L'utile netto rettificato è balzato del 75,4% su base annua, raggiungendo 1,512 miliardi di dollari, superando 1,4 miliardi di dollari per due trimestri consecutivi. Questo risultato dimostra una redditività sostenuta e una crescita stabile, basate su solide fondamenta.
Grazie alla sua strategia di ecosistema intelligente "Human x Car x Home", i tre settori principali di Xiaomi – smartphone, veicoli elettrici intelligenti ed elettrodomestici intelligenti – hanno registrato una forte crescita nel secondo trimestre. Il fatturato derivante dagli smartphone ha raggiunto i 6,37 miliardi di dollari, con una produzione in crescita per l'ottavo trimestre consecutivo e il mantenimento della posizione tra i primi 3 a livello globale per 20 trimestri consecutivi.
Il segmento dei prodotti IoT e dei prodotti di consumo intelligenti ha stabilito un nuovo record di fatturato pari a 5,418 miliardi di dollari, in crescita del 44,7% su base annua, trainato da un aumento del 66,2% delle vendite di elettrodomestici intelligenti.
I ricavi derivanti da veicoli elettrici intelligenti, intelligenza artificiale e altre nuove iniziative hanno raggiunto i 2,982 miliardi di dollari, con un forte aumento del 234% su base annua. I soli ricavi derivanti dai veicoli elettrici hanno superato per la prima volta i 2,8 miliardi di dollari, segnando un traguardo significativo per questo segmento.
In particolare, Xiaomi ha compiuto progressi significativi anche nel campo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni per l'intelligenza artificiale. A maggio, l'azienda ha rilasciato ufficialmente e reso open source il suo modello di linguaggio di grandi dimensioni multimodale MiMo-VL-7B. Entro luglio, 12 articoli di ricerca di Xiaomi sui modelli di linguaggio di grandi dimensioni erano stati accettati per la pubblicazione presso importanti conferenze globali , tra cui ICCV 2025 e ACL 2025, a conferma delle sue capacità innovative nella ricerca sull'IA.
Fonte: https://www.sggp.org.vn/doanh-thu-quy-2-2025-cua-xiaomi-toan-cau-dat-1624-ty-usd-post809253.html








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