网易科技讯 2月8日消息,据国外媒体报道,谷歌公司的市值在今日超越埃克森美孚,成为了全球市值第二高的公司。
机构FactSet Research的数据显示,谷歌的市值在周五早盘时超过了3910亿美元,而埃克森美孚的市值则朝着3900亿美元滑落。
上周有报道称,搜索巨头将于今年4月进行拆股。该方案从首次提出到这次实施,中间已经相隔了3年多的时间。另外,谷歌日前还将旗下的摩托罗拉移动售予联想公司。消息一出,谷歌股价旋即上涨。而埃克森美孚的股价则因为第四季度利润下滑而出现下跌。
其他的一些股票分析软件显示,美孚的市值仍然稍高于谷歌公司。FactSet的分析师认为,这是由于在统计美孚的市值时,其他软件使用的是较老的股票数目。美孚近期曾公告,截至2013年年末,公司总计在外发行了433.5万股股票。(彭博、谷歌财经等其他服务统计的是第三季度的436.9万股股票)
谷歌于2012年10月超过微软,成为全球市值第四高的公司。不过两家的排名后有所调换。
这之后的第二年,受强劲季报推动,谷歌股价首次突破1000美元。另外,投资者对谷歌广告收入增长以及产品创新能力也抱有信心。
目前,谷歌与苹果的市值相差大约750亿美元。苹果是谷歌的竞争者之一,也是全球市值最高的公司。
彭博社在对这一事件的报道中写道:“这彰显了科技公司在经济中扮演的角色越来越重要。”(亚比)
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谷歌将搜索和人工智能部门一分为二:AI成单独部门
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苹果谷歌和微软为何会成为美国市值最高的公司
腾讯科技讯 据外电报道,本周科技史上的里程碑揭示了苹果、谷歌和微软三家科技巨头成功的最重要和最被忽视的技术趋势,这也让他们最终成为当今美国市值最高的三家公司。 苹果和微软被认为是“PC时代”首要和长期的典范:前者侧重于自给自足(以及设计精美)的硬件和软件系统,后者则侧重于成为PC标准的软件产品。 1974年12月17日,《大众电子》发行的1975年1月刊出现在各大报亭当中。这份期刊的封面是全球第一台与“大型商务机叫板”的个人电脑“牵牛星8800”(Altair 8800)。事实上,“牵牛星8800”确实也成为全球首款在商业上取得成功的微电脑,开启了被众人熟知的“个人电脑时代。” 1975年,当英特尔8080开始量产之后
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阿里收盘价首次突破100美元 市值已超越沃尔玛
11月3日早间消息,阿里巴巴收盘价于美国当地时间2日首次突破100美元关口,报收于101.80美元,上涨3.20美元,涨幅为3.25%。 当日,阿里巴巴全天成交量达到4043万股,远超过去30天内2255万股的日均成交量。依据其收盘价计算,阿里巴巴市值为2466.9亿美元,略高于美国零售巨头沃尔玛(2461.4亿美元)。 据悉,这是继10月19日和28日在盘中突破100美元之后,阿里巴巴股价首次报收于100美元之上。 阿里巴巴于9月19日在纽交所挂牌交易,开盘价为92.75美元,较68美元的发行价上涨36.3%。以首日开盘价计算,阿里巴巴的市值为2383亿美元,超越Facebook成为仅次于谷歌
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谷歌将成为下一个进军智能家居领域的科技巨头
在刚刚落幕的苹果WWDC全球开发者大会上,苹果推出了全新的HomeKit智能家居平台,并且推出了专门的软件开发包将智能家居服务与iOS 8系统更深入的结合。现在,轮到谷歌了。而谷歌之前以32亿美元收购的Nest,就是该公司进军智能家居领域所吹响的号角。
苹果并没有推出硬件,而是只有开发工具包让开发人员面向普通消费者另外进行开发。这种化零为整的方法可以让iOS用户更容易的接触到智能家居。而苹果的这种HomeKit智能家居方式,则可以起到改变游戏规则的作用。原因如下:
与谷歌良性竞争是一件好事
在收购Nest之后,谷歌在智能家居领域一直都非常低调的发展。而其收购Nest花费了32亿美元,这个金额是谷
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工作都用机器人了,我们怎么办?
机器人越来越多取代人类岗位,这已经不算是新闻。不过,在当前一系列机器人和人工智能技术重要突破的背景下,人们越来越担心机器人在人类经济活动中扮演负面角色,其中最重要的是越来越多的失业者,担心机器人让自己饭碗不保。有民调显示,四成美国失业者认为,是机器人等新技术让自己无法找到工作。
随着谷歌等科技巨头将资源投向人工智能和机器人领域,机器人技术正在大幅提升,谷歌的自动驾驶汽车已经制造出了原型车,将无需司机驾驶,另外《洛杉矶时报》甚至已经采用机器人撰写的突发地震新闻。
外媒报道称,传统上,机器人取代的只是工厂里的蓝领岗位,如今,机器人已经可以取代一部分涉及到知识和服务的白领工作。
过去,人们相信新技术的
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谷歌DeepMind发布机器人大模型RT-2,提高泛化与涌现能力
模型将视觉和语言转化为动作。
7月28日,谷歌DeepMind推出了一款新的机器人模型Robocs Transfmer 2(RT-2)。
这是一个全新的视觉-语言-动作(VLA)模型,从和机器人数据中学习,并将这些知识转化为机器人控制的通用指令。
高容量视觉-语言模型(VLMs)在web-scale数据集上训练,使得这些系统非常擅长识别视觉或语言模式并跨不同语言进行操作。但是,要使机器人达到类似的能力水平,需要收集每个物体、环境、任务和情况的第一器人数据。
在Google DeepMind的论文中介绍了Robotics Transformer 2(RT-2),一个全新的视觉-语言-动作(VLA)
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市值缩水400亿元:苹果A股射频龙头信维通信能否重返巅峰?
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