電話會總結 ｜ Simulations Plus(SLP)2026財年Q2業績電話會核心要點

業績回顧

• 根據Simulations Plus業績會實錄，以下是業績回顧摘要： ## 1. 財務業績 **第二季度總體表現：** - 總營收達到2,430萬美元，同比增長8% - 軟件業務營收增長9%，佔總營收的60% - 服務業務營收增長8%，佔總營收的40% - 調整后EBITDA為870萬美元，利潤率達36% - 調整后稀釋每股收益為0.35美元 **分業務線表現：** - 發現業務營收季度增長19%，過去12個月增長6%，佔軟件營收的19% - 開發業務營收季度增長12%，過去12個月增長3%，佔軟件營收的78% - 臨牀運營業務營收季度下降54%，僅佔軟件營收的3% - 開發服務營收季度增長12%，佔服務營收的77% - 商業化服務營收季度下降1%，但過去12個月增長66%，佔服務營收的23% ## 2. 財務指標變化 **盈利能力指標：** - 總毛利率從上年同期的59%提升至66% - 軟件毛利率從上年同期的81%提升至89% - 服務毛利率從上年同期的25%提升至33% **税務和其他指標：** - 有效税率從上年同期的12%上升至23% - 所得税費用從上年同期的40萬美元增加至140萬美元 - 其他收入從上年同期的80萬美元下降至30萬美元 **資產負債表：** - 現金及短期投資余額為4,180萬美元 - 無債務負擔 - 服務積壓訂單達到2,400萬美元，同比增長18% **客户指標：** - 商業客户總數297家 - 平均每客户營收12.4萬美元（季度），過去12個月為14.8萬美元 - 續約率91%（季度），過去12個月為87% - 前25大客户貢獻46%的軟件營收，客户保留率100%，總營收保留率超過90%

業績指引與展望

• 2026財年全年指引：總營收預計79-82百萬美元，同比增長0%-4%；軟件業務佔比57%-62%；調整后EBITDA利潤率26%-30%；調整后攤薄每股收益0.75-0.85美元，較此前預期下調主要因有效税率上調

• 2026財年第三季度預期：營收20-22百萬美元；調整后EBITDA利潤率27%-33%；調整后攤薄每股收益0.20-0.27美元

• 有效税率大幅上調：2026財年預期税率23%-25%，較此前12%-14%的預期顯著提高，主要因離散項目變化、管轄區收入結構調整、全球無形資產低税收入(GILTI)影響增加以及外國衍生無形收入(FITI)優惠減少

• 毛利率表現強勁：第二季度總毛利率66%，其中軟件毛利率89%，服務毛利率33%，較上年同期的59%、81%和25%均有提升，主要受益於收入結構優化和減值后攤銷費用降低

• AI貨幣化時間表：管理層明確表示2026財年不會有AI相關的重大收入貢獻，預計2027財年開始產生實質性影響，目前正與三家大型製藥公司就AI合作項目的商業模式進行討論

• 服務業務積壓訂單增長：期末積壓訂單2400萬美元，較去年同期2040萬美元增長18%，顯示服務業務需求強勁，為未來收入提供支撐

分業務和產品線業績表現

• 軟件業務佔總收入60%，增長9%，主要由發現業務（增長19%）和開發業務（增長12%）推動，其中開發業務佔軟件收入78%，發現業務佔19%，臨牀運營業務佔3%但下降54%

• 服務業務佔總收入40%，增長8%，包括開發服務（佔服務收入77%，季度增長12%）和商業化服務（佔服務收入23%，季度下降1%但12個月增長66%），服務項目積壓訂單達2400萬美元，增長18%

• 核心產品線包括ADMET Predictor（發現階段屬性預測）、GastroPlus（PBPK建模）、MonolixSuite（PK/PD建模）和Thales（QSP建模），正通過與三家大型製藥公司的AI協作項目整合為統一的AI驅動生物仿真生態系統

• 客户結構顯示297個商業客户，平均每客户收入12.4萬美元，續約率91%，前25大客户貢獻46%的軟件收入且保持100%標識留存率，50%的客户購買2個以上軟件產品，存在顯著交叉銷售機會

• 從產品導向銷售模式轉向區域客户導向模式，重點深化客户關係並提高軟件留存率和交叉銷售擴展機會，預計AI貨幣化貢獻將在2027財年開始顯現

市場/行業競爭格局

• 公司在生物仿真領域具有顯著的競爭優勢，在大型製藥客户中保持極高的客户粘性，前20大製藥公司客户保持100%標識留存率，10億美元以上製藥公司客户保持90%留存率，前25大客户貢獻46%的軟件收入且保持100%標識留存和90%以上總收入留存率。

• 面對AI相關競爭擔憂對軟件公司估值的普遍衝擊，公司強調其核心科學引擎基於數十年科學投資、深度領域專業知識和經過驗證的方法論，與"黑盒"AI方法相比具有可信、可審計且難以複製的特點，在監管環境中更受信賴。

• 公司自1990年代末推出ADMET Predictor以來就是AI技術的早期採用者，目前正通過與3家大型製藥公司的戰略合作推進AI工作流程，將AI代理直接集成到模型驅動的藥物開發工作流程中，展現了在AI實際應用方面的領先地位。

• 在與AI驅動的藥物發現公司競爭中，公司的開源應用和經過驗證的科學引擎仍然是商業藥物開發商的首選，顯示出在傳統制藥客户中的穩固市場地位和競爭壁壘。

• 公司正從產品導向銷售模式轉向區域客户導向銷售模式，通過深化客户關係提升軟件留存率和交叉銷售擴展機會，其中軟件收入超過10萬美元的客户中50%購買2個軟件產品，23%購買3個產品，15%購買4個或更多產品。

• 在服務業務方面，公司通過Proficiency收購進入臨牀試驗運營項目領域，開拓了新的目標市場和預算來源，與傳統建模仿真預算形成互補，增強了在客户組織內的滲透能力。

公司面臨的風險和挑戰

• 軟件續約率下降風險：公司軟件續約率從歷史水平下降至87%（12個月滾動），主要流失客户集中在中小型商業製藥公司和臨牀前生物技術公司，這些客户需求更具周期性且受早期生物製藥市場挑戰影響較大。

• 有效税率大幅上升：由於離散項目變化和管轄區收入組合調整，公司有效税率從預期的12%-14%大幅上調至23%-25%，顯著影響調整后每股收益預期。

• AI貨幣化時間不確定性：儘管公司與三家大型製藥公司建立AI合作關係，但管理層明確表示2026財年不會有顯著AI收入貢獻，預計要到2027財年才能看到實質性影響，商業模式討論仍在進行中。

• 市場環境脆弱性：管理層描述當前運營環境為"脆弱"，面臨全球政治宏觀問題和製藥行業特定挑戰，需要保持謹慎態度，不敢基於一兩個季度的良好表現就調整全年指引。

• AI競爭壓力：AI相關競爭擔憂已對包括生物仿真在內的大多數軟件商業模式估值造成壓力，儘管公司認為其科學引擎具有持久價值，但仍需應對市場對AI顛覆傳統軟件模式的擔憂。

• 臨牀運營業務大幅下滑：臨牀運營收入季度下降54%，12個月滾動下降58%，僅佔軟件收入的3%，反映該業務板塊面臨嚴重挑戰。

• 收入增長放緩：公司2026財年收入增長指引僅為0%-4%，顯示增長動力不足，需要通過AI集成和跨銷售策略重新激發增長潛力。

公司高管評論

• 根據業績會實錄，以下是公司高管發言、情緒判斷以及口吻的摘要：

• **Shawn O'Connor（首席執行官）**：整體表現出謹慎樂觀的態度。在開場時表現積極，強調公司超越了上季度指導的營收目標，對宏觀環境改善表示鼓舞。在討論AI對軟件公司估值影響時，承認市場擔憂但堅定表達對公司基本面的信心，稱生物仿真基礎"強勁且持久"。對AI發展持積極態度，認為是"淨利好"，強調公司在AI應用方面的領先地位和數十年經驗。在回答分析師提問時保持專業和詳細，但在討論指導方針時表現謹慎，使用"fragile"（脆弱）來形容當前環境，體現出審慎的管理風格。

• **William Frederick（首席財務官）**：表現出典型的CFO風格，客觀且數據導向。在匯報財務數據時保持中性專業的語調，詳細解釋各項指標變化。在討論税率上調時直接坦誠，沒有迴避不利因素。對客户留存率下降進行了深入分析，既承認問題也指出了積極因素，展現出平衡的溝通方式。整體語調務實，注重提供具體數據支撐，體現出財務管理的嚴謹性。

分析師提問&高管回答

• # Simulations Plus 分析師情緒摘要 ## 1. 分析師提問：大型製藥公司AI合作項目的具體運作模式和合同結構 **管理層回答：** 這三家大型製藥公司的合作關係並非全新開始，而是既有關係的延續。這些合作伙伴長期參與公司產品路線圖開發，早於1月投資者日活動就已參與。每個合作項目在科學引擎方面有不同側重，但共同覆蓋所有科學引擎。合作目標是確保AI能力開發能夠匹配客户需求並融入其工作流程。至少一個合作關係已有財務組成部分，長期財務安排仍在討論中。 ## 2. 分析師提問：新客户獲取情況及競爭地位 **管理層回答：** 新客户主要是首次採用解決方案的非既有客户。由於大型製藥公司客户基礎穩定（前20大製藥公司100%標識保留率，10億美元以上製藥公司90%保留率），新客户機會主要來自規模較小的客户羣體。這些客户可能是剛開始建立內部生物模擬能力的公司，也可能來自競爭轉換。 ## 3. 分析師提問：服務積壓訂單增長和Proficiency業務表現 **管理層回答：** 積壓訂單完全基於服務收入，75%來自開發服務，25%來自通過Proficiency收購獲得的商業化服務。服務業務表現良好，Proficiency的醫學傳播服務業務在上半年表現出色。軟件方面，Proficiency在2025年收購后前幾個季度表現良好，但在2025年下半年有所回落，目前已穩定並預期未來合理增長。 ## 4. 分析師提問：交叉銷售機會的最大潛力領域 **管理層回答：** 交叉銷售機會存在於所有層級，從單產品到多產品客户的轉換。歷史上ADMET Predictor和GastroPlus聯繫緊密，Monolix作為PK/PD領域的補充產品增長強勁。公司正從按產品銷售轉向地理和客户導向的銷售模式，同時通過生態系統開發提升產品間互操作性，這將加速交叉銷售努力。 ## 5. 分析師提問：年中業績相對於指引的保守性 **管理層回答：** 儘管看到良好勢頭和客户支出增加，但公司仍處於"脆弱"環境中，面臨全球政治和製藥行業特定風險。基於過去24個月的經驗，公司採取謹慎態度，不願將一兩個季度的表現過早視為趨勢。 ## 6. 分析師提問：增長動力來源：宏觀復甦vs NAMs採用 **管理層回答：** 增長動力相對廣泛。NAMs相關的動物測試替代仍需幾年時間，但監管層面對生物模擬和AI的支持很強。客户在2025年轉向與AI發現公司合作后，現在開始關注AI的內部實施，大型製藥公司在這方面建立了很多勢頭。 ## 7. 分析師提問：多買家策略和預算擴展 **管理層回答：** 通過Proficiency收購進入臨牀試驗運營項目，接觸客户組織的新部門和新預算。最重要的是AI預算領域，通過與客户的合作關係，公司能夠將傳統建模仿真關係擴展到AI功能資金來源，這些資金來源於傳統建模仿真預算之外。 ## 8. 分析師提問：AI貨幣化時間表和價值證明點 **管理層回答：** 與合作伙伴的討論正在進行中，客户對增值技術的價值認知很明確。2026財年不預期AI領域有重大貢獻，預計2027財年開始產生影響。貨幣化也與技術的商業化交付相關。 ## 9. 分析師提問：大型AI公司客户情況 **管理層回答：** 歷史上專注於藥物發現的AI實體（如Recursion、DeepMind、Relevant AI等）中，相當比例都在使用公司軟件。隨着這些公司發展成為藥物開發公司並進入臨牀階段，除了發現平臺ADMET Predictor外，GastroPlus、Monolix和Thales等科學引擎也成為其臨牀開發周期的候選工具。 ## 10. 分析師提問：服務項目數量vs積壓訂單增長的動態關係 **管理層回答：** 項目數量會隨時間波動，某些季度可能有消耗大量員工的大項目，其他季度則處理中小型項目。積壓訂單增長良好，回到了去年同期水平，是服務管道在實際項目執行前完成的良好衡量指標。 ## 11. 分析師提問：軟件解決方案細分未來12個月的預期變化 **管理層回答：** 開發解決方案（Monolix和GastroPlus）是軟件收入的主要驅動力。交叉銷售機會將支持ADMET Predictor和GastroPlus，但在Monolix方面更為顯著。Monolix在過去幾年增長速度超過其他解決方案，預計這一細分可能會增長，但整體穩定性將保持，Monolix可能會獲得更多份額。

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