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发布日期:2024-08-28 09:42 点击次数:110
资料显示,润达转债信用级别为“AA”,债券期限6年(票面利率:第一年0.3%、第二年0.6%、第三年1.0%、第四年1.5%、第五年1.8%、第六年2.0%。),对应正股名润达医疗,正股最新价为13.07元,转股开始日为2020年12月23日,转股价为13.1元。
专题:聚焦美股2024年第二季度财报
Meta今天发布2024财年第二季度未经审计财报:营收为390.71亿美元,同比增长22%,不计入汇率变动的影响为同比增长23%;净利润为134.65亿美元,同比增长73%;每股摊薄收益为5.16美元,同比增长73%。
Meta第二季度营收和每股收益均超出华尔街分析师预期,Meta服务“家族”的每日活跃用户人数则复合预期。Meta对第三季度营收作出的展望也同样超出分析师预期,从而推动其盘后股价大幅上涨逾5%。
详见:Meta第二季度营收390.71亿美元 净利润同比大增73%财报发布后,公司董事长兼首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)、首席财务官苏珊·李(Susan Li)和首席运营官哈维尔·奥利文(Javier Olivan) 回答了分析师提问。
以下是电话会议实录:
摩根士丹利分析师布莱恩·诺瓦克(Brian Nowak):我想提两个问题。马克,我想谈谈为用户和广告客户所提供的,新的生成式人工智能应用案例。管理层谈到了Meta人工智能工作室、聊天机器人、融合模型。能否着重介绍一下管理层最感兴趣的一两个案例,其中发现了哪些比较好的迹象,可以表明它们可能在2025-2026年成为业务增长的实质驱动力?这样可以帮助投资者了解相关的机会和最需要关注的点。
第二个问题,苏珊,公司在资本支出方面有很多优先事项,主要投入下一代模型和数据能力新基础设施建设方面。可否再次为我们介绍一下公司资本支出的理念,以及在确保从所有资本支出都能为投资者带来健康的投资资本回报方面,公司所采取的保障措施?
马克·扎克伯格:我认为在2025年和2026两年能出现的最大成果,实际上是我在前面评论中谈到的第一类情况,即人工智能正在塑造现有产品。比如推荐优化、帮助人们找到更好内容的方式,让广告体验更有效。我知道这些领域都还有很大的上升空间,我提到的这些产品已经是规模化的产品,我们所从事的人工智能技术工作将持续改进它们的体验和业务表现。
关于我们持续发力的其他领域,我想大家在关注公司业务一段时间后就会发现,我们有一个相对较长的业务周期,从推出新产品,到将其扩展到拥有十亿或更多用户,然后我们才会真正地专注于大规模商业变现,比如说像Meta人工智能或人工智能工作室这样一些业务。我认为遵循这样的产品发展周期有利于不断提升产品的参与度,并且也在短期内对于业务产生其他有利之处。不过要真正的商业变现,我预计需要数年时间,而且任何人都不应该因此感到诧异,我们所有的业务都是这样过来的。我认为对于那些长期关注我们业务的人来说,他们也能很好地预知业务会在什么时候进展到何种阶段,这部分人也是那些在看到公司早期指标之后便加码投入的人,他们的投资回报也往往很好,这就是为什么我想在之前评论中分享Meta人工智能业务上早期进展的原因。
上个季度初刚刚开始的时候,在财报会前一两周我们发布了新品,而这一次我们晚了几个月。我认为我们有望在今年年底,实现成为业界使用最广泛的人工智能助手的目标,这将具有相当重要的意义。这是我们唯一的目标吗?不是。显然,我们想要进一步地发展,提升用户参与度,并假以时日将工作重点转移到商业变现上去,从目前来看,早期信号是不错的。这些就是我们目前能够合理了解的全部情况。我认为人工智能的本质在于能够以某种方式影响我们几乎所有的产品,改进现有的产品,并使创造更多新产品成为可能。
苏珊·李:我来回答第二个关于投资回报率问题。我将公司的人工智能投资大致分为两个类别,核心人工智能和生成式人工智能。在推动公司业务收入增长,以及衡量核心人工智能业务投资回报率的能力方面,这两者处于不一样的阶段。
我们在核心人工智能工作的投资方面,继续采取基于回报率进行投资的方式,我们依然看到比较强劲的回报,主要原因是用户参与度和广告表现的提升转化为收入增长,这些情况说明公司继续投资是有意义的。
生成式人工智能方面,正如马克在他的评论中提到的,我们预计公司生成式人工智能产品今年不会对公司的营收增长产生实质性驱动,但我们期待随着时间的推移,生成式人工智能产品能够开辟新的营收增长机会,为我们的投资创造稳定的回报,同时我们也在开源后续几代的语言模型分析。我们也谈到了公司所关注的,在生成式人工智能方面的四个主要机会领域——增强核心广告业务,企业通讯业务发展,围绕Meta人工智能的机会,以及未来增加核心参与度的机会。
另外我想要说的是,我们在持续构建人工智能基础设施方面也考虑到了可互换性,有利于我们灵活地将能力运用到我们认为其最能发挥作用的地方。比如我们为生成式人工智能训练所构建的基础设施也可以用于生成式人工智能的推理,包括通过进行某些修改,如添加通用计算和存储,将其用于排名和推荐;并且我们还采用了分阶段开发数据中心站点的策略,使我们能够在需要时灵活增加,以满足更多需求并减少交付时间,同时也有助于我们限制未来几年的投入。
综上所述,虽然我们预计2025年公司的资本支出会大幅增长,但我们觉得有不断挖掘机会的必要,以及确保我们有灵活的部署。
(持续更新中。。。)
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