Les analystes de Morgan Stanley notent une barre élevée pour les OEM d'entreprise entrant dans les résultats, citant des estimations révisées à la hausse. Hewlett Packard Enterprise est considéré comme ayant la meilleure configuration grâce à une valorisation modeste et une force dans le réseau. Dell fait face aux attentes les plus élevées du côté acheteur mais reste légèrement positif, tandis que Hewlett Packard affronte le défi le plus difficile avec des résultats déjà intégrés dans les prix.

JPMorgan met en évidence la force de Marvell Technology dans les centres de données et le déploiement de la puce Trainium 3 comme moteurs d'une perspective forte. Un accord commercial avec Google valide les progrès, améliorant potentiellement la visibilité sur la croissance de 2027. Les résultats du deuxième trimestre de Nvidia devraient battre les estimations, bien que les traders se concentrent sur les expéditions de GPU vers la Chine, l'approvisionnement en mémoire et la concurrence d'AMD et Cerebras.

L'acquisition de Tai Software par Descartes Systems pour 100 millions de dollars complète sa suite de transport, améliorant l'automatisation des flux de travail et les opportunités de vente croisée. Pendant ce temps, Thomson Reuters a développé son propre grand modèle de langage, « Thomson », en affinant une base open source. L'entreprise a investi 40 millions de dollars plutôt que de construire un modèle fondamental massif à partir de zéro.

Entités clés : Entreprises : Hewlett Packard Enterprise, Dell, Hewlett Packard, Marvell Technology, Google, Nvidia, AMD, Cerebras, Descartes Systems, Tai Software, William Blair, Thomson Reuters | Personnes : Morgan Stanley, JPMorgan, Dylan Becker | Lieux : China, North America

FAQ : Comment Thomson Reuters a-t-il développé son modèle d'IA ?

Thomson Reuters a affiné un modèle de base open source en interne, investissant 40 millions de dollars pour former 'Thomson' plutôt que de construire un modèle fondamental généraliste massif.