微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 阿里巴巴IPO股票定价68美元 募集资金218亿美元

阿里巴巴IPO股票定价68美元 募集资金218亿美元

2014-09-19 09:25
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2014-09-19 09:25 CNET科技资讯网

华尔街日报周四报道说,阿里巴巴上市的股价定在68美元每股,这是美国史上最大规模的IPO行动。阿里巴巴将从此次上市获得218亿美元,马云,软银和雅虎将从上市获益。

阿里巴巴IPO股票定价68美元 募集资金218亿美元

上市获得的资本将不仅会加速阿里巴巴国内快速增长与领先,还为公司扩张其它市场提供帮助,比如有亚马逊和eBay存在的美国。

不过,正面的竞争不会很快发生,阿里巴巴很好的谋划其行动,它在美国投资了多个零售业务。

Forrester分析师Kelland Willis说:“对任何人来说,不考虑阿里巴巴都是犯傻。他们有很清晰的全球化蓝图,阿里巴巴是行业的又一颠覆者。”

阿里巴巴旗下拥有一系列电子商务业务,著名的如淘宝,天猫,聚划算,阿里云等。和亚马逊不同,阿里巴巴并不自己出售任何商品。它依靠广告和佣金赚钱。

去年,阿里巴巴商品销售额超过了2400亿美元,而亚马逊和eBay加起来的销售额不到2000亿美元。此外,阿里巴巴的利润率在40%以上。亚马逊和eBay利润率统共只有15%。上个季度,亚马逊实际亏损1.26亿美元。

2012年3月至2013年3月,阿里巴巴收入56亿美元。今年,这一数字有望继续攀升,光在上个季度,阿里巴巴就收入25亿美元。

阿里巴巴的巨额上市开创了新的里程碑,不仅仅是它筹集的资金庞大,而且其成长迅速。传统来讲,美国是一个巨大而富有吸引力的零售市场,但美国零售模式在其它地方很少取得成功。在其它大型市场,比如中国和印度,这里的潜在客户很多,但他们花钱更少。阿里巴巴的成功证明他们能够有所改变。

乔治城大学金融学副教授Sandeep Dahiya说:“阿里巴巴证明,如果你拥有一个庞大的国内市场,你就能够建立一家全球公司。”

去年,阿里巴巴的活跃买家数量达到2.31亿,占中国整个3.02亿网购者的76%。

马云期望将阿里巴巴带向中国之外的地方。

马云周一对记者表示:“在美上市后,我们将在欧洲和美国开展我们的业务。我们不会放弃亚洲市场,因为,就像我说过的那样,我们不是一家来自中国的公司,我们只是碰巧生在中国的互联网公司。”

阿里巴巴正在试水美国市场。它成立了11 Main时尚精品,专业体育用品,婴儿用品与高科技产品网站。Willis表示,只能邀请注册的11 Main采用大图呈现,使人赏心悦目,但与eBay或Amazon的搜索器相比,它的搜索过滤器有诸多局限。

阿里巴巴收购了两家拍卖网站,Vendio Services和Auctiva。Forrester预计,阿里巴巴很有可能将展开更多收购,同现有的厂商一道帮助自己挺进美国。

Forrester认为:“阿里巴巴可能采取大收购或耗时数年进行一系列收购,最终形成一个平台,与美国的亚马逊,苹果,eBay和Facebook竞争。”

梳理下阿里巴巴在美国的投资可以帮助理解阿里巴巴的意图。

在零售方面,阿里巴巴投资了ShopRunner品牌物流服务公司,此外,阿里巴巴还持股Fanatics在线体育用品零售商,奢侈品古董网站1stdibs.com。目前来说,阿里巴巴可能更多的是利用这些网站为中国市场提供产品,但线下来讲,阿里巴巴可以利用这些网站的经验帮助其扩展美国市场。

阿里巴巴还投资了几款美国移动应用程序:互助租车Lyft,Quixey移动应用搜索引擎以及移动聊天和通话应用Tango。

Willis认为,这些应用程序的主要价值是数据。阿里巴巴能够利用这些应用获得数据分析消费者的偏好,喜欢哪些程序。

阿里巴巴在美国做大仍然需要时间。目前,公司将继续专注在中国的发展。马云很清楚,美国的电子商务行业已经高手云集,阿里巴巴需要有智慧,给这个市场带来新的东西。

马云说:“美国的电子商务就像一道甜点。它仅仅是你主营业务的补充。在中国,因为商业的架构太糟糕,电子商务才变成了主流。”

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • LLM情境调节与持续工作流程提示:革新化学分子式的多模态验证技术

    LLM情境调节与持续工作流程提示:革新化学分子式的多模态验证技术

    这项研究探索了如何通过"LLM情境调节"和"持续工作流程提示"技术来提高大型语言模型在验证化学分子式时的准确性。研究者发现,普通提示方法往往不可靠,因为LLM倾向于自动"纠正"错误而非指出它们。然而,通过精心设计的情境调节提示,研究成功引导Gemini 2.5 Pro不仅识别出文本中的错误,还发现了之前人工审阅未察觉的图像中的分子式错误。这一概念验证研究表明,即使不修改模型本身,也能通过适当的提示策略显著提高LLM在科学技术文档细节验证中的表现。

  • 微生物显微图像分割新突破:复旦大学研究团队借助多模态大语言模型统一显微镜下的"万物分割"

    微生物显微图像分割新突破:复旦大学研究团队借助多模态大语言模型统一显微镜下的"万物分割"

    复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合,解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术,该模型在9个领域内数据集上提升了7.71%的分割准确度,在10个从未见过的数据集上也展现了10.08%的性能提升。这一统一框架能同时处理光学和电子显微镜图像,大大提高了生物医学图像分析的效率和准确性,为科研人员提供了强大的自动化分析工具。

  • 用强化学习让大语言模型为汇编代码提速:斯坦福团队的优化探索

    用强化学习让大语言模型为汇编代码提速:斯坦福团队的优化探索

    斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型,使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集,并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明,训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比,超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会,如用单一指令替代整个循环,为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。

  • 播放师傅变声魔术:让你的录音遵循参考风格的推理时间优化新方法

    播放师傅变声魔术:让你的录音遵循参考风格的推理时间优化新方法

    这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法,通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识,解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型,将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明,该方法显著优于基准方法,参数均方误差降低了33%,并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-