昨日,思科发布了第三季度财报,结果超出华尔街的预期水平,但由于警示未来数月可能面临供应链方面的挑战,使得思科股价在当天盘后交易中出现下跌。
该季度思科在不计股票补偿等特定成本的每股利润为83美分,收入为128亿美元,比去年同期增长7%,结束了连续五个季度的收入下滑。
此前华尔街分析师预期的每股收益是82美分,收入为125.6亿美元。
思科首席执行官Chuck Robbins表示,“这个季度思科表现出色,看到市场对思科整个业务的强劲需求,而且随着客户继续加速混合办公模式、数字化转型、云计算以及继续加大使用订阅产品,我们对于思科的战略以及下一阶段继续引领复苏的能力充满信心。”
思科最大的业务板块是基础设施平台业务(其中包括网络硬件销售额),实现了68.3亿美元的销售额,比去年同期增长6%。应用业务(包括Webex视频通话软件)的收入达到14.3亿美元,增长了5%。安全业务收入达到8.76亿美元,增长13%,思科总的产品收入达到9.139亿美元,增长6%,服务收入达到36.6亿美元,增长8%。
Moor Insights&Strategy分析师Patrick Moorhead指出,思科实现了十年来最高的订单增长,整体表现很出色。
Moorhead说:“更令人印象深刻的是,思科的软件年运行率有望达到140亿美元,订阅软件有望达到81%。可以肯定地说,思科凭借着与新冠疫情相关的基础设施正在逐渐恢复,这是一个很好的长期迹象。”
尽管思科的长期前景看起来不错,但思科高管在与分析师进行的电话会议中警告说,思科面临着一些来自供应链的严峻挑战,这可能会在短期内损害其盈利潜力。
思科首席财务官Scott Herren表示,“这些挑战包括更高的货运成本、更高的计算机芯片和内存单位成本,这些是确保其能够将产品交付给客户的必要条件。”
展望第四季度,思科预期收入增幅在6%到8%之间,每股收益在81到83美分之间。华尔街分析师此前预期思科的每股盈利为85美分,收入增长5.5%。
这些消息公布之后,思科股价在盘后下跌超过5%。
Robbins表示,对第四季度的指引反映了供应链面临的挑战,而且他补充说,思科有信心可以解决这个问题,因为已经与很多主要供应商签订了修订协议。Robbins告诉分析师:“相信这些措施将使我们能够优化获取包括半导体在内的关键组件,并尽快满足客户的需求。”
Herren表示,思科已经设法锁定了一些关键组件供应商的供应和定价,这已经被纳入利润率指引中。Herren补充说,供应链问题可能会一直持续到这个年底。
Robbins表示,“如果公司得出结论认为这些成本上涨中的任何一项都会更加持久,那么思科会考虑在必要的地方进行战略性的价格上调。Robbins还说:“这项工作已经在进行中了,我们已经做出了一些决定,这是一个很动态的情况。”
Pund-IT分析师Charles King认为,投资者通常不喜欢不确定性,尤其是那些会影响生产成本和产品定价的不确定性。因此,盘后可能会有很多的抛售。
King表示,“对企业及其股东而言,最大的危险是,这些挑战可能会为竞争对手创造机会,尽管过去一年动荡不安,但这些竞争对手在供应链方面表现依然稳定。思科传递的一个基本信息是,股东应该采取观望态度,信任公司领导层会把各个事项整合在一起,显然,有些人不认可这个建议。”
这个季度思科在产品方面有一系列举措,包括发布了一系列新的计算机服务器产品线,基于英特尔第三代Intel Xeon Scalable处理器以及用于下一代5G网络交换机和路由器的升级版Silicon One半导体系列。
季度末的时候,思科也进行了一系列收购。本月初,思科收购了漏洞分析初创公司Kenna Security,几天前还收购了得到风投支持的初创公司Socio Labs,后者主要提供用于组织虚拟会议和管理相关任务的软件。5月,思科还收购了一家名为Sedona Systems的公司,该公司主要提供用于监控计算机网络运行状况和模拟变化的工具。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。