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월요일 미국 대표 지수는 모두 상승하며 마쳤다. 다우존스 산업평균지수가 0.2% 상승한 38,868.04를 기록했고, S&P 500 지수는 0.3% 오른 5,360.79에, 나스닥 지수는 0.35% 오른 17,192.53에 마감했다. 애플(NASDAQ:AAPL) 애플의 주식은 1.91% 하락한 193.12달러에 거래를 마쳤다. 이날 주식의 최고가와 최저가는 각각 197.3달러와 192.15달러이고, 52주간의 변동폭은 164.08달러에서 199.62달러이다. 애플은 챗GPT를 운영 체제에 통합하기 위해 마이크로소프트가 지원하는 오픈AI와의 파트너십을 발표했다. 이는 애플의 광범위한 AI 전략의 일부를 구성하는 움직임이다.

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.

애플(NASDAQ:AAPL)은 챗GPT를 iOS 18, 아이패드OS 18 및 맥OS 15 세쿼이아(macOS 15 Sequoia)에 통합하기 위해 마이크로소프트(NASDAQ:MSFT)가 지원하는 오픈와 파트너십을 맺고 있다고 발표했다. 이 인공지능(AI) 기능은 무료로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자 데이터도 수집하지 않는다.

애플(NASDAQ:AAPL)의 주가는 큰 기대를 모았던 연례 세계 개발자 회의(WWDC) 2024에 대한 반응으로 첫 날인 월요일에 1.91% 하락 마감했다. 이 행사에서 쿠퍼티노 소재의 이 거대 기술 기업이 인공 지능의 새로운 발전을 발표했다. 무슨 일이 (What Happened): 애플은 WWDC 2024에서 사용자에게 개인화된 생성 AI 경험을 제공한다고 약속하는 시스템 전체 소프트웨어 업데이트인 “애플 인텔리전스(Apple Intelligence)”를 선보였다.

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.

인공 지능은 금융 시장을 강타하여 2024년 SPDR S&P 500 ETF Trust(NYSE:SPY)를 획기적인 해로 도약시키는 데 큰 역할을 했다. 새로운 데이터에 따르면 현재 AI를 수용하는 기업들은 기존의 용의자들에만 국한되지 않고 있다.데이터: 골드만삭스의 데이터를 사용한 X의 게시물은 인공 지능의 추세를 보여주었다.

기술 세계에서 또 다른 다사다난한 한 주를 마무리하면서 우리는 업계 거대 기업들의 몇 가지 주요 전개를 목격했다. 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주식 분할 발표부터 인텔(NASDAQ:INTC)의 AI 중심 전략에 이르기까지 이번 주는 뉴스로 떠들썩했다. 다음은 주요 뉴스를 간략하게 요약한 것이다.

지난주는 중요한 업데이트와 폭로가 헤드라인을 장식하면서 애플(NASDAQ:AAPL)에게는 롤러코스터였다. 보증 정책 변경부터 아이폰 지원 기간 공개까지 애플이 주목을 받았다. 다음은 주요 뉴스를 간략하게 정리한 것이다.

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.