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Arm Holdings價格

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$7,420.11
+$580.69(+8.49%)

*頁面數據最近更新時間:2026-04-24 21:38 (UTC+8)

至 2026-04-24 21:38,Arm Holdings (ARM) 股票報價為 $7,420.11,總市值為 $6.59兆,本益比為 141.57,股息率為 0.00%。 當日股票價格在 $6,646.80 至 $7,505.05 之間波動,當前價格較日內低點高 11.63%,較日內高點低 1.13%,成交量為 1,382.30萬。 過去 52 週,ARM 股票價格區間為 $3,158.26 至 $7,505.05,當前價格距 52 週高點 -1.13%。

ARM 關鍵數據

昨日收盤價$5,541.32
市值$6.59兆
成交量1382.30萬
本益比141.57
股息收益率 (TTM)0.00%
攤薄每股收益 (TTM)0.75
淨利潤(會計年度)$250.08億
營收(會計年度)$1265.26億
下次財報日期2026-05-06
每股收益預測0.58
營收預測$465.35億
流通股數11.89億
Beta 值(1 年)3.338

ARM 簡介

Arm Holdings plc 為半導體公司和原始設備製造商設計、開發及授權中央處理器產品及相關技術,協助其開發產品。其產品包括微處理器、系統智慧財產權(IP)、圖形處理單元、物理IP及相關系統IP、軟體、工具及其他相關服務。其產品應用於多個市場,如汽車、計算基礎設施、消費科技及物聯網。公司在美國、中國大陸、台灣、韓國及國際市場運營。公司成立於1990年,總部位於英國劍橋。Arm Holdings plc 為 Kronos II LLC 的子公司。
所屬板塊技術
所屬行業半導體
CEORene Anthony Andrada Haas
總部Cambridge,None,GB
員工人數(會計年度)8,330.00
年均收入(1 年)$1518.92萬
員工人均淨利潤$300.22萬

Arm Holdings (ARM) FAQ

Arm Holdings (ARM) 今天的股價是多少?

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Arm Holdings (ARM) 當前報價 $7,420.11,24 小時變動 +8.49%。52 週交易區間為 $3,158.26–$7,505.05。

Arm Holdings (ARM) 的 52 週最高價和最低價是多少?

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Arm Holdings (ARM) 的本益比 (P/E) 是多少?說明了什麽?

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Arm Holdings (ARM) 的市值是多少?

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Arm Holdings (ARM) 最近一季的每股收益 (EPS) 是多少?

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Arm Holdings (ARM) 現在該買入還是賣出?

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哪些因素會影響 Arm Holdings (ARM) 的股價?

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如何購買 Arm Holdings (ARM) 股票?

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風險提示

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其他交易市場

Arm Holdings (ARM) 今日新聞

2026-04-15 06:36

輝達的 Arm 架構 PC 晶片 N1 開發板曝光,市場進入在即

門戶新聞訊息,4月15日——NVIDIA 的 N1 開發板是一款基於 Arm 的系統單晶片 (SoC),用於與 Windows PC ;該產品自 2024 年底起與 MediaTek 共同開發,近日出現在中國的二手交易平台上。該板載有 SK Hynix LPDDR5X 記憶體模組,售價為 9,999 元 (約 $1,370)。 人們認為 N1/N1X 晶片是 NVIDIA 在其 DGX Spark AI 工作站中使用的 GB10 的衍生型,已針對筆電環境調整時脈速度、記憶體頻寬與核心數。N1X 將 10 顆高效能 Arm Cortex-X925 CPU 核心、10 顆省電的 Cortex-A725 核心以及 Blackwell GPU 核心整合在一起,目標是提升 Arm 架構 Windows 筆電上的遊戲與內容創作能力。 NVIDIA 執行長 Jensen Huang 去年 9 月曾在與 Intel 的一場公告中首次提及 N1 晶片,表示該晶片將用於 DGX Spark 及類似產品。預計該晶片將在 GTC 2026 正式亮相,該活動將於 6 月 1-4 日與 Computex Taipei 同期舉行。據報導,Lenovo 與 Dell 正在準備相關產品的發表。

2026-04-10 06:31

SK 電信攜手 Arm 與 Rebellions 開發 AI 資料中心推理解決方案

門戶新聞消息,4 月 10 日,SK 電信宣布與英國晶片設計公司 Arm 及韓國 AI 晶片新創企業 Rebellions 簽署三方諒解備忘錄(MOU),共同開發 AI 資料中心推理伺服器解決方案。根據協議,三方將結合 Arm 新發布的 AGI CPU 與 Rebellions 預計於今年第三季度推出的 AI 加速晶片 RebelCard,聯合開發 AI 推理伺服器,並在 SK 電信的 AI 資料中心進行測試與驗證。其中,Arm AGI CPU 針對高密度推理環境與大規模 AI 部署最佳化,RebelCard 則專為大規模 AI 推理設計。

2026-03-25 08:05

芯片行业最安全的中间商,走上了一条最危险的路

40 億美元和 150 億美元之間,隔著的不是增長曲線,是一次商業模式的自我顛覆。 3 月 24 日,Arm 在舊金山發布了公司 35 年歷史上第一顆自研數據中心 CPU。這顆名為 AGI CPU 的晶片搭載 136 個 Neoverse V3 核心,台積電 3nm 工藝,300W TDP,Meta 是第一個客戶,年內大規模部署。同時宣布合作的還有 OpenAI、Cerebras、Cloudflare、SAP 和 SK Telecom。 Arm CEO Rene Haas 在發布會上給出了一組目標數字,他表示晶片業務到 2031 年要做到 150 億美元年營收,全公司總營收 250 億美元,每股收益 9 美元。 這組數字意味著什麼?Arm 整個公司 FY2025(截至 2025 年 3 月)的總營收是 40.07 億美元,據 Arm 年報數據,其中授權收入 18.39 億美元,版稅收入 21.68 億美元,毛利率 97%。換句話說,一家年營收 40 億美元的公司,要在 5 年內僅靠一個新業務做出接近英特爾整個數據中心部門的規模。據英特爾 2024 Q4 財報,英特爾 DCAI(數據中心與 AI)部門 2024 年全年營收 128 億美元。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b28ad97cef-f349f58fa5-8b7abd-ceda62) 從 40 億到 150 億,3.7 倍的跨越背後,是 Arm 正在嘗試從一家純 IP 授權公司變成同時賣設計圖和成品的混合體。這在晶片行業沒有先例。 為什麼 Arm 要冒這個險?答案藏在它的客戶名單裡。 過去三年,Arm 最大的數據中心客戶都在做同一件事。據 AWS 公開數據,亞馬遜已經把超過 50% 的 EC2 算力遷移到自研的 Graviton 晶片上,最新的 Graviton5 達到 192 核。據 Google Cloud 披露,谷歌的 Axion 晶片已經承載了超過 3 萬個內部應用遷移,能效提升 80%。微軟的 Cobalt 200 同樣基於 Arm Neoverse 架構,台積電 3nm 工藝,132 核。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-c5de4f78e1-d55712aa2b-8b7abd-ceda62) 這些雲廠商用的都是 Arm 的架構授權,但晶片是自己設計、自己流片、自己部署。Arm 從中賺到的是授權費和版稅,而不是晶片的利潤。當越來越多的算力需求被這些自研晶片消化掉,Arm 在數據中心的收入天花板就越來越清晰。 把 Arm 過去四年的營收結構攤開看,這個天花板的輪廓更加具體。據 Arm 歷年財報,FY2022 至 FY2025,全公司總營收從 27 億美元增長到 40 億美元,年均增長約 14%。其中版稅收入從 15.62 億增長到 21.68 億,授權收入從 11.41 億增長到 18.39 億。版稅增速已經從前幾年放緩到 20%,而這 20% 的增長很大一部分來自移動端 Armv9 架構的升級換代,不是數據中心。 ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bc18c9e7b5-cd622fbbbf-8b7abd-ceda62) 按這個增速外推,即使授權和版稅收入都維持 20% 左右的年增長,到 2031 年也只能做到約 100 億美元。剩下的 150 億美元,必須從一個今天還不存在的業務裡長出來。這就是 Arm 要自己造晶片的算術邏輯。 Arm 選擇自己造晶片,本質上是在跟自己的客戶競爭。一個賣建築圖紙的公司開始自己蓋樓了,而它的圖紙買家們已經蓋了好幾年。 這就是 136 核 AGI CPU 的真正背景。據 The Register 報導,這顆晶片基礎頻率 3.2 GHz,最高 3.7 GHz,12 通道 DDR5 記憶體,每核 6 GB/s 帶寬,96 條 PCIe 6.0 通道,支持 CXL 3.0。Arm 把它定位為「agentic AI 雲時代的算力基礎」,專攻 AI 推理中的 CPU 端任務調度和數據流管理,而非直接與 GPU 競爭。 市場份額的變化節奏也很說明問題。據 Omdia 估算,2025 年 Arm 架構伺服器在全球的出貨占比約 21%,增速 70%。但在超大規模數據中心內部,這個比例已經接近 50%。x86 的 40 年壟斷不是在崩塌,是在被一個晶片一個晶片地取代。 Arm 自研晶片的風險不在技術,在關係。Meta 願意做第一個客戶,一定程度上是因為 Meta 自己沒有像亞馬遜或谷歌那樣成熟的自研晶片項目。但亞馬遜、谷歌、微軟會怎麼看這件事?一個供應商開始跟你搶生意,你還會把最核心的架構授權交給它嗎? Arm 的賭注是,數據中心的總蛋糕增長速度快於客戶關係惡化的速度。Rene Haas 顯然相信,AI 時代對 CPU 的需求增量足夠大,大到自研晶片和架構授權可以共存。150 億美元的目標就是對這個判斷的定價。 35 年賣圖紙,第一次自己蓋樓。圖紙還在賣,樓也在蓋,就看同一塊地上擠不擠得下。 點擊了解律動BlockBeats 在招崗位 **歡迎加入律動 BlockBeats 官方社群:** Telegram 訂閱群:https://t.me/theblockbeats Telegram 交流群:https://t.me/BlockBeats_App Twitter 官方帳號:https://twitter.com/BlockBeatsAsia

2026-01-29 07:59

Gate合約股票專區1月29日首發上線MSFT、IBM等10隻美股永續合約,支持1-20倍槓桿交易

Gate News bot 消息,据 2026 年 1 月 29 日,Gate 官方公告 Gate 合约股票专区将于 2026 年 1 月 29 日 19:00 (UTC+8) 首发上线 MSFT、IBM、INTC、MCD、CSCO、ASML、LLY、MRVL、UNH、ARM 十只美股永续合约实盘交易,合约以 USDT 结算。 上线的交易对包括 MSFT/USDT、IBM/USDT、INTC/USDT、MCD/USDT、CSCO/USDT、ASML/USDT、LLY/USDT、MRVL/USDT、UNH/USDT、ARM/USDT,用户可选择 1-20 倍杠杆进行做多和做空交易。

Arm Holdings (ARM) 熱門動態

MetaNomad

MetaNomad

6小時前
我剛剛在讀關於中興的歷史,突然想到一個奇怪的想法——今天對晶片的戰爭已經不再是八年前的模樣。 你還記得中興的故事嗎?2018年4月,美國商務部發布了一個非常輕微的禁令:不允許出口晶片、不允許出口軟體、什麼都不允許來自美國。這家擁有8萬員工、營收超過一兆人民幣的公司,瞬間停止運作。沒有高通晶片就沒有基地台,沒有谷歌的Android授權就沒有手機。一切崩潰了。僅僅用了23天,中興就承認其主要業務已經無法繼續。為了生存,他們付出了14億美元的代價。 但這一次,對人工智慧的戰爭完全走上了不同的路。 當美國在2022年10月首次限制出口NVIDIA的A100和H100晶片時,大家都認為這是終點。接著2023年10月、2024年12月,又來了第二輪、第三輪的限制。持續升級,封鎖越來越嚴。但這一次,中國企業沒有放棄——選擇了一條更艱難的道路。 真正的問題不在晶片本身,而在於一個叫CUDA的系統。這是NVIDIA自2006年起開發的一套計算系統,已經成為整個人工智慧產業的基礎。每個主要的框架,從Google的TensorFlow到Meta的PyTorch,都深度依賴CUDA。專攻AI的博士生從第一天起就在CUDA環境中學習。每一行代碼都在鞏固NVIDIA的壟斷。到2025年,CUDA系統中已有450萬開發者,超過4萬家全球公司在使用。全球超過90%的AI開發者都與NVIDIA有關聯。 這才是真正的戰壕。CUDA是一個可持續的輪子——用得越多,工具和庫越豐富,環境越繁榮,吸引的開發者也越多。一旦這個輪子開始轉動,幾乎不可能停止。 但中國人找到了脫困的方法——不是直接與NVIDIA在晶片上競爭。 解決方案來自算法。從2024年底到2025年,中國的AI公司都轉向了混合專家模型。思路很簡單:不啟用整個模型,而是將其拆分成多個小專家,只激活與任務最相關的部分。DeepSeek V3就是一個明顯的例子——擁有6710億參數,但在推理時只激活37億,僅佔全部的5.5%。 結果是?訓練成本大幅降低。DeepSeek用2048個H800處理器,訓練58天,花費557.6萬美元。GPT-4的訓練成本約為7800萬美元。兩者相差一個層級。這也直接反映在價格上——DeepSeek比Claude便宜25到75倍。到2026年2月,OpenRouter上中國模型的份額在短短三週內飆升127%。去年還不到2%,現在已接近60%。 但這只是推理的解決方案。訓練問題仍未解決。 這就需要本土晶片了。2025年,一家本土公司在江蘇建成了一條長148米的生產線,從簽約到投產只用了180天。完全自主設計的龍芯3C6000處理器,搭配清華大學的太初元氣T100卡。這條線每分鐘生產五台伺服器,投資11億人民幣,目標年產10萬台。 更重要的是——這些晶片已經開始承擔真正的訓練任務。2026年1月,智譜AI與華為合作,推出了GLM-Image模型,這是第一個完全在中國本土晶片上訓練的高端圖像生成模型。2月,超大型“明星”模型在中國本地的數萬個計算節點上進行訓練。 這是質的飛躍。推理只需要普通晶片,但訓練需要巨大的計算能力和極高的帶寬。這將需求提升十倍。華為的昇騰系列是關鍵解決方案。到2025年底,昇騰環境的開發者已超過400萬,合作伙伴超過3000家,43個主要模型在昇騰上訓練,超過200個開源模型被調整。2026年3月的MWC上,華為推出了全新的SuperPoD架構。昇騰910B的算力已達到NVIDIA A100的水平。差距仍在,但已從“不可用”變成“易於使用”。 不能等到晶片完全成熟才推廣。必須在足夠的範圍內開始部署,並用實際業務需求推動發展。字節跳動、騰訊、百度都計劃在2026年將本土計算伺服器的進口量翻倍。工信部宣布,中國的智能計算規模已達1590 EFLOPS。2026年將是推廣本土計算的關鍵年份。 還有一個沒有人注意到的因素——電力。 2026年初,弗吉尼亞州暫停了新建數據中心的許可。喬治亞緊隨其後。伊利諾伊和密歇根也採取了限制措施。2024年,美國數據中心的電力消耗已達183太瓦時,約佔總消耗的4%。預計到2030年將翻倍,達到426太瓦時,甚至超過12%。Arm的CEO預計,到2030年,AI數據中心將消耗美國20-25%的電力。美國的電網已經很緊張。PJM電網覆蓋13個州,容量短缺6 GW。到2033年,美國將面臨175 GW的缺口。批發電價在數據中心區域已上漲267%。 而中國的情況完全相反。年發電量為10.4萬億千瓦時,而美國為4.2萬億。中國的產量是美國的2.5倍。家庭用電在中國只佔15%,在美國則高達36%。這意味著中國有更大的工業用電,能用來推動計算。美國AI公司所在區域的電價約為每千瓦時0.12-0.15美元,而中國西部地區約為0.03美元——僅為美國的四分之一到五分之一。 當美國面臨電力危機時,中國的AI卻悄然走向國際。這次走出去的,不是產品或工廠,而是Token——由AI模型處理的最小單位。這些Token在中國的計算工廠生產,然後通過海底電纜傳輸到全球。 DeepSeek的用戶分佈講述了一個清楚的故事:中國本土30.7%,印度13.6%,印尼6.9%,美國4.3%,法國3.2%。支持37種語言,在巴西等新興市場非常流行。全球有2.6萬家公司有帳戶,3,200家機構使用了企業版。2025年,58%的新興AI公司將DeepSeek納入技術架構。在中國,DeepSeek佔據了89%的市場份額。在受制裁國家,份額在40%到60%之間。 這與40年前的產業獨立戰爭如出一轍。1986年,東京簽署了美日半導體協議,受到美國巨大壓力。主要條款包括:開放半導體市場,讓美國佔有至少20%的份額;禁止以低於成本的價格出口日本晶片;對價值3億美元的出口徵收100%的罰款。同時,美國拒絕了富士通收購飛兆的請求。 到1988年,日本控制了全球半導體市場的51%,而美國只有36.8%。在全球前十的公司中,日本佔了六席——NEC第二,東芝第三,日立第五,富士通第七,三菱第八,松下第九。但簽署協議後,一切都變了。美國利用301條款全面施壓,同時支持三星和海力士打壓日本市場,低價競爭。日本的DRAM市場份額從80%跌到10%。到2017年,日本在IC市場的份額僅剩7%。巨頭們要么分拆,要么被收購,要么退出。 日本的悲劇在於,它甘願成為全球最好的產品供應商,卻從未思考建立一個獨立的系統。當潮流退去,它才意識到自己一無所有,只有生產。 而今天的中國,站在一個截然不同的十字路口。我們面臨外部巨大壓力——晶片限制不斷升級,但我們選擇了一條更艱難的道路:從算法優化,到本土晶片從推理到訓練的飛躍,到4百萬開發者的Ascend系統,再到Token的全球布局。每一步都在建立一個中國自己擁有的產業體系,這是日本從未做到的。 2026年2月27日,三家本土晶片公司同日發布了性能報告。結果喜憂參半——一半火,一半水。第一家營收增長了453%,首次盈利;第二家增長243%,但虧損1億美元;第三家增長121%,虧損8億美元。 NVIDIA壟斷留下的95%的空白,正逐步被本土企業的數字填補。無論目前表現如何,市場都需要一個替代選擇。這是一個由地緣政治緊張帶來的罕見結構性機遇。 財務損失不是管理失誤——這是為了建立自主生態系統而必須付出的戰爭稅。研發投入、軟體支持、人力成本,工程師們一個接一個解決翻譯問題。這些財務報告真實反映了這場對計算力的戰爭,比任何工業報告都更真實。這不是一場鼓舞人心的勝利,而是一場在前線激烈交戰、血流成河的戰鬥。 但戰爭的形態已經改變。八年前,我們問“我們能否生存?”。今天,我們問“為了生存,必須付出多少代價?”。而這個代價,就是進步。
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