Veritone2026财年年报业绩会议总结
一、开场介绍
会议时间： 2026财年
主持人说明：
由Needham & Company分析师约书亚·赖利主持，会议为Needham增长会议的炉边谈话环节，聚焦Veritone公司战略与业务进展。
管理层发言摘要：
瑞安·S·斯蒂尔伯格（首席执行官兼董事长）：回顾公司发展历程，强调Veritone为首批人工智能公司，2024年10月完成媒体代理业务剥离，回归核心人工智能战略，专注非结构化数据处理；清理阶段已完成，资产负债表优化，现金充足，进入加速增长阶段。
二、财务业绩分析
核心财务数据
营收、净利润、每股收益（EPS）、收入结构：暂无信息
资产负债表关键指标、现金流情况：暂无信息
关键驱动因素
剥离媒体代理业务产生可观收益，用于偿还高成本债务，优化资产负债表；
聚焦公共部门与人工智能训练数据（VDR）业务，推动增长。
三、业务运营情况
分业务线表现
公共部门： 覆盖州和地方执法（数百个警察机构）及联邦政府（国防后勤局、空军OSI等），软件用于音频/视频筛选、案件调查，深度参与司法部爱泼斯坦案等重大案件；
Veritone数据精炼厂（VDR）： 2024年Q4推出测试版，为增长最快业务线之一，服务超大规模企业（如Meta），提供音频/视频训练数据，与哥伦比亚广播公司新闻等数据供应商签订独家合同。
市场拓展
公共部门打入美国前五名警察机构及治安部门，联邦层面获得空军OSI、国防后勤局合同，计划向其他17个战争部门机构扩展；
VDR业务与多数超大规模企业建立合作，数据供应商涵盖媒体、高校等领域。
研发投入与成果
核心技术栈aiware支持多模态数据（音频、视频）处理，实现非结构化数据标记化，转化为结构化元数据；
平台开放、模块化、模型无关，可部署于商业云、私有云或空气隔离环境，适配公共部门与商业客户需求。
运营效率
aiware技术栈实现通用代码集部署，降低开发成本，支持快速扩展应用场景（如从媒体到公共安全）；
VDR业务通过数据准备、授权分成模式，实现数据供应商与模型训练公司的高效对接。
四、未来展望及规划
短期目标（2026年）
加速增长，将专业知识应用于公共部门与VDR业务；
推动aiware平台在公共安全领域的应用扩展，深化与联邦政府合作。
中长期战略
参与政府“创世纪计划”，争夺音频/视频训练数据业务份额；
扩展VDR客户群体，预计未来三年客户数量增长一个数量级；
坚持开放平台战略，支持多模型集成，巩固非结构化数据处理领域优势。
五、问答环节要点
战略转型与资产负债表
问：剥离媒体代理业务对战略的影响及融资后投资重点？
答：剥离后回归核心AI战略，偿还高成本债务，资产负债表干净，现金充足，重点投资公共部门与VDR业务。
资产标记化
问：如何解释资产标记化概念？
答：通过AI将非结构化音频/视频分解为计算机可读元数据，实现语义搜索，应用于公共安全（如案件证据筛选）等场景。
公共安全业务进展
问：2025年公共安全领域的成功案例？
答：深度参与爱泼斯坦案证据处理，打入空军OSI、国防后勤局等联邦机构，技术用于加速调查与证据管理。
VDR业务模式
问：VDR与传统SaaS业务的区别？
答：VDR基于消费模式，数据交付时确认收入，与数据供应商按收入分成；传统SaaS为经常性订阅模式，利润率更高。
开放平台战略
问：为何采用开放平台而非闭环系统？
答：支持多模型集成，适配不同场景（如商业云与空气隔离环境），满足客户对“同类最佳”模型的需求，符合联邦政府模块化要求。
六、总结发言
管理层表示：2026年将聚焦核心AI战略，加速公共部门与VDR业务增长；
强调aiware平台的技术积累与开放架构优势，将支撑未来资本高效扩张；
看好训练数据成为AI模型差异化关键，计划通过VDR与公共部门合作把握市场机遇。