個股報告：MDB：AI 時代的資料基礎建設（軟體基礎建設概念股）如何看待AI 出現「推理模型」後，AI軟體需求這塊成長性 MDB 在這一季的表現，它作為 AI 時代「資料基礎建設」的重要性。核心產品 Atlas 之所以受到市場高度關注，因為它能處理非結構化資料，並且支援向量搜尋。也因此，Atlas 在第二季繳出年增 29% 的成績，營收占比拉升至 74%，成為最具代表性的指標。 公司第二季營收達 5.91 億美元，年增率 24%，並且繳出 15% 的非 GAAP 營業利潤率，遠超市場預期。更重要的是，公司直接上修全年財測，這打消了市場對成長放緩的疑慮。 與競爭者相比，MDB 的產品架構具有先天優勢。部分軟體公司雖然同樣聚焦資料平台，但多半還是建立在關聯式或 Spark 系統之上，開發與維護相對複雜。MDB 則以原生 JSON 文件模型出發，能更快部署、更靈活擴展，因此在醫療、金融、甚至加密貨幣等高頻 AI 場景中，往往成為不可或缺的基礎平台。 不過，建議投資人需保持冷靜，短線股價在財報公布後已經大漲三成以上，MDB 仍未實現全面獲利。長線來看，它有潛力成為 AI 資料層的關鍵軟體股，短線追價風險不低，更合適的策略是逢拉回再尋找適當的切入時點。 完整文章：<a href="https://vocus.cc/article/68b4c2b6fd89780001c160c3">https://vocus.cc/article/68b4c2b6fd89780001c160c3</a>

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MimiVsJames 公開貼文

我是 MimiVsJames，一位熱愛財務經濟學、宏觀經濟分析與量化金融的量化工程師，目前在美國大型資產管理公司工作。從台灣到國外，這一路上的學習與成長讓我深刻體會到分享的重要，希望能在這裡用簡單溫暖的方式，傳遞實用的投資理財知識。

MimiVsJames的美股投資分享

個股報告：MDB：AI 時代的資料基礎建設

$MDB +30% post-mkt - Key takes: 如同 SeekingAlpha 的這張截圖所示，$MDB 2QFY26、3Q 以及 FY26 全年營收獲利與財測均全面擊敗市場預期 #非常多的幅度，而財報前賣方保守的獲利成長預估 + 容錯率寬廣的評價/估值水準 + 近期堆高的 short interest % = 完美風暴（空方）或天降甘霖（多方） - 只能說對於這種 usage-based 的公司，碰上 IT 支出及需求量重新增長的週期，很容易出現賣方容易低估並且被 squeeze 的狀況。 - $MDB 也是我先前寫【商業劇本 Playbook】AI 時代的軟體護城河：經濟基礎、資料重力，與轉換成本的重構（https://vocus.cc/article/689a40aefd897800010f4592） 文章時，點名少數具有「集中式資料重力」的 vendor 之一，以下是當時寫的內容： “ 集中式的資料重力 - 創造了物理性的客戶鎖定 (lock-in)：這進一步使資料重力構成的的轉換成本異常堅固，其有多種展現形式： 1. 雲端倉儲的戰爭：Databricks 的資料湖屋架構，天生擅長處理 AI 所需的非結構化數據，這使其在 AI 時代佔據先機。Snowflake 則意識到這點，透過 Snowpark 等服務，將 Python 和 AI 模型運算帶到數據倉儲，努力將其護城河從單純的商業智慧，擴展到更廣泛的 AI 領域。 2. 多樣化的數據鎖定：不僅是分析數據，#MongoDB也透過鎖定核心的應用程式數據，Elasticsearch 則透過鎖定龐大的日誌數據，為自己築起了一道難以跨越的護城河。 “ #財報 - 營收與利潤強勁：第二季營收達 5.91 億美元，年增 24%，超過財測高標。其中，#核心產品Atlas 營收成長 29%（vs. 1QFY26/4QFY25 之 26%/24%），佔總營收的 74%。非 GAAP 營運利潤為 8,700 萬美元，營運利潤率達 15%。 - 客戶成長：客戶總數超過 59,900 家，持續增加。執行長 Dev Ittycheria 強調，許多新客戶正在開發 AI 應用程式，這突顯了 MongoDB 在 AI 基礎設施中的關鍵地位。 - 財務展望樂觀：財務長 Michael J. Berry 宣布，基於上半年強勁表現，上調全年財測。預計 2026 財年全年營收將落在 23.4 億至 23.6 億美元，比原先預期增加 7,000 萬美元。 #策略與市場洞察 - $MDB 逐漸成為 AI 基礎設施核心：管理層多次強調 MongoDB 在 AI 領域的獨特價值，其 JSON 結構及整合的搜尋和向量搜尋功能，使其成為 AI 應用的策略性基石。 - 持續推動高階市場：公司成功將高階銷售團隊重心放在最複雜、要求最高的企業客戶，並從中獲得大型企業客戶的成功案例，如德意志電信（Deutsche Telekom）和 Agibank 等。 - 優化自助服務管道：MongoDB 也持續優化其自助服務管道，透過數據驅動的方式進行實驗，以提升效率。 #分析師與管理層QA總結 - 分析師普遍持正面態度，祝賀管理層取得佳績，並深入探討成長驅動力與 AI 應用進展。管理層也展現出自信與樂觀，強調有效的策略執行及市場領先地位。 - 持續看好 Atlas 與 AI：與上一季相比，分析師和管理層都對 Atlas 營收成長和利潤擴大展現出更高的信心。雙方討論的焦點仍集中在 Atlas、AI 機會以及高階市場與自助服務模式的成功。

那些我在券商工作時學到的事

商業劇本 Playbook

你好，我是 Freddy。過去，我是一位專業的美股 Sell-side 分析師，曾參與多個資本市場專案，也擔任過金融科技公司的 IR 經理。現在，我希望將這些經驗轉化為更具深度的文字，與你分享。

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