$Nebius Group(NBIS)$

NBIS在2025 年瑞银全球科技与人工智能大会上发表演讲（演讲稿）

Nebius Group NV ( NBIS ) 将于2025年12月3日美国东部时间上午10:55参加瑞银全球科技与人工智能大会。
公司参与者
Marc Boroditsky - 首席营收官；
Neil Doshi - 副总裁兼投资者关系主管
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
我对这次会议感到非常兴奋。大家都知道，新兴的云基础设施公司如今备受瞩目。它们正经历着科技领域最令人瞩目的增长轨迹。我敢肯定，两年前你们中的许多人可能都不知道Nebius这家公司。而现在，他们的市值已经达到了250亿美元。这样的故事可不多见。所以我一直很期待这次会议，因为——嗯，我和Neil有过几次交流。我还没机会见到Marc。所以，Neil，很高兴见到你。Marc，很高兴见到你。
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
我也很高兴，卡尔。能来到这里真是太好了。
尼尔·多希，
副总裁兼投资者关系主管
谢谢你，卡尔。
问答环节
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
马克，因为这对大家来说是个新故事，所以你没必要赘述它的起源。顺便一提，如果你想深入了解Nebius，马克最近做了一期播客，我刚才只是开玩笑，我还没来得及听，不过那期播客内容非常精彩，时长超过一小时，详细讲述了Nebius的故事。但我想重点谈谈它的起源，很明显，Nebius的高管们，其中很多都是工程师，都来自俄罗斯的Yandex公司。是什么让你们能够将Nebius发展壮大？我相信答案的一部分在于你们拥有众多优秀的软件工程师，他们懂得如何扩展业务。
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
完全正确。正如你所指出的，卡尔，这并非一个普通的创业故事。事实上，Yandex当时已经是一家规模庞大且成功的互联网公司，运营着市场上规模最大的基础设施之一，实际上也是NVIDIA在欧洲最大的客户。而当我们的CEO，同时也是Yandex的创始人阿尔卡季·沃洛日（Arkady Volozh）创立Nebius时，他带来了1000名工程师。这些软件和硬件工程师，在某些情况下，已经合作超过十年。
所以，虽然公司成立时间实际上只有两年或更短，但实际上，它的团队拥有深厚的长期经验，并且已经构建了我们今天正在构建的那种规模化的基础设施，以便能够处理一些最重要的工作负载。鉴于我们团队的资源深度和他们带来的专业知识，与同类公司相比，我们起步较早，具有一定的优势。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
马克，我想谈谈我经常被问到的一个关键问题：Nebius 的持久优势是什么？因为有些人可能误以为，一些新兴云基础设施供应商之所以能发展到如今的规模，是因为我们正处于计算资源受限的环境中。但很多投资者都在着眼于未来三到五年，届时计算资源受限的局面必然会得到缓解。到那时，Nebius 和你的同行们将不得不依靠自身的核心优势来决定成败。那么，你们的核心优势究竟是什么呢？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
正如我刚才提到的，我们拥有一支非常优秀的、经验丰富的工程师团队，涵盖硬件和软件领域。他们都曾构建过大规模的基础设施。我们服务的重要组成部分是提供人工智能工程师所需的软件。这些人工智能工程师来自各种类型和规模的组织，也来自各种规模的机构。
因此，我们能够为各种规模的企业提供服务，从希望通过自助服务使用小型集群、只需插入信用卡即可访问的初创公司，到需要数万个GPU来满足其需求的大型企业，我们都能满足他们的需求。该软件为他们提供了必要的功能、工具和工作负载管理，帮助他们在我们的平台上成功构建应用。
其次是规模。规模至关重要，它决定了我们能否满足市场日益增长的需求。如今，我们是为数不多的千兆瓦级规模的企业之一。这在裸机领域意义非凡。而考虑到能够提供云基础设施的规模企业更是寥寥无几，这一点就显得更加重要了。
我们不是要构建GPU即服务平台，而是要构建超大规模数据中心。而这需要规模化的基础设施和规模化的资本支出相结合，才能持续推动基础设施的扩展。
第三，我们非常注重基础设施每一层的工程设计，明白吗？我们从零开始建设。我们可以从一片荒地开始，从零开始打造数据中心、电力系统、定制冷却系统、定制机架，我们甚至自主设计服务器规格。
我们的团队正在寻求一切优化成本的机会。我们正在努力提高交付和运营效率，从而提升利润率。
最后，还有一点比较隐蔽。自从我加入公司以来，我亲眼见证了它的实际运作，这非常了不起。我们有一个由人工智能工程师组成的支持团队。所以，那些真正接听客户咨询、处理技术升级的人员，和另一端的人类一样专业。我经常听到客户这么说。他们对响应工程师的技能和能力印象深刻，而且他们能够获得全天候的服务。因此，我们构建的不仅仅是一个可以裸机出售给客户的硬件层，我们正在构建一个人工智能版的超大规模数据中心。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
那么，让我们深入探讨一下这个问题，特别是关于全栈愿景。如果Nebius的梦想不仅仅是成为一家优秀的按小时计费的GPU租赁基础设施提供商，那么Marc，你们的全栈愿景究竟是什么样的？你们打算做到什么程度？你们的目标是否像三大超大规模数据中心运营商那样深入数据库层？对你们来说，全栈究竟意味着什么？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
所以，如今我们的技术栈就像一个覆盖所有硬件的架构，它提供了管理工作负载的能力。你可以把它理解为虚拟化和管理 Kubernetes。在其之上还有一个管理层，也就是控制平面，它使 AI 工程师能够管理安全性、运行特性，并确保获得所需的性能。
我们不断为平台添加新功能，并持续从客户那里获得关于这些新功能的反馈。我们设想将这些新功能整合到一个连续的垂直整合平台中。这样，您就可以直接从训练到优化，再到推理，无需任何额外步骤。所有工具都触手可及。
我们的愿景是不断优化平台，使其更加专业化。例如，我们会关注医疗保健、生命科学等行业客户的特殊需求，这些需求与物理人工智能领域的客户截然不同。他们为了满足最终需求，提出了许多不同的要求。我们致力于让人工智能工程师能够轻松获取所需的工具。
因此，随着时间的推移，我们期望构建一套完整的功能体系，满足客户在数据、开发、安全和运维方面的所有需求。对于那些我们认为并非首要的、需要我们自主开发的领域，我们将与生态系统供应商合作，构建一个现成的、集成了各种功能的生态系统，这样人工智能工程师就无需离开我们的平台，就能满足他们的所有需求。所以，目前还没有真正的上限，尤其是在这个早期阶段。我们正在寻求一切机会，确保能够满足人工智能工程师的所有需求。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
好的。那么，让我们从堆栈切换到未来3到5年的客户群结构。我想大家都很清楚，对于进入这个资本密集型、规模化行业的年轻公司来说，通常需要从一个大客户开始，围绕这个客户扩大规模，然后以此为跳板进行多元化发展。我们稍后会详细讨论这个大客户。
但我想先谈谈未来五年的愿景。你们有很多客户，粗略地说，或许马克，你的看法可能不一样，但你们有大型模型提供商，有对计算资源需求极大的原生人工智能企业，还有像瑞银这样的传统企业。在展望未来五年时，你们希望客户群体是什么样的？你们认为大部分计算支出会来自哪里？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
首先，我们的目标是打造一个能够被所有用户群体使用的平台。我们将全力把握市场上的各种机遇，明白吗？虽然很难断言这次的情况会和上次CPU市场的情况完全相同，但我们仍然可以从上次的经验中汲取很多教训。我们会尽可能地借鉴上次的经验，以推动市场发展。
回顾AWS和GCP的发展历程，早期阶段几乎都是初创公司，而企业级市场的机会则来得晚得多。在某些方面，它们至今仍在探索企业级市场。如果你研究一下潜在市场，并且有人拥有强大、经过充分验证、详尽的数据驱动模型，我非常乐意与你交流，因为我们正在寻找这样的模型。但就目前而言，根据我们进行的基础分析，三分之二的市场机会可能来自企业级市场。
我们面临的挑战是，一切都还处于起步阶段。对此我并不感到意外。以瑞银为例，它是一家保守的机构，其他像瑞银这样的公司也会如此——承担过多的风险没有任何好处。但像瑞银这样的机构实际上正在利用人工智能做一些非常具体的事情，例如高频交易或模型驱动交易。
我们看到了一些萌芽，在关键垂直市场中出现了一些早期应用案例，我们正集中精力跟进这些案例，以便在企业中站稳脚跟。随着这些案例的规模扩大，我们有机会将其付诸实践。我相信，未来3到5年内，三分之二的商机将来自于服务那些寻求确保未来竞争力的规模化企业。当然，这还有待观察，但如果这种情况没有发生，我们也会利用同样的基础设施服务于其他市场。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
好的。现在我们来谈谈微软的这家核心客户，显然，微软与Nebius签署了一份巨额合同。我认为加上续约选项，总金额高达190亿美元，而且合同期限显然很长。您——您可能在透露的信息上会受到一些限制——能否谈谈合同的期限？微软究竟利用Nebius做什么？您能否提供一些有助于大家理解双方合作关系的信息？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
这是一份为期五年的协议。这是一个规模庞大的单实例集群，他们可以将其用于业务的各个方面，而他们的需求非常高。仔细想想，他们围绕 Copilot 已经建立了一套成熟的业务体系，而且这套体系发展得非常成功。我们也是 Copilot 的客户，并且已经在我们的环境中启用了它。人们一直在使用它来提升用户体验。但是，它的运行速度确实存在一些延迟。他们需要投入更多的计算资源，因为他们在 Copilot 的市场推广方面做得非常出色。
他们也在开发产品，创建模型。他们公开表示希望拥有自己的模型，并实现能力多元化。因此，他们正在投资模型能力建设。此外，他们还有Azure业务，这与我们存在竞争关系，因为Azure能够为终端客户提供计算服务。所以，我们可能涉及他们的所有业务。但我们相信，他们的业务主要集中在前几类。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
好的，明白了。我想详细谈谈Nebius在扩展基础设施方面所做的努力。但在那之前，我想再谈谈需求环境。我们听了你、CoreWeave、Lambda，甚至微软的说法，他们都表示，今年，虽然很难具体指出是什么时候，但感觉好像是六到九个月前，大家开始谈论计算需求的激增。我们看到了大量大宗交易，持续时间很长，情况似乎发生了某种转变。我不敢说自己完全掌握了原因。所以我想问问你，到底发生了什么？我们姑且称之为“春天”吧，感觉大家的语气突然转变了，Marc？这种转变从何而来？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
我真希望自己有个水晶球。九个月前我还没加入Nebius，我是六个月前才加入的，这只是相关性，并非因果关系。但我可以告诉你的是，我的经历是怎样的。也许这跟以往的情况大同小异，但我认为分享出来很重要。我们确实看到了需求的加速增长。而且这并非个例，从收入和管道建设的角度来看，我们的管道建设也确实如此。我们在第三季度报告称，管道建设环比增长了70%。我们当季新增了价值40亿美元的管道建设，显然无法全部满足需求。
因此，我们看到市场需求超过了我们的供应能力，无法满足客户需求。这种情况在各个领域都存在。许多初创公司都在致力于打造各自领域的下一代产品。有趣的是，相当一部分初创公司——我以前从未见过这种情况——在种子轮或A轮融资阶段就拥有10亿美元的股权。他们实际上正在寻求打造下一代前沿产品或下一代专业产品。这消耗了市场上相当一部分的供应。
我们还看到一些规模化人工智能公司正在采取一些有趣的举措。那些基于基础模型构建的公司现在也开始专注于开源，甚至构建自己的模型。Cursor 公司的 Michael Trull 曾公开表示，他们需要扩展自身能力，以确保保持竞争力，并能够提供市场上最佳的自主编码能力。
我们还看到，软件供应商正在从仅仅添加一些小工具，转向重新思考他们的整个产品线，从“人工智能赋能”转向“人工智能优先”。一些公司甚至正在考虑彻底重塑他们的战略，以保持竞争力，并与那些原生人工智能厂商展开有效竞争。
正如我刚才提到的，我们看到企业非常专注于某个领域，而且这种专注度正在加速提升，他们越来越愿意将人工智能作为解决自身专业领域问题的方案。因此，我们看到需求出现了惊人的增长。顺便一提，我们看到应用场景也在不断扩展，从训练到优化再到推理。我们看到应用模式也在不断扩展。以前主要局限于LLM的生成式人工智能现在也涵盖了语音、视频和图像。因此，所有这些都意味着对我们提供这类基础设施的依赖性越来越高。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
或许这正好引出一个对你来说很关键的问题，马克。过去几个月股市有所回调，你的股票也随之回调，原因是市场普遍认为我们正处于人工智能泡沫之中，你、CoreWeave、微软和甲骨文等公司都在过度建设，而实际需求并不足以支撑如此大规模的投资。对此，你有什么回应？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
就像我刚才说的，需求就在那里。需求就在那里。我的意思是，我们在销售渠道中看到了这一点。我们从客户那里也感受到了这一点。在某些情况下，我们看到客户数量每6到8周就会翻一番。我们正在见证这种增长。
一个有趣的题外话是，要关注推理过程，好吗？为了确保我们理解一致，你可以创建一个模型，优化模型，然后将其投入生产环境。当你的客户使用该模型时，这就是推理。所以对我们来说，这实际上是将客户所拥有的功能商业化交付给客户的过程。
推理技术正以惊人的速度增长。事实上，《纽约时报》有一位记者一直在追踪推理技术的发展。埃文·奥唐纳（Evan O'Donnell）在他的博客上追踪了所有不同的推理技术供应商，并比较了它们的规模与资本支出。他的数据显示，推理技术的月增长率比资本支出高出40%。所以我认为，我们目前的发展仍然落后于市场需求。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
好的。你的意思是，实际上，到目前为止，这笔资本支出已经获得了非常可观的回报？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
没错。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
好的。我们来谈谈你们扩容的需求。这一切都不会发生。除非你们把那些千兆瓦以上的设施建起来，否则你们的预测目标根本无法实现。所以，你们能否向我们汇报一下扩容上线的进展情况，以及你们是否遇到了任何意料之外的供应瓶颈？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
这是一个复杂的行业。我首先要说明这一点。如果你查看我的领英个人资料，你会发现我是一名软件工程师。在软件领域，我们无需考虑实体交付。因此，如何协调和交付我们公司最终销售的资源，其中涉及相当复杂的问题。
事实上，正如我之前所说，我们拥有一支非常优秀的团队。他们在评估新建项目方面经验丰富，能够对项目进行全面细致的尽职调查。他们不会采用千篇一律的方法。目前的市场环境并不适合千篇一律的模式。你需要做好准备，前往具有独特地域和独特格局的项目，才能真正评估你是否能够建设并交付所需的产能。
我们的团队能够审视这些项目，并自信地判断哪些项目最终能够完全成熟。他们通过管理每一个变量、控制项目的各个方面来实现这一点，从而确保能够交付承诺的产能，最终将产品推向市场。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
好的。你认为目前最大的瓶颈是什么？以前是芯片，后来听说是电力，但CoreWeave的CEO几周前说，其实不是电力，而是——我们已经有足够的电力了。未来几年，真正的瓶颈实际上只是数据中心的外壳建设。你对这个瓶颈问题的讨论有什么看法？
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
现实情况是，从项目达成共识或签署协议到最终交付，所需时间确实存在一些实际的限制，无法保证交付速度。因此，如果您将交付计划视为一系列连续事件，那么您最终可能只会以最极端的方式交付，而未必是最佳或最优化的方式。所以，关键在于并行管理一系列项目，这些项目在最终交付和完成方面可能存在不同的情况。
管理如此跨度的项目是一项特殊技能。这并非易事——再说一遍，之前只有十家公司做过类似的事情。敏捷基础设施交付是一个全新的概念。我们尝试将软件开发中使用的敏捷方法论应用于基础设施交付所面临的挑战和规范。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
明白了。人工智能在这个过程中或许能发挥作用。
马克·博罗迪茨基，
首席营收官
的确如此。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
尼尔，或许我们也可以请你来回答几个问题。我认为，除了需求是否会存在之外，这些泡沫担忧的另一个方面是融资是否会持续。目前看来，似乎有很多资金非常愿意为数据中心建设提供资金。但华尔街担心的是，这种情况明天是否还会持续。所以，或许你可以谈谈，比如说，当前融资市场的健康状况。
顺便说一句，虽然我不是金融专业人士，但我对这个话题非常感兴趣，因为它已经成为这个主题中非常重要的一个组成部分。所以我们邀请了融资领域的两家大型公司——Blue Owl Capital 和 Magnetar——来参加我们的活动，今天下午我会和他们一起上台。尼尔，你想先试一试吗？
尼尔·多希，
副总裁兼投资者关系主管
是的，卡尔，你问得好。我认为我们的战略优势之一在于我们能够有效地筹集和运用资金。所以，或许应该先回顾一下我们迄今为止的成就。在2024年夏季完成资产剥离后，我们获得了25亿美元的现金。几个月后，我们又通过与Excel和NVIDIA的管道交易筹集了7亿美元的资金。这笔资金使我们能够真正开始加速并积极发展我们的平台。
今年以来，我们通过可转换债券和后续股权发行筹集了53亿美元。最近，我们还推出了一项“按市价发行”计划，这将使我们未来在融资方面拥有更大的灵活性。因此，迄今为止，我们总共筹集了约85亿美元的资金。这使我们能够从芬兰的一个数据中心扩展到遍布全球的多个数据中心。
到今年年底，我们的并网容量将从去年底的25兆瓦扩大近9倍。这也使我们能够吸引微软和Meta等知名客户。因此，我们能够有效利用这些资金，并且所有这一切都是在净现金流为正的情况下实现的。
展望中短期，我们将继续关注资本市场。我们认为可以通过债务融资筹集资金。我们正在考虑资产支持融资和公司层面的债务融资，同时也会继续关注股权融资。我认为同样值得关注的是，我们拥有其他业务和股权，我们认为这些可以为我们带来数十亿美元的额外资金，用于投资我们的核心业务。
Avride是我们全资拥有的自动驾驶汽车平台。他们今天刚刚宣布与Uber在达拉斯合作推出了机器人出租车服务。我们持有ClickHouse的大量股份，ClickHouse是一家快速发展的AI数据库公司，经常被拿来与Databricks或Snowflake相提并论。此外，我们还持有AI数据标注公司Toloka的多数股权。你可以把它看作是一个小型AI公司，我们最近引入了杰夫·贝佐斯和贝佐斯探险公司以及其他一些知名投资者。
因此，我们认为随着时间的推移，随着这些业务和股权价值的增长，我们可以利用这些价值来为我们的业务提供资金，而无需过度举债或通过股权融资。所以，我们希望谨慎对待股东权益稀释问题，并在资本结构方面保持高度的谨慎和自律。
卡尔·基尔斯蒂德
瑞银投资银行研究部
我们不妨也简单谈谈这项业务的最终盈利能力。马克，你刚才提到过它与超大规模数据中心1.0时代（也就是CPU时代）的相似之处。那个时代创造了毛利率，虽然亚马逊和微软没有公开具体数据，但我们粗略估计也有60%左右。目前看来，GPU云似乎还没有达到那个水平，但也许以后会。你能谈谈这项业务未来五年的利润率结构吗？
尼尔·多希，
副总裁兼投资者关系主管
是的，当然。我们重视增长的同时，也同样重视利润率的提升。我们并非不惜一切代价追求增长的公司。想想去年12月底，我们集团整体的EBITDA仍然亏损。核心业务在第二季度扭亏为盈。第三季度，核心业务的EBITDA利润率达到了19%。现在，我们正朝着整个集团（包括核心业务在内的所有业务）在今年年底实现EBITDA收支平衡的目标稳步前进。
早在四月份，我们就发布了中期展望。我们预计，扣除折旧和摊销后，息税前利润率（EBIT利润率）将达到20%至30%，我们正全力以赴实现这一目标。我认为我们能够实现这一目标有几个结构性原因。首先是规模效益，对吧？我们不仅仅是在构建GPU即服务（GPUaaS）的裸机产品，我们还在构建一个基于云业务的平台。云平台使我们能够真正提高客户留存率。我们可以为优质产品收取更高的溢价。最终，我们可以实现更高的客户终身价值（LTV）。
马克也提到过，我们拥有1000名工程师。这对我们来说是一个巨大的优势，对吧？这实际上为我们带来了运营杠杆效应。因此，当我们在2026年将年度经常性收入(ARR)扩大7到9倍时，我们并不一定需要大幅增加员工人数。所以，拥有一支强大的工程师和基础设施团队，将带来巨大的运营杠杆效应。
在核心基础设施方面，我们实际上是自己搭建机架和服务器，对吧？这使我们的总运营成本降低了20%。最后，我们的财务管理非常稳健。我们在折旧方面采取了更为保守的做法。对于料斗芯片，我们采用4年的折旧标准，而许多同行则采用6年。这并非因为我们认为芯片的使用寿命只有4年，而只是出于会计准则上的保守考虑。
此外，当我们审视这些大型交易时，我们重点关注的是这些交易能否真正实现20%至30%的息税前利润率。我们非常重视这些交易的经济效益，并确保它们能够帮助我们随着时间的推移实现更好的经济效益和更高的利润率。