Доход Check Point в 2008 финансовом году вырос на 11%

Доход Check Point в 2008 финансовом году вырос на 11%

Компания Check Point Software Technologies сообщила результаты финансовой деятельности за четвертый квартал 2008 г. и подвела итоги финансового года, завершившегося 31 декабря 2008 г.

Валовой доход компании в четвертом квартале 2008 г. составил $217,6 млн, против $206,7 млн в четвертом квартале 2007 г. Операционный доход по GAAP составил $103,7 млн, против $107,4 млн за аналогичный период прошлого года. Чистая прибыль по GAAP в четвертом квартале составила $86,5 млн ($87,9 млн в четвертом квартале 2007 г.); аналогичный показатель не по GAAP достиг уровня $105,6 млн, против $102,5 млн за четвертый квартал 2007 г.

Доход на разбавленную акцию по GAAP в четвертом квартале 2008 г. составил $0,41 ($0,39 в четвертом квартале 2007 г.), не по GAAP - $0,5 (с $0,46 в четвертом квартале 2007 г.). Доходы будущих периодов достигли отметки в $330,8 млн, что на 57,1 млн, или 21% выше данного показателя по состоянию на 31 декабря 2007 г. За четвертый квартал 2008 г. Check Point приобрела примерно 3,4 млн акций на общую сумму $66,7 млн.

Валовой доход Check Point за 2008 финансовый год составил $808,5 млн, что на 11% больше по сравнению с $730,9 млн в 2007 г. Операционный доход по GAAP составил $356,5 млн ($370,6 млн в 2007 г.). Чистая прибыль по GAAP достигла отметки в $324 млн, что на 15% больше по сравнению с $281,1 млн за 2007 г. Чистая прибыль не по GAAP составила $386 млн, что на 8% больше по сравнению с показателем в $358,7 млн за предыдущий год.

Доход на разбавленную акцию по GAAP составил $1,5, что на 20% больше по сравнению с $1,25 за 2007 г.; аналогичный показатель не по GAAP составил $1,78, что на 12% превышает показатель в размере $1,59 за 2007 г. Поток денежных средств составил $429,9 млн, что на 16% больше по сравнению с $371,6 млн в 2007 г. Сумма денежных средств и инвестиций по состоянию на 31 декабря 2008 г. составила $1,444 млрд.

В течение 2008 г. компания Check Point выкупила всего около 10,9 млн акций на общую сумму $239,5 млн. Из $400 млн, выделенных компанией на программу выкупа акций на 2008 г., не было использовано примерно $233,7 млн.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru