多鄰國（紀要）：DAU 提速 23%，Max 檔位可能被砍

以下為海豚君整理的 多鄰國 FY26Q2 的財報電話會紀要

一、財報核心信息回顧

1. 股東回報：本季回購約 4,400 萬美元股票，授權項下累計回購已達 7,200 萬美元、約 70 萬股。

2. 全年指引：預訂與收入的區間維持不變，僅上調盈利目標。

預訂：全年增長區間維持 10%–12%，點估計約 11%；按上次電話會時的固定匯率計算，增速會再高約 0.5 個百分點

收入：全年增長區間維持 15%–18%，點估計約 16%

調整後 EBITDA 利潤率：目標由年初的 25% 上調至 26.5%，對應調整後 EBITDA 約 3.2 億美元

毛利率：全年預計收在接近 70%，高於年初預期的 69%，原因是產品中植入更多 AI 內容、並被 AI 帶來的成本節省抵消

自由現金流：全年預計超過 3.75 億美元

3. 三季度指引：預訂約 3.07 億美元、同比增 9%；收入 3.02 億美元、同比增 11%；毛利率 71%；調整後 EBITDA 約 7,600 萬美元，對應利潤率 25.2%。

4. 二季度財務與現金狀況：收入符合預期，盈利略好於計劃。季末持有現金及投資 13 億美元，本季產生自由現金流 7,900 萬美元。

5. 未計入指引的或有支出：公司設有一項獎金計劃，若四季度 DAU 增速達到或超過 25% 即觸發，並於一季度發放。由於目前不確定能否達標，該項未計入 2026 年指引；若達成，預計現金支出約 1,000 萬美元，DAU 增速更高時金額可能更大。

二、財報電話會詳細內容

2.1 高管陳述核心信息

1. 用户增長

二季度 DAU 同比增 23%，較一季度加速，略好於公司預期；三季度至今的情況同樣令人鼓舞。

增長的絕大部分來自公司稱為"綠色機器（green machine）"的日常工作：每天測試數百項產品改動、度量效果、把有效的加倍投入；多數改動很小，但會隨時間複利。

2. 留存創歷史新高

KER（現有用户留存率）升至歷史最高，是產品複利的直接體現。

這一指標的改善也是公司"優先做大用户規模、把課教得更好"這一戰略的驗證信號。

3. Streak revival（連勝復活）活動

6 月做的一次性活動：讓丟掉最長連勝紀錄的學習者通過完成三節課把紀錄賺回來。

超過 1,500 萬名學習者復活了自己的連勝紀錄。

這批用户的留存表現優於典型的召回用户 cohort——被帶回的是一個在語言、國際象棋、數學和音樂教學上持續變好的產品，所以他們留了下來。

4. 經營取向與長期目標

公司在有意識地投資那些長期能把多鄰國做成顯著更大生意的機會，同時保持運營紀律，2026 年被定位為重要的投資年。

長期目標不變：2028 年達到 1 億 DAU，公司認為通往該目標的路徑能為股東創造顯著更有價值的生意。

2.2 Q&A 問答

Q：既然下半年 DAU 同比增速預計將超過 20%，為什麼全年預訂指引沒有上調更多？平台上用户更多，即便不推變現，技術上不也該帶來更多預訂嗎？（D.A. Davidson）

A：第一，用户不會立刻變現。因為採用的是免費增值模式，其中一部分用户要過一段時間才會付費，公司確實預期更高的 DAU 意味着更高的收入，但需要時間。

第二個原因正如提問所説：公司年初就説過會在這個收入框內運行，現在仍會繼續待在這個框內，即預訂同比增長大致 11%，其餘的努力都放在提升 DAU 和把課教得更好上。

Q：延長免費試用被認為同時改善了參與度和變現，從一個月到兩個月背後的機制具體是怎樣的？（D.A. Davidson）

A：先説背景：變現團隊今年的目標是找到不與用户增長相沖突的變現方式。歷史上公司的一些變現手段是靠給免費用户產品增加摩擦來實現的，那與用户增長是衝突的。

效果最好的做法之一就是更長的免費試用。歷史上多鄰國説"你可以免費試用"時給的是 7 天，現在正把大部分（還不是全部）免費試用切換到一個月。機制是：因為這明顯更划算，選擇試用的人顯著增多，因而實際轉化為付費用户的人數也更多。

另一個好處是，用户一旦同意進入試用，體驗立刻變好——公司會關掉體力（energy）、關掉廣告，所以這同時還提升了日活。公司對這個做法很滿意，效果也很好。

Q：達人（influencer）在營銷中扮演什麼角色，國際營銷以及股東信裏提到的變化該怎麼理解？（Citizens）

A：先説歷史：公司大部分增長一直是靠口碑的自然增長，最初幾年是 100% 靠口碑；後來加了一種主要的營銷方式，即公司自有社交媒體賬號，這條至今仍然跑得很好，自有社交賬號每季度獲得超過 10 億次曝光。

現在營銷團隊正在擴展更多重要工具，其中之一是創作者羣體，這在特定國家效果相當好，比如中國、印尼和印度；公司總社交媒體曝光中大約有三分之二來自達人。好處是不需要在這上面花很多錢，而且這些人的受眾與公司自身受眾不同，因此能帶來大量新用户。公司在不同國家對達人的使用方式不同，有些國家用得更多。

還要補充的是，營銷團隊在效果營銷（performance marketing）上也變得成熟了很多。雖然增長的大頭仍然是自然增長，但達人和效果營銷兩條線都拿到了不錯的進展。

Q：美國市場的漏斗頂部趨勢如何，吸引全新用户的機會怎麼看？（Citizens）

A：漏斗頂部在擴大，公司對此感覺不錯。美國的增長在上個季度有明顯提升。

從整體看，DAU 增長非常廣譜：基本所有地區都在增長，而且所有地區的增速都快於此前；亞洲仍是增長最快的，美國也在提速。

漏斗頂部本身就是本季度故事的一部分，它變好了——這一直是公司的重點關注領域，本季度幾乎每個地區的漏斗頂部增速都有改善。

Q：把視頻通話（video call）開放給新的 Super 訂閲者後有哪些收穫，這會如何影響後續對視頻通話乃至整體的規劃？（Morgan Stanley）

A：視頻通話是練習對話的優秀功能，公司有研究表明使用視頻通話能讓對話能力更好，確實有效。最早把視頻通話放上平台時，團隊告訴説每次通話的成本大約 0.3 美元，太貴了，所以當時決定把它放在最貴的 Max 檔位裏，同時也説過如果能把成本降下來，就會在別的地方嘗試，因為目標是讓儘可能多的人用上它。

好消息是通過大量工作，視頻通話的成本現在已經降到每次不到 1 美分，主要原因是轉向開源模型——這樣便宜得多，而且沒有看到質量損失。

因此現在能把視頻通話給到 Super 訂閲者：目前的狀態是大多數新增 Super 訂閲者都能拿到視頻通話，現在購買 Super 也會拿到；預計未來幾個月會把視頻通話給到存量 Super 訂閲者，這部分還沒有全部完成。

這也帶出 Max 怎麼辦的問題，目前還沒有答案。一種可能是 Super 用户拿到有限版視頻通話（次數受限）、Max 用户不限量；另一種可能是直接把 Max 下線。公司會在未來一兩個季度給出答案，並且會盡量在不損失收入的前提下完成，這也是不走太快的部分原因——正在琢磨怎麼做才不會損失太多收入。但意圖仍然是讓儘可能多的用户用上它。

Q：外界報道公司在測試廣告支持檔位，是否看到介於 Super 與免費之間的低價檔機會？在用户分層上想抓的是誰？（Morgan Stanley）

A：確實在測試，產品名叫 Super Light，這裏要強調"測試"這個詞，最終會怎樣還不知道。

它比 Super 便宜，視地區而定大約是一半價格；有廣告；體力不是無限，而是免費版的兩倍。

目前只有一小部分訂閲者在 Super Light 上，部分原因是測試還處於早期，公司並沒有很好地宣傳它。這類輕量檔的目標是：如果公司相當確信某個用户不會買 Super，那就應該試着賣他 Super Light。接下來幾個月會看到公司在這上面做實驗，最終會怎樣還不知道，但這是正在嘗試的方向。

Q：KER 創歷史新高，能否拆解分 cohort 的留存表現？新的免費試用用户是否表現出更高的日常參與度？（JPMorgan）

A：如股東信所説，用户留存幾乎所有指標都處於歷史最高。公司最看重的是 KER（現有用户留存率），它在過去一年提升了大約 1 個百分點——KER 的微小變化會隨時間複利成 DAU 的相當大變化。

這一改善非常廣譜：基本每個地區都能看到，各類用户身上都能看到。原因就是產品變得更黏了。公司加了很多東西，很難歸因到某一項，因為每週都會發佈一個新版本 App，而每個版本大約包含 350 項改動，很難指出到底是哪一項起的作用。但產品整體確實更黏了，這也是最好的一種增長——純粹因為產品更好。

Q：從口語角度看，中高階學習者的整體參與度如何？（JPMorgan）

A：兩點。第一，拿到視頻通話權限的用户參與度非常好，而且這個功能近期明顯變得更好了。公司對該功能的主要指標之一是"有權限的 DAU 人均説出的詞數"，這條曲線過去兩年一路向右上方開口，每個月都比上個月更好，即讓用户開口説得更多。最終這會轉化為學得更好、參與更深。

第二，除了視頻通話，免費檔也在讓用户多説：口語練習題更多了，而且原本只能在手機上點選作答的題目現在也可以用語音作答。這對高階和中階用户重要得多，公司認為長期不僅有助於變現，也有助於口碑——學得更好的人會告訴朋友。

Q：關於四季度 DAU 達 25% 觸發獎金這件事，團隊內部為此努力會如何反映到從現在到年底的新實驗節奏上？如果節奏加快，有哪些功能或舉措最值得期待，還是説更多是讓已上線的改動在市場裏繼續成熟？（Needham）

A：兩者都有。實驗節奏肯定會繼續，今年本來就相當高：看每週投放的實驗數量，過去一年持續增長且增長明顯，而且增速快於人員擴張，也就是人均每週投放的實驗更多了。年內剩下時間還會有大量實驗。

方向上，"把課教得更好"和 DAU 增長是重點，但也會看到變現等方面的實驗。

這與獎金有一定關係，但主要還是因為公司今年定的目標就是把這台實驗機器的大部分精力用在持續做大日活上——如果能做成一家 1 億日活的公司，那就是一門大得多的生意，那是公司想去的地方。

Q：Max 層面目前是否還有專門面向該檔位的新功能開發，能延長這一檔的生命週期，還是精力都放在更低檔位的實驗上？（Needham）

A：不排除。公司在開發很多功能，可能會有一些因為成本原因最終被放進 Max，但那不是目標。

真正的目標是把口語類功能——也就是提供成本最高的那類功能——給到儘可能多的用户，因為越多人能用上，口碑越好、用户越多、生意越大。所以這不是公司在刻意追求的方向，但也可能兩個月後回來説 Max 確實上了一個新功能，這不是有意保密，而是確實不知道正在開發的某些功能最終的成本會是什麼樣。

Q：隨着用户注意力時長下降，App 內的參與度與單次使用時長趨勢如何，公司打算怎麼應對？（Wolfe Research）

A：這一點公司過去也講過：整體上全世界的注意力時長在下降。看社交媒體類應用，用户是以 10 秒為單位的碎片在用；而多鄰國的一節課大概兩分鐘。

這是需要解決的問題，公司正在做，方向是壓縮最小單次學習時長（轉錄稿此處口播前後矛盾，先説"更長"後説"更短"，邏輯指向縮短）。目前還在測試階段，尚未發佈任何東西。難點在於：把最小單次時長做短是好事，但必須確保用户一天之內還會回來很多次，這樣才能複利。這正是當前在實驗的東西。

Q：數學和音樂的產品路線圖如何，年內它們的發展對 DAU 增長能有多大貢獻？（Wolfe Research）

A：兩塊都令人興奮，但要説明的是，與國際象棋相比它們仍然小得多——雖然各自已有數百萬級（個位數百萬）的 DAU。公司整體有 6,000 多萬日活，所以這兩塊即便增長 50%，對整體的貢獻也不算大；但預計它們會繼續增長。

策略上數學更容易講清楚，因為公司對它的理解比音樂更好。數學最初推出時，創始人本以為能讓街上的普通人對學數學上癮，但這個判斷錯了，現在不認為能做到。所以現在的策略是主要教那些真正需要學數學的人，也就是 K-12 學生。公司未必會賣給學校，賣給學校不是目標，但數學的用户羣主要在 18 歲以下。一旦按這個方向做，很多事情就清晰了，進展也快了很多，而不是去指望讓一個討厭數學的 35 歲成年人突然愛上數學。

音樂還比較早，公司投入不少，大概一到兩個季度後會有更多可講的。

Q：視頻通話功能，説的是要開放給所有多鄰國用户，還是所有 Super 訂閲者？（Evercore）

A：當然希望能給所有多鄰國用户，但現在做不到。當下的目標是給到所有 Super 訂閲者。

Q：無法開放給所有用户的限制因素就是成本吧？如果明年再降 90% 是不是就能做到？（Evercore）

A：還有一點必須考慮：視頻通話是驅動用户付費的主要因素之一。如果所有用户突然都有了，購買動機就變弱，那就得再找別的理由讓人付費。所以這裏有權衡——既是成本問題，也是因為它是主要的付費驅動之一。

Q：過去幾年公司在廣告收入與廣告投放兩件事上的看法似乎有所變化，現在走到哪一步了？是看到了什麼才對營銷支出的效率、以及廣告收入的吸引力變得更積極？（Evercore）

A：確實，過去兩年在廣告收入和廣告投放兩方面看法都轉變了。

廣告收入方面，可預見的未來公司仍將是訂閲生意，訂閲體量遠大於廣告，且還會持續一段時間。但廣告的機會相當大：公司用户多、活躍用户多，而基本上和公司規模相當或更大的應用，從廣告上賺的錢都遠多於公司。所以公司在這方面變得專業得多——兩年前公司在廣告收入上的全部投入是"半個人"，只有一個人的一半時間用來處理廣告；現在有了一個團隊，專業度高得多，知道自己在做什麼。預計未來幾個季度廣告業務會有一些改善，這需要時間上手，但可以看到公司將能在產品中提供質量顯著更高、同時更賺錢的廣告，這是正在推進的工作流。

廣告投放方面同樣成熟了很多。曾經對效果營銷極度排斥，現在的看法是：不希望對效果營銷上癮，那從來不是好事；但它是補充其他營銷策略的好工具。所以營銷團隊現在把效果營銷加進了策略組合，公司對此很滿意，也已經在漏斗頂部看到了結果。

Q：這次電話會聽下來，感覺公司開始更多地轉向變現——談廣告、談新檔位，這個理解對嗎？不是説要放棄圍繞 DAU 的優化，但確實感覺在往變現側挪，這個過渡該怎麼看，什麼時候是合適的時點？（Wedbush）

A：今年以及一段時間內，最主要關注的仍是擴大活躍用户基數，因為更多用户對一切都更好，能帶來顯著更大的生意；1 億日活是個激進的目標，公司覺得能做到，一旦到那兒所有事情都會變好。

確實，年初在實驗上對變現按了一下暫停鍵——凡是與 DAU 增長相悖的變現動作都不做，而當時確實有不少這樣的動作，所以做了一次重置。到現在時間過去足夠久，公司對各個槓桿的理解好了很多，於是又回到"這類變現是好的、那類變現是好的"的判斷上。比如更長的免費試用，公司理解了這件事，現在在大力推進；廣告是另一門業務，如果能提供質量顯著更好的廣告並從中賺更多錢，公司完全樂意，因為這與 DAU 也是一致的，所以在給這塊投錢。

所以相比六個月前，公司確實更重視變現一些。但很多人問"什麼時候不再操心 DAU、開始賺錢"，公司認為不會出現那樣的切換，仍會全力爭取 2028 年做到 1 億 DAU；只是隨着找到不與 DAU 增長衝突的變現方式，變現的關注度會逐步提升。

Q：轉向開源模型壓低了 AI 算力成本——長期看這對利潤率結構意味着什麼？以及成本下降後，AI 對產品迭代速度的推動是否也會變成更大的機會？（Wedbush）

A：最高層面上，與一年前相比，現在的開源選項好了很多。雖然在某些方面它們落後於前沿實驗室，但對大多數事情落後並不多，可能是三到六個月；而且很多應用場景其實不需要絕對最聰明的模型，對公司使用的許多場景而言質量是無法區分的。舉個例子，給一個只會説 100 個詞的學習者提供對話練習，模型不需要達到哲學家的水平——大概會聊煎雞蛋這類話題，不會談很複雜的東西。

所以很多情況下可以切到開源模型。內部當然仍在使用 OpenAI、Anthropic 等多家的模型，並會繼續使用；這永遠是一個權衡：如果開源能做到大致相同的質量，就用開源；仍有做不到的場景，那就繼續付費。但預期是隨着越來越多地轉向開源，公司的 AI 單位使用成本（也就是每 token 成本）會下降；同時正如提問所説，這也意味着能把更多 AI 功能提供給更多用户。

從財務角度補充：公司年初就打算對商業模式保持耐心，所以仍堅持預訂增長 10%–12%、收入增長 15%–18% 的框架；年初把調整後 EBITDA 利潤率定在 25%，是當時相對增長而言合適的投入水平。現在把該利潤率上調約 1.5 個百分點，本質是説 AI 帶來的成本節省會在結構上給到更好的利潤率——而且這是在"年內要把語音通話開放給所有 Super 用户"這一目標之下實現的。

Q：四季度加速的信心來自哪裏，是單純的基數效應，還是產品端終於開始起作用？（KeyBanc）

A：全年的演進其實沒有太大變化，指引本身維持住了。二季度略好於預期，指引裏體現的基本就是對這一點的調整。還要記住，預訂指引裏包含約 0.5 個百分點的匯率逆風，所以淨下來位置可能還更好一些。

公司一直認為加速會隨時間到來，這不是緩慢平穩的過程，公司也不是那種風格，但確實需要一點時間讓正在做的工作傳導出來。維持指引本身就隱含了四季度的同比增速會變好。

Q：隨着在產品中增加廣告，會不會到某個臨界點讓用户對體驗感到煩躁、進而引發一些不好的行為？如何在繼續變現與保持教育廣泛可及之間設置護欄？（KeyBanc）

A：公司是一家非常使命驅動的公司，並會繼續如此。使命是打造世界上最好的教育並讓它普遍可及。

運營方式會與現在相似：首要關心的是觸達——每多一個活躍用户，就意味着多教了一個人，意味着多了一個人不是在社交媒體上無意義地刷，而是在學對自己有價值的東西。

同時公司相信使命與做成一門很大的生意是一致的：如果使命成功，用户越多，總有辦法把他們變現。

Q：中國正在成為重要市場，而公司主要跑 OpenAI、Anthropic 的模型——這是否帶來數據駐留或監管風險？還是會在該市場轉用本地模型？（Truist）

A：中國是非常令人興奮的市場，還在持續增長，目前是公司 DAU 第二大的市場，預計一到兩年內會成為 DAU 最大的市場。中國的變現表現也不錯，變現水平大致與法國相當。

在 AI 上，中國的情況是根本不能用美國的 AI 模型，必須用本地模型，這是法律規定，公司也照做——在中國，所有 AI 使用都跑中國模型。

至於監管風險，公司當然理解中國存在一定監管風險，該國如何運作也超出公司控制範圍；但公司對自己在政府關係方面的工作感覺不錯，只是無法預知政府在任何時點會做什麼決定。

Q：能否大致給出 AI 成本的量級？主要是 Anthropic、OpenAI 還是開源模型？在收入成本里 AI 大約佔 1% 還是 10%？（Truist）

A：計入銷貨成本（COGS）的 AI 支出在數千萬美元量級，對 COGS 而言是重要的一塊；託管（hosting）是另一大成本項，這兩項是走 COGS 的主要大頭。公司內部使用的 AI 則更接近 1,000 萬美元的量級。

Q：當下關於 AI 主權、開源還是閉源有很多討論，能否分享一下高層視角？（Truist）

A：公司內部的看法是，儘可能多地使用開放權重（open weight）模型符合公司的最佳利益。如果有一根魔法棒，會試着把所有東西都遷到開放權重模型上。這並不總是可行，因為有時前沿模型確實更先進；但從公司角度看，用開放權重模型便宜得多，因此明顯更好。

Q：最終形態是不是某種混合編排——把一部分流量導向最高質量的模型，另一部分導向開放權重模型？（Truist）

A：大概率是。大量使用 AI 的公司多半都會持有一個模型組合：某些用途只能選某個恰好是閉源的模型，其他事情則儘量用開放權重模型。公司自己就是這樣，而且預期未來一段時間這個組合會比今天更偏向開放權重模型。

<正文結束>

本文的風險披露與聲明：海豚研究免責聲明及一般披露