Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Новости Китайского фонда Тейлор

Братья и сестры, давайте сегодня вечером обратим внимание на новости зарубежного рынка.

Ситуация на фондовом рынке США

Акции США сегодня вечером показали смешанную динамику. Индекс Dow Jones немного вырос, тогда как Nasdaq и S&P 500 продолжили падение.

Акции Merck упали более чем на 10% . Прогноз компании на весь год оказался слабее, чем ожидалось, что нивелировало сильный отчет за второй квартал.

ХотяПфайзер Опубликованный финансовый отчет оказался выше ожиданий, но цена акций все же упала более чем на 2%. Компания также повысила прогноз выручки и прибыли на весь год.

Инвесторы сосредоточены на том, смогут ли крупные технологические компании получить прибыль от инвестиций в искусственный интеллект после разочаровывающего начала сезона отчетности.В мировом масштабе из-заТесла и алфавитАкции технологических компаний оказались под давлением после того, как на прошлой неделе были опубликованы разочаровывающие результаты.

Лайонел Жарден, трейдер по продаже акций Marex в Париже, сказал: «Что касается всего, что связано с ИИ, мы уже находимся на инвестиционной фазе, но теперь мы хотим увидеть, как это работает с точки зрения прибыли».

«Если компании не смогут продемонстрировать положительное влияние ИИ на свои доходы, хорошие результаты могут не вызвать такого же энтузиазма, как в предыдущих кварталах», — сказала Ипек Озкардесская, старший аналитик Swissquote Bank.

Акции чипов падают

На фондовом рынке США сегодня вечером стоит обратить внимание на падение в полупроводниковом секторе: индекс Philadelphia Semiconductor упал на 3%.

Цена акций NVIDIA упала почти на 7%!

Почему NVIDIA упала? Судя по новости, это может быть связано с Apple.

Сообщается, что технологический гигант Apple выпустил свой первыйМобильная операционная система «Apple Smart»Однако рынок обнаружил, что при обучении большой модели Apple использовалась технология Google, а содержание NVIDIA было нулевым.

В понедельник Apple заявила, что модели искусственного интеллекта, лежащие в основе ее системы искусственного интеллекта Apple Intelligence, были обучены на процессорах, разработанных Google.Это говорит о том, что крупные технологические компании ищут альтернативу Nvidia, когда дело доходит до обучения современному искусственному интеллекту.

В только что опубликованном техническом документе Apple подробно описала свой выбор процессора собственной разработки Google (TPU) для обучения. Кроме того, в понедельник Apple выпустила предварительную версию Apple Intelligence для некоторых устройств.

Дорогие графические процессоры (GPU) Nvidia доминируют на рынке высокопроизводительных чипов для обучения искусственного интеллекта, причем спрос за последние несколько лет настолько высок, что многие технологические компании изо всех сил пытаются закупить необходимые им количества. OpenAI и Microsoft используют графические процессоры Nvidia для обучения своих моделей, а другие технологические компании, включая Google, Meta, Oracle и Tesla, также закупают эти чипы в больших количествах для создания своих систем и продуктов искусственного интеллекта.

Решение Apple положиться на Google примечательно тем, что чипы Nvidia доминируют в отрасли, занимая около 80% рынка.

В отчете об исследовании Apple не уточнила, использует ли она чипы Nvidia, но не упомянула аппаратное обеспечение, связанное с Nvidia, в описании своей инфраструктуры инструментов искусственного интеллекта.

Nvidia не разрабатывает TPU, а фокусируется на так называемых графических процессорах (GPU), которые широко используются в искусственном интеллекте.

В отличие от Nvidia, которая продает свои чипы и системы как отдельные продукты, Google продает доступ к TPU через свою облачную платформу Google. Клиенты, заинтересованные в приобретении доступа, должны создать программное обеспечение с помощью облачной платформы Google, чтобы использовать чипы.

Инженеры Apple далее заявили в документе, что использование чипов TPU Google не только отвечает текущим потребностям, но и обеспечивает возможность производства более крупных и сложных моделей искусственного интеллекта в будущем.