电话会总结 ｜ Simulations Plus(SLP)2026财年Q2业绩电话会核心要点

业绩回顾

• 根据Simulations Plus业绩会实录，以下是业绩回顾摘要： ## 1. 财务业绩 **第二季度总体表现：** - 总营收达到2,430万美元，同比增长8% - 软件业务营收增长9%，占总营收的60% - 服务业务营收增长8%，占总营收的40% - 调整后EBITDA为870万美元，利润率达36% - 调整后稀释每股收益为0.35美元 **分业务线表现：** - 发现业务营收季度增长19%，过去12个月增长6%，占软件营收的19% - 开发业务营收季度增长12%，过去12个月增长3%，占软件营收的78% - 临床运营业务营收季度下降54%，仅占软件营收的3% - 开发服务营收季度增长12%，占服务营收的77% - 商业化服务营收季度下降1%，但过去12个月增长66%，占服务营收的23% ## 2. 财务指标变化 **盈利能力指标：** - 总毛利率从上年同期的59%提升至66% - 软件毛利率从上年同期的81%提升至89% - 服务毛利率从上年同期的25%提升至33% **税务和其他指标：** - 有效税率从上年同期的12%上升至23% - 所得税费用从上年同期的40万美元增加至140万美元 - 其他收入从上年同期的80万美元下降至30万美元 **资产负债表：** - 现金及短期投资余额为4,180万美元 - 无债务负担 - 服务积压订单达到2,400万美元，同比增长18% **客户指标：** - 商业客户总数297家 - 平均每客户营收12.4万美元（季度），过去12个月为14.8万美元 - 续约率91%（季度），过去12个月为87% - 前25大客户贡献46%的软件营收，客户保留率100%，总营收保留率超过90%

业绩指引与展望

• 2026财年全年指引：总营收预计79-82百万美元，同比增长0%-4%；软件业务占比57%-62%；调整后EBITDA利润率26%-30%；调整后摊薄每股收益0.75-0.85美元，较此前预期下调主要因有效税率上调

• 2026财年第三季度预期：营收20-22百万美元；调整后EBITDA利润率27%-33%；调整后摊薄每股收益0.20-0.27美元

• 有效税率大幅上调：2026财年预期税率23%-25%，较此前12%-14%的预期显著提高，主要因离散项目变化、管辖区收入结构调整、全球无形资产低税收入(GILTI)影响增加以及外国衍生无形收入(FITI)优惠减少

• 毛利率表现强劲：第二季度总毛利率66%，其中软件毛利率89%，服务毛利率33%，较上年同期的59%、81%和25%均有提升，主要受益于收入结构优化和减值后摊销费用降低

• AI货币化时间表：管理层明确表示2026财年不会有AI相关的重大收入贡献，预计2027财年开始产生实质性影响，目前正与三家大型制药公司就AI合作项目的商业模式进行讨论

• 服务业务积压订单增长：期末积压订单2400万美元，较去年同期2040万美元增长18%，显示服务业务需求强劲，为未来收入提供支撑

分业务和产品线业绩表现

• 软件业务占总收入60%，增长9%，主要由发现业务（增长19%）和开发业务（增长12%）推动，其中开发业务占软件收入78%，发现业务占19%，临床运营业务占3%但下降54%

• 服务业务占总收入40%，增长8%，包括开发服务（占服务收入77%，季度增长12%）和商业化服务（占服务收入23%，季度下降1%但12个月增长66%），服务项目积压订单达2400万美元，增长18%

• 核心产品线包括ADMET Predictor（发现阶段属性预测）、GastroPlus（PBPK建模）、MonolixSuite（PK/PD建模）和Thales（QSP建模），正通过与三家大型制药公司的AI协作项目整合为统一的AI驱动生物仿真生态系统

• 客户结构显示297个商业客户，平均每客户收入12.4万美元，续约率91%，前25大客户贡献46%的软件收入且保持100%标识留存率，50%的客户购买2个以上软件产品，存在显著交叉销售机会

• 从产品导向销售模式转向区域客户导向模式，重点深化客户关系并提高软件留存率和交叉销售扩展机会，预计AI货币化贡献将在2027财年开始显现

市场/行业竞争格局

• 公司在生物仿真领域具有显著的竞争优势，在大型制药客户中保持极高的客户粘性，前20大制药公司客户保持100%标识留存率，10亿美元以上制药公司客户保持90%留存率，前25大客户贡献46%的软件收入且保持100%标识留存和90%以上总收入留存率。

• 面对AI相关竞争担忧对软件公司估值的普遍冲击，公司强调其核心科学引擎基于数十年科学投资、深度领域专业知识和经过验证的方法论，与"黑盒"AI方法相比具有可信、可审计且难以复制的特点，在监管环境中更受信赖。

• 公司自1990年代末推出ADMET Predictor以来就是AI技术的早期采用者，目前正通过与3家大型制药公司的战略合作推进AI工作流程，将AI代理直接集成到模型驱动的药物开发工作流程中，展现了在AI实际应用方面的领先地位。

• 在与AI驱动的药物发现公司竞争中，公司的开源应用和经过验证的科学引擎仍然是商业药物开发商的首选，显示出在传统制药客户中的稳固市场地位和竞争壁垒。

• 公司正从产品导向销售模式转向区域客户导向销售模式，通过深化客户关系提升软件留存率和交叉销售扩展机会，其中软件收入超过10万美元的客户中50%购买2个软件产品，23%购买3个产品，15%购买4个或更多产品。

• 在服务业务方面，公司通过Proficiency收购进入临床试验运营项目领域，开拓了新的目标市场和预算来源，与传统建模仿真预算形成互补，增强了在客户组织内的渗透能力。

公司面临的风险和挑战

• 软件续约率下降风险：公司软件续约率从历史水平下降至87%（12个月滚动），主要流失客户集中在中小型商业制药公司和临床前生物技术公司，这些客户需求更具周期性且受早期生物制药市场挑战影响较大。

• 有效税率大幅上升：由于离散项目变化和管辖区收入组合调整，公司有效税率从预期的12%-14%大幅上调至23%-25%，显著影响调整后每股收益预期。

• AI货币化时间不确定性：尽管公司与三家大型制药公司建立AI合作关系，但管理层明确表示2026财年不会有显著AI收入贡献，预计要到2027财年才能看到实质性影响，商业模式讨论仍在进行中。

• 市场环境脆弱性：管理层描述当前运营环境为"脆弱"，面临全球政治宏观问题和制药行业特定挑战，需要保持谨慎态度，不敢基于一两个季度的良好表现就调整全年指引。

• AI竞争压力：AI相关竞争担忧已对包括生物仿真在内的大多数软件商业模式估值造成压力，尽管公司认为其科学引擎具有持久价值，但仍需应对市场对AI颠覆传统软件模式的担忧。

• 临床运营业务大幅下滑：临床运营收入季度下降54%，12个月滚动下降58%，仅占软件收入的3%，反映该业务板块面临严重挑战。

• 收入增长放缓：公司2026财年收入增长指引仅为0%-4%，显示增长动力不足，需要通过AI集成和跨销售策略重新激发增长潜力。

公司高管评论

• 根据业绩会实录，以下是公司高管发言、情绪判断以及口吻的摘要：

• **Shawn O'Connor（首席执行官）**：整体表现出谨慎乐观的态度。在开场时表现积极，强调公司超越了上季度指导的营收目标，对宏观环境改善表示鼓舞。在讨论AI对软件公司估值影响时，承认市场担忧但坚定表达对公司基本面的信心，称生物仿真基础"强劲且持久"。对AI发展持积极态度，认为是"净利好"，强调公司在AI应用方面的领先地位和数十年经验。在回答分析师提问时保持专业和详细，但在讨论指导方针时表现谨慎，使用"fragile"（脆弱）来形容当前环境，体现出审慎的管理风格。

• **William Frederick（首席财务官）**：表现出典型的CFO风格，客观且数据导向。在汇报财务数据时保持中性专业的语调，详细解释各项指标变化。在讨论税率上调时直接坦诚，没有回避不利因素。对客户留存率下降进行了深入分析，既承认问题也指出了积极因素，展现出平衡的沟通方式。整体语调务实，注重提供具体数据支撑，体现出财务管理的严谨性。

分析师提问&高管回答

• # Simulations Plus 分析师情绪摘要 ## 1. 分析师提问：大型制药公司AI合作项目的具体运作模式和合同结构 **管理层回答：** 这三家大型制药公司的合作关系并非全新开始，而是既有关系的延续。这些合作伙伴长期参与公司产品路线图开发，早于1月投资者日活动就已参与。每个合作项目在科学引擎方面有不同侧重，但共同覆盖所有科学引擎。合作目标是确保AI能力开发能够匹配客户需求并融入其工作流程。至少一个合作关系已有财务组成部分，长期财务安排仍在讨论中。 ## 2. 分析师提问：新客户获取情况及竞争地位 **管理层回答：** 新客户主要是首次采用解决方案的非既有客户。由于大型制药公司客户基础稳定（前20大制药公司100%标识保留率，10亿美元以上制药公司90%保留率），新客户机会主要来自规模较小的客户群体。这些客户可能是刚开始建立内部生物模拟能力的公司，也可能来自竞争转换。 ## 3. 分析师提问：服务积压订单增长和Proficiency业务表现 **管理层回答：** 积压订单完全基于服务收入，75%来自开发服务，25%来自通过Proficiency收购获得的商业化服务。服务业务表现良好，Proficiency的医学传播服务业务在上半年表现出色。软件方面，Proficiency在2025年收购后前几个季度表现良好，但在2025年下半年有所回落，目前已稳定并预期未来合理增长。 ## 4. 分析师提问：交叉销售机会的最大潜力领域 **管理层回答：** 交叉销售机会存在于所有层级，从单产品到多产品客户的转换。历史上ADMET Predictor和GastroPlus联系紧密，Monolix作为PK/PD领域的补充产品增长强劲。公司正从按产品销售转向地理和客户导向的销售模式，同时通过生态系统开发提升产品间互操作性，这将加速交叉销售努力。 ## 5. 分析师提问：年中业绩相对于指引的保守性 **管理层回答：** 尽管看到良好势头和客户支出增加，但公司仍处于"脆弱"环境中，面临全球政治和制药行业特定风险。基于过去24个月的经验，公司采取谨慎态度，不愿将一两个季度的表现过早视为趋势。 ## 6. 分析师提问：增长动力来源：宏观复苏vs NAMs采用 **管理层回答：** 增长动力相对广泛。NAMs相关的动物测试替代仍需几年时间，但监管层面对生物模拟和AI的支持很强。客户在2025年转向与AI发现公司合作后，现在开始关注AI的内部实施，大型制药公司在这方面建立了很多势头。 ## 7. 分析师提问：多买家策略和预算扩展 **管理层回答：** 通过Proficiency收购进入临床试验运营项目，接触客户组织的新部门和新预算。最重要的是AI预算领域，通过与客户的合作关系，公司能够将传统建模仿真关系扩展到AI功能资金来源，这些资金来源于传统建模仿真预算之外。 ## 8. 分析师提问：AI货币化时间表和价值证明点 **管理层回答：** 与合作伙伴的讨论正在进行中，客户对增值技术的价值认知很明确。2026财年不预期AI领域有重大贡献，预计2027财年开始产生影响。货币化也与技术的商业化交付相关。 ## 9. 分析师提问：大型AI公司客户情况 **管理层回答：** 历史上专注于药物发现的AI实体（如Recursion、DeepMind、Relevant AI等）中，相当比例都在使用公司软件。随着这些公司发展成为药物开发公司并进入临床阶段，除了发现平台ADMET Predictor外，GastroPlus、Monolix和Thales等科学引擎也成为其临床开发周期的候选工具。 ## 10. 分析师提问：服务项目数量vs积压订单增长的动态关系 **管理层回答：** 项目数量会随时间波动，某些季度可能有消耗大量员工的大项目，其他季度则处理中小型项目。积压订单增长良好，回到了去年同期水平，是服务管道在实际项目执行前完成的良好衡量指标。 ## 11. 分析师提问：软件解决方案细分未来12个月的预期变化 **管理层回答：** 开发解决方案（Monolix和GastroPlus）是软件收入的主要驱动力。交叉销售机会将支持ADMET Predictor和GastroPlus，但在Monolix方面更为显著。Monolix在过去几年增长速度超过其他解决方案，预计这一细分可能会增长，但整体稳定性将保持，Monolix可能会获得更多份额。

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