K佬碎碎念

  王理巍 呃，那個，各位媒體先進還有投資先進，大家下午好。好，我是鴻華先進發言人王理巍。非常歡迎大家前來參加今天鴻華2026年上半年的營運法說會說明會。那接著就由我來為大家做今天的一個說明會的簡報。好，首先是一個免責宣告，請大家參考。好的，那今天的整個報告內容會分為三大主題：第一個就是2026年Q1的整個財務報告；再來就是我們重要事業的發展；還有大家比較關心的一個未來的展望。 那首先在2026年Q1的財報部分的話呢，我們2026年Q1的整個營收是8.19億。那這個數字相較去年的17.53億來講，事實上有比較大幅度的一個衰退了。那在這邊要跟大家報告一下衰退的原因，主要是因為2025年Q1的時候，那時候我們賣的是N7的廠裡版車型，它的售價相對比較高，而且它的販售期比較長。那今年Q1部分，我們的主販售車型是我們在去年12月25號剛推出了博雅車型，而且博雅車型是從2月份就開始販售的。 那而且它的車價相對分析來講是比較低的，所以我們整體的營收在第一季度部分表現沒有像去年那麼樣子的高。不過這個現象在今年5月份已經做了改變了。 今年5月份鴻華的整體營收部分的話呢，已經比去年的5月份成長了58%。那由於今年鴻華在不同卡地亞上市，還有其他海外市場的產品推進部分，那我們對於我們今年的整個營收部分會比較樂觀的。再來就是重要事業的一個發展的部分。那在2026年第一季度，鴻華有一個比較重要的商務模式的一個變化。 那首先在我們原來的CDM商務模式上，我們還是維持跟多品牌做服務。也就是鴻華在全球部分會跟多個品牌商進行合作，由鴻華來提供平臺與車型的設計開發、供應鏈管理和生產製造，然後幫我們產品交給我們國外的合作夥伴，由他們在當地市場的一個銷售。那我相信這個是各位投資法人大家比較熟悉的鴻華的CDM商務模式了。好，但是今年我們在CDS商務模式上做了一個全價值鏈的一個擴充。也就是說，在臺灣市場部分，鴻華不再只是單純只做平臺與車型設計開發、供應鏈管理跟生產製造，我們直接參與了品牌跟通路還有銷售跟售後服務的工作。 那這樣的商務模式的一個拓展部分，我們透過在2026年4月10號收購納智捷的一個公司及其通路，達到了鴻華品牌擁有自主通路的這樣的一個目的。所以說在臺灣部分的話，我們事實上已經可以實現汽車產業全價值鏈的一個價值建立。同時我們也會以臺灣市場的全價值鏈的一個建立作為我們國外CDM市場的一個參考的...

  Daniel Dines－共同創辦人、執行長兼董事會執行主席 我們又度過了一個強勁的季度，並持續穩健執行。我們的 ARR 成長了 12%；Non-GAAP 營業利益率提升至 22%；同時，我們也連續第四季實現 GAAP 盈利。 在過去兩年裡，我們一直在轉型 UiPath，為下一階段的成長做準備。我們持續演進我們的平台，包括企業自身的業務流程編排（business orchestration）、Agentic Automation 以及軟體測試；我們也大幅改善了市場進入策略（go-to-market）的執行能力與營運紀律；同時重新加快了公司內部創新的速度。 如今，我們是一家更強大的公司，而且越來越多客戶尋求 UiPath，不只是為了自動化單一任務，而是希望我們能夠編排複雜、長時間運行，而且充滿例外情況的企業業務流程，並成為他們進行 AI 轉型時的重要合作夥伴。 我們一直談論 AI 如何改變軟體。現在更大的問題是：企業要如何把 AI 轉化成真正的商業價值？ 客戶並不是在 AI 與確定性自動化（deterministic automation）之間二選一。他們真正選擇的是：用什麼方式，才能最好地達成所要的結果。 AI 在推理方面非常出色，但它本質上是機率式的（probabilistic），而且當大規模使用時，成本可能相當高。 許多企業流程並不需要每一步都進行推理。它們需要的是精確性——每一次都得到相同的結果，同時具備安全性、可靠性，而且成本要盡可能低。 這就是為什麼我們讓客戶可以選擇確定性自動化或無 Token 自動化（tokenless automation），並且可以與 AI 並行使用。 我們的方法非常簡單： 在智慧能夠創造價值的地方使用 AI；而在精確性更加重要的地方，使用確定性自動化。 這讓客戶可以享受到 AI 的好處，而不需要在每一個步驟都為 AI 推理支付成本，最終能夠在大規模部署時，取得更好的經濟效益與更高的 ROI。 而這正是 UiPath 的差異化所在。 我們透過在 Agent、機器人、API 系統以及人員之間編排端到端的完整流程 ，來交付真正的商業成果；並且針對每一個流程步驟，使用最適合的技術，以取得智慧、可靠性與成本之間的最佳組合。 我們同時也是模型 中立 （model agnostic）的。 這讓客戶可以自由選擇最適合其工作需求的 A...

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  以大提頓峰不變的景色為背景，我們聚集在這裡審視一個絕非靜態的經濟景象。   就在不久前，包括在類似這樣的房間裡，在2008年危機爆發前夕以及隨後的十年間，經濟學家和政策制定者還在討論「長期停滯」和「全球儲蓄過剩」。當時普遍認為，資本過剩將長期游離在旁觀席上，因為根本沒有足夠具吸引力的投資機會。大家應該還記得，當時人們認為所有美好的事物都已經被發明出來了，所以經濟增長將會低迷而緩慢。  嗯，時代確實變了。借用我前導師喬治·舒爾茨（George Shultz）的一句話，我們已經來到了歷史的轉捩點。 引用最明確的例子，人工智慧這項已有80年歷史的最新技術，其進展甚至比傳道者在幾年前預測的還要快。實現大幅大幅提高經濟增長的可能性正在上升。  源源不絕的資本流入各種與 AI 相關的基礎設施。一種「超級摩爾定律」似乎正在上演。擴展定律（Scaling laws）也在改變創新方式與速度。  資本與勞動力結合，創造出了作為 AI 核心的大型語言模型。使用者購買 Token 來使用這些模型。有報告指出，僅兩家領先實驗室的年化 Token 銷售額就超過1000億美元，比12個月前增長了500%。我們聯準會密切關注著這一切。   我們認識到，AI 是一個新變數，可能是一種新的生產要素，將對經濟和貨幣政策的執行產生影響。這開辟了一些主要的探討方向：  AI 的應用是否會導致整體經濟生產力出現重大且持續的提升？如果是，會在何時發生？ Token 的使用對勞動力是補充作用還是競爭作用？ 下一代 AI 模型是否需要更高的資本密集度？還是模型本身能協助設計出輕資本的解決方案？  在其他尚未知曉的事物中，還包括最終的市場結構。誰能賺到錢？資本回報將落在何處、以及在什麼時間尺度上，目前並不顯而易見。 早期，有多少剩餘收益會流向稀缺資產的擁有者？隨時間推移，是流向 AI 實驗室、晶片製造商、能源生產商還是雲端服務提供商？有多少價值會歸於企業和消費者？  更重要的是，這對工人以及聯邦準備系統雙重使命中的「就業」層面有何影響？  同樣地，我們還不知道獲取這些模型使用權的 Token 的均衡價格。Token 是否會出現異質性，使得人們願意花費巨資來獲取前沿（最頂尖）模型的使用權？舊模型的 ...

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