Uber（纪要）：AV 押注 100 亿美元，回购暂让位并购

以下为海豚君整理的 $优步(UBER.US) FY26Q2 的财报电话会纪要。

一、财报核心信息回顾

1. 股东回报：回购让位并购，数月内恢复

a. 政策口径：公司此前明确的原则是把约 50% 的自由现金流用于回购。

b. 本年进度：年内至今回购约 35 亿美元；二季度资本配置战术性大幅转向并购，动用约 40 亿美元用于在二级市场买入 Delivery Hero 股票，以确保能对该机会快速行动。

c. 恢复节奏：并购公告落地后，公司正稳步重建回购规模，管理层明确"不是一年之后，是以月计"。

2. 业绩指引与趋势展望（定性口径）

a. 美国出行：维持年内"逐季加速"的预期，二季度订单量与总订单额均已加速，对下半年维持原判断。

b. 配送：三季度报表增速受并购口径拖累（详见第 5 条），但有机增长在加速，整体三季度趋势"相对健康"。

c. AV 相关投入的损益影响：越接近实际部署与放量，损益表将出现影响，公司届时会像历史上一样为投资者明确量化。

3. 本季关键财务指标

a. 总量：总订单额同比增长 22% 至逾 580 亿美元，高于指引上限，为连续第四个季度增速超过 20%；非 GAAP 每股收益同比增长 35%。

b. 现金流：TTM（滚动 12 个月）自由现金流历史上首次突破 100 亿美元。

c. 分部盈利：出行业务经营利润率维持在 7.6% 的强劲水平；配送业务收入利润率（revenue margin）基本稳定。

d. 单量口径：公司整体约 3 亿次订单／周，AV 贡献数十万次／周，占总订单量不足 0.5%。

4. Take rate 口径变化：降幅主要是账面因素

a. 出行业务收入利润率同比下降近 500 个基点，其中约 400 个基点完全来自英国商业模式变更，属账面（optical）影响，实质是把成本从"收入成本"科目中移出。

b. 其余降幅来自公司主动的投入，主要是低价产品线（如巴西 Moto）的投放。

c. 管理层建议投资者不要看报表口径的 take rate，而应关注 10-Q 中披露的净 take rate，该口径显示 take rate 大体稳定。

5. AV 投入的资金安排与并购口径

a. 100 亿美元 AV 投入为多年期口径，且大部分已随过去一年陆续公布的合作对外披露。

b. 结构分两类：一是对 AV 软件伙伴的股权投资（附明确里程碑，换取路线图可见度与商业化优先权）；二是选择性动用资产负债表为地面 AV 基础设施做启动投入（车队运营、地产、对 OEM 的包销承诺，如未来数年 12 万辆车的采购承诺）。

c. 杠杆效应与外部化：公司每投出 1 美元，伙伴可从其他投资人额外募得 2.5 美元；公司正在积极推动生态的"金融化"，与第三方金融出资方研究合适的载体，以免全部压在 Uber 自身资产负债表上。

d. 配送侧并购口径：Trendyol Go（2025 年 6 月下半月完成）三季度起完全出表基数化，新增 Getir（本月披露）与 Careem 重新合并贡献增量；因 Trendyol Go 体量远大于新增两笔，净口径对配送报表的总订单额与订单量增速构成拖累。

二、财报电话会详细内容

> 注：Uber 本季将完整的管理层书面陈述（prepared remarks）与补充材料在会前发布于 IR 网站，电话会仅有 CEO 的简短开场，故 2.1 篇幅较短。

2.1 高管陈述核心信息

1. 整体经营

a. 二季度创下用户规模与活跃度的历史纪录，驱动了增长的持续性、利润率扩张与现金创造。

b. 增长有效转化为经营杠杆：非 GAAP 每股收益同比增 35%，TTM 自由现金流首破 100 亿美元，使公司得以"从强势地位"继续在各优先事项上投入。

2. Delivery Hero 并购

a. 交易将把公司覆盖范围扩展至近 100 个市场，并使"可同时提供出行 + 配送全平台能力"的市场数量大致翻倍。

b. 战略逻辑是把过去多年支撑增长的既有策略复制到更多市场，并把 Uber 的技术与 Uber One 带给更多用户。

3. 自动驾驶（AV）

a. 行业议题已从"技术能否提供有竞争力的服务"转向"能以多大范围、多高可靠性、多好的经济性去规模化"。

b. 产业结构判断：AV 本质是"物理 AI"，将复制 AI 大模型的路径——不会收敛到单一基础模型，而是多个前沿模型并存、叠加开源生态；近期例证是英伟达发布 Alpamayo 开放权重模型、Wayve 获英国许可、Zoox 获批扩大 robotaxi 规模。

c. 与基础模型的关键差异：AV 是受监管的物理系统，必须逐市场部署，且叠加网约车需求的时空波动，这让"商业化层"变得至关重要。

d. 公司定位：目标是成为全球领先的自动驾驶商业化平台——当下有纪律地经营，同时构建定义 Uber 下一个十年增长的能力。

2.2 Q&A 问答

Q：往后看 12 个月，出行侧 AV 战略你们主要盯哪些里程碑，以确认路径正确？

A：最重要的里程碑就是落地上线与在营城市数，分"带安全员"和"不带安全员"两类看。目前已在 7 个城市运营，年底有望达到 15 个城市。年内剩余时间还有一批上线：Nuro-Lucid 在湾区，Zoox 在拉斯维加斯，Wayve 在伦敦与东京，百度也在伦敦，Pony（小马智行）与 Verne 在萨格勒布，还可能有更多。

2027 年会有更多进展：既继续与现有伙伴开城，也会引入新伙伴。预计 Rivian 会进入市场，其形态是软硬件一体的全栈方案，物料成本很有竞争力，预计 2028 年落地旧金山和迈阿密；英伟达方向预计 2027 年落地洛杉矶和旧金山，到 2028 年覆盖全球 28 个城市。

我们真正在跟踪的是三件事：市场落地、加快数据采集（这也是驱动新一代端到端模型的关键）、以及开始真正商业化。目前绝对量还很小，我们首先看服务质量，其次看车辆利用率。已经看到的情况是，与 Uber 合作上线可以借到我们内生的需求，单车利用率能做得很高，常常在每车每日 20 多次中高段到 30 次出头，这对这类车辆所需的变现水平相当可观。

Q：配送侧的 AV／自动化布局进展如何？

A：配送侧同样有多个伙伴，人行道配送机器人方面有 Serve 和 Cartken。我越来越看好的是无人机，比如与 Flytrex 的合作，无人机领域还有多项合作即将推出。无人机的经济性要做到可持续还需要时间，但价值在于时效：AV 送货体验很好、也安全，但某种程度上比人类司机更慢；而无人机配送能大幅压缩时长——现在点晚餐 30 分钟送到家已经是很好的体验，做到 10–15 分钟会更有魔力。所以配送业务现在在人行道上跑，接下来我们期待和一些伙伴一起上到空中。

Q：美国出行加速的驱动因素是什么，其中多少是世界杯的一次性贡献、多少是可持续的？

A：世界杯确实有贡献，但基本符合此前预期。我们在美国看到的势能与年初以来一直讲的主题一致，远比这一类一次性事件更宽广。我们此前说过预期美国会在今年逐季加速，二季度订单量和总订单额都实现了加速，对年内剩余时间维持这一预期。

驱动来自三块。第一是保险，今年由逆风转为顺风，我们把保险节省的钱重新投回市场，尤其加州投入力度很大，那里增长出现非常明确的拐点，洛杉矶和旧金山的订单量增速显著跑赢全国其他地区。第二是产品创新速度，高端侧的 Reserve、U4B、Black 与平价侧的 Wait & Save 等都有很好的牵引，其中 U4B 同比增长 40%，Uber Health 增速更快。第三是稀疏市场（sparse markets），这一长期机会持续构成强劲增长动力：美国稀疏市场中过去 12 个月用过 Uber 的合格消费者不足 10%，而密集市场这一比例超过 50%；我们在提升供给可靠性、投放营销以拉动认知与试用上进展良好。整体看，这轮加速是宽基且可持续的。

Q：新客增长为何这么强，可持续性如何？

A：新客数至少是过去几年的最高水平，驱动因素与上面类似。第一是低价产品线在全球和美国都在继续增长：全球的低价产品是两轮车和三轮车，美国是 Wait & Save，让消费者用时间换价格，增速非常快。低价产品把一整个新的消费者群体带上平台，之后我们还能向主线产品升级。

第二就是稀疏市场。出行和配送在稀疏市场的增速都显著快于密集市场，我们在这些市场铺设供给，利润率也相当健康——既有更快增长又有强劲利润率，且距离高渗透还非常遥远。

第三是跨平台。历史上跨平台主要是"出行导流到外卖"。目前只有 20% 的消费者同时使用出行和外卖，而这部分用户的增速是单产品用户的 1.5 倍，这是非常可持续的优势。随着外卖体量变大，不只是出行往外卖导流，外卖也开始往出行导流，全球和美国都是如此。

第四是新产品。Women Preferred 带来了大量女性司机与乘客；Uber Teens 引入了全新的人群与受众；U4B 这类高毛利产品既贡献高利润率，也带来企业客户这一新受众。低价、跨平台、新产品、稀疏市场这几块加总，就是业务增长与用户规模增长的来源。

Q：巴西出行订单量走弱背后的竞争环境如何？其他市场是否也需要加大 Moto 和低价产品的投入？

A：巴西确有竞争压力。出行侧本就一直竞争激烈，我们在当地与滴滴等竞争，整个拉美一向如此。真正新的变化在食品配送：滴滴推出了 Didi Food，美团也进去与当地在位者 iFood 竞争，这些玩家都在抢同一批两轮车配送运力，而这批运力会在送餐和载人之间来回切换，所以获取这部分供给的成本大幅上升。我们的应对是把原来投在消费者侧的补贴挪到运力侧。

好消息是巴西整体份额仍然守住了，只是份额从出行侧转移到了配送侧，因为当期那边投入很大。另一点算是好消息：两轮车业务是我们较新的业务，利润率本来就很低，所以这件事对利润表冲击有限，但确实影响了订单量——而且是来自我们主战场之外的竞争在影响这些订单量。

Q：近期媒体大量报道 Uber 与 Waymo 的关系，能否澄清，特别是奥斯汀和亚特兰大的合作怎么看？

A：Waymo 是我们非常重要的伙伴，我们在奥斯汀和亚特兰大继续运营，也相信明年会继续在这些市场运营，产品很出色，落地层面的合作依然非常紧密。同时我们要确保不依赖单一伙伴——AV 生态里正在涌现大量新玩家，就像基础模型领域一样。所以我们会在与 Waymo 继续提供优质服务的同时，继续和其他玩家一起建设服务。年底我们会在 15 个市场，明年会远超这个数。

关于量级：AV 目前是每周数十万次订单，而我们整体是每周约 3 亿次订单，AV 占比不到 0.5%。对比基础模型领域，外界估计 20% 的搜索已经转向 AI、40% 的用户以某种方式在用 AI 搜索。物理 AV 的渗透会更慢、更审慎，远低于 AI 的水平，监管也是一个考量。所以我们有时间与其他伙伴发展合作，形成一个有竞争性、商业条款有吸引力的格局。

Q：AV 监管环境在如何演变，政策会怎样影响采纳节奏与地域扩张？

A：我们是高度受监管的行业，会例行与州长、市长、议员等立法者沟通，他们对 AI 与 AV 对选民的影响有真实关切——就业流失、安全、拥堵，这些关切有些是真实存在的。AV 在我们已投放的市场表现出色，但也确实出过一些问题：在校区或校车旁的安全行驶、与应急车辆的交互、大面积停电导致红绿灯失效时的反应，这些都是需要被讨论的真问题。

比如华盛顿特区正在讨论这类议题——总统或副总统车队通过时，不能出现 AV 堵在街上的情况。这些是真实问题，必须与各方展开恰当对话，确保新法规反映所有利益相关方的需求。我们也看到过跑得太快的后果：一些 AI 公司做数据中心，用保密协议等方式推得太快，结果引发了巨大的公众反弹。我们认为必须有对话、有明智的监管，与各利益相关方沟通，才能真正推动创新，让 AV 监管以可持续的方式落地，避免重演 AI 领域那种反弹。有时候要"慢下来"才能换到可持续的监管。我们非常支持 AV，但希望监管能照顾到各方需求，让我们建立的模式是真正能长久的。

Q：是什么让你们把招人节奏压到了原计划以下？在"把节省的钱再投入"与"落到利润表"之间如何取舍？

A：我们在人员增长纪律上已经有多年的记录。今年内部主要抓两条主线：一是 AI 投入应转化为生产力提升，从而让我们能放缓招人；二是组织有效性与运作方式。

先说 AI。我们还很早期，但已经能以较低成本获得开发者的生产力提升：工程师对 AI 编码工具的采用率目前接近 100%，按我们现在采用的度量口径，人均代码产出翻倍。这里面还有很多细微之处，我们内部在度量上比较克制、不冒进，但至少它已经让我们能放缓这块的招人节奏。另外一些领域有很具体的 AI 投入：客服是明确的方向，既能提升交互质量又能降低成本；营销侧也在做一些投入。这是一个宽基的努力，应当能让整体招聘节奏放缓。

组织有效性方面，我们会不时检视组织结构，本季度在少数几个组织里做了精准的减员，幅度约 10%–20%，也带来一些节省，但在整体盘子里仍属温和。我们的目标是保持纪律，一旦找到节省，就把其中一部分再投回市场，为消费者和司机骑手（earners）创造价值。

Q：书面陈述里提到的 100 亿美元 AV 投入，会如何体现在利润表上，对利润率影响如何？

A：先给个背景：这 100 亿美元是多年期投入，其中大部分对应的是过去一年左右陆续宣布的伙伴合作。拆开看有两类。第一类是对 AV 软件伙伴的投资，通常是带明确里程碑的股权投资，帮助我们获得路线图可见度、并在商业化上排在前列；对伙伴的额外好处是我们的领投角色能催化其外部融资——迄今我们每投出 1 美元，伙伴能从其他投资人额外募到 2.5 美元。

第二类是有选择地动用资产负债表，为地面 AV 基础设施做启动投入，形式可以是支持车队运营、地产，或为需要包销承诺的 OEM 提供支持。我们提到过未来数年 12 万辆车的采购承诺，大部分就属于这类。

所有这些的目的都是催化生态。与此同时，我们也在非常积极地推动生态的"金融化"，正与第三方金融出资方研究什么样的载体合适——不只靠 Uber 自己的资产负债表，而是用外部资金给它加速。

至于损益表与现金流的影响口径，我们会随进展给出更多可见度：越接近部署与放量，就会有损益表影响，届时会像历史上一样为投资者清晰量化。

Q：考虑到近期负面报道，如何看待 Lucid 履行车辆承诺的能力？

A：Lucid 刚公布了最新季度，Silvio 出任新 CEO，他正在采取一些大动作，回到基本面去重构成本结构、聚焦产品质量。这些动作可能比较艰难，但是必要且我们认为正面的。我和 Silvio 聊过，我们与 Lucid 保持非常紧密的关系，他们在建的 B2B 项目、以及与我们的 AV 项目都高度战略性，这是一笔量有保障的大订单、而且是我们清楚知道能变现的量，车也很漂亮，价格能做到 7 万–8 万美元区间，这一点我们相当受鼓舞。

Nuro 与 Lucid 团队合作非常紧密，Nuro 的 AI 与 Lucid 车端驾驶训练的整合——车辆重量适配、API 对接等——进展顺利，我们在持续跟踪。另外 Lucid 背后是公共投资基金（PIF），他们也是我们的大股东，在我们董事会有一位很出色的董事代表；PIF 是长期基本面投资者的典范，持有 Uber 多年，也继续对 Lucid 保持信心并给予支持。所以我们认为，我们自己 + Nuro + PIF 对 Lucid 的支持，再加上 Silvio 正在采取的动作，是他们兑现在手承诺的正确组合。

Q：总订单额固定汇率下增 22%、收入增 19%，take rate 怎么看？

A：先记住我们讲过的英国商业模式变更，主要影响出行业务。配送的收入利润率基本稳定，所以先放一边，重点看出行：出行收入利润率同比下降近 500 个基点，其中约 400 个基点完全来自这次英国商业模式变更，是账面影响，只是把成本从"收入成本"里挪出去。剩下的部分则是我们一直在讲的主动投入，主要是低价产品线的投入，比如前面说到的巴西 Moto。

我希望投资者关注的不是报表收入口径的 take rate，而是我们 10-Q 里披露的净 take rate 口径，那个口径基本显示 take rate 大体稳定。从经营利润角度看，出行业务经营利润率依然很强，为 7.6%。take rate 的变动就是这么回事。

Q：AI 让 Uber 对消费者更"直觉化"，能否量化 AI 带来的转化率、人均消费等改善？

A：AI 能承担几类功能。一是让消费者体验更好、更省事，一个例子是 Cart Builder：你拍一张菜品照片或随手写下一个菜谱，AI 就和你互动着把购物车搭出来。效果是用过的消费者很喜欢，而且这种购物车的规模常常是非 AI 构建购物车的两倍——既提升体验，也拉动了平均客单。

二是——这不算基础模型层面的工作，但更大的模型能基于更广的信号，对消费者行为做出更聪明的预测。模型可以吸收历史信号、实时信号、跨平台行为，然后向消费者展示更相关的信息：可能是定向更精准、转化更好的广告，帮助商家更有效变现；可能是餐厅有机结果的排序，让你发现本地小店；可能是优惠排序算法，把优惠推到你面前让你省钱又买到想要的；也可能是 AI 提示你购物车里某件商品可能缺货、建议你换一件。这些都或提升转化、或改善消费者的基础体验。

我要强调我们在这条路上还非常非常早。很多人期待这种革命性技术会带来某个巨大的单点爆发，AI 确实是革命性的，但我们的运作方式是一个季度一个季度、一年一年地优化系统。你应该预期 AI 会贡献于平均客单、服务质量与可靠性，以及在正确的时点把正确的产品推到你面前。再举个例子，Uber 上四分之三的行程是通过个性化的目的地推荐发起的——四分之三的情况下我们能猜中你要去哪里，完全不需要你打字。所以不要指望 AI 带来一个巨大单点爆发，而是成千上万个小的改进累积起来，我们认为这能在可预见的未来驱动增长。

Q："稳步回到常态化的回购水平"具体是什么时间维度——一年、几年还是几个季度？

A：提醒一下，我们 TTM 自由现金流刚超过 100 亿美元，历史上明确的原则是把约 50% 的自由现金流用于回购。今年过半，我们回购了约 35 亿美元。二季度我们战术上大幅转向并购，主要是在市场上买入 Delivery Hero 股票，二季度投入约 40 亿美元资本，以确保我们有能力对当时存在的机会快速行动。现在公告已经落地，我们正在稳步重建回购规模。所以回答你的问题：这不是一年之后的事，是以月计而不是以季度计。

Q：Delivery Hero 这类并购的整合经验是什么，哪些做法有效、哪些坑要避开？

A：历史上我们做过一些类似收购（体量小得多），经验是在启动交易之前就必须有清晰的整合假设。Delivery Hero 这一笔，我们对整合方案有很高信心：核心是把业务迁移到已有的全球技术平台上，配合被验证过的整合手册、现实的时间表，并对我们向市场沟通的协同额保持相当高的审慎标准。

我们已经相当细致地看过这块资产。现状是我们的配送业务运行在单一技术平台上，而 Delivery Hero 除 Baemin 之外目前跑在另一套技术栈上，这里有很大空间把它们收拢、迁移到像 Uber 这样的现代技术栈。

执行时间表方面，假设 2027 年下半年完成交割，我们将用 2028 年做规划与开发，2029 年执行主要的迁移工作，对这个体量的交易而言这是合适的时间表。

协同来源方面，都集中在我们高度有把握的领域：迁移到统一技术平台、平台重叠、基础设施、重复的岗位与服务，以及支付、云基础设施等共享服务的整合。我们对两周前沟通的协同目标保持承诺。

Q：在已有 AV 产品但尚未接入 Uber 网络的市场，出行用户的活跃与留存表现如何？

A：AV 较成熟的那些市场，经营趋势其实非常强，用户群与新客的强势体现在订单量增长上。具体来说，旧金山、洛杉矶和凤凰城的订单量增速二季度较一季度是加速的，而且我们在这些市场的品类地位比一年前更高。

我会拿谷歌搜索来类比：AI 对搜索的渗透远远高于 AV 的渗透——AV 是实物、有监管，都是我们此前讲过的原因。但即便谷歌被 AI 搜索渗透了 20%，谷歌搜索量仍然同比上升，因为 AI 在扩大整个市场。而且回看谷歌当年，它入场更晚，但凭分发能力与品牌力量成为搜索领域的重要玩家和赢家。我们认为同样的逻辑会在我们身上成立。所以现在这些市场的趋势很强，这些市场的演进方式也说明我们的分发和品牌能在长期胜出。

另外补充一点：我们的机会（尤其在美国）远远超出今天 AV 运营的那些市场。美国总订单额只有 30%、利润只有 25% 来自前 20 大城市，其余数千个城市与郊区的长尾在未来多年仍将是 Uber 主要的增长与利润引擎。所以我们会继续在人类司机和 AV 两条线上投入，美国对这两支团队都会继续是一个好市场。

Q：新成立的 AV Labs 在做什么，与伙伴们的工作是什么互补关系？

A：我们看到的行业变化是，在 AV 模型、尤其物理 AV 上，端到端模型正在取代基于启发式规则的路线。包括 Waymo、Nuro 等公司做 AV 已经很多年，但过去是基于启发式规则、基于 if-then 的逻辑函数，这套东西正在被端到端模型快速取代——后者吸收海量数据，然后像人一样做决策。

我们希望通过 AV Labs 把 Uber 定位成加速者：用真实的、网约车特定场景的数据，高效地加速 L4 级模型的开发与训练。我们正在建设数百辆车，跑在网约车特定场景中，配备 robotaxi 级传感器，采集一个"超集"数据，然后把它提供给所有伙伴。多伙伴生态的一个问题是每家伙伴都得自己去采集独有数据集、去获取训练所需的全部长尾数据，才能保证 AV 驾驶足够安全。而我们可以用先进传感器一次性采集高保真的网约车专用数据，提供给所有伙伴，把规模效应带到 AV 开发中。我们看到这一开发进程正在加速，我们希望成为这种加速的一部分，AV Labs 就是我们认为对整个 AV 生态很强的伙伴与加速器。

Q：配送业务的并购基数在切换，二季度的有机增速如何，三季度隐含什么？

A：提醒一下，我们在土耳其的 Trendyol Go 收购是 2025 年 6 月下半月完成的，所以三季度这块开始出表，基数已经完全打平。同时我们本月披露了在土耳其的第二笔收购 Getir，这会对三季度及以后的增长有正贡献；另外 Careem 重新合并也是一笔较小的收购。所以这里有几处一进一出。

整体上，因为 Trendyol Go 的体量远大于本季度这两笔收购，净口径对配送的报表增速构成逆风，总订单额和订单量都是。但在这之下，有机配送业务在很好地加速：美国趋势很强，国际同样非常强，我们在所有大市场都提升了品类地位。所以真实情况是有机在加速、无机部分从一笔大收购切换到一笔小收购；整体看，配送三季度呈现的应当是相对健康的趋势。

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本文的风险披露与声明：海豚研究免责声明及一般披露