Los analistas de Morgan Stanley señalan una alta exigencia para los OEM empresariales al presentar sus resultados, citando estimaciones revisadas al alza. Hewlett Packard Enterprise se considera que tiene la mejor configuración debido a su valoración modesta y su fortaleza en redes. Dell enfrenta las mayores expectativas del lado comprador pero permanece ligeramente positivo, mientras que Hewlett Packard enfrenta el desafío más difícil con los resultados ya precificados.

JPMorgan destaca la fortaleza de Marvell Technology en centros de datos y el despliegue del chip Trainium 3 como impulsores de una perspectiva sólida. Un acuerdo comercial con Google valida el progreso, mejorando potencialmente la visibilidad hacia el crecimiento de 2027. Se espera que los resultados del segundo trimestre de Nvidia superen las estimaciones, aunque los traders se centran en los envíos de GPU a China, el suministro de memoria y la competencia de AMD y Cerebras.

La adquisición de Tai Software por 100 millones de dólares por parte de Descartes Systems complementa su suite de transporte, mejorando la automatización de flujos de trabajo y las oportunidades de venta cruzada. Mientras tanto, Thomson Reuters desarrolló su propio modelo de lenguaje grande, "Thomson", ajustando finamente una base de código abierto. La empresa invirtió 40 millones de dólares en lugar de construir un modelo fundamental masivo desde cero.

Entidades Clave: Empresas: Hewlett Packard Enterprise, Dell, Hewlett Packard, Marvell Technology, Google, Nvidia, AMD, Cerebras, Descartes Systems, Tai Software, William Blair, Thomson Reuters | Personas: Morgan Stanley, JPMorgan, Dylan Becker | Ubicaciones: China, América del Norte

Preguntas Frecuentes: ¿Cómo desarrolló Thomson Reuters su modelo de IA?

Thomson Reuters ajustó finamente un modelo base de código abierto internamente, invirtiendo 40 millones de dólares para entrenar 'Thomson' en lugar de construir un modelo fundamental generalista masivo.