Greater Bay Area AI Computing Tech Vergangene Ertragsentwicklung
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Die Gewinne von Greater Bay Area AI Computing Tech sind jährlich um durchschnittlich 5.9% gestiegen, während die Gewinne der Branche IT jährlich um rückläufig um 4.6% gestiegen sind. Die Umsätze sind jährlich um rückläufig 22% gestiegen.
Wichtige Informationen
5.88%
Wachstumsrate der Gewinne
10.39%
EPS-Wachstumsrate
| IT Wachstum der Industrie | 6.82% |
| Wachstumsrate der Einnahmen | -21.97% |
| Eigenkapitalrendite | -13.75% |
| Netto-Marge | -18.61% |
| Letzte Ertragsaktualisierung | 30 Jun 2026 |
Jüngste Aktualisierungen vergangener Leistungen
Recent updates
Aufschlüsselung der Einnahmen und Ausgaben
Wie Greater Bay Area AI Computing Tech Geld verdient und ausgibt. Basierend auf den neuesten gemeldeten Einnahmen der letzten zwölf Monate.
Gewinn- und Umsatzhistorie
| Datum | Einnahmen | Gewinn | Allgemeine und Verwaltungskosten | F&E-Ausgaben |
|---|---|---|---|---|
| 30 Jun 26 | 3,333 | -620 | 542 | 0 |
| 31 Mar 26 | 2,168 | -274 | 537 | 0 |
| 31 Dec 25 | 1,003 | 73 | 533 | 0 |
| 30 Sep 25 | 1,486 | 118 | 284 | 0 |
| 30 Jun 25 | 1,969 | 162 | 35 | 0 |
| 31 Mar 25 | 2,286 | -836 | 288 | 0 |
| 31 Dec 24 | 2,603 | -1,835 | 541 | 0 |
| 30 Sep 24 | 2,685 | -1,709 | 694 | 0 |
| 30 Jun 24 | 2,768 | -1,584 | 846 | 0 |
| 31 Mar 24 | 3,149 | -1,399 | 700 | 0 |
| 31 Dec 23 | 3,531 | -1,215 | 554 | 0 |
| 30 Sep 23 | 3,501 | -1,325 | 585 | 0 |
| 30 Jun 23 | 3,471 | -1,434 | 617 | 0 |
| 31 Mar 23 | 3,319 | -1,503 | 596 | 0 |
| 31 Dec 22 | 3,168 | -1,572 | 576 | 0 |
| 30 Sep 22 | 3,728 | -1,471 | 625 | 0 |
| 30 Jun 22 | 4,288 | -1,371 | 675 | 0 |
| 31 Mar 22 | 4,930 | -935 | 678 | 0 |
| 31 Dec 21 | 5,571 | -498 | 682 | 0 |
| 30 Sep 21 | 5,590 | -81 | 628 | 0 |
| 30 Jun 21 | 5,608 | 336 | 575 | 0 |
| 31 Mar 21 | 4,673 | 348 | 559 | 0 |
| 31 Dec 20 | 3,737 | 361 | 543 | 0 |
| 30 Sep 20 | 2,710 | 87 | 545 | 0 |
| 30 Jun 20 | 1,683 | -186 | 548 | 0 |
| 31 Mar 20 | 1,633 | -229 | 592 | 0 |
| 31 Dec 19 | 1,583 | -271 | 637 | 0 |
| 30 Sep 19 | 2,068 | -89 | 602 | 0 |
| 30 Jun 19 | 2,553 | 92 | 567 | 0 |
| 31 Mar 19 | 2,698 | 100 | 558 | 0 |
| 31 Dec 18 | 2,842 | 107 | 548 | 0 |
| 30 Sep 18 | 2,415 | 169 | 588 | 0 |
| 30 Jun 18 | 1,989 | 231 | 628 | 0 |
| 31 Mar 18 | 1,891 | 239 | 618 | 0 |
| 31 Dec 17 | 1,792 | 246 | 609 | 0 |
| 30 Sep 17 | 2,138 | 240 | 632 | 0 |
| 30 Jun 17 | 2,483 | 234 | 655 | 0 |
| 31 Mar 17 | 2,409 | 292 | 678 | 0 |
| 31 Dec 16 | 2,336 | 350 | 702 | 0 |
| 30 Sep 16 | 2,566 | 398 | 667 | 0 |
| 30 Jun 16 | 2,795 | 446 | 633 | 0 |
| 31 Mar 16 | 2,981 | 502 | 643 | 0 |
| 31 Dec 15 | 3,166 | 557 | 654 | 0 |
| 30 Sep 15 | 3,251 | 560 | 648 | 0 |
Qualität der Erträge: 1396 ist derzeit unrentabel.
Wachsende Gewinnspanne: 1396 ist derzeit unrentabel.
Analyse von freiem Cashflow und Gewinn
Analyse des Gewinnwachstums in der Vergangenheit
Ergebnisentwicklung: 1396 ist unrentabel, hat aber in den letzten 5 Jahren die Verluste mit einer Rate von 5.9% pro Jahr reduziert.
Beschleunigtes Wachstum: Das Gewinnwachstum des letzten Jahres kann nicht mit dem 5-Jahres-Durchschnitt von 1396 verglichen werden, da das Unternehmen derzeit nicht profitabel ist.
Erträge im Vergleich zur Industrie: 1396 ist unrentabel, was einen Vergleich des Gewinnwachstums des letzten Jahres mit der Branche IT (3.5%) erschwert.
Eigenkapitalrendite
Hohe Eigenkapitalrendite: 1396 hat eine negative Eigenkapitalrendite (-13.75%), da es derzeit unrentabel ist.
Kapitalrendite
Rendite auf das eingesetzte Kapital
Entdecken Sie starke Unternehmen, die in der Vergangenheit erfolgreich waren
Unternehmensanalyse und Finanzdaten Status
| Daten | Zuletzt aktualisiert (UTC-Zeit) |
|---|---|
| Unternehmensanalyse | 2026/09/18 11:25 |
| Aktienkurs zum Tagesende | 2026/09/18 00:00 |
| Gewinne | 2026/06/30 |
| Jährliche Einnahmen | 2025/12/31 |
Datenquellen
Die in unserer Unternehmensanalyse verwendeten Daten stammen von S&P Global Market Intelligence LLC. Die folgenden Daten werden in unserem Analysemodell verwendet, um diesen Bericht zu erstellen. Die Daten sind normalisiert, was zu einer Verzögerung bei der Verfügbarkeit der Quelle führen kann.
| Paket | Daten | Zeitrahmen | Beispiel US-Quelle * |
|---|---|---|---|
| Finanzdaten des Unternehmens | 10 Jahre |
| |
| Konsensschätzungen der Analysten | +3 Jahre |
|
|
| Marktpreise | 30 Jahre |
| |
| Eigentümerschaft | 10 Jahre |
| |
| Verwaltung | 10 Jahre |
| |
| Wichtige Entwicklungen | 10 Jahre |
|
* Beispiel für US-Wertpapiere, für nicht-US-amerikanische Wertpapiere werden gleichwertige regulatorische Formulare und Quellen verwendet.
Sofern nicht anders angegeben, beziehen sich alle Finanzdaten auf einen Jahreszeitraum, werden aber vierteljährlich aktualisiert. Dies wird als Trailing Twelve Month (TTM) oder Last Twelve Month (LTM) Daten bezeichnet. Erfahren Sie mehr.
Analysemodell und Schneeflocke
Details zum Analysemodell, mit dem dieser Bericht erstellt wurde, finden Sie auf unserer Github-Seite; außerdem bieten wir Leitfäden zur Nutzung unserer Berichte und Tutorials auf Youtube an.
Erfahren Sie mehr über das , das das Simply Wall St-Analysemodell entworfen und entwickelt hat.
Metriken für Industrie und Sektor
Unsere Branchen- und Sektionskennzahlen werden alle 6 Stunden von Simply Wall St berechnet. Details zu unserem Verfahren finden Sie auf Github.
Analysten-Quellen
Greater Bay Area AI Computing Tech Co., Ltd. wird von 1 Analysten beobachtet. 0 dieser Analysten hat die Umsatz- oder Gewinnschätzungen übermittelt, die als Grundlage für unseren Bericht dienen. Die von den Analysten übermittelten Daten werden im Laufe des Tages aktualisiert.
| Analyst | Einrichtung |
|---|---|
| Eva Lee | UBS Investment Bank |