這家數據中心營運商將通過發行可換股債券籌集5.8億美元資金,成為最新一家借助積極市場情緒融資的海外上市中國公司

重點:

  • 萬國數據將通過發行7年期可換股債券籌集5.8億美元,轉換價格僅比其最近的交易價高出16.7%
  • 這家數據中心營運商將把這筆資金用於在國內和東南亞的大舉擴張

陽歌

萬國數據控股有限公司(GDS.US; 9698.HK)成為最新一家加入海外上市中國企業融資潮的公司,以把握股價反彈的良好時機。這家數據中心營運商周三稱,將通過發行期限相對較長的7年期可換股債券,籌集5.8億美元的資金。

這次和萬國數據近一年前的發債頗為類似,當時它也是通過發行7年期的可換股債券籌集了6.2億美元。但也有一些重大的不同,最明顯的在於現在和一年前的宏觀環境。

尤其是,在聯儲局為了抑制通脹而進行了一系列激進加息後,現在的利率遠高於一年前。公告顯示,該公司最新這批債券的年利率為4.5%。相比之下,它一年前發行的可換股債券的利率僅為0.25%。

另一個重要的不同,是對海外上市中概股情緒的巨變。去年這個時候,這些股票還是投資者的棄兒,受困於投資者對國內監管打擊和中美證券監管機構爭端的擔憂。但現在,這兩個問題現在基本都已經解決了,引發這批之前備受打擊的股票從10月底開始上演大反彈行情。

過去兩周,這批股票重獲投資者青睞,在急於利用市場情緒回暖的海外上市中國企業中引發了新一輪融資潮。

本周較早前,我們寫過其中兩筆最新交易,包括電商軟件開發商微盟(2013.HK)通過配售新股集資16億港元(14.4億元),華住集團(HTHT.US; 1179.HK)則配股集資2.6億美元。其他加入這股融資潮的公司,還有在香港上市的錦欣生殖(1951.HK),它宣布擬集資12億港元。

在這個越來越長的新融資企業名單中,萬國數據是唯一一家發行債券,而並非新股的公司。不難理解為什麼其他所有企業都選擇了發行新股,因為當前的高利率會讓債券發行方承擔相當高的成本。萬國數據選擇發行可換股債券,可能是因為它更像一家增長相對較低的公用事業公司,其股票對投資者的吸引力不及其他同樣在融資的公司。

該公司去年第三季營收僅增長14.9%至24億元,並預計去年全年營收增長約19%。雖然這些數字也還不錯,尤其是考慮到去年因為頻繁的疫情爆發導致國內環境不佳,但想到萬國數據正在國內和東南亞大舉擴張,意圖成為一家大型區域性數據中心營運商,這些數字看上去就不是太令人興奮了。

萬國數據的最新季報顯示,截至去年第三季末,其擁有510,511平方米數據中心空間,按年增加12.4%。目前在建的還有182,355平方米,這將讓其總面積增加超過三分之一。

持續虧損

歸根結底,萬國數據第三季的淨虧損從前一年的3.01億元擴大到3.4億元,分析機構預計今年虧損將大致保持不變,因為它在擴張上投入了大量資金。

在該公司最新一輪的融資中,新債券的轉換價格為24.5美元。這與該公司美國存託股票(ADS)在公告發布前最後20個交易日的價格相比,只有16.7%的輕微溢價。這基本上意味著,該股在未來7年內只需要上漲16.7%,購買這些最新債券的投資者就能獲利。

即便如此,一年前發行的7年期債券轉換價格為50美元,與當時的股價相比也有16%的溢價。但以該股23.51美元的最新收市價計算,該股需要上漲一倍以上,才能超過去年債券的轉換價格。由此可見,萬國數據的股價在過去一年中下跌多麼嚴重,儘管它的股價已從10月底的低位上漲了近兩倍。

投資者對最新一輪融資並沒有表現出太大興趣,萬國數據在紐約上市的ADS周三在該計劃宣布後下跌7.6%。不過,周四的反彈已經收復了大部分損失。

老實說,在過去的幾個月裏,與兩個主要競爭對手秦淮數據(CD.US)和世紀互聯(VNET.US)相比,它似乎正在贏得投資者的青睞。它們是中國最大的三家民營數據中心營運商,數據中心既用於數據存儲,也用於托管雲服務。由於中國政府專注於建設數碼經濟,這類高科技基礎設施在中國有著良好的發展前景。

由於增長較快,包括去年第三季收入猛增62%,秦淮數據一直在該板塊中最受投資者青睞。它也是三家公司中唯一盈利的一家,由美國私募股權巨頭貝恩控制的秦淮數據目前的市銷率為5.1倍,而萬國數據的市銷率為3.4倍,不被人看好的世紀互聯的市銷率只有0.94倍。

但在過去一年裏,秦淮數據與萬國數據之間的差距已大幅縮小,因為在最近的反彈中,後者的股價上漲速度遠遠快於前者。這可能表明投資者終於對萬國數據及其積極的擴張戰略產生了興趣,即使這意味著該公司可能會繼續虧損,在可預見的未來,它需要通過新的融資為增長提供資金。

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新聞

Webull soars in trading debut

微牛上市變狂牛 中國風險仍揮之不去

這家在線券商的股票在借殼上市後價格飆升,但其與中國的關聯以及不斷加劇的經濟不確定性可能會成為重大風險 重點: 微牛通過與特殊目的收購公司合併,上市後的第二個交易日,股價飆升375%,公司市值達到300億美元 公司大部分收入來自美國,但其起源於中國,且超過一半的員工仍在中國    梁武仁 說起上市後的強勁開局,那就不得不提微牛公司。 微牛公司(BULL.US)上周藉與特殊目的收購公司(SPAC)合併而在紐約上市,首個交易日漲幅驚人。但在過去一年里,公司與中國的關聯引起多個美國政府機構的關注,更別說它在增加收入和維持盈利能力所面臨的根本性困境,這些因素可能最終會給微牛帶來麻煩。 這家在線股票經紀公司的移動應用程序主要面向美國散戶投資者,跟Robinhood Markets(HOOD.US)類似。它於4月11日通過與SK Growth Opportunities Corp合併,在紐約證券交易所上市。次日,公司股價飆升375%,估值近300億美元。但漲勢並未持續,隨著交易量下降,該股已回吐大部分漲幅。儘管由於估值過高可能會面臨更大的壓力,但該股仍比合併完成後首日收盤價高出一倍多。 撇開上市頭幾天的戲劇性表現外,微牛借殼上市的一個技術細節可能會讓不瞭解其情況的人感到困惑。它向中國證券監督管理委員會申請批准其SPAC上市,中證監於4月8日予以批准,這顯然為交易的完成和在紐約的上市交易鋪平了路。 對於所有在海外上市的中國公司來說,這一監管程序是強制性,但對微牛而言,似乎沒有必要,因為嚴格來說,它並非一家中國公司。它的總部位於佛羅里達州,大部分收入來自美國。微牛公司的對外代表是一位非中國籍高管——公司總裁兼美國首席執行官安東尼·德尼爾(Anthony Denier),他在領英上的資料,顯示他此前的工作經歷主要是在歐洲的金融公司。 但公司確實與中國有關連,因其起源可以追溯到湖南福米信息科技有限公司,這是一家自由市場信息提供商,由阿里巴巴的前員工王安全於2016年在中國創立。 次年,微牛透過在特拉華州成立的一個實體開展經紀業務,這是其目前以美國為中心的業務模式的開端。公司網站顯示,除美國外,其在英國、南非以及香港、新加坡、日本和印度尼西亞等亞洲地區都設有辦事處,足見其未來的發展雄心,但中國並不在這些地區之列。 儘管如此,根據SK Growth上個月提交的招股說明書,微牛表示,它是自願尋求中國證監會批准的,並指出中國監管機構的規定有待解釋。SK Growth和微牛於去年2月簽署最初的合併協議,當時雙方預計在2024年下半年完成交易。 微牛尋求中國證監會支持的決定,可能是導致上市計劃延遲的原因,這在此類監管程序中並不罕見。但它確實突出了公司的中國根源,雖然公司可以在紙上淡化這段歷史,但現實情況是,公司60%以上的員工仍由其中國子公司發放工資。 與中國的關係 微牛與中國的關係也引起了美國當局的關注,因為數據安全對中美雙方來說,都是一個高度敏感的領域,印第安納州的總檢察長對微牛管理美國客戶數據的情況展開了跨州調查。兩個月後,田納西州禁止在所有政府發放的設備上使用該公司的應用程序。去年12月,眾議院中共問題特設委員會致信安東尼·德尼爾,表達對公司與中國存在「深厚關聯」的擔憂。 微牛表示,其所有美國客戶信息都存儲在當地。德尼爾上周四接受CNBC採訪時重申了這點,強調微牛從作為股票經紀公司的第一天起,就受到美國當局的監管。 他說:「我非常有信心,所有這些調查最終都會妥善解決。我知道我們為客戶提供了非常優質的服務,而且客戶的信息是安全的。」 在疫情期間,居家的民眾有閒有錢(政府發放的紓困支票),對炒股興趣激增,微牛的業務隨之迅速發展。據招股說明書,它的應用程序迄今已被下載超過5,000萬次,全球用戶超過2,300萬。 與Robinhood一樣,微牛對交易美股不收取佣金。相反,它通過將交易訂單轉給特定的莊家來獲取收入,這些莊家會為這項服務付費。此外,它還向客戶收取如保證金交易和做空等更高級功能的費用。 與大多數股票經紀商一樣,微牛擴大營收的能力與經濟和市場狀況直接相關,對該公司而言,這可能是比與中國聯繫更緊迫的問題,因為美國總統唐納德·特朗普的政策給全球經濟蒙上了巨大的陰影。公司去年前9個月的收入,實際上比2023年同期有所下降,而運營費用卻有所增加。因此,它在2024年前9個月出現淨虧損,與一年前的淨利潤相比倒退了。 綜上所述,對於似乎與韓國企業集團SK集團相關聯的SK…

簡訊:中興通訊首季淨利跌逾一成

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簡訊:快狗打車贖回基金獲利逾百萬

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

為何人形機器人無法承受智慧的重量?

人形機器人被視為具身智能實現的核心形態之一,但其與AI大模型的結合,仍有一段路要走    頭豹研究院 在生成式AI快速演進的當下,人形機器人被視為具身智能的最佳載體,但將AI大模型真正落地至這一複雜平台,卻遠比想像中困難。頭豹研究院綜合行業分析師饒立杰指出,儘管政策支持與產業資本逐漸聚焦,大模型與人形機器人結合仍面臨明顯技術與商業挑戰。 硬件是最直接的限制。以GPT-4等千億級參數模型為例,其推理過程需數十GB記憶體與上百TOPS(萬億次運算/秒)算力支援,而現階段多數人形機器人所採用的嵌入式運算平台(如輝達Jetson系列),算力僅介於10至50 TOPS,遠不足以應對大型語言模型的運算需求。這迫使機器人需仰賴雲端處理,但無論是5G或6G模組,每小時約消耗5至10W電力,加上傳輸延遲與失效風險,都不利於機器人進行實時決策。 此外,若選擇本地運行大模型,則需搭載高階AI處理器如輝達Orin,其典型功耗達15至30W,配合目前1至3kWh的機器人電池容量,將導致續航力大幅縮減,甚至縮短75%以上。對一台設計用於長時間自主工作的機器人而言,這是致命短板。 控制反應落差大 即使克服算力問題,傳感器與大模型的數據鏈整合也非易事。人形機器人在環境感知與動作控制上需在100至300毫秒內完成感知—理解—行動的反饋閉環,然而目前大型語言模型推理延遲往往達秒級,在實際應用中無法滿足即時控制需求。 舉例來說,當機器人接收到語音或視覺輸入後,需即刻決定「是否行動」、「如何行動」,但大模型計算延時過高,容易導致行動滯後甚至錯誤,特別在高風險或複雜環境中,更難以保證操作安全性與精準性。 除了技術問題,商業落地也是目前尚未解決的核心挑戰。高算力需求意味著高硬件成本,若需搭載如輝達A100等GPU,其單顆售價高達1.5萬美元,使整機成本輕易突破數萬美元,遠高於消費市場可接受的人形機器人理想價位(約為10,000美元以內)。這也直接壓縮了商用部署的投資回報率空間。 即便勉強部署,大模型在人形機器人上的應用場景仍以倉庫、工廠等半封閉環境為主,對如家庭看護、零售接待等開放性場景仍難以實現靈活適應。此外,AI模型在不同空間、語義與行為需求的泛化能力不足,也讓人形機器人的商業化缺乏穩定成長基礎。 人形機器人要真正搭載並運行AI大模型,需要算力、電源管理、控制延遲與場景泛化等多重技術突破同時發力。短期內,垂直領域的小模型或中型模型更具可行性,能在工業檢測、醫療輔助等場景中先行落地。未來隨著輕量化AI晶片與邊緣運算架構進一步成熟,AI大模型或可真正成為人形機器人的「大腦」,引領具身智能邁向更廣闊的商業前沿。 頭豹研究院中國是行企研究原創內容平台和創新的數字化研究服務提供商,擁有近百名資深分析師,聯繫方式:CS@leadleo.com 原文刊登於《時代周報》,記者為朱成呈 本文內容純屬作者個人意見,不代表咏竹坊立場 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊,請點擊這裏