金山云25Q2业绩会纪要
CEO表述
过去三年，公司坚定实施高质量可持续发展战略，全面拥抱人工智能机遇，我们的业务基础已焕然一新。我们不仅实现了营收和盈利的双增长，还全面升级了 IaaS 和 PaaS 云服务能力，以适应生成式 AI 时代的需求。
本季度，我们的业务持续增长能力再次得到验证。AI 智能计算业务的高速增长带动了基础云服务的增量需求，进一步加速了收入增长。首先，本季度收入达到 23.5 亿元，同比增长 24%，比上一季度的 11%同比增长有显著提升。公共云和企业云均实现了同比增长，其中公共云增长显著，达到 32%，收入为 16.3 亿元。
对人工智能的拥抱持续释放出积极的势头。本季度，AI 业务的总营收达到 7.28 亿元，同比增长超过 120%，环比增长 39%，占公共云业务收入的 45%。换句话说，在过去两年多的时间里，我们在成功推动基础云业务高质量发展的同时，也打造了一个规模几乎相当的智能计算云业务。生成式人工智能（GenAI）自身的快速发展以及各行业对其实现的强烈需求，正在提升云服务市场的天花板。我们将继续拥抱人工智能，提升技术能力，优化智能计算产品，成为生成式人工智能时代的重要引领者。
作为小米和金山生态系统的唯一战略云平台，我们牢牢把握住生态客户巨大的需求，与生态伙伴实现共生共赢、共同成功。本季度，来自小米和金山生态系统的收入达到 6.29 亿元人民币，同比增长 70%，对总收入的贡献进一步提升至 27%。2025H1，小米和金山生态系统的收入达到 11.3 亿元，占 2025 年关联交易年度总额的 40%。受益于小米和金山生态系统持续的繁荣以及不断扩大的业务机会，我们对今年下半年生态业务合作的进一步增长充满信心。
2025Q2关键业务亮点：
在公有云领域，本季度收入达到 16.3 亿元人民币，同比增长 32%。智能计算云和基础云的发展相互促进，云服务的消费增长来自生态系统的内外部客户，正同步推进。在智能计算云方面，训练计算能力服务的稳定需求以及推理计算能力服务的逐步增长，为智能计算云的持续发展奠定了坚实基础。
一方面，人工智能在各行业的落地和应用已经开始显现。例如，大语言模型公司、互联网音视频服务、实时通信、在线旅行社和游戏行业的客户，对 AI 推理的需求不断增加。
另一方面，人工智能驱动的数据量增长推动了基础云服务的增长，而此类高质量基础云服务的增长抵消了我们主动缩减低利润服务所造成的收入压力。在生态客户方面，我们深化了与小米的合作，整合双方的优势资源，为小米提供长期、稳定和高性能的云计算服务。我们还通过提供数据库和云弹性计算等产品和服务，确保了金山子公司西山居的《剑侠世界：起源》的顺利上线。
在企业云领域，本季度收入达到 7.24 亿元人民币，同比增长 10%。在公共服务领域，我们与金山办公合作，率先正式发布金山政务 AI 一体机，加大在 AI+公共服务场景的投入，提供包括智能计算服务、平台服务和大语言模型服务在内的全栈 AI 能力。通过金山云与金山办公的紧密合作，我们已成功将人工智能技术与公共服务领域的实际应用相结合。这为客户的数字化转型提供了可扩展和可复制的解决方案。在医疗保健领域，凭借我们在顶层规划、综合数据治理、强大的技术基础和人工智能能力方面的行业领先能力，我们不断为数字健康领域的区域医疗保健系统和医院构建信息能力。本季度，我们中标长春市公共卫生信息平台项目，促进当地卫生大数据互联互通和共享。此外，我们还在进行南方医科大学珠江医院的数据湖项目和武汉大学中南医院的云原生医院信息系统建设。
在企业服务领域，我们致力于在多行业场景和复杂商业模式中实施人工智能，真正提升企业运营效率，实现流程智能化。本季度，我们率先与一家大型国有银行合作，推进信用报告自动化项目，在银行业打造了一个标杆项目。我们在复杂的核心业务场景中端到端应用人工智能能力，实现全流程智能化，包括数据采集、分析、决策和报告撰写，显著提升了银行客户经理的工作效率。
在产品与技术方面，我们坚持“以技术与创新打造成功”的原则，专注于在核心产品中提供业界一流的客户体验。我们分别组建了基础云和智能计算云的研发团队，协同工作，以我们强大的公有云基础设施为基础，提升 AI 与 PaaS 的融合能力。本季度，我们持续优化 AI 产品套件。以云容器服务为基础，我们提供开箱即用的云原生组件，如异构资源管理、AI 工作负载调度、智能运维和资源监控，为大语言模型场景提供全流程支持。我们不断优化 StartFlow 训练推理集成平台的能力，提供人工智能行业所需的数据集、仿真服务能力以及数据处理任务的全生命周期管理。我们的智能计算云技术通过优化的资源管理、数据治理、网络通信和保护，帮助客户提高模型训练性能并节省单位成本。此外，我们发布了新版本的金山云银河栈，支持多个主流处理器平台和国产操作系统，并提高了其在私有部署场景中的兼容性。
总的来说，人工智能正在为云计算注入新的动力，而云计算反过来对于支持快速模型训练和应用至关重要。我们不断构建和升级我们的智能计算云资源，同时利用我们的专业知识来加强人工智能在公共服务、金融服务、医疗保健和其他关键领域的应用。人工智能在各个领域的应用正在加速，其提高生产力、增强用户体验和产生额外收入流的强大能力已得到验证。
展望未来，我们坚信人工智能革命带来的市场机遇才刚刚开始。我们将通过拥抱人工智能，充分发挥过去几年积累的综合能力，继续深化对小米和金山生态系统的承诺，以及对高质量外部客户的支持，专注于打磨我们的核心产品和解决方案能力，为客户、股东、员工及其他利益相关者创造长期价值。
CFO表述
本季度，我们的 AI 战略持续取得成功，推动了所有产品的业务扩张。本季度总收入为人民币 23.492 亿元，同比增长 24.2%。
公共云服务收入为人民币 16.253 亿元，较去年同期的人民币 12.345 亿元增长 31.7%。这一增长主要得益于人工智能相关业务的激增，总账单同比增长超过 120%，达到人民币 7.287 亿元。
企业云服务收入达到 7.239 亿人民币，较去年同期的 6.572 亿人民币增长 10.1%，主要得益于对 IT 交付服务的高需求以及外部企业项目交付的稳步推进。
总收入成本为 20.104 亿人民币，同比增长 27.8%，主要是由于我们对基础设施的投资以支持人工智能业务的增长。
IDC成本从去年同期的 7.282 亿人民币增加到 8.031 亿人民币，同比增长 10.3%，主要是由于我们为满足新的 AI 集群需求而增加了采购。
折旧和摊销费用从去年同期的 2.659 亿人民币增加到本季度的 5.52 亿人民币，主要是由于新购置的高性能服务器的折旧，以扩展我们的 AI 业务，以及为支持 AI 相关客户的计算和存储需求而折旧常规 CPU 服务器，因为数据集呈爆炸式增长。
解决方案开发和服务成本同比上升 14.8%，从 4.911 亿人民币增至 5.637 亿人民币，这是由于为支持收入增长而扩大了解决方案架构和交付人员。
履约成本和其他成本分别为 2580 万人民币和 6580 万人民币。
调整后的毛利润为人民币 3.506 亿元，同比增长 8.4%，环比增长 7%。这主要归功于我们收入规模的扩大以及人工智能业务贡献的增加。本季度调整后的毛利率为 14.9%，而 2024 年第二季度为 17%，上季度为 16.6%。由于服务器成本的上升，以及人工智能业务的扩张，为某些客户未来收入活动而产生的前期成本，以及某些大规模集群的价格压力，我们的调整后毛利率受到了不利影响。
费用方面，不计入股权激励成本，调整后的运营总支出为5.607亿元，同比增长 1%，环比增长 31.2%，
调整后的研发支出为1.831亿元，较去年同期下降 8.5%。下降的主要原因是由于我们对研发团队的战略调整导致人员减少。
调整后的销售及市场费用为1.095 亿元，同比下降 6.8%。
调整后的管理费用为 2.681 亿人民币，同比增长 12.8%，主要是由于预付给供应商采购某些服务器产生的信用损失增加。
经调整后的运营亏损为人民币 1.66 亿元，较去年同期的人民币 1.885 亿元收窄 11.7%。这一改善主要归功于股权激励调整。然而，经调整后的运营亏损较上季度的人民币 5580 万元有所增加。这主要是由于向某些服务提供商支付的预付款造成的信用损失增加。
Non-GAAP EBITDA 利润为人民币 4.06 亿元，较去年同期的人民币 6600 万元增长了 5.7 倍。Non-GAAP EBITDA 利润率达到 17.3%，而去年同期为 3.2%。这主要归功于我们对人工智能云计算发展的坚定承诺、业务结构的战略调整以及我们对成本和费用的严格控制。
截至 2025 年 6 月 30 日，现金及现金等价物总额为 54.641 亿人民币，为运营和人工智能投资提供了强大的流动性支持。增长主要由于我们向金山集团进行的公开股权发行和私募融资，以及从战略客户收到的预付款，该预付款将用于支持其进一步的云建设。本季度，我们的资本支出（包括第三方融资的支出）达到 11.35 亿人民币，通过融资租赁负债换取的使用权资产为 16.658 亿人民币。
展望未来，人工智能技术为云计算创造了大量机会，不仅包括现代训练和推理带来的计算需求，我们还帮助企业在复杂的业务场景中采用人工智能能力。我们公司作为人工智能的推动者，为各类客户提供前沿技术和计算资源，帮助他们利用复杂的 AI 模型和平台，而无需大量的内部基础设施和资本支出，显著降低了进入门槛，并加速了各行业的技术突破。谢谢大家。
Q&A
Q1：今年下半年以及明年上半年的收入展望和指引？此外，小米在人工智能和自动驾驶基础设施方面的投资节奏如何？AI 算力需求趋势是怎样的？我们是否观察到大模型供应商的模型迭代并减少计算消耗？还有哪些其他行业显示出强劲的 AI 基础设施需求？
关于毛利率的。今年金山云采用了更多的计算资源租赁，这已经影响了第二季度的毛利率。展望未来，随着我们使用更多的租赁，我们是否预计未来几个季度的毛利率将继续下降？目前租赁容量在整体计算资源池中的比例是多少？我们的目标偏好比例是多少？
A1：
预计下半年的收入增长会比上半年更强劲、更好。
其次，我们正在为小米交付一个更大的集群，以满足其算力需求，但关于小米的保密问题，我无法透露更多细节。既然您问到了趋势，尤其是在训练与推理方面，在 DeepSeek 亮相之后，市场上的不同参与者开始表现出不同的投资模式。一些参与者继续大力投资于模型的训练，其中也包括小米。但其他一些参与者实际上在一定程度上减少了对算力需求的投资。然而，自去年以来，我们也看到其他一些大型企业对推理的推理算力需求持续增强。总的来说，由于客户保密的原因，很难对我们接触的每个参与者、每个客户发表评论。但我认为，总的来说，市场对人工智能的需求仍然非常强劲。
关于毛利利润率及其未来趋势的问题，将它放到我们从去年开始的增长模型中来讨论。从去年开始，我们的旧模式完全依赖于自采，这带来了较高的资本支出水平，同时也带来了较高的资产负债率，这让我们意识到该模式可能存在的风险。
因此，自 2024 年下半年以来，我们已经调整并转向了一些新的模式，称为资源池模式或利润分成模式（资本支出水平相对较低+较低的资产负债率）。总的来说，由于采购模式的转变，虽然毛利率略有下降，但我认为我们总体上实现了我们为改变采购模式所做的战略选择。因此，我认为这实际上是一个很好的成功，这是一个成功的结果。
关于自有资产与利润分成模式之间的比例，我们没有披露这方面的具体数字。但是，到目前为止，有资产仍然占据我们资产负债表上的大部分资产。未来，除了我们已经拥有的两种模式之外，我们还在探索一种新的模式，我们已经在一家主要客户中应用了代理模式，这本质上意味着在我们的帮助下，我们将代表该客户进行采购、建设和运营。
总而言之，我们实际上有 3 种模式，而采用哪种模式将完全取决于特定客户的需求，以及我们在资产负债率、资本支出和负债水平方面希望实现的整体平衡。，随着我们在未来几个季度继续运行不同的模式及其组合，我们将更清楚地了解毛利率将稳定在什么水平。但就我目前所见，我认为毛利率水平相对而言将稳定在我们今天的水平。
Q2：关于资本支出开支，管理层能否更新今年的资本支出计划？到年底，预计有多少人工智能算力可以投入使用？其次，行业云的同比营收增速较上季度有所回升，请分享一下行业云客户的需求以及交付进度。
A2：今年的资本支出，包括销售采购和租赁采购模式，全年大约为 100 亿元。今年上半年实际已经支出了大约50亿元。如陶祖方所提到的，因为截至 6 月 30 日，我们的现金流非常强劲，所以这个时候我们会根据客户需求调整采购流程和模式。我们仍然认为全年资本支出大约为 100 亿元。
你观察到的是正确的，企业云收入在第二季度的增长速度比以前更快。坦率地说，DeepSeek 事件在中国相对更传统的行业中产生了非常好的、非常深远的影响。这就像一个客户教育过程，我们看到公共事业、医疗、教育、金融服务等领域出现了大量强劲的需求。然而，我们目前仍然存在这个痛点，就是我们还无法为客户提供一个非常易于使用的产品。因此，软件或 AI 解决方案的最终落地或应用还没有实现。因此金山云的战略是需要克制将我们的工作和精力分散到太多、太广的垂直领域的冲动。相反，我们希望公司和员工能够专注于少数我们具有相对竞争优势的领域，然后在这些领域中开发解决方案，实现所谓的从 0 到 1 的突破，然后再进一步进行从 1 到多的扩展和应用。
下半年的趋势方面，一般来说，对于企业云来说，交付高峰一直呈现出季节性特征，即下半年优于上半年。因此，当我们展望下半年的预测时，我们确实预计今年下半年的收入增长率将明显好于今年上半年。
Q3：目前芯片供应正在发生一些变化。H20 重新开始供应，B30及其他芯片也将被销售。但同时，诸如芯片安全漏洞等问题也可能提示我们，下一步的发展需要更加谨慎。我们是否有对芯片的策略进行调整，比如采用国产等想法？
A3：关于您的问题，实际上我们在 2023 年从战略角度进行了很多思考和考虑，因为我们开始进入生成式 AI 计算云业务，是在美国地缘政治冲突背景下更广泛的总体情况，导致供应链出现了巨大的不确定性。因此，在这种背景下，一方面，我们采用在中国供应的合规芯片；另一方面，我们也一直在密切关注和跟踪国内厂商的供应链情况。
说实话，H20 的实际限制是在我们增发股票的当天发生的。随后，该限制在几个月后被解除。然而，我们对此并不太惊讶，因为考虑到当时的背景和冲突的性质。此外，我们一直与中国国内芯片供应商保持紧密的业务合作，从一家公司扩展到多家公司。实际上，其中一些公司，我们有非常深入的合作。
总而言之，尽管供应链的不确定性一直存在，但这并没有对我们供应和满足客户需求的能力产生实质性影响。现在，再深入到我们的具体情况，因为我们的大部分客户都是大型客户、关键客户。结合我刚才谈到的战略，到目前为止，我们的产能和我们建立的所有渠道，无论是国内芯片还是海外芯片，都足以满足需求。这就是目前短期的情况。
从长远来看，如果出现例如一个杀手级的生成式人工智能应用，导致客户在推理方面的需求出现爆炸式增长，进而引发整个行业需求的显著上升，那么我们确实认为未来有可能出现供应无法满足需求的情况。简而言之，未来供需之间的平衡在很大程度上取决于国内芯片的能力及其性能。我个人持相对保守的观点，认为如果未来需求出现如此大的增长，国内芯片的供应可能无法满足中国市场的需求，但这种情况是针对长期而言的。