这家数据中心运营商将通过发行可转换债券筹集5.8亿美元资金,成为最新一家借助积极市场情绪融资的海外上市中国公司

重点:

  • 万国数据将通过发行7年期可转换债券筹集5.8亿美元,转换价格仅比其最近的交易价高出16.7%
  • 这家数据中心运营商将把这笔资金用于在国内和东南亚的大举扩张

阳歌

万国数据控股有限公司(GDS.US; 9698.HK)成为最新一家加入海外上市中国企业融资潮的公司,抓住股价反弹的良好时机。这家数据中心运营商周三称,将通过发行期限相对较长的7年期可转换债券,筹集5.8亿美元的资金。

这次和万国数据近一年前的发债颇为类似,当时它也是通过发行7年期的可转债筹集了6.2亿美元。但也有一些重大的不同,最明显的在于现在和一年前的宏观环境。

尤其是,在美联储为了抑制通胀而进行了一系列激进加息后,现在的利率远高于一年前。公告显示,该公司最新这批债券的年利率为4.5%。相比之下,它一年前发行的可转债利率仅为0.25%。

另一个重要的不同,是对海外上市中概股情绪的巨变。去年这个时候,这些股票还是投资者的弃儿,受困于投资者对国内监管打击和中美证券监管机构争端的担忧。但现在,这两个问题现在基本都已经解决了,引发这批此前备受打击的股票从10月底开始上演大反弹行情。

过去两周,这批股票重获投资者青睐,在急于利用不断改善的市场情绪的海外上市中国企业中引发了一波融资潮。

本周早些时候,我们写过其中两笔最新交易,包括电商软件开发商微盟(2013.HK)通过配售新股筹资16亿港元(14.4亿元),华住集团(HTHT.US; 1179.HK)则配股筹资2.6亿美元。其他加入这股融资潮的公司,还有在香港上市的锦欣生殖(1951.HK),它宣布拟筹资12亿港元。

在这个越来越长的新融资企业名单中,万国数据是唯一一家发行债券,而并非新股的公司。不难理解为什么其他所有企业都选择了发行新股,因为当前的高利率会让债券发行方承担相当高的成本。万国数据选择发行可转债,可能是因为它更像一家增长相对较低的公用事业公司,其股票对投资者的吸引力不及其他同样在融资的公司。

该公司去年三季度营收仅增长14.9%至24亿元,并预计去年全年营收增长约19%。虽然这些数字也还不错,尤其是考虑到去年因为频繁的疫情暴发导致国内环境不佳,但想到万国数据正在国内和东南亚大举扩张,意图成为一家大型区域性数据中心运营商,这些数字看上去就不是太令人兴奋了。

万国数据的最新季报显示,截至去年三季度末,其拥有510,511平方米数据中心空间,同比增加12.4%。目前在建的还有182,355平方米,这将让其总面积增加超过三分之一。

持续亏损

归根结底,万国数据三季度的净亏损从前一年的3.01亿元扩大到3.4亿元,分析机构预计今年亏损将大致保持不变,因为它在扩张上投入了大量资金。

在该公司最新一轮的融资中,新债券的转换价格为24.5美元。这与该公司美国存托股票(ADS)在公告发布前最后20个交易日的价格相比,仅有16.7%的小幅溢价。这基本上意味着,该股在未来7年内只需要上涨16.7%,购买这些最新债券的投资者就能获利。

即便如此,一年前发行的7年期债券转换价格为50美元,与当时的股价相比也有16%的溢价。但以该股23.51美元的最新收盘价计算,该股需要上涨一倍以上,才能超过去年债券的转换价格。由此可见,万国数据的股价在过去一年中下跌多么严重,尽管它的股价已从10月底的低位上涨了近两倍。

投资者对最新一轮融资并没有表现出太大兴趣,万国数据在纽约上市的ADS周三在该计划宣布后下跌7.6%。不过,周四的反弹已经收复了大部分损失。

老实说,在过去的几个月里,与两个主要竞争对手秦淮数据(CD.US)和世纪互联(VNET.US)相比,它似乎正在赢得投资者的青睐。它们是中国最大的三家民营数据中心运营商,数据中心既用于数据存储,也用于托管云服务。由于中国政府专注于建设数字经济,这类高科技基础设施在中国有着良好的发展前景。

由于增长较快,包括去年三季度收入猛增62%,秦淮数据一直在该群体当中最受投资者青睐。它也是三家公司中唯一盈利的一家,由美国私募股权巨头贝恩控制的秦淮数据目前的市销率为5.1倍,而万国数据的市销率为3.4倍,不被人看好的世纪互联的市销率仅有0.94倍。

但在过去一年里,秦淮数据与万国数据之间的差距已大幅缩小,因为在最近的反弹中,后者的股价上涨速度远远快于前者。这可能表明投资者终于对万国数据及其积极的扩张战略产生了兴趣,尽管这意味着该公司可能会继续亏损,在可预见的未来,它需要通过新的融资为增长提供资金。

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新闻

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Why can’t humanoid robots bear the weight of intelligence?

为何人形机器人无法承受智慧的重量?

人形机器人被视为具身智能实现的核心形态之一,但其与AI大模型的结合,仍有一段路要走    头豹研究院 在生成式AI快速演进的当下,人形机器人被视为具身智能的最佳载体,但将AI大模型真正落地至这一复杂平台,却远比想像中困难。头豹研究院综合行业分析师饶立杰指出,尽管政策支持与产业资本逐渐聚焦,大模型与人形机器人结合仍面临明显技术与商业挑战。 硬件是最直接的限制。以GPT-4等千亿级参数模型为例,其推理过程需数十GB记忆体与上百TOPS(万亿次运算/秒)算力支援,而现阶段多数人形机器人所采用的嵌入式运算平台(如英伟达Jetson系列),算力仅介于10至50 TOPS,远不足以应对大型语言模型的运算需求。这迫使机器人需仰赖云端处理,但无论是5G或6G模组,每小时约消耗5至10W电力,加上传输延迟与失效风险,都不利于机器人进行实时决策。 此外,若选择本地运行大模型,则需搭载高阶AI处理器如英伟达Orin,其典型功耗达15至30W,配合目前1至3kWh的机器人电池容量,将导致续航力大幅缩减,甚至缩短75%以上。对一台设计用于长时间自主工作的机器人而言,这是致命短板。 控制反应落差大 即使克服算力问题,传感器与大模型的数据链整合也非易事。人形机器人在环境感知与动作控制上需在100至300毫秒内完成感知—理解—行动的反馈闭环,然而目前大型语言模型推理延迟往往达秒级,在实际应用中无法满足即时控制需求。 举例来说,当机器人接收到语音或视觉输入后,需即刻决定“是否行动”、“如何行动”,但大模型计算延时过高,容易导致行动滞后甚至错误,特别在高风险或复杂环境中,更难以保证操作安全性与精准性。 除了技术问题,商业落地也是目前尚未解决的核心挑战。高算力需求意味着高硬件成本,若需搭载如英伟达 A100等GPU,其单颗售价高达1.5万美元,使整机成本轻易突破数万美元,远高于消费市场可接受的人形机器人理想价位(约为10,000美元以内)。这也直接压缩了商用部署的投资回报率空间。 即便勉强部署,大模型在人形机器人上的应用场景仍以仓库、工厂等半封闭环境为主,对如家庭看护、零售接待等开放性场景仍难以实现灵活适应。此外,AI模型在不同空间、语义与行为需求的泛化能力不足,也让人形机器人的商业化缺乏稳定成长基础。 人形机器人要真正搭载并运行AI大模型,需要算力、电源管理、控制延迟与场景泛化等多重技术突破同时发力。短期内,垂直领域的小模型或中型模型更具可行性,能在工业检测、医疗辅助等场景中先行落地。未来随着轻量化AI晶片与边缘运算架构进一步成熟,AI大模型或可真正成为人形机器人的“大脑”,引领具身智能迈向更广阔的商业前沿。 头豹研究院中国是行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商,拥有近百名资深分析师,联系方式:CS@leadleo.com 原文刊登于《时代周报》,记者为朱成呈 本文内容纯属作者个人意见,不代表咏竹坊立场 欲订阅咏竹坊每周免费通讯,请点击这里