Ambiq Micro Inc
[WKN: A41E0R | ISIN: US0231931058]
Aktienkurse
44,200€ -5,15%
Echtzeit-Aktienkurs Ambiq Micro Inc
Bid: Ask:

Echtzeit-Chart der Ambiq Micro Inc Aktie

Ambiq Micro Inc Chart

Charttool öffnen

Börsenkurse Ambiq Micro Inc

New York - - - - 49,460$ -5,32%
gettex - - - - 43,900€ -5,79%
Lang & Schwarz - - - - 44,200€ -5,15%

Fundamentaldaten der Ambiq Micro Inc Aktie

Aktuelle Geschäftsentwicklung

Sie benötigen die TraderFox Börsensoftware, um die aktuelle Geschäftsentwicklung einsehen zu können.

Income Statement: 10-Year-Summary

Datum Umsatz EBIT Gewinn EPS Dividende KGV KUV
2025 [USD] 72,51 Mio. -36,42 Mio. -36,46 Mio. -1,99 - - 11,16
2024 [USD] 76,07 Mio. -39,63 Mio. -39,66 Mio. -2,32 - - 10,60
2023 [USD] 65,54 Mio. -50,30 Mio. -50,33 Mio. -2,96 - - 11,89
2021 [USD] 91,01 Mio. -25,32 Mio. -25,34 Mio. -1,44 - - 8,57
2020 [USD] 50,97 Mio. -25,20 Mio. -25,22 Mio. -1,43 - - 15,29
Die Multiples wie die KGVs werden mit der Bilanzwährung und dem Kurs des ausgewählten Börsenplatzes berechnet. Wählen Sie den Börsenplatz mit der Bilanzwährung aus, damit die Multiples korrekt sind. Die fundamentalen Daten werden von Facunda geliefert; Multiples werden mit dem aktuellen Kurs berechnet.

Weitere Informationen

Profil der Ambiq Micro Inc Aktie

Die US-amerikanische Ambiq Micro Inc. ist ein fabless Halbleiterunternehmen mit Hauptsitz in Austin, Texas, das sich auf die Entwicklung extrem stromsparender Mikrocontroller und System-on-Chips spezialisiert hat. Kernelement der Produktarchitektur ist die patentierte Subthreshold Power Optimized Technology, die durch den Betrieb bei sehr geringen Spannungen eine erhebliche Reduzierung des Energieverbrauchs ermöglicht. Die Halbleiterlösungen des Unternehmens finden vorrangig Anwendung in tragbaren Elektronikgeräten wie Smartwatches und Fitness-Trackern sowie im Internet der Dinge, in medizinischen Sensoren und in Smart-Home-Systemen. Darüber hinaus integriert Ambiq spezialisierte Verarbeitungseinheiten für künstliche Intelligenz an der Netzwerkperipherie in seine Prozessoren, um batteriebetriebene Endgeräte mit lokalem maschinellem Lernen auszustatten.