Unitree Börsengang: Wang Xingxing beantwortet Fragen zu Bewertung, Bruch und Gewinnrückgang
Unitree Robotics
DeepSeek
Während der Roadshow zum Börsengang von Unitree beantwortete CEO Wang Xingxing über 200 Fragen zu Bewertung, möglichem Aktienkursbruch, Gewinnverlangsamung, Wettbewerb und strategischen Plänen. Er ging auf das hohe Kurs-Gewinn-Verhältnis ein, bestätigte die Zusammenarbeit mit DeepSeek und erörterte die weltweite Führungsposition des Unternehmens bei der Auslieferung humanoider Roboter.
Bei der IPO-Roadshow von Unitree Technology beantwortete CEO Wang Xingxing über 200 von mehr als 360 Fragen und ging auf Bedenken hinsichtlich eines möglichen Kursrückgangs, einer hohen Bewertung und eines langsamer werdenden Gewinnwachstums ein. Er stellte klar, dass der Ausgabepreis einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von 92,92 auf Basis des geprüften Nettogewinns für 2025 und einem Kurs-Umsatz-Verhältnis von 32,30 auf Basis des Umsatzes entspricht. Wang bestätigte, dass DeepSeek an der strategischen Platzierung mit rund 141 Millionen Yuan und einer Sperrfrist von 36 Monaten teilgenommen hat, und dass sie bei AGI, Hochleistungs-Allzweckrobotern und KI-Großmodellen zusammenarbeiten werden. Er gab an, dass Unitree im Jahr 2025 über 5.500 humanoide Roboter ausgeliefert hat und damit weltweit führend ist. Bezüglich des „Gehirn“-Mangels erwähnte er Investitionen in die WMA- und VLA-Routen. Er verriet auch, dass Unitrees selbst entwickeltes industrielles verkörpertes Gro0modell UnifoLM-X1-0 derzeit in der eigenen Fabrik getestet wird. Wang wies das Etikett „Spielzeugfirma mit Fernsteuerung“ zurück und verglich die Fernsteuerung mit einer Sicherheitsgarantie wie Lenkrad und Bremsen bei autonomen Fahrzeugen. Das Unternehmen plant, die IPO-Erlöse für Modellforschung und -entwicklung, die Entwicklung von Roboter-Körpern, die Entwicklung neuer Produkte und ein Fertigungswerk mit einer Jahreskapazität von 190.000 Einheiten zu verwenden. Wang bekräftigte das Ziel, weltweit führend bei Hochleistungs-Allzweckrobotern zu werden und AGI zu erreichen.
Quelle: QbitAI 量子位 —
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