سوق التنجستن في مرحلة تنافسية عالية، والتركيز على جولة جديدة من أسعار شراء العقود الطويلة للشركات الكبرى في مجال التنجستن
أفادت Golden Ten Data في 20 مارس أن أسعار التنجستن المحلية هذا الأسبوع شهدت تعديلاً طفيفاً وضعفاً، تلتها حالة من الترقب والاستقرار، حيث سادت السوق حالة من الحذر في التداول، واشتدت المنافسة بين البائعين والمشترين، وتمت الصفقات بناءً على الحاجة الفعلية فقط. لا تزال ندرة الموارد هي العامل الرئيسي لدعم الأسعار، لكن الحذر من الأسعار المرتفعة في الأسواق النهائية وحذر السيولة يحدان من إتمام الصفقات. حالياً، سوق التنجستن في مرحلة تنافسية مرتفعة، والأسعار تفتقر إلى محفزات اتجاهية جديدة، مع سيطرة حالة الترقب على السوق. في الفترة الأخيرة، يتركز الاهتمام على أسعار الشراء الجديدة لعقود التنجستن طويلة الأجل لدى الشركات الكبرى، بالإضافة إلى بيانات الاستيراد والتصدير لمنتجات التنجستن خلال شهري يناير وفبراير.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
انخفضت LVMH بنسبة 37% هذا العام، بعدما كانت أعلى سهم من حيث القيمة السوقية في أوروبا، خرجت الآن من قائمة العشر الأوائل.
انخفض سهم LVMH يوم الثلاثاء بنسبة 2.6%، وتراجعت قيمتها السوقية إلى 2010 مليون يورو (حوالي 2320 مليون دولار)، أي أقل بقليل من L'Oréal، لتخرج من قائمة أكبر عشرة شركات في أوروبا للمرة الأولى منذ عام 2017. سهم LVMH انخفض هذا العام بنسبة 37%، ليعود إلى نفس المستوى الذي بلغته أثناء إغلاق المتاجر العالمية بسبب الجائحة. ومع تراجع الطلب على السلع الفاخرة، قامت عدة بنوك استثمارية بخفض تصنيف LVMH.

بيسنت: ملتزمون بالحفاظ على قوة وعمق سوق سندات الخزانة الأمريكية
تخطط Meta لنشر شريحة ذكاء اصطناعي مطورة داخلياً في النصف الأول من العام المقبل بهدف خفض التكاليف وتقليل الاعتماد على Nvidia.
ستبدأ Meta باستخدام الجيل الثالث من شريحتها الذاتية لتقنيات الذكاء الاصطناعي MTIA 450 في مراكز البيانات في النصف الأول من العام المقبل، ومن المتوقع أن يدخل الجيل الرابع مراكز البيانات في نهاية عام 2027. ووصل التزام Meta بنشر شرائحها الذاتية في الأشهر الـ12 القادمة إلى ما يعادل استهلاك طاقة يفوق 1 جيجاواط. وأكد نائب رئيس الهندسة في Meta، Yee Jiun Song، أن الشريحة الذاتية أكثر كفاءة وأقل استهلاكًا للطاقة عند تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مقارنة بالمنتجات الحالية التي توفرها Nvidia.
