業績會第一現場

直播了視頻 · ·

金山雲2026年第一季度業績直播

主要收穫（AI生成）

財務表現：
2026年第一季度收入達到人民幣27億，同比增長37.2%。
AI雲總賬單收入達到人民幣10億，同比增長90.1%。
調整後毛利潤同比增長8.6%，達到人民幣3.51億。
調整後EBITDA顯著提升至人民幣7.48億，同比增長134.7%，調整後EBITDA利潤率爲27.6%。

業務進展：
金山雲本季度大幅增強了其AI雲能力和基礎設施。
公司在自動駕駛和人工智能驅動解決方案等領域觀察到強勁需求。
擴大了小米和金山生態體系以外的客戶群，前五大非生態客戶同比增長66%。
推出了包括面向AI智能體的Agent Engine在內的新產品和服務，並通過新增API服務進一步擴展了模型生態系統。

機會：
人工智能驅動的需求激增爲金山雲帶來了顯著的增長機遇，尤其是在模型推理和訓練領域。
計劃進一步聚焦核心AI雲產品和解決方案，以提升盈利能力並創造長期價值。

下一季度指引:
鑑於預期的強勁需求，金山雲計劃繼續對AI和雲基礎設施進行重大投資。
受強勁客戶需求推動並受限於供應鏈產能，公司預計2026年資本支出將在人民幣150億至人民幣200億之間。

風險：
公司識別出增長的主要制約因素是供應鏈限制，這影響了其快速滿足激增需求的能力。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

各位女士、先生，早上好，感謝您撥冗參加金山雲2026年第一季度業績電話會議。[操作員提示] 本次電話會議正在錄音。現在我將會議交予今天會議的主持人——金山雲投資者關係部的Wayne Wang先生。請Wayne開始。

未知的高管

謝謝主持人。大家好，感謝各位今天參與我們的會議。金山雲2026年第一季度業績已於今日早些時候發佈，可在公司官網 ir.ksyun.com 以及美通社（PR Newswire）服務上查閱。今天參會的金山雲管理層包括：董事長兼首席執行官Tao Zou先生；首席財務官Yi Li女士；高級副總裁Tao Liu先生；高級副總裁Kaiyan Tian先生；副總裁Wang Zhenzheng先生；以及董事會秘書Bo Tian先生。

Zou先生將介紹我們的業務戰略、運營情況及其他公司亮點，隨後由Li女士介紹財務表現。在接下來的問答環節中，他們將回答您的問題。本次會議將提供同聲傳譯，所有翻譯內容僅供參考和便利之用。如有任何歧義，以管理層以原始語言發表的陳述爲準。

在開始之前，我謹提醒您，本次電話會議包含符合經修訂的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》所定義的前瞻性聲明。

這些前瞻性聲明基於管理層當前的預期以及當前的市場和運營狀況，涉及已知和未知的風險、不確定性及其他因素，這些因素難以預測，且多數超出公司控制範圍，可能導致公司的實際結果、業績或成就與前瞻性聲明中所述存在重大差異。有關此類及其他風險、不確定性和因素的進一步信息，請參見公司向美國證券交易委員會（SEC）提交的文件。

除適用法律另有規定外，公司並無義務因新信息、未來事件或其他原因更新任何前瞻性聲明。最後請注意，除非另有說明，本次電話會議中提及的所有財務數據均以人民幣計價。

現在，我很榮幸地介紹我們的董事長兼首席執行官Zou先生。有請。

Tao Zou

[同聲傳譯] 大家晚上好，歡迎參加金山雲2026年第一季度業績電話會議。我是金山雲首席執行官Tao Zou。

自2026年初以來，AI編程的持續普及以及AI智能體的快速興起，正推動AI從以聊天爲導向的應用場景向以行動爲導向的用例演進。這一轉變正在同步推動模型推理和訓練需求的增長，進一步拓展雲計算行業的格局。

本季度，金山雲繼續堅定貫徹高質量、可持續的發展戰略。我們強化了AI雲基礎設施，並提升了訓練與推理平台的能力。同時，我們進一步深化了在垂直行業應用場景中的佈局，全面擁抱AI在重塑世界過程中所帶來的變革性作用。

首先，我們保持了高質量增長的良好勢頭。在收入方面，本季度我們實現總收入爲人民幣27億，同比增長37.2%。其中，公有云和企業雲服務均實現同比增長。公有云收入達人民幣20億，同比增長47.5%。在盈利能力方面，我們的調整後毛利潤達人民幣3.51億，同比增長8.6%；調整後EBITDA爲人民幣7.48億，同比增長134.7%，調整後EBITDA利潤率達到了27.6%，同比大幅提升11.4個百分點。

第二，AI雲業務持續推動公司業務增長。本季度，AI雲總開票金額達10億元人民幣，同比增長90.1%，首次佔公有云收入的一半以上，佔比達50.1%。值得注意的是，我們的Token服務實現了異常強勁的增長，2026年4月的收入飆升至1月的53倍。

第三，生態系統合作持續加強。本季度，來自小米和金山生態系統的收入達8.38億元人民幣，同比增長68.9%，佔總收入的31.0%。隨着小米進一步加大對人車家全場景智能生態及AI技術的投入，爲我們帶來更多業務機會。我們計劃調整與小米持續性關聯交易的年度上限。調整後，在2025至2027年三年框架協議下，與小米及金山的持續性關聯交易修訂後的年度上限合計爲142億元人民幣。

現在我將帶您回顧2026年第一季度的業務亮點。在公有云服務方面，本季度收入達20億元人民幣，同比增長47.5%。

第一，我們繼續緊密契合小米和金山生態系統內大規模且高度可見的雲計算需求。憑藉長期且全球化的戰略視角，我們正精心規劃並不斷優化產品和服務，以打造具備可持續競爭優勢的產品與解決方案。

第二，我們在生態系統外客戶中獲得了廣泛認可。依託紮實的產品與技術能力、豐富的項目經驗以及強大的市場聲譽，我們迅速拓展了客戶覆蓋範圍並深化了業務合作深度。本季度，前五大非生態系統客戶的收入同比增長66%，保持了強勁的增長勢頭。

我們爲一家領先的自動駕駛獨角獸企業提供了AI雲服務，助力其快速部署和高效運營，支持大規模數據處理及高效的端到端神經網絡訓練迭代，幫助客戶把握早期市場機遇。

通過我們業內領先的StarFlow訓練與推理平台，憑藉卓越的資源調度、彈性擴展和模型部署能力，我們有效支撐了多家頭部互聯網公司的Token需求，抓住了由推理驅動的需求激增機遇。

第三，我們實現了客戶結構的顯著優化。隨着推理應用持續規模化，我們的AI業務現已覆蓋互聯網、AI公司、自動駕駛、物流、金融科技、遊戲及視頻流媒體等多個行業，客戶結構更加均衡。

本季度，我們深度賦能了一家領先的AI for Science客戶，保障其業務快速增長和平台穩定運行。同時，我們還支持了一家頭部物流科技公司開展大規模聯合開發項目，通過靈活的多模態資源利用，顯著提升了其工程團隊的研發效率與創新能力。

這種多元化的客戶結構和業務組合不僅推動了收入增長，也使我們能夠在業務淡季更靈活地調度計算資源，提高資源利用率，並增強盈利能力。

在企業雲服務方面，本季度收入達到人民幣7.1億，同比增長14.7%。在公共服務領域，我們在深圳上線了國資雲平台，聚焦國有企業對高安全、強合規和嚴格數據保密的核心需求，全面賦能辦公、業務和管理場景的數字化、智能化升級。

依託金山雲的技術底座，我們採用『省級平台+多地市平台』的一體化架構，在湖北打造了供應鏈公共信息平台，實現資源高效配置、數據互通互認和業務協同，並已支持多個地市級及區縣級平台完成銷售系統上雲遷移。

我們還與國內領先的芯片製造商合作，構建了從底層芯片到上層應用的全棧智能計算服務體系，推動國產智能計算雲解決方案的大規模商業化部署，滿足市場對高安全性、高可控性算力的需求。

在數字醫療領域，我們與華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院（中國頂尖醫院之一）合作開展數據治理項目。通過系統化的數據管理框架，助力醫院從碎片化管理邁向標準化治理，爲大型醫療機構的智能化轉型樹立標杆。

我們還簽約了一個基於數據中臺的大型醫聯體平台項目。該項目充分體現了我們在醫聯體領域的端到端專業能力——涵蓋規劃、設計、建設與運營，爲在各級醫療機構中大規模複製和推廣奠定基礎。

在企業服務領域，我們爲一家領先的清潔能源服務商交付了綠色能源運營平台，有效實現了重型卡車車隊的集約化管理。我們進一步拓展至更廣泛的綠色低碳產業鏈，探索固廢管理的數字化解決方案，並推動相關業務的大規模落地。

在產品與技術方面，我們持續堅持技術驅動戰略，緊密契合AI雲需求，全面升級產品與服務。本季度，爲應對日益多樣化的模型需求，我們的StarFlow平台大幅擴展了模型生態：新增語音識別與語音合成API服務，擴充圖像與視頻生成模型，並優化了用戶管理體驗。

爲應對AI智能體（Agent）需求的快速增長，我們推出了Agent Engine，幫助客戶高效開發、部署和管理智能體。我們還在雲主機上推出了一鍵部署功能，支持OpenClaw、Hermes等主流智能體應用，實現5分鐘內快速部署，顯著降低使用門檻。針對AI訓練與推理場景，KS3緩存加速器現已實現穩定的毫秒級低延遲，在性能與成本效率之間取得良好平衡。

爲滿足各行業對AI私有化部署日益增長的需求，我們的Galaxy Stack平台達成關鍵里程碑：新增StarFlow和安全模塊，完成了覆蓋雲基礎設施、訓推一體的Token服務及安全防護機制的全棧閉環AI雲私有化部署解決方案。

總體而言，在本輪AI創新浪潮中——從文本生成到多模態能力、從訓練到推理、從聊天對話到現實任務執行、從智能體到課程應用——創新步伐不斷加快，應用場景持續深化，這進一步堅定了我們的信念：AI將從根本上重塑各行各業。金山雲將繼續秉持高質量、可持續發展戰略，加大投入，深耕核心產品與解決方案，不斷提升盈利能力，爲客戶、股東、員工和社會創造更大的長期價值。

接下來，我將把話筒交給我們的首席財務官Yi Li女士，她將爲大家介紹我們第一季度的財務業績。謝謝。

Yi Li

謝謝Zou先生和[聽不清]，也感謝各位今天參加本次電話會議。接下來我將以人民幣爲單位介紹第一季度的財務業績。在詳細介紹本季度財務結果之前，我想先強調以下幾點。

首先，我們的收入已連續8個季度實現同比增長，本季度達到人民幣27.04億。我們的AI業務首次成爲主要的收入驅動力，佔公有云服務收入的50%以上，標誌着我們的增長結構發生了關鍵性轉變。本季度，AI業務收入同比增長91%，達到人民幣9.98億。

其次，儘管面臨整體供應鏈挑戰，我們的調整後毛利潤仍達人民幣3.51億，同比增長7%。得益於AI業務收入的增長，我們的調整後EBITDA利潤率提升至28%，同比上升11個百分點。

第三，鑑於各行業對AI基礎設施的強勁需求，我們仍堅定推進基礎設施投資。本季度，我們的資本支出及通過合併獲得的租賃資產同比增長38%，達到人民幣30億。我們預計全年將持續投入以支持業務進一步擴張。

現在我將帶大家回顧2026年第一季度的財務業績。本季度總收入爲人民幣27.04億。其中，來自公有云的收入爲人民幣19.96億，較去年同期的人民幣13.53億增長47%；企業級高端服務收入達人民幣7.07億，較去年同期的人民幣6.16億增長50%。

本季度總營收成本爲人民幣23.58億，同比增長43%，主要由於我們在AI計算資源上的投入。IDC成本本季度從去年同期的人民幣7.23億增至人民幣9.11億，同比增長26%，主要源於機櫃服務的增加，以支持不斷擴大的AI業務。

折舊與攤銷成本從2025年同期的人民幣3.79億增至本季度的人民幣8.19億，主要由於新購置及租賃的服務器和網絡設備的折舊，這些設備主要用於AI業務。

解決方案開發與服務成本同比增長14%，從2025年同期的人民幣5.05億增至本季度的人民幣5.75億，主要由於Camelot解決方案團隊的人員擴充。本季度履約成本及其他成本分別爲人民幣200萬和人民幣5,100萬。

本季度我們的經調整毛利潤爲人民幣3.51億，同比增長7%，環比下降25%。經調整毛利率從上季度的17%下降至本季度的13%。下降的主要原因是服務器成本上升，以及我們人工智能業務的擴張和爲某些客戶未來創收活動所產生的一次性前期成本。

在費用方面，剔除股權激勵費用後，我們的經調整總運營費用爲人民幣4.55億，與去年同期及上季度基本持平。其中，經調整研發費用爲人民幣1.84億，同比下降8%；經調整銷售及市場推廣費用爲人民幣1.12億，同比增長4%；經調整一般及行政費用爲人民幣1.59億，同比增長34%。

我們的經調整經營虧損爲人民幣6,000萬，較去年同期經調整經營虧損人民幣5,600萬擴大了7%。虧損收窄主要得益於收入規模的擴大。經調整經營虧損率從去年同季度的3%下降至本季度的2%，下降了0.6個百分點。

我們的非GAAP EBITDA利潤爲人民幣7.48億，較去年同期同季度的人民幣3.9億增長135%。我們的非GAAP EBITDA利潤率達到28%，而去年同期同季度爲16%。這主要歸功於我們對AI雲計算發展的堅定投入以及業務結構的戰略性調整。本季度，我們的資本支出（包括由第三方融資的支出以及通過以金融結算租賃換取的使用權資產）爲人民幣29.85億。

展望未來，我們計劃進一步投資基礎設施、提升服務穩定性、管理流動性風險並提高運營效率，以把握需求爆發式增長帶來的機遇。我們將繼續聚焦AI驅動戰略，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。

未知的高管

以上是我們準備好的發言內容。感謝您的關注。我們現在很樂意回答您的問題。如有可能，請用中文和英文提問。主持人，請開始吧。

接線員

[主持人提示] 我們將接聽第一個問題，該問題來自中金的Liping Zhao。

Liping Zhao

[口譯] 恭喜公司再次取得強勁的季度表現。我有兩個問題。第一個是關於貴公司的StarFlow MaaS平台。Zou先生提到，MaaS平台的收入從1月到4月增長了53倍。能否分享一下目前的收入規模和利潤率水平？管理層對該業務的前景有何展望？

第二個問題是關於AI定價：與2025年第四季度相比，今年第一季度和第二季度新簽署的公有云合同的平均價格是否有所上漲？如果有，漲幅是多少？

Tao Liu

[口譯] 因此，我們的代幣業務實際上起步於一個相對較小的基數，大致是在去年底到今年初。然而，我們傳統上已經擁有一個非常穩固的客戶基礎，其中包括許多大規模的頭部客戶。

因此，今年初我們開始看到這些客戶在代理需求激增、AI編程需求激增等應用場景下產生了巨大的需求。顯然，這種需求非常強勁且規模龐大，但另一方面，我們的業務也受到了我們所能獲得的基礎資源的限制。

因此，我想說我們對這項業務的增長前景顯然持樂觀態度。然而，鑑於剛才提到的不確定性，我們希望再觀察幾個季度後，再向市場披露更多關於該業務增長的具體細節。

其次，就利潤率水平而言，我認爲這類代幣業務（即推理業務）整體上的利潤率高於傳統的雲計算業務。我們也確實從某些方面看到了利潤率的顯著提升，例如來自技術進步、算法優化、相關模型與算法的協同優化，以及運營模式的優化和改進。

因此，我對利潤率持謹慎樂觀態度。但同樣，由於目前該業務仍處於快速擴張階段，尚未進入穩定期，因此現階段我們不會進一步披露具體的利潤率數字。

Tao Zou

[口譯] 關於您第二個問題，即我們業務相關的採購價格與銷售價格。是的，據我們所知，市場對我們雲計算服務的需求大幅飆升。同時，上游（包括組件、整機服務器及其他原材料）的價格也在急劇上漲。目前市場（包括我們的客戶）普遍認爲，這種價格上漲趨勢不僅已在一季度發生，還將在二季度乃至接下來的幾個季度持續下去。

因此，他們認爲當前正是鎖定更多算力資源的恰當時機。正因如此，我們將上游成本壓力傳導至下游是可行的，並不會對我們在當前市場環境下的利潤率水平產生負面影響。

接線員

下一個問題來自里昂證券（CLSA）的Wenting Yu。

於文婷

[口譯] 第一個問題是關於第一季度的毛利率。我們注意到一季度毛利率略有下降，主要原因是什麼？產品提價帶來的正面影響是否已經體現在其中？

第二個問題是，在當前對算力持續高需求的背景下，大模型公司正在調整資源分配，並與除公有云廠商之外的GPU租賃公司和電信運營商建立合作關係。管理層如何看待公司在這一格局中的雲業務競爭地位和優勢？

李毅

非常好的問題。關於第一個問題——第一季度的毛利率，我們可以看到下降了3個百分點。這主要是——我認爲第一個因素是季節性因素，因爲約有30%的收入來自企業公有云業務。這是第一個原因。第二個原因是爲某些客戶未來創收活動所產生的一次性前置成本。展望接下來的幾個季度，我們預計毛利率將恢復至正常水平。

陶鄒

[口譯] 這確實是一個非常有趣的問題，也是一個非常好的問題。事實上，我們觀察到從2025年下半年開始，市場格局出現了一個相對有趣的變化，即一些曾經的競爭對手如今在強勁的人工智能需求推動下，正轉變爲合作伙伴。

您在問題中提到的情況也體現了民營企業與國有企業之間的緊密合作。我們認爲這說明了幾點：第一，這本質上是來自不同背景企業的互補能力——或者說互補型機構，我們在通用計算和GPU計算時代就曾提及這一點，如今在人工智能驅動的智能雲新時代再次顯現。

其次，我們認爲這從根本上反映了當前市場上供需之間存在的巨大差距。因此，各方實際上需要攜手合作，彌補彼此的短板，共同構建整體性、系統性的解決方案，以服務終端客戶。

所以，您的問題更多是從競爭的角度出發。但根據我們的理解和經驗，我們實際上看到的是一個更具合作性的局面：各方都有各自的短板，大家通過協作共同滿足終端客戶的需求。

接線員

下一個問題來自美國銀行證券的Daley Li。

李慧群

[口譯] 我這裏有兩個問題。第一個問題是關於公有云的需求前景。一季度的業績表現非常強勁，那麼我們如何看待今年第二季度及下半年的需求趨勢？就需求結構而言，推理和模型訓練的趨勢如何？

第二個問題是關於我們與客戶的合同期限。鑑於上游成本呈上升趨勢，我們是否傾向於簽訂更短期的合同？合同期限方面是否有任何變化？

劉濤

[口譯] 關於AI需求，正如我們之前提到的，具有季節性強勢。展望第二季度，我們目前實際上擁有非常長的積壓訂單，這主要是受供應鏈限制所致。

目前推動這一增長的行業衆多，我們覆蓋了多個領域，這些領域同時都呈現出爆發式的強勁需求，包括互聯網、大語言模型AI實驗室、自動駕駛以及機器人領域。其中，自動駕駛和機器人通常對模型訓練有非常強烈的需求。尤其是機器人領域——實際上自動駕駛也是如此——它們在模型訓練方面還有大量的數據處理或數據治理需求。

至於推理端的需求，則主要來自互聯網公司和大語言模型公司，源於其在AI編程、智能體（agents）等應用場景中的需求。以上是對需求側的整體概述。

關於您提到的合同期限，我們過去採用的是相對標準的合同期限。但鑑於當前新的供應鏈形勢和價格上漲，我們現在採取了更加靈活的合同期安排，以最大化我們的利潤和收益。

接線員

您的最後一個問題來自高盛的Timothy Zhao。

Timothy Zhao

[口譯] 恭喜你們取得非常強勁的業績。我的第一個問題是關於你們來自小米和金山雲——以及金山生態系統的收入。我注意到相比去年第四季度，收入增長有所加快。特別是考慮到小米推出MiMo大語言模型，尤其是MiMo V2.5之後，你們是否觀察到對金山雲資源需求的明顯變化？以及訓練和推理之間的需求佔比如何？此外，在你們宣佈與小米達成[聽不清]交易並設定今年和明年的收入上限後，你們如何看待今年的資源利用率與去年相比的情況？

我的第二個問題關於貴公司的資本支出（CapEx）以及租賃資產。我注意到第一季度的總支出約爲人民幣30億。想請問一下，您能否爲我們更新一下對今年整體資本支出的預期？

Tao Liu

【口譯】關於訓練方面，絕大部分資源需求來自金山雲。我們在此方面持續看到不斷增長的需求。在推理需求方面，尤其是自V2版本——MiMo V2發佈以來，大量底層資源已被重新分配用於該模型的訓練和推理。

目前，對於MiMo未來帶來的推理業務增長前景，我們相對樂觀。但最終仍取決於小米方面的回報情況。因此我們可能不便對此作出具體評論，但總體上我們對此持樂觀態度。

Yi Li

關於未來的資本支出，實際上，AI時代爲我們帶來了巨大的機遇。幸運的是，我們在2023年就已啓動智能計算業務，並已建立起完善的供應鏈能力，目前我們的供應網絡也已到位。正如Tao Liu先生所提到的，我們已觀察到來自強勁客戶群的一定需求。但我們必須承認，供應鏈產能是2026年資本支出的主要制約因素。目前，我們對2026年的基本預估約爲人民幣150億至人民幣200億。

接線員

今天的問答環節到此結束。現在交還給主持人進行總結髮言。

未知的高管

謝謝主持人。再次感謝各位今天參與我們的會議。如果您還有任何進一步的問題，請隨時與我們聯繫。期待下個季度再次與您交流。祝您今天愉快！

接線員

今天的電話會議到此結束。感謝您的參與。您現在可以斷開連接了。

詳細信息請訪問金山雲投資者關係

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。

瀏覽 10.8萬