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title: "Bloom Energy（纪要）：全面上调全年指引"
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description: "以下为海豚君整理的 $Bloom Energy(BE.US) FY26Q2 的财报电话会纪要一、财报核心信息回顾 1. 全年指引全面上调：全年收入指引上调至 39 亿–42 亿美元，中值对应较 2025 年略超 20 亿美元的收入实现 100% 增长；全年 non-GAAP 经营利润指引上调至 8 亿–9 亿美元，对应经营利润率约 21%..."
datetime: "2026-07-28T22:40:04.000Z"
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author: "[海豚研究](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)"
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# Bloom Energy（纪要）：全面上调全年指引

**以下为海豚君整理的** $Bloom Energy(BE.US) **FY26Q2 的财报电话会纪要**

**一、财报核心信息回顾**

1\. **全年指引全面上调**：全年收入指引上调至 39 亿–42 亿美元，中值对应较 2025 年略超 20 亿美元的收入实现 100% 增长；全年 non-GAAP 经营利润指引上调至 8 亿–9 亿美元，对应经营利润率约 21%，较年初 4.25 亿–4.5 亿美元（中值对应 14% 利润率）的指引大幅抬升；全年 non-GAAP 摊薄 EPS 指引 2.55–2.85 美元；全年 non-GAAP 毛利率维持约 34% 不变。指引自下而上分两层构建：第一层是 backlog 转化（按客户站点就绪日交付的已签承诺），第二层是当年新签订单转化。

2\. **单季收入首破 10 亿美元、盈利创纪录**（以下为 non-GAAP 调整后口径）：收入 10.65 亿美元，YoY +166%，QoQ +42%；产品收入 9.35 亿美元，YoY +215%，QoQ +43%，占总收入近 90%；经营利润 2.4 亿美元，YoY +737%，经营利润率 22.5%，YoY 提升约 1,536bps；调整后 EBITDA 2.53 亿美元，占收入约 24%；non-GAAP 摊薄 EPS 0.78 美元，GAAP 摊薄 EPS 0.62 美元。

3\. **毛利率与经营杠杆**：整体毛利率 34.3%，YoY +604bps；产品毛利率 37.2%，QoQ +193bps，YoY +291bps；服务毛利率 22%，YoY +977bps，为连续第五个季度实现两位数服务毛利率。收入 YoY 增长 166%，而经营费用仅增长 48%。管理层强调该经营杠杆是结构性的而非单季现象——研发基数与基础设施基本固定，每增量一吉瓦交付几乎不带来增量管理费用；SG&A、服务运营与供应链均以自动化和数据分析驱动，随技术而非人员扩张。未来仍将持续投入研发与管理，但经营费用增速将显著低于收入增速。

4\. **现金流与现金储备**：经营性现金流 2.26 亿美元，YoY 增加 4.395 亿美元，由盈利改善与营运资金表现驱动；自由现金流 1.75 亿美元；期末在手现金 27 亿美元。

5\. **指引口径调整与经营性现金流基准**：公司此前在补充材料中包含了一些并非正式指引的指标，现将披露口径与正式指引对齐，自由现金流指引因此撤下。管理层给出替代参考：年初经营利润指引中值 4.5 亿美元对应经营性现金流 2 亿美元，其后经营利润指引上调至 6.75 亿美元、现为中值 8.5 亿美元；相较上次指引本次上调约 1.75 亿美元，且该增量将 100% 转化为经营性现金流，因此可将 3.75 亿美元以上视为新的经营性现金流基准。

**二、财报电话会详细内容**

**2.1 高管陈述核心信息**

1\. **AI 数据中心：不到一年成为标准**

a. 公司用 21 年做到首个 10 亿美元收入年份（2022 年），再用三年将该收入翻倍，如今指引在一年内再翻一倍，并已实现首个单季收入超 10 亿美元。

b. 去年三季度电话会上宣布首个直接 hyperscaler 客户 Oracle，并在 55 天内为其数据中心交付电力；**如今全部美国主要 hyperscaler、以及十余家美国 neo cloud、AI 实验室和第三方数据中心运营商已完成验证并批准公司的电力方案。**

c. 从首次接触到首次下单的周期已大幅压缩，公司能够在同一财年内完成签单、发货并转化为收入，需求当期即体现在业绩中，同时补充并分散 backlog。

d. 今年已有多家原本采用替代方案的客户放弃原方案转投 Bloom；截至目前已中标的多个重要客户并未体现在去年末的 backlog 中，公司今年将向其发货部分系统。**客户正转向更长周期的订单，导致 backlog 增速快于收入增速。**

e. 客户来源的切入点各不相同（部分客户在开发流程后期才找来，要求 Bloom 接手成为主要现场供电方案），但结果一致：一旦看到公司的能力、执行力和全生命周期总价值，对话就会从单一项目扩展为项目组合。公司不依赖任何单一客户或单一项目，copy exact 的"乐高积木"式服务器可在站点间无痛调配，组合内每个项目都是可互换的（fungible），多样性、可互换性和灵活性使公司能够适应快速变化的 AI 格局，对 2026 年及以后的增长轨迹具备可见度与信心。

2\. **商业与工业（C&I）业务**

a. 持续增长，公司已是医院、工厂、电信运营商、大学校园和零售门店现场供电的标准方案。

b. 但在 C&I 领域花了近十年才成为被市场接受的方案，与 AI 数据中心不到一年即成为标准形成鲜明对照。

3\. **摩擦点消除之一：资本**

a. 过去一个世纪，电厂与电网成本由数百万电价用户分摊、按数十年摊销，新增负荷只需插入富余容量、按月付费；但电网富余容量现已耗尽，新增数据中心负荷意味着新建基础设施、重资本、长交付周期，而电价用户不会为企业客户的产能买单或补贴。

b. 对客户而言更快、更便宜、更可预测的路径是孤岛式（islanded）现场供电，但这要求客户具备多数终端客户并不具备的资本预算，或需要一个站在 PPA 背后的融资伙伴，而在融资方、开发商、运营方、OEM 与终端用户之间逐笔谈定制条款既复杂又缓慢。

c. Brookfield 是融资"货架"的锚定方：去年秋天设立时规模为 50 亿美元，九个月后的今年 6 月扩大至五倍即 250 亿美元。此外，此前已为 Bloom 部署提供过资金的 Industrial Development Funding（IDF）联合 Oaktree、MUFG Bank 与 Morgan Stanley 共同出资，累计承诺规模达到 26 亿美元，后续还有更多融资伙伴在候场。管理层强调，这种量级和质量的资本不会追随意向书、MoU 或新闻稿，只会追随业绩、满意的客户和确定的可融资订单——吉瓦级需求需要"吉美元"级资本，公司已提前安排到位。

4\. **摩擦点消除之二：社区与许可**

a. 社区已经认识到无法与燃烧类设备共处，但可以接受与 Bloom 的能源服务器为邻：无燃烧、与燃机和发动机相比空气污染可忽略、用水量可忽略、外观友好，运行噪音低于空调设备。

b. 没有任何建设项目能完全免疫邻避效应，但社区愿意接受 Bloom，这正在成为真实的竞争优势——客户使用公司技术拿到空气许可的速度快于燃烧类替代方案，而在许可上每省下一个月，就等于距离电力可用提前一个月。

5\. **摩擦点消除之三：速度、产能与供应链**

a. Time to power 本质上就是 time to token revenue。没有电力的 AI 芯片是库存而不是智能；电网运营商给出的是以年计的时间表，而价值数十亿美元的算力集群会在仓库里被搁置到过时。传统供应商把 backlog 排到 2029 年之后当作成绩宣传，管理层认为四年的 backlog 不是奖杯而是供给受限的自白——相比之下 Bloom 以月为单位交付。

b. **年初以来公司持续以 copy exact 的增量方式扩充美国本土制造产能，并将继续在已承诺订单之前先行扩产。**

c. 速度的可靠性来自有韧性的供应链：所有原材料广泛可得，每一项关键投入在多个国家均有多个合格供应商，产能爬坡前提前备货，供应关系积累超过二十年。没有任何单一供应商或单一国家能决定公司的命运，供应链的每一环都已准备好随增长扩张。

6\. **商业模式与收入确认结构**

a. 每笔交易都始于与实际用电的终端客户签订的合同，**合同有两种基本形式：客户直接买断设备（CapEx 销售），或不持有设备而购买电力/容量。后者又分几种形态——按度电计价的 PPA、容量协议、或按装机容量计价的设备租赁**；经济实质相同，即客户分期付款而非拥有资产。所有合同都带有承诺的商业运营日期。

b. 由于多数客户选择分期付款而非买断，公司会引入一家金融机构（如 Brookfield）向 Bloom 购买能源服务设备并持有，再依据公司原始签订的合同向终端客户交付。因此公司披露文件中的"客户"一词可指两方：出现在收入与集中度披露中的金融方，或创造了该笔需求的终端客户。

c. 近期公布的 IDF 合作是该模式的又一实例，且对本季度贡献显著：机制上是公司的标准结构——Nebbia 签署 offtake，IDF 作为独立第三方以现金方式、对应明确的站点与交付时间表购买能源服务。

d. 大型园区交付具有 lumpy 特征：任一季度收入可能由 1–2 个客户主导，且随不同项目进入交付窗口而轮换，单季收入看起来会比较集中。这种集中度反映的是交付时点而非 backlog 构成——backlog 横跨多家 hyperscaler、neo cloud、第三方数据中心运营商和 C&I 客户，且合同带有与交易规模相匹配的付款保障。

7\. **定价、成本与服务业务**

a. 公司交付的是价值而非商品，客户付费购买的是 time to power 以及方案本身的能力（无论是跟随 AI 园区的负荷曲线，还是为碳捕集预留能力），定价反映这一点。

b. 成本端在材料、人工和制造费用三方面持续下降，且是在产能爬坡和增加新能力的同时实现的。

c. 服务收入按扣除保证后的口径快速确认，而服务成本按发生入账，机队维护（尤其是电堆更换）的时点会带来季度间波动。服务毛利率现已站上 20% 以上，由机队表现、电堆寿命延长和规模效应驱动，管理层认为该水平可长期维持。

d. 综合毛利率会随各期交付项目的定价组合、成本优化与加急交付之间的取舍、以及服务维护时点而逐季波动；当"保住某个季度的一个点毛利"与"为一个将合作多年的客户加急交付"发生冲突时，公司会优先选择客户和长期战略价值，管理层认为这与全年约 34% 的毛利率指引并不矛盾。

8\. **经营理念与对 AI 需求的判断**

a. AI 业务不遵循传统销售周期：看到需求—签下订单—客户就绪即发货。指引的水平和形态都来自同一组输入，即已签承诺及其时间表、公司产能、以及 time to power 管线；过去所谓的季节性，现在只是基于客户就绪度的交付时点。

b. 管理层坦言**无法确定 AI 投资是否会持续以当前速度增长（与客户的交流显示不仅会持续、还会加速）**，但表示不会假装能预测，而是专注于可控项：每年持续降本（而其他从本轮建设中获益者只谈涨价）、持续创新、兑现每一项承诺。

c. 公司同时享受 TAM 快速增长与市场份额提升的双重顺风，并通过赢得客户与社区的双重信任来构建持久优势。

**2.2 Q&A 问答**

**Q：已完成验证并批准贵司方案的美国主要 hyperscaler 及十余家运营商中，目前有多少家在实际使用，有多少家已进入 backlog 或近期 pipeline？**

A：我们一贯的做法是让客户自己去谈他们的部署。可以说明的是，你提到的三类情况都包含在内——已经在使用的客户，已下订单、我们已发货、电力待交付且现场仍在施工的客户，以及已经与我们签署确定性协议（definitive agreements）的客户。**我们不会把这三类拆开披露，但确实如你所说，是全部美国主要 hyperscaler，以及十余家 neo cloud 和围绕它们形成的生态，包括第三方数据中心合作伙伴**，这些都是事实。

不妨花点时间回顾一下：九个月前我们宣布了首个直接 hyperscaler 客户，并表示希望进入这个市场，复制我们在商业与工业领域做过的事——成为标准。在 C&I 领域我们花了十年才做到这一点。坦率讲，我从没想过我们能在九个月内成为标准，这说明了我们在整个行业中的价值主张。这不是一匹跑得更快的马，这是汽车。这就是它正在发生的原因，而且这个过程是不可逆的。

**Q：相比上季度，公司产能扩张的时间表或规模是否也在同步加速？**

A：我们的产能规划方式是这样的：基于商业管线和已有商业订单，我们非常清楚客户何时需要产品、何时准备好把机组开起来。你也很清楚，取决于看哪家的报告，2027 年将有大约 30–40GW 的新增 AI 数据中心容量投运，这些项目处在不同开发阶段，且全部是新建（Greenfield）项目。我们有一套非常成熟的算法，用来判断其中哪些项目会在什么时点落地。

对我们有利的一点是，与其他所有厂商不同，我们的机组是可互换的——即便已经装车在途，我们仍然可以把它改道发往另一个站点，我们系统的可调配性就是这么强。基于这一点，我们能够预测自身的产能需求，从而确保永远不会成为客户的瓶颈。以今天这个时点看，对于订单簿中的全部内容以及我们看到的所有前瞻需求，我们有信心兑现这个承诺。关于产能我们只做这样的表述：**就目前所见，产能不会成为我们的约束。**

**Q：与 hyperscaler 交流时他们最关注什么？公司如何让他们相信 Bloom 不会成为交付瓶颈？**

A：这个问题很重要。这些是极其成熟的采购方和客户，他们所做的尽职调查不只针对我们的产品、我们的历史表现或我们的经济价值主张。他们想了解我们在已承诺订单上的进展，以及我们在可新增承接的订单上还有多少余量。而且多数客户如果你去接触，会发现他们不是只签一单，他们是在为未来与我们建立战略伙伴关系。他们会在保密前提下向我们分享自己的产能扩张计划，并问我们能否满足；我们必须在 NDA 下与他们逐项走一遍非常细的内容，让他们相信我们有能力扩张。走完这个流程，我们才算被验证。这就是所谓"验证并批准"的实际含义——一套相当严格的流程，而且要与每一家客户分别走一遍。

**Q：对 IDF、Brookfield 这类金融伙伴，是否也要走同样的验证流程？**

A：归根到底，金融类客户是要对我们的设备取得所有权的。而当他们取得设备所有权时，他们关心的就不只是设备能否投入使用，而是它在整个周期内会如何运行、能否持续交付。所以他们会额外增加几层尽调：我们的履约能力、我们的可用性保障、以及我们能否按照他们财务模型所设定的年限维护好这些设备，从而让他们真正拿到应有的回报。也就是说，在前面讨论的那套流程之外，他们还会再多走两层深度尽调。即便在今天这个环境下，200 亿美元也是一笔大钱，所以他们必然要和我们把这个过程走得很深。

另外要记住，他们不是一步到位的。他们先投了 50 亿美元，然后观察我们如何执行、我们的能力边界在哪里、我们的交付表现如何，并且与我们的多家客户做了访谈——其中最早的客户与我们合作已超过 15 年——以了解我们的履约情况和他们的满意度。满意的客户是绝对关键的。正是基于所有这些，他们才决定加码投入。

**Q：Brookfield 框架扩大 200 亿美元后，执行这部分承诺的时间窗口应该怎么看？**

A：可以把它理解为一个融资"货架"（financial shelf）。这个货架现在已经摆好了，它被用掉的速度取决于这些资金被提取的节奏。这一点和我们在不到九个月里成为 AI 领域的标准是类似的：九个月前他们投 50 亿美元的时候，我不会预测到他们这么快就回来追加 200 亿美元。这恰恰说明了 AI 以及我们自身业务的加速节奏。

**Q：近期有大型项目开发受阻的报道，公司在项目延期上的财务敞口有多大？合同上通常有哪些保护条款和替代安排？**

A：我们不对个别项目单独置评。但退一步看我们的合同架构：我们的合同以主服务协议（MSA）为框架，由于设备是 copy exact 的，我们有灵活性把它部署到不同的客户项目上。同时，我们的合同中有很强的保护条款，而且我们的融资方也需要同样的保护。因此在这套合同链条下，一旦出现项目延期，终端客户可以把设备重新部署到其他项目上；而最终，融资方仍然有义务从 Bloom 接收设备。

还有一点非常重要，因为这肯定在大家的关注范围内：我们给出并向上修正的 2026 年收入指引，不依赖于任何单一项目。我们有一套成熟的算法，我们本来就预期会有一部分项目推迟、一部分项目提前，还有一部分项目凭空冒出来并在当年就被消化掉——这正是我们在开场陈述中描述的。给指引时这些都已计入。只要工程建设这件事存在，就一定会有延期，这本来就应当被视为常态计入模型。所以这不会影响我们的收入指引，2026 年指引不会对任何单一项目产生依赖。

**Q：市场高度关注钪（scandium）的供应，公司在钪的用量、可得供应量和库存上是什么情况？**

A：我们已就此发布了详细的博客文章，并提交了 8-K。给投资者的三点结论是：**第一，地球上可经济回收的钪，其数量足以为整个地球供电；第二，基于我们目前正在推进的工作，我们对约 25GW 的部署具备供应可见度；第三，我们不依赖中国。**这就是我们的全部表述，其余内容属于公司专有信息。

**Q：在指引大幅上调、账上还有 27 亿美元现金的情况下，为什么撤销了自由现金流指引？资本配置上如何考虑？**

A：先把背景说清楚：公司过去在补充演示材料中包含了一些并非正式指引的指标，现在我们只是把披露口径与真正做指引的部分对齐了。

回到现金这个问题本身，这是一个很有意义的问题。我们看到从经营利润到自由现金流有很强的转化能力。年初时，我们的经营利润指引中值是 4.5 亿美元，对应 2 亿美元的经营性现金流；随后我们把经营利润上调至 6.75 亿美元，现在中值是 8.5 亿美元。相比上一次指引，这次上调了约 1.75 亿美元，而我们认为这部分会 100% 落到经营性现金流上。所以可以把 3.75 亿美元以上视为我们新的基准。当然，正如你所知，我们并不在财报中就此提供正式指引，这里只是想让大家对这个转化能力有信心。

**Q：从长期 AI 需求和 hyperscaler 资本开支的回报来看，客户对话中是否已经开始出现推理（inference）、reasoning 相关的需求，还是仍主要集中在训练侧的 time to power？**

A：**两者都有，而且都非常确定。**首先，time to power 极其重要。我换一个角度来解释 time to power，这对那些以看公用事业的方式来看电力的分析师和部分投资者理解我们很关键：对于一家对数据中心内所有环节负责的全栈 AI 提供商，一座 1GW 的数据中心，取决于其 AI 客户的性质，一年可以产生 120 亿–240 亿美元的收入。如果你能在一个月之内帮他们把电接上——而电力正是最关键的制约环节——那就等于帮他们拿到了本来拿不到的 10 亿–20 亿美元收入，而这部分收入对应的是 40%–50% 的毛利率和 20%–25% 的净利率。所以，在明年需要投运的 35–40GW 里，猜猜有多少项目会因为电力供应方无法按时供电而延期？我们就是解决 time to power 的那个答案。这道数学题甚至不用真算。这就是 time to power 对大型数据中心为什么重要。

至于推理，如果说这个国家的输电基础设施在"修高速公路"这件事上都已经吃力，那么可以想象升级配电网——也就是"城市街道"——会有多难，而推理所需要的电力恰恰落在配电侧。Bloom 非常适合这个场景：你没法在曼哈顿市中心架一台燃气轮机。所以我们认为这两个机会对我们都极其强劲，而且不是这一个季度或下一个季度的事，是未来很多年的事。

**Q：从整体供需和新增产能（往复式发动机、联合循环燃机等）来看，当前竞争格局处在什么位置，客户的选择逻辑是什么？**

A：鉴于目前巨大的供需缺口，未来几年内每一种能快速提供电力的技术都会有它的机会——先把这个前提说清楚。发动机厂商、燃机厂商如果扩产，市场需要；Bloom 扩产，市场同样需要。

但把时间推远一点、从竞争角度看：当某一个客户必须在燃机、发动机和燃料电池之间做选择时，第一位重要的指标不是 LCOE——对现场供电而言，那是一个荒谬的构造——而是"到 token 的总成本"，即从电力到 token 收入的总成本。Bloom 能提供 800V 直流电，能在不做过度冗余建设的前提下提供可靠性，能因为不排放空气污染物而部署在城市内部或外部，也能顺利拿到许可。今天没有任何一家商业供应商能提供 Bloom 这样完整的价值主张。所以我们的做法是不执着于竞争对手，而是执着于客户。

**Q：模型商品化、以及中国的开源模型，对公司是机会还是威胁？**

A：无论是中国的实验室还是美国的实验室，其实都不重要。作为一个技术乐观主义者，在我看来，token 成本、token 效率以及 token 所能完成的事情都必然会持续改善：成本会更便宜，token 的效率会大幅提升，单位 token 所能带来的生产力会不断提高。这些都会发生。

结果就是 token 的价格点会下降，但 token 的总用量会疯狂上升——这就是杰文斯悖论（Jevons paradox）。而当这种情况发生时，你需要的是更多电力，而不是更少电力。所以如果说有什么影响，那就是这一切会进一步加速。我们目前对 AI 的所有预测，更可能是低估而不是高估。

**Q：21 年前创立公司时有对燃料电池的愿景，未来 3–4 年产品的愿景是什么？**

A：很明确：对于现场供电，直流（DC）将成为主要形式，无论是数据中心，还是电动车队充电、大型公寓综合体、为住宅社区建设的微电网，世界总体上都会走向直流。所以路径是在现场发直流电，同时利用余热来实现供热和制冷；在此之上，在我看来脱碳会变得极其重要，而 Bloom 的碳捕集能力优于任何人。

所以我们会聚焦于如何提供一套综合解决方案：燃料利用达到 90% 以上的综合效率，不污染空气，不消耗水。客户用来为大型数据中心供电的那套形态，和为你家附近的商店、为你家附近的推理数据中心供电的形态，将是同一套形态、同一套技术。我们希望它像一件家电一样——插上就能用电。这就是我们要去的方向。

**Q：未来三年产能扩张会不会面临其他制造业普遍反映的资本开支通胀？从 2GW 继续往上扩的时候该如何看待？**

A：很感谢你问这个问题，因为这恰恰是我们一个重要的区别点。**我们工厂的投资回收期是几个月。**我们不是来自旧世界，这不是工业时代的电力公司。我们依靠的是那些让消费电子和半导体器件变得更好、供应量更大、成本更低、价值更高的技术体系，这是我们已经采用并将继续沿用的模式。所以别人面对的问题，让他们自己去处理；对我们而言，扩产的投资回收期就是几个月，只要需求在，我们就会持续增加产能。

**Q：未来 12–36 个月，面向同一数据中心市场的其他燃料电池路线（例如熔融碳酸盐燃料电池）会带来怎样的份额格局？**

A：他们能装多少兆瓦、多少吉瓦，应该由他们自己来说，不该由我们今天来评论。就数据中心领域而言，我们的市场份额处在 90% 以上的很高水平。如果有人要进来和我们竞争，竞争是件好事——竞争让我们更饥渴，让我们跑得更快，让我们保持危机感，我们会在竞争中壮大。所以我欢迎来自任何人的竞争。

**Q：随着与数据中心的合作加深，公司在定价和目标利润率上的思路如何演进？有多少项目是替换掉原本为该站点规划的其他技术？**

A：我们不按 LCOE 去思考电价，因为我们不是公用事业公司。我们是客户的战略伙伴，我们向他们交付价值；基于这个价值，他们应当乐于向我们采购，也应当乐于让我们分享其中的一部分价值。所以对我们而言这不只是一个"每度电多少美分"的故事，而是我们带来的附加收益，是我们所审视的整套解决方案。通过捕获价值来提升利润率，对我们极其重要。

另外，我们太热衷于谈增长，反而忽略了公司内部正在发生的一件极其重要的事。七年前，各位唯一担心的就是我们服务业务的亏损，那是当时唯一的关注点。我们当时告诉大家，产品技术会变得可靠，你们会看到我们做到我们说的 20% 毛利率。而本季度我们报出的服务毛利率是 22%。我要向为此不懈努力的团队致以极大的敬意。想一想，我们八年前上市时服务毛利率是 -21%，本季度是 +22%，上升了 43 个百分点。

再强调一点：服务毛利率是一个财务指标，但这个词的第一个字是"服务"。我们服务的是谁？是我们的客户。所以我们不只是达成了一个财务指标。**看 2025 年，我们签下的订单中有 80% 来自那些已经多次重复下单的客户。**这比任何其他指标都更能说明我们的客户有多满意。我非常为这个成绩感到自豪，也真心相信服务这块业务、服务收入和服务利润率，是我们企业价值的重要驱动，而更重要的是，它体现了我们是否以正确的方式在服务客户。

如果把我刚才讲的这些，与我们的 backlog、外部的需求、我们与未来数字化世界需求的高度契合（这是以往技术做不到的）、以及我们团队的执行力结合起来，再叠加我们在所经营的社区和所服务的企业中建立起来的信任，我们有很多值得感激的地方。

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