此前HPE宣布第二财季收入意外下滑15%的消息震惊了投资者,当时HPE首席执行官Antonio Neri向投资者们保证,表现不佳是和新冠病毒大爆发有关的。现在来看,他是对的。
HPE今天公布了第三财季的利润和收入,虽然低于去年同期,但远高于华尔街的预期水平。Neri在财报电话会上和其他高管强调将这一结果与上个季度(而不是去年同期)进行对比的重要性,相信大家很容易明白其中的原因。
该季度,HPE的利润同比减少近30%,至每股32美分,收入下滑5%,至68.2亿美元。然而,利润和收入均远好于此前分析师预期的每股23美分和收入60.6亿美元,同时相比上个季度的22美分和60亿美元也有强劲的增长。这也使得HPE股价在盘后交易中增长5%多。
HPE高管表示,HPE此前所做的关于计划在2022年底过渡到100%软件即服务模式的大胆声明,是很先见之明的。该季度HPE的即服务产品年化运营率为5.28亿美元,增长了11%,提供本地基础设施即服务的GreenLake平台销售额增长了82%。
“渡过疫情期并且为后疫情时代进行规划,这促使客户需要即服务产品、安全连接、远程办公能力和数据分析从数据中获得洞察,这一我们的战略是一致的,”Neri表示。
此外,HPE将第四财季的每股收益预期下调至每股盈利32至36美分,高于分析师的31美分,还将全年指引提高至每股1.30美元至1.34美元之间,高于市场普遍预期的1.21美元。
“赌注型公司”
Moor Insights&Strategy分析师Patrick Moorhead表示:“GreenLake是一个‘赌注型公司’,很高兴看到这块业务表现良好。围绕服务进行重新定位总是一件很痛苦的事情,但是到目前为止,HPE的表现令人钦佩。”
该季度,HPE计算业务的收入为34亿美元,与去年同期持平,但比上一季度增长29%,这是由于HPE有一笔5亿美元的未交付订单,而且市场对于虚拟桌面基础架构的需求呈现激增态势。该季度,HPE的存储销售额下降了10%,至11亿美元,但比上一季度增长了4%。
Pund-IT分析师Charles King表示:“HPE该季度服务器收入持平,存储收入下滑,但成功地削减了开支并改善了供应链执行情况,增加上市场对GreenLake云解决方案的需求激增,所以可以看到这对HPE来说是一个业绩大大好于预期的季度。”
该季度HPE的毛利率为30.4%,比去年同期的33.9%有所下滑,但首席财务官Tarek Robbiati将下降的原因归结为公司削减了积压的、低利润的计算机出货量。Neri表示,对积压订单进行归一化处理之后,前几个季度存储和计算业务的毛利率都有所增长。自由现金流增加了43%,达到9.24亿美元。
HPE高管们表示,公司的财务状况长期稳定,得益于“投资组合的简化和客户参与度的改善”,到2022年底,预计每年至少可节省8亿美元,让HPE从中受益匪浅。Robbiati补充说:“最重要的是,我们拥有强大的现金状况和充足的流动性来运营我们的业务,并继续投资于我们的业务。”
Neri也对HPE长期看好。他说:“客户正在寻求加强自身运营能力,而IT在其中发挥着巨大的作用,特别是在增强弹性方面。因此,HPE将越来越强大,我们有信心在未来做到稳定的增长。”
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。