喊了那么久也没见英伟_老虎社区_美港股上老虎 - 老虎社区

喊了那么久也没见英伟达被代替啊

美股异动 | 英伟达跌超4%，科技巨头或已找到其GPU替代品

免责声明：上述内容仅代表发帖人个人观点，不构成本平台的任何投资建议。

精彩评论

我们需要你的真知灼见来填补这片空白

发表看法

5

{"i18n":{"language":"zh_CN"},"detailType":1,"isChannel":false,"data":{"magic":2,"id":333107805577360,"tweetId":"333107805577360","gmtCreate":1722350910032,"gmtModify":1722350912081,"author":{"id":3517889393362535,"idStr":"3517889393362535","authorId":3517889393362535,"authorIdStr":"3517889393362535","name":"虎虎0901","avatar":"https://static.tigerbbs.com/bf5ceed057339dc620c41c2ab480878d","vip":1,"userType":1,"introduction":"","boolIsFan":false,"boolIsHead":false,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[],"fanSize":1,"starInvestorFlag":false},"themes":[],"images":[],"coverImages":[],"html":"<html><head></head><body><p>喊了那么久也没见英伟达被代替啊</p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>喊了那么久也没见英伟达被代替啊</p></body></html>","text":"喊了那么久也没见英伟达被代替啊","highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":5,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/333107805577360","repostId":1141339158,"repostType":2,"repost":{"id":"1141339158","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1722350447,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1141339158?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-30 22:40","market":"us","language":"zh","title":"美股异动 | 英伟达跌超4%，科技巨头或已找到其GPU替代品","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1141339158","media":"老虎资讯综合","summary":"周二 $英伟达$ 低开低走，截至发稿跌超4%，报106.7美元，最近五个交易日已累计跌近13%：此前 $苹果$ 在一份技术论文中表示，其人工智能系统Apple Intelligence所依赖的两种AI模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。苹果的决定表明，在AI训练方面，一些大型科技公司可能正在寻找并找到了英伟达GPU的替代品。一些芯片行业媒体称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。","content":"<html><head></head><body><p>周二（7月30日） <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> 低开低走，截至发稿跌超4%，报106.7美元，最近五个交易日已累计跌近13%：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0bf914141a91501a6624e8efdbf5bfb9\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>此前 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a> 在一份技术论文中表示，其人工智能系统Apple Intelligence所依赖的两种AI模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。谷歌的张量处理单元最初是为内部工作负载而创建的，但现在正在得到更广泛的采用。</p><p>苹果的决定表明，在AI训练方面，一些大型科技公司可能正在寻找并找到了英伟达GPU（图形处理单元）的替代品。</p><p>本周一在社交媒体X上有评论指出，6月就出过苹果用谷歌芯片的消息，现在我们有了更多关于训练堆栈的细节。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa32cb1b7d8a2811c651b105d220987c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"692\" tg-height=\"157\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">有评论称，苹果并不是讨厌英伟达，只不过TPU的速度更快。还有评论称，TPU速度更快，所以苹果用它是有道理的，当然也可能它比英伟达的芯片更便宜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f095fcd910a63716f8992a1a8e973b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"688\" tg-height=\"259\"/></p><p>一些芯片行业媒体称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪。包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 在内的科技公司一直在努力构建自己的人工智能系统和产品。</p><p>谷歌自2015年以来一直在使用自主设计的TPU来训练和部署AI模型。不是设计通用处理器，而是将其设计为专门用于神经网络工作负载的矩阵处理器，在整个大量计算和数据传递过程中，根本不需要访问内存。</p><p>今年5月，谷歌宣布推出了人工智能（AI）数据中心芯片Trillium，据称该芯片的速度相比之前的版本提升了几乎5倍。该公司表示，这款芯片将用于开发自己的模型，包括Gemini和Imagen。</p><p>谷歌称，如果提前三年预订，最新的TPU每小时使用成本不到2美元。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。它们现在是专为人工智能设计的最成熟的定制芯片之一。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美股异动 | 英伟达跌超4%，科技巨头或已找到其GPU替代品</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n美股异动 | 英伟达跌超4%，科技巨头或已找到其GPU替代品\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-07-30 22:40</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>周二（7月30日） <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> 低开低走，截至发稿跌超4%，报106.7美元，最近五个交易日已累计跌近13%：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0bf914141a91501a6624e8efdbf5bfb9\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>此前 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a> 在一份技术论文中表示，其人工智能系统Apple Intelligence所依赖的两种AI模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。谷歌的张量处理单元最初是为内部工作负载而创建的，但现在正在得到更广泛的采用。</p><p>苹果的决定表明，在AI训练方面，一些大型科技公司可能正在寻找并找到了英伟达GPU（图形处理单元）的替代品。</p><p>本周一在社交媒体X上有评论指出，6月就出过苹果用谷歌芯片的消息，现在我们有了更多关于训练堆栈的细节。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa32cb1b7d8a2811c651b105d220987c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"692\" tg-height=\"157\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">有评论称，苹果并不是讨厌英伟达，只不过TPU的速度更快。还有评论称，TPU速度更快，所以苹果用它是有道理的，当然也可能它比英伟达的芯片更便宜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f095fcd910a63716f8992a1a8e973b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"688\" tg-height=\"259\"/></p><p>一些芯片行业媒体称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪。包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 在内的科技公司一直在努力构建自己的人工智能系统和产品。</p><p>谷歌自2015年以来一直在使用自主设计的TPU来训练和部署AI模型。不是设计通用处理器，而是将其设计为专门用于神经网络工作负载的矩阵处理器，在整个大量计算和数据传递过程中，根本不需要访问内存。</p><p>今年5月，谷歌宣布推出了人工智能（AI）数据中心芯片Trillium，据称该芯片的速度相比之前的版本提升了几乎5倍。该公司表示，这款芯片将用于开发自己的模型，包括Gemini和Imagen。</p><p>谷歌称，如果提前三年预订，最新的TPU每小时使用成本不到2美元。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。它们现在是专为人工智能设计的最成熟的定制芯片之一。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7308276753c5ff6ceaac8e2cceebffd3","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1141339158","content_text":"周二（7月30日） 英伟达 低开低走，截至发稿跌超4%，报106.7美元，最近五个交易日已累计跌近13%：此前 苹果 在一份技术论文中表示，其人工智能系统Apple Intelligence所依赖的两种AI模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。谷歌的张量处理单元最初是为内部工作负载而创建的，但现在正在得到更广泛的采用。苹果的决定表明，在AI训练方面，一些大型科技公司可能正在寻找并找到了英伟达GPU（图形处理单元）的替代品。本周一在社交媒体X上有评论指出，6月就出过苹果用谷歌芯片的消息，现在我们有了更多关于训练堆栈的细节。有评论称，苹果并不是讨厌英伟达，只不过TPU的速度更快。还有评论称，TPU速度更快，所以苹果用它是有道理的，当然也可能它比英伟达的芯片更便宜。一些芯片行业媒体称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪。包括 谷歌 、 Meta Platforms 、 甲骨文 和 特斯拉 在内的科技公司一直在努力构建自己的人工智能系统和产品。谷歌自2015年以来一直在使用自主设计的TPU来训练和部署AI模型。不是设计通用处理器，而是将其设计为专门用于神经网络工作负载的矩阵处理器，在整个大量计算和数据传递过程中，根本不需要访问内存。今年5月，谷歌宣布推出了人工智能（AI）数据中心芯片Trillium，据称该芯片的速度相比之前的版本提升了几乎5倍。该公司表示，这款芯片将用于开发自己的模型，包括Gemini和Imagen。谷歌称，如果提前三年预订，最新的TPU每小时使用成本不到2美元。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。它们现在是专为人工智能设计的最成熟的定制芯片之一。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":561,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":30,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/333107805577360"}