盘前交易概况 - 美东时间周四上午7:25盘前交易出现显著活动 多个股票出现早期价格波动 预示开盘前存在潜在机会 [1] - 盘前交易为活跃交易者提供识别潜在突破、反转或剧烈价格波动的先发优势 早期动向通常预示常规交易时段的动量延续 [1] 盘前涨幅领先股票 - 89bio Inc(ETNB)大涨83%至14.84美元 位列涨幅榜首 [3] - Aptevo Therapeutics Inc(APVO)飙升75%至2.47美元 涨幅第二 [3] - Psyence Biomedical Ltd(PBM)上涨29%至4.82美元 Beam Global(BEEM)上升27%至3.23美元 [3] - 生物科技板块表现突出 前十涨幅股中医药类公司占六席 包括Akero Therapeutics(AKRO)涨12%至47.50美元 [3] - 新能源板块Beam Global涨27% FuelCell Energy(FCEL)涨9%至8.34美元 [3] - 人工智能相关企业MicroAlgo Inc(MLGO)涨14%至13.06美元 Roboai Inc(AIIO)涨6%至2.05美元 [3] 盘前跌幅显著股票 - Presidio Property Trust Inc(SQFT)重挫14%至7.58美元 领跌市场 [4] - Aeluma Inc(ALMU)和FGI Industries Ltd(FGI)均下跌10% 分别报15.18美元和7.65美元 [4] - Lazydays Holdings Inc(GORV)下跌9%至2.26美元 StableX Technologies(SBLX)跌8%至5.40美元 [4] - 餐饮零售业Cracker Barrel Old Country Store(CBRL)下跌7%至45.75美元 [4] - 生物制药公司Artelo Biosciences(ARTL)跌8%至4.48美元 SciSparc Ltd(SPRC)跌8%至4.10美元 [4]

核心技术模型 - 公司创新融合子阵列算法与区块链技术构建分布式动态信任管理模型 通过节点分组协作与并行计算突破传统架构瓶颈 实现信任评估实时性与可靠性 [1] - 模型以区块链为底层数据基础设施 结合子阵列算法分布式计算框架 构建去中心化信任评估体系 [1] - 核心运作包含数据采集与预处理 子阵列划分 信任计算 跨阵列共识及动态更新五个核心环节 [2][3] 技术实现机制 - 数据采集通过区块链网络上报行为数据 经智能合约验证存入分布式账本 系统对原始数据标准化处理并应用时间衰减函数降低历史数据权重 [2] - 子阵列划分基于K-means聚类或地理位置哈希算法 划分规则动态调整 子阵列内节点通过分布式哈希表快速定位邻居 [2] - 局部信任计算采用加权平均或贝叶斯推断模型 融合直接信任与间接信任综合评估 高信任节点推荐值权重更高 [2] - 跨阵列共识通过改进PBFT算法同步结果 轻量级协议减少通信轮次 全局信任值由各子阵列结果加权汇总生成 [3] - 系统每30秒触发信任值更新并通过智能合约写入区块链 异常值检测模块实时监控信任值波动 [3] 性能优势 - 模型通过子阵列算法实现数据高效并行处理 极大缩短计算时间满足实时性需求 [5] - 依托区块链技术构建去中心化 不可篡改 可追溯的信任存储与共享机制 有效避免单点故障 [5] - 共识机制确保信任值更新严谨性 全方位提升信任管理效率与安全性 [5] 应用领域 - 在车联网中助力车辆安全高效协作提升交通系统性能与安全性 [5] - 于电子商务供应链保障各参与方高效运作优化商品供应与物流配送 [5] - 在分布式能源系统促进能源合理交易与分配保障能源供应稳定可靠 [5] 发展前景 - 模型将拓展至物联网 医疗健康 金融服务等更多领域 [5] - 性能持续优化且安全性进一步增强 与人工智能 大数据等新兴技术深度融合 [5]

收入和利润（同比） - 2025年上半年公司总收入为1.88112亿人民币，较2024年同期的2.90442亿人民币下降35.2%[6] - 2025年上半年公司净利润为3.17361亿人民币，较2024年同期的2.21766亿人民币增长43.1%[6] - 2025年上半年归属于母公司的净利润为2.64706亿人民币，较2024年同期的1.62597亿人民币增长62.8%[6] - 净收入为3173.6万元人民币，同比增长43.1%[12] - 2025年上半年公司毛利润为人民币51,571,816元（约合7,204,176美元），较2024年同期的87,480,980元下降约41.0%[166] - 公司2025年上半年总收入为188,112,127元人民币（约26,277,782美元），相比2024年同期的290,441,871元人民币下降约35.2%[167] 成本和费用（同比） - 2025年上半年公司毛利率为27.4%，而2024年同期为30.1%[6] - 2025年上半年研发费用为3347.01万人民币，较2024年同期的7582.02万人民币下降55.8%[6] - 截至2025年6月30日止六个月，员工福利计划总支出为76.526万元人民币[85] 现金流 - 经营活动产生的净现金流入为3114.7万元人民币，而去年同期为净流出506.3万元人民币[12] - 投资活动使用的净现金流出为32.46亿元人民币，主要用于购买短期投资38.94亿元人民币[12] - 融资活动产生的净现金流入为107.92亿元人民币，主要来自发行可转换债券106.42亿元人民币[12] - 现金及现金等价物期末余额为18.13亿元人民币，较期初增长75.0%[12] - 截至2025年6月30日，公司现金及现金等价物为18.13379亿人民币，较2024年12月31日的10.35933亿人民币增长75.0%[2] 资产和负债状况 - 截至2025年6月30日，公司总资产为23.68162亿人民币，较2024年12月31日的12.67134亿人民币增长86.9%[2] - 截至2025年6月30日，公司总负债为7196.67万人民币，较2024年12月31日的2.07618亿人民币下降65.3%[2] - 截至2025年6月30日，公司股东权益为22.96196亿人民币，较2024年12月31日的10.59516亿人民币增长116.7%[2] - 短期投资从2024年12月31日的人民币149,583,000元增至2025年6月30日的人民币472,897,200元（约66,060,012美元）[105][106] - 截至2025年6月30日，公司总资产为人民币2,368,162,417元（约合330,813,625美元），较2024年12月31日的1,267,134,187元增长约86.9%[166] 业务线表现 - 中央处理广告算法服务收入从2024年6月30日的2.904亿元人民币下降至2025年6月30日的1.881亿元人民币，降幅约为35.2%[72] - 公司总收入中，在某一时点确认的服务收入为1.428亿元人民币，占2025年6月30日总收入的75.9%；在一段时间内确认的服务收入为4531万元人民币，占比24.1%[72] 地区表现 - 按地理位置划分，2025年6月30日来自中国大陆的收入为1.428亿元人民币，来自香港的收入为4531万元人民币[72] - 2025年上半年中国大陆市场收入为142,800,304元人民币（约19,948,077美元），相比2024年同期的239,512,194元人民币下降约40.4%[167] - 2025年上半年香港市场收入为45,311,823元人民币（约6,329,705美元），相比2024年同期的50,929,677元人民币下降约11.0%[167] 投资和金融工具 - 短期投资公允价值变动产生收益123.9万元人民币，而去年同期为损失1619.2万元人民币[12] - 公司在截至2025年6月30日的六个月内短期投资总额为人民币389,427,840元（约54,400,000美元），公允价值变动导致损失约人民币1,239,240元（约173,112美元）[106] - 截至2025年6月30日，可转换票据应付余额为零，期间发行收到现金人民币1,064,213,504元（约148,662,239美元），转换为股票的总金额为人民币1,213,304,370元（约169,489,058美元）[110] - 截至2024年12月31日和2025年6月30日止六个月，应付可转换票据分别为人民币149,090,866元和零[51] - 可转换应付票据转换为股票的价值为12.13亿元人民币[12] - 长期投资在2024年12月31日和2025年6月30日均为人人民币97,062元（约13,559美元），对移动游戏行业公司的减值准备为人民币534,031元（约74,600美元），对中央处理广告算法服务公司的减值准备为人民币568,907元（约79,472美元）[109] - 私有认股权证的公允价值在2024年12月31日和2025年6月30日均为零，主要原因是行权价远高于实际股价[161] 税务 - 香港注册的VIYI Ltd、Viwo Tech和VIWO HK适用16.5%的利得税税率，但公司自成立以来在香港无应纳税利润故未计提利得税[118] - 中国大陆子公司通常适用25%的企业所得税税率，但被认定为高新技术企业（HNTE）可享受15%的优惠税率[119] - 前海网新公司因地方税收政策享受15%的优惠所得税率，该优惠将于2025年12月到期[120] - 截至2025年6月30日的六个月，公司当期所得税费用为人民币229.03万元，所得税总费用为人民币229.03万元[122] - 截至2025年6月30日，公司递延所得税资产净额为人民币44.03万元，主要来自坏账准备[123] - 截至2025年6月30日，公司应付增值税为人民币56.66万元，应付所得税为人民币758.7万元，其他应付税款为人民币3156元[126] - 递延所得税收益为93.2万元人民币，而本期无此项收益[12] 公司交易和处置 - 处置深圳一游在线技术有限公司产生收益约人民币1,416,187元[102]，该交易导致总处置损失人民币1,416,187元（约197,010美元）[103] - 处置霍尔果斯威动技术有限公司产生损失约人民币56,134,710元[104] - 处置子公司收益为141.6万元人民币，而本期无此项收益[12] 应收账款和信用风险 - 应收账款增加19.6万元人民币，较去年同期165.6万元人民币的增幅显著收窄[12] - 截至2024年12月31日和2025年6月30日止六个月，应收账款信用损失准备均为零[43] - 截至2024年12月31日和2025年6月30日，公司对预付服务费的信用损失分别为人民币22,149元和22,149元（3,094美元）[45] - 截至2024年12月31日和2025年6月30日止六个月，公司对其他应收款的信用损失分别为人民币4,875,364元和4,874,917元（680,987美元）[46] - 截至2025年6月30日，公司确认权益法投资减值损失为人民币1,102,938元（154,072美元）[49] - 截至2024年12月31日和2025年6月30日止六个月，长期资产减值损失均为零[50] 资本和股本 - 2025年上半年基本每股收益为9.54人民币，而2024年同期为930.35人民币[6] - 在计算稀释每股收益时，2025年6月30日止六个月的稀释性股份为2,776,005股，远高于2024年同期的51,465股[89] - 2024年公司根据可转换票据购买协议发行了A类普通股417,918股和B类普通股333,333股，根据证券购买协议发行了A类普通股11,366股[142] - 2025年上半年公司根据可转换票据购买协议发行了A类普通股10,503,680股和B类普通股1,162,609股[144] - 截至2025年6月30日，公司已发行流通的A类普通股为10,941,519股，B类普通股为1,495,942股，每股面值6.0美元[144] - 公司于2025年7月18日生效30合1的股份合并计划[169][170] - 股份合并后，公司授权股本增加至60亿美元[171] - 公司进行资本减资及重组，将普通股面值减至每股0.0000001美元[171] - 公司修订组织章程大纲以反映重组后的新资本结构[171] - 公司于2025年7月2日召开股东特别大会并通过四项提案[169] - 提案3和4为特别决议，其执行仍取决于开曼群岛大法院的批准[169] 收入确认政策 - 公司收入在服务交付时点确认，通常基于特定行动（如每千次展示成本）[58] - 公司作为主要责任人，按总额法确认与交易相关的收入和发生的成本[62][65] - 对于由第三方服务提供商执行的增值服务，公司按净额法确认收入[66] - 软件开发合同收入在开发期间按履约进度在一段时间内确认[68] - 在满足收入确认的所有相关标准之前从客户处收到的款项被记录为递延收入[71] 固定资产和租赁 - 公司采用直线法计算固定资产折旧，预计残值率为5%，办公设备使用寿命为3年，办公家具及车辆为3-5年[47] - 公司确认约人民币120万元的租赁使用权资产和租赁负债，加权平均贴现率为7%，加权平均剩余租赁期为1年[132] 非控股权益和子公司 - 截至2025年6月30日，非控股权益总额为2285万元人民币，其中上海为木贡献466万元，Viwo Tech贡献1819万元[88] 现金及银行账户 - 公司主要在中国、香港、新加坡和美国持有银行账户[42] - 截至2025年6月30日，公司在中国大陆金融机构的现金余额为人民币3.40048亿元，其中人民币32.93948亿元存在信用风险[127] - 截至2025年6月30日，公司在香港金融机构的现金余额为人民币7.40744亿元，其中人民币73.41667亿元存在信用风险[127] - 截至2025年6月30日，公司在新加坡金融机构的现金余额为人民币6.79441亿元，其中人民币67.71941亿元存在信用风险[127] 汇率影响 - 公司资产和负债按资产负债表日汇率折算，2024年12月31日和2025年6月30日汇率分别为1美元兑人民币7.1884元和7.1586元[41] 可转换票据发行 - 2025年5月6日，公司与投资者签订可转换票据购买协议，总本金为36,000,000美元，原始发行折扣为2,880,000美元[113] - 2025年5月16日，公司签订可转换票据购买协议，总本金为80,000,000美元，并于2025年5月20日发行了20,000,000美元[114] - 2025年5月25日，公司发行总本金为10,000,000美元的无担保可转换本票[115] - 2025年6月20日，公司向其母公司发行总本金为35,000,000美元的无担保可转换本票，购买价格为32,200,000美元[116] 法定公积金和受限资产 - 截至2024年12月31日和2025年6月30日，公司中国实体计提的法定公积金余额均为人民币8,152,694元（2025年6月30日约合1,138,867美元）[145] - 2024财年公司中国实体计提法定公积金人民币1,419,689元，而2025年上半年计提金额为零[145] - 截至2025年6月30日，公司中国实体的注册资本和法定公积金等受限资产总额为人民币129,443,568元（约合18,082,246美元）[147]

公司业务与技术 - 公司专注于定制中央处理算法 该算法是决定数据在硬件和软件间如何被处理、分析和优化的软件逻辑[1] - 公司总部位于中国深圳 是一家成长中的科技企业 在纳斯达克上市 股票代码为MLGO[1] 分析师背景与投资方法 - 分析师拥有五年投资领域经验及宏观经济学与投资组合管理MBA学位 采用自上而下的全球经济视角与自下而上的个股分析相结合策略[1] - 投资流程首先通过宏观数据和统计工具筛选具有强势货币的强劲经济体 再聚焦未来数月可能表现优异的行业板块[1] - 最终筛选标准集中于具有强劲动量与持续稳定业绩的优质企业 分析师同时具备巴西监管机构认可的投资分析师资格[1]

区块链与联邦学习结合的技术创新 - 微算法科技创新性地应用BlockFL架构，将区块链技术与联邦学习相结合，构建安全协作框架，解决数据安全与隐私保护问题 [1] - BlockFL利用区块链作为信任层，验证和记录联邦学习过程中所有参与者的行为，确保训练公正性和数据使用合规性 [1] - 区块链的不可篡改性和透明性保障数据传输安全，联邦学习的本地训练特性避免原始数据离开设备，双重强化隐私保护 [5] BlockFL架构的核心机制 - 系统初始化阶段创建初始模型并广播至所有节点，区块链记录联邦学习活动的元数据 [4] - 本地训练阶段节点在本地数据集上生成更新参数，无需暴露原始数据 [4] - 参数上传后通过智能合约验证有效性和完整性，聚合节点加权平均生成全局模型新版本 [4] - 区块链自动执行激励与惩罚机制，奖励高质量数据贡献，惩罚违规行为 [4] 技术优势与应用场景 - BlockFL通过区块链分布式特性和高并发处理能力实现高效数据交换与同步，确保模型训练一致性和准确性 [2] - 该架构有效解决数据孤岛问题，促进跨机构数据协作，适用于医疗健康、金融风控、智能制造和智慧城市等领域 [5] - 在医疗领域支持医院联合训练诊断模型，金融领域实现机构间欺诈识别协作，工业领域优化工厂设备协作 [5] 行业影响与发展前景 - 微算法科技的BlockFL架构是创新性技术尝试，同时解决安全性、隐私性和效率问题 [6] - 该技术有望成为未来数据传输和机器学习领域的重要支撑，具有广泛的应用拓展空间 [6]

量子计算前沿技术 - 量子计算领域正在探索突破传统计算局限的新路径 非标准量子预言机成为研究重点以解决复杂问题 [1] - 传统量子预言机作为黑箱函数存在局限性 非标准量子预言机通过动态调整计算逻辑显著提升算法效率和适用范围 [1] 微算法科技技术创新 - 公司采用新型量子门组合设计 利用量子态特殊关联性和新物理效应实现信息精准处理 [3] - 创新性地将环境噪声转化为计算优势 通过精确调控环境参数建立高效反馈机制 [3] - 研发独特的结果输出方式 基于非标准逻辑提取计算结果 为复杂问题提供新求解视角 [3] 非标准量子预言机应用优势 - 可处理高度非线性/复杂拓扑结构问题 在数学难题和物理系统模拟领域展现突破性潜力 [4] - 推动密码学革新 能构建抗量子攻击的新型加密体系 显著提升信息安全等级 [4] - 在优化问题中实现快速求解 提升物流/资源分配效率 创造更高经济效益 [4] - 增强机器学习能力 通过处理复杂数据关系训练出更精准的AI模型 [4] 行业发展前景 - 非标准量子预言机技术有望突破现有瓶颈 从实验阶段迈向实用化阶段 [5] - 该技术可能引发量子计算硬件/软件解决方案的多样化发展 改变生产生活方式 [4][5]

量子算法技术突破 - 公司开发基于Grover的量子算法 用于寻找图形博弈中的纯纳什均衡 该技术代表量子算法研究的重要进展 并为博弈论应用提供新视角 [1] - 算法通过将图形博弈的预言机转化为布尔可满足性问题 将参与者、策略和收益编码为量子态 [2] - 核心技术在于将博弈收益结构映射到量子电路 通过量子门操作实现预言机的逻辑合成 确保电路反映策略选择和收益反馈 [3] 算法优化与实验验证 - 对传统Grover算法进行改进 采用分步迭代方法处理多目标问题 通过多轮搜索逐步缩小目标状态范围 提高搜索效率 [4] - 在量子模拟器上进行大量随机图形博弈实验 结果显示该算法在复杂环境中显著提升纯纳什均衡的查找速度和准确率 相比传统方法具有更高成功率和更短计算时间 [5] 应用前景与行业影响 - 该技术为图形博弈中的纯纳什均衡查找提供创新解决方案 展示量子技术在博弈论研究的潜在应用价值 [6] - 预计未来将在商业决策、市场分析和多方博弈场景中发挥关键作用 通过量子计算与博弈论结合为决策者提供更强大工具 [7] - 公司计划继续探索技术应用边界 推动量子计算在多领域的部署 通过与学术界和产业界合作促进科学进步和商业创新 [8] 公司业务概况 - 专注于定制化中央处理算法的开发与应用 通过算法与软硬件整合为客户提供增加用户数、提升满意度、降低成本等综合解决方案 [9] - 服务范围涵盖算法优化、算力加速、轻量化数据处理和数据智能服务 定制化算法能力是长期发展的核心驱动力 [10]

区块链网络威胁检测技术 - 微算法科技将可解释人工智能(XAI)技术引入区块链网络威胁检测，提升检测准确性和决策透明度[1] - XAI技术能识别潜在威胁并清晰解释决策逻辑，帮助安全分析师理解判定依据[1] - 公司构建的智能威胁检测系统结合深度学习模型与可解释性模块，实现攻击模式自动学习和决策过程解读[1] 技术实现路径 - 系统从区块链网络收集交易数据、网络流量等关键信息，并进行数据清洗和归一化预处理[3] - 利用机器学习算法提取威胁检测相关特征，作为模型训练基础[3] - 采用可解释性机器学习算法训练模型，通过迭代优化提高检测准确率和可解释性[3] - 部署实时检测机制，发现异常立即触发预警并自动防御，同时向安全分析师提供可解释的检测结果[3] 应用场景与成效 - 技术已应用于多个区块链网络，显著提升异常交易检测准确率，能识别大额/高频等欺诈信号交易[4] - 在恶意节点识别方面，系统通过行为模式分析准确识别潜在攻击节点[4] - 智能合约审计功能可深入分析代码逻辑，发现安全漏洞预防攻击[4] 技术价值与前景 - 该解决方案提升区块链威胁检测准确率、效率及决策透明度[5] - 技术具备持续演进潜力，未来可拓展至更广泛网络安全领域[5]

区块链安全与量子计算 - 区块链技术面临日益突出的安全性问题，尤其是DDoS攻击对网络构成严重威胁 [1] - 传统检测方法在应对复杂多变的DDoS攻击时存在局限性，量子计算为解决该问题提供新契机 [1] - 量子卷积神经网络(QCNN)结合量子计算和卷积神经网络，利用量子比特叠加和纠缠特性处理大规模数据并进行高效模式识别 [1] 微算法科技的技术创新 - 公司优化量子比特初始化和控制方法，提高量子态稳定性和可靠性 [1] - 针对区块链数据特点调整QCNN结构，使其更适合处理区块链交易数据和网络状态信息 [1] - 开发专门量子态读取和解析技术，准确提取DDoS攻击特征信息 [1] - 改进后的QCNN在检测区块链DDoS攻击时具有更高准确性和效率 [1] 数据采集与预处理 - QCNN需要采集区块链网络中的交易数据、节点状态信息和网络流量数据 [3] - 数据通过区块链节点API接口和网络监测工具收集，并存储在专门的数据存储系统中 [3] - 预处理包括数据清洗、去噪、标准化等操作，确保数据质量 [3] - 特征提取涉及交易频率、网络流量变化、节点响应时间等与DDoS攻击相关的特征 [3] 量子计算核心技术 - 采用先进量子比特初始化技术，根据问题特点确定量子比特数量和初始状态 [4] - 量子卷积操作利用量子比特叠加和纠缠特性进行特征提取和模式识别 [4] - 量子池化操作降低数据维度，保留重要特征信息，采用基于量子测量的池化方法 [5] - 量子全连接层由一系列量子门操作组成，实现对不同类型DDoS攻击的检测 [6] 应用场景与前景 - 技术可实时监测区块链网络状态，及时发现DDoS攻击并发出警报 [7] - 可与其他安全技术如加密技术、访问控制技术结合构建更安全的区块链网络环境 [7] - 为区块链应用开发者提供安全服务，帮助进行安全测试和预防措施 [7] - 随着量子计算技术发展，应用前景将更加广阔，计算能力和准确性有望进一步提高 [7]

共识机制技术 - 传统共识机制在处理速度、可扩展性和容错性方面存在局限性，难以满足金融交易、物联网等高实时性场景需求 [1] - Pool验证池机制通过集中验证节点协作提高共识效率，结合Paxos/Raft算法实现秒级验证 [1] - 微算法科技(NASDAQ:MLGO)将Pool验证池与传统分布式一致性技术结合，优化共识验证流程 [1] 算法实现细节 - Raft算法通过领导者选举(候选者需获多数节点同意)、日志复制(领导者并行同步日志)和状态转换(故障时重新选举)确保一致性 [3] - Paxos算法通过提议者-接受者交互(准备阶段确保提议唯一性)和多数节点确认机制达成共识 [3] - 节点初始化时存储任期号，数据验证采用校验和、哈希值确保完整性 [4] 技术优势 - Pool验证池集中资源实现秒级验证，显著提升实时场景处理能力 [4] - 验证节点经严格筛选配置，可应对高并发交易验证需求并保持故障容错 [5] - 系统具备横向扩展能力，可灵活调整验证池规模适应不同应用场景 [5] 应用场景 - 金融领域：高频交易验证效率提升50%，跨境支付安全性增强 [5] - 物联网：设备间数据交换一致性保障，错误率降低30% [5] - 供应链管理：产品溯源验证速度提高60%，物流信息透明度提升 [5] 未来发展 - 微算法科技计划优化验证池算法结构，目标将共识时间缩短至毫秒级 [6] - 探索与AI/机器学习技术结合，提升系统智能决策能力 [6] - 技术应用场景将扩展至医疗数据交换、政务系统等新领域 [6]