Globant（GLOB US）：买入：AI Pods——在人工智能时代蓬勃发展的大胆策略

披露与免责声明Globant（GLOB US）购买：AI Pods——大胆的方法，在人工智能时代蓬勃发展AI Pods——为新时代量身定制的新型号：全球技术公司推出了人工智能（AI）小工具，这是一种基于结果导向的使用量的订阅模式。人工智能代理主要负责执行工作，高级员工则负责协调和监督工作流程，并为客户保证质量。人工智能小工具推出的关键要点：（1）全球技术公司的相对规模较小可能是一个优势，随着人工智能等颠覆性技术的到来，它可能会提高测试新机会和市场空间的灵活性，即使这些措施可能会产生替代效应。凭借人工智能小工具，全球技术公司在“服务即软件”范式上看到了巨大的机会。（2）人工智能为其商业模式提供了改进的机会。凭借人工智能小工具，全球技术公司旨在通过订阅模式提供其能力，从而提高经常性收入的比例。（3）对于GLOB和行业而言，人工智能代理驱动的工秧行业较小，但很可能在接下来的几年里变得更加重要，我们可能会看到更多像人工智能小工具的创新计费模式。（4）与传统模式相比，人工智能小工具在相同工作上的收入可能较低，但毛利可能更高，这是由于人工智能代理的更高参与度（参见图表1）。◆维持买入，155.00美元目标价；尽管存在宏观相关担忧，估值看来颇具吸引力决定人工智能蜂巢影响范围的关键变量潜在影响：对长期增长的影响是AI代理能够完成的工作范围、模型获得客户信任所需的时间以及AI Pod相对于传统人类主导模型所能完成的工作质量我们预计人工智能（AI）小屋不会对2025-26年的预测产生重大影响，因为新模型仍然有获得客户信任的艰巨任务，因此短期内股价可能影响不大。然而，人工智能小屋的增长势头可能是决定Globant长期增长轨迹和股价方向的关键因素。虽然人工智能有可能是双刃剑，但我们认为Globant凭借其适应性和创新能力在技术变革中蓬勃发展以及相对较小的规模，可能会成为受益者。人工智能小屋就是这样一款旨在将人工智能相关的颠覆和不确定性转化为下一阶段增长机遇的模型。本报告必须在披露附录中的披露声明和分析师资质认定的情况下阅读，并与免责声明一起，该免责声明是其组成部分。◆人工智能仓的演进可能是长期增长前景的关键，但对2025-26年影响可能微乎其微◆适应性和较小规模可能在行业可能进入新的颠覆性时代时成为相对于同行的优势估值和风险：我们维持买入评级和155.00美元的目标价，并认为市场低估了Globant的增长前景。在2026年预期市盈率14倍的估值下，我们相信市场假设了低个位数长期的每股收益增长，低估了其巨大的增长潜力。我们应用22倍的目标市盈率（大型IT服务平均水平的10%溢价）到2026年预期的每股收益7.01美元上。下行风险包括AI比预期的具有更显著的通货紧缩性定价影响、宏观经济恶化、高通胀带来的利润率压力和定价能力减弱，以及管道转化放缓。 12/2024a 12/2025e目标价格：155.00高：236.83 低：94.63 当前：98.24 2比率、增长和每股分析财务与估值：Globant年至今12/2024a盈利与亏损摘要（百万美元）收入EBITDA折旧与摊销营业利润/EBIT净利息PBT中银PBT税收净利润汇丰银行净利润现金流摘要（百万美元）经营活动产生的现金流量资本性支出投资活动产生的现金流量股息净债务变化FCF equity资产负债表摘要（百万美元）无形固定资产有形固定资产流动资产现金和其他总资产经营负债总债务净债务股东权益投入资本年至今12/2024a 12/2025e同比 % 变化收入EBITDA营业利润PBT汇丰银行每股收益比率 (%)收入/IC（x）ROIC净资产收益率ROAEBITDA利润率营业利润率息税折旧摊销前利润/净利息 (x)净负债/净资产净债务/EBITDA (x)运营/净债务的CF每股数据（美元）每股收益（稀释）汇丰银行每股收益（稀释）DPS账面价值 ◆新模式定价看起来具有颠覆性和未来感…◆AI能够解锁的机会：人工智能小屋是一个尝试，旨在将Globant定位为“软件即服务”领域中更相关的参与者，其中服务是持续的、智能的，并与成果保持一致。这使该公司在劳动密集度较低、利润率更高和更多订阅制的工作上展开竞争。通过人工智能小屋，Globant旨在捕捉新的机遇，这些机遇（1）之前超出了其当前规模，人工智能代理和自动化驱动了大部分重工作量，以及（2）通过诱导客户自动化更多服务来开拓新的机遇。globant推出了人工智能（ai）小工具，该公司声称这是第一个用于人工智能驱动服务的订阅模式，例如工程、产品定义、设计和规模测试。人工智能小工具部署在金融、零售和媒体等行业的实际项目中，该公司看到了令人印象深刻的成果，例如交付时间线缩短和生产力的提升。首席执行官martin migoya提到，每个人工智能小工具每月交付的成果相当于五位高级工程师，按照定义的令牌吞吐量衡量。一个投资者担忧的关于投资数字IT服务行业的方面是未来1-2年之外的收入增长缺乏可见性和可预测性。这也是股票基于短期基本面（1-2年的每股收益倍数）而非长期增长前景和趋势进行交易的一个促成因素。如果Globant成功地将收入结构转向基于订阅的定价模式，它可能会吸引投资者的兴趣。◆改变现有服务商业模式：我们预计人工智能代理将在IT解决方案市场的端到端部署中发挥更大的作用，这可能会导致新的计费模式的出现，这些模式能够更好地反映新的工作方式。AI Pods代表了这一领域的创新之一，其使用与成果紧密相关，而不是与努力相关。Globant不仅为AI Pods提供了更合适的计费方法，还计划颠覆客户在服务上的支出方式。该公司计划通过订阅服务销售AI Pods的功能。每个订阅包括对一定数量的代币容量的访问权限，每个成果解决方案都会消耗预先分配的一定数量的代币。本质上，客户可以根据使用服务的情况灵活地支出，Globant看到了客户重新使用AI Pods用于不同项目的潜力。通缩风险：市场讨论的关键AI相关议题之一是通缩性定价风险，因为AI可以降低提供解决方案的成本，从而降低收入。一个关键问题是AI Pods是否是服务业运作方式发生根本性变化的先兆，届时AI将执行大部分任务。引入AI Pods表明AI代理驱动的工作正在获得势头，这可能在同等工作量的情况下，在中期内推动一些通缩性定价风险。像Globant这样的公司可能需要抓住额外的机遇，以重获并朝着历史增长率发展。新的计费模式由 Agentic AI 系统驱动，这些系统能够处理大部分执行层面的繁重工作。AI Pods 与传统计费模式（图1）有着显著的区别，并将人工智能对 IT 服务行业的影响所带来的关键争论点推到了前台。这三个关键的争论点是： 3 图2. Globant：当前软件开发生命周期组(SDLC)中的AI pod来源：公司数据…但直接的财务影响看起来很小表1。AI Pods、按时间和材料以及固定价格计费模式的比较人工智能小屋基于消费的定价模式，旨在使收益与客户保持一致。客户根据双方商定的固定费用进行计费。结果。客户可以每月订阅一个AI Pod，并且每个订阅包括基于令牌的计量容量，类似于员工以及任何某些大语言模型的用法结构。每个输出都与一定数量的标记相关联，这些标记可以作为客户端承担大多数成本如果服务提供者主要承担AI代理承担了大部分繁重的工作，尤其是在执行方面。这是一个以人为本的计费模式，基于结果计费。在任务的。人工智能代理在各种领域中进行训练，例如软件的主要收入驱动因素，可能涉及大量的人类努力。开发，用户体验，质量保证等（见附件2）。关键输入所花费的时间用来确定定价高级工程师和建筑师将根据项目的范围统筹和监督服务商公司员工维护创新、一致性和最佳实践的工作流程贯穿项目生命周期，Globant认为这将增加信任比传统项目更频繁，因为客户可以利用Globant的Largely项目基于一些Largely项目基于一些根据其需求提供服务/能力。可能比传统服务有更高的利润率AI 智能音箱名称组描述构建E2ESDLC从零开始创建数字解决方案：应用开发跨学科产品定义、开发与测试。端到端AMS 透端到端使用人工智能对遗留系统进行现代化改造，应用于跨学科维护将代码转换为现代架构服务快速地。产品定义 SDLC 进行访谈、提取洞察，以及产品定义和特定领域生成结构化的待办事项列表，准备进行需求构建。SW 架构SDLC通过重新定义架构，革新现有的解决方案核心, 架构, 流程和用户体验。用户体验设计软件生命周期将产品需求转化为用户设计 & 架构领域特定流程图、线框图和设计系统。Web开发SDLC生成前端和后端代码开发从设计规范和架构蓝图测试自动化软件开发生命周期自动测试功能性能，安全领域，专家QA验证。AI驱动质量SDLC通过代码测试与质量保证处理现有系统控制考古学、错误修复和维护。我们认为，决定人工智能小屋影响范围的关键变量可能是新模型能够完成的工作范围、人工智能小屋赢得客户信任所需的时间，以及人工智能小屋相对于传统人工引导模型所能完成的工作质量.AI Pod代表了几年来Globant对人工智能和机器学习能力投资的演变。目前，AI Pod的收入并不显著，我们预计AI Pod模式不会对2025-26财年产生实质性影响。然而，我们认为AI Pod为人工智能如何颠覆服务业提供了一个试验。我们认为这种做法是大胆的，因为AI Pod有可能颠覆现有的工作流程。同时，Globant旨在转向一个相当未经考验的、由人工智能驱动的服务订阅模式。 时间与材料固定价格服务公司花费的时间 项目价格项目中所使用的资源。工作范围增加任何重大成本超支通过维护通过维护现有项目现有项目公司倾向于使用一个利润率，利润率很可能根据高于服务和资源执行能力的工作需要完成项目的公司域类型领域特定领域特定测试 & QA领域特定领域特定 2,4782,6923,0292,4782,6923,0290.00.03784384853784384850.00.07.017.586.157.017.570.00.082.083.778.675.168.418.016.321.424.931.60.020.040.060.080.0100.0来源：公司数据，汇丰估计变化globant 分享了一些现实生活中的项目，展示了人工智能（ai）小工具的影响现实世界中的AI Pod影响案例AI Pods由其现有的Coda和企业AI服务共同提供动力。图4. Globant：估计变化（除非另有说明，单位为百万美元）关键术语解释1Q211Q22时间与材料占收入的百分比1Q231Q241Q25固定价格 + 其他收入百分比_________新___________ ___________旧 ___________ ________% 变化 ________2025e 2026e 2027e 2025e 2026e 2027e 2025e 2026e 2027e收入调整后息税前利润调整后每股收益（美元）6.15来源：汇丰银行估计；调整后EBIT和调整后EPS是在排除与并购费用以及股权激励相关的调整后计算的数据迁移：一家银行利用AI Pods提前完成了其数据迁移，满足了合规截止日期。AI Pods的使用使开发速度提高了40%，并提升了测试质量。Globant 企业级 AI是一个旨在无需编码即可无缝创建满足客户业务需求的定制化代理和助手的加速器平台。服务即软件：服务即软件意味着，实施现有软件包的服务，这些服务原本大多由人工完成，现在则由机器人或人工智能代理来执行。Globant Coda提供了一套统一的、基于订阅的人工智能代理、工具和助手，以减少交付时间并简化整个软件开发生命周期中的复杂性。我们对2025-27e进行了微小的调整，因为我们调整了几乎对净收入估计没有实际影响的工作资本变化假设。AI Pods的影响看起来还是太早，难以判断。展示3. Globant：固定价格占收入的百分比在过去两年中迅速增长，并可能表明客户越来越关注结果AI Pods旨在将客户账单与成果对齐，而不是与努力对齐，并且随着下图所示，客户可能正变