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AT&T價格

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$776.13
-$12.22(-1.55%)

*頁面數據最近更新時間:2026-05-11 19:46 (UTC+8)

至 2026-05-11 19:46,AT&T (T) 股票報價為 $776.13,總市值為 $5.47兆,本益比為 8.13,股息率為 4.41%。 當日股票價格在 $772.68 至 $793.99 之間波動,當前價格較日內低點高 0.44%,較日內高點低 2.24%,成交量為 2,914.92萬。 過去 52 週,T 股票價格區間為 $719.10 至 $933.42,當前價格距 52 週高點 -16.85%。

T 關鍵數據

昨日收盤價$791.48
市值$5.47兆
成交量2914.92萬
本益比8.13
股息收益率 (TTM)4.41%
股息金額$8.69
攤薄每股收益 (TTM)3.05
淨利潤(會計年度)$6858.58億
營收(會計年度)$3.93兆
下次財報日期2026-07-22
每股收益預測0.59
營收預測$9958.78億
流通股數69.20億
Beta 值(1 年)0.417
最近除息日2026-04-10
最近派息日2026-05-01

T 簡介

AT&T Inc. 提供全球電信、媒體與科技服務。其通信部門提供無線語音與數據通信服務;並通過自有公司店鋪、代理商及第三方零售店銷售手機、無線數據卡、無線計算設備,以及攜帶包和免提裝置。它還提供數據、語音、安全、雲端解決方案、外包服務,以及管理和專業服務,並為跨國公司、中小企業、政府機構和批發客戶提供用戶端設備。此外,該部門還向住宅客戶提供寬頻光纖和傳統電話語音通信服務。它以 AT&T、Cricket、AT&T PREPAID 和 AT&T Fiber 品牌推廣其通信服務和產品。公司的拉丁美洲部門在墨西哥提供無線服務;並在拉丁美洲提供視頻服務。該部門以 AT&T 和 Unefon 品牌推廣其服務和產品。公司前身為 SBC Communications Inc.,於2005年更名為 AT&T Inc.。AT&T Inc. 成立於1983年,總部位於德克薩斯州達拉斯。
所屬板塊通訊服務
所屬行業電信服務
CEOJohn T. Stankey
總部Dallas,TX,US
員工人數(會計年度)13.30萬
年均收入(1 年)$2959.47萬
員工人均淨利潤$515.56萬

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AT&T (T) FAQ

AT&T (T) 今天的股價是多少?

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AT&T (T) 當前報價 $776.13,24 小時變動 -1.55%。52 週交易區間為 $719.10–$933.42。

AT&T (T) 的 52 週最高價和最低價是多少?

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AT&T (T) 的本益比 (P/E) 是多少?說明了什麽?

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AT&T (T) 的市值是多少?

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AT&T (T) 最近一季的每股收益 (EPS) 是多少?

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AT&T (T) 現在該買入還是賣出?

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哪些因素會影響 AT&T (T) 的股價?

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如何購買 AT&T (T) 股票?

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風險提示

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其他交易市場

AT&T (T) 今日新聞

2026-05-08 09:41Progmat、BlackRock Japan、MUFG、Mizuho 共同加入一項倡議,以 T+0 交割數位化 JGB 回購市場5 月 8 日,日本金融科技公司 Progmat 推出一個工作小組,成員包含超過 40 家機構,其中包括 BlackRock Japan、主要銀行 MUFG 與 Mizuho,以及領先的證券公司,目的是探討在區塊鏈上對日本政府債券(JGBs)進行代幣化。此舉旨在透過穩定幣實現即時回購(repo)結算,讓債券借貸交易的兩端都能在同一天(T+0)完成結算,而非目前的 T+1 標準。這將使機構資本能在市場收盤前部署並回收。該工作小組將審視法律、稅務與技術需求,正式報告預計於 2026 年 10 月提交,並可能在年底前完成面向商業發行的相關專案。2026-05-08 08:04上海黃金交易所宣布 Au 與 Ag 延遲補償費用方向,時間為 5 月 8 日根據上海黃金交易所,5 月 8 日(週五)已公布 Au(T+D) 與 Ag(T+D) 合約延遲補償費用款項的支付方向。兩份合約皆為:空頭部位向多頭部位支付。該數據涵蓋 5 月 7 日 20:00 至 5 月 8 日 2:30,以及 5 月 8 日 9:00 至 15:30 的交易時段。2026-05-08 06:42日本大型銀行推出 JGB 區塊鏈代幣化研究,目標本週實現 24/7 T+0 結算本週,Progmat 的數位資產共同創作聯盟宣布已啟動一項聯合研究,旨在代幣化日本政府債券(JGBs),並使透過穩定幣結算的鏈上附買回交易(repo)成為可能,目標是於 2026 年內開始落地實施,並支援 24/7、T+0 的結算。 該工作小組包含日本三大全球級大銀行──三菱 UFJ 金融集團(Mitsubishi UFJ Financial Group)、瑞穗金融集團(Mizuho Financial Group)以及住友三井金融集團(Sumitomo Mitsui Financial Group),並與 BlackRock Japan、大和證券集團(Daiwa Securities Group)、SBI 證券以及 State Street Trust and Banking 一同參與。 此外,日本證券交割公司(Japan Securities Clearing Corporation)、野村控股(Nomura Holdings)以及瑞穗近期亦已在 Canton Network 上推出概念驗證(proof-of-concept)試驗,以測試基於區塊鏈的擔保品管理,以及日本政府債券的鏈上轉移。2026-05-08 04:57鯨魚在 Hyperliquid 以 40 倍槓桿做空 60.3 BTC,清算線距離僅 1,000 美元,時間為 5 月 8 日根據 Hyperinsight 監控,某鯨魚在今天(5 月 8 日)於 Hyperliquid 開立了一筆槓桿 40 倍的做空部位,規模為 60.3 BTC,價值約 480 萬美元,平均進場價格為 79,605 美元。該部位的清算線為 80,590 美元,距離目前價格不到 1,000 美元,使其成為平台上距離清算最近的鯨魚部位。2026-05-08 03:16以太坊現貨 ETF 昨日出現 1 億 3510 萬美元的淨流出根據 Trader T 的說法,昨日(5 月 7 日)以太坊現貨 ETF 出現 1 億 3510 萬美元的淨流出。Fidelity 的 FETH 領先流出,流出 6226 萬美元,其後是 BlackRock 的 ETHA,流出 2631 萬美元,以及 Grayscale 的 ETHE,流出 838 萬美元。21Shares 的 TETH(286 萬美元)與 Grayscale Mini ETH(370 萬美元)也錄得較小規模的流出。

AT&T (T) 熱門動態

丧钱喵

丧钱喵

1小時前
今天,商湯正式推出新一代輕量化多模態智能體模型——**商湯日日新SenseNova 6.7 Flash-Lite**,同時**SenseNova Token Plan限時免費開放**,全線辦公技能 SenseNova-Skills 同步在 GitHub 開源。   現在登入 即可領取**每5小時1500次免費額度**,讓你的智能辦公更快、更好、更省。  ** SenseNova 6.7 Flash-Lite:專為“工作流”而生,Token消耗降60%**   傳統智能體模型採用“語言+視覺”拼接設計,通常將視覺只作為文本的補充,無法深度參與核心決策與推理循環。這導致資訊在“轉譯”過程中受損,且伴隨著高昂的 Token 消耗。 **  SenseNova 6.7 Flash-Lite徹底改變了這一鏈路**,它專為“真實世界工作流”而生,採用原生多模態架構,能像人類一樣,能直接“看懂”複雜的網頁佈局、文件結構與財務圖表,實現“看、想、做”一體化,可大幅提升資料分析、深度調研、PPT生成等**長鏈路複雜任務的成功率。**   同時在取消了視覺轉文本中間層後,它能以更小的參數量,實現智能體能力的跨越式提升,在權威智能體基準測試中取得同級別多項SOTA。它還可大幅降低推理過程中的Token消耗,在資訊搜尋等場景中Token消耗對比純文本智能體直降60%。並可實現毫秒級反饋,更符合高頻互動的生產環境需求。   SenseNova 6.7 Flash-Lite技術詳情: **  限時免費,SenseNova Token Plan來了!**   SenseNova Token Plan正式發布,並同步開啟**Token Plan限時免費**活動。開發者首月可享受,**每5小時1500次調用額度**的無門檻調用配額,零成本解鎖极速 AI 體驗。   SenseNova Token Plan 是由商湯領先的模型能力深度驅動的:  ** • 全線辦公技能(SenseNova-Skills):**全面接入 SenseNova-Skills 系列辦公技能,從容應對海量資料分析、自動化辦公等實戰場景。  ** • SenseNova 6.7 Flash-Lite:**具備頂尖的 Agent 能力,專為複雜資料分析與任務規劃而生,能夠完美適配高頻、高並發的生產級辦公需求。 **  • SenseNova U1 Fast:**基於 SenseNova U1 的加速版本,專供資訊圖(Infographics)生成。   我們通過**更高效的精選模型組合、更豐富的Token用量保障**,徹底解決開發者與企業用戶的成本焦慮,讓“長任務”也能“放心跑”,確保項目穩健運行。  ** • 立即申請:**訪問 申請限時免費使用。未來我們還將推出 Lite、Pro 等更多檔位,適配從個人創作者到大型企業的多元化需求。  ** • 開箱即用:**無需複雜配置,開發者可快速接入專業的辦公 AI 技能,實現敏捷開發。 **  配合 SenseNova-Skills,一鍵開啟全自動辦公**   要實現完整的工作流,離不開“智能體框架”與“專業技能(Skills)”的深度協同。   目前,商湯已將日日新 SenseNova 系列模型的核心能力封裝為 **SenseNova-Skills**。這些技能涵蓋了資訊圖生成、PPT 創作、資料分析及深度調研等高頻辦公場景,並原生支持 OpenClaw、Hermes Agent 等智能體框架。用戶既可以根據需求獨立調用,也能將其組合成端到端的複雜工作流。 **  如何快速構建您的智能體?** **  • 推薦路徑(一鍵部署):**使用 Agent Pack 安裝包 Hermes Agent 或 OpenClaw 框架及全套 Skills 插件,配合 SenseNova 平台的免費 Token Plan 套餐,即可實現開箱即用。  ** • 自主整合(靈活擴展):**若您使用其他 Agent 框架,可直接從 Skills 元件並自行安裝。 **  實戰案例:從資料洞察到專業交付**   SenseNova 6.7 Flash-Lite 不止能推理,更擅長產出高質量的“交付物”。它能實現從**複雜文件解析到結構化產出的全流程閉環。** **  案例一:某連鎖企業 36 個月、90 萬行銷售資料分析**   面對某大型蔬菜企業連續3年、近90萬行銷售記錄,SenseNova 6.7 Flash-Lite遵照 “資料處理 → 資料分析 → 可視化設計 → 結論總結 → 優化建議” 的鏈路進行完整分析,並輸出企業運營資料分析與決策支持報告。在複雜任務中,展現了極強的邏輯推演與糾錯能力: **  • 深度思考與觀察:**模型並非直接跳入統計,而是先進行“資料審計”。它敏銳地察覺到銷售單價中存在的異常離群值。通過思考,模型判斷這些極值並非錯誤,而是對應了特定的促銷或高端單品場景,因此決定予以保留以反映真實市場波動。   **  • 多維探尋:**在分析毛利時,模型發現辣椒類在2022年5月出現了嚴重負毛利。基於此觀察,模型進一步探尋供應鏈環節,最終診斷出是因為“採購成本控制與零售定價間缺乏聯動機制”。   **  • 閉環交付:**基於上述洞察,模型主動提出了“建立動態定價機制”和“調整品類結構”等五項精準建議,直接輔助管理層決策。   **  案例二:具身智能行業調研報告**   在深度調研任務中,SenseNova 6.7 Flash-Lite通過**全鏈路自主編排**,獨立完成了一份長達8個章節的**垂直行業現狀市場調研報告:** **  • 從宏觀到微觀的思考:**模型首先定義了2025-2026年為“商業化元年”這一核心判斷。為了驗證這一觀點,它自主檢索並對比了國內外主流廠商(如 AGIBOT、Tesla、Unitree 等)的最新產品線與出貨量數據。   **  • 抗噪環境感知:**面對海量的市場雜訊,模型準確提取出“人形機器人整機市場同比增長”及“核心零組件國產化率”等關鍵邏輯。     **• 可視化延伸:**基於對成本結構的觀察,模型自動生成了直觀的餅圖與產業鏈結構圖,將枯燥的資料轉化為易讀的專業交付物。     **  案例三:醫院就診全流程指引**   針對“數字鴻溝”下的特定人群需求,模型的**原生多模態架構,**幫助完成從敘事邏輯到版面設計的全自動內容生成,產出發布級的**醫院就診全流程指南:** **  • 用戶意圖鎖定:**模型深刻理解了“老年人與青少年”作為受眾的特殊性,在思考框架時,優先選擇了“溫暖指引”的敘事基調。   **  • 跨模態元素對齊:**模型不僅生成了清晰的就診六大流程(掛號、分診、問診等),還針對每個環節匹配了高度一致的視覺元素。例如在“智能導引”頁面,模型自動配置了“自助掛號機”與“導診諮詢台”的插畫對比,極大地降低了讀者的理解門檻。   **  • 穩定交付:**在10頁的PPT生成中,模型始終保持風格統一、元素對齊,真正做到了“生成即交付”,且支持用戶後續根據具體院情進行二次微調。   **  賦能全場景,開箱即用**   SenseNova 6.7 Flash-Lite 現已支持金融、製造、醫療、教育等全行業核心工作流。   它具備五大核心能力,為真實場景工作流,帶來更高的**可靠性與執行穩定性**,重新定義輕量化多模態智能體模型。 **  • 動態行動決策:**系統精準評估推演深度與執行效率,在確保任務完備的前提下,選擇最優動作執行時機。 **  • 工具鏈自主編排:** 面對複雜業務工具鏈,模型自主規劃調用順序、配置參數,實現多工具間的平滑銜接。 **  • 抗噪環境感知:**從模糊、不完整或含噪的資訊源中,快速提取任務關鍵邏輯,構建清晰任務認知。 **  • 自主糾錯與恢復:**執行中若出現偏差,實時識別並診斷問題根源,主動修正執行方案,確保任務目標不偏離。 **  • 長時序記憶一致性:**在超長輪次、多工序任務鏈中,持續鎖定用戶的初始意圖,避免上下文遺忘。 **  如何快速接入?**  ** 1. 辦公小浣熊:**如果您希望免配置直接使用,可通過 office.xiaohuanxiong.com 免費體驗。  ** 2. 智能體技能集SenseNova-Skills:**涵蓋各類高頻辦公場景的SenseNova Skills 已在 GitHub 開源 **  3. 開發者支持:**模型兼容 OpenAI API,支持平滑接入主流 Agent 框架。 (編者:矯玥 )    【免責聲明】本文僅代表第三方觀點,不代表和訊立場。投資者據此操作,風險請自擔。 【廣告】本文僅代表作者本人觀點,與和訊無關。和訊網站對文中陳述、觀點判斷保持中立,不對所包含內容的準確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考,並請自行承擔全部責任。郵箱:news_center@staff.hexun.com
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