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【周六前瞻】台积电、奈飞财报来袭,美股下周应该关注什么?

【週六前瞻】台積電、奈飛業績來襲,美股下週應該關注什麼?

美股研究社 ·  07/13 08:02

美股下週應該關注什麼?

來源 |美股研究社

美股週五收高,三大股指本週均錄得漲幅。市場領漲板塊擴大,家得寶與卡特彼勒等參與推動道指上揚。美國6月PPI環比增長0.2%,稍高於市場預期。投資者關注金融行業業績與最近出現的板塊輪動跡象。本週美股三大股指均錄得漲幅,道指一週累計上漲1.59%,納指上漲0.63%,標普500指數上漲0.55%。

巨頭動態

美股研究社收盤觀察:美東時間7月12日,道指漲247.15點,漲幅爲0.62%,報40000.90點;納指漲115.04點,漲幅爲0.63%,報18398.45點;標普500指數漲30.81點,漲幅爲0.55%,報5615.35點。中美九大科技巨頭TMAANMG錄得漲跌不一。其中,特斯拉漲2.99%,Meta Platforms跌2.70%,蘋果漲1.31%,亞馬遜跌0.29%,英偉達漲1.44%,微軟跌0.25%,谷歌-A跌0.27%,騰訊漲3.17%,阿里巴巴漲1.44%。

下週前瞻

1.下週一(7月15日)美國紐約聯儲製造業指數將於當天公佈高盛(GS)、貝萊德(BLK)等將於當天美股盤前公佈新季度業績

2.下週二(7月16日)美國零售銷售月率、美國進口物價指數月率、美國商業庫存月率將於當日天公佈摩根士丹利(MS)、聯合健康(UNH)、美國銀行(BAC)等將於美股盤前公佈新季度業績亨特運輸服務(JBHT)、宏盟集團(OMC)等將於美股盤前公佈新季度業績

3.下週三(7月17日)美國營建許可總數、美國工業產出月率將於當日天公佈阿斯麥(ASML)等將於美股當天公佈新季度業績強生(JNJ)、美股合衆銀行(USB)、北方信託(NTRS) 等將於美股盤前公佈新季度業績艾克非(EFX)、發現金融(DFS)、邦納(BANR)等將於美股盤後公佈新季度業績

4.下週四(7月18日)美國當週初請失業金人數、美國費城聯儲製造業指數將於當日天公佈台積電(TSM)、雅培(ABT)、捷普科技(JBL)、黑石(BX)等將於美股盤前公佈新季度業績奈飛(NFLX)等將於美股盤後公佈新季度業績諾華製藥(NVS)、信達思(CTAS)、沃爾沃(VLVLY)、諾基亞(NOK)等將於美股當天公佈新季度業績

5.下週五(7月19日)美國運通(AXP)、斯倫貝謝(SLB)等將於美股盤前公佈新季度業績哈里伯頓(HAL) 等將於美股當天公佈新季度業績

關注個股

1、AI“草莓地”幻想:馬斯克調侃OpenAI推理迷局當前,大型語言模型在文本處理領域取得了顯著進展,它們能夠迅速總結長文本並生成流暢的摘要,甚至撰寫出富有創意的文章。然而,這些模型在處理常識性問題時卻顯得力不從心,經常因爲缺乏人類的邏輯判斷而給出錯誤的答案。特斯拉CEO馬斯克近日在社交平台上的發言,將公衆的視線引向了OpenAI正在祕密研發的“草莓”(Strawberry)項目。這一項目被外界視爲OpenAI在提升AI推理能力方面的一次重大嘗試。儘管OpenAI官方對此保持沉默,但馬斯克的調侃無疑增加了公衆對於“草莓”項目的好奇與期待。據知情人士透露,“草莓”項目旨在通過創新的技術手段,使AI模型能夠更深入地理解物理世界和人類社會的運作邏輯。該項目可能涉及在超大數據集上進行深度訓練,讓AI模型在海量信息中學會自主推理和決策。此外,“草莓”項目還可能引入新的算法和模型架構,以優化AI在處理複雜問題時的表現。OpenAI首席執行官奧爾特曼曾表示,推理能力是人工智能領域最重要的進步方向之一。擁有高級推理能力的AI模型,不僅能夠更準確地回答用戶的問題,還能夠提前規劃、自主學習,並在多個領域展現出超越人類的能力。然而,要實現這一目標並不容易。目前,AI在推理方面仍面臨諸多挑戰,包括常識推理、因果推理、多步推理等。這些難題需要科技界和學術界共同努力,通過跨學科的研究和創新來逐步解決。除了OpenAI外,谷歌、Meta、微軟等科技巨頭也在積極研發提高AI推理能力的新技術。它們紛紛投入巨資和人才,希望在AI領域取得領先地位。同時,學術界的專家們也在不斷探索新的理論和方法,爲AI推理能力的發展提供有力支持。

2、Meta或將震撼發佈最強版Llama 3,4050億參數引領AI多模態革命Meta Platforms即將在科技界掀起一場風暴,據內部消息透露,該公司計劃於7月23日發佈其第三代大語言模型Llama 3的最大版本。這個版本不僅擁有前所未有的4050億參數,更是一次革命性的突破,因爲它將成爲一個多模態模型,能夠無縫理解和生成圖像與文本內容。這一消息無疑爲AI領域注入了新的活力,預示着AI技術即將邁入一個全新的發展階段。Llama 3的發佈標誌着Meta在AI技術上的持續投入與領先地位。與前代相比,Llama 3在訓練數據量上實現了質的飛躍,使用了超過15萬億個token進行訓練,遠超Llama 2的2萬億。這種龐大的訓練數據量使得Llama 3在推理、代碼生成和指令跟蹤等方面表現出色,甚至在某些基準測試中超越了GPT-4等頂尖閉源模型。Meta的開源策略也爲Llama 3的廣泛應用提供了可能。儘管市場上已有谷歌、特斯拉xAI等多家企業發佈了免費AI模型,但Meta依然堅持將Llama 3開源,旨在推動整個AI生態系統的發展。這種開放的態度不僅吸引了衆多研究者的關注,也爲AI技術的普及與應用奠定了基礎。值得注意的是,最近問世的4800億參數模型Arctic已經對Llama 3構成了挑戰。這款基於Dense-MoE架構設計的模型在訓練計算資源不到Llama 3一半的情況下取得了相當的評估分數。然而,這並未影響Llama 3的發佈計劃,反而激發了更多關於AI技術未來的討論與期待。隨着Llama 3最大版本的發佈日期日益臨近,科技界正翹首以待這場AI盛宴的到來。

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