格隆汇5月17日｜摩根士丹利发表报告，将中芯国际目标价由16港元下调至13.8港元，维持“减持”评级，虽然产能使用率复苏，但庞大资本开支、成熟装程的晶圆价格战加剧，将会继续压抑公司的毛利率表现。中芯指引第二季收入按季增长5%至7%，好过市场预期的按季1%增长，但毛利率指引介乎9%至11%仍然疲弱，该行将其全年毛利率假设下调至12.5%，估计持平的趋势将会持续到明年下半年，主要受累于折旧增加及晶圆价格趋势受压。报告指，非AI的订单前景仍然受限，客户对供应链活动保持审慎，预期下半年半导体行业复苏，但补库存及去库存的趋势将会持续，直至终端需求有明显改善。

格隆汇5月17日｜美银证券发表报告指出，名创优品首季业绩略高于该行预期，收入及非国际财务报告准则净利润分别按年增长26%及28%，意味着净利润率按年增长20基点至16.6%。该行将名创优品今明两年预测上调3%及5%，目标价由56.9港元上调至59.3港元，认为公司稳定正常化收入增长，利润率续扩张，重申对其“买入”评级。该行指其品牌定位从性价比向兴趣驱动的转变，导致同店销售复苏超出预期；利润持续受惠于品牌升级及用户体验优化，主要为海外市场方面；利用中国的世界工厂地位，公司加强供应链，并在长期内进一步满足不断增长的消费者需求。该股现价相当于今年预测市盈率19倍，对应2023至2026年每股盈利年均复合增长率22%，估值看似不高。

格隆汇5月17日｜花旗发表研究报告指，新秀丽首季收入按不变汇率基准计算按年增长4.1%，低于管理层此前介乎5%至6%的指引，期内净利润大致符合预期，达到8,300万美元，毛利率则超出预期达到60.4%。新秀丽管理层憧憬在欧洲销售向好推动下，次季业务将改善，收入料按年增长6%至8%，惟最新全年收入增长指引已从10%至12%，降至高单位数百分比。花旗指，此前的2024至2026年度销售净额预测已低于市场水平的收入预测，现时更将预测再下调约3.7%至3.8%，至38.68亿、41.6亿及44.72亿美元；净利润预测亦下调1%至1.2%，至4.19亿、4.64亿及5.17亿美元。该行并将新秀丽的目标价由36.8港元下调至36.3港元，考虑到当前估值仍具有吸引力，维持“买入”评级，预期公司加强品牌组合、产品供应、渠道及地域覆盖，将有助提升业务韧性。

格隆汇5月17日｜美银证券发表报告指出，新秀丽首季收入及经调整EBITDA分别按年增长1%及3%，低过预期，主要由于去年首季的基数较高，以及不利的外汇变动影响。公司将全年销售增长指引，由原预期的10%至12%下调至高单位数。该行将新秀丽的今明两年每股盈测各下调5%，目标价由36港元下调至35港元，预期公司将于次季起重新建立良好的增长势头，主要由于加大广告力度、由中国/日本带动的亚洲市场增长，以及夏季期间赴欧洲的游客人数。另估计公司今年的增长或多集中于下半年，重申对其“买入”评级。

格隆汇5月17日｜亚洲股市走低，交易员们在思考近期美国货币政策的走向。此前，美国联邦储备理事会官员表示，即使通胀出现初步缓解迹象，利率也可能需要在更长时间内维持在较高水平。MSCI亚太地区(除日本)指数在周四触及两年高点后下跌0.14%。该指数本周仍有望上涨2.6%，实现连续第四周上涨。

格隆汇5月17日｜在今日举办的腾讯云生成式AI产业应用峰会上，腾讯明确将在5月30号发布基于混元大模型的面向C端的App“腾讯元宝”。

格隆汇5月17日｜星展发表研报指，紫金矿业受惠金及铜价走势强劲、矿产量提升，以及积极收并购和经营效率提升，增长前景向好，预测铜价及金价每上升1%，将分别带动其每股盈利增长0.9%及0.5%。该行维持对紫金的“买入”评级，升今明两年盈测分别20%及12%，以反映对铜及金价的最新预测，并将其H股目标价由16港元上调至22港元，对应2024年预测市盈率约8.6倍。

格隆汇5月17日｜花旗发表研究报告指，北控水务2023财年的自由现金流为11亿元，且经营性现金流入增加，将其评级由“沽售”一举上调至“买入”，目标价由1.45港元调升一倍至2.9港元。该行认为，由于供水费用提高和财务成本降低，将集团2024至26年的净利润预测提升2%至4%。该行表示，对集团持乐观态度，因为其水务营运收入增加，今年10个营运项目的零售供水价可能会上升，而且盈利质素有改善，非现金建设业务收入占比由2019年的63%下降至2023年的22%。另外，2024年自由现金流更趋正面，资本支出按年削减12%至60亿元。集团的目标是2024年每股派息稳定在0.157港元。

格隆汇5月17日｜“腾讯云生成式AI产业应用峰会”在北京举办，会上公布了腾讯混元大模型、行业大模型的最新能力升级，并推出知识引擎等大模型原生工具链。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，腾讯始终以“产业实用”，作为发展大模型的核心战略，通过打造高性能的模型、高效率的工具平台、高敏捷的场景应用、高可用的算力基础设施，以及强安全的模型环境，构建离产业最近的AI。