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- 621.00+29.00 (+4.91%)2024/05/28 13:38 臺灣股市 已收盤 (報價延遲20分鐘)。
- 昨收592.00開盤594.00委買價620.00委賣價621.00
- 今日價格區間590.00 - 627.0052週價格區間353.50 - 785.00成交量6005 張平均成交量3227 張
- 市值127.170 億本益比 (最近12個月)22.41營運報告/法說會日期2024-08-02除權除息日-
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2024年5月13日 · 亞系外資指出，群聯短中長線題材都有驅動力，考量經濟規模和平均單價向上， 2024~2025年每股獲利有望分別從24.55元、45.54元，上看至38.4元、50.5元，2026年更 有挑戰61.82元的水準。 亞系外資指出，群聯在產品組合改善，透過布局AI相關產品，有利於毛利持穩向上，以股 價本益比來估算，也有向上空間，將本益比從目前的14倍，上調至16倍，目標價因此同步 從638元調升至808元。 心得/評論： 早上盤前發的新聞 群聯法說完 外資按讚 調升目標價 結果九點開盤一字鎖 嘻嘻 懂得就懂？
2024年2月22日 · 群聯於2023年7月發布自主研發的AI人工智慧運算服務「aiDAPTIV+AOI」，是透過群聯獨 創整合SSD的AI運算架構，將大型AI模型做結構性拆分，並將模型參數隨應用時間序列與S SD協同運行，以達到在有限的GPU與DRAM資源下，最大化可執行的AI模型，預計能有效降 低提供AI服務所需投入的硬體建構成本。 心得/評論： 群聯真是太不可思議了 一路從2百多飆上600 不知道洗掉多少人 AI連影片都能生成了 會需要更多儲存空間吧 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊 (ptt.cc), 來自: 111.71.99.184 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1708575757.A.260.html.
2024年5月14日 · 群聯昨（13）日緊急澄清，法說會釋出大陸廠商開始拋售低價庫存，主因陸企產品附加價值 較低，本季又是傳統淡季，下游系統廠手中庫存暫時也呈現充足狀態，惟群聯有其他高階產 品可供銷售，不需跟進拋售，隨著下半年傳統旺季到來，低價庫存效益仍在。 群聯強調，公司原意是要說明大陸記憶體IC設計業、模組公司產品附加價值較低 ，以聚焦NA ND閃存應用、中國大陸市占排名第一的江波龍電子為例，去年毛利率一度轉為負數，不過， 群聯毛利率都維持在30%以上，這說明群聯具備高階的研發能力和產品。
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2024年3月8日 · 群聯執行長潘健成表示，去年第4季毛利率達36%，創下歷史新高，其中因存貨回沖利益， 挹注毛利率1.4個百分點，整體稅後純益創下七季來新高。 值得一提的是在主要原廠已嚴控出貨下，群聯存貨金額高達244.1億元，平均存貨週轉天 數255日 ，不僅掌握充裕貨源，且明顯看好後市價格反彈。 群聯董事會也通過2023年下半年度盈餘分配擬發放現年度盈餘分配現金股利，每股擬配息 8.84元。 新聞來源： https://reurl.cc/2zkanX -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊 (ptt.cc), 來自: 223.136.110.226 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1709908450.A.808.html.
2021年11月22日 · 群聯：今年獎金分紅增加 明年有較大幅度調薪 2021/11/21 13:00 中央社 記者鍾榮峰台北21日電 記憶體控制晶片廠群聯電子執行長潘健成今天表示，因應物價上漲，群聯明年也會做比較 大幅度的調薪。. 他並指出，明年底可望將企業級固態硬碟（SSD）的缺口補上，將 ...
2024年5月14日 · 群聯昨（13）日緊急澄清，法說會釋出大陸廠商開始拋售低價庫存，主因陸企產品附加價 值較低，本季又是傳統淡季，下游系統廠手中庫存暫時也呈現充足狀態，惟群聯有其他高 階產品可供銷售，不需跟進拋售，隨著下半年傳統旺季到來，低價庫存效益仍在。 群聯強調，公司原意是要說明大陸記憶體IC設計業、模組公司產品附加價值較低，以聚焦 NAND閃存應用、 中國大陸市占排名第一的江波龍電子為例，去年毛利率一度轉為負數，不 過，群聯毛利率都維持在30%以上，這說明群聯具備高階的研發能力和產品。
2023年7月18日 · 群聯表示，公司深耕NAND控制晶片超過23年，近幾年已透過將AI技術導入NAND控制晶片與 演算法裡，以提升NAND儲存方案的運算效能與可靠度。 同時，群聯也建置數據科學團隊，開發並應用相關AI技術，建置世界級的驗證實驗室，加 速群聯的儲存方案快速導入各種PC、手機、汽車、伺服器、電競等應用。 群聯指出，近期隨著ChatGPT等超大型AI模型的興起，帶動AI人工智慧於未來可能輔助企 業與個人的無窮想像空間，也因為AI模型的成長速度極快，導致提供AI服務的硬體建構成 本大幅提升，其主要原因為現行AI模型主要運行於GPU與DRAM當中，但未來AI模型的成長 速度將遠超過GPU與DRAM可供給的量。
