智通财经6月28日电，据报道，OpenAI希望谷歌的TPU张量处理器能够帮助降低其成本。 ...

据Information：OpenAI希望谷歌的TPU张量处理器能够帮助降低其成本。 ...

Citizens JMP analyst Andrew Boone upgraded Alphabet GOOGL GOOG from Market Perform to Market Outperform with a price forecast of $220 on Thursday.Boone’s upgraded outlook is primarily driven by the belief that Artificial Intelligence (AI) will serve as a net tailwind for Google. He argues that the impact of ChatGPT on diverting search queries away from Google is currently negligible and insufficient to materially affect its results.Conversely, AI is seen as expanding Google’s search opportunities by address ...

Alphabet Inc (Google) 发展现状 - 公司目前处于关键转折点 人工智能的崛起对其发展产生重要影响 [1] - 近期股价表现良好 但需关注AI技术变革带来的潜在挑战 [1] 投资组合表现对比 - All-Weather投资组合2024年回报率达69% 显著优于市场平均水平 [3] - 部分覆盖看涨期权策略可实现50%的投资收益 [3] 订阅服务推广 - 提供2周免费试用期 订阅可享20%限时折扣 [2] - Daily Prophet报告每日开盘前提供关键市场信息 [3]

关于作者Angela Harmantas - 拥有15年北美股票市场报道经验 尤其专注于初级资源类股票 [1] - 曾为加拿大 美国 澳大利亚 巴西 加纳 南非等国的领先行业出版物供稿 [1] - 过往经历包括投资者关系工作及领导瑞典政府在加拿大的外国直接投资计划 [1] 关于出版商Proactive - 提供快速 可获取 信息丰富且可操作的全球商业与金融新闻内容 [2] - 新闻团队独立运作 由经验丰富的专业记者组成 [2] - 在全球主要金融中心设有分支机构 包括伦敦 纽约 多伦多 温哥华 悉尼和珀斯 [2] 内容覆盖领域 - 专注于中小市值公司市场 同时覆盖蓝筹股 大宗商品及广泛投资主题 [3] - 报道领域包括但不限于生物制药 采矿与自然资源 电池金属 石油天然气 加密货币及新兴数字与电动汽车技术 [3] 技术应用 - 积极采用前瞻性技术辅助内容生产 [4] - 在保持人工编辑创作的前提下 选择性使用自动化工具与生成式AI技术 [5]

美股市场表现 - 美股三大指数全线走强，纳指和标普500指数盘中创历史新高，道指涨0.73%，纳指涨0.5%，标普500指数涨0.52% [4] - 瑞银财富管理上调标普500指数目标，年底目标从6000点上调至6200点，2026年中目标从6400点上调至6500点 [5] - 美股大型科技股多数上涨，英伟达涨超1.5%，总市值突破3.8万亿美元，亚马逊、台积电ADR涨超1%，苹果、谷歌、Meta、博通小幅上涨 [10] - 耐克股价一度暴涨超16%，创2022年以来最大盘中涨幅，第四财季营收111亿美元，同比下滑12%，但超出市场预期3.8% [10][11] 市场驱动因素 - 中东局势缓和及美国与主要伙伴贸易谈判进展提振投资者情绪 [2][6] - 市场对美联储降息预期乐观，交易员押注2025年降息3次 [2][13] - 美国5月核心PCE物价指数同比上涨2.68%，环比上涨0.2%，略超预期 [12] - 美国银行分析师指出，盈利增长加速可能成为下半年股市上行惊喜 [9] 经济数据与政策 - 美国5月PCE物价指数同比上涨2.3%，环比上涨0.1%，核心PCE同比上涨2.68%，环比上涨0.2% [12] - 美国5月个人消费支出下降0.3%，个人收入出现自2021年以来最大跌幅 [16] - 通胀温和部分源于企业在关税生效前囤积库存，未来几个月通胀可能回升 [15] 资金流动与风险 - 今年以来已有1640亿美元流入美国股市，有望成为历史上第三大年度流入量 [18] - 投机性股市泡沫风险增加，因降息预期吸引大量资金流入 [3][17]

AlphaGenome技术突破 - 谷歌DeepMind发布革命性AI工具AlphaGenome，能够解读百万碱基对的DNA序列并预测基因突变对分子功能的影响 [2] - 该工具可分析基因起始点、RNA剪接、染色质开放区域、蛋白质结合片段等，并能预测微小变异引发的连锁反应 [2] - 基于ENCODE、GTEx、FANTOM5等大型生物数据库训练，结果具有高可靠性 [2] 技术应用场景 - 在疾病研究中帮助快速识别影响基因调控的变异，例如白血病中激活癌基因的突变路径 [2] - 在合成生物学领域用于设计DNA序列，实现特定细胞中的基因表达，如更安全的基因疗法 [3] - 在基础研究中标注不同细胞中DNA的功能，帮助构建完整的基因调控网络 [3] 技术定位与前景 - AlphaGenome是AlphaFold的"DNA级继承者"，专注于破解过去无法理解的98%非编码DNA区域 [2] - 目前虽不能解决所有复杂性状或不适用于个人诊断，但为"读懂基因"迈出重要一步 [3] - 未来可能成为精准医疗和生命科学研究的新引擎，推动治愈此前无药可解的疾病 [3]

值得一提的是，智能眼镜在智能穿戴品类中尚处于比较尴尬的位置。以智能手表为例，消费者更习惯于 日常佩戴，尤其在手表加入健康监测、支付和通讯等新功能后，科技应用更能融入生活。相比之下，智 能眼镜能否真正推动和普及，需要更清晰的使用场景以及使用频次更高的消费习惯来支撑。未来，时尚 带来场景感，科技带来基础设施，企业与品牌需要考量的是如何打通两者。 （文章来源：广州日报） 近日有报道称，美国科技巨头谷歌公司已正式签署协议，计划向韩国知名时尚眼镜品牌Gentle Monster 投资约 1450亿韩元，折合1亿美元。据悉，双方将联手开发首款扩展现实XR（Extended Reality）智能 眼镜，引发时尚行业关注。 记者留意到，Gentle Monster 正是谷歌即将推出的 AI 眼镜的设计方之一，目前双方已进入谈判的最后 阶段。此次投资完成后，谷歌将持有这家眼镜公司4%的股份。有业内人士分析，谷歌这次举措的意图 是再度发力智能眼镜领域，目标是将AI眼镜从单纯的科技产品升级为兼具时尚属性的潮流单品。 公开资料显示，Gentle Monster由Kim Hankook在2011年创立，其独特的前卫镜框和轮廓设计，深受 ...

核心观点 - Alphabet旗下DeepMind推出全新AI模型AlphaGenome 旨在解析人类DNA中与疾病形成相关的关键部分及其作用机制 [1] - 该模型突破性地覆盖基因组中98%的非编码调控区域 揭示与癌症 罕见病等疾病相关的突变机制 [2] - AlphaGenome在24项标准测试中22项超越现有最优模型 训练效率提升50% 实现跨任务联合预测 [4] - 模型已成功预测白血病患者非编码突变导致癌基因TAL1异常激活的案例 验证其疾病机制解析潜力 [3] - 技术为精准医学奠定基础 但当前版本仍存在远距离调控信号捕捉等局限性 [5][6] 技术突破 - 首款整合长上下文(100万碱基对)与单碱基分辨率预测能力的AI系统 采用卷积网络与Transformer混合架构 [1][3] - 可实时预测基因起始位置 剪接方式 RNA表达量 蛋白质结合可能性等多项生物学属性 [1] - 唯一实现跨任务 跨模态联合预测的模型 通过单次API调用替代多模型协作流程 [4] - 训练时间仅4小时 算力消耗为前代Enformer模型的一半 [4] 应用价值 - 加速罕见病 癌症等领域研究 通过快速评估DNA序列在不同组织中的调控活性 [3] - 案例验证：准确预测白血病患者非编码突变引入MYB结合位点 导致TAL1癌基因异常激活 [3] - 推动复杂疾病早期筛查 靶向治疗及个性化医疗发展 [5] - 提供统一可扩展的工具框架 未来可扩展至其他物种及临床应用 [6] 行业影响 - 延续AlphaFold在AI制药领域的颠覆性影响 催生新研究方向 [1] - 破解非编码区域"暗物质"难题 改变基因组学研究范式 [2] - 显著降低科研门槛 提升变异影响评估效率 可能缩短药物研发周期 [4][5] 当前局限 - 难以捕捉10万碱基对以上的远距离调控信号 [6] - 细胞和组织类型差异性捕捉仍需优化 [6] - 不涵盖发育 生理及环境因素对复杂疾病的影响 [6]

行业格局变化 - 长期主导AI芯片市场的英伟达正面临谷歌、Meta等科技巨头的强势反击，这些公司为降低对英伟达芯片的依赖正加快自研ASIC芯片步伐 [1] - 野村证券预测谷歌2024年TPU出货量150-200万颗，亚马逊AWS ASIC出货量140-150万颗，合计接近英伟达AI GPU年出货量（500-600万颗）的一半 [2] - 业内普遍预测2025年ASIC总出货量将超过英伟达AI GPU，当前AI服务器市场中英伟达份额超80%，ASIC占比仅8%-11%但增速迅猛 [2] ASIC技术优势 - ASIC是为特定AI服务设计的专用芯片，放弃GPU通用性以提升电力效率和成本控制，在相同计算任务下可比GPU节省30%-50%的总体拥有成本（TCO） [1][3] - 谷歌TPU在单位电能下的性能达英伟达GPU的3倍，自研芯片还能规避供应链干扰确保服务与芯片供给同步 [3] - 摩根大通预计2024年全球AI ASIC市场规模达300亿美元（41万亿韩元），未来几年年均增长率超30% [4] 科技巨头动态 - 谷歌2016年率先发布TPU并广泛应用，Meta计划2024Q4推出性能对标英伟达下一代GPU的ASIC芯片"MTIA T-V1"，2027年将推出功耗达170kW的"MTIA T-V2" [4][5] - Meta目标2024-2025年出货100-150万颗ASIC，但台积电CoWoS先进封装产能仅30-40万颗，面临产能瓶颈 [5] - 微软、亚马逊等科技巨头也加入ASIC研发战局，形成对英伟达的围剿态势 [4] 英伟达应对策略 - 英伟达开放专有NVLink通信协议，允许其他公司CPU/ASIC与其GPU集成，试图防止客户彻底脱离其生态 [6] - CUDA软件生态系统仍是英伟达核心壁垒，该平台使AI开发效率显著提升，短期内难以被替代 [6] - 半导体业内人士认为科技巨头降低对英伟达依赖是AI产业成熟的必经之路，将加速AI服务创新 [6]