Cheetah Mobile 1Q26 Earnings Conference Call (Mainline)

Good day, and welcome to the Cheetah Mobile First Quarter 2026 Earnings Call. All participants will be in listen-only mode. Should you need assistance, please signal a conference specialist by pressing the star key followed by zero. After today's presentation, there will be an opportunity to ask questions. To ask a question, you may press star then 1 on your telephone keypad. To withdraw your question, please press star then 2. Please note this event is being recorded. I would now like to turn the conference over to Chida Mogul, Investor Relations, Helen. Please go ahead.

Thank you all. First quarter, 2026 earnings conference call.

We said today our company chairman and CEO, Mr. Fu Xiong, and our company's director and CFO, Mr. Thomas Jieng. Following the management to prepare remarks, we will come back to Q&A section. Please note that the management of the many business crape will be presented by an AI agent. Before we begin, I will refer you to the Faze Hubbard Statement in our early training, which also applies to our company's call today, as we will make the word we can say. At this time, I would not like to turn the company's call over to our champion and CEO, Please go ahead and move on.

2026 remains an important transition year for Cheetah Mobile. We are continuing to evolve from a traditional internet company into a company focused on AI-enabled applications or AI agents and robotics. More importantly, we believe we are gradually moving from capability building into early-stage commercial validation. Our focus is not only on developing high capabilities, but on turning these capabilities into practical products for real business scenarios, helping customers deliver better ROI. Starting from this quarter, we are separating our robotics and others' business into an independent reportable segment. In the first quarter, revenue from robotics and others' business increased 176% year-over-year to 51 million RMB, approaching 20% of total revenue. At the same time, our adjusted operating loss from this segment narrowed by 57% year-over-year. Customer demands remain strong, and we expect robotics and others with India to grow strongly in 2026. Picture two, our robotics and other revenue will continue growing on both year-over-year and culture-over-culture basis. Today, our robotics business mainly focuses on commercial scenarios with real customer demand and clear long-term value, including reception, data tours, and intelligent service applications. Our smart personal mobility is another important step for us. This product extends our robotics and AI capabilities into personal mobility and healthcare-related scenarios. More importantly, it further validates that our robotic platform can extend beyond commercial service robots into broader consumer applications. We are encouraged to see recognition from leading industry partners. During the second quarter, we started initial product shipments to a top global designer and manufacturer of mobility products, as well as a leading early mobility scooter manufacturer in China. we are seeing encouraging early market feedback and initial commercial traction. Moving to our agents, we're seeing strong customer adoption. We work closely with Google Cloud and AWS, helping enterprises serving international markets access AI models and use multi-cloud environments more efficiently. In one, two, two, six revenue from our cloud and AI infrastructure services as a part of global enterprise service revenue. increased 68% year-over-year, contributing 18% of total revenue. The energy token usage has increased more than 20 times since January of 2026, exceeding $400 billion in May. We expect this revenue growth to continue. We also kept the building easy growth. So early, we believe it will help customers deploy AIS and boost productivity. The two plus growing businesses, namely Robotics and others, as well as cloud and AI infrastructure, already accounted for 38% of our first quarter revenue, and we expect their revenue growth and revenue contributions to continue growing in the coming quarter and to exceed more than 50% of our total revenue in the second half of this year. During the quarter, revenue from our advertising agency business within the Google Enterprise Services segment was affected by policy changes from certain overseas advertising platforms. We believe this revenue decline was primarily driven by external factors rather than changes in customer demand. This was the primary reason for the company's widening year-over-year operating loss in the first quarter. Our internet services business continues to provide important profit and cash flow support for the company. In the first quarter of 2026, our internet service business generated approximately 15 million R&D in adjusted operating profit in 2026.

Excuse me, there has been an interruption. Just one moment, please.

Thank you, Fushan. Hello, everyone, and thank you for joining us. Unless otherwise stated, both financial failures presented in RMB. During the first quarter of 2026, we continued focusing on operating discipline, improving revenue quality, and maintaining financial flexibility as we invest in AI and robotics initiatives. Postal revenue remained relatively stable year over year at $259 million RMB during the quarter, While internet service revenue is defined due to continued weakness in compliance advertising, the quality of our revenue moves to continue to improve. Within the internet service segment, revenue from internet value added services has been growing steadily at 8.2% year-over-year, contributing 72.8% of segment revenue. Within a larger portion from internet value added services, our internet service revenue is becoming increasingly predictable. More importantly, the internet service business remains profitable and continues generating stable cash, which provides an important financial foundation for our long-term AI and robotics investments. According to our robotics and other segment, starting from this corner, we begin recording the robotics and others business as a separate segment to present the operating progress of this business. Historical results previously reported on the AI and others are now presented as robotics and others, as well as global enterprise services. During the first quarter, revenue from robotics and others increased significantly year-over-year, with revenue increasing 175.9% year-over-year to 51.2 million RMD, accounting for 19.8 percent of total revenue. Adjusted operating loss from this segment narrowed by 57.1 percent year-over-year, reflecting continued improvement in operating efficiency and commercial execution. Starting through global enterprise services, this business remains strategically important to the company. In addition to compatibility attribution, it provides us with valuable enterprise-customer relationships, overseas operating experience, and real-world deployment scenarios for AI-related services. During the quarter, revenue from the advertising agency business was affected by policy changes from overseas advertising platforms, which impacted year-over-year segment revenue performance. However, learning from our cloud and AI infrastructure services business increased by 68.3%, supported by increasing demand for AI-related cloud and token management services. According to profitability, operation loss was on the $28.3 million during the quarter, compared with $26.5 million RMB in the same period last year. The increase mainly reflected lower profitability on the internet and global enterprise services business, following rapid declines in online advertising and advertising agency services, as well as our continued investment in AI and robotics initiatives. More importantly, most of the internet service and global enterprise services business remain profitable due to the quarter. The internet service business generated approximately 15.2 million RMB in adjusted operating profit. Our global enterprise services generated approximately 13.8 million RMB in adjusted operating profit. We also maintained a strong balance sheet. As of March 31, 2026, we had approximately $186 million United States dollars in cash and cash equivalents, as well as over $100 million United States dollars in long-term investments. We believe our financial position provides sufficient flexibility to continue investing in AI and robotics with a disciplined and sustainable approach. Looking ahead, our financial priorities remain consistent. A, maintaining operating discipline. B, improving revenue quality and operating efficiency. C, supporting long-term investments by preserving financial flexibility. Overall, we believe the company continues moving toward a more sustainable and balanced operating structure as our AI and robotics business is gradually scale. Thank you. We are now ready to take our questions.

Officer, now we are able to take questions.

We will now begin the question and answer session. To ask a question, you may press star then 1 on your telephone keypad. If you are using a speakerphone, please pick up your handset before pressing the keys. If at any time your question has been addressed and you would like to withdraw your question, please press star then 2. At this time, we will pause momentarily to assemble our roster. The first question comes from Thomas Chong with Jefferies.

Please go ahead. 提的不僅是訓練階段的數據, 正是在登學部署過程中、 持續產生、 回流,並不斷融化系統的數據。 想問見到在過去幾年, 已經是在多過商業場景中長期運營機器人。 從你的觀察來看, 這些運行過程中不斷激進動態的數據 對於機器人能力的提升的重要性,

体现在哪些方面 未来简单数据是否有机会成为推动 更通用机器人能力发展的重要的基础 谢谢 好的 我来回答 感谢Thomas的提问 我觉得你也点出了机器人行业一个非常重要的问题 就是今天的训练数据不够的问题 AI的高速发展使得我们对机器人行业都有非常高的憧憬 认为这个今天的AI的agent能力增强了 机器人应该很快就能够去实现这个各种行为的能力 但事实上我认为并不是这样的 因为AI这个agent的发展 包括大约模型的发展 事实上是建立在互联网发展了二三十年的基础上 也就是互联网本质上是形成了这个大约模型的基础的训练数据 是一个非常优质的数据机 而这个机器人行业上今天是最大的问题是没有数据啊今天有很多办法在想很多厂商都在想办法用训练数据包括什么数据迁移啊这个模拟训练等等但是呢有一个很严重的问题是物理世界比实验室环境比这个模拟器环境要复杂的多的多的多所以今天这个无论是数据的迁移也好这个包括这个采集也好 真正在迁离到不同的本体上 它的适应性相是一个非常大的难题 我举一个例子吧 就是你看今天特斯拉的FSD已经非常不错了 但事实上一些老一点版本的特斯拉 自己的汽车都不能装最新的FSD 所以的确数据是个非常大的难题 我也是非常认可你说的 就真实部署环境中持续产生的数据 实际上对机器人行业是非常重要的 from our experience, I'll give you two parts of the case. One is that we're in different environments in different environments. This is actually with our in different environments in different environments, different environments, different environments, we've done some of the data and the training is related. So our communication and the effect of the 这些今天在行业内的性能都是不能吹 但是的确是排在前面的 是在行业内有我们自己的口碑的 排一个例子就是机器人的移动能力 一个非常简单的机器人从A点到B点的室内导航 它就类似于一个小型的低速的无人驾驶 对吧 如何用这个便宜的芯片和传感器 去实现在不同的环境下的这个 很好的通过能力和避障能力 实际上这都是要在之前 我们有大量这种数据的基础上 才能做得好的 我们最近推出了一款这个智能轮椅 刚才我们也讲了一下 就是其实从我们是五月份正式开始量产 开始推向市场 现在看起来在海外 尤其欧洲的销售势头是挺不错的 去实现在不同的环境下的 很好的通过能力和避障能力 实际上这都是要在之前 我们有大量这种数据的基础上 才能做得好的 我们最近推出了一款智能轮椅 刚才我们也讲了一下 其实我们是5月份正式开始量产 开始推向市场 现在看起来在海外 尤其欧洲的销售势头是挺不错的 其实像这种能够去 uh 在一个传统的这种轮椅的这么一个产品上 做到这个避障 呃 能够这个辅助驾驶 类似于辅助驾驶用能力 很多厂商 包括一些创业厂商都想做 但是像想要 呃 做出一个原型和真的做到 在很多环境下都能做到很好的苹果能力 这个 实际上是需要 挺多努力的啊 这可我们多年以来 在很多环境当中部署了很多机器人 呃 在无论是什么样的地面条件 比如地毯地板对吧 这个不同的这个包括这个要增加 墙壁的反射这些东西都是经过大量 积累的还有再是不断的算法优化 根据实际的长影座算法优化 所以我们这款轮椅真正能够实现较低成本的 高度的这个可辅助的这种驾驶性能 也在市场上得到了很好的反馈 So we think today the ability to use the technology to develop today I always think it's going to be a bit more of a way to build The best way to build the real environment in the real world and then a little bit more of a way to build a new technology to make a real real quality and to make a real good market So we are highly of a look at this There are also people who have asked why we want to推 down the technology 因为在我们眼里,它本质上就是一个能移动的这个相当于是机器人,只是载人,所以也是我们机器人载人的一部分。好,谢谢,谢谢您的提问。 Operator, can we move to the next question?

Yes, the next question comes from Vicky Wei from City Securities. Please go ahead. Okay, we'll go to the next question. The next question comes from Lydia Lynn from Morgan Stanley. Please go ahead.

Thank you very much. 最大价值不惑者还是会来自应用层 虽然这两年尤其今年以来大模型和基础设施层大家都特别受关注 因为我认为本质上是有一个说法叫碳基经济像硅基经济迈进当中就底层建设不够 这个建设在一段时间内 是非常稀缺的 所以会有这么大的一个缺口 所以这个阶段 肯定价值链是在这方面 但是我想说 第一个就我为什么认为 不是模型层 因为虽然模型 各种竞争很激烈 但是现在我们看到的情况 就是模型的差距 拉的并不是太开 不容易拉开 今天比如中美的模型 对吧 我们这个认为 大概是半年左右的差距 这个差距呢 大概也就是这么一个过程 也没有哪一方 把另一方拉开 然后大厂商之间的差距 对吧 我觉得是有点此消彼长的意味 模型本身 当然今天模型 也是处在很早期 未来 我会觉得随着这个 推理芯片 训练芯片 不断的去增产 对吧 这个它的训练成本 也会逐渐下降 所以我认为模型层会是一个基础设施 但是它不会得到特别 就长期来说 不会是一个一家独大的 而且由于模型的能力不断提升 现在可以看到很多模型 即便不是一些顶级模型 在适配一些日常任务的时候 其实它已经实现了非常好的表现 也就是说 比如说今年中国一些开源模型 在调用量上大幅度提升 我觉得最核心的 就是它性价比非常好 在一些任务的完成度 已经非常高了 所以甚至我认为 在未来各种专业化的模型 还是会不断的涌现 当然这需要一些时间 第二个基础设施层 我们不完全参与 但是我们也看到 因为我们自己有聚赢的业务 我们有token的客户在这边消耗 增长也非常快 还是那句话 我觉得这是这个阶段 一个供应和需求不匹配的状态 但是最终基础设施 也会进入一个规模经济 而应用 今天实际上 AI实际上是可以重塑 所有几乎的应用 所以今天的应用层 是有巨大的机会的 无论是我们自己在做 像机器人这样的产业 我们也做了很长时间了 但是我们还是非常坚定的看好 当模型的能力不断提升 机器人的适用度更加广泛的时候 这也有很多说 它可能是比汽车还要大的产业 然后软件层面也有非常多的机会 这里就不摊开来讲了 即便今天我们看一些大模型公司 他这个估值很高或者很出色 对吧 其实他也在某个应用上真正的做深了 比如像SOPIC它的编程 对吧 它的Cloud Code的崛起 实际上它也有种应用 它的应用就是写代码的应用 它把写代码这个应用做得足够好 而不是只是提供一个API让你调用 而是它那个agent做得足够好 that包括今年年初崛起的

天空和机会的 好 谢谢

Operator can we move to the next question?

这个像OpenCloud 我们也做了我们EZCloud

The next question comes from Vicky Wei with Citi Please go ahead

这样的产品 所以我觉得应用程

还是有非常广阔的

管理层晚上好 谢谢接受我的提问 我也想请教您 关于机器人行业的 就是市场对于 未来的竞争者有很多讨论 比如说有人觉得模型能力是决定性因素 有人觉得是场景运营 或者是长期部署过程中形成的数据闭环 您认为未来机器人最核心的竞争壁垒是什么 哪些能力最难被复制 谢谢 从我今天自己我们对机器人行业理解来说 我认为短期内或者可见的三五年内出现一款 特别通用机器人的可能性是非常非常低的 这里面既受制于所谓模型能力 也受制于整个硬件的产业链

像硬件产业链的更新实际上它的速度相对是比较慢的 而且它是有一些这个最基础的物理还有材料的物理定律 还有材料的底层的这个逻辑在里面 所以我今天会认为未来机器人行业最核心的技能壁垒 还是在这个真正的场景运营能力和客户网络上 如果今天我们能够有足够多的场景 有很好的客户网络 使得我们的产品真正被这些场景用起来 我们就能积累出我们自己这个独有的 无论是经验还是数据 然后刚刚我在第一个问题已经回答过了 就是我们可以针对它去做优化 而这个优化呢 又使得这个产品能够以更好的性价比 去真正的符合用户的需要 机器人行业非常火 但是真正在商业落地的时候 其实客户并不关心 你是机器人还是 一个机器或者是一个人 他更关心的就是性价比 ROI投入产出 这在我们这几年的运营当中 已经非常非常显著的体现出来了 所以即便在 无论是在媒体当中 看到很多机器人很惊艳 但你会发现 他真正在实际场景落地当中 还非常非常少 而不经过实际场景落地 这一点上我还重申一下 就机器人在物理环境当中的运营 这个无论是动作还是这个工作 它的复杂度其实比汽车的自动驾驶是要高得多的 所以这里面还是这个复杂度非常高的情况下 我更认为就今天能够在实际的运用场景当中 在场景的运营和客户网络当中

比一个泛化的所谓的通用型的 这个机器和模型会重要得多 因为今天我不认为泛化的模型和机器 能够迅速地去完成 这些垂直场景里所需要的这个ROI 好,谢谢

Alberto, please motion the next question

能形成一个垂直的能打穿的点

Yes, the next question comes from Nancy Liu with JP Morgan.

Please go ahead. 模型性能转向模型应用 那么我想请问 未来企业及AI市场中 不可替代的稀缺能力 究竟存在于哪个层级 以及未来企业及AI产品

最终的护城河可能在哪里 我觉得这是一个很泛的问题 我觉得企业及AI产品 最终的护城河 应该来自于对 这个用户需求的深度的理解 和对这个行业的深度的这个理解 然后形成了一个超高化的组织能力 因为今天你讲这几点 我觉得也都是现实 就是模型本身的这个能力 像看上去此消彼长 然后呢 这个性价比也越来越被提出来 所以今天本质上是什么呢 就是它实际上是让企业节约了 大量过去耗费在 非这个商业洞察 用户洞察的经历 去节约到这个真正的去洞察用户需求方面 所以真正的这个护城河 就是来自于你对用户需求的敏锐的洞察 然后这个快速的推出你的产品和服务 并且改善你的产品和服务 所以我们经常讲这个AINAT5组织 它的本质就是用AI 去重构企业内部的组织流程 而且能够快速的这个高效的实现企业的运作 能够更高效更快速去推出自己的产品和服务 比如举个例子 如果你们注意观察 就我们其实这一年多推出的各种产品服务比过去多的多的多 也快的多 但是我们的这个研发的费用的投入是 就从费用角度而言我们是减少了很多的 虽然还有进一步提升的空间 这也就是一个例子 That you can quickly do things that are in the business. Do you really need to do business? It's from the user. You can really find the needs of the needs and quickly forward to the business. And quickly through the user's needs to be in the business. We also have a marketing team Thank you.

The next question comes from Gigi Zhao with GF Securities.

Please go ahead. 那么随着AI agent的这个能力不断提升,您认为这个AI应用最终是会走向更标准化的SARS模式,还是会长期保持这个软件加服务的混合模式,那在这一过程中最关键的变化是什么?

我觉得今天之所以还有这么大的定制开发和人工服务量的一个很核心的原因是因为AI还处在早期 我们虽然大家都在朋友圈或者是各种媒体上看到ANAT5全员AI 但事实上这个绝大部分人对AI的理解和使用还是不够的 I think this is Just a few people can Can really use AI So this is a period of time So today AI of the project To a For example A history of the company So it has to do this history Do this for a long-term development And it has been a lot of years It has been a lot of years It has been a lot of things So it has been a lot of times So it has been a lot of cases 嗯 我我觉得随着这个大家对AI的逐步的理解整个这个应该说全员吧 整个这个从业者对AI应用的不断的熟练 这个服务模式的比重会不断的下降 在我们公司内部已经实现了这个全员都在用AI写代码这么一种模式 然后我们内部的一些系统 也开始用这个AI 由业务部门直接去写了 而不再依赖于SaaS软件和这个服务部门 所以这个过程中最关键的变化 我觉得还是 一方面我觉得就是模型能力不断在增强 今天比如说我们今年 一个非常重要的体感 就是今天业务部门再去写 内部的一些软件和服务的 这个用模型的时候 感觉模型能力比去年已经提升了很多 很多这个以前可能更多是一个demo或者演示级的产品 现在内部已经可以用起来了 那模型能力会不断增加 再一个就是我们今天的组织结构还是建立在传统的这种工业软件的基础上的 我觉得随着新兴企业的不断的出现 这个新的ANETU组织不断出现 这个传统的标准化的萨斯模式 我的观点是会被打破的 所以我们今天给我们的客户提供的 也不再是这个像传统的这种交付这类型的服务 而是更多的是通过这个培训 对我们客户员工的培训 还有AI能力的考核 去帮助他们做AI组织的这个相当于是转型 我觉得这个变化是最关键的 也就是说企业要根据AI去改变自己的组织结构

我这边问题了解 好 谢谢

和对员工的要求

Thank you, Jocelyn Operator, please move to the next question

好的好的 感谢副总的这个精彩的解答

Thank you The next question comes from Hu Peng Tao with Gautai Hai Tong Please go ahead

我这边是国联民生证券的赵志远

您好的 管理层晚上好 非常感谢接受我的提问 我想请教一下 因为现在至于人型机器人的关注度比较高 但是从实际的商业化的景点来看 其实轮式的机器人还有机械臂 依然是现在部署规模最大 商业落地最成熟的形态 我想请教一下管理层 副总您怎么看未来几年不同人机器人形态的发展的节奏 我关于人心机器人的观点 我觉得我已经在媒体层面表达非常清楚了 我认为人心机器人在可见的三五年内 都很难实现真正的除了表演之外的商业化进展

也就是说无论在工厂 在服务行业 甚至包括进家庭 我觉得人心机器人应该说难度相当相当之大 对 我们自己有轮式机器人和机械臂 这个有factory的XM产品 对吧 我们的机械臂产品 其实这几年都在稳步的增长 而今年也这个QE也增长得不错 然后轮式机器人 这个也可以看到 就是它的试用面性价比 还有包括今天的这个室内导航技术 都已经到达一个成熟的这个点了 所以我认为它也会这个快速增长 我觉得我的观点一直是这样 我认为机器人应该是从一个一个专业化来 叫垂直场景的机器人 不断地去生长 然后去收集数据 然后当它足够发展得足够好的时候 它再会不断地融合 慢慢慢慢地线性地走向 一个比较更具通用形态的机器人形态 而至于双组本身 我觉得在绝大部分场景是不需要的 也没有必要去增加这样的成本和复杂度 包括它的可靠性 所以这就是我的观点 而且我们也再三重申了 我们做机器人最关心的就是商业化落地 是真正的能被市场买单 而且是真正的市场主体买单 而不仅仅是一些项目落地 或者说一些集成项目

会在很长一段时间内 是人性机器人发展的主力形态吧 谢谢

Operator, please move to the next question

所以我觉得应该是轮式机器人

Thank you The next question comes from Guangxiang with Guohai Securities Please go ahead

到了未来慢慢再配上币这么一个产品形态

Thank you. 业距离真正大规模普及 还需要哪些门槛需要去跨越 对 其实加上机器人是个很犯的概念 你要真讲加上机器人已经突破的就是扫地机器人 他也叫robot 对吧 但如果我们把它考虑成一个能和成年人一样 干一个更繁重任务的 我认为第一个就是我们之所以做技能轮椅 因为在我们的观点里技能轮椅就是一款机器人 它除了这个直播以前我们的机器人送货对吧 智能能力其实你也可以理解从在送人 就是我认为家庭落地一个就是移动能力 从A到B的移动能力 然后第二个是在这个移动的能力上增加一些 能够增加一些这个额外的能力 比如扫地机器人是增加个扫地能力 我们现在看到的就是陪伴 还有就是帮你去实现家庭的一些控制 用语音的方式做控制 把它融合到机器人里 帮你做一些规划 做很好的陪伴 上都是一个方向 其实我们的 对也可以说 就反正我们的轮运产品 也是有这样的一些功能的 包括在我们的APP里 也很快会推出 和老人的陪伴的功能 我觉得如果像大家想象的做家务这样的能力 我认为两到三年内是不可能实现的 这个因为我们自己有机械币公司 我们的机械币在很多场景 无论是工业场景 商业场景 包括甚至也有我们的客户买去做商业洗碗这样的场景 我们都看过这样的案例 今天真正就是大家知道接触物理世界对于机器人来说是极度复杂的啊他真正的复杂不来自于能做出一些动作而是做出一些动作以后的这个叫做稳定性和这个成功率啊今天哪怕抓一个杯子上的成功率啊没有一家能做到百分之百在一个哪怕是在一个厨房环境当中去抓取一个杯子但是作为家庭的应用来说你抓取这个杯子只要是哪怕是百分之九九的成功率 也会每一段时间摔杯子 对吧,像他带来的这个负面效果是非常大的 更不要说如果是人形进家庭 他有摔倒的问题,砸到东西的问题,砸到人的问题 还有就是他的质量的可靠性问题 对吧,一个家店你买回去大概这个几年的质量都是没问题的 对吧,今天你真正要做一个复杂的基线 在很长的一段时间里,质量能保证 就保证不坏今天对于很多基线公司都是一个 都是一个难题

能够实现一些老人 残障人士的移动 我觉得就是一个 很好的应用突破方向 好 谢谢

OK Operator Please chat if they have further questions Thank you Thank you

所以我觉得家庭机器人 我们应该务实一点

我们的观点就是 能够真正地实现家庭的陪伴

Seeing there are no further questions This concludes both our question and answer session and today's conference. Thank you for attending today's presentation. You may now disconnect.

Thank you. Bye-bye.

Thank you.