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金山雲2025年第三季度業績直播

主要收穫（AI生成）

財務表現：
- 金山雲報告2025年第三季度收入爲人民幣24.8億元，同比增長31%。
- 公共雲收入同比增長49%，達到人民幣17.5億元。
- 調整後毛利潤達到人民幣3.93億元，同比增長28%。
- 首次實現調整後淨利潤人民幣2873萬元，扭虧爲盈。
- 智能計算雲業務表現出色，總賬單達到人民幣7.82億元，同比增長120%。

業務進展：
- 金山雲加強了在人工智能領域的立足點，大力投資智能計算基礎設施和技術能力。
- 公司在公共服務和醫療保健等領域探索了多種企業服務，推出了結閤中醫與AI的AI解決方案，並革新了銀行業的信貸審批流程。
- 推出了模型API服務，升級了在線模型服務，並啓動了數據標註和數據集市場，以滿足多樣化的客戶需求。

機會：
- 金山雲將AI整合到各個垂直行業，帶來了顯著的增長機會，並得到了其在智能計算基礎設施方面戰略投資的支持。
- 來自小米和金山生態系統收入顯著增長，配額增加的預期提供了可觀的收入來源。

下一季度指引:
- 計劃持續擴展AI基礎設施，以滿足不斷增長的需求。
- 致力於進一步提升服務穩定性並提供高附加值的雲服務，凸顯爲利益相關者創造長期價值的戰略重點。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

大家好，感謝各位耐心等待。歡迎參加金山雲2025年第三季度業績電話會議。[操作員指示] 請注意，今天的會議正在錄音。

現在我將會議交給今天的發言人，Nicole Shan，金山雲的投資者關係總監。請繼續。

Nicole Shan

謝謝操作員。大家好，感謝各位今天加入我們。金山雲2025年第三季度的盈利公告已早些時候發佈，可在我們的投資者關係網站ir.ksyun.com以及PRNewswire服務上查閱。

今天來自金山雲的參會人員包括我們的副董事長兼首席執行官Zou Tao先生；以及首席財務官Li Yi女士。Zou先生將回顧我們的業務戰略、運營及其他公司亮點，隨後Li女士將討論財務業績。他們將在隨後的問答環節中回答您的問題。

會議將進行連續翻譯。我們的翻譯僅爲方便和參考之用。如有任何差異，以原始語言的管理層聲明爲準。在開始之前，我想提醒您，本次電話會議包含根據經修訂的《1934年證券交易法》第21E條及《1995年美國私人證券訴訟改革法案》定義的前瞻性陳述。這些前瞻性陳述基於管理層當前的預期以及當前市場和經營條件，並涉及包含已知或未知風險、不確定性和其他因素在內的事件，所有這些因素都難以預測，其中許多超出公司的控制範圍，可能導致公司的實際結果、表現或成就與前瞻性陳述中的內容存在重大差異。

有關這些及其他風險、不確定性或因素的更多信息，請參閱公司向美國證券交易委員會提交的文件。除非適用法律另有規定，公司不承擔因新信息、未來事件或其他原因更新任何前瞻性聲明的義務。最後，請注意，除非另有說明，本次電話會議中提到的所有財務數據均以人民幣爲單位。現在我很榮幸地介紹我們的副董事長兼首席執行官Zou先生。請繼續。

Tao Zou

[口譯] 大家好，謝謝大家參加金山雲2025年第三季度業績電話會議。我是Zou Tao，金山雲的首席執行官。

在人工智能廣泛應用於各行業垂直領域並重塑技術格局的時代，金山雲已牢牢確立了自身的戰略定位並明確了發展方向。在穩步滿足模型訓練需求的前提下，我們爲推理的爆發式增長做了充分的技術和資源儲備。面對模型快速迭代與人工智能應用日益普及的雙重趨勢，我們爲客戶提供穩定高效的集訓推理一體化智能雲計算服務，並佈局模型API業務，將推理場景轉化爲新的增長點。

收入的大幅高增長和穩定的利潤率水平驗證了我們戰略措施的穩步推進，實現了高質量和可持續發展。

首先，本季度我們的收入達到24.8億元人民幣，同比增長率從上一季度的24%加速至本季度的31%。公有云和企業雲均實現同比和環比增長，其中公有云收入同比增長顯著達49%，達到17.5億元人民幣。

第二，智能計算雲業務繼續保持快速發展。本季度，智能計算的總賬單達到7.82億元人民幣，同比增長約120%，佔公有云收入的45%，較去年同期的31%實現了顯著增長。生成式人工智能與雲計算在技術、產品及客戶交叉銷售等多個方面深度融合。對人工智能的需求不僅推動了智能計算雲的快速發展，還帶動了基礎公有云技術創新的增長，並加速了雲計算技術的迭代進程。從訓練集群到原生技術，我們的算力服務、模型API服務、存儲服務和數據服務都得到了全面升級。

第三，小米和金山生態系統持續提供堅實的基礎。本季度，來自小米和金山生態系統的收入達到6.91億元人民幣，同比增長84%，其在總收入中的佔比進一步提升至28%。2025年1月至9月，來自小米和金山生態系統的總收入達到18.2億元人民幣。我們預計今年將充分履行持續關聯交易年度配額下的業務合作，並對明年配額的進一步增加持樂觀態度。

最後，本季度我們的調整後毛利潤達到3.93億元人民幣，同比增長28%。調整後營業利潤由虧轉盈，達到1,536萬元人民幣，調整後營業利潤率爲0.6%。調整後淨利潤首次錄得2,873萬元人民幣的歷史性正盈利。公司既注重收入增長，也關注盈利能力的改善，隨着規模經濟效應日益凸顯，在加速構建智能計算基礎設施和技術能力的同時，我們也加強了成本和費用的管控。

現在我將帶您回顧2025年第三季度的關鍵業務亮點。在公有云服務方面，本季度收入達到17.5億元人民幣，同比增長49%。智能計算雲業務保持強勁增長，我們成功支持了衆多頂級互聯網客戶的規模化訓練和推理需求，提供了高質量、高性能、高穩定性和高效率的雲計算服務。特別是針對許多人工智能和互聯網企業同時存在的模型訓練和推理需求，我們爲客戶的不同場景提供了穩定且集成化的智能計算服務。

同時，我們積極擴大客戶覆蓋範圍，並推進智能計算雲和基礎雲的交叉銷售。在生態系統客戶方面，我們持續爲小米和金山提供高質量服務，並繼續爲生態系統客戶準備底層資源，以增強其對智能計算需求的快速擴展能力。

在企業雲服務領域，本季度收入爲7.3億元人民幣。我們堅信，在當今快速發展的生成式人工智能格局中，智能化將從模型能力演變爲行業解決方案，賦能並重塑經濟的各個領域。作爲智能計算不可或缺的載體，雲服務在數字化和智能化進程中擁有巨大的潛力。

在這片可持續擴展的萬億美元市場中，我們深入挖掘了自身在二維企業服務領域的內在DNA，瞄準優勢垂直領域和地區，爲未來構建核心競爭力，因此在更廣泛的市場中獲得了客戶的廣泛認可。例如，在公共服務領域，我們的目標是成爲公共機構和服務企業的智能計算首選雲合作伙伴，滿足其推理需求。以甘肅省慶陽市爲例，它是「東數西算」國家工程八大節點之一，也是智能計算業務的核心區域。我們將負責建設慶陽市的公共服務雲平台，全面推動當地的公共服務實現智能化和數字化。

在醫療健康領域，我們在一個將人工智能與中醫臨床場景相結合的項目中取得了里程碑式的突破，不僅實現了中醫理論與人工智能的深度融合，在慢性病管理技術上佔據了制高點，還驗證了人工智能在改善患者生活質量及提高疾病控制率方面的實際臨床價值。

在企業服務領域，繼成功實施銀行信貸報告智能生成的標誌性項目之後，我們持續推進整個信貸審批流程的智能化轉型。這一演變從單一的信貸報告發起功能擴展到涵蓋客戶錄入、信貸報告生成、貸款發放、監控預警及貸後報告在內的綜合智能體系。我們堅信，這些經過驗證的成功經驗、市場聲譽以及可複製的核心解決方案，將使我們能夠在新興行業浪潮中佔據領先地位，打造堅實的核心競爭力，並實現高質量且可持續的股東回報。

在產品和技術方面，在公有云領域，我們本季度持續提升智能計算雲的技術能力，強化[ StarFlow ]平台的功能，並在以下三個方面取得了顯著進展。首先，我們推出了模型API服務，提供高度可用且易於集成的模型調用與管理能力，爲後續多樣化模型服務模式奠定了堅實基礎。

其次，我們升級了在線模型服務，集成了多個開源基礎模型，並配備了自動擴展能力，提供了一個高可用的推理平台。

第三，我們推出了數據標註與數據集市場，旨在爲客戶提供端到端的數據流支持，幫助他們高效推進模型訓練過程。

在企業雲領域，爲了滿足私有部署場景的需求，我們構建了計算力調度平台、輕量級大衆平台和生成式人工智能知識庫，並與WPS AI密切合作，針對公共服務使用場景打造了值得信賴的智能產品架構。同時，通過北京和武漢兩地研發中心的組織發展，我們吸引了來自不同地區的優秀人才，建立了人才儲備通道，並保持在智能計算領域的持續投入強度。

截至第三季度末，武漢員工數量已達2022年首次推出武漢戰略時的2.8倍。總體而言，我們將牢牢把握小米和金山生態系統賦予的歷史機遇，繼續投資基礎設施建設，專注於打磨核心產品與解決方案，爲客戶、股東、員工及其他利益相關者創造長期價值。

現在，我將電話轉交給我們的首席財務官Li Yi女士，由她來爲大家介紹2025年第三季度的財務狀況。謝謝。

Yi Li

大家晚上好、早上好，感謝各位今天參加電話會議。在詳細介紹第三季度的財務結果之前，我想強調以下幾個方面。

首先，我們的收入已連續六個季度實現同比增長，本季度達到24.78億元人民幣，同比增速從上個季度的24%提高到31%。其中，公有云服務收入爲17.523億元人民幣，比去年同季度的11.655億元人民幣顯著增長了49%。同時，智能雲業務（也稱爲AI雲業務）的強勁需求推動計費總額同比增長約120%，達到了7.824億元人民幣。

其次，盈利能力有了顯著改善。我們的調整後毛利率上升至16%，高於上一季度的15%；調整後的EBITDA利潤率提升至33%，而上一季度爲17%。值得注意的是，這是我們首次同時實現了季度調整後運營利潤和調整後淨利潤的扭虧爲盈。這些成果證明了我們在追求高質量可持續發展方面的強大執行力，以及我們利用智能雲市場機會的能力。

第三，我們要感謝股東們在九月份最近一次股權融資中的支持。我們成功籌集了28億港元，其中80%的資金將用於進一步投資於AI基礎設施，20%用於一般運營需求。這筆資金將全面支持我們智能雲業務的增長，併爲我們所有利益相關者創造長期價值。

現在，我將帶大家回顧一下2025年第三季度的財務結果，並以人民幣作爲貨幣單位。總收入爲24.78億元人民幣。其中，公有云服務收入爲17.523億元人民幣，同比增長49%，較去年同期的11.755億元人民幣有所增加。企業雲服務收入達到7.257億元人民幣，與去年同期的7.1億元人民幣相比略有增長。總成本爲20.971億元人民幣，同比增長33%，這主要是由於我們對支持智能雲業務增長的基礎設施進行了投資。IDC成本從去年同期的6.738億元人民幣增加到本季度的7.757億元人民幣，增長了15%。

這一增長主要是由於購買了機架，服務於不斷擴展的智能雲業務，以及因AI發展帶來的基礎計算和存儲雲需求。折舊及攤銷成本從2024年同期的2.975億元人民幣增加到本季度的6.497億元人民幣。增長主要歸因於新購置和租賃的服務器及網絡設備的折舊，這些設備主要用於智能雲業務。

解決方案開發和服務成本從2024年同期的4.99億元人民幣增加到本季度的5.959億元人民幣，同比增長19%。這一增長主要是由於解決方案人員的擴充。履約成本及其他成本分別爲本季度的520萬元人民幣和7.06億元人民幣。本季度調整後毛利率爲3.926億元人民幣，同比增長28%，環比增長12%，這主要得益於我們收入規模的擴大、智能雲貢獻的增加以及對IDC機架和服務器的成本控制。調整後毛利率從上季度的15%提高到本季度的16%。

在費用方面，不包括股份支付成本，我們的總調整後運營費用爲4.209億元人民幣，同比下降70%，環比下降25%。其中，調整後的研發費用爲1.884億元人民幣，較去年同期下降90%。減少的主要原因是由於我們對研究團隊進行戰略調整導致的人力成本下降，以及北京和武漢的研究與戰略支出減少。

調整後的銷售和營銷費用爲人民幣1.276億元，同比增長15%。調整後的管理費用爲人民幣1.049億元，由於信貸損失準備金的衝回，同比減少29%。長期資產減值是本季度新增的項目，而去年同期爲人民幣1.907億元。我們的調整後營業利潤爲人民幣1,540萬元，而去年同一時期調整後營業虧損爲人民幣1.402億元。改善的主要原因是收入規模和毛利的擴大、費用控制以及信貸損失準備金的衝回。調整後的營業利潤率從去年同季度的-7%增加到本季度的0.6%，提高了8個百分點。

我們非GAAP EBITDA利潤爲人民幣8.266億元，較去年同季度的人民幣1.854億元增長了3.5倍。我們的非GAAP EBITDA利潤率從去年同季度的10%提高到33%，主要得益於我們對智能雲開發的堅定投入、業務結構的戰略調整、更嚴格的成本和費用控制，以及其他收入中補貼的非經常性影響。

截至2025年9月30日，我們的現金及現金等價物總計爲人民幣39.545億元，低於2025年6月30日的人民幣54.641億元。減少的主要原因是我們在智能雲基礎設施上的投資。本季度，我們的資本支出（包括通過融資租賃負債獲得的使用權資產）爲人民幣27.878億元。

展望未來，人工智能技術正在推動雲計算的革命。我們所做的不僅僅是滿足模型訓練和推理的計算需求，還爲企業賦能，調用API並將AI概率應用到業務中。面對AI應用的快速發展和需求的爆發式增長，我們將進一步投資於基礎設施建設，強化技術能力，提升服務穩定性，併爲客戶提供高附加值的雲服務。

以上是我們運營和財務業績的介紹。謝謝大家。

Nicole Shan

謝謝。操作員，我們現在開始問答環節。請儘可能用中文和英文回答您的問題。操作員，請繼續。謝謝。

接線員

[操作員指示] 我們第一個問題來自中金的Xiaodan Zhang。

Xiaodan Zhang

[已翻譯] 首先，第三季度人工智能收入增長的關鍵驅動因素是什麼？您的生態系統和外部客戶在過去一個季度的需求結構是否發生了變化？其次，管理層如何看待未來幾個季度的利潤率趨勢？對不同計算資源獲取模式的預期組合是什麼？

接線員

請稍等，發言人正在重新連接。請稍等。發言人，您現在已重新連接，請繼續。

Nicole Shan

抱歉，Xiaodan，我們沒有聽清楚您的問題。您能否再重複一遍？謝謝。

Xiaodan Zhang

好的，沒問題。我的第一個問題是關於人工智能收入。管理層能否拆解一下第三季度人工智能收入的關鍵驅動因素？過去一個季度，您的生態系統和外部客戶的需求結構是否發生了變化？其次，管理層如何看待未來幾個季度的利潤率趨勢？對未來不同計算資源獲取模式的預期組合是什麼？

Tao Zou

[已翻譯] 基本上，第三季度人工智能收入增長的核心原因在於，我們有一些在之前季度（例如2025年第二季度）只部分交付的集群和服務。這些集群和服務之前僅部分計入了收入，但從一個完整季度的基礎來看，在第三季度開始被確認爲整季度的收入。此外，還存在部分延遲收入的因素，一些第二季度未計入的收入被延後到了第三季度。

Xiaodan Zhang

[外語]。

Tao Zou

[口譯] 關於你第一個問題的第二部分，也就是關於內部和外部客戶結構的問題。我認爲我曾經提到過，從大的趨勢來看——總體趨勢角度，我們目前正處於從大客戶和頭部客戶的訓練需求向更廣泛客戶的推理需求過渡的階段。現階段，我們的大部分需求仍來自大客戶的訓練需求。然而，特別是在最近一個季度，我們越來越多地看到客戶將人工智能模型應用到各種行業的趨勢。

因此，面對這一總體趨勢，正如我們在準備好的發言中提到的那樣，我們推出了[StarFlow]平台，以滿足這種總體趨勢的需求。這也回到您提到的利潤率問題。我們通常認爲，未來推理需求的利潤率將會比當前的訓練階段更高。因此，我們認爲當這波需求到來時，我們預計會有更高的利潤率。

Yi Li

在EBITDA層面，隨着人工智能業務佔比持續上升且其成本結構主要由折舊主導，我們預計今年的EBITDA利潤率仍將保持在20%左右。但需要指出的是，本季度顯著的環比改善主要是由一次性其他收入推動的，而下個季度將回歸正常水平。

Nicole Shan

操作員，下一個問題請。

接線員

我們的下一個問題來自Wenting Yu，來自里昂證券（CLSA）。

Wenting Yu

[口譯] 第一個問題，管理層能否分享明年及以後互聯網公司基於模型訓練和體現智能情景下的收入展望？這些已經在本年度展開的場景外，還有哪些行業應用情景預計會有強勁的計算能力需求，從而推動明年的收入增長？

第二個問題是，中美兩國多家雲服務提供商正在增加其計算資源組合中服務器租賃的比例。管理層如何看待當前市場動態在採購與租賃之間的變化？從成本效益和利潤率的角度來看，公司如何在這兩種方式之間分配資源？

Yi Li

Went，感謝您的提問。公司的預算流程正在進行中，預計將在明年年初完成。一旦確定具體細節，我們將與您分享。不過，關於我們的AI業務需求，我們對後續的需求增長充滿信心。

關於您的第二個問題——關於採購方式，我們主要根據實際客戶需求調整資本渠道，包括集群規模、交付時間和供應庫存水平。從成本效益的角度來看，並沒有固定的總體配置目標，兩種方式各有優劣。租賃模式擴展了我們的供應鏈渠道，並且在資源分配方面提供了靈活性，同時也能通過短期與長期合同提供確定性。而直接銷售採購則使我們在控制交付時間表和管理集群方面擁有更大的自主權，還減少了與供應商的利潤分成，從而減輕了利潤率的壓力。

未知的高管

是的，正如您提到的，中國的機器人公司發展非常迅速。今年，我們已經覆蓋了中國大部分機器人公司，可以看到收入增長非常快。因此，我們認爲明年機器人公司的增長速度也會很快。同時，隨着越來越多的中國互聯網公司使用令牌服務（即API服務），我們看到這塊業務快速增長。所以，我們認爲在未來幾年內，這將成爲推動收入增長的重要因素。

Tao Zou

[口譯] 所以這是[無法辨認]。他補充說，關於您第二個問題——實際上是在討論租賃模式和資本支出模式之間的選擇。我們之前談過這個問題。一般來說，有一個基本的經驗法則。當我們關注較大客戶時，特別是那些有堅實財務狀況和信用可靠性的優質客戶，比如小米這樣的公司，我們傾向於選擇資本支出模式。而對於其他處於成長階段的中小型企業，我們一般傾向於採用租賃模式，這也是降低自身風險的一種有意義的方式。

Li正確地提到，這兩種不同方法之間並沒有自上而下的目標分配。我們也在上個季度談到，這兩種不同方法對毛利率有不同的影響。然而，我們已經看到了過去三個季度的財務結果，在這期間我們採用了這兩種不同模式的各種組合。特別是當你比較第三季度與第二季度的毛利率時，它實際上也有所改善。因此我認爲在現階段，我們預計不會出現重大變化。但總體而言，未來我們確實預計利潤率將有所提高。

Nicole Shan

下一個問題，請操作員。

接線員

我們的下一個問題來自高盛的Timothy Zhao。

蒂莫西·趙

[已翻譯] 我的問題是關於AI訓練與推理之間的差異。管理層能否分享這兩種需求的定價方法？過去幾個月或年初至今的定價趨勢如何？關於GPU芯片的整體利用率、定價和盈利能力，您能否提供更多關於訓練和推理之間差距的信息？

未知的高管

讓我來回答這些問題。當談到推理和訓練的價格策略時，這兩者之間沒有太大區別。價格是基於質量以及使用了多少服務器，這是最重要的因素。同時比較利潤率，推理服務有兩種。一種是客戶購買資源並使用我們的平台進行推理，這種情況下利潤率與訓練的利潤率非常相似。另一種情況是客戶直接購買我們的API令牌服務，我們認爲這會有更好的利潤率。但這部分業務剛剛開始，我們需要時間來看這兩者的顯著差異。

接線員

由於時間限制，本次問答環節到此結束。現在，我把話筒交還給Nicole做閉幕發言。

Nicole Shan

謝謝大家。再次感謝各位今天參與我們的會議。如有任何問題，請隨時聯繫我們。期待下個季度與您再次交流。祝您有美好的一天，再見。

詳細信息請訪問金山雲 IR

提示：上述內容由AI語言模型基於公開可用信息生成，幷包含來自第三方的自動生成字幕。以上材料不代表富途立場，也不構成任何投資建議。富途對上述內容中顯示的信息的準確性、及時性或完整性不做任何明示或暗示的保證。

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