Kinaxis 加碼押注代理式 AI，企業級交易規模翻倍並上調財測
2026 財年第二季財報電話會議，2026 年 8 月 6 日
Kinaxis 交出了史上最強勁的上半年成績單，並藉此機會上調了全年營收與 SaaS 成長預測。然而，對投資人而言，財報數據背後更重要的訊號在於：這家供應鏈規劃軟體供應商正迅速轉型為「代理式 AI（agentic AI）」編排平台，且早期獲利跡象已開始反映在訂單數據中。
企業級交易規模與數量同步成長
本季最亮眼的指標莫過於交易規模。執行長 Razat Gaurav 表示，平均交易規模幾乎是去年第二季的兩倍，且 Kinaxis 簽下平均年度合約價值（ACV）超過 100 萬美元的合約數量，是去年同期的三倍。針對現有客戶的擴展銷售創下公司紀錄，ACV 訂單年增率超過 70%。這代表銷售策略出現了顯著轉變：淨新增年度經常性收入（ARR）成長 7,500 萬美元，主要由大型與企業級客戶所推動，證實 Kinaxis 進軍高階市場的策略已成功轉化為客戶錢包份額，而不僅僅是客戶數量的增加。總營收達到 1.588 億美元，成長 16%；SaaS 營收則成長 20%，達到 1.065 億美元。
AI 代理「按使用量計費」模式正式上線
本季披露的最關鍵營運變革，或許是所有新客戶提案皆已納入「Maestro 活動單元（MAU）」定價，且自 7 月起，部分合約續約也開始採用 MAU 組合方案。這是 Kinaxis 首次嘗試直接將代理式 AI 的使用量變現，而非將其包裹在固定訂閱費中。管理層將其描述為「一種與客戶創造價值相呼應的階段性定價策略」。目前約有 10% 的既有客戶群正在使用付費或試用的 AI 代理訂閱，相較於去年底推出時從零開始的進度，成長迅速。投資人應密切關注此比例，因為這是評估 Kinaxis 能否將 AI 熱潮成功轉化為經常性收入的最直接指標。
部署前線工程師：一項全新且待驗證的市場進入策略
Kinaxis 正建立一支「部署前線工程師（Forward Deployed Engineer, FDE）」團隊，模式明確參考了 Palantir 與 Celonis 的做法，並由新聘的 Manik Sharma 領導。公司已在北美、歐洲與印度建立 FDE「小組（pods）」，成員包含流程架構師、資料工程師與資料科學家。目前正與眾多客戶處於探索階段，旨在 Maestro 平台上定義客製化的 AI 驅動應用場景。管理層特別強調，這些投入尚未計入 2026 年的財測中；財務長 Herb Yeh 表示，一旦 FDE 專案產生營收，預計將以類似 SaaS 的毛利率按比例認列。這是一項針對未來成長的「買權」，而非短期財務驅動力，公司明確指出，實質貢獻要到「今年底至 2027 年」才會顯現。
財測上調，但下半年 SaaS 成長預估顯得審慎
Kinaxis 將全年總營收預測上調至 6.25 億至 6.4 億美元，意味著成長率達 14% 至 17%；SaaS 營收成長預測則上調至 18% 至 20% 的區間，即 4.25 億至 4.34 億美元。調整後 EBITDA 利潤率預測維持在 25% 至 26%。值得注意的是，在經歷強勁的上半年後，下半年 EBITDA 利潤率預計將略有下滑，Yeh 將此歸因於第一季認列了較高的訂閱期限授權營收，以及公司決定持續投資 AI 產品動能而非追求短期利潤。受惠於地端客戶的擴展交易，訂閱期限授權營收的全年成長率預期從先前的 60% 大幅上調至 85%。專業服務營收預測也從先前的低個位數成長上調至中個位數，受惠於實際實現的溢價費率；儘管公司持續將實作工作轉移給系統整合商合作夥伴，管理層稱此組合轉變對其通路經濟效益而言是「正向發展」。
垂直市場需求廣泛，資料中心與國防成為關鍵驅動力
Gaurav 指出，與資料中心建設相關的需求出現「顯著成長」，工具、設備、儲存、半導體、電力與能源等領域的客戶皆已採用 Maestro 平台。歐洲大型發電設備製造商 Ansaldo Energia 被點名為一項與 AI 驅動能源基礎設施需求直接相關的新簽約客戶。航空與國防領域也因產能限制與複雜的物料清單（BOM），被視為新興的垂直市場。本季新簽約客戶包括 Lacoste、Gedeon Richter、Dechra、Tsumura 與 Rockwell Automation，以及一家未具名的財星 500 大機械公司，涵蓋消費品、生命科學與工業領域，顯示需求並未集中於單一終端市場。
平台上情境規劃的使用量從 4 月到 7 月每月皆在成長，7 月活動量年增 30%。管理層利用此數據佐證，宏觀波動（關稅、地緣政治衝突、能源價格）是結構性的順風，而非短暫的激增。毛利率提升至 66%，上升 1.6 個百分點，儘管訂閱軟體毛利率因公司在遷移出私有資料中心過程中吸收了較高的雲端託管成本，從 80% 下滑至 78%。該遷移計畫預計於 2026 年底在歐洲完成，2027 年底在北美完成。
在競爭定位方面，Gaurav 反駁了代理式 AI 在供應鏈供應商之間正趨於商品化的觀點。他主張 Kinaxis 的優勢在於透過 Maestro 的語義與本體層（ontology layer）對自身規劃資料的專有存取權、嵌入核心平台的決策演算法，以及他所稱「對供應鏈物理特性的深刻理解」。隨著競爭對手競相推出各自的 AI 代理，這種差異化優勢能否維持，預計將成為未來幾季投資人關注該股時爭論最激烈的議題之一。