電話會總結 ｜ Ginkgo Bioworks(DNA)2026財年Q1業績電話會核心要點

業績回顧

• 根據Ginkgo Bioworks 2026年第一季度業績會實錄，以下是財務業績回顧摘要： ## 1. 財務業績 **營收表現：** 2026年第一季度營收為1900萬美元，同比下降49%。剔除2025年第一季度BiomEdit協議終止產生的750萬美元非現金收入后，調整后營收同比下降37%。 **虧損情況：** 持續經營業務淨虧損7600萬美元，較2025年第一季度的8300萬美元有所改善，主要得益於重組措施。 **調整后EBITDA：** 負4200萬美元，較去年同期負4400萬美元略有改善。值得注意的是，該指標現包含1600萬美元的閒置租賃空間成本。 **現金狀況：** 截至2026年3月31日，現金儲備3.73億美元，無銀行債務，為戰略投資提供了財務穩定性。 ## 2. 財務指標變化 **費用控制成效顯著：** - 研發費用同比下降38%，從4900萬美元降至3000萬美元 - 一般管理費用同比下降35%，從2000萬美元降至1300萬美元 - 上述費用削減均源於重組措施 **現金流改善：** 現金消耗4800萬美元，同比下降17%（從5800萬美元降至4800萬美元）。需注意本季度包含一次性支付給Google Cloud的1400萬美元。 **業務結構調整：** 完成生物安全業務剝離，該業務已被歸類為終止經營業務，所有財務指標均已重新調整為僅反映持續經營業務。 **合同優化：** 與Google Cloud重新談判年度承諾，從原有條款中減少超過1億美元的未來最低承諾，合同期限從3年延長至6年。

業績指引與展望

• **2026年全年現金消耗指引**：公司重申2026年現金消耗指引為1.25億至1.5億美元，該範圍反映了成本效率、持續服務工具以及進一步投資之間的平衡

• **運營費用大幅下降趨勢**：研發費用同比下降38%至3000萬美元（從4900萬美元），管理費用下降35%至1300萬美元（從2000萬美元），主要由重組努力推動

• **現金消耗持續改善**：第一季度現金消耗4800萬美元，同比下降17%（從5800萬美元），剔除一次性1400萬美元谷歌雲支付后，現金消耗顯著減少

• **調整后EBITDA預期**：第一季度調整后EBITDA為負4200萬美元，略好於去年同期的負4400萬美元，現包含1600萬美元的閒置租賃空間成本

• **資本支出重點**：預期資本支出將專注於擴大自主實驗室基礎設施，由於當前3.73億美元現金頭寸且無銀行債務，融資需求最小

• **營收結構調整**：剔除生物安全業務后，所有未來和歷史期間結果將僅反映單一運營部門，為更清晰的財務預測提供基礎

• **成本控制優先級**：公司將繼續優先考慮成本控制，同時在AI、機器人技術和軟件方面進行戰略投資，以實現自主實驗室的商業化目標

• **谷歌雲承諾重置**：年度最低承諾重置為1400萬美元，相比原始條款減少超過1億美元的未來承諾，合同期限從3年延長至6年

分業務和產品線業績表現

• **自主實驗室業務**：公司核心戰略聚焦於Nebula自主實驗室平臺，該系統已從50個機架擴展至103個機架，能夠同時運行100多個協議（其中30多個為獨特協議），峰值時有439名科學家提交實驗請求，通過模塊化機架車（rack carts）實現設備的靈活配置和擴展

• **雲實驗室服務**：推出cloud.ginkgo.bio平臺，提供自助報價和實驗服務，最低39美元即可運行實驗，通過與AWS Biodiscovery、Benchling和Tamarind Bio等合作伙伴建立新的銷售渠道，主要專注於抗體相關應用並計劃擴展至更廣泛的協議

• **數據點業務**：為AI模型訓練提供定製化生物數據集，目前已服務全球前10大生物製藥公司，業務模式類似Scale AI，通過為客户的內部AI模型提供專業化生物數據來實現重複購買和收入增長

• **解決方案業務**：傳統的研發合作伙伴關係業務，過去10年已完成250多個研究合作項目，涵蓋製藥、工業生物技術和農業生物技術等領域，目前正將這些業務逐步遷移至Nebula自主實驗室平臺以提高效率和降低成本

• **政府和國家實驗室項目**：獲得太平洋西北國家實驗室4700萬美元合同，建設近100個機架的大型自主實驗室系統，並參與白宮Genesis任務等政府AI科學計劃，展現了在國家級科研基礎設施建設中的領先地位

市場/行業競爭格局

• 根據Ginkgo Bioworks業績會實錄，以下是市場/行業競爭格局摘要：

• 自主實驗室賽道競爭加劇，硅谷新興公司紛紛進入該領域，AI前沿實驗室對通過自主實驗室應用AI模型表現出濃厚興趣，政府層面也加大了對該技術的關注和支持力度

• 傳統實驗室自動化供應商如HighRes、Thermo和Biosero主要提供工作單元（work cell）解決方案，但這些系統靈活性有限，只能執行預設的特定協議，無法滿足科學家多樣化的實驗需求

• 中美科研競爭日趨激烈，大量藥物發現工作正從波士頓肯德爾廣場轉移至中國，主要原因是中國科學家薪酬僅為美國同行的三分之一，但研究能力相當，迫使美國必須通過自動化實驗室等新方式保持競爭優勢

• 雲實驗室服務市場出現新的分銷渠道，AWS Biodiscovery、Benchling和Tamarind Bio等平臺開始提供直接的雲端實驗室協議銷售渠道，主要集中在抗體相關應用領域

• 生物製藥行業客户需求強勁，前十大生物製藥公司均已成為Ginkgo數據點業務的客户，重複購買業務不斷增長，顯示出AI驅動的生物數據服務市場潛力巨大

• 政府和國家實驗室積極採用自主實驗室技術，美國國家科學基金會投資1億美元建設雲實驗室和自主實驗室網絡，太平洋西北國家實驗室簽署4700萬美元自主實驗室項目合同，表明機構層面的技術採用趨勢

公司面臨的風險和挑戰

• 根據Ginkgo Bioworks業績會實錄，公司面臨的主要風險和挑戰如下：

• 收入大幅下滑風險：2026年第一季度收入1900萬美元，同比下降49%，即使排除非現金收入因素，收入仍下降37%，顯示核心業務面臨增長壓力。

• 持續虧損和現金消耗：淨虧損7600萬美元，調整后EBITDA為負4200萬美元，現金消耗4800萬美元，儘管有所改善但仍需大量資金維持運營。

• 技術實施複雜性風險：Nebula自主實驗室系統從50個機架擴展到103個，涉及100多種協議和30多種獨特協議，系統集成和調度軟件面臨巨大技術挑戰，設備故障和系統穩定性問題頻發。

• 市場接受度不確定性：自主實驗室概念雖然前景廣闊，但仍處於早期階段，需要證明能夠替代傳統人工實驗室，客户採用速度和規模存在不確定性。

• 競爭加劇風險：硅谷新公司進入自主實驗室領域，AI前沿實驗室對科學應用的關注增加，可能面臨來自技術巨頭和初創企業的激烈競爭。

• 運營成本壓力：包含1600萬美元的閒置租賃空間成本，重組努力雖然降低了研發和管理費用，但仍需平衡成本控制與技術投資。

• 客户集中度風險：雖然與10家頂級生物製藥公司合作，但業務仍相對集中，需要擴大客户基礎和重複業務來源。

• 技術依賴風險：與OpenAI、AWS等合作伙伴的深度依賴，以及對AI編程工具的依賴，可能面臨技術供應鏈中斷或合作關係變化的風險。

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：

• **Jason Kelly（首席執行官）**：發言積極且充滿信心。多次使用"excited"、"awesome"、"really exciting"等積極詞匯，對公司在自主實驗室領域的領先地位表現出強烈自豪感。強調Ginkgo是該領域"by far the best bet"，認為公司正處在正確軌道上。對Nebula系統擴展到100+機架表現出極大興奮，稱其為"insane"和"unique"。語調自信，經常使用比喻（如Waymo、SpaceX類比）來解釋技術優勢，整體傳達出對公司戰略方向和技術能力的強烈信心。

• **Steven Coen（首席財務官）**：發言謹慎且專業。語調相對中性，重點關注財務數據的準確呈現和會計處理的説明。對成本控制成果表現出適度滿意，強調現金狀況穩健（3.73億美元現金，無銀行債務）。在討論重組效果和現金消耗減少時語調略顯積極，但整體保持財務專業人士的謹慎態度，重申2026年現金消耗指導目標。

• **Daniel Marshall（投資者關係總監）**：發言簡潔且中性。主要承擔主持和協調角色，語調專業且友好。在介紹公司參觀機會和聯繫方式時表現出適度的推廣熱情，但整體保持投資者關係專業人士的中性立場。

分析師提問&高管回答

• 根據Ginkgo Bioworks業績會實錄，以下是分析師與管理層問答的Analyst Sentiment摘要： ## 分析師問答摘要 **1. 分析師提問：** AWS和Benchling合作公告對今年收入的潛在影響如何？這些平臺的推出情況怎樣？2026年剩余時間對這些新平臺有什麼假設？ **管理層回答：** CEO Kelly表示對AWS、Benchling和Tamarind Bio合作非常興奮，這是首次看到雲層直接與實驗室對話的銷售渠道。雖然還很新，但已經看到一些客户通過這些渠道聯繫。最令人興奮的是從抗體開始，因為有多個AI模型與抗體相關。雲實驗室不僅限於抗體測試，已發佈8-9個協議，每周新增一個，涵蓋質譜代謝組學等廣泛領域。 **2. 分析師提問：** 在生物技術和製藥公司繼續推出自己的AI能力時，數據點和AI驅動產品對客户有什麼特別吸引力？需求動態如何？未來幾個季度有哪些潛在收入漏斗解鎖值得關注？ **管理層回答：** CEO Kelly指出，數據點業務推出1.5年來已有10家頂級製藥公司成為客户，這非常令人興奮。收入解鎖主要來自這些客户的重複業務，已開始看到從試點項目到數據生成項目的轉化。由於這些是專門的生物數據模型而非通用推理模型，預計會看到更多公司擁有自己的數據集和模型。 **3. 分析師提問：** 使用GPT-5.5后效率提升多少？還有多少改進空間？這會是一個過渡因素嗎？ **管理層回答：** CEO Kelly澄清項目使用的是GPT-5而非5.5。通過6輪實驗，每輪由GPT-5設計100個384孔板，在科學目標上實現了比最先進技術40%的改進。關於進一步推進的空間和更新模型的表現，這些都是令人興奮的測試內容。這代表了一種新的科學方法，可以讓個人科學家像擁有8-30人實驗室的首席研究員一樣運作。 **4. 分析師提問：** 使用Ginkgo自動化實驗室如何影響整體成本？在速度（如實驗周轉時間）方面是否有顯著差異？自轉向自主實驗室以來，是否觀察到成功率、可重現性或可擴展性的改善？ **管理層回答：** CEO Kelly詳細解釋了成本優勢：相比手動實驗室，空間利用率提高3倍，時間利用率提高4倍（從每周40小時到168小時24/7運行）。在速度方面，單個協議不一定更快，但科學家可以在下午4點啟動實驗，讓其通宜運行，實際上可以節省整整一天時間。在質量方面，自動化在可重現性上具有固有優勢，主要因為審計跟蹤功能可以捕獲手動實驗室可能錯過的錯誤。

點擊進入財報站，查看更多內容>>

此內容由AI大模型工具「華盛天璣」生成，並由華盛內容團隊編輯審覈。
風險及免責提示：以上內容僅代表作者的個人立場和觀點，不代表華盛的任何立場，華盛亦無法證實上述內容的真實性、準確性和原創性。投資者在做出任何投資決定前，應結合自身情況，考慮投資產品的風險。必要時，請諮詢專業投資顧問的意見。華盛不提供任何投資建議，對此亦不做任何承諾和保證。