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中证香港美国上市中美科技指数报4076.72点，前十大权重包含小鹏汽车等

Motors Inc（2.78%）、Adobe Systems Inc（2.34%）、信达生物（2.31%）、Avago Technologies Ltd（2.24%）、苹果（2.23%）、Intuit Inc（2.2%）、Oracle Corp（2.18%）、小鹏汽车（2.16%）、哔哩哔哩（2.15%）、比亚迪股份（2.15%）。从中证香港美国上市中美科技指数持仓的市场板块来看，纳斯达克全球精选市场证券交易所(Consolidated Issue)占比45.45%、香港证券交易所占比26.76%、纽约证券交易所占比25.98%、纳斯达克证券交易所(Consolidated Capital Market)占比1.82%。从中证香港美国上市中美科技指数持仓样本的行业来看，信息技术占比42.52%、可选消费占比22.01%、通信服务占比13.72%、医药卫生占比9.93%。资料显示，指数样本每半年调整一次，样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整，调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前，权重因子一般固定不变。特殊情况下将对指数进行临时调整。如果新上市中国和美国科技公司市值分别在中国样本公司和美国样本公司中排名前五，将在其上市第十一个交易日快速纳入指数。当样本退市时，将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理，参照计算与维护细则处理。

金融界2024-07-23

美股盘前要点 | 特斯拉裁员后大举招兵买马大摩Q2坏账拨备超预期

8美元，市场预期6.63美元。 8. Adobe预测亚马逊Prime Day活动销售额或高达140亿美元，将同比增长10.5%并创新高。 9. 谷歌母公司Alphabet收购Wiz的谈判据悉还需要一周到十天时间，且有可能破裂。 10. 特斯拉据称计划招聘近800名新员工，包括从人工智能专家到普通的服务岗位。 11. 通用汽车CEO表示或将无法在2025年底实现百万辆电动车的产能目标。 12. 消息称三星代工业务状况不断恶化，已暂停平泽厂晶圆代工产线建设。 13. 飞机租赁融资公司Aviation Capital落实向波音订购35架737 MAX型号客机。 14. 迪士尼内部通讯资料遭外泄，涉及广告宣传、新影片内容、软件技术更新等。 15. 力拓二季度皮尔巴拉铁矿石产量7950万吨；出货量8030万吨，市场预估8050万吨。 16. 美国钢铁集团Cleveland-Cliffs拟斥资38.5亿加元收购同业Stelco。 17. 对冲基金Starboard Value在Match Group的持股超过6.5%，并已与该公司进行讨论。 18. 理想汽车宣布，上市不到3个月，理想L6累计交付突破50000辆。美股时段值得关注的事件： 22:00美国5月商业库存月率/美国7月NAHB房产市场指数

格隆汇2024-07-16

亚马逊Prime Day消费将达140亿美元！股价即将暴涨？

Prime Day（促销活动）来临。 Adobe Analytics分析了超过1万亿笔在线商业交易，预计活动第一天将带来71亿美元的在线消费，同比增长11.3%。预计第二天将带来69亿美元的在线消费，同比增长9.2%。也就是说，今年亚马逊Prime Day购物者将消费创纪录的140亿美元，同比上涨10.5%。先买后付 (BNPL) 服务继续推动部分支出，因为它为购物者提供了更灵活的方式来管理开支，尤其是在家庭在日常必需品上支出更多的时候。 Adobe预计，未来两天BNPL的使用量将大幅上升，总计在线支出将达到10.9亿美元至11.1亿美元。对手沃尔玛和Target，也会在7月份开始各种促销活动和亚马逊竞争。7月份的活动会主要抓美国家庭的返校，包括衣服、制服、电子产品、书包和各种宿舍用品。数据显示，今年前六个月的网上消费已经超过5000亿美元，同比增长7.4%。 Adobe预测，7月1日至9月30日期间，消费者在线消费总额将达到2291亿美元，同比增长 7.2%。 Adobe将强劲的消费支出归功于净新需求，而不是价格上涨。 Prime Day的数据也会是检验当下美国消费者情况的一组数据，可能会对市场产生不小的影响。分析师指出，如果数据强劲，将利好消费股。而如果数据显示消费疲软，有可能会让股价进一步回调。截止发稿，亚马逊（AMZN）股价报192.72美元，市值为2万亿美元。【图源：TradingView；2024年亚马逊（AMZN）股价走势】原文链接

投资慧眼2024-07-16

成立不到一年已有超200万名教育工作者使用这家面向教师的AI平台

ommon Sense Growth、Adobe Ventures等机构跟投。 02.教育科技的创新引领者 2023年的一项研究发现，教师的职业倦怠率高达52%，甚至超过了卫生专业人员。教师辞职的原因包括缺乏支持和心理健康状况恶化，而疫情期间的混合式和远程学习更是加剧了这种状况。 MagicSchool AI创始人Adeel Khan指出，“教师倦怠是一场危机，也是我在教育生涯中见过的现象。” 教学的核心是与孩子互动，帮助他们成长，这是一项非常人性化、要求高且复杂的责任。但如今，教师们需要在幕后完成大量重复且乏味的工作，进一步加重了他们的负担。MagicSchool AI的创立初衷就是通过先进的自动化工具减轻教师的工作负担，使他们能够专注于与学生建立牢固的关系。 MagicSchool AI的核心使命是通过技术创新，实现更高效、更有针对性的教学，帮助每个学生充分发挥其潜力。在此基础上，公司希望成为全球教育科技领域的领导者，为教师和学生提供卓越的服务和支持，推动教育的个性化和公平化。 MagicSchool的工具和理念已经得到了广泛认可，并吸引了一个快速增长的教师社区。根据教师们的反馈，Adeel Khan不断改进和发展平台，提供更多教育专用工具来帮助他们。正因如此，MagicSchool在众多利用生成式人工智能为K-12教师提供服务的初创公司中脱颖而出，凭借其与客户群的密切联系赢得了广泛认可。成立不到一年，MagicSchool已经对超过200万教育工作者产生了积极影响。沃尔顿家族基金会对美国教师进行的一项调查发现，大多数已在课堂上使用聊天机器人的教师对这项技术持积极态度。今年6月，MagicSchool成功完成了1500万美元的A轮融资，由贝恩资本家族领投，进一步推动公司的发展和市场拓展。 03.成为教师的省时工具 MagicSchool AI并不是一个单纯的教育技术平台。它想做的是改变教学的规则，从而改善教师教学的全过程。MagicSchool AI的目标是成为教师在“备课、分层教学、清晰沟通、撰写评估报告、编写IEPS”等方面的省时工具，无论教师是否具有使用AI的经验。 MagicSchool AI设计直观、用户友好的界面，让教育工作者可以轻松浏览该平台并使用其人工智能驱动的工具。同时，平台的AI资源实现分层、分级化管理，提供从幼儿园到大学阶段可以匹配各级教育水平的资源。更重要的是，这些资源并不仅仅是为教师的备课和教学服务。MagicSchool AI通过人工智能的锻炼，能够持续增加学习资源的吸引力，以此来提高学生学习的趣味性，同时促进学生批判性思维和解决问题能力的提升。总的来说，MagicSchool AI能让教育工作者从这几个方面获益：强化教学：帮助创建符合学生水平的动态互动课程。通过“文本分层器”等工具，为处于不同学习阶段的学生提供支持。节省时间：使用“YouTube视频问题生成器”和“数据表分析”等工具，省去制定教案和学习任务的额外时间。有效评估：“学生反馈”工具提供富有成效的反馈；使用“评分标准生成器”，能帮助学生清楚地了解知识掌握情况。融入乐趣：“教师笑话生成器”、“同事歌曲生成器”或“团队建设生成器”，将幽默和友情融入日常工作，从而营造更加愉快的协作环境。不断更新版本与功能 MagicSchool的最新AI教学产品是MagicSchool 3.0，教师可以直接与Raina合作，在原有输出记忆的基础上进一步讨论和完善AI输出。在教学的任意环节，或是运用平台中任意工具的时候，Raina都会随时为教师提供必要的帮助。不仅可以随心所欲地重写和添加内容，平台还可以做到差异化，针对性地为特定的学习群体提供不同的输出。除此以外，MagicSchool 3.0还增加了以下三个功能：自定义提示库：提供一个内置空间，可以在Raina和Magic Tools中添加和存储满足教师特定需求的自定义提示。格式化输出：重新设计了输出格式，使其更方便学生使用和共享。谷歌表格导出：可以轻松地将多项选择评估导出到谷歌表单，从而更方便地与学生分享测验结果。该功能可以直接在YouTube的问题生成器和多项选择评估生成器中使用。提供多样化的AI工具目前，MagicSchool平台提供多达60种不同类型的AI教学工具，这些AI工具能够在不同的教学环节帮助教师更好地完成相对应的工作。例如这个文本均衡器，教师可以输入任何一段为学生编写的教案或已有的文章，然后选择增加或降低到指定的年级水平，让AI改写这段文字。通过语法、修辞、表达方式等改变，使文本变得更符合目标年龄段的学生的阅读习惯与水平。 04.MagicSchool AI筑就未来教育 21世纪以来，全球进入信息社会，知识共享、知识付费、知识爆炸等字眼进入我们的日常生活。教育行业也正经历着前所未有的变革，AI陪读、AI伴学等新式教学方式应运而生。 MagicSchool AI的存在不仅是作为一个工具，更是作为一个伙伴，一个能够理解教育工作者需求、激发学生潜能的智能助手。 MagicSchool AI作为领航者，已经吸引了全球超过200万名教育工作者的目光，并与3500多所学校和学区建立了紧密的合作伙伴关系。随着技术的不断进步，MagicSchool AI的未来发展将更加令人瞩目。首先，它将继续深化个性化学习体验，利用大数据和机器学习技术，为每位学生提供量身定制的学习路径。此外，MagicSchool AI还将推动教育资源的全球化共享。通过与全球各地的学校和学区建立合作，MagicSchool AI将搭建起一个跨国界的教育资源共享平台，让优质的教育资源得以流动，促进全球教育的均衡发展。在保障教育安全和隐私方面，MagicSchool AI同样表现出色。它严格遵循FERPA和各州隐私法规，确保学生和教师的信息安全。这种对教育伦理的坚守，让MagicSchool AI赢得了教育工作者和家长的广泛信任。若能给MagicSchool AI一点点的时间和机会，它将继续扩大其在教育领域的应用范围，从K-12教育延伸到高等教育、职业培训等更多领域，构建一个全方位的终身学习平台。这将帮助人们在不断变化的社会中，持续学习、不断进步。参考链接： 1.https://www.magicschool.ai/ 2.https://baincapitalventures.com/insight/magicschools-ai-powered-software-is-ushering-in-the-future-of-k-12-teaching/ 3.https://www.gwaea.org/2023/09/26/unlocking-the-future-of-education-with-magicschool-ai-a-beginners-guide-to-ai-in-the-classroom/ 【声明】：未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-07-12

科技巨头掀起营销狂潮人工智能炒作能否助推PC市场复苏

化AI任务的机器上构建功能。据了解，Adobe、Salesforce和SentinelOne等应用程序制造商拒绝了一家最大的PC制造商的要求，要求它们调整软件，以便在发布之前直接在新电脑上使用AI工具。所有这些公司都通过云提供AI功能。 SentinelOne正在考虑在未来的开发中为AI PC优化其产品，但该公司的AI副总裁Gregor Stewart在一份声明中表示，这些设备要达到“足够数量的部署机器”可能需要几年时间。领导Salesforce AI工作的Clara Shih表示，公司正在开发设备端语言模型，这是许多类型生成AI背后的技术，但没有提供预期的发布时间表。一些较小的软件制造商已经为设备端AI优化了其应用程序。这包括与Adobe Premiere竞争的视频编辑软件制造商Blackmagic Design和Algoriddim的音乐混音工具djay。很多人认为，目前可用的AI功能主要是噱头。被称为“Copilot+ PC”的机器仅限于一种工具，可以在视频会议中使使用者看起来正在看摄像头，而实际上使用者的眼睛正专注于其他地方。生成AI模型可用于在设备上生成图像，但仍需要互联网连接进行内容审核。微软的旗舰功能Recall，可以让用户轻松找到他们电脑上的过去活动，由于隐私问题而延迟。一位微软发言人表示，开发人员在构建应用程序以利用新硬件方面表现出“极大的热情”，并且新设备的用户反馈“非常好”。对于许多涉及的公司来说，赌注很高。高通公司，作为新芯片的供应商，表示准备挑战英特尔公司在这些设备上的主导地位。戴尔科技公司和惠普公司希望这些设备能够再次激发消费者对个人电脑的兴趣。但这些公司需要确保性能与营销一致，以避免像Windows短暂存在的移动操作系统或可拆卸屏幕那样的前车之鉴。一位惠普发言人表示，公司正在与软件供应商合作，为AI PC构建新体验，并宣传现有的实时翻译等功能。即使当前功能有限，AI PC有潜力推动新一波更高价格的购买。戴尔公司创始人兼首席执行官迈克尔·戴尔在5月的采访中表示，新的AI功能将帮助引导购买者选择更高端的选项。“你想买一台未来可能无法做到这些AI功能的电脑吗？我认为不会。” 早期的迹象显示，上市周销售的电脑中有五分之一是AI PC，根据市场研究公司Circana提供的数据。Circana的执行董事Mike Crosby表示，科技粉丝用户，如内容创作者，更快地采纳了新设备，而普通大众可能还有点“困惑”。另一个主要卖点是比使用微软Windows操作系统的其他笔记本电脑具有更长的电池续航时间。高通声称，其基于Arm Holdings Plc设计的更高效芯片可以使设备连续使用数天而无需充电。Techsponential的行业分析师Avi Greengart在一次采访中表示，目前这些笔记本电脑的主要卖点是电池续航时间，而不是人工智能。但不同的芯片也可能引发与为英特尔或AMD处理器编写的软件世代的兼容性问题。常见应用程序如Microsoft Office、Meta Platforms公司的WhatsApp和Adobe的Photoshop已经针对基于Arm的系统进行了优化。摩根士丹利分析师Erik Woodring表示，在企业内部仍然使用许多遗留应用程序，可能不会受到支持，这很可能会限制企业采用。高通承认必须加大促销力度，帮助PC制造商进行广告宣传。这是因为几十年来，该行业一直依赖英特尔的促销资金，实施了“英特尔内部”可能是最成功的组件宣传活动。消费者特别是习惯于在其计算机上看到该标签作为质量标志。甚至英特尔还设法将子品牌推到前台。它在2003年的Centrino推动了带宽连续剧的爆炸，包括WiFi连接。高通此前曾试图并未能在PC市场上占据一席之地，现在每年花费超过7500万美元在曼联足球俱乐部球员的球衣上印上Snapdragon处理器的名称。首席营销官唐·麦圭尔说，这是一个时刻，但必须持续下去。“这是未来六年的事情，而不是未来六个月的事情。” JPMorgan Chase公司的分析师萨米克·查特吉表示，基于高通的新AI PC的平均起始价格比非AI PC高出约48%。他预计到2026年，高通将在AI PC市场占有约25%的份额。今年晚些时候，英特尔和AMD预计将推出自己的AI PC，这些产品可能会减少与基于Arm设备相关的兼容性问题。尽管如此，消费者和企业采用还有很长的路要走。根据IDC的数据，到2026年，AI PC仍将仅占新PC出货量的约20%。

Heidi2024-07-09

探索 AI x Crypto：如何实现自下而上的协调？

it数据达6000万美元。其他公司，如Adobe和Slack，因在其政策中声明可以使用用户数据来训练AI模型而引起用户反对。这在用户和平台之间创建了一种提取式关系，因为这些平台上的有价值数据（消息、互动和帖子）是用户创建的，但用户并没有参与这些数据带来的价值创造。用户可以使用这些中央巨头基于用户数据创建的AI模型，但隐含地必须同意公司的社会（以及可能的政治）偏好，这可能会影响模型的输出（参见Google Gemini的推出）。相关地，我们看到OpenAI从一个致力于为人类利益开发开源AI的非营利组织，转变为引入外部资本后的封闭和企业化营利结构。这再次创造了一种情况，即存在着优先考虑股东而非用户的激励机制。 AI可能朝向这种提取式模型的风险足以让人质疑是否需要一种不同的协调方法——例如像加密货币所提供的自下而上的方法——即使这种方法可能无法解决所有问题，但或许能够提供更好的解决方案。 3、加密货币实现了自下而上的协调比特币引入了抗审查的货币概念，这种货币不受中心化实体控制，而是由密码学、软件代码和经济激励所保障，全部建立在一个去中心化网络上。区块链技术构建在开源的理念之上，提供了一种新的自下而上的协调模式。协调的角色从中心化的当事方转变为这些分布式网络的机制和激励设计，所有这些都由开源软件代码驱动，并由点对点系统中的个体和群体共同治理，无需中心化信任。加密货币结合了三大学术领域的创新：密码学、网络与分布式系统以及博弈论。密码学是数学的一个分支，通过加密和解密信息实现跨网络的信息安全。网络与分布式系统是计算机科学的一个分支，通常被认为是支持点对点基础设施的架构。博弈论——作为机制设计领域的重要组成部分——来自经济学，创造了协调不同当事方实现目标的激励结构，例如系统的连续性和维护。这些领域的联合创新使得加密货币具备了许多核心原理，从而实现了自下而上的协调：不可变账本：区块链的最重要特征之一是其不可变性。它们是不可更改的真实来源，几乎不可能被删除或篡改。在人工智能驱动的创作时代，区块链提供了唯一的无信任数字产权、所有权和归属证明方法。个体层面的所有权：加密货币使用户能够在互联网上拥有资产，无需信任的平台作为中介来验证所有权，从而在点对点的方式下实现无信任的合约协议。这些资产以Token的形式存在，可编程并且可以代表任意数据或对象。通过基于加密货币的资产所有权，用户不仅完全控制着代表财务产品的Token，还控制着代表其身份、数据和偏好的Token。去中心化：区块链网络是建立在点对点分布式节点网络之上的。在这种背景下，去中心化意味着没有单一实体或司法管辖区能够在不遵循协议的情况下改变、损坏或控制网络。在去中心化系统中，政策由参与者和网络用户共同制定和决定，这些参与者包括用户、验证者、投资者以及更广泛的社区成员，通过开源代码中定义的明确定义的共识机制。加密货币创造了一个独特的设计空间，允许个体或群体通过代码进行基层方式的协调和强制执行。加密货币并不提倡一种协调形式，而是在哲学上允许用户根据其偏好选择加入或退出。如果用户或一组用户对网络/协议的任何部分表示不同意，他们可以加入另一个网络，并带走他们的资产和数据，在某些情况下甚至可以完全启动一个新网络。这些基本原理使得无信任、透明和去中心化的生态系统得以形成。AI面临着前面提到的自上而下模式中所描述的中心化风险。我们心中的重要问题是，AI能否从由加密货币实现的自下而上的协调模式中受益？ 4、人工智能中的自上而下与自下而上协调方式为了了解加密的自下而上协调模型如何有助于人工智能，让我们来审视人工智能价值链——创造和部署的不同阶段，并比较每个阶段的自上而下和自下而上的协调方式。 1）数据：人工智能的基础互联网上的一切都以某种形式存在数据中。任何形式的内容、知识产权、软件代码、图像、内容、音乐，以及您快速划过或点击的方式等都是数据的一种形式，数据是训练AI模型的核心要素之一。如今用于训练基础模型的最流行数据集包括Common Crawl，这是一个拥有1万亿个令牌（1个令牌大约代表1个单词）的数据集，以及ImageNet，一个包含1400万个带标注图像的数据集。数据协调中的关键问题是数据的获取，其核心包括数据所有权。在自上而下的协调模型中，人工智能公司通常假定它们可以使用在网上抓取的数据，并宣称这是合理使用，而不需要补偿那些创建数据的用户。然而，创建者、用户和数据所有者对人工智能公司在没有明确许可的情况下训练其数据的合法性和道德性提出了反对意见。有许多诉讼案件（如《纽约时报》诉OpenAI、报纸诉OpenAI、音乐行业诉AI初创公司等），声称人工智能公司不能简单地使用抓取的数据。甚至像X这样的集中平台也关闭了它们的API，并使用速率限制来防止机器人抓取它们的网站。在由加密经济机制促成的自下而上协调模型中，用户可以在区块链上注册并将其数据、内容和知识产权进行Token化。一旦上链，用户可以设定其他人合法使用其数据的权限，包括决定是否希望因提供数据而获得补偿。这创建了一个系统，使用户在（人工智能）公司使用这些数据时能够获益，同时也允许（人工智能）公司在不像今天那样操作于灰色地带的情况下合法使用这些数据。 2）训练：构建AI模型训练指的是教导机器学习模型识别其训练数据中的模式和关系的过程。这一步骤的目标是使模型开发出描述其训练数据中不同数据点之间关系的参数或权重。训练下一代AI模型需要大量的计算资源和时间。具有更多参数的模型需要更多的数据和计算能力来训练（例如更大的GPU集群）。例如，训练GPT-4花费了OpenAI约1亿美元，而训练Gemini Ultra花费了Google约2亿美元。在训练阶段的一个关键协调问题是如何资助AI模型的开发，考虑到其高昂的成本。在自上而下的协调模型中，AI的资金主要来自大型科技公司、私人基金和机构投资者。没有大规模众筹的概念可以支持下一代AI模型的开发。这种资金模型优化了少数参与者的利益，很可能以用户为代价。AI公司必须优先考虑股东的利益积累，尽管用户和其他利益相关者（例如第三方开发者）对AI模型最终成功的贡献可能会远远超过他们所获得的回报。在由加密技术驱动的自下而上协调模型中，任何拥有有用资源的人都可以为AI模型的开发做出贡献，并从这些AI模型所创造的价值中获利。用户可以通过使用加密Token帮助资助AI模型的创建，并拥有该模型的一部分。除了提供资金外，基于加密的系统还可以用来激励用户贡献其他资源，例如他们的数据和/或多余的计算能力，这正是中心化公司筹集资金的重要途径之一。一些敏锐的怀疑者可能会指出，在AI领域已经存在一个健康的开源运动，它已经在没有加密技术的情况下有效地进行协调。但是，如果缺乏贡献的激励，开源项目将缺乏必要的协调系统，无法实现其长期承诺成为对中心化封闭解决方案的真正替代。换句话说，如今的开源AI缺乏一个能够允许其在全球范围内协调参与者和合作者，并让他们捕捉到他们所创造的价值的激励层。 3）推断：将AI投入实际运用一旦模型训练完成，用户可以输入提示并要求模型基于提示返回一些输出。模型将根据训练阶段开发的参数来执行此操作。模型生成输出的这一过程称为推断。在自上而下的协调模型中，私有模型是不透明的系统，不提供用户或社区对模型参数的洞察，它们就像黑匣子一样运作。在过去几年中，我们看到模型中出现了偏见，特别是基于创建模型的组织的基本偏好。例如，当Google推出Gemini时，该模型未能准确地描绘出历史人物的种族和性别特征。许多其他中心化模型也限制了用户基于其管理团队设置的政策提出某些类型的问题。此外，验证推断是否由正确的模型执行仅仅是信任平台的问题。这种基于信任的系统为潜在操纵敞开了大门，尤其是当AI公司面临将其投资变现的压力时。在由加密技术驱动的自下而上协调模型中，验证推断是否正确是通过链上验证和可证明的基于密码学的技术实现的，从而实现了无需信任的操作。这种方法可以减少模型输出中的偏见，并增加透明度。 5、协调问题超越AI价值链：所有权、归因和合法性随着人工智能在我们日常生活中的更深度整合和规模化应用，引发了超越数据、训练和推断技术方面的深层协调问题。这些问题围绕着两个主要主题展开：所有权与归属，以及合法性与稀缺性。关于所有权与归属：谁拥有由AI模型创建的图像？当图像被重新制作（裁剪、编辑、转换为视频等）并生成衍生作品时会发生什么？如果这些模型的输出用于商业目的，谁应该得到补偿，以及补偿的内容是什么？训练AI模型所使用的数据的创建者/所有者是否应该为模型生成的任何输出获得补偿？如果一个AI代理代表您行事，并使用了基于偏见数据训练的AI模型创建您要用于盈利的内容，如果这个代理出现错误或造成损害，责任应由谁承担？在合法性和稀缺性问题上：随着AI实现了无限丰富和AI生成内容在互联网上泛滥，我们如何区分“真实”和“虚假”的内容？如果人们对AI伴侣产生情感依赖，谁拥有这些伴侣？谁控制它们？创造者/所有者是否可以从影响个人的决策或行为中受益？随着AI伴侣变得更加个性化，与它们的互动是否应作为平台自由使用的训练数据？这些问题突显了将传统的所有权、归因和稀缺性概念应用于AI生成内容和互动的复杂性。由加密货币启用的自下而上协调模型可能为解决这些问题提供新的框架，潜在地允许更加细致和公平的所有权和补偿系统。 6、Coda：中世纪的机构，似神的科技拥有如此强大的技术如人工智能，我们本应该生活在数字复兴时代。然而，我们目睹的是对最智能人工智能的军备竞赛，其中数据最大的利益相关者和贡献者——用户，往往未被优先考虑。加密货币为自下而上协调提供了一个新的设计空间，对人工智能尤为重要，因为人工智能可能导致权力极度集中化的风险。与以往的技术不同，人工智能集中化带来的风险可能导致负和结果，这使得对替代协调模型的需求更加紧迫（和有趣）。 E.O. 威尔逊曾说：“人类真正的问题在于：我们拥有旧石器时代的情感，中世纪的机构和似神的科技。” 我们现在手持着似神的人工智能技术，然而我们的协调和治理方法仍然根植于过时的、类似中世纪机构的自上而下模型。这种不匹配可能最终成为社会最重要的协调失败。来源：金色财经

金色财经2024-07-08

涨到头了？英伟达遭罕见降级，华尔街“担忧”之声此起彼伏

生态系统中的企业是否在盈利”。 “例如Adobe、Salesforce、SAP和ServiceNow等软件公司，如果企业和消费者不为他们新的AI功能支付更多费用，整个盈利链条将中断，就像我们在互联网泡沫中看到的那样。” 不过，华尔街分析师还是很少对英伟达发表悲观看法。彭博社的数据显示，在72位分析师中，有 89% 的人都建议买入英伟达。乐观的人预计，英伟达的迅猛增长将持续下去，甚至预测到今年年底，英伟达的估值将增长近一倍，达到6万亿美元。包括高盛、美银、杰富瑞等大投行也纷纷表达了对英伟达的“青睐”。值得一提的是，此前有美国“国会山股神”之称的佩洛西增持了英伟达。其中，购买了10000股英伟达股票，购买规模为100万至500万美元。不过，Ferragu 也并未完全看跌英伟达。他给出的英伟达一年和两年目标价分别为135美元和143美元，这意味着较当前水平可能上涨6%和12%。 Ferragu 肯定了英伟达的基本面质量，称其仍然完好无损，但只会在股价持续低迷时，才会考虑再次买入英伟达。目前华尔街对英伟达的股票持绝对乐观态度，在FactSet追踪的62位分析师中，只有8位对英伟达的股票持中性立场。虽然下调了英伟达的股票评级，但Ferragu看好另外两只AI受益股AMD和台积电的股价表现，理由是它们的增长趋势和估值。他对这两只股票的12个月目标价分别为235美元和1200新台币，较它们目前的股价分别高出38%和约19%。 Ferragu称，AMD和台积电是AI受益股中最值得持有的股票，有着强劲的上涨空间。另外，在其他人工智能概念股中，博通、Arista Networks和美光科技都“仍具吸引力”。

格隆汇2024-07-06

Adobe成功驾驭了生成式AI游戏

Adobe上半年的波动还是挺大的，在上调预期重获市场青睐之后，有外国分析师表示，Adobe成功驾驭了生成式AI游戏，依旧值得看涨。作者：Juxtaposed Ideas 几个月前，市场对Adobe的指引过度反应而引起股价下跌。但是其核心消费者仍然非常粘性，从不断增长的多年期积压订单和年化循环收入中可以看出。这家SaaS公司的全球市场份额超过80%，并且AI商业化前景尚未开发。但在上调指引之后，Adobe已经上涨了19.1%，远超过更广泛的市场9.7%。展望未来，相信Adobe继续为寻求资本增值机会的人提供引人注目的投资论点。 Adobe的AI投资论点来源：TradingView Adobe在2024年上半年确实经历了波动，市场对管理层在2024年3月发布的2024财年第二季度指引反应过度，而在随后的2024财年第二季度超预期并上调2024财年指引后，市场情绪迅速恢复。管理层公布的24年第二季度营收为53.1亿美元（环比增长2.5% /同比增长10.1%），每股收益为4.48美元（环比增长14.5%），远远超过了最初的52.75亿美元和4375美元的指引中值。 Adobe的收入增长很大程度上归功于其高粘性的SaaS产品，数字媒体年化经常性收入(ARR)增长了162.5亿美元，创意年化经常性收入增长了131.1亿美元，文档云年化经常性收入为31.5亿美元。基于4.87亿美元的新数字媒体净经常性收入，这是在其向现有或新客户交叉销售的能力之上，季度环比加速增长远远超过管理层最初的4.4亿美元指引。从这些发展中可以明显看出，Adobe管理层在指导方面非常谨慎，因为这一战略使这家SaaS公司在过去六个季度中保持了连续的营收/利润增长。同样的强劲消费者需求也可以在24财年第二季度的毛利率88.7%和调整后的营业利润率45.9%中看到。与此同时，市场的繁荣也可能部分归因于Adobe Firefly最近从“道德人工智能培训”扩展到“第三方文本、图像和视频”集成和战略合作伙伴关系，这使得这家SaaS公司加速了其多模态生成人工智能模型的开发。也许，日益丰富的人工智能功能促进了该公司月活跃用户的增长，并加速了ARR的环比增长。除此之外，Adobe还将于2024年3月在iOS和Android平台上推出新的Adobe Express应用程序，这将使他们能够通过其他智能设备和目标受众实现盈利多元化。由于这些发展，我们可以明白为什么市场越来越认可Adobe的AI货币化前景，直接促成了股票最近的上涨。 Adobe在这里本质上仍然被低估来源：Seeking Alpha Adobe还将其2024财年的收入指引上调至214.5亿美元，每股收益指引上调至18.10美元，高于23年第四季度财报电话会议上提出的214亿美元/ 17.80美元。这自然导致市场普遍提高了预期，市场预计SaaS公司将实现更好的底线扩张，年复合增长率为14.1%。 Adobe估值来源：Seeking Alpha 这一发展也导致市场将Adobe的远期市盈率估值上调至28.88倍，这意味着对该公司长期前景的信心有所改善。这种乐观情绪并没有过度，因为与疫情前的平均32.68倍和10年平均33.86倍相比，股票本质上仍然被低估。尤其是与其他企业SaaS同行相比，Adobe预计到2026财年的利润增长并不逊色，比如微软的预期市盈率为37.77倍，每股复合年增长率为16.9%，甲骨文为22.55倍/14.4%，欧特克为30.47倍/11.2%，这意味着前者在这里的估值仍然合理。特别是在24年第二季度，多年期剩余绩效不断增长，达到178.6亿美元，而高粘性的SaaS产品为其长期投资理论提供了优势。那么，Adobe前景如何？来源：TradingView 目前来看，Adobe自最近的24年第二季度财报电话会议以来几乎呈现垂直上涨，同时远超其50/ 100/ 200日移动均线。正如在上面的估值部分所讨论的那样，这种升级实际上并不过于激进，因为Adobe在这里仍然被固有地低估了。除此之外，该公司还持续回购了价值71.7亿美元(按顺序增长24.6%)的股票，其中730万股（占流通股的1.5%）已在长期长期期限内回购，自2019财年以来已回购了3745万股（占7.6%），显示出迄今为止强劲的股东回报。 $Adobe(ADBE)$

老虎证券2024-07-05

高通的新闻有点夸张

laxy Book 4 Edge在运行Adobe的一些软件和《堡垒之夜》等热门游戏时遇到了问题。由于高通是Galaxy Book 4 Edge使用的CPU供应商，因此这一消息与高通有关，导致股价下跌。不过，尽管三星这款名为AI笔记本的新笔记本在运行一些常用软件时遇到了问题，但这很可能不是高通的错。毕竟，几个特定程序的问题看起来更像是源自操作系统、缺少或不兼容的驱动程序等的兼容性问题。此外，Galaxy Book 4 Edge并不是一款游戏设备，所以潜在用户不会太在意某些特定游戏的问题。对于那些对游戏感兴趣的人来说，专用的游戏设备比节能、轻薄的笔记本电脑更合适。虽然高通在这里得到了一些负面消息，但相信这对该公司来说不是一个长期问题。它的骁龙芯片并不是真正为游戏制造的，在笔记本电脑运行某些特定程序时，高通的芯片可能不是问题所在。第三条与高通相关的新闻是美国银行的一份报告。报告称，尽管主动型基金经理减少了对整个半导体行业的投资，但他们还是增加了对高通的投资。换句话说，相对于其他芯片公司，主动型基金经理增加了对高通的仓位，这对高通来说可能是一个积极的指标，因为如果这些主动型基金经理认为高通是一个糟糕的选择，他们就不会增加对高通的仓位。这些积极的基金经理似乎认为，与一般的芯片公司相比，高通更有前途，这是一个积极的信号——尽管这些资金分配者可能是错误的，因此并不保证表现优异。收益展望本月晚些时候，高通将公布第三财季财报。到目前为止，前景相当乐观：华尔街分析师预计该公司的收入将增长9%，总收入预计将达到92亿美元。在过去的几个月里，我们看到了许多向上修正，这意味着分析师可能会进一步提高他们的预测，直到公司的财报公布。在过去3年或12个季度里，高通的营收10次超过了市场普遍预期。因此，该公司的业绩一直超出预期。因此，如果高通在其即将发布的报告中再次超过共识估计，也不会让人感到非常惊讶。因此，收入增长10%以上似乎是有可能的，尽管这并非板上钉钉。收入增长将受到诸如更高的许可收入和汽车业务增长等因素的推动——汽车业务在最近一个季度的收入增长率为35%。在利润方面，预计高通每股利润将大幅增长20%。这一增长将受到预期收入增长、运营杠杆（运营成本分布在更大的收入和毛利基础上）和股票回购的推动，由于股票数量的下降，这给高通的每股收益数字带来了一点额外的提振。在过去的每股收益表现方面，相对于预期，高通再次拥有强劲的业绩记录。在过去12个季度中，该公司有10个季度的业绩超出了分析师的预期，因此再一次超出预期也不会让人感到太意外。但即使高通这次没有超出预期，预期的20%的每股收益增长也将是相当强劲的结果。重要的长期潜力当谈到一只股票的长期总回报潜力时，有几个因素很重要。当然，估值发挥了作用，因为倍数扩张带来的潜在总回报顺风和倍数压缩带来的潜在总回报逆风。潜在的每股收益增长也发挥了作用，最后，随着时间的推移，股息可能对投资者看到的回报产生重大影响。虽然高通20倍的远期净利润并不算便宜，但也远不贵。许多其他芯片公司，包括英特尔等增长较弱的公司，目前的估值更高。与高通相比，其他涉足人工智能的芯片公司，如AMD或博通的估值要高得多——AMD的估值是今年收益的47倍，而博通的估值是今年收益的35倍。因此，相对而言，高通可能有一些上涨潜力。由于手机和新兴汽车业务等领域的潜在市场增长，盈利增长前景也很乐观。再加上经营杠杆和回购带来的利润率利好，未来几年，高通的每股收益可能会以不错的速度增长。分析师预计，本财年、明年和后年的每股收益将分别增长18%、14%和10%。如果达到这些预期，高通在2026财年的收益将达到12.50美元——以22倍的市盈率计算，高通的股价将在两年多一点的时间里达到275美元，与目前204美元的股价相比，这将带来35%的可观回报。如果算上股息，未来两年的总回报率将会更高，接近40%——即使高通未来的每股收益没有超出预期，但它过去一直是这样。即使两年后高通的市盈率仅为18倍，投资者也会看到其股价升至225美元，这将使未来两年包括股息在内的回报率达到14%——不算特别高，但也远非糟糕。因此，即使高通的估值下降10%，它也能产生合理的总回报，这意味着我们不需要乐观的假设，高通就能成为一笔可靠的投资。总结对最近的三星笔记本电脑新闻的反应在过于夸张，而且由于高通拥有吸引人的增长前景、引人注目的股东回报计划和不过高的估值，令人看好这家芯片玩家。 $高通(QCOM)$

老虎证券2024-07-04

4000亿市值灰飞烟灭英伟达股票将滑落何方还有哪些股票要“避雷”？

能获得下游盈利能力”。 “这些公司包括Adobe、Salesforce、SAP和ServicNow。因为如果这些企业和消费者不为这些新的AI功能支付更多费用，那么整个赚钱之路就会戛然而止，就像我们在互联网泡沫破灭时看到的那样。”他解释道。

Heidi2024-06-25

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