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Noite de terror! A Nvidia está quebrada!

2024-07-31

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Notícias do Fundo da China Taylor

Irmãos e irmãs, vamos prestar atenção às notícias do mercado externo esta noite.

Situação das ações dos EUA

As ações dos EUA estavam mistas esta noite. O Dow Jones subiu ligeiramente, enquanto o Nasdaq e o S&P 500 continuaram a cair.




Ações da Merck despencam mais de 10% . A orientação da empresa para o ano inteiro foi mais fraca do que o esperado, compensando um forte relatório do segundo trimestre.


EmboraPfizer O relatório financeiro divulgado foi superior ao esperado, mas o preço das ações ainda caiu mais de 2%. A empresa também aumentou sua previsão de receita e lucro para o ano inteiro.


Os investidores estão concentrados em saber se as grandes empresas tecnológicas conseguirão obter retornos sobre os investimentos em inteligência artificial após um início de temporada de resultados decepcionante.Globalmente, devidoTesla e AlfabetoAs ações de tecnologia ficaram sob pressão depois que resultados decepcionantes foram divulgados na semana passada.

Lionel Jardin, trader de vendas de ações da Marex em Paris, disse: “Com qualquer coisa relacionada à IA, já estamos na fase de investimento, mas agora queremos ver seu desempenho em termos de retorno”.

“Se as empresas não conseguirem demonstrar o impacto positivo da IA ​​nas suas receitas, os resultados sólidos poderão não inspirar o mesmo entusiasmo dos trimestres anteriores”, disse Ipek Ozkardeskaya, analista sénior do Swissquote Bank.

Ações de chips despencam

No mercado de ações dos EUA esta noite, o que merece atenção é a queda no setor de semicondutores, com o Índice de Semicondutores da Filadélfia despencando 3%.


O preço das ações da NVIDIA despencou quase 7%!


Por que a Nvidia despencou? A julgar pelas notícias, pode estar relacionado à Apple.

É relatado que a gigante da tecnologia Apple lançou seu primeiroSistema operacional móvel "Apple Smart"Porém, o mercado constatou que o treinamento do grande modelo da Apple utilizava tecnologia do Google, e o conteúdo da NVIDIA era zero.

A Apple disse na segunda-feira que os modelos de inteligência artificial por trás de seu sistema de inteligência artificial, Apple Intelligence, foram treinados em processadores projetados pelo Google.Isto sugere que as grandes empresas de tecnologia estão procurando alternativas à Nvidia quando se trata de treinar inteligência artificial de última geração.

Em um artigo técnico recém-lançado, a Apple detalhou sua escolha da unidade de processamento autodesenvolvida (TPU) do Google para treinamento. Além disso, a Apple lançou na segunda-feira uma versão prévia do Apple Intelligence para determinados dispositivos.

As caras unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia dominam o mercado de chips de treinamento de IA de ponta, com uma demanda tão alta nos últimos anos que muitas empresas de tecnologia têm lutado para adquirir as quantidades de que precisam. OpenAI e Microsoft estão usando GPUs da Nvidia para treinar seus modelos, e outras empresas de tecnologia, incluindo Google, Meta, Oracle e Tesla, também estão comprando esses chips em grandes quantidades para construir seus sistemas e produtos de inteligência artificial.

A decisão da Apple de confiar no Google é notável porque os chips da Nvidia dominam a indústria, com cerca de 80% do mercado.

No relatório de pesquisa, a Apple não declarou claramente se usa chips Nvidia, mas não mencionou hardware relacionado à Nvidia na descrição de sua infraestrutura de ferramentas de IA.

A Nvidia não projeta TPUs, mas se concentra nas chamadas unidades de processamento gráfico (GPUs), que são amplamente utilizadas em IA.

Ao contrário da Nvidia, que vende seus chips e sistemas como produtos separados, o Google vende acesso TPU por meio de sua plataforma Google Cloud. Os clientes interessados ​​em adquirir o acesso devem construir software por meio da plataforma em nuvem do Google para usar os chips.

Os engenheiros da Apple afirmaram ainda no artigo que o uso dos chips TPU do Google não apenas atende às necessidades atuais, mas também oferece a possibilidade de fabricar modelos de IA maiores e mais complexos no futuro.