KO

คำนวณราคา Coca-Cola

price.closed
KO
฿76.63
+฿0.35(+0.45%)

data.updated

v2.stock.overview v2.daily.trading v2.range.52w

key.stats

yesterday.close฿76.28
market.size฿329.82B
volume.trade11.92M
pe.ratio22.95
div.yield2.68%
div.amount฿0.53
diluted.eps3.04
net.income฿13.10B
revenue฿47.94B
earnings.date2026-04-28
eps.estimate0.81
rev.estimate฿12.23B
shares.out4.32B
beta0.361
ex.div.date2026-03-13
div.pay.date2026-04-01

about.stock

The Coca-Cola Company, a beverage company, manufactures, markets, and sells various nonalcoholic beverages worldwide. The company provides sparkling soft drinks, sparkling flavors; water, sports, coffee, and tea; juice, value-added dairy, and plant-based beverages; and other beverages. It also offers beverage concentrates and syrups, as well as fountain syrups to fountain retailers, such as restaurants and convenience stores. The company sells its products under the Coca-Cola, Diet Coke/Coca-Cola Light, Coca-Cola Zero Sugar, caffeine free Diet Coke, Cherry Coke, Fanta Orange, Fanta Zero Orange, Fanta Zero Sugar, Fanta Apple, Sprite, Sprite Zero Sugar, Simply Orange, Simply Apple, Simply Grapefruit, Fresca, Schweppes, Thums Up, Aquarius, Ayataka, BODYARMOR, Ciel, Costa, Dasani, dogadan, FUZE TEA, Georgia, glacéau smartwater, glacéau vitaminwater, Gold Peak, Ice Dew, I LOHAS, Powerade, Topo Chico, AdeS, Del Valle, fairlife, innocent, Minute Maid, and Minute Maid Pulpy brands. It operates through a network of independent bottling partners, distributors, wholesalers, and retailers, as well as through bottling and distribution operators. The company was founded in 1886 and is headquartered in Atlanta, Georgia.
sectorConsumer Defensive
industryBeverages - Non-Alcoholic
ceoHenrique Braun
headquartersAtlanta,GA,US
employees65.90K
avg.revenue฿727.48K
income.per.emp฿198.89K

stock.faq

stock.price

x
current.stats

52w.range.q

x

pe.ratio.q

x

market.cap.q

x

eps.recent.q

x

buy.sell.q

x

price.factors

x

buy.how

x

risk.warn

risk.notice

disclaimer2

risk.disclosure

latest.news

2026-01-30 04:18

พื้นที่สัญญาหุ้นของ Gate จะเปิดตัวครั้งแรกในวันที่ 30 มกราคม โดยนำเสนอ 11 สัญญาถาวรของหุ้นและ ETF ของสหรัฐอเมริกา รองรับการซื้อขายด้วยอัตราเลเวอเรจ 1-20 เท่า

พื้นที่หุ้นสัญญา Gate จะเปิดตัวการซื้อขายจริง PE (เป๊ปซี่), GE (เจเนอรัลอิเลคทริกแอร์ไลน์), AVGO (บอรทอม), IAU (กองทุนทองคำอันชอว์), PG (โปรเตอร์แอนด์แกมเบิล), KO (โคคา-โคล่า), LMT (ลอคฮีด), AMD (แอปเปิล), IEF (กองทุนดัชนี MSCI ของอันชอว์สำหรับยุโรป ออสเตรเลีย และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้), TLT (กองทุนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐอเมริกาอายุ 20+ ปี), AGG (กองทุนพันธบัตรรวมของอเมริกา) สัญญาถาวรสำหรับการซื้อขายจริง เริ่มต้นในวันที่ 30 มกราคม 2026 เวลา 14:00 (UTC+8)

2026-01-26 07:08

Gate Alpha เปิดตัวการแจกคะแนนสะสมรอบที่ 150 ผู้ถือคะแนนสะสมที่เกี่ยวข้องสามารถรับสิทธิ์ล่วงหน้าในการรับ 25, 50 หรือ 110 ACU

ChainCatcher ข้อความ จากข้อมูลทางการ Gate Alpha จะเปิดตัวการแจกจ่ายคะแนน ACU ครั้งที่ 150 ในวันที่ 26 มกราคม เวลา 17:00 (UTC+8) การแจกจ่ายครั้งนี้จะใช้รูปแบบการแจกแบบขั้นบันไดระดับสูง กลาง ต่ำ โดยผู้ใช้ที่ถือคะแนน Gate Alpha ระหว่าง 136 ถึง 159 จะได้รับโทเค็น ACU จำนวน 25 และจะใช้คะแนน Gate Alpha 11 คะแนน; ผู้ถือคะแนน 160 ถึง 182 จะได้รับโทเค็น ACU จำนวน 50 และจะใช้คะแนน Gate Alpha 13 คะแนน; ผู้ถือคะแนน ≥ 183 จะได้รับโทเค็น ACU จำนวน 110 และจะใช้คะแนน Gate Alpha 14 คะแนน อันดับการเพิ่มมูลค่ารายวันของ Gate Alpha ในวันนี้คือ: FED (635.30%)、ZOIN (568.72%)、19 (271.16%) และ KO (17.78%) Gate Alpha รองรับบล็อกเชนยอดนิยมเช่น SOL、ETH、Gate Layer、BNB Chain、Base、SUI、ARB、World Chain、AVAX、Polygon、LINEA、ZK、OP และ Berachain แล้ว และสามารถค้นหาด้วยที่อยู่สัญญาเพื่อทำธุรกรรมโทเค็นแบบไร้รอยต่อบนบล็อกเชนทั้งหมด เชื่อมต่อเส้นทางการทำธุรกรรมข้ามสายโซ่ เพื่อให้สามารถใช้งานโทเค็นบนบล็อกเชนได้อย่างง่ายดาย

2025-12-23 06:01

นักวิเคราะห์เตือน: ปี 2026 อาจไม่มีฤดูเหรียญทางเลือกแบบดั้งเดิม เงินทุนจะไหลไปยังสินทรัพย์การเข้ารหัส "ระดับบลูชิป"

นักวิเคราะห์ตลาดหลายคนเชื่อว่าความเป็นไปได้ที่ "ฤดูกาลเหรียญทางเลือกแบบเต็มรูปแบบ" ที่นักลงทุนคุ้นเคยจะเกิดขึ้นในปี 2026 กำลังลดลง และตลาดคริปโตอาจเข้าสู่ระยะใหม่ที่มีความแตกต่างสูง CoinEx Research หัวหน้านักวิเคราะห์ Jeff Ko ชี้ให้เห็นว่าในรอบถัดไปของตลาด จะมีเพียง "สินทรัพย์คริปโตชั้นนำ" ที่มีอัตราการนำไปใช้ที่แท้จริง เรื่องราวระยะยาว และพื้นฐานสภาพคล่องเท่านั้นที่จะสามารถดึงดูดเงินทุนได้อย่างต่อเนื่อง. นายโคกล่าวว่า นักลงทุนรายย่อยที่คาดว่าอัลท์คอยน์ทั้งหมดจะปรับตัวขึ้นอาจผิดหวัง เขาเชื่อว่าตลาดในปี 2026 จะมีลักษณะเป็น "สภาพคล่องที่เลือก" ซึ่งเงินทุนจะไหลไปยังโครงการที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากตลาดและมีพื้นฐานที่ชัดเจนมากกว่าโทเค็นการเก็งกําไรคุณภาพต่ําหรือบริสุทธิ์ การตัดสินนี้หมายความว่าการหมุน altcoin ในวงกว้างที่ได้รับแรงผลักดันจากความเชื่อมั่นในอดีตอาจเป็นเรื่องยากที่จะทําซ้ํา ในระดับมหภาค Ko คาดว่าภาวะสภาพคล่องทั่วโลกจะดีขึ้นเล็กน้อยในปี 2026 แต่การแยกนโยบายของธนาคารกลางในแต่ละประเทศจะจำกัดระดับการผ่อนคลายโดยรวม เขายังชี้ให้เห็นว่าหลังจากการเปิดตัว ETF สปอตบิตคอยน์ในปี 2024 ความสัมพันธ์ระหว่างราคาบิตคอยน์กับการเติบโตของปริมาณเงิน M2 กำลังลดลง และตรรกะการถ่ายทอดมหภาคแบบดั้งเดิมไม่ทำงานได้ดีเหมือนในอดีตอีกต่อไป โดยอิงจากการประเมินนี้ CoinEx Research ตั้งราคาเป้าหมายของบิตคอยน์ในปี 2026 ไว้ที่ 180,000 เหรียญ อย่างไรก็ตาม มุมมองของตลาดยังไม่เป็นเอกฉันท์ เทรดเดอร์ผู้มีประสบการณ์ ปีเตอร์ แบรนท์ ยังคงมีมุมมองที่ระมัดระวัง เขาได้ทบทวนการเคลื่อนไหวของราคาบิตคอยน์ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา และชี้ให้เห็นว่าหลังจากการขึ้นในระดับลำดับชั้นมักจะมีการถอยกลับอย่างน้อย 80% แบรนท์เชื่อว่าช่วงปัจจุบันยังไม่สิ้นสุดจริง ๆ แต่จุดสูงสุดของตลาดกระทิงที่สำคัญครั้งถัดไปอาจต้องรอจนถึงปี 2029 ซึ่งเวลานี้ตรงกับทฤษฎี "รอบสี่ปี" ที่บ่งชี้ว่ามักจะทำจุดสูงสุดในปีถัดจากการลดฮาล์ฟ. หากกฎเกณฑ์ประวัติศาสตร์เกิดขึ้นอีกครั้ง ไม่สามารถตัดสินใจได้ว่า Bitcoin จะมีการปรับตัวลงอย่างมากก่อนหน้านี้ ในกรณีสุดโต่ง ราคาสามารถกลับมาใกล้ 25,000 เหรียญได้ นี่ได้กระตุ้นให้เกิดการสนทนาในตลาดเกี่ยวกับ "วัฏจักรสี่ปีอาจกำลังล้มเหลวหรือไม่". จากข้อมูลในอดีต Bitcoin มักจะแสดงผลได้ดีในไตรมาสที่สี่ แต่ในไตรมาสนี้กลับลดลงมากกว่า 22% ทำให้กลายเป็นการแสดงผลไตรมาสที่สี่ที่แย่เป็นอันดับสองในประวัติศาสตร์ หน่วยงานบางแห่งเชื่อว่าการปรับตัวอย่างลึกนี้จะช่วยเคลียร์ตำแหน่งความเสี่ยงสูง เพื่อวางรากฐานสำหรับสถานการณ์ในขั้นตอนถัดไป. โดยรวมแล้ว ตลาดคริปโตในปี 2026 มีแนวโน้มที่จะปรากฏรูปแบบ "ผู้ชนะจะชนะต่อไป" Bitcoin และ altcoins ที่มีความน่าเชื่อถือสูงเพียงไม่กี่ตัวอาจจะเป็นผู้ควบคุมกระแสเงินทุน ในขณะที่โครงการที่ขาดการสนับสนุนพื้นฐานจะเผชิญกับการทดสอบความอยู่รอดที่รุนแรง แนวโน้มนี้มีความหมายที่สำคัญสำหรับนักลงทุนที่ให้ความสนใจกับมูลค่าระยะยาวและการบริหารความเสี่ยง.

กระทู้ร้อนแรงเกี่ยวกับ Coca-Cola (KO)

quiet_lurker

quiet_lurker

04-24 22:02
Napapansin ko lang habang sinusubaybayan ang AI industry na may kakaibang pattern na nangyayari. Walong taon lang ang nakalipas, isang Chinese telecom company ay literal na nawalan ng buhay dahil sa isang embargo. Pero ngayon, ang ibang Chinese AI companies ay lumalaki nang mabilis kahit sa harap ng mas mataas na pressure. Ano talaga ang nagbago? Balik tayo sa 2018. Ang ZTE ay isa sa pinakamalaking telecommunications equipment manufacturers sa mundo—80,000 employees, billions sa annual revenue. Tapos isang araw lang, isang order mula sa US Bureau of Industry and Security ay nagsara ng buong company. Walang American components, walang Google license, walang operating system. Tatlong linggo later, ang ZTE ay nagsabi na hindi na nila kaya i-operate ang business. Nagbayad sila ng 1.4 billion dollars penalty, pero ang tunay na problema ay nasa ecosystem—sila ay completely dependent sa global supply chain na kontrolado ng US. Ngayon, kahit na may similar restrictions pa rin, ang Chinese AI companies ay hindi nagsuffer ng same fate. Bakit? Dahil ang problema ay hindi lang ang hardware. Ang tunay na bottleneck ay CUDA. Pinagsasalita ko yan dahil most people ay nag-assume na ang chip ban ay tungkol sa chips mismo. Mali yan. Ang CUDA—ang parallel computing platform ng NVIDIA mula 2006—yan ang tunay na hadlang. Lahat ng major AI frameworks worldwide, from Google's TensorFlow to Meta's PyTorch, ay deeply dependent sa CUDA. Pag nag-aral ang isang AI researcher, CUDA ang unang tool na natutuhan nila. Bawat line ng code ay nagpapalakas ng NVIDIA's ecosystem. By 2025, may 4.5 million developers na sa CUDA ecosystem, 3000+ GPU-accelerated applications, at 40,000 companies worldwide ang gumagamit nito. Yan ang 90% ng global AI developers. Ito ay isang flywheel na once nagsimula, halos imposibleng ihinto. Mas maraming developers, mas maraming tools. Mas maraming tools, mas maraming developers ang sumali. Ang resulta? NVIDIA ang nag-set ng rules, at lahat ay sumusunod. Kaya noong 2022-2024, US government ay nag-implement ng three waves ng restrictions sa NVIDIA chips export. First A100 at H100, then A800 at H800, then H20. Pero ito ay hindi nagtrigger ng same panic na nangyari sa ZTE. Bakit? Dahil ang Chinese companies ay nag-pivot sa algorithm optimization instead na mag-rebelde laban sa hardware. Ang DeepSeek ay ang best example nito. Ang kanilang V3 model ay may 671 billion parameters, pero bawat inference ay gumagamit lang ng 37 billion—5.5% lang ng total. Para ma-train ito, ginamit nila lang 2,048 NVIDIA H800 GPUs for 58 days, total cost na 5.576 million dollars. Compare yan sa estimated 78 million dollars para sa GPT-4. Isang order of magnitude difference. Ang pricing ay mas nagsasalita pa. DeepSeek API input ay 0.028 to 0.28 dollars per million tokens, output 0.42 dollars. GPT-4o input ay 5 dollars, output 15 dollars. Claude Opus ay mas mahal pa—15 dollars input, 75 dollars output. DeepSeek ay 25 to 75 times cheaper. Ang price difference na ito ay nag-trigger ng massive shift sa developer market. Noong February 2026, sa OpenRouter—ang biggest AI model API aggregation platform—ang weekly usage ng Chinese AI models ay tumalon ng 127% in three weeks at nag-overtake ng US para sa first time. A year ago, Chinese models ay less than 2% ng market. Now, tumaas ng 421% at approaching 6%. Pero ang deeper shift ay hindi lang sa price. Mula mid-2025, ang primary AI application ay nag-shift mula sa chatting to Agents. Sa Agent scenarios, token usage ay 10 to 100 times higher compared sa simple chat. When token consumption explodes exponentially, price becomes the deciding factor. Ang extreme cost efficiency ng Chinese models ay perfectly timed sa window na ito. But algorithm optimization ay hindi lang solve ang training problem. Kung hindi ka makapag-train sa latest data at mag-iterate, ang model mo ay mabilis na magiging obsolete. Training requires massive computing power. So where are Chinese companies getting ang computing infrastructure? May isang small city sa Jiangsu na Xinghua—kilala lang for stainless steel at healthy food—pero noong 2025, nag-build dito ng 148-meter server production line. From agreement signing to operations, 180 days lang. Ang core ay two fully local chips: Loongson 3C6000 processor at TaiChu Yuanqi T100 AI accelerator card. Ang Loongson ay may sariling design from instruction set to microarchitecture. Ang TaiChu Yuanqi ay galing sa National Supercomputing Center Wuxi at Tsinghua University, heterogenous many-core architecture. When full capacity, isang server every 5 minutes. Total investment 1.1 billion yuan, expected 100,000 units annually. Ang importante ay clusters ng thousands ng local chips ay nag-start na mag-handle ng real large model training. January 2026, Zhipu AI released GLM-Image kasama ang Huawei—first SOTA image generation model trained entirely using local chips. February, China Telecom completed full process training ng kanilang hundred-billion-level Xingchen model sa local compute pool ng thousands ng GPUs sa Shanghai Lingang. Ang significance nito ay isa lang: local chips ay nag-transition na from inference-only to training-capable. Ito ay qualitative change. Inference ay kailangan lang ng pre-trained models, relatively low chip requirements. Training ay kailangan ng massive data handling, complex gradient computation, parameter updates—mas mataas ang requirements sa computing power, interconnect bandwidth, software ecosystem. Ang driving force nito ay Huawei Ascend series. By end of 2025, Ascend ecosystem developers ay umabot na ng 4 million, partners 3000+, at 43 major models ay nag-complete ng pre-training using Ascend, plus 200+ open-source models na nag-adapt. March 2, 2026, sa MWC, Huawei introduced bagong generation SuperPoD compute infrastructure para sa overseas markets. Ang FP16 computing power ng Ascend 910B ay katumbas na ng NVIDIA A100. May gaps pa, pero naging usable na ito from completely unusable. Ang ecosystem building ay hindi dapat maghintay until perfect chips—dapat wide deployment na habang sufficient na, using real business needs to force chip at software updates. Ang deployment targets ng ByteDance, Tencent, Baidu para sa local servers ay expected mag-double in 2026 versus last year. According sa Ministry of Industry and Information Technology, intelligent computing scale sa China ay umabot na ng 1590 EFLOPS. 2026 ay year ng widespread local computing power deployment. But may another side ng story na equally important—energy. Virginia, which handles massive share ng world's data center traffic, nag-pause ng new data center permits. Georgia nag-pause until 2027. Illinois, Michigan nag-issue ng restrictions. According sa International Energy Agency, US data center electricity consumption 2024 ay umabot ng 183 terawatt-hours, roughly 4% ng total national consumption. By 2030, expected to double to 426 TWh, possibly exceeding 12%. Arm CEO nag-say na by 2030, AI data centers alone could consume 20-25% ng US electricity. Ang US grid ay nasa limits na. PJM grid covering 13 eastern states ay may 6GW capacity shortage. By 2033, entire US ay facing 175GW electricity capacity shortage, equivalent sa energy usage ng 130 million families. Electricity prices sa regions with concentrated data centers ay tumaas ng 267% compared sa five years ago. Ang computing power boundary ay energy. Pero sa energy side, ang gap between China at US ay mas malaki than chips, pero opposite direction. China's annual electricity generation ay 10.4 trillion units versus US 4.2 trillion—China ay 2.5 times more. More importantly, household electricity usage sa China ay lang 15% ng total, versus US 36%. Meaning China may mas malaking industrial electricity capacity available for computing power buildout. Electricity price pa lang—US AI company regions ay 0.12 to 0.15 dollars per kilowatt-hour, habang western China industrial rates ay around 0.03 dollars, half or one-fifth ng US prices. China's electricity generation advantage ay 7 times versus US. While America worried sa power, Chinese AI quietly developing sa ibang bansa. But this time, hindi ang product o factory ang lumalaki—ang tokens. Tokens, smallest information unit considered ng AI models, ay naging bagong digital commodity. Produced sa Chinese computing factories, shipped worldwide through undersea cables. DeepSeek user distribution ay clear: 30.7% from China, 13.6% from India, 6.9% from Indonesia, 4.3% from US, 3.2% from France. Supports 37 languages, widely valued sa emerging markets like Brazil. 26,000 companies worldwide may accounts, 3,200 institutions using enterprise version. In 2025, 58% ng new AI startups integrated DeepSeek sa tech stack. Sa China, DeepSeek captured 89% market share. Sa other trained markets, market share between 40-60%. Ang view na ito ay parang isang industry control loss war na nangyari four decades ago. Tokyo, 1986, under intense US pressure, Japanese government signed US-Japan Semiconductor Agreement. Three main features: open Japan's semiconductor market, US chip market share must exceed 20%, export bans sa below-cost semiconductors, 100% penalty sa 3 billion dollars exported chips. US rejected Fujitsu's acquisition ng Fairchild. That year, Japan's semiconductor industry ay nasa peak. By 1988, Japan controlled 51% global semiconductor market, US 36.8%. Sa top 10 global semiconductor companies, six from Japan: NEC second, Toshiba third, Hitachi fifth, Fujitsu seventh, Mitsubishi eighth, Panasonic ninth. But after agreement signing, lahat nagbago. US used Section 301 investigations to completely suppress Japanese semiconductor companies. Meanwhile, supported Samsung at SK Hynix from Korea to fight Japan's market sa lower prices. Japan's DRAM share dropped from 80% to 10%. By 2017, Japan's IC market share ay 7% lang. Former strong companies either split, bought, o exited sa endless losses. Japan's semiconductor tragedy ay in being happy sa global division ng labor led by external power, as best producer, but never thought to build independent ecosystem. When wave receded, discovered they had nothing but manufacturing itself. Current Chinese AI industry ay facing similar pero completely different crusade. Facing major external pressure too. Three waves ng chip tightening, continuously strengthened, CUDA ecosystem barrier remains high. Difference ay this time chose harder path—from extreme algorithm optimization level, through local chip journey from inference to training, collecting 4 million developers sa Ascend ecosystem, to spreading tokens sa global market. Every step builds independent industrial ecosystem Japan never had. February 27, 2026, three local AI chip companies reported performance. Cambrian, revenue up 453%, first achieved full-year profitability. Moore Threads, revenue up 243%, pero net loss 1 billion. Muxi, revenue up 121%, net loss almost 8 billion. Half fire, half water. Fire ay market's hunger. Huang's 95% space released ay completed by local companies' revenue numbers, one by one fulfillment. Whatever performance, whatever ecosystem, market needs second option where NVIDIA isn't. Ito ay unusual structural opportunity discovered by geopolitics. Building ecosystem ay expensive. Every loss ay real money spent following CUDA ecosystem. Learning costs, software subsidies, engineer travel costs to customer sites solving compilation issues. These losses aren't from poor operations—necessary war tax para building independent ecosystem. These three performance reports ay more truthfully written real hash power war situation than any industry report. Hindi ito celebration-filled success, kundi brutal position battle, where soldiers rise while bleeding. But war form truly changed. Eight years ago, discussed question 'can we survive.' Now, discuss 'what cost must we pay to survive.' Cost itself ay progress.
0
0
0
0
DAOdreamer

DAOdreamer

04-24 17:12
Napapansin ko na ang institutional crypto adoption ay talagang umuusad na ngayon. Si Bitwise ay nag-expand ng kanilang mga produkto at serbisyo para sa wealth advisors, at ang move na ito ay interesting dahil nag-address ito ng long-standing gap sa market. Ang company ay nag-launch ng pitong portfolio models na designed para sa financial advisors na gustong mag-offer ng crypto exposure sa clients nila. May core portfolios para sa general crypto allocation, at may thematic models din na focused sa specific areas like stablecoins at tokenization. Ang setup na ito ay nagbibigay ng structured approach sa pag-integrate ng digital assets sa client portfolios, which is something advisors have been asking for. Kwento naman ang staking side. Bitwise recently acquired Chorus One, isang Switzerland-based company na nag-manage ng approximately $2.2 billion sa staked assets across various networks. Ang acquisition na ito ay significant dahil ngayon ay may direct control na ang Bitwise sa yield infrastructure instead of relying sa third-party providers. Ito ay nagbubukas ng opportunities para sa kanilang clients na mag-earn from their crypto holdings through staking rewards. Ang combination ng portfolio models at yield infrastructure ay creating a compelling offering. Nakita ko na ang Bitwise ay nag-announce din ng on-chain vault strategies na nag-target ng up to 6% returns para sa USDC through over-collateralized lending markets. Ang ganitong produkto at serbisyo ecosystem ay nag-position sa kanila as both a portfolio solution provider at a yield operator. Intriguing din ang expansion nila sa Europe, especially ang partnership with ING Germany para sa crypto ETPs. Shows na ang institutional demand for these solutions ay global na talaga. Market data suggests na ang institutional staking services industry ay worth billions na ngayon at projected to grow significantly through 2033. For advisors, the appeal is clear - they can now offer structured crypto exposure with professional management and yield opportunities without having to navigate the complexity themselves. Ang positioning na ito ay timely given na ang wealth under management in third-party portfolio models ay umabot na sa over $645 billion as of 2025.
0
0
0
0