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토요타 자동차(NYSE:TM)는 유럽 연합을 포함하여 62개 국가 및 지역들에서 준수하는 주요 규정 세트인 UN 표준과도 충돌하는 차량 인증에 불일치가 있는 것으로 밝혀졌다. 블룸버그에 따르면 이러한 조사 결과는 잠재적으로 일본을 넘어 토요타의 운영에 영향을 미칠 수 있으며, 다른 관할권의 규제 기관들도 이 자동차 제조업체에 대해 유사한 조치를 취할 수 있으므로 전 세계적으로 토요타의 운영에 영향을 미칠 수 있다고 한다.

엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 최근 10:1 주식 분할로 인해 골드만삭스는 투자자들에게 지속적인 상승세를 기대하지 말라고 경고했다. 엔비디아의 주가는 5월에 거의 27%, 이번 달에는 10% 더 급등하여 시가총액 3조 달러에 도달했음에도 불구하고 골드만삭스는 주식 분할이 일반적으로 제한된 장기적 이익을 제공한다고 강조한다.

메타 플랫폼(NASDAQ:META)은 ‘매그니피센트 7(Magnificent Seven)’ 기업들 중 주식을 분할하지 않은 유일한 회사이기 때문에 주식 분할을 발표하는 다음 회사가 될 수 있다. 마호니 에셋 매니지먼트(Mahoney Asset Management)의 켄 마호니(Ken Mahoney) 사장에 따르면, 주당 500달러가 넘는 가격에 거래되는 메타는 “분할에 적합한” 것으로 간주된다. 블룸버그에 따르면 메타의 주가는 AI 관심, 자사주 매입, 새로운 배당금에 힘입어 2022년 최저치보다 450% 이상 급등했다고 블룸버그가 보도했다.

매우 기대되었던 파라마운트 글로벌(NASDAQ:PARA)과 스카이댄스(Skydance) 간의 합병 협상이 중단되어 잠재적인 거래가 종료되었다. 사건의 전말 (What Happened): 화요일 뉴욕 타임스가 보도한 바와 같이, 파라마운트와 스카이댄스의 합병 논의는 양 당사자가 조건에 합의하지 못해 중단되었다.

일론 머스크는 OS 수준에서 오픈AI를 통합할 경우 애플(NASDAQ:AAPL) 기기를 이 회사에서 금지하겠다고 위협했다. 사건의 전말 (What Happened): 테슬라(NASDAQ:TSLA)의 CEO는 월요일에 애플이 오픈AI를 OS 수준에서 통합하면 “용납할 수 없는 보안 위반”으로 간주될 것이라고 경고하는 일련의 트윗을 게시했다.

생성형 AI에 막대한 투자를 하고 있는 알리바바 그룹 홀딩(NYSE:BABA)은 특정 작업에서 메타 플랫폼(NASDAQ:META)의 라마(Llama) 3를 능가한다고 주장하면서 자사의 오픈 소스 AI 모델을 업데이트했다. 알리바바 클라우드는 통이첸웬(Tongyi Qianwen) 대규모 언어 모델(LLM)의 두 번째 버전인 큐원2(Qwen2)를 출시했다. 이 버전은 다국어 사전 훈련과 더 긴 질문 및 답변을 위한 확장된 컨텍스트 창을 특징으로 한다.

주요 계약 칩 제조업체인 대만 반도체 제조(TSMC)(NYSE:TSM)와 폭스콘(Foxconn)으로 더 널리 알려진 그리고 애플(NASDAQ:AAPL)의 아이폰 조립업체로 더 널리 알려진 혼하이 정밀공업(OTC:HNHPF)은 정치 및 비즈니스 변화에 따른 글로벌 공급망 변화를 주도하고 있다.

억만장자 기업가이자 미국 프로농구 댈러스 매버릭스(NBA Dallas Mavericks)의 소수 지분 소유주인 마크 큐반(Mark Cuban)은 자신의 사업을 매각할 때 직원들에게 상당한 보너스를 지속적으로 지급해 왔다. 어떤 일이 (What Happened): 지난주 X의 소셜 미디어 게시물에서 큐반은 항상 매각 수익금의 일부를 직원들에게 할당해 왔다고 밝혔다.

대만 반도체 제조(TSMC)(NYSE:TSM)는 AI에 대한 높은 수요와 가전 제품 회복으로 인해 5월 매출이 30% 증가하여 2,296억 신 대만달러(71억 달러)에 도달했다. 블룸버그는 세계 최대의 계약 칩 제조업체인 TSMC가 마이크로소프트(NASDAQ:MSFT) 및 오픈AI와 같은 회사들에 공급하는 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 반도체를 생산한다고 보도했다.

엔비디아(NASDAQ:NVDA)는 화웨이 테크놀로지스의 최신 AI 칩인 어센드(Ascend) 910B와의 경쟁에 직면해 있다. 화웨이의 경영진은 일부 테스트에서 엔비디아의 A100과 일치하거나 능가한다고 주장한다. 어센드 910B는 대규모 언어 모델을 훈련할 때 A100 효율성의 80%를 제공하고, 다른 테스트에서는 20% 더 나은 성능을 발휘할 수 있다.