美股投资网获悉，音乐流媒体服务提供商Spotify Technology(SPOT)将从2024年7月开始提高其在美国市场的高级音乐流媒体服务(Premium)的订阅价格。这家音频流媒体巨头周一表示，美国新订阅用户的个人价格即将从每月10.99美元增至每月11.99美元。

该公司表示，更高的价格将使其能够“投资和创新”产品的全新功能。

Spotify此前不久所公布的第一季度业绩与市场预期基本一致，这是由于Premium流媒体服务用户同比增长14%的大力推动。该音乐流媒体平台指出，这一业绩表现反映了所有地区持续的两位数级别同比增长幅度，以及Family和Duo计划的强劲表现。

Spotify所推出的Family和Duo计划现在的定价分别为19.99美元和16.99美元，均高于高级服务价格。不过，面向美国市场的学生收取的高级音乐流媒体服务(Premium)价格将仅仅为5.99美元。

总部位于瑞典的Spotify第一季度业绩显示，该公司在高级音乐流媒体服务，以及Family和Duo计划带动之下，成功扭亏损为盈利。该公司Q1营收为36 亿欧元，上年同期为30.42 亿欧元，同比增长20%;毛利润为10 亿欧元，上年同期为30.42 亿欧元;净利润1.97亿美元，上年同期亏损2.25亿美元。展望未来，Spotify管理层预计第二季度总营收为38亿欧元，超过华尔街分析师普遍预期的 37.6 亿欧元。

在高级服务涨价预期带动之下，Spotify股价周一美股盘前一度上涨超5%。

资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com

美股投资网获悉，周五，美国疫苗制造商Moderna(MRNA)宣布，该公司的呼吸道合胞病毒(RSV)疫苗已经获得美国食品和药品管理局(FDA)的批准，这将使其在商业领域迎来更广阔的发展前景。Moderna表示，这款最新获批的RSV疫苗用于预防60岁及以上老年人群体中因合胞病毒感染导致的下呼吸道疾病，这是该公司的一大胜利。

该股收跌5.9%，报142.55美元，因数据显示，Moderna的RSV疫苗在预防至少两种RSV症状(如咳嗽和发烧)方面的有效性为79%，低于预期水平。

在新冠疫苗成功之后，全球主要疫苗制造商纷纷将目光投向RSV疫苗领域。辉瑞(PFE)、强生(JNJ)、赛诺菲(SNY)、阿斯利康(AZN)和默沙东(MRK)等公司已经加入竞争。根据世界卫生组织(WHO)的估计，每年全球有6400万儿童感染RSV。根据美国疾病控制与预防中心(CDC)的数据，这种病毒每年在美国导致6000至1万名老年人死亡，其中有6万至16万人住院。

RSV是一种非常常见的传染性病原体，几乎会感染每个人，并引起下呼吸道感染的季节性流行，包括毛细支气管炎和肺炎。

RSV感染的初期症状与普通感冒和流感类似，但其传染范围广泛，对儿童群体的影响更大。数据显示，儿童的RSV感染发病率是流感的约4倍。

尽管如此，几十年来针对这种病毒的有效疫苗研发一直未能取得突破。20世纪60年代，一种实验性疫苗在测试中甚至对一些儿童造成了伤害。

直到去年5月，全球首款RSV疫苗——葛兰素史克的Arexvy在美国获批上市，随后，辉瑞的RSV疫苗Abrysvo也获批准，有望成为最畅销的疫苗之一。

Moderna声称，周五获批的疫苗是全球首款mRNA RSV疫苗，将以mRESVIA的品牌进行销售。

该公司表示，mRNA疫苗可以教会身体制造被免疫系统识别并攻击的蛋白质，有潜力治疗多种疾病，并且比传统疫苗更有效。

Moderna首席执行官Stéphane Bancel指出“FDA批准了我们的第二款产品mRESVIA，这款产品基于我们mRNA平台的优势和多功能性。”

根据LSEG的数据，分析师平均预测Moderna RSV疫苗在2024年的销售额为3.4亿美元，明年将增长到8.305亿美元。

另一个好消息是，美国CDC的一个顾问小组将于6月份就该疫苗的使用和目标人群的建议进行投票。Moderna预计，在秋季疫苗接种季节之前，其RSV疫苗的适用人群将进一步扩展。

接下来，Moderna的RSV疫苗将有机会与葛兰素史克和辉瑞展开竞争，这两家公司的RSV疫苗的销售额去年都达到了数亿美元。

资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com

美股投资网获悉，AI芯片霸主英伟达(NVDA)在PC独立显卡以及AI芯片领域的最强竞争对手AMD(AMD)正在加快推出全新款的服务器AI芯片以及适用于AI PC端的端侧AI芯片，试图削弱英伟达这个利润丰厚的服务器AI芯片市场上高达90%份额的绝对统治地位，同时欲在端侧AI市场获得领先于芯片同行的先发优势。

据了解，应用于AI数据中心服务器的AMD M300X AI芯片升级版本——MI325X将于第四季度开始上市销售，AMD首席执行官苏姿丰(Lisa Su)在台湾Computex会议的开幕主题演讲中表示，这一款MI300X的继任者将拥有更大的内存和更快速的数据吞吐量。

此外，AMD更加先进的MI350系列则将在2025年推出，而MI400系列将在一年后推出。AMD大约每年一次的发布周期与英伟达首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)前一天晚上在台北发表演讲时提出的一年一次AI芯片新品发布的计划相符。

AMD全新推出的MI325X性能指标方面，基于台积电3nm制造工艺的MI325X将延续AMD强大的CDNA3构架，同时与英伟达H200一样采用第四代HBM存储系统——HBM3E，内存容量大幅提升至288GB，带宽也将提升至6TB/s，整体的性能将进一步提升，其他方面的基准规格与兼容性则基本与MI300X一致，方便AMD客户升级过渡。苏姿丰指出，MI325X AI性能提升幅度为AMD史上最大幅度，相较竞品英伟达H200将有1.3倍以上提升。

MI325X与英伟达当前需求火热的H100升级版本H200相比较，以下是AMD MI325X性能优势

2倍于英伟达H200的内存

1.3 倍于H200的内存带宽

峰值理论FP16是H200的1.3倍左右

峰值理论FP8是H200的1.3倍左右

基于每台服务器的模型大小是H200的2倍

目前，全球大量资金涌入新的数据中心AI训练/推理系统，并且这些庞大规模的资金主要耗费在了英伟达的AI芯片产品上，AMD、英特尔以及一些AI芯片初创公司等竞争对手纷纷推出新产品，试图在全球企业布局AI的这股狂热浪潮中“分一杯羹”。苏姿丰表示，该公司现有的MI300产品仍有非常强劲的需求，并且预计新款的性能以及节省耗能等方面将比竞争对手的产品更具优势。

据了解，美国云计算巨头微软已经向旗下云服务平台Azure的客户们提供了AMD的MI300X AI加速器。尽管AMD是全球最主要的GPU制造商，但在数据中心服务器AI芯片领域的发展与扩张之势一直落后于英伟达。

不过,随着大型云计算服务商开始寻找英伟达昂贵且供不应求的H100/H200 等AI芯片替代品，以及AMD通过提供更好的软硬件协同体系支持开始在AI芯片取得一些进展，AMD MI300X现在也成为AI领域的热门基础硬件。微软云计算和人工智能业务执行副总裁Scott Guthrie将AMD MI300X 描述为“目前Azure OpenAI云服务产品中最具成本效益的AI GPU”。

全球企业对于AI芯片的需求无比强劲! AMD欲分一杯羹

力争与英伟达在AI数据中心端AI芯片(英伟达可能占据高达90%份额)相竞争的众多芯片公司中，总部位于圣克拉拉的AMD取得了最大规模的积极进展，并且华尔街分析师们预计AMD未来1到2年有望蚕食一小部分英伟达份额，进而获得至少10%份额。

AMD今年将所谓的“AMD AI加速器”的销售额目标提高到了40亿美元，虽然与去年几乎为零的销售额相比显得提升幅度庞大，但是与英伟达相比相形见绌。据华尔街预期，仅英伟达数据中心业务部门(该部门负责H100/H200等AI芯片)所产生的财年销售额就有望超过1,000亿美元，全面超过AMD和英特尔的年度销售额总和。

由于AI芯片未来市场规模无比庞大，AMD、英特尔以及D-Matrix、Cerebras Systems等全球一众AI芯片初创企业都在积极布局，欲共同切割这块大蛋糕。其中AMD可能将是这些挑战者之中最能够不断蚕食英伟达份额的挑战者，华尔街大行花旗预计AMD不久后能够占据10% 左右的市场份额。

“英伟达希望能拥有 100% 的市场份额，但来自全球的客户们当然不会希望英伟达独享100%的市场份额，”竞争对手D-Matrix的联合创始人Sid Sheth表示。“这个机会太大了。如果任何一家公司全部占有，都会非常不健康。”

从训练人工智能模型到所谓的推理(或部署AI大模型)模式的趋势转变，意味着对于数据中心AI芯片的算力性能要求更加趋向多元化，这也可能给芯片公司们一个取代英伟达AI GPU的重大基于，尤其是当它们的购买和运行成本较低时。英伟达的旗舰芯片售价约为30000美元或更高，这给客户足够的动力去寻找替代品。

根据市场研究机构Gartner最新预测，到2024年AI芯片市场规模将较上一年增长 25.6%，达到671亿美元，预计到2027年，AI芯片市场规模预计将是2023年规模的两倍以上，达到1194亿美元。

AMD对于未来AI芯片市场的预期更加乐观。在2023年的“Advancing AI”发布会上，英伟达最强力竞争对手AMD将截至2027年的全球AI芯片市场规模预期，从此前预期的1500亿美元猛然上修至4000亿美元，而2023年AI芯片市场规模预期仅仅为300亿美元左右。

随着ChatGPT和谷歌旗下Bard等以消费者应用为中心的生成式人工智能应用程序接连问世，全球越来越多科技公司参与布局AI技术的热潮，或将推动一场长达十年的AI繁荣发展时代。根据Mandeep Singh领导的彭博行业研究分析师发布的一份最新报告，预计到2032年，包括训练人工智能系统所需AI芯片，以及AI软硬件等应用端在内的生成式AI市场总营收规模将从去年的400亿美元增长到1.3万亿美元，这一市场可谓10年间有望翻32倍，以高达42%的复合速度高速增长。

AI PC元年开启! AMD欲占据端侧AI芯片领域主导地位

对于消费者，AMD公布了其第三代Ryzen AI处理器，并将其名为“Strix Point”，计划于7月上市。它们是为嵌入AI大模型的笔记本电脑所量身定制，在AMD Zen5 CPU架构的基础上结合了RDNA 3.5 GPU以及XDNA 2 NPU架构，全面集成CPU+GPU+NPU用于加速人工智能任务。

在Computex会议上，苏姿丰邀请了一系列合作伙伴上台——从惠普首席执行官恩里克·洛雷斯到华硕董事长Jonney Shih，讨论在他们即将推出的AIPC端采用AMD的全新Ryzen AI 300系列处理器。

2024年，可谓是“AIPC元年”。惠普、戴尔、宏碁、华硕、微星和技嘉等知名PC品牌厂商都将于2024年推出首波基于英特尔或AMD处理器的AIPC。群智咨询预计，2024年作为AI PC发展的元年，AI笔记本电脑出货量达到1300万台，在笔记本电脑市场渗透率达到7%，2025年渗透率预计逼近30%，2026年渗透率会超过50%，2027年AIPC成为主流PC产品的类别，市场渗透率逼近80%。

据Zacks Investment Research研报，2023年对AI行业而言是至关重要的一年，伴随着英伟达和AMD的训练端数据中心GPU产品亮相、以及各种投资和战略收购。展望2024年，Zacks则表示，科技公司们拥有了芯片这一基础硬件后，他们将不断更新AI大模型、以及不断构建AI应用，因此AI技术进一步发展预计将带动消费者硬件升级——比如转向AI PC和AI智能手机，以及全新基于AI的软件服务，例如端侧AI大模型、嵌入聊天机器人等全新AI技术的软件应用端。

而高效率地运行端侧AI大模型以及AI软件的背后，则基于AI推理这一核心的技术进程，而AI推理进程的硬件基础则在于以CPU为核心的中央处理器。CPU的架构基础决定了CPU不仅能够进行通用型计算任务，专注于控制流以及处理复杂的顺序计算任务和逻辑决策时的调度特性使得CPU在AI推理领域全面发光发热。

在AI推理领域，比如AI PC、AI智能手机以及智能手表等消费电子的端侧AI大模型应用场景，以及运行各种AI软件，以专注于复杂逻辑决策的CPU为核心处理器，集成NPU与GPU担任辅助算力支撑，即可实现精简化的端侧AI大模型以及多个AI软件高效运行。NPU(神经处理单元)专为AI推理加速优化，能在较低的功耗下提供快速的AI推理性能，尤其适合处理神经网络相关任务。GPU极度擅长并行化计算，适合于执行大量的矩阵和向量运算，在处理类似图像和视频分析等数据密集型AI推理任务时能担重任。

研究机构Counterpoint预计，到2027年，能够完美运行高级生成式AI(Generative AI)应用软件的AI PC将占销售出的PC的四分之三。Counterpoint表示，虽然整个笔记本电脑市场在 2023-2027 年复合年增长率仅为 3%，但嵌入AI大模型的笔记本电脑细分市场的复合年增长率可能达到 59%。

另一研究机构Canalys最新预测数据显示，2024 年，全球AI PC出货量将达到 5100 万台，占个人电脑(PC) 总出货量的 19%。但这仅是市场转型的开始，预计到 2028 年，AI PC出货量将达到2.08亿台，预计届时占PC总出货量份额达到70%，2024 年至 2028 年期间的复合年增长率(CAGR)将达到惊人的 42%。

据了解，在AMD全新Ryzen AI 300系列处理器性能对比方面，AMD展示的一张幻灯片显示，最新的Ryzen系统在处理人工智能任务时的表现全面优于高通(Qualcomm Inc.)所推出的AIPC端核心处理器Snapdragon X Elite，而微软推出的新款Copilot+ PC的核心芯片正是搭载Snapdragon X Elite。

而在AIPC最核心的NPU性能方面，全新Ryzen AI 300系列处理器一举超越英特尔与高通，成为当今最强NPU。高通骁龙X Elite NPU的算力为45TOPS，Intel即将推出的下一代酷睿Ultra Lunar Lake NPU算力同样是45TOPS，Ryzen AI 300系列则高达50TOPS。更强力的NPU，配合AMD性能强劲的CPU与GPU，可以在多重应用场景中部署更高级别参数的端侧AI大模型。

据报道，微软除了选择高通作为AIPC核心芯片，还选择重点配置AMD芯片，微软Windows业务主管帕万·达乌卢里也加入了AMD行列，他表示，他的团队“从第一天起就与AMD合作”，共同开发“Copilot PC+”项目。

达乌卢里表示:“对我们来说，在端侧设备上运行的人工智能意味着更快的响应时间、更好的隐私和成本。但这意味着要在PC硬件上运行包含数十亿个参数的AI大模型。与几年前的传统PC领域相比，我们谈论的是高达20倍的性能提升和高达100倍的人工智能工作负载效率。”

另外，AMD还展示了面向传统笔记本电脑和台式机的新型游戏端处理器。“这是世界上最快的消费类CPU，”苏姿丰表示，她同时举起AMD的Ryzen 99950x芯片。这款16核处理器在提速模式下的运行速度将达到5.7GHz。

全力加码AI数据中心与AIPC领域的AMD获华尔街强力看涨

在AMD股价预期方面，2023年以来股价在AI热潮助力下疯涨160%的AMD，仍然获华尔街多家投资机构强力看涨。而这些看涨研报背后的主要逻辑基本上都集中于这些机构无比看好AMD在AI领域的发展前景，尤其是在AI数据中心与AIPC这两大核心领域。

在AI数据中心，凭借性能不断优化CDNA 架构以及基于3D chiplet设计的高性能AI芯片，AMD有望向该领域的霸主英伟达不断发起挑战。而凭借在PC硬件领域深耕多年所积累的无与伦比的用户忠诚度，以及掌握PC端CPU与GPU核心技术加之坚实的软件应用生态，AMD有望在AIPC领域具备强大的先发优势。

瑞穗将AMD未来十二个月目标价预期设定为215美元(AMD最新收盘价为166.90美元)，并且予以“增持”评级;Benchmark与瑞银集团(UBS)皆看涨AMD至200美元，同时予以“增持”评级。

Keybanc予以的目标价最为乐观，未来12个月看涨AMD至230美元，并且该机构预计2024年AMD MI300X销售额有望达到80万美元，远高于AMD所预期的40万美元目标价。该机构表示，随着微软开始将MI300X推向云客户，接下来甲骨文、亚马逊以及戴尔等科技公司有望纷纷加大力度购置AMD硬件。

资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com

美股投资网获悉，今年5月，英伟达(NVDA)股价上涨27%，市值达到2.7万亿美元，仅次于微软(MSFT)和苹果(AAPL)。该芯片制造商报告称，由于对其人工智能(AI)处理器的需求飙升，其销售额连续第三个季度同比增长两倍。

瑞穗证券估计，英伟达控制着70%至95%的人工智能芯片市场，这些芯片用于训练和部署OpenAI的GPT等模型。78%的毛利率凸显了英伟达的定价能力，对于一家必须制造和运输实体产品的硬件公司来说，这是一个惊人的数字。

竞争对手英特尔(INTC)和AMD(AMD)最近一个季度的毛利率分别为41%和47%。

英伟达在人工智能芯片市场的地位被一些专家形容为护城河。它的旗舰人工智能图形处理单元(GPU)，如H100，再加上该公司的CUDA软件，在竞争中占据了先机，以至于转向其他替代品几乎是不可想象的。

尽管如此，英伟达首席执行官黄仁勋表示，他“担心”这家成立 31 年的公司会失去优势。他在去年年底的一次会议上承认，有许多强大的竞争对手正在崛起。

并非只有英伟达的GPU能够运行支撑生成式人工智能的复杂数学运算。如果性能较弱的芯片也能完成同样的工作，黄仁勋的担忧或许是有道理的。

从训练人工智能模型到所谓的推理(或部署模型)的转变，也可能给公司一个取代英伟达GPU的机会，尤其是当它们的购买和运行成本较低时。英伟达的旗舰芯片售价约为30000美元或更高，这给客户足够的动力去寻找替代品。

“英伟达希望能拥有 100% 的市场份额，但客户并不会希望英伟达独享100%的市场份额，”竞争对手D-Matrix的联合创始人Sid Sheth表示。“这个机会太大了。如果任何一家公司全部占有，都会非常不健康。”

D-Matrix成立于2019年，计划在今年晚些时候发布一款用于服务器的半导体卡，旨在降低运行人工智能模型的成本和延迟。该公司去年9月融资1.1亿美元。

除了D-Matrix，从跨国公司到新兴初创公司都在争夺人工智能芯片市场的份额。据市场分析师和AMD称，未来五年，人工智能芯片市场的年销售额可能达到4000亿美元。英伟达在过去四个季度创造了约800亿美元的营收，美国银行估计，该公司去年人工智能芯片销售额为345亿美元。

许多采用英伟达GPU的公司认为，不同的架构或某些折衷方案可以产生更适合特定任务的芯片。设备制造商也在开发可能为人工智能完成大量计算的技术，而这些计算目前是在云端的大型GPU集群中进行的。

3Fourteen Research联合创始人Fernando Vidal表示“没有人能否认，如今英伟达就是人们想要的训练和运行人工智能模型的硬件。但从开发自有芯片的超大规模企业，到设计自有芯片的小型初创公司，我们在公平竞争方面取得了一些进展。”

AMD 首席执行官苏姿丰希望投资者相信该领域有足够的空间容纳许多成功的公司。

苏姿丰去年12月在公司推出最新款人工智能芯片时表示“关键是有很多选择。我认为，我们将看到的情况是，解决方案将不止一种，而是多种多样。”

其他大型芯片制造商

AMD制造用于游戏的GPU，并像英伟达一样，将其改造成用于数据中心的人工智能模型。AMD的旗舰芯片是Instinct MI300X。微软已经购买了AMD的处理器，并通过其Azure云提供访问权限。

苏姿丰在发布会上强调了该芯片在推理方面的卓越表现，而不是与英伟达在训练方面的竞争。上周，微软表示正在使用 AMD Instinct GPU 为其 Copilot 模型提供服务。摩根士丹利分析师认为，这一消息表明AMD今年的人工智能芯片销售额可能超过40亿美元，这是该公司的公开目标。

去年营收被英伟达超越的英特尔也试图在人工智能领域占据一席之地。该公司最近发布了第三版人工智能加速器Gaudi 3。英特尔称其产品更具成本效益，在运行推理方面优于英伟达的H100，同时在训练模型方面速度更快。

美国银行分析师最近估计，英特尔今年在人工智能芯片市场的份额将不到1%。英特尔表示，该芯片的积压订单金额达20亿美元。

更广泛采用的主要障碍可能是软件。AMD和英特尔都加入了一个名为UXL基金会的大型行业组织，该组织的成员包括谷歌(GOOGL)。该组织正致力于开发可替代英伟达CUDA的免费产品，用于控制人工智能应用的硬件。

英伟达主要客户

英伟达面临的一个潜在挑战是，它正在与一些最大的客户竞争。包括谷歌、微软和亚马逊(AMZN)在内的云提供商都在构建内部使用的处理器。这三大科技巨头加上甲骨文(ORCL)占英伟达营收的40%以上。

2018年，亚马逊以Inferentia品牌推出了自己的人工智能芯片。目前已推出第二版。2021年，亚马逊AWS推出了针对训练模型的Tranium。客户不能购买这些芯片，但他们可以通过AWS租用系统，AWS在营销中称这些芯片比英伟达的更具成本效益。

谷歌可能是最致力于自有芯片的云提供商。自 2015 年以来，该公司一直在使用所谓的张量处理器(TPU)来训练和部署人工智能模型。今年5月，谷歌发布第六代TPU芯片Trillium，该芯片被用于开发Gemini和Imagen等模型。

谷歌也使用英伟达的芯片，并通过云提供这些芯片。

微软在这方面的进展并不快。该公司去年表示，正在打造自己的人工智能加速器和处理器，分别名为Maia和Cobalt。

Facebook母公司Meta Platforms(META)并不是云计算提供商，但该公司需要大量的计算能力来运行其软件和网站，并提供广告服务。虽然Meta正在购买价值数十亿美元的英伟达处理器，但它在4月份表示，其部分自主研发的芯片已经用于数据中心，与GPU相比，它们的“效率更高”。

摩根大通分析师今年5月估计，为大型云提供商打造定制芯片的市场价值可能高达300亿美元，年增长率可能达到20%。

初创企业

风险投资家看到了新兴公司加入这一领域的机会。根据PitchBook的数据，他们在2023年向人工智能半导体公司投资了60亿美元，略高于前一年的57亿美元。

对于初创公司来说，这是一个艰难的领域，因为半导体的设计、开发和制造成本高昂。但也存在差异化的机会。

对于硅谷的人工智能芯片制造商Cerebras Systems来说，重点是人工智能的基本操作和瓶颈，而不是GPU的通用性。据报道，该公司成立于2015年，在最近一次融资中估值为40亿美元。

该公司首席执行官Andrew Feldman表示，名为WSE-2的Cerebras芯片将GPU功能、中央处理功能和额外内存整合到一个设备中，更适合训练大型模型。

Feldman表示:“我们使用一个巨大的芯片，而他们使用很多小芯片。”“他们面临着移动数据的挑战，而我们没有。”

Feldman表示，公司的客户包括梅奥诊所、葛兰素史克和美国军方，他们的超级计算系统正在赢得业务，甚至可以与英伟达竞争。

Feldman表示:“竞争很激烈，我认为这对生态系统是有益的。”

D-Matrix的Sheth表示，他的公司计划在今年晚些时候发布一款带有芯片的卡，这样就可以在内存中进行更多计算，而不是在GPU等芯片上进行计算。D-Matrix 的产品可以与现有的GPU一起插入人工智能服务器，但它可以减轻英伟达芯片的工作量，并有助于降低生成人工智能的成本。

客户“非常乐于接受，也非常有动力将新的解决方案推向市场，”Sheth表示。

苹果和高通

英伟达数据中心业务面临的最大威胁可能是处理地点的变化。

开发人员越来越相信，人工智能工作将从服务器场转移到电脑和手机上。

像OpenAI开发的大型模型需要大量强大的GPU集群来进行推理，但苹果和微软等公司正在开发“小型模型”，这些模型需要的电量和数据更少，可以在电池供电的设备上运行。它们可能不像最新版本的ChatGPT那样成熟，但它们可以执行其他应用程序，例如总结文本或可视化搜索。

苹果和高通(QCOM)正在更新芯片以提高人工智能的运行效率，为人工智能模型增加了名为神经处理器的专门部分，这可以在隐私和速度方面具有优势。

高通最近发布了一款个人电脑芯片，可以让笔记本电脑在设备上运行微软的人工智能服务。该公司还投资了多家芯片制造商，这些芯片制造商生产低功耗处理器，用于在智能手机或笔记本电脑之外运行人工智能算法。

苹果一直在推销其最新的笔记本电脑和平板电脑，称其针对人工智能进行了优化。在即将召开的开发者大会上，苹果公司计划展示一系列新的人工智能功能，这些功能很可能会在该公司为iPhone提供支持的芯片上运行。

资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com