商业
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海默科技股东拟减持1%套现约5900万，连续三年亏损上半年再亏3585万
9月3日，海默科技（300084.SZ）发布持股5%以上股东股份减持预披露公告，公司第一大自然人股东窦剑文计划自公告披露之日起15个交易日后的3个月内，以集中竞价交易方式减持公司股份不超过548.76万股，占公司总股本的1%。按9月4日收盘价10.89元/股测算，本次减持对应套现金额约5900万元。 投资参考网记者梳理公告信息，本次减持原因为个人资金需要，减持股份来源为公司首次公开发行后资本公积转增股本取得的股份，以及窦剑文本人通过集中竞价、大宗交易方式增持的股份。减持窗口期为2026年9月24日至12月23日，减持价格根据实施时的市场价格确定。公告明确，本次减持计划实施不会导致公司控制权发生变化，不会对公司治理结构及持续经营产生重大影响。截至目前，窦剑文持有公司股份3379.45万股，占总股本的6.16%，本次为其年内披露的第二轮减持计划。 拉长时间维度看，窦剑文的减持已持续三年多。公开交易数据显示，窦剑文最初持股6873.68万股，占总股本的17.86%。自2023年2月首次减持以来，截至本次预披露前，已累计减持3049.15万股，累计套现金额约2.89亿元，持股比例从17.86%降至6.16%，累计下降11.7个百分点。 从减持节奏看，多轮减持均匹配股价阶段性高位。2025年9月多批次减持均价在7.7元至8.5元区间；2026年4月至7月的两轮减持，均价分别为12.05元、12.01元，均处于当年股价阶段性高位。本次预披露前，公司股价近20日累计下跌14.27%，处于阶段低位区间。 与股东持续减持对应的是公司业绩的持续承压。2024年、2025年公司归母净利润分别亏损2.28亿元、3577万元，已连续两年亏损。2026年上半年亏损态势延续，实现营业收入1.30亿元，同比下降34.20%；归母净利润亏损3585.04万元，同比下降185.48%，亏损幅度同比扩大。 公司…
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Snowflake二季度营收15.47亿美元增35%，产品收入增速连续三季抬升
美东时间9月2日（周三）美股盘后，Snowflake（NYSE:SNOW）公布了截至2026年7月31日的2027财年第二财季业绩。 先看收入。 第二财季总营收15.47亿美元，同比增长35%。公司提交给美国证券交易委员会的8-K文件中，这一数字写作15.5亿美元。 产品收入14.92亿美元，同比增长37%。 产品收入比总收入更关键。Snowflake采用消费型收入模式，客户使用平台计算、存储和数据传输资源时才确认收入，因此产品收入更能反映真实使用量和客户消费意愿。 增速的斜率，是这份财报最被看重的一组数字。 CFO Brian Robins表示，第二财季是公司”连续第三个季度产品收入增长加速”，背后既有核心数据平台需求支撑，也有AI收入明显提升。 把三个季度排在一起看：2026财年第四财季产品收入增速为30%，2027财年第一财季为34%，第二财季为37%。 CEO Sridhar Ramaswamy的说法是，Snowflake正在”驱动企业AI革命”，AI持续强化公司业务优势，在业务各环节产生飞轮效应。 利润端分两个口径。 非GAAP口径下，第二财季营业利润2.37亿美元，对应营业利润率15.3%，高于上年同期的11%。调整后稀释每股收益0.62美元，高于分析师预期的0.45美元。 GAAP口径下，公司仍处于亏损。第二财季GAAP营业亏损2.63亿美元，营业亏损率17%，上年同期为30%；GAAP净亏损1.92亿美元，每股摊薄亏损0.55美元，上年同期净亏损2.979亿美元、每股亏损0.89美元。 毛利层面同样是两个口径。第二财季GAAP产品毛利10.574亿美元，毛利率70.9%；非GAAP产品毛利11.141亿美元，毛利率74.7%，两者相差3.8个百分点。 费用结构显示运营杠杆在释放。非GAAP口径下，销售及营销费用…
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知名风投a16z：过去75年的“创新方法论”，AI已经彻底改写
近日，在a16z最新播客节目中，普通合伙人Martin Casado、Erik Torenberg与董事会合伙人Steven Sinofsky展开了一场深度对话：AI在数学领域的突破意味着什么？创新的底层逻辑是否正在被重写？初创公司与大厂的竞争格局又将如何演变？ 三位讨论者认为，过去75年支撑整个计算机产业的基本假设，正在被AI逐条重新检验。其中最关键的一条——创新是工程问题，不是资金问题——已经失效。AI正在改写创新的底层经济逻辑：从工程约束转向资本约束，20人团队如今能有效部署10亿美元。这一判断直接影响对初创公司vs大厂竞争格局、风险投资逻辑乃至AI能力边界的判断。 从算盘到AI：抽象层级的75年跃迁 Sinofsky拿出一本1953年IBM的宣传册。 封面上，原子轨道环绕着人头，开篇第一句话是：“人类花了数百万年才认识到轮子的用处。” 那本册子里，IBM用了整整一页解释什么是“数字计算机”——输入、存储、运算、控制、输出。 Sinofsky说：“这就是75年来我们理解计算机的方式。” 从算盘到计算尺，从差分机到个人电脑，从图形计算器到云计算——每一次技术跃迁，本质上都是“抽象层级的上移”。低层级的问题被封装，人类在更高层级上解决新问题。 TI-85图形计算器出现时，数学老师们集体恐慌：“我们的专业要完了。”Sinofsky说： 但他们没有抱怨微积分的出现，因为微积分对他们来说已经是起点。人们对变化的反应，远比对基准线的反应激烈。 AI解出数学难题，引发的恐慌，与当年图形计算器如出一辙。 AI解数学：突破还是“游戏高手”？ 近期，有人让Claude尝试求解黎曼猜想，在数学界引发广泛讨论。 对此，Casado直接泼了一盆冷水。 把所有年份里研究这些问题的博士后工资加起来，总金额并不大。这意味着市场从来没有真正把解决这些问题当成优先级。所以我不确定，解出这些题，能证明AI…
