Melanie Strate（投资者关系负责人）
Paddy Srinivasan（首席执行官）
Matt Steinfort（首席财务官）
Raimo Lenschow（巴克莱）
Kingsley Crane（Canaccord Genuity）
Josh Baer（摩根士丹利）
Wamsi Mohan（美国银行）
Gabriela Borges（高盛）
Param Singh（奥本海默）
Radi Sultan（瑞银）
James Fish（Piper Sandler）
Thomas Blakey（Cantor Fitzgerald）
Patrick Walravens（Citizens）
Mike Cikos（Needham & Company）
Mark Zhang（花旗）
早上好，感谢您的等待。我叫John，今天将担任本次会议的主持人。现在，我欢迎各位参加DigitalOcean第四季度财报电话会议。所有线路已设为静音，以防止背景噪音干扰。在发言人发言结束后，将进入问答环节。[主持人说明]
现在，我将会议交给投资者关系负责人Melanie Strate。请开始。
谢谢，早上好。感谢大家今天参加我们的会议，回顾DigitalOcean 2025年第四季度及全年财务业绩和投资者更新。今天与我一同参加电话会议的有我们的首席执行官Paddy Srinivasan和首席财务官Matt Steinfort。
在开始之前，请允许我提醒大家，今天电话会议中发表的某些声明可能被视为前瞻性声明，反映了管理层基于当前可用信息做出的最佳判断。我们的实际结果可能与这些前瞻性声明中预测的结果存在重大差异，包括我们的财务展望。我建议您关注我们向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件中包含的风险因素，以及今天发布在我们网站上的新闻稿中提及的风险因素。DigitalOcean明确表示没有义务或承诺公开发布对今天所作任何前瞻性声明的更新或修订。此外，本次电话会议将讨论非公认会计原则（non-GAAP）财务指标，与最直接可比的公认会计原则（GAAP）财务指标的调节表可在今天的收益新闻稿以及概述本次电话会议讨论内容的投资者演示文稿中找到。今天电话会议的网络直播也可在我们网站的投资者关系部分观看。
接下来，我将会议交给Paddy。
谢谢，Melanie。早上好，各位，感谢大家的参与。我们度过了出色的一个季度，并以强劲的表现结束了这一年，我很兴奋与大家分享详细情况。我们以第四季度18%的收入增长结束了这一年，全年收入达到9.01亿美元。我们实现了5100万美元的增量有机年度经常性收入（ARR），这是公司历史上的最高水平。我们的百万美元客户ARR达到1.33亿美元，同比增长123%。我们保持了财务纪律和强劲的盈利能力，全年调整后息税折旧摊销前利润（EBITDA）利润率为42%，调整后自由现金流利润率为19%。有很多值得兴奋的地方。鉴于我们看到的这种势头以及我们在长期战略方面取得的进展，我们希望今天提供更全面的更新，而不是等待单独的投资者日。我们的准备发言将比平时稍长一些。我们将在网络直播中随着发言推进演示文稿的幻灯片，并留出充足的时间进行问答。
人工智能正在重塑整个行业，而我们正是为这种转变而构建的。软件正受到结构性转变的颠覆，不是通过增量AI功能，而是转向大规模运行的智能体系统。云原生和AI原生颠覆者正以极快的速度超越AI实验阶段。他们正在部署能够推理、行动、保留记忆并持续运行的智能体。在这种结构性转变中，我们看到通过服务推动这种颠覆的AI和云原生公司，存在一个长期的超大规模机会。当市场发生这样的颠覆时，通常有一个短暂的窗口期来利用机会，让我告诉大家我们如何抓住这个机会。
首先，我们的顶级客户现在是我们的增长引擎。我们已经将曾经被视为弱点的方面转变为竞争优势。我们的顶级数字原生客户（DNE），包括云原生和AI原生公司，现在是我们增长最快的客户群体，实际上在DigitalOcean平台上的增长速度显著快于市场。简而言之，扩大顶级客户规模曾经是一个制约因素。如今，这已成为我们的增长引擎。其次，我们站在AI驱动的软件颠覆的正确一方。现代云原生和AI原生公司正通过以AI为中心的颠覆性软件创新开拓大型市场。他们越来越多地选择DigitalOcean作为构建和扩展其智能体AI软件的天然平台。当这些公司在我们的平台上以空前的速度颠覆和扩展时，我们就会取得成功。
第三，我们将云融入新云（neocloud）。这些AI原生公司需要的不仅仅是GPU租赁或推理API。他们需要访问优化的AI模型（包括闭源和开源模型）、生产级推理能力以及用于其软件的全栈云，所有这些都能在全球范围内协同工作。我们在一个集成的智能体推理云中提供所有这些功能。最后，我们正在构建一个持久且盈利的增长引擎。我们在负责任地投资的同时，推动平衡增长。在不追逐GPU训练军备竞赛的情况下，我们预计2026年实现21%的收入增长，到2026年第四季度增长达到25%以上，2027年增长30%。仅凭借我们现有的承诺数据中心容量，我们明年就有望成为加权50规则公司。简而言之，我们正以DigitalOcean的方式加速增长。
12月，我们跨越了一个重要里程碑，收入运行率超过10亿美元。对于一家2012年通过Techstars创立的公司来说，这是一项非凡的成就。这一成功证明了我们充满激情的团队和原始创始人的愿景。我还要向所有在这段旅程中支持我们的出色客户表示最深切的感谢。但比这个里程碑更重要的是我们的前进方向。我们在2025年底实现了18%的同比增长，并有望在2026年实现21%的增长，2026年第四季度的退出增长率达到25%以上。我们正在获得动力，并且已经超越了旧有的叙事。让我详细说明。
我们的顶级客户现在是我们的增长引擎。在我们的第一个十年中，我们构建了一个标志性的开发者云。这个基础仍然重要，我们平台上有超过400万活跃开发者，他们非常喜欢我们。在过去几个季度中，我们刻意将重点转向服务顶级DNE客户，并消除他们在扩展时离开DigitalOcean的任何理由，这种专注正在奏效。第四季度，我们实现了创纪录的5100万美元有机增量ARR，过去12个月达到1.5亿美元，均超过了我们疫情期间的峰值季度。这一创纪录的过去12个月增量ARR在AI和云客户之间实现了平衡。
第四季度，DNE的ARR达到6.04亿美元，占总ARR的62%，同比增长30%，我们的DNE净收入留存率（NDR）达到102%，继续优于开发者NDR。正如我已经报告了一段时间的那样，DNE客户群中最大的客户增长最快。我们的10万美元客户增长58%，50万美元客户增长97%，百万美元客户的ARR达到1.33亿美元，同比增长123%，均远高于市场增长率。随着这些客户的扩展，NDR也显著提高。第四季度，10万美元客户的NDR为102%，50万美元客户为106%，百万美元客户为115%。第四季度，我们百万美元客户的流失率为零，过去12个月平均流失率为0%，这清楚地表明我们的顶级客户现在正与我们一起扩展，并成为我们的增长引擎。我们还应该有效驳斥任何关于我们最成功的客户将超越我们平台的误解。
总结这部分内容，我们正加速突破10亿美元收入运行率里程碑，而我们的顶级客户正在推动这一加速。我们不再仅仅被定义为入门级开发者在我们平台上进行实验。我们被定义为高增长的云原生和AI原生公司，在DigitalOcean上运行生产工作负载、扩展收入和构建业务。简而言之，扩大顶级客户规模曾经是一个制约因素。如今，这已成为我们的增长引擎。
接下来，我们站在软件颠覆的正确一方。软件正在发生结构性转变，DigitalOcean正成为推动这种颠覆的云原生和AI原生公司的首选平台。上一代软件即服务（SaaS）按用户、按席位 monetize。价值随员工数量扩展。下一代以AI为中心的软件按推理请求的token monetize。价值随交付的智能扩展。随着AI模型能力的加速，整个横向和纵向软件类别都在被重新发明。现有企业通过将AI融入其工作流程来应对这种变革，寻求增强其现有软件。但AI原生公司从第一性原理出发。对他们来说，AI不是一个功能，而是定义其产品的核心引擎。每次他们交付价值时，推理运行，token被消耗，智能被生成。
DigitalOcean在服务这些颠覆者方面具有独特优势，这从我们从领先AI原生公司获得的吸引力中可以明显看出。我们已经与Character AI、Workato和Hippocratic AI等规模化云原生和AI原生公司签署并扩展了生产工作负载，这些公司具有产品市场契合度、实际收入和快速增长的需求。我们与Character AI的合作清楚地证明了这一点。在我们由AMD Instinct GPU驱动的生产推理云上，我们为Character AI实现了100%的吞吐量提升和每token约50%的成本降低，达到了生产规模。这不是实验室基准，而是在数千万客户的实时流量上实现的。这证明了我们有能力以差异化的性能、成本效益以及为推理优先的生产工作负载构建的集成AI和云平台，支持领先AI公司的生产级推理。
另一家具有成熟产品市场契合度的AI原生公司是Hippocratic AI，该公司构建专注于医疗保健的对话式AI，旨在支持临床工作流程和患者参与。Hippocratic AI选择了DO的智能体推理云来支持符合HIPAA标准的临床AI工作负载。这不仅验证了我们的性能，也验证了我们的企业级安全性和合规性。对于Hippocratic AI，我们在NVIDIA硬件上优化了他们的多模态部署，强调了从GPU到网络、内核优化、云集成和推理软件的垂直创新的重要性。这些AI原生公司的扩展方式也非常不同。传统云客户可能需要数年时间才能达到100万美元的ARR，而AI原生公司可能在几个月甚至几周内就能跨越这一门槛。当推理是你的产品时，需求会迅速复合增长。DigitalOcean是为这些颠覆者量身打造的。随着软件变得更加智能和以AI为中心，我们正在构建垂直整合的推理云，旨在为下一代AI原生提供动力，使我们正好站在这场AI驱动的颠覆的正确一方。我们的智能体推理云正在推动这些颠覆者的发展。
接下来，让我解释我们如何实现这一点。我们通过将云融入新云（neocloud）来做到这一点。在过去几年中，出现了一类新的新云（neocloud），主要针对一件事进行优化：大规模AI模型训练、密集GPU形式、高性能网络、前沿AI模型训练工作负载。这是AI堆栈的重要一层，但服务推理则不同。随着AI扩散到每家软件公司，工作负载从训练少数前沿模型转向运行数百万实际应用。而实际的以AI为中心的软件需要的不仅仅是GPU形式。他们需要计算、存储、数据库、网络、可观测性、安全性，所有这些都无缝协同工作，并具有可预测和透明的单位经济效益。
在过去四个季度中，我们已经发展了我们的智能体推理云以适应这一现实。我们将专门的推理基础设施与我们的全栈云平台相结合，专为生产AI而构建，同时忠于定义DigitalOcean的核心：简单性、开放标准、企业级性能和SLA，以及可预测和透明的单位经济效益。最近的一个很好的例子是OpenClaw，它最近通过展示智能体软件的力量席卷全球，让我们得以一窥以AI为中心的软件未来的样子。OpenClaw是一个开源AI智能体框架，允许开发者运行实际任务驱动的智能体。当客户在DigitalOcean上部署OpenClaw时，他们需要的不仅仅是GPU，因为AI智能体是有状态的。它们推理、采取行动、保留记忆、与第三方API交互。所有这些都需要的不仅仅是GPU形式。它需要全栈云和AI堆栈协同工作。
客户越来越理解这一点，因为推理是现代AI原生的核心。它是他们的主要运营成本、性能杠杆和竞争优势。他们的生产吸引力直接随模型质量、推理性能和单位经济效益而扩展。随着他们的成长，他们不会围绕单一闭源模型构建产品，而是实时编排多个模型，通常利用开源和混合专家方法来优化准确性和单位经济效益。我们的平台在每个层面都提供灵活性，从无服务器推理API到专用集群和GPU Droplet，允许客户精确匹配其工作负载需求的性能和成本。
我们将其与性能优化的开源模型相结合，提供高精度、高吞吐量、低延迟和引人注目的单位经济效益。这不是一个独立的推理平台。它与我们过去十几年强化的全栈云深度集成，因此客户可以在一个集成环境中构建、部署和扩展其整个AI应用，并享受企业SLA。我们的智能体开发平台帮助他们从实验阶段过渡到具有实际AI智能体的生产阶段。支撑所有这一切的是来自NVIDIA和AMD的丰富GPU阵容，由快速扩展的全球数据中心足迹支持，这些数据中心凭借多年支持关键任务工作负载的运营专业知识构建和运营。
这种集成平台和选择的灵活性正是使DigitalOcean成为智能体软件天然平台的原因。让我再次以OpenClaw为例解释这一点。客户可以根据其对控制、规模和运营复杂性的需求，通过两种不同方式在DigitalOcean上构建和部署OpenClaw智能体。第一种路径优化简单性和速度。客户可以启动预配置的一键式GPU Droplet，并在几分钟内运行OpenClaw智能体。这种模式提供对环境的完全控制，非常适合实验、定制、性能调优以及希望直接访问基础设施层的团队。
第二种路径针对全球规模进行优化。客户可以在DO的托管无服务器平台上部署OpenClaw，DigitalOcean负责配置、扩展、安全、容器编排和运营管理。这种方法非常适合正在扩展全球应用的团队。两种方法都在同一个集成云上运行，可以访问用于智能体内存的托管数据库、用于工件的对象存储、虚拟私有云网络、可观测性和GPU支持的推理。这就是推理经济中的垂直整合。不仅仅是提供裸金属GPU，甚至不仅仅是生成推理token，而是为智能有状态系统提供安全、可扩展和可管理的基础。
在OpenClaw推出后的几天内，创建了近30,000个DigitalOcean原生一键式Droplet，这仅仅是一个开始。数千个其他OpenClaw部署被客户激活，几乎在一夜之间标志着新生态系统的出现。OpenClaw的成功是AI市场将如何继续发展的早期视角，并可以作为AI原生企业如何围绕自主智能体构建新一代软件的蓝图，这些智能体跨系统编排复杂的多步骤工作流，持续利用数据和上下文进行推理，并以最小的人工干预端到端执行任务。随着这些AI原生公司从概念验证转向生产智能体，底层平台的丰富性、安全态势、可管理性、可扩展性和可预测的单位经济效益变得至关重要，而这正是DigitalOcean迅速成为构建和扩展AI智能体软件的天然平台的原因。
竞争格局中挤满了声称有能力解决推理市场的公司，但我们与这些竞争对手的差异化非常明显。新云（neocloud）出租GPU。推理包装器提供商仅停留在推理API和模型库。我们继续与超大规模云提供商有效竞争，他们带来了规模，但也带来了针对传统大型企业公司的复杂性和成本结构。虽然这些竞争对手中的每一个都解决了推理价值链的一个组成部分，但实际的智能体软件需要一个紧密集成的环境，其中推理、编排、持久性、网络和安全性旨在以简单性、全球规模、企业SLA和可预测的单位经济效益协同工作。
这就是DigitalOcean获胜的地方。这种差异化对我们的客户来说是明确的，但在我们的财务状况中也非常明显。
作为一家十多年来为云原生和AI原生运行关键任务工作负载的全栈云提供商，我们的财务状况与其他追逐AI训练市场或推理市场组件的参与者有很大不同，新云（neocloud）的收入高度集中，少数大客户占其收入的绝大部分。DigitalOcean的前25名客户仅占我们收入的10%。虽然GPU租赁提供商从其基础设施获得裸金属收入和利润率，但DigitalOcean从我们的全栈推理和云解决方案中获得更高的收入和利润率。当越来越多的新云（neocloud）正在投入大量资本并为了未来回报而消耗短期利润和现金时，DigitalOcean已经实现盈利并产生现金。
我们在云原生和AI原生方面的吸引力并非偶然。这是不懈专注投资和纪律性执行的结果。我们最近加强了高管团队，任命Vinay Kumar为我们的首席产品和技术官。作为甲骨文云基础设施（OCI）的创始成员，Vinay带来了深厚的超大规模专业知识，并领导我们的产品、平台、基础设施和安全团队。在OCI从零开始构建超大规模云之后，他期待在DigitalOcean扩展另一个云，一个专为满足全球云原生和AI原生工作负载复杂需求而构建的云。与此同时，我们的研发团队一直非常忙碌，继续推出帮助客户在我们平台上扩展的产品和功能。
在核心云上，我们推出了远程MCP支持，将AI直接嵌入控制平面，实现安全的零设置基础设施管理。在我们的AI平台上，我们引入了智能体开发工具包和增强的智能体评估工具，帮助客户从实验阶段过渡到具有可衡量性能和可靠性的生产阶段。通过GPU可观测性、托管NFS和多节点GPU支持，我们显著扩展了在生产中运行大规模关键任务推理的能力。这就是垂直整合的样子。基础设施、推理、可观测性、智能体工具，所有这些都旨在无缝协同工作和扩展。而我们才刚刚开始。
我们将于4月28日在旧金山举行的下一次Deploy大会上分享智能体推理云的下一波创新，因为我们继续构建专为推理经济打造的平台。随着市场从训练转向推理，我们的差异化将是持久的，并将继续增长。为了让投资者更清楚地了解这一势头，我们引入了一个新指标：AI客户收入。AI客户收入包括来自利用我们AI产品（包括推理和核心云服务）的客户的所有收入。因为AI原生不仅仅购买GPU，他们构建、运营和扩展应用，这需要全栈推理云。
事实上，2025年第四季度，我们70%的AI客户ARR已经来自推理服务或通用云产品，而不是裸金属GPU租赁。这些客户增长迅速，第四季度AI客户ARR达到1.2亿美元，同比增长150%，现在占总ARR的12%。总之，我们不仅仅租赁GPU，我们运行生产AI。我们不是GPU房东。我们是AI云平台。我们提供超大规模级别的基础设施和可靠性、专为推理服务构建的服务、与为下一代AI原生设计的全栈通用云共存并集成。或者简单地说，DigitalOcean将云融入新云（neocloud）。
现在，我的最后一个要点是，我们正在构建一个持久且盈利的增长引擎。在去年4月的投资者日上，我们制定了到2027年将业务恢复到18%至20%增长的计划。在我们上次的收益电话会议上，我们将这一增长预测提前了整整一年，指导我们将在2026年达到18%至20%的增长范围。在制定最初计划仅九个月后，我们已经在2025年第四季度达到了目标范围的下限，即18%的增长，比我们最初的目标提前了整整两年。我们看到的势头给了我们更大的信心。我们现在预计2026年全年收入增长21%，第四季度退出增长率达到25%以上，2027年达到30%的增长。
随着我们今年增加31兆瓦的承诺容量，短期内毛利率和调整后EBITDA将面临一定压力，但我们仍然对全年18%至20%的无杠杆调整后自由现金流利润率指导充满信心。短期压力只是一个物理问题，考虑到启动成本时间和快速增加新容量的收入增长特性。这是追求高回报增长机会的自然结果，但我们仍然是纪律严明的运营商。需求继续远远超过供应，当机会出现时，我们将利用机会进一步加速增长。我们将负责任地这样做，并将继续追求具有吸引力回报的投资，使投资与收入时间匹配，保持强劲的资产负债表，并即使在加速增长时也严格分配资本。增长和纪律对我们来说不是权衡取舍。它们都是运营原则。
接下来，我将会议交给Matt，由他更详细地介绍本季度和全年的情况，并对我们更新的展望提供更多说明。Matt，请讲。
谢谢，Paddy。早上好，各位，感谢大家今天的参与。正如Paddy刚才分享的，我们今天的公司与几年前已经大不相同。现在是DigitalOcean令人兴奋的时刻。我们是一家快速增长且盈利的公司，处于非常有利的位置，可以利用超大规模推理市场机会。这种兴奋在我们最近的财务表现以及我们更高的短期和长期展望中都清晰可见。收入增长重新加速。我们扭转了顶级客户的下滑趋势，将他们转变为我们增长的关键驱动力。我们已将AI客户ARR扩展到1.2亿美元，同比增长150%，并且我们在盈利的情况下实现了这一目标，调整后EBITDA和调整后自由现金流在绝对值和利润率基础上都有所增长。
虽然我们对过去几年的进展感到满意，但正是我们最近的势头让我们有信心进一步提高我们的短期和长期展望。第四季度收入为2.42亿美元，同比增长18%，我们以25年全年9.01亿美元的收入结束。我们在2025年下半年实现了持续加速，第四季度增长率比去年同期提高了500个基点。我们在提高投资的同时，实现了加速的收入增长，同时保持了强劲的利润率和不断增长的利润。第四季度毛利润为1.42亿美元，同比增长13%，毛利率为59%。全年毛利润为5.4亿美元，同比增长16%，毛利率为60%。第四季度调整后EBITDA为9900万美元，调整后EBITDA利润率为41%。全年调整后EBITDA为3.75亿美元，调整后EBITDA利润率为42%。
第四季度过去12个月的调整后自由现金流为1.68亿美元，占收入的19%。我们在25年保持了有吸引力的自由现金流利润率，部分原因是我们扩展了财务工具包，包括设备融资。这更好地使基础设施投资时间与其支持的收入保持一致。我们将继续结合前期资产购买和设备租赁来投资以推动增长。我们继续为投资者担任纪律严明的财务管家。我们谨慎地使用股票薪酬来吸引和留住关键人才，同时回购股票以减轻稀释。2025年，股票薪酬占收入的比例降至9%，低于前一年的12%。为了说明这个数字，如果你从调整后EBITDA中减去股票薪酬，我们的利润率为33%。以33%的利润率，我们在调整后EBITDA减去股票薪酬的基础上略高于广泛软件公司组合的第80百分位，远高于该组13%的中位数。
同期，非GAAP加权平均流通股数量从1.03亿略微增加至1.05亿。为了减少稀释，我们在2025年以约35美元的平均价格回购了240万股，耗资8200万美元。请注意，我们在2025年底仍有全部1亿美元的回购授权。该授权持续到2027年7月31日。虽然我们继续将股票回购视为重要的长期工具，但我们近期的资本配置优先事项明确集中在有机增长和资产负债表灵活性上。本季度GAAP摊薄每股净收益为0.24美元，全年为2.52美元，同比增长183%。本季度非GAAP摊薄每股净收益为0.44美元。全年非GAAP摊薄每股净收益为2.12美元，同比增长10%。
快速提醒一下，回想一下，我们2025年的每股净收益指标受到我们在25年为加强资产负债表所采取行动的影响。2025年，我们主动解决了2026年可转换债券的即将到期问题。我们通过一系列成功的融资交易做到了这一点，这些交易为我们提供了显著的资产负债表灵活性。这些交易包括建立8亿美元的银行信贷额度，发行6.25亿美元的2030年可转换债券，以及回购当时大部分未偿还的26年可转换债券。剔除这些融资交易的影响，全年非GAAP摊薄每股净收益将为2.29美元，本季度为0.53美元。
随着2026年债券基本得到解决，我们以强劲的资产负债表结束了这一年。我们有足够的流动性和预计的现金生成能力来解决剩余3.12亿美元未偿还的26年可转换债券余额。在2月份提取了A term贷款的剩余1.2亿美元后，我们将在26年12月到期之前或到期时以现金回购或赎回剩余的26年债券。除此之外，我们直到2030年没有其他重大到期债务，我们在2025年初的净杠杆率约为3.2倍。在我进入指导之前，我想强调我们正在采取的一项行动，以进一步将投资集中在我们的关键增长杠杆上。我们正在逐步淘汰小型legacy专用裸机CPU产品。我们预计到2026年第一季度末，约1300万美元的ARR将流失。由于这部分收入是非核心的，我们已将这一legacy产品收入从客户特定的同比增长指标中排除。
回到指导，我们以巨大的势头和信心进入2026年。Paddy谈到了我们智能体推理云的巨大需求。随着我们第四季度的RPO（已签约未确认收入）增至1.34亿美元，环比增长121%，同比增长近500%，我们对短期收入增长的可见性也在继续提高。凭借这种不断增长的需求和可见性，我们再次提高了短期增长展望。对于2026年第一季度，我们预计收入在2.49亿美元至2.5亿美元之间，同比增长约18%至19%。我们预计第一季度调整后EBITDA利润率在36%至37%之间。我们预计非GAAP摊薄每股净收益为0.22美元至0.27美元，基于约1.11亿至1.12亿加权平均完全摊薄流通股数量。
对于2026年全年，我们预计收入增长在19%至23%之间。中点为21%，超出了我们上个季度分享的18%至20%的增长展望。重要的是要强调，如果我们排除已 discontinuation的legacy裸机CPU产品的影响，预计增长将为21%至24%。我们将在保持有吸引力的利润率的同时实现这一加速增长。我们预计全年调整后EBITDA利润率为36%至38%，无杠杆调整后自由现金流利润率为18%至20%，中点为2.07亿美元。我们预计非GAAP摊薄每股净收益为0.75美元至1.00美元，基于1.11亿至1.12亿加权平均完全摊薄流通股数量。这一增长展望基于我们已经承诺的增量数据中心和GPU容量投资，这些投资将在2026年期间上线。
当我们查看2026年的季度进展时，了解这一增量容量的时间安排以及该时间安排如何影响我们的财务状况非常重要。我们将在2026年新增31兆瓦的数据中心容量和三个新设施。我们三个新设施中最小的一个将在第二季度开始产生收入。其余两个在2026年下半年开始产生收入。与这一容量增长一致，我们预计第二季度收入增长将保持在18%至19%左右，然后在第三季度增长，第四季度以25%以上的速度结束全年。虽然始终存在供应链和实施时间风险需要管理，但我们相信我们的实施时间表是现实的。
增加的数据中心租赁费用和设备折旧费用都将在我们在这些设施产生第一笔收入前几个月影响我们的财务状况。鉴于费用和收入之间的这种滞后，来自更高GPU相关折旧的销货成本和来自新数据中心经营租赁的运营费用将在今年年初增加，因为我们正在增加新容量。这些增加的成本将导致我们在启动之前的数据中心时看到的毛利率和净收入的预期前期下降。最初的影响只会更大，因为我们一次性启动的容量比过去多。
短期调整后EBITDA利润率也将受到这些动态的一定影响，尽管影响较小，因为调整后EBITDA仅受到更高数据中心运营采购的影响[语音]。随着我们增加融资租赁义务为GPU和CPU投资提供资金，净杠杆率预计在短期内将超过四倍，这在收入和调整后EBITDA增长前几个月增加了净债务。我们预计随着这些数据中心利用率的提高以及收入和调整后EBITDA的增长，中长期内净杠杆率将降至4倍以下。我们将通过专注于两个主要增长杠杆来实现这些增长目标：扩大顶级DNE客户规模和扩大AI原生客户基础。我们将集中投资满足顶级DNE客户的需求，以便他们在发展自己业务的同时继续在DigitalOcean上扩展。
我们将继续投资于我们差异化的智能体推理云和支持AI原生所需的数据中心及GPU容量。虽然我们对2026年的增长潜力感到兴奋，但我们才刚刚开始。当我们充分利用现有承诺容量时，我们预计2027年将实现30%的收入增长。我们将在实现这一增长的同时，提供20%以上的预计无杠杆调整后自由现金流利润率，这将使我们在2027年成为一家50规则以上的公司。我们将通过明智的投资、获得有吸引力的利润率和保持健康的资产负债表来实现这一目标。我们拥有必要的工具和纪律来继续利用出现的机会。我们将继续分享我们的领先指标和执行进展。我们对构建持久且盈利的增长引擎的能力越来越有信心。
接下来，我想在进入问答环节之前将会议交还给Paddy进行总结。
谢谢，Matt。在进入问答环节之前，让我给大家留下一些想法。我们在12月突破了10亿美元的收入运行率，但这个里程碑不是头条新闻。头条新闻是我们的前进方向。我们不再是一个 niche 开发者云。我们是高增长云原生和AI原生公司越来越多地选择运行大规模生产AI工作负载的平台。我们预计2026年底收入增长达到25%以上，仅凭借现有的承诺数据中心容量，2027年明确有望实现30%的增长。我们的顶级客户正在加速增长，并且在DO平台上的增长速度显著快于市场。
我们已经超越了旧的DigitalOcean叙事。扩大顶级客户规模曾经是一个制约因素。如今，这已成为我们的增长引擎。我们的百万美元客户ARR达到1.33亿美元，同比增长123%。软件世界正在从席位转向token，从实验转向生产，从模型训练转向大规模推理。在这种转变中，推理领域的赢家将不仅仅是GPU房东。他们将是垂直整合的AI云平台，提供性能、出色的单位经济效益和拥抱开源的简单性，这正是我们所拥有的，也是我们继续构建的。
第四季度，我们的AI客户ARR达到1.2亿美元，同比增长150%，其中70%来自推理和核心云产品，而非裸金属，而且我们在不追逐GPU训练军备竞赛的情况下做到了这一点。在不牺牲纪律、不损害盈利能力的情况下，我们正在构建持久的业务。人工智能正在重塑整个行业，而我们正是为这种转变而构建的。在这个软件新时代到来的关键转折点，能成为DigitalOcean的一员，我感到无比兴奋。我为构建一个AI先驱者越来越多地用来颠覆软件的平台感到无比自豪。
感谢大家的合作和支持，希望大家能在4月28日加入我们在旧金山的活动，了解我们的平台、创新和客户。接下来，我们开放问答环节。
谢谢。女士们，先生们，我们现在开始问答环节。[主持人说明]谢谢。第一个问题来自巴克莱的Raimo Lenschow。请发言。
太好了。谢谢。恭喜。一家公司在我眼前转型，真是令人惊叹。Paddy，你能多谈谈你看到的客户吗？市场上的说法，很多都是关于OpenAI、Anthropic，也许还有谷歌，他们基本上什么都做，其他人似乎都排不上号。当你——谈论——看看你的客户，看看外面的客户渠道，你如何看待推理市场的发展，它的广度会如何？难道只是Anthropic一家独大吗？或者你在实地看到了什么？然后我有一个问题要问Matt。
是的。Raimo，感谢你的问题。这是一个很好的开场方式。当然，OpenAI、Gemini和Anthropic在主流新闻报道中占据了所有头条。但当我们与AI原生公司交谈时，甚至在我讲稿中使用的例子中，你将在我们的Deploy大会上听到更多关于这方面的具体基准和数据。但我们从这些AI原生公司那里听到的是，虽然这些闭源模型非常非常好，但开源替代方案对于管理这些公司的单位经济效益至关重要，因为开源模型的每token成本便宜约90%，对吧？随着这些开源模型的成熟，准确性也非常接近。
因此，正如我所提到的，我们有许多AI原生客户在进行推理时实时使用各种开源模型，他们希望我们管理大量开源模型，甚至智能地将他们的请求路由到这些开源模型，当然在特定情况下使用闭源昂贵模型。可能是某些提示更适合这些闭源模型，而将其他所有内容路由到这些开源模型，以便他们能够平衡单位经济效益。因此，如果你查看OpenRouter的数据，今天已经有30%的流量由开源提供服务。这还没有经过大量优化，也没有像DigitalOcean这样的公司真正站出来并完全拥有和守护这些开源模型。
因此，我们在这方面在未来几个月做了很多工作，你将在我们的Deploy大会上看到，但随着这些实际AI原生工作负载的爆发，这30%只会增长，我们将看到大量的开源采用。即使在我们看到的OpenClaw部署中，也有大量开源模型被用于服务这些OpenClaw智能体集群。看到这种发展真是有趣。我想说，闭源模型之外肯定还有一个世界。开源生态系统正在蓬勃发展，从现在开始只会越来越强大。
是的。好的，非常好。谢谢你，Paddy。然后Matt，目前很多人关注加权50规则数字。因为看看你的权重，然后很多人对你2027年的自由现金流利润率有疑问。你能深入谈谈吗，因为这是目前很多人关注的问题？
是的。谢谢，Raimo。对我们来说，加权50规则非常简单。我们将收入增长率乘以1.5，再加上0.5倍的自由现金流利润率。这实际上是说，你将收入增长的价值视为自由现金流利润率一个百分点的三倍。但重要的是要注意，虽然我们谈论加权50规则，但如果你看一下我们提供的增长预测，我们实际上也是一个常规的50规则公司，预计27年30%的收入增长和20%的无杠杆自由现金流利润率。因此，我认为这充分证明了我们面前的增长机会，同时也证明了我们采用的纪律性财务纪律，能够在加速收入增长的同时保持非常有吸引力的EBITDA利润率和非常有吸引力的自由现金流利润率，这是我们模型的一部分，也是我们不追逐GPU训练军备竞赛的好处。我们相信我们将通过软件和差异化平台实现差异化，我们看到了巨大的机会在适当投资的同时推动非常有吸引力的利润率。
下一个问题来自Canaccord Genuity的Kingsley Crane。请发言。
嗨，感谢回答问题，恭喜整个团队取得的业绩。我认为你们在投资者更新方面做得非常出色。我实际上想回到推理云与开源模型的动态。我们也一直在查看OpenRouter的数据。我的意思是，其中一些模型来去匆匆，有[难以理解]交流。你如何考虑快速提供对这些类别和模型的支持？快速提供支持是否有任何运营成本？然后如何从收入和利润角度看待它们推动增长？使用低成本模型是否可能出现更多的杰文斯悖论动态？谢谢。
是的。谢谢你，Kingsley。这是个好问题。你问了两个不同的问题。一个是从运营开销的角度，为这些模型提供零日支持。显然，我们一直在为大多数这些开源模型推出零日支持。有几个方面。首先，显然支持这些模型有一点手动开销。但这个测试和准备框架的很大一部分是自动化的。而且自动化程度只会越来越高，你将在我们的Deploy大会上看到更多这方面的细节。
你问题的第二部分实际上是关于随着这些开源模型的普及，杰文斯悖论，我们应该如何看待我们平台以及这些公司的增长概况，我认为这只会有助于AI原生软件在几乎每个市场领域的部署。
我认为我们也不应该将AI原生工作负载视为开源或闭源。我们看到的是同一用例，甚至同一推理调用的两者混合，应用堆栈的某些部分。基于提示，我们进行智能路由。现在，这相当手动，但我们正在研究不同类型的算法以更智能、更巧妙的方式进行路由。
因此，你将看到未来的一个世界，提示将被路由到不同的模型，所有模型同时协同工作，以提供高吞吐量、低延迟、可接受的准确性以及出色的token吞吐量单位经济效益。这正在到来。我们已经从许多AI原生工作负载中看到了这一点。
这就是我看到的市场演变，随着开源模型继续追赶这些闭源系统。闭源系统对于处于创新前沿确实很重要，但像OpenClaw这样的许多长期运行的智能体软件可以非常重要地在这些开源系统上运行。
谢谢，Paddy。这非常有帮助。然后对于Matt，显然每兆瓦2200万美元的ARR是一个明显的差异化因素。我很好奇，既然亚特兰大接近满负荷，你对AI的每兆瓦收入效率有什么见解吗？谢谢。
是的。这是个好问题，Kingsley。如果你看看像新云（neocloud）这样的公开数据，它更像是裸金属模型，他们显示，我认为，每兆瓦ARR约为900万至1200万美元。显然，我们相信我们可以提供更多。如果你看一下我们给出的指导，你会看到虽然现在是22[语音]，但这是在我们AI的ARR占比不到10%或大约10%的情况下。
因此，随着我们AI的增长，它会下降。我们将增加每兆瓦的增量ARR，超过你从新云（neocloud）看到的，但到27年底，一旦我们充分增加31[语音]的增量，这一数字只会下降几百万。将在2000万美元左右。
因此，如果你认为我们不仅仅有AI投资和核心云投资，而是有一个更全面的AI云平台，包括GPU、CPU、核心计算和带宽以及你需要的所有功能，我们仍然期望提供比新云（neocloud）领域高得多的每兆瓦ARR。因此，我们对我们获得的回报和我们能够推动的利润率感到非常满意，这只会增加。
我的意思是，你在演示文稿中看到了有多少AI客户收入来自非裸金属，这是70%。这只会增加。而核心云的这一小部分只会随着客户在我们平台上扎根并开始使用数据库和存储以及一些其他更高利润率的粘性功能而增加。我们对能够服务AI原生的全部潜在钱包感到非常兴奋。
下一个问题来自摩根士丹利的Josh Baer。请发言。
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