MSX美股每日观察：沃尔玛 FY2027年Q2财报：营收盈利双超预期，美国同店增速创逾六年新低

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2026-08-21Terakhir diperbarui pada 2026-08-21

Abstrak

沃尔玛发布FY2027财年第二季度财报。当季总营收达1879.0亿美元，同比增长5.9%，超出市场预期。调整后每股收益为0.81美元，同比增长19%，同样高于预期。然而，关键的增长指标显示疲软：美国本土同店销售额仅增长2.6%，低于市场预期的3.5%，创下逾六年来的最低增速。公司指出，药房价格通缩拖累了约125个基点的增长。从业务结构看，高毛利业务表现强劲：全球电商增长23%，全球广告业务增长38%，美国第三方平台销售额增长52%。调整后营业利润同比增长快于营收增速，显示盈利质量提升。沃尔玛同时上调了全年业绩指引，将净销售额增速预期上调至4.0%-5.0%。但调整后每股收益指引上限为2.87美元，仍略低于市场一致预期的2.90美元。公司表示已开始收到关税退款，并将用于降低商品售价。报告的核心矛盾在于：尽管当季财务数据普遍超预期，但美国核心零售增速放缓至多年低点，反映了消费者支出趋于谨慎。市场对公司的增长预期已领先于其自身展望，未来增长的关键在于高毛利非零售业务能否持续高速扩张，以抵消核心零售的放缓趋势。

【MSX 研究院·美股RWA 每日观察】 是由领先的RWA交易平台MSX 麦通出品的标志性日报。我们依托强大的宏观研究能力,为您捕捉全球传统美股、流动性变化及 RWA代币化市场的核心脉搏,助您前瞻布局优质资产。

今日观察

沃尔玛本季营收与调整后每股收益双双超预期,但美国本土同店销售增速降至逾六年来最低水平,药房价格通缩是主要拖累。公司同时上调了全年销售额与盈利指引,不过上调后的每股收益指引上限仍低于市场一致预期,增长动能放缓的信号盖过了当季的业绩超额。

数据一分钟

FY2027 Q2总营收1879.0亿美元,同比增长5.9%,高于市场一致预期1867.7亿美元。

调整后每股收益0.81美元,同比增长19%,高于一致预期0.74美元;但GAAP归属净利润63.7亿美元、同比下降9%,两个口径方向相反。

美国同店销售增速仅2.6%,低于市场一致预期3.5%,为逾六年来最低;公司说明药房价格通缩造成约125个基点的拖累。

分部看,沃尔玛美国净销售额1252.0亿美元、同比增长3.5%,国际业务352.0亿美元、同比增长13%,山姆会员店(美国)257.0亿美元、同比增长8.8%,其中不含燃油同店增长4.4%。

高毛利业务维持高增速:全球电商同比增长23%(美国+24%),全球广告业务同比增长38%(Walmart Connect增长43%),美国第三方平台销售额同比增长52%。

调整后营业利润92亿美元,按固定汇率口径同比增长17.4%,快于营收增速。

全年指引全面上调:净销售额增速指引由3.5%-4.5%上调至4.0%-5.0%,调整后每股收益指引由2.80-2.87美元(原2.75-2.85美元)上调,调整后营业利润增速指引为7.0%-8.5%。

但上调后的每股收益指引上限2.87美元,仍低于市场一致预期的2.90美元。公司表示本季已开始收到关税退款,并承诺将这笔资金用于压低商品售价。

MSX View

这份财报的矛盾之处在于,当季的数字几乎每一项都比预期好,问题出在结构和前瞻上。营收、调整后盈利、经营效率三条线都在改善:调整后营业利润增速快于营收增速,广告、第三方平台、电商这些高毛利业务增速全在两位数以上甚至更高,说明沃尔玛的盈利质量在提升。

美国本土同店增速降到2.6%这个逾六年低点,把叙事拉回到最基础的问题上:作为覆盖面最广的美国零售商,它的同店数据本身就是消费端的温度计。药房价格通缩解释了约125个基点,剩下的部分则指向消费者行为的实际变化。交易笔数稳定但单次消费金额下降,意味着人还在来,只是买得更省。

全年指引全面上调却仍不及预期,恰恰说明市场对这家公司的增长预期已经跑在了公司自己的判断前面。后续的关键,是高毛利非零售业务的扩张速度能否持续快到足以抵消核心零售增速的放缓。

关于 MSX 麦通

MSX 是领先的 RWA交易平台,致力于提供安全、高效、透明的全球金融市场准入。作为全球最早的链上美股交易平台之一,MSX 始终走在行业前沿,以持续创新引领市场变革。

平台深度融合区块链技术与合规框架,全面提供近 400 种代币化股票和 IPO 前(Pre-IPO)资产的现货及衍生品交易,完美弥合了传统金融与数字资产行业之间的鸿沟。

围绕“让优质资产自由流通”的核心使命,MSX 目前已构建起涵盖美股现货与永续合约、币币交易、Pre-IPO 和麦通研究院等多元化的数字金融服务体系,旨在为全球投资者提供全时段、高性能的优质资产参与入口。

官方网站: https://msx.com/

华语TG:https://t.me/MSXOfficial

Global TG:https://t.me/MSXGlobal

X:https://x.com/MSX_CN

全球 App Store / Google Play 现已同步上架。

风险提示: 宏观经济及美股市场波动剧烈,本文内容仅供麦通研究院学术与研究观察参考,不构成任何投资建议。

Kripto yang Sedang Tren

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Pertanyaan Terkait

Q根据财报，沃尔玛本季度营收和调整后每股收益表现如何，是否超出市场预期？

A沃尔玛本季度（FY2027 Q2）总营收为1879.0亿美元，同比增长5.9%，高于市场一致预期的1867.7亿美元。调整后每股收益为0.81美元，同比增长19%，也高于一致预期的0.74美元。因此，营收和调整后每股收益双双超出市场预期。

Q沃尔玛美国同店销售增速创逾六年新低的主要原因是什么？

A沃尔玛美国同店销售增速仅为2.6%，创逾六年新低。公司说明，药房价格通缩对增速造成了大约125个基点的拖累，是主要原因之一。

Q文章提到沃尔玛哪些高毛利业务维持了高速增长？其增速分别是多少？

A沃尔玛的高毛利业务维持高速增长，具体表现为：全球电商业务同比增长23%（其中美国增长24%），全球广告业务同比增长38%（其中Walmart Connect增长43%），美国第三方平台销售额同比增长52%。

Q沃尔玛上调了全年业绩指引，但为何市场可能仍不满意？

A虽然沃尔玛全面上调了全年业绩指引（如净销售额和调整后每股收益指引），但上调后的每股收益指引上限为2.87美元，仍然低于市场一致预期的2.90美元。这表明市场对公司的增长预期已经超过了公司自身的判断，因此市场可能因增长预期未被完全满足而感到不满意。

Q文章如何看待沃尔玛这份财报所呈现的‘矛盾之处’？

A文章认为财报的‘矛盾之处’在于当季的营收、调整后盈利、经营效率（如调整后营业利润增速快于营收）等多项数据都优于预期，显示出良好的盈利质量。但美国本土同店销售增速降至六年多以来的低点，以及上调后的全年每股收益指引上限仍不及市场预期，传递出核心零售增长动能放缓的信号。这表明积极因素与结构性、前瞻性问题并存。

Bacaan Terkait

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

Artikel dari *The Economist* memicu perdebatan dengan menyoroti kemajuan pesat China dalam robotika, AI, energi baru, dan manufaktur canggih, yang di satu sisi dikritik karena diduga mengalihkan sumber daya dari pemulihan permintaan domestik. Esai ini berargumen bahwa isu mendasarnya bukanlah tentang China atau kecepatan perkembangan teknologi, melainkan sebuah pertanyaan politik-ekonomi global yang mendesak: **bagaimana manusia membagi nilai yang diciptakan mesin ketika robot dan AI semakin canggih?** Revolusi AI mengubah logika dasar penciptaan dan distribusi kekayaan. Berbeda dengan revolusi industri sebelumnya yang tetap menempatkan manusia sebagai inti sistem produksi, AI kini mulai menggantikan pekerjaan kognitif. Jika AGI terwujud, semakin sedikit manusia yang terlibat langsung dalam penciptaan nilai, berpotensi memicu kontradiksi mendasar: produktivitas dan keuntungan perusahaan meningkat, tetapi daya beli konsumen stagnan atau turun karena berkurangnya partisipasi tenaga kerja. Masalahnya adalah terputusnya rantai penyebaran manfaat teknologi dari inovasi ke pendapatan masyarakat. Baik di China maupun secara global (misalnya, di AS dengan dominasi raksasa teknologi), kemajuan teknologi sering kali berkonsentrasi pada peningkatan nilai perusahaan dan kekayaan segelintir pemilik modal, alih-alih mendorong pertumbuhan upah dan konsumsi luas. Masa depan mungkin menawarkan tiga jalur: 1) **Kapitalisme tradisional**, di mana pemegang modal menguasai sebagian besar keuntungan AI; 2) **Kapitalisme negara**, dengan keterlibatan negara melalui investasi strategis; atau 3) **Model inovatif** seperti dana kekayaan digital, kepemilikan saham kolektif, atau bentuk pendapatan dasar baru untuk membagikan nilai tambah dari ekonomi pintar secara langsung kepada masyarakat. Bagi China, tantangannya adalah tidak hanya memenangkan persaingan teknologi, tetapi juga membangun sistem distribusi baru yang mampu mengubah kekayaan yang dihasilkan robot dan AI menjadi pertumbuhan pendapatan rumah tangga, peningkatan konsumsi, dan perlindungan sosial. Kompetisi di era AI tidak hanya soal siapa yang memiliki teknologi terkuat, tetapi terutama tentang siapa yang dapat membangun sistem ekonomi di mana kemakmuran dibagikan secara luas, sehingga kemajuan teknologi benar-benar meningkatkan kesejahteraan masyarakat banyak.

marsbit7m yang lalu

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

marsbit7m yang lalu

Meraup Untung Tujuh Kuartal Beruntun, Strategi Arbitrase Pasar Berkembang Mengalahkan Segalanya

Transaksi arbitrase pasar berkembang yang didanai dolar telah mencatatkan laba selama tujuh kuartal berturut-turut, rekor terpanjang sejak 2008, dengan total imbal hasil sekitar 22% sejak akhir 2024. Strategi ini mengungguli imbal hasil obligasi AS, obligasi pemerintah, dan obligasi korporasi pasar berkembang. Strategi ini memanfaatkan suku bunga tinggi di negara-negara seperti Turki, Kolombia, dan Brasil, dengan meminjam mata uang berbiaya rendah seperti dolar, euro, atau yen, lalu mengonversinya untuk membeli aset berdenominasi mata uang berimbal hasil tinggi. Keuntungan didorong oleh selisih suku bunga dan apresiasi nilai tukar, seperti yang terjadi pada peso Kolombia. Meskipun ada ujian akibat intervensi pasar valas Jepang-AS pada Agustus 2024, strategi ini bertahan karena diversifikasi ke mata uang pendanaan alternatif seperti euro dan franc Swiss. Risiko ke depan mencakup potensi perubahan kebijakan Federal Reserve AS, tingkat kepadatan transaksi yang berlebihan, dan keberlanjutan suku bunga tinggi di negara-negara pasar berkembang. Namun, faktor eksternal seperti gejolak geopolitik dan harga energi diperkirakan akan menunda pelonggaran moneter, mendukung lingkungan suku bunga tinggi untuk sementara waktu.

marsbit23m yang lalu

Meraup Untung Tujuh Kuartal Beruntun, Strategi Arbitrase Pasar Berkembang Mengalahkan Segalanya

marsbit23m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

**Algoritma yang Melatih Semua AI Dijatuhi "Hukuman Mati" oleh AI Itu Sendiri?** Para peneliti dari Tsinghua University dan Wharton School, University of Pennsylvania, baru-baru ini mempublikasikan penelitian yang menjawab pertanyaan terbuka selama 40 tahun dalam teori optimasi. Mereka membuktikan bahwa **gradient descent**, algoritma fundamental di balik hampir semua AI, memiliki batasan kecepatan konvergensi yang tidak dapat diatasi hanya dengan menyetel urutan *stepsize* (langkah pembelajaran). Inti penelitian ini adalah **bukti matematis yang dibangun oleh GPT-5.6 Sol Pro**. Duet peneliti Jianhao Ma dan Yuxin Chen memberikan target dan strategi tingkat tinggi kepada AI, kemudian berkolaborasi secara iteratif untuk menyempurnakan bukti tersebut. Mereka membuktikan bahwa **untuk setiap urutan *stepsize* non-negatif yang telah ditentukan sebelumnya, terdapat batas bawah kecepatan konvergensi gradient descent sebesar Ω(T^{-1.9319})**. Artinya, tidak peduli seberapa canggih urutan *stepsize* dirancang, kinerjanya tidak akan pernah melebihi batas ini jika struktur algoritmanya tidak diubah (misalnya, dengan menambahkan *momentum* seperti metode Nesterov). Bukti yang dihasilkan AI ini kemudian **diverifikasi sepenuhnya secara formal menggunakan Lean 4 theorem prover**, tanpa ada kesenjangan logika (*zero sorry, zero admit*). Penelitian ini menetapkan bahwa peningkatan kinerja maksimal memerlukan modifikasi pada struktur algoritma, bukan hanya penyesuaian *stepsize*. Temuan ini membuka kemungkinan bagi peneliti di mana saja untuk memanfaatkan AI sebagai asisten pembuktian teorema yang kuat.

marsbit32m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

marsbit32m yang lalu

Anthropic Mengakui Kesalahan, Bukti Rahasia Claude 'Diturunkan' Kecerdasannya

Claude dituduh "menjadi bodoh" secara diam-diam, memicu badai kontroversi. Pengembang argofowl menemukan bahwa sejak versi Claude Code 2.1.237, tingkat penalaran "high" dibaca sebagai "10 out of 100", nilai yang sebelumnya setara dengan mode "low". Hal ini ternyata bagian dari eksperimen "skala kompresi effort" yang dilakukan Anthropic pada versi tertentu, tanpa pemberitahuan kepada pengguna. Insinyur Claude Code, Thariq Shihipar, merespons dengan menjelaskan bahwa eksperimen tersebut hanya mengubah cara pemetaan nilai numerik dan tidak memengaruhi kinerja model berdasarkan evaluasi internal. Namun, masalah lain muncul terkait model Opus 5, yang dikeluhkan pengguna menjadi sering membuat kesalahan, bertele-tele, dan tidak stabil. Thariq mengakui bahwa Opus 5 memang "sangat tidak stabil" dan tim sedang berupaya memperbaikinya. Peristiwa ini menyoroti kesenjangan sistemik antara skor benchmark yang tinggi dan pengalaman pengguna yang menurun, serta kurangnya transparansi dalam pembaruan model AI, di mana perubahan sering dilakukan di sisi server tanpa log perubahan yang jelas bagi pengembang.

marsbit33m yang lalu

Anthropic Mengakui Kesalahan, Bukti Rahasia Claude 'Diturunkan' Kecerdasannya

marsbit33m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

**Ringkasan: Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditarik ke Rantai Blok** Perbincangan seputar RWA (Real World Assets) sering dimulai dengan visi sederhana: mengambil aset seperti obligasi negara, saham, atau energi, lalu mencetak token yang mewakilinya. Namun, tokenisasi hanyalah langkah awal—seperti memberi kode batang pada kontainer tanpa membangun infrastruktur pelabuhan, asuransi, atau rute pengiriman yang lengkap. Token hanyalah bukti kepemilikan yang dapat diakses, sementara DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) menyediakan sistem operasi pasar yang sebenarnya. **Tokenisasi Hanya Kode Batang, Bukan Rantai Pasokan** Agar aset dunia nyata benar-benar berfungsi di DeFi, diperlukan enam lapisan: kepemilikan yang sah secara hukum, sumber data yang andal, aturan transfer dan penebusan yang jelas, likuiditas pasar sekunder yang dapat dieksekusi, parameter kolateral yang sesuai, serta jalur penyelesaian dan penanganan kerugian yang terpercaya. Banyak proyek RWA hanya berhenti pada lima lapisan pertama. **Empat "Jam Waktu" yang Berbeda dalam RWA** RWA beroperasi dalam beberapa sistem waktu sekaligus: blockchain menyelesaikan transaksi dalam hitungan detik, oracle memperbarui harga setiap jam atau hari, sementara bursa tradisional tutup pada malam hari dan akhir pekan. Ketidakselarasan ini menciptakan risiko "kesenjangan likuiditas" saat aset RWA yang lambat digunakan untuk mendukung kewajiban DeFi yang cepat jatuh tempo, seperti pinjaman stablecoin. Aset dengan volatilitas rendah seperti token obligasi negara bisa lebih berisiko sebagai jaminan dibanding aset kripto asli karena ketidaksesuaian waktu penyelesaian. **Likuiditas adalah Jalur Keluar, Bukan Angka TVL** Likuiditas tidak sama dengan Total Nilai Terkunci (TVL) atau janji penerbit untuk menebus aset. Likuiditas mengacu pada kemampuan untuk mengubah posisi menjadi aset penyelesaian yang dibutuhkan dalam jangka waktu yang dapat diterima, bahkan dalam kondisi tekanan pasar. Sebuah RWA memiliki tiga jalur keluar potensial: menjual ke peserta pasar lain, menebus ke penerbit, atau menggunakan aset sebagai jaminan untuk pinjaman. Model strategi harus menghitung nilai keluar dalam skenario stres, bukan nilai buku resmi. **Leverage Menciptakan Utilitas, Tetapi Juga Kerapuhan** Manfaat ekonomi sebenarnya dari RWA datang melalui leverage—kemampuan untuk menggunakan aset sebagai jaminan untuk meminjam. Namun, leverage juga menjadi titik di mana asumsi tersembunyi berubah menjadi kerugian nyata. Rasio jaminan (collateral ratio) tidak boleh hanya didasarkan pada volatilitas historis, tetapi juga harus mempertimbangkan faktor seperti keterlambatan penebusan, risiko custodian, dan konsentrasi kepemilikan. **Risiko RWA adalah Jaringan Hubungan** Risiko RWA harus dimodelkan sebagai grafik hubungan yang mencakup arus kas dasar, entitas hukum, penerbit, custodian, oracle, pasar sekunder, mekanisme penebusan, pool stablecoin, protokol pinjaman, dan modal penanggung. Kegagalan di satu node dapat dengan cepat menyebar ke seluruh sistem. Pemantauan berkelanjutan terhadap sinyal seperti antrian penebusan, kedalaman pasar, dan perilaku market maker sangat penting. **Masa Depan: Melampaui Obligasi Negara** Sementara tokenisasi obligasi negara adalah pintu masuk yang baik, batas-batas baru terletak pada aset seperti daya komputasi (GPU, sewa) dan energi. Aset-aset ini membawa set risiko yang berbeda dan membutuhkan model ekonomi yang disesuaikan. Demikian pula, tokenisasi saham dan kontrak berkelanjutan (perpetuals) akan menjadi ujian besar, menghubungkan kepemilikan saham global dengan leverage asli kripto, tetapi juga menciptakan risiko yang saling terkait tinggi. **Kesimpulan: Token Hanyalah Awal** Tanpa DeFi, tokenisasi RWA memiliki nilai terbatas—terutama dalam distribusi dan transparansi. Peluang sebenarnya muncul ketika aset ini menjadi bagian dari pasar modal yang terbuka dan dapat diprogram, di mana mereka dapat digunakan sebagai jaminan, untuk lindung nilai, dan dalam strategi terstruktur. Visi jangka panjang bukanlah "men-tokenisasi segalanya," tetapi menciptakan sistem di mana aset produktif dunia nyata dapat diakses dan dikelola oleh perangkat lunak, dengan modal yang mengalir tanpa henti dan risiko yang dikelola pada kecepatan pasar itu sendiri. **Token hanyalah kode batang. Pasar adalah mesin yang sebenarnya berjalan.**

marsbit46m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

marsbit46m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli BEAT

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Audiera (BEAT) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Audiera (BEAT) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Audiera (BEAT) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Audiera (BEAT) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Audiera (BEAT)Lakukan trading Audiera (BEAT) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.0k Total TayanganDipublikasikan pada 2026.01.22Diperbarui pada 2026.06.02

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga BEAT (BEAT) disajikan di bawah ini.