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Die am Donnerstag vom U.S. Bureau of Labor Statistics veröffentlichten Daten zeigen, dass der Importpreisindex gegenüber dem Vormonat um 1,9 % gestiegen ist – das ist der größte Anstieg seit März 2022. Die Ölpreise schossen dabei um 19 % in die Höhe. Der Exportpreisindex stieg im Monatsvergleich um 3,3 % und verzeichnete damit ebenfalls den höchsten Zuwachs seit über vier Jahren.

Der CEO des Unternehmens, Jim Farley, teilte den Aktionären auf der virtuellen jährlichen Hauptversammlung mit, dass die Energiespeicherbatterien, die bis Ende nächsten Jahres in Produktion gehen sollen, bereits eine starke Marktnachfrage zeigen. „Wir beobachten ein enormes Interesse von Kundenseite. Tatsächlich befinden wir uns derzeit mit mehreren Kunden im Vertragsabschluss über frühe Produktionskapazitäten.“ Mehr anzeigen

BlockBeats News, 14. Mai: Laut Marktdaten von Bitget ist der KI-Chiphersteller Cerebras, bekannt als der „NVIDIA-Herausforderer“, heute an der US-Börse gelistet. Der aktuelle angezeigte Eröffnungskurs für CBRS beträgt $390 pro Aktie, was einem Aufschlag von über 114 % gegenüber dem IPO-Preis von $185 pro Aktie entspricht. Bei diesem Börsengang wurden insgesamt 30 Millionen Aktien ausgegeben und etwa $5,55 Milliarden eingesammelt, womit es eines der größten KI-Infrastruktur-IPOs dieses Jahres ist. Im Januar unterzeichnete OpenAI eine Kooperationsvereinbarung mit Cerebras im Wert von über $10 Milliarden; OpenAI hält zudem Optionsrechte zum Kauf von mehr als 33 Millionen Aktien. Aktuell liegt auf der Hyperliquid-Chain Perp DEX Trade.xyz der Pre-IPO-Preis von Cerebras bei $350 pro Aktie und somit unter dem angezeigten Eröffnungskurs an der Nasdaq. Außerdem zeichnet sich der Cerebras-Chip dadurch aus, dass er die gesamte Oberfläche eines Wafers belegt, während herkömmliche Verfahren Dutzende Chips auf demselben Wafer ätzen. Das Wafer-Level-Design von Cerebras integriert 400 Billionen Transistoren und etwa 900.000 AI-optimierte Kerne, mit einem On-Chip-Speicher von bis zu 44 GB und einer Speicherbandbreite von 21 PB/s, wodurch GPUs um ein Vielfaches übertroffen werden. Es eliminiert vollständig die Kommunikationsengpässe zwischen traditionellen Chips und eignet sich besonders für groß angelegte KI-Trainings und Inferenzen, sodass Modelle mit Billionen von Parametern effizient verarbeitet werden können.