美超微財報公布後，為何股價暴漲又暴跌？梁見後說了什麼？|數位時代 BusinessNext

人工智慧 (AI) 新寵美超微 (SMCI-US) 週二公布的 2024 財年第四財季 (截至 6 月 30 日) 獲利未達華爾街預期，但由於對新 AI 基礎設施的需求持續創紀錄，該公司提供樂觀的營收展望，同時，該公司宣布股票 1 拆 10 計畫。

美超微財測優預期

美超微對 2025 財年營收做出預測，範圍為 260 億美元至 300 億美元，或較 2024 財年成長 74% 至 101%，高於分析師預期 236.4 億美元。

美超微預估 2025 財年第一財季淨銷售 60 億至 70 億美元，同樣優於分析師預期 54.7 億美元。

美超微預計第一財季每股純益為 5.59 美元至 8.27 美元，中位數為 7.48 美元，市場普遍預期為 7.58 美元。

美超微 2024 財年第四財季 (截至 6 月 30 日)

-調整後 EPS 為 6.25 美元，分析師預期 8.25 美元
-營收為 53.1 億美元，分析師預期 53.2 億美元
-毛利率為 11.2%
-現金流為 6.35 億美元
-資本支出為 2,700 萬美元

美超微調整後 EPS 遠遜於預期，這是該公司在過去 22 季中第三次未達調整後每股純益預期。

美超微毛利率為 11.2%，低於前一季的 15.5%，也遠低於去年同期的 17.0%。該毛利率是美超微自 2007 年 5 月開始報告財報以來的最低水平。

美超微財報電話會議中，財務長 David Weigand 指出，該公司正面臨一些零件短缺的情況，如果有更多供應，該公司將銷售更多產品，強調「長期利潤率將受益。」

輝達 Blackwell 系列 GPU 傳存在設計缺陷，推出時間可能將延遲約 3 個月，美超微執行長梁見後表示，這不會對其公司產生太大影響。

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梁見後稱，供應商引入新技術時會出現延遲是「常態機率」，但他認為，美超微仍能為其合作夥伴提供液冷解決方案，而不會產生太大影響。

美超微董事會已批准 10 比 1 的股票拆分計畫，預計將於 2024 年 10 月 1 日生效。

分析師指出，儘管美超微財報出現一些樂觀訊號，但投資人似乎再次關注美超微的利潤表現，該公司第四財季毛利率為 11.2%，創超微歷史新低。面對激烈的競爭和供應鏈緊張，投資人一直擔心超微利潤以及推動該公司收入快速成長的成本。

股票分拆不會改變公司財務基本面，但確實會使每股價格更便宜，這可能對散戶產生正面影響。美超微於 3 月加入標準普爾 500 指數，該股股價在 2023 年飆升 246%，今年迄今已漲幅超過 116%。

美超微 (SMCI-US) 週二 (6 日) 收紅 1.33%，價格報每股 618.94 美元，遠低於 200 日移動均線，隨著週二盤後公布財報， 該公司一度因股票分拆消息飆升超 10%，接著翻黑超過 10%，因投資人持續關注利潤表現 。

摩根大通分析師 Samik Chatterjee 週一重申對 SMCI 股票的「增持」評級，但將目標價從 1,150 點下調至 950 點。Chatterjee 稱，該公司正面臨 AI 需求永續性問題和 AI 伺服器利潤率問題。

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本文授權轉載自：鉅亨網

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

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陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。