黄仁勳氏の株式売却で約3200万ドルの売却計画を60万株以上削減

熊明青 · 发表于 2024-6-18 14:08:38

米株は6月17日の取引で、英偉達株価が上昇し、取引中の時価総額はアップルを上回り、その後下落し、終値は0.68%下落し、130.98ドル/株を報告し、時価総額は3.22兆ドルで、アップルの3.32兆ドルを下回った。米株市場価値トップ3の時価総額に英偉達氏が参加&amp ;quot;争奪戦&amp ;quot;その際、英偉達は産業チェーンにおける自身の影響力を強化しつつ、訴訟や役員の減少に直面している。
米連邦最高裁判所は月曜日、投資家が偉達氏と経営陣が市場を誤って誘導したと訴えた事件を審理することで合意した。背景には、英偉達チップが暗号化通貨の掘削活動で流行していたことがある。2018年の共同訴訟で原告は、2017年と2018年に英偉達が誤解を招く声明を発表し、英偉達の収入増加と暗号化通貨の購入との関係を希薄化したとして、英偉達と役員が関連法規に違反したと告発した。2021年、米国の裁判所はこの訴訟を却下したが、米国の第9巡回控訴裁判所はその後訴訟を再開し、その後、英偉達は米連邦最高裁判所に調停命令を請求する予定だった。米連邦最高裁は今年10月からの開廷期間中に審理する。
また、英偉達が発表した文書によると、英偉達の黄仁勲CEOは6月13日と6月14日に合わせて24万株を売却し、売却価格は127ドル～133ドルの間で3118万ドルをカバーした。これは過去3カ月間で黄仁勲が記録した2つの減持記録だ。月曜日の終値後、英偉達はまた表を発表し、黄仁勲氏は月曜日に12万株の会社株を売却し、株式の時価総額1581万ドルに及ぶと予想した。
黄仁勲氏の今回の削減は早くから計画されていた。5月末に発表された10-Q文書によると、今年3月14日、黄仁勲氏は10 b 5-1規則取引の手配を通過し、2025年3月31日までに最大60万株の普通株式を売却する。このほか、英偉達運営執行副総裁のDebora Shoquist氏、執行副総裁兼最高財務責任者のColette M.Kress氏、グローバルフィールド運営執行副総裁のAjay K.Puri氏はそれぞれ4.11万株、5万株、10.08万株の普通株式を減少させる計画で、減少時間はそれぞれ2025年6月2日、5月15日、7月11日までである。黄氏は昨年も株を減らし、2023年9月1日、5日、6日に黄氏はオプションを実行し、1日2万9700株を売り、合計約8万9100株を売った。
役員の減持計画を公表するとともに、英偉達氏は株式買い戻しを進めている。2024年4月28日までの2025年度第1四半期に、英偉達は80億ドルで990万株の普通株式を買い戻した。英偉達氏によると、同社の株式買い戻し計画は、従業員への株式発行による希薄化を相殺することを目的としている。市場要因やその他の投資機会を考慮すると、インビルタは追加の株式買い戻しを求める可能性があります。英偉達は本会計年度も株式買い戻しを継続する計画だ。今年4月29日から5月24日まで、英偉達は21億ドルで230万株を買い戻した。
過去1年半、英偉達株価と時価総額は上昇傾向を維持した。英偉達&amp ;までquot;1分解10&amp ;quot;株式分割前の最後の取引日である6月7日の終値は、英偉達の年内の株価が144.12%上昇し、2023年初めに比べて、英偉達の株価は727.61%上昇した。株式分割後、現地時間6月10日～6月17日、英偉達株価は累計8.36%上昇した。英偉達の株価変化に伴い、黄仁勲の株価は上昇した。ブルームバーグの世界の億万長者リアルタイムランキングによると、6月18日現在、黄仁勲氏は同ランキングで12位、総純資産は1150億ドルだった。
株価と時価総額は絶えず高値を打診している一方、英偉達は最近AI分野での地位を固めている。
現地時間6月17日、英偉達の公式サイトは、今週シアトルで行われたCVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）会議で自動運転ビッグチャレンジチャンピオンに選ばれ、チームが開発したHydra-MDPモデルによってエンドツーエンドの大規模運転カテゴリで優れ、400以上の世界の参加作品を超えたと複数の動態を連発した。CVPRはコンピュータビジョン分野のトップクラスの会議であることが分かった。今年のCVPRは自動車、医療保健、ロボットなどをテーマにした50編以上の英偉達論文を受け入れ、そのうち12編以上の論文が自動車関連研究に関連している。また、オンライン地図の軌跡予測に関する論文がCVPRの最優秀論文に選ばれた。現地では6月14日、英偉達はNemotron-4340 B（3400億パラメータ）シリーズモデルをオープンソースし、開発者が合成データを用いて大言語モデルを訓練するために使用した。

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