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仅4分钟！大多伦多限量版法拉利被偷！车主定制车牌：“富帅”

他们度假期间，停放在公寓停车库的限定版法拉利豪车被偷了。这对夫妇称，这辆价值48万加元的2017款法拉利GTB 488碳纤维车全球仅售10台。监控视频显示，7月23日凌晨，一辆阿尔法·罗密欧 (Alfa Romeo，意大利著名轿车和跑车品牌，有着小法拉利之称)驶进了车库，妻子Trish（化名）指出，这么晚了，车库居然是打开着的！ “出于某种原因，车库大门敞开着，窃贼就直接开了进来。通常需要保安给居民打电话，询问是否是他家的访客，才能开车库门。我们也没有接到任何电话。” 视频中，过了一会儿，他们找到了这辆法拉利，司机和两人从车上下来，短短四分钟内，三人解除了警报系统并启动了汽车，驾驶着这辆豪车，扬长而去。 “事情发生得如此之快，就好像他们知道要去哪儿，甚至怀疑他们之前跟踪过我丈夫开进停车场，了解停放的位置。” Trish表示，她和他丈夫从7月20日就将车停放在车库了，后来出去度假，直到7月31日回家才发现车被偷了。皮尔区警方证实了这辆车被盗的情况，并表示他们正在调查此事。 Trish称，这辆车本身非常独特，两侧的后轮和前轮都有定制的意大利国旗，车顶蓬是黑色的。她说，他们还定制了一个车牌，写着：“富帅”（MR WEALTH）。 “这非常的不幸，我丈夫特别沮丧，因为这是他的第一辆法拉利，我们希望找到它。” “我们在意的不是偷车，只是这辆车我们无法再找到同款车了。我丈夫找了这款车5年了，终于找到了这款梦中情车，但是现在又没了。”Trish说道。尽管Trish表示保险可能会支付车辆的费用，但是Trish表示夫妇两人还是希望这辆车能被找回来。 “我们想要回车，从没有像此刻这样渴望要回它。”Trish说。 Ref： https://toronto.ctvnews.ca/very-rare-480-000-ferrari-stolen-from-mississauga-ont-parking-garage-1.6504207 作者：天乐

超级生活2023-08-05

加密行业新“大瓜”：这人通过卖代币买了一颗555克拉黑钻！

美元的迈凯伦跑车和价值300多万美元的法拉利Roma。其中还有四块总价值300多万美元的劳力士手表和一颗名为The Enigma的555克拉的黑钻石，据称这是世界上最大的钻石。这是SEC在瑞波币诉讼受挫后对加密世界的最新打击之一，但这起诉讼仍属于加密领域最引人注目的一个案子，因为被起诉人手里持有数量庞大的奢侈品。一文不值根据CoinMarketCap的数据，在SEC宣布诉讼之后，Hex代币的价格下跌了约25%，PulseChain的PLS和PulseX的PLSX代币也随之暴跌。截至6月30日，Hex价格已经从峰值下跌超过98%，而PLS和PLSX代币用SEC的话来说，已经一文不值。 SEC沃斯堡地区办事处主任Eric Werner表示，Heart呼吁投资者购买其未经注册的加密资产，然后，他将投资者的钱用来买昂贵的奢侈品，从而欺骗消费者。据SEC称，Heart曾多次激励投资者锁定Hex代币，从而减少流通中Hex的代币数量，进一步推动该代币的价格。Heart宣传称，投资者可在Hex的投资中获得38%的平均回报。 Heart现居住在芬兰，其自2017年开始一直运营着自己的YouTube频道，向观众推介自己的加密产品，包括Hex、PLS和PLSX。 SEC正在寻求对Heart进行民事罚款，并收回其自2019年底开始获得的不当行为收益。

金融界2023-08-02

生产力 SaaS 如何应对 AI 的颠覆？

只提供数据库价值； • GenAI 是法拉利级别的引擎，但是你总归需要一辆完整的汽车。站在现实的角度，第一种观点在短期内还很难实现，许多人甚至认为 LUI 可能是最差的 UI，让我们重新倒退回了命令行时代。当然也还没有一家 SaaS 独角兽甘愿迎接第一种命运，因此大家仍然在尝试为用户提供一辆更完善的汽车。在这一点上 Notion、ClickUp、Miro 等公司的尝试和 M365、Google Workspace 没有什么本质上的不同。但是第一季度在 Bing 和 M365 几乎霸占了市场注意力的势头的情况下，Notion 在 22 年底很早就关注到 OpenAI 的动向，成为非 AI Native 的生产力 SaaS 公司中第一个上线完整 AI 产品的玩家，并且收获了还不错的市场反馈，很快就创造了数百万美元的 ARR。使用 Notion AI 总结梳理一篇研究文献我们交流的一些 Notion 员工将 Notion AI 定位成一个双向的桥梁 —— Notion AI 封装好的指令帮助用户减少了收集和搭配 Prompt 的门槛，而 GenAI 本身降低了用户使用 Notion 各种复杂组建的门槛。生产力赛道下的另一位卷王 ClickUp 跟 Notion 的这个解题思路很类似，它的产品比 Notion 还要复杂，嵌入了白板、视频等其他场景。在 Atlassian、Asana、Monday.com 等二级市场的对手都还没有 GenAI Offering 面世的时候，ClickUp 就推出了自己的 AI 产品并且确定了只有 Notion 一般的定价策略，很快也产生了可观的 ARR。使用 ClickUp 的 AI 功能进行任务管理靠开源武装自己有一些生产力 SaaS 光做好中间桥梁的作用可能不够，因为它们的安身立命技术被 LLM 直接挑战 —— 比较典型的两个例子是 Gong.io 的对话分析和 Sourcegraph 的代码搜索，它们都通过与传统 ML 模型构建了技术护城河，但是现在这些护城河被 LLM 撕开了巨大的口子。 Sourcegraph 背后的 3 大技术 Gong 的应对比较中规中矩，在第一季度没有什么反应。根据我们和早期投资人的交流，部分原因可能是团队认为模型能力并不是决胜点，获得和处理客户会议及对话数据的能力是个需要时间积累的脏活累活。直到 6 月初，Gong 才宣布推出 Call Spotlight 以及 Proprietary Generative AI Models。可能是 ChatGPT 和 Github Copilot 处理代码的能力过于惊人，Sourcegraph 成为了过去两个季度在应对 GenAI 冲击时非常让人眼前一亮的公司。尽管 Sourcegraph 很早就意识到 LLM 的 Context Window 在处理多个大型库级别的代码量上仍然有缺陷，但是没有停止产品创新，在 3 月末就直面竞争，推出了由 Anthropic 的模型驱动的代码编辑助手 Cody，并且将其代码实现开源。 Cody 背后的技术方案由于 Cody 拥有 Embeddings 的长上下文优势和 Sourcegraph 独特的 Code Graph 加持，它很快在 Hacker News 和 Twitter 上被广泛讨论。而开源的属性让 Cody 不被局限在 Sourcegraph 产品内部，而是可以当做灵活的 IDE Extension 使用，作为老公司和 AI Native 的 Cursor 等产品一同迅速成为了 Github Copilot 最可能的替代选项之一。乘胜追击扩大价值我们在 ChatGPT Plugin 的文章中描述过 Zapier 短期受益的局面：当前 ChatGPT 有了很强的工具使用能力，但缺少在 api 聚合方面的 know-how，因此 Plugin 的出现在中短期之内利好 Zapier 这类聚合器产品。Zapier 在此领域积累很深，现在如果大家想在 ChatGPT 上做一些复杂操作的时候：比如将文本总结之后发社交媒体，或是记录在 Google Workspace 中，大家都会选择用 ChatGPT + Zapier 的方式来实现。在很多 use case 中，ChatGPT 只需要接入聚合器，就能做到非常好的用户体验，它也不需要接入大量 api，相当于类似 SEO 的部分由聚合器完全提供了。 …… 但长期上，这类产品面临以下冲击：一方面， api 的组织形式可能会发生变化，LLM 时代可能跨产品交互的频次和。OpenAI 最近发布了函数调用能力，使 api 的可用性显著提升，这些变化可能会弱化 Zapier 的护城河。另一方面，聚合器可能会成为操作系统机会中的一部分，微软、谷歌和苹果都可能基于自己的系统去建立相应的能力，竞争激烈。 Zapier 团队在过去 6 个月的表现非常亮眼，展现出了团队一流的视野和执行力。下面这几个产品发布可谓稳准狠： • 3 月推出 Zapier Natural Language Actions，将平台能力首次以 API 的方式开放，还支持通过 Chat 的方式调用，迅速让 Zapier 跟 GenAI 生态融合在一起； • 由于各种 SaaS 内的数据只是由 Zapier 连接而没有存储在它这里，Zapier 在 5 月推出了 Zapier Tables，帮助用户存储、编辑、共享和自动化各个 SaaS 内的数据，这样可以从用户存量数据积累的角度构建另一条护城河； • 它推出的 Chatbot 框架也迅速在社交媒体上引发大量关注，成为用户自发为各类 SaaS 引入 LUI 的首选低成本方案之一。从不浪费红利、防止短暂红利过后被颠覆以及扎实把产品做好的角度，Zapier 是这一年来最好的生产力 SaaS 范本。而且它的联合创始人 Mike Knoop 投入力度非常大，完全致力于 Zapier 与 AI 相关的产品，并且成为了湾区 AI 生态重要的意见领袖，非常值得其他生产力 SaaS 公司学习。 03.现阶段 SaaS 的 AI 功能遭遇的 5 大挑战尽管我们找到了 6 个正面范本试图说明有些生产力 SaaS 做得还不错，但是它们不可避免地仍然陷入到一些具体的挑战当中，下面是最典型的 5 个：挑战 1：PR 先行给用户带来的失落由于 ChatGPT 引发的用户热度过于突然，大量的公司在 23 年初才开始准备其 AI Offering，并且在 3 月中下旬撞车式发布 Private Beta 版本，这导致了过长的 Waitlist，大量的客户知道自己的 SaaS 供应商推出了 AI 能力，但是却一直无法购买使用，不得不随着时间冷静下来。以 CRM 为例，许多 Salesforce 的客户对 Einstein GPT 非常感兴趣，多次向自己的销售询问报价，但是在整个 4 月和 5 月都无法得到售卖反馈，这让许多客户将这种本该严肃的产品发布视作一场无意义的 PR 行为。 Salesforce 实际上拥有一份完善的产品路线图，但是与官宣 Einstein GPT 的时间有足足 3 个月的时间差挑战 2：AI 与产品路线图的冲突投资人们希望 AI 颠覆 SaaS，但是大量的 SaaS 用户实际上只想安安静静地用好自己的文档、任务管理、视频会议工具们。 ClickUp 的用户们对 ClickUp 3.0 的正式推出期待已经，但是先等到 ClickUp AI，因此有一些非常一针见血的用户吐槽： ClickUp 的核心是充当项目管理工具和数据库，但是核心功能充满 bug，有些仪表盘需要几分钟才能刷新，可靠性在过去 18 个月号称占据了 70% 的资源但是几乎没有新功能出现，3.0 跳票，ClickUp Docs 的基础能力和 Google Docs 相距甚远，AI 本身无济于事。 ClickUp 试图让 AI 看起来是产品升级中的一个子项，但是大家发现他们的首要任务是 AI 而不是 3.0。 ClickUp 选择发布 AI 而不是 3.0 让人感觉受到了欺骗，3.0 不再是“指日可待”，我宁愿再看一下 Asana 或 Wrike。其他的产品或多或少都有类似的问题存在，比如 Notion 离线模式的用户呼声可能比 Notion AI 要强不少，这样大家才能摆脱在没有 WiFi 时完全无法使用 Notion 的窘境，但是 Notion AI 率先推出并且在产品路线图中似乎占据了更多精力。挑战 3：用户承担的定价模式这与挑战 2 相辅相成：如果 AI 能力是免费赠送的，那用户并没有什么反感这些能力的理由。但是由于“扩 TAM 并且保毛利”的策略，用户往往需要额外付费。不管是 ClickUp 的 5 美元 / 月 / 人、Notion 的 10 美元 / 月 / 人还是 M365 的 30 美元 / 月 / 人，让每个使用者自行付费的话不是个大数目，但是真让经营者批量采购也不是笔小钱 —— 要知道 Notion 本身的 Business 方案也就 15 美元 / 月 / 人，为员工采购 AI 相当于账单需要增加 60-70%。挑战 4：跟 ChatGPT 抢入口这些挑战是环环相连的！由于挑战 1 的存在，大量习惯了 ChatGPT 的用户的工作流是将文本粘帖进 ChatGPT 问答，然后将所需的结果再复制会自己的 SaaS 当中，由于挑战 2-3 的存在，尽管难以衡量具体比例，但是大量的用户已经订阅了 ChatGPT Plus，承担了 20 美元月 / 人的账单。这个订阅虽然略贵，但是比较通用，为每个 SaaS 的 AI Offering 单独订阅的总额可能远远超越 20 美元。因此我们团队经常讨论的入口逻辑在实实在在地发生，生产力 SaaS 们正在和 ChatGPT Plus 争夺每个员工身上的预算，这个战争暂时还胜负未分。挑战 5：并没有「天才」CEO 我们在去美国之前认为 Salesforce 的 Data Cloud 战略为其 GenAI 的路线图提供了自上而下的指引，但是和内部员工聊下来发现这也只是非常 high level 的指导思想，最终还是回归到营销云、服务云、工业云等各个业务团队内部自下而上提出各类 GenAI 产品功能的诉求。其实走访下来，从大公司到一级市场独角兽，大家进行 AI 创新的方式大抵都是如此，不存在 CEO 想出一个天才的方向，然后下面闷头实现就行的情况。不同玩家之间的核心区别之一在于 CEO 愿意为这部分分配的总资源有多少。鉴于挑战 2 的存在和 AGI 带来时间表的不确定性，这可能很难平衡，并且成为未来 5 年所有 SaaS CEO 最需要思考的问题之一。来源：金色财经

金色财经2023-08-02

杨紫琼嫁千亿豪门!列治文华人遇枪声连爆!Costco关门?4000户摸黑真相是……

加拿大乐活网2023-07-29

2023年还有暴跌买入的机会吗？多久才能迎来牛市？

区块链阿政希望大家熊市屯币牛市开法拉利！来源：金色财经

金色财经2023-07-21

目前的自动驾驶不足以支撑特斯拉的高估值

否存在由于较高利润率而产生的溢价。对于法拉利公司而言，这也适用于特斯拉。法拉利的增长和利润率也是相当可观的。基于增长情况，我估计特斯拉的情况与法拉利相当，但利润率较低。在这个价格上，再次出现了过高估值的问题。总结和风险最近因为特斯拉的势头强劲，可能推动股价进一步上涨。尽管如此，这个观点是我之前乐观的观点的继续，对市场持强劲看涨态度。在股价上涨之后，减少风险和重新平衡将是明智之举。从这个角度来看，出售之前的多头头寸可能是最佳选择。虽然我坚信和支持特斯拉的蔚来，但目前FSD的基础是希望而非数据和逻辑推断。尽管我对这一收入来源的长期乐观态度，但目前存在着很大的不确定性。我相信特斯拉正在取得成功，并将继续取得成功，因为它拥有强大的收入来源和巨大的潜力，应该被赋予溢价。然而，从估值的角度来看，根据几乎每一种估值方法，我们都没有安全余地。总之，特斯拉是一家基本面强劲的公司，具有出色的效率、增长和愿景，但根据当前的收入和每股收益预测，我认为它在基本面上被高估了，即使考虑了20%的上行盈利修正。 $特斯拉(TSLA)$

老虎证券2023-07-11

这文采简直了！贾跃亭忽悠投资者的能力真不是一点点强

极智科技顶奢超级塔尖市场的开创者，和以法拉利和迈巴赫为代表的传统超豪华汽车文明的颠覆者。我们会保持与股东们最坦诚的沟通，听取股东们的意见，并全力以赴为股东创造最大的价值。感谢大家。 YT Jia

金融界2023-06-24

贾跃亭发文：就法拉第未来FF 91第二阶段交付推迟致歉，称将突破融资瓶颈，推进中国落地项目

极智科技顶奢超级塔尖市场的开创者，和以法拉利和迈巴赫为代表的传统超豪华汽车文明的颠覆者。我们会保持与股东们最坦诚的沟通，听取股东们的意见，并全力以赴为股东创造最大的价值。　　感谢大家。　　YT Jia

金融界2023-06-21

到了2030年 GPT会发展成什么样？

030 年实现自主组装一辆按比例复制的法拉利的概率是 40%。 6. GPT-2030 的影响接下来我们将分析像 GPT 2030 这样的系统对社会意味着什么。具备 GPT 2030 特征的系统至少会显著加速某些领域的研究，同时被滥用的规模也大得很。我会从分析 GPT 2030 的一些一般优势和局限性开始，然后用来作为分析加速和滥用的视角。优势。GPT 2030 代表的是一支庞大、适应性强、高产出的劳动力队伍。回忆一下吧，多个 GPT 2030 副本并行工作，按照 5 倍于人类的运行速度，可以完成 180 万年的工作。这意味着我们可以（受到并行性的限制）模拟 180 万个代理，每个代理在 2.4 个月内即可完成一年的工作。如上所述，对于 FLOP （浮点运算），我们可以开出 5 倍的费用，从而换取额外 25 倍的加速（这将达到人类速度的 125 倍），因此我们还可以模拟出 14000 个代理，这些代理每个都能在 3 天内完成一年的工作。限制。利用这种数字劳动力存在三个障碍：技能情况、实验成本以及自主性。首先，GPT 2030 将拥有与人类不同的技能组合，导致它在某些任务上表现更差（但在其他任务上表现更好）。其次，模拟人工仍然需要与物理世界对接，以便收集数据，这个本身需要时间和计算成本。最后，在自主性方面，如今的模型在被“卡住”之前只能通过思维链生成几千个 token，进入到没法生成高质量输出的状态。在将复杂任务委托给模型之前，我们需要显著提高其可靠性。我预计可靠性会提高，但并非没有限制：我（非常粗略）的猜测是 GPT 2030 可以稳定运行数天（与人类等效的时间），然后就得重新设置或交给外部反馈控制。如果模型以 5 倍的速度运行的话，这意味着它们每隔几个小时就需要人工监督的介入。因此，GPT 2030 影响最大的任务应该具备以下特性：利用了 GPT 2030 相对于人类具备优势的技能。只需要外部经验数据（收集应该很轻松快速，与昂贵的物理实验相反）的任务。可以先验分解为可靠执行的子任务，或者具有清晰且可自动化的反馈指标来帮助引导模型的任务。加速。有项任务这三条标准都很容易满足，那就是数学研究。首先，GPT 2030 可能具备超人的数学能力（第 1 节）。这第二条和第三条，数学可以纯粹通过思考和写作来完成，而且什么时候定理得到证明我们是知道。此外，全球的数学家总共也没多少（比方说美国就只有 3000 人左右），因此 GPT 2030 也许每隔几天模拟一次产出就能超过所有数学家的年产。机器学习研究的一些重要部分也符合上述标准。GPT 2030 在编程方面能力超人，其中包括实施和运行实验。鉴于 GPT-4 擅长以通俗易懂的方式解释复杂的主题（并且市场对此也有很大需求），我猜它也能很好地呈现和解释实验结果。因此，届时机器学习研究可能会简化成构思出好的实验来运行，并与高质量（但可能不可靠）的结果报告进行交互。因此，到 2030 年时，研究生拥有的资源堪比今天带领几名优秀学生的教授手上的资源。部分社会科学也可以得到显著加速。很多论文大部分的工作是对具备科学有趣性的数据源进行追查、分类和标记，并从中析取出重要模式。这满足了第 3 条要求，因为分类和标记可以分解为简单的子任务，并且也满足第 2 条要求，只要数据在互联网上能找到，或者可以通过在线调查收集到即可。滥用。加速只是一方面，另一方面也会存在严重的滥用风险。最直接的案例是表现出网络攻击性的黑客能力。检查特定目标是否存在特定类型的漏洞可能会得到可靠执行，并且很容易就能检查漏洞利用是否成功（前提是能够与代码交互），因此第 3 条要求是都可以满足的。在第 2 条要求上，GPT 2030 需要与目标系统交互去了解漏洞利用是否有效，这会带来一些成本，但不足以构成重大瓶颈。此外，该模型可以在本地设计好，以开源代码作为训练数据源，去测试漏洞利用，因此它可以提前练好黑客攻击技能，然后再与外部系统进行交互。也就是说，GPT 2030 可以针对大量并行目标快速执行复杂的网络攻击。滥用的第二个来源是操纵。如果 GPT 2030 同时与数百万用户进行交互的话，那么它在一个小时内获得的人机交互体验比人一生（100 万小时 = 114 年）获得的交互体验都要多。如果它利用这些交互来学习如何操纵，那么它就可以获得远超人类的操纵技能——打个比方，骗子擅长欺骗受害者，因为他们之前已经在数百人身上练习过，而 GPT 2030 可以将这项技能提高几个数量级。因此，它可能非常擅长在一对一对话中操纵用户，或者擅长撰写新闻文章来影响公众舆论。因此，总而言之，GPT 2030 可以将几乎所有的数学研究以及其他研究领域的重要组成部分自动化，并且可能成为网络攻击和说服/操纵等滥用行为的强大载体。其大部分影响将受到“监督瓶颈”的限制，因此如果人工智能可以长时间自主运行的话，那么它的影响可能会更大。来源：金色财经

金色财经2023-06-19

除了科技，其他行业有哪些优秀的头狼？

F-SPDR可选消费品(XLY)$ $法拉利(RACE)$ ：法拉利在工程、一级方程式基因和独特性上建立了强大的品牌。他们的定价能力基于严格的供应控制和两年的订单积压，使他们拥有行业中最强的定价能力。 $Chewy, Inc.(CHWY)$ ：该公司有着强大的定价能力历史，因其约70%的收入来自宠物消费品，这一领域从未出现过通货紧缩的价格环境。 $lululemon athletica(LULU)$ ：该公司在同行中脱颖而出，成为少数采用全价销售模式、避免促销和降价推动销售的软线零售商和品牌之一。这种一贯的做法使LULU能够保持强大的定价诚信，并不断提高门票价格。 $ONON：在过去的1.5年中，该公司成功地将80%以上的产品价格提高了10%或更多，而没有遇到消费者的抵制。凭借优质合作伙伴关系、战略性退出和有效的售出管理，ONON有望保持持久的定价能力。 $达登饭店(DRI)$ ：该公司拥有几个高端/牛排品牌，而橄榄园餐厅在定价/物有所值的感知上更加克制，这使得他们拥有潜在的定价能力。 $墨式烧烤(CMG)$ ：它实施了一种积极的定价策略，但这并没有对顾客的认知产生负面影响。尽管如此，CMG计划在今年避免进一步提价，同时仍然保持良好的顾客流量。必需消费品 $消费品指数ETF-SPDR主要消费品(XLP)$ $亿滋(MDLZ)$ ：由于专注于零食和奢侈品类别，该公司具有最强的定价能力。尽管一季度定价大幅上涨（+16.2%），但仍然实现了强劲的需求和正面销售量。 $菲利普莫里斯(PM)$ ：该公司在烟草行业具有较强的定价能力，得益于其作为可燃烧香烟国际领导者的地位。PM的定价增长受益于良好的消费税环境。能源 $SPDR能源指数ETF(XLE)$ $斯伦贝谢(SLB)$ ：SLB在集中市场（约30-35%的收入）具有强大的市场地位和定价能力，以及数字化和新能源业务，预计通过技术投资和战略合作推动长期增长和定价优势。 $贝克休斯(BKR)$ ：由于其专注于国际和海洋市场（70%-75%的敞口），以及有利的市场结构和新能源和数字解决方案的长期增长机会，BKR在整个业务组合上具备定价能力。金融 $金融ETF(XLF)$ $MSCI Inc(MSCI)$ ：MSCI具有可扩展的基础设施、可持续的收入和强大的品牌名称，拥有吸引力的商业模式。指数行业受益于网络效应和高切换成本，使得资产管理人难以或成本高昂地切换基准。医疗保健 $健康照护类股ETF-SPDR(XLV)$ $碧迪医疗(BDX)$ ：由于低成本、高市场份额以及销售额中有相当比例来自低价产品，该公司在医疗技术行业拥有强大的定价能力，有助于维持定价稳定性、应对通货膨胀环境并抵御低成本竞争对手。此外，BDX具有非周期性特征，使其成为波动和不确定市场中吸引人的投资选择。 $福泰制药(VRTX)$ ：VRTX的药物被认为是囊性纤维化的标准治疗，由于缺乏来自仿制药和创新公司的竞争，享有异常的定价能力。工业 $工业ETF(XLI)$ $TransDigm(TDG)$ ：该公司在商业航空航天行业拥有最具韧性的商业模式，其90%的产品组合为专有产品，75%的产品为独家供应，这使其能够在通胀环境中调整定价并维持或提高利润率。 $Howmet Aerospace Inc.(HWM)$ ：该公司是一家实力强劲的运营商，从航空航天终端市场的持续复苏和从VSMPO-AVISMA获得的市场份额增长中获得上行潜力。航空级铸件和锻件仍然是新飞机生产的瓶颈，为Howmet提供了定价能力和从表现不佳的同行手中赢得市场份额的机会。 $Bloom Energy Corp(BE)$ ：不断上涨的公用事业账单、公用事业公司无法满足客户日益增长的能源需求以及其能够降低单位产品成本，为其提供了相当大的定价能力。 $迪尔股份有限公司(DE)$ ：该公司预计定价将从高峰通货膨胀水平逐渐回落，但北美农业设备是最受青睐的终端市场。分析师预计，在更具挑战性的终端市场情况下，定价将保持更具弹性。 $WillScot Corporation(WSC)$ ：由于现货市场的强劲表现和特定的杠杆因素，该公司在摩根士丹利的覆盖范围中拥有最强大的定价能力/故事性。即使现货定价趋于平缓，特定的杠杆因素也应该支持未来2-3年的两位数定价，因为租赁期限较长并且存在VAPS渗透的证据。 $Verisk Analytics(VRSK)$ Verisk (VRSK): 凭借其庞大的财产与意外损失数据的历史数据库，VRSK在风险定价、政策制定和提供有价值的分析方面具备无与伦比的能力，与客户建立了牢固的关系，并提供增强其整体价值的解决方案。 $加拿大国家铁路(CNI)$ : 由于对产能纪律以及长途运输能力、受保护的谷物市场、不断增长的国际联运特许经营和国内联运市场中卡车的有限竞争等独特增长因素的重视，它在铁路行业内保持了强大的定价能力。 $Old Dominion Freight Line(ODFL)$ 作为货运运输行业的领先特许经营公司，ODFL受益于积极的市场趋势和行业整合。其定价纪律和韧性使其能够经受住低迷期并迅速从份额损失中恢复过来，使其成为"风向标"和最佳的零担运输领域表现者。信息技术 $高科技指数ETF-SPDR(XLK)$ $英伟达(NVDA)$ 该芯片制造商通过推出比以往一代产品的平均售价高出一倍的新型数据中心芯片，充分利用其定价能力。这导致一些客户报告出现供应短缺，但在人工智能和NVDA芯片上的支出保持强劲，使NVDA在计算半导体终端市场成为唯一的长期增长参与者。 $Model N Inc.(MODN)$ 由于其4倍至5倍的投资回报率、高昂的转换成本和增加的监管风险，该公司因其卓越的定价能力而受到认可。MODN提供稳健的合规管理作为记录系统，使客户能够获得4倍至5倍的投资回报率、高昂的转换成本和增加的监管风险。房地产 $Real Estate Select Sector SPDR Fund(XLRE)$ $WELLTOWER OP LLC(WELL)$ ：由于供应有限和老龄人口的强劲需求，该公司在续租合同方面实现了创纪录的定价能力，年增长率达到了11%。 $安博(PLD)$ ：由于供应有限和强劲需求，该公司正处于有利条件下。预计今年租金增长率为10%，预示着该公司的前景积极向好。公用事业 $公共事业指数ETF-SPDR(XLU)$ $Sunnova Energy International Inc.(NOVA)$ 、 $Sunrun Inc.(RUN)$ 、 $SunPower(SPWR)$ ：这三家公司都在住宅屋顶太阳能安装行业与当地的公用事业供应商竞争。尽管面临资本成本上升和硬件通胀压力等挑战，但这些公司已经能够提高价格，并保持或增加他们的利润和客户基础。

老虎证券2023-06-08

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