中回应的那样，影响非常有限。但是，除了那些大型语言模型公司之外，还有另一批公司。其中一些来自互联网领域，一些来自其他新兴行业。他们受到Deepstick成功的启发，也认为通过使用相对可控的资源，他们也有可能训练出最先进的模型。因此，我们看到来自这些客户的需求也在增加。总而言之，我们没有看到Deepstick模型成功带来的负面影响。
Operator
谢谢。目前没有更多问题了。今天的电话会议到此结束。感谢您的参与。