1.4亿元,山东钢铁预计前三季度扭亏为盈,“吨钢降本超60元”是关键
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虽然钢铁行业仍处于下行周期,但作为区域龙头,山东钢铁(600⭐022.SH,股价1.57元,市值167.97亿元)在今年前🎉三季度有了复苏迹象。 10月9日盘后,山东钢铁发布20💯25年三季度业绩预告,经初步测算,公司预计前三季度实现归母净😜利润约1.40亿元,与上年同期亏损14.51亿元相比,成功扭😴亏为盈。 业绩预告揭示了其盈利能力持续向好的秘诀:公司🤩在降本增效上取得了卓越成就,吨钢降本超过60元,购销差价同比🤯提升超200元/吨。 从“亏14.5亿元”到“赚1.4😢亿元” 根据山东钢铁披露的2025年三季度业绩预告,公😎司财务状况实现了全面改善,与去年同期形成了鲜明对比。 😀公告显示,经公司财务部门初步测算,“预计2025年前三季度经⭐营业绩持续向好,盈利能力显著提升,实现利润总额6.32亿元左🙄右,比上年同期增利约21.96亿元;实现归属于上市公司股东的😅净利润1.40亿元左右,比上年同期增利约15.91亿元”。 🔥 在扣除非经常性损益后,山东钢铁主营业务的盈利能力同样大😡幅增强。“预计2025年前三季度,实现归属于上市公司股东的扣🥳除非经常性损益的净利润1.38亿元左右,比上年同期增利约16👏.13亿元”。 体现在每股收益上,这一巨大的反差更为直😘观。山东钢铁预计2025年前三季度每股收益约为0.0131元🤩,而上年同期为-0.1361元 。 《每日经济新闻》记😀者注意到,这一积极的业绩趋势在公司2025年半年度报告中已初👍露端倪。 山东钢铁半年报显示,尽管公司上半年实现营业收🌟入368.06亿元,同比下降18.60%,但通过提升经营质量👍,毛利率达到6.02%,较上年同期增加了4.15个百分点。最👏终,公司在上半年实现了1252.58万元的归母净利润。 ⭐ “算账经营”驱动吨钢成本锐减 在钢铁行业“供强需弱格😎局尚未完全改变”的严峻背景下,山东钢铁能够实现业绩的逆势反转😴,其核心在于“变革求生”战略的有效落地,以及与中国宝武协同效🤔应的持续深化。 在业绩预告中,山东钢铁将业绩提升的原因😡归结为:“突出价值创造,深化变革求生,抓两头控中间,提效率、🚀降成本、抓协同,生产运行稳中提质;深化算账经营,抓实三级成本😅管控,吨钢降本达到60元以上;持续强化产品经营,创新经营体运🙄行机制,产销研高效协同,购销两端持续发力,购销差价较去年提升🔥200元/吨以上。” 值得注意的是,“降本”是此次业绩🤯提升的头号功臣。 山东钢铁在半年报表示,通过“抓实三级🤩成本管控”,公司上半年的可比成本已较去年同期降低了65.90😁元/吨。其中,作为与宝武协同融合的典范,仅山钢日照公司在20🌟24年就通过采购协同、资源共享等措施,累计降本增效超过2亿元😍。 这种极致的成本管控能力,为山东钢铁在市场寒冬中赢得💯了宝贵的利润空间。一个有力的例证是,在连续亏损19个月的莱芜🤗基地(钢城基地),通过推行“内强管理、外抓购销”精准策略,优😡化生产组织,建立动态成本管控体系,于2025年5月实现20个😎月以来首次盈利,并在6月延续盈利势头。 在“节流”的同⭐时,山东钢铁在“开源”端也下足了功夫。这里的“开源”并非简单😍的产品提价,而是在购销两端发力,实现了利差的大幅拓宽。 😢 根据半年报数据,今年上半年,济南钢城基地购销差价较去年升高😀282元/吨,日照基地购销差价较去年升高212元/吨,均超过❤️了三季度业绩预告中提到的“提升200元/吨以上”的水平。 😂 每日经济新闻返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
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近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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