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Bitget 研究院：ETH 现货 ETF 获批 ETH 和生态内币种有望中期持续上涨

已有巨鲸开始在链上买入 MKR。 3）Google Search & 地区从全球范围来看： AVAIL：模块化区块链项目 Avail 在 X 平台发文宣布，将于今日上线主网并提供流动性质押，及分发 AVAIL 代币空投。Avail 是一个专注于数据可用性的模块化区块链：对区块链交易进行排序和记录，无需下载整个区块即可证明区块数据可用。此前分别完成了 4300 万美元 A 轮融资和 2700 万美元种子轮融资。从各区域热搜来看：（1）欧美地区多个国家的热搜上出现“JD Vance”，根据新闻信息，JD Vance 在他作为共和党副总统候选人首次竞选亮相时抨击了 Kamala Devi Harris”。近期链上 PoliFi 概念代币涨跌幅较大，欧美国家用户关注度较高。（2）亚洲和拉美地区昨日没有出现明显的典型热搜词汇，热搜代币较为分散，如阿根廷的热搜中出现 Kelp DAO、AGIX、NEAR，而巴西的热搜上则是 PEPE、SOL。四、潜在空投机会 Zircuit 昨日媒体信息：EVM 兼容的 zkRollup 网络 Zircuit 宣布已完成主网融资，参与方包括 Binance Labs、Mirana Ventures、Amber Group 等。此前 Bitget Research 在日报中已经阐明过 Zircuit，今天在其重要融资信息披露后再来重复一下。 Zircuit 的第一季积分统计已结束，第二季已开始。具体参与方式：1）进入质押页面（https://stake.zircuit.com/）参与质押赢取积分；2）参与部署节点赢取积分（https://build.zircuit.com/build）；3）测试网交互：领取 ETH 测试网测试币并与 Zircuit 测试网进行跨链交互（https://bridge.zircuit.com/）； Vooi 链上衍生品 DEX 聚合器，目前集成了 Orderly、KiloEx、SynFutures 上的流动性，即将集成 Hyperliquid 的流动性。用户可以在 Vooi 上以更低的手续费来选择不同的流动性来源进行合约交易，后续 Vooi 将更新为自动选择最佳流动性的模式。 Vooi 是 Binance Labs MVB VII 加速器计划入围的 13 个项目之一。交互 Vooi 可以做到一鱼两吃，在交互 Vooi 本身的同时获得潜在的 Orderly 或 KiloEx 或 SynFutures 的空投。具体参与方式：进入 https://app.vooi.io/，连接钱包，向 vooi 进行充值，选择 3 个流动性来源之一进行交易即可。来源：金色财经

金色财经07-24 08:21

美股早讯丨美联储发出迄今最强烈信号，9月降息几乎已成定局

度的上涨，比如 Alphabet A(GOOGL.US)收涨了 2.26%，奈飞(NFLX.US)收涨 2.24%，Meta(META.US)收涨 2.23%，微软(MSFT.US)收涨 1.33%等。黄金板块消息高盛发表观点称，由于价格敏感性以及近期价格的飙升，中国的黄金需求目前处于周期性的疲软状态。然而，包括中国在内的新兴市场央行可能会持续且频繁地进行黄金购买。无论是否对外披露，高盛的分析师在一份报告中指出，中国市场对价格特别敏感，他们预计上海金价下跌 10%将会使中国实物黄金需求增加 16%。该行进一步预计黄金多头头寸具有巨大的潜力，并且重申了对 2025 年每盎司 2700 美元金价的预测，其原因包括中央政府坚定的购买黄金行为、美国可能的降息以及地缘政治的紧张局势等因素。纳斯达克指数分析针对 7 月 22 日的纳斯达克综合指数 1 小时 K 线图进行深入分析。指数在低位高开后，受到 EMA5 日均线的支撑呈现出小幅震荡上行的态势，并且逐渐接近 EMA60 日均线。从技术指标来看，BOLL 布林线轨道趋于平缓；买入成交量出现放大的迹象；MACD 指标处于低位金叉状态，三条线呈现发散态势；KDJ 指标也形成金叉，同样呈现发散态势。可以预计，指数在短期内可能会触及 BOLL 布林线上轨，或者其上涨动能可能会有所减弱，BOLL 布林线上轨的点位为 18047.34，中轨的点位为 17854.02，这两个位置分别是阻力位和支撑位。公司财报预告 Alphabet A(GOOGL.US)、特斯拉(TSLA.US)、Visa(V.US)、可口可乐(KO.US)、德州仪器(TXN.US)等公司即将发布财报业绩。公司简讯在公司简讯方面，包含了多个重要信息。首先是美联储降息预期，据 CME“美联储观察”显示，美联储 8 月维持利率不变的概率为 97.4%，降息 25 个基点的概率为 2.6%，美联储到 9 月维持利率不变的概率为 6.8%，累计降息 25 个基点的概率为 90.8%，累计降息 50 个基点的概率为 2.4%。其次是达美航空(DAL.US)的情况，预计本周将取消更多航班，该公司正努力从严重的技术故障中恢复，自上周五发生故障以来取消的航班总数超过 4600 个。达美航空表示在“夜以继日”地恢复运营，其全球超一半 IT 系统依赖于微软的 Windows 操作系统，受到软件故障影响。达美航空首席执行官 Ed Bastian 在发给员工的视频信息中表示可能需要几天时间才能度过这一事件，相比之下，美国大多数其他航司都在周末重回正轨，且达美航空本月早些时候公布的业绩不如预期导致股价暴跌。然后是关于美股 IPO 市场的消息，有报道称文远知行考虑在 8 月底前于美国资本市场正式登陆，广州文远知行科技有限公司已完成新一轮增资工商登记，注册资本由 20 亿提升至 25 亿元，去年曾首次被报道启动赴美上市计划且当时融资规模约为 5 亿美元，去年 8 月 25 日其赴美 IPO 计划通过中国证监会国际合作部备案，需在今年 8 月 25 日前完成上市，记者向文远知行处了解相关进展但暂未得到回应。接着是微软(MSFT.US)的情况，美国媒体报道称此次微软技术故障事件造成的经济损失很可能超过 10 亿美元，不过“众击”公司是否会为相关损失买单尚不好说，虽已道歉但未回应是否会给予受影响客户赔偿，有分析人士指出其与客户签订的合同中或许有免责条款可躲过赔偿。最后是恩智浦半导体(NXPI.US)的情况，第二季度调整后每股收益为 3.20 美元，与市场预期一致，预计第三季度调整后每股收益为 3.21 至 3.63 美元，市场预期 3.56 美元，预计第三季度营收为 31.5 亿至 33.5 亿美元，市场预期为 33.5 亿美元。重大事件数据今晚 22:00 拟公布美国 6 月美国成屋销售年化总（户）数。来源：今日美股网

今日美股网07-24 00:14

行业研究｜有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新

Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。澜码科技率先填补了国内大模型中间层的空白，是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。企业优势： “模型中立”优势：目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数，未对模型的具体特性参数（FeatureList）进行定义，这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境，难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率，以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型，这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。作为模型中立厂商，澜码科技在过去一年多的大语言模型应用实践中，积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据，因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键：专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度，数据会帮助专家快速迭代专家知识，从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识，解决不了实际业务问题，如同一位名校毕业的高材生，由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务；此外，大语言模型对于自身能力边界的认知模糊，导致在面对超出自身能力范畴的问题时，仍试图依靠自身理解给出答案，结果往往南辕北辙，这就是常说的“模型幻觉”。因此，在企业级应用场景下，专家知识对大语言模型落地至关重要，可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台，可以沉淀专家的知识和行业经验，构建企业知识库，促进知识共享与传承。基于此，Agent辅助知识治理，配合专家知识数字化沉淀；专家知识赋能Agent与工作流，形成良性闭环。针对办公，特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。和企业已有组织、权限、基础设施的集成。有连云有连云成立于2015年，是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点，推进大模型的垂直应用，结合庞大的金融专业语料库，集成自然语言处理、OCR和多模态技术，实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取，满足自定义和配置需求。企业优势强大的技术基础：有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。精准的数据处理：麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据，生成产品分析、研报摘要和观点，提升信息检索效率和AI批量生成资讯，解决基金公司在产品营销中的难点。广泛的生态连接：强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。全面的合规保障：在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域，麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务，保障资讯的真实合规，并实时跟踪推送状态，提供强有力的商业决策支持。行业认可：有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案，入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》，并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证，成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位，参与行业标准制订。金融行业落地Gen AI的关键能力尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度，以及监管合规等挑战，但落地难度相较于传统AI项目，难度会更低，实施路径也更直接。甜新科技认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力： 1. 明确转型目标和战略：金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略，确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略，必须包含以下关键因素：高层领导层的愿景、一致性和承诺，以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景：在明确转型目标后，金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如，AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累：金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础，而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 来源：非凡产研以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云07-23 18:17

特斯拉股价强势反弹！马斯克震撼宣布：人形机器人即将大规模量产！

51美元。【特斯拉股价走势图，来源：Google】昨天，马斯克透露了人性机器人Optimus的最新进度，他表示，「特斯拉明年将低产量人形机器人，供公司内部使用，而后年将大规模量产外销。」【马斯克发布的推文，来源：X】此前，马斯克曾指出，人形机器人市场会很大，而Optimus未来市场价值可达25兆美元，占比10%以上。虽然人形机器人可能会给特斯拉带来巨大的利润，但是该领域充满许多不确定性，更何况目前特斯拉的业绩主要还是依靠电动车，意味该消息对其股价的影响难以维持。不过，特斯拉今晚将发布第二季度财务报告，数据是否理想将直接影响其股价变动。原文链接

投资慧眼07-23 17:49

一周前瞻 | 美联储最爱通胀指标携手二季度GDP来袭！特斯拉、谷歌齐发财报；特朗普出席比特币大会，巴黎奥运会即将揭幕

，特斯拉（TSLA.US）、谷歌-A（GOOGL.US）、Visa（V.US）将于盘后公布财报。 7月24日周三，经济数据方面，美国将公布新屋销售总数年化数据，以及标普全球（SPGI.US）制造业、服务业PMI初值。财经事件方面，加拿大央行将公布利率决议和货币政策报告。财报方面，福特汽车（F.US）将于美股盘后公布业绩。 7月25日周四，经济数据方面，美国将公布当周初请失业金人数、核心PCE物价指数年化季率初值、实际GDP年化季率初值、耐用品订单月率等一系列重磅数据。财经事件方面，美联储理事鲍曼和达拉斯联储主席洛根将在一场活动上致开幕词。财报方面，爱马仕(ADR)（HESAY.US）、英美烟草（BTI.US）、美国航空（AAL.US）等将公布业绩。新股方面，美国冷链物流巨头Lineage（LINE.US）等5家公司将于今日上市。 7月26日周五，经济数据方面，美国将公布核心PCE物价指数年率、密歇根大学消费者信心指数终值、一年期通胀率预期终值及个人支出月率等数据。财经事件方面，俄罗斯央行将公布利率决议。财报方面，施贵宝（BMY.US）、高露洁（CL.US）将于美股盘前公布财报。新股方面，NIP Group（NIPG.US）今日上市。此外，7月26日-8月11日，2024年巴黎奥运会将在法国巴黎举行。 7月28日周日，财经事件方面，北京时间周日（7月28日）凌晨3:00，特朗普将在2024年比特币大会上进行30分钟的演讲。来源：今日美股网

今日美股网07-23 16:25

重点关注丨料日内恒指持续小幅上扬，新能源汽车板块或超跌回升

关注成份股的节奏。今日美股盘后，谷歌（GOOGL.US）、特斯拉（TSLA.US）将发布 2024Q2 业绩，预计这将对港美股科技公司产生一定影响。重点关注中国联通(00762.HK)：6 月 5G 套餐用户累计到达数约 2.76 亿户，物联网终端连接累计到达数约 5.62 亿户。公司财报公布今日，港股市场没有明星公司发布财报。新股动态今日，港股市场没有新股招股。来源：今日美股网

今日美股网07-23 16:11

庆祝拜登退选辉达大涨4%、台积电ADR反弹美股四大指数齐扬比特币攀高6.8万美元

%，收5,564.41 点。特斯拉、Google 将发表财报值得留意的是，本周美股科技巨头特斯拉、Google、高通等将陆续揭露，有望提振先前低迷的科技股士气。特斯拉预定美东时间23日盘后公布上季财报，随后举行法说会，虽然分析师预估获利和营收年比都将下滑，不过电动车需求复苏加上中国大陆出现反弹迹象，显示今年下半年情况或会好转。 Alphabet 也将在同日盘后公布上季财报，投资人可能关注云端业务成长幅度及人工智慧（AI）计画的更新资讯。比特币反弹攀高6.8 万加密货币市场方面，比特币昨晚最低来到66,576 美元之后，似乎同样受美股上涨激励开始反弹走高，今（23）晨接近四点时最高来到68,620 美元。截稿前略有下跌现报67,603 美元，近24 小时下跌0.6%。以太坊市场方面就显得弱势的多，截稿前报3454 美元，近24 小时下跌2.38%。前十大代币表现其他前十大代币涨跌不一，涨幅最大的是XRP，近24 小时上涨2.08 %；BNB、SOL、TON、ADA 则分别有约2～4％的跌幅。过去24 小时全网爆仓1.07 亿美元据Coinglass数据显示，过去24 小时，加密货币全网爆仓金额约1.07 亿美元，有超4.6 万人遭清算（多头占约7679 万美元）。来源：金色财经

金色财经07-23 14:26

庆祝拜登退选辉达大涨4%、台积电ADR反弹美股四大指数齐扬比特币攀高6.8万美元

%，收于5,564.41点。特斯拉、Google 将发表财报特斯拉、Google 将发表财报本周美股科技巨头特斯拉、Google 和高通等公司将陆续揭露财报，有望提振此前低迷的科技股士气。特斯拉预定在美东时间23日盘后公布上季财报，随后举行法说会。尽管分析师预估其获利和营收同比将下滑，但电动车需求的复苏以及中国大陆市场的反弹迹象显示今年下半年情况或会好转。 Alphabet 也将在同日盘后公布上季财报，投资者可能会关注其云端业务的成长幅度以及人工智能（AI）计划的更新资讯。比特币反弹攀高6.8 万比特币反弹攀高6.8 万加密货币市场方面，比特币昨晚最低跌至66,576美元，随后似乎受到美股上涨的激励开始反弹走高，今天（23日）凌晨四点时最高达到了68,620美元。截稿前略有下跌，现报67,603美元，近24小时下跌0.6%。比特币走势。图源：OKX 现货以太坊市场方面就显得弱势的多，截稿前报3454 美元，近24 小时下跌2.38%。以太坊走势。图源：OKX 现货前十大代币表现其他前十大代币涨跌不一，涨幅最大的是XRP，近24 小时上涨2.08 %；BNB、SOL、TON、ADA 则分别有约2～4％的跌幅。过去24 小时全网爆仓1.07 亿美元据Coinglass数据显示，过去24 小时，加密货币全网爆仓金额约1.07 亿美元，有超4.6 万人遭清算（多头占约7679 万美元）。来源：金色财经

金色财经07-23 12:46

谷歌Q2财报前瞻：AI将带来收入增长？美银上调目标价

6美元。谷歌母公司Alphabet(GOOGL.US)将于周三美股盘后公布二季度财报。本次财报市场的关注点主要集中在谷歌的AI发展以及云计算业务等。市场普遍预期，公司二季度的每股盈利为1.84美元，同比增长27.71%；营收为842.9亿美元，较去年同期增长12.98%。在AI发展方面，谷歌已将其Gemini AI模型工具直接嵌入其搜索引擎中。市场主要关注其将聊天机器人AI技术整合到互联网搜索查询中对广告收入的贡献。 YouTube短视频和云计算方面，受TikTok增长的影响，分析师预计谷歌YouTube短视频平台每天获得约700亿次观看次数。对于云计算，谷歌仍然是第三大服务提供商，此外，谷歌的云计算部门声称与众多生成人工智能初创公司合作，包括与最大的企业软件制造商赛富时(CRM.US)。韦德布什的丹·艾夫斯(Dan Ives)称Alphabet是从AI发展受益的股票之一。此外，美银上调了Alphabet的价格目标至206美元，理由是人工智能搜索改进和员工数量措施“可能会推动上升”。美银强调，“人工智慧使用会带来长期竞争风险，但在短期内，人工智慧带来的收入上升将是第二季度的关键因素。” 原文链接

投资慧眼07-23 11:49

过去5年看“七巨头” 未来5年看加密资产

软 (MSFT)、Alphabet (GOOGL)、Meta Platforms (META)、亚马逊 (AMZN)、英伟达 (NVDA) 和特斯拉 (TSLA)。 2023年，美国银行分析师迈克尔·哈特内特将这些公司称为“七巨头”，这些股票为股东贡献了88%的回报。它们的市值动辄上万亿美元，其中苹果、微软的市值超过3万亿美元，单独一个公司的体量就超过整个加密市场的市值（约2.5万亿美元）。七巨头科技公司在其各自的市场中占据了垄断地位。这种垄断不仅赋予它们强大的市场影响力，还使它们能够通过并购潜在的竞争对手来保持市场主导地位。这些公司能够高效地扩大其产品和服务的规模，进一步巩固其市场地位，增加收入和利润。七巨头的表现不可谓不惊艳，在经历2023年的大涨后，到2024年6月份ETF的回报率为35.8%，而同期标准普尔500 (SPX) 的回报率为15.1%。在过去的五年中，“七巨头”和加密货币均给投资者带来了巨大回报英伟达: 在过去五年的市值增长了2782.8%，表现优于以太坊和比特币；特斯拉: 特斯拉的市值增长了1340.8%；比特币的增长: 比特币的市值从1039.8亿美元增至12571.6亿美元，增长了1109%；以太坊的增长: 以太坊的市值从181.6亿美元增至3683亿美元，增长了1880%；由于英伟达和特斯拉是“后起之秀”，5年前市值较低，所以涨幅巨大，甚至超过比特币和以太坊；而其他几个巨头由于市值很大，所以“涨不动”了。整体市值: 截至2024年6月28日，七巨头的总市值为17.44万亿美元，而比特币和以太坊的总市值为9.6%。由于“七巨头”的市值已经相当巨大，且它们受到资产负债表及盈利预期的制约，继续大涨的空间和潜力受到压制。而加密资产的崛起才刚刚起步，随着比特币和以太坊ETF的推出，市场对加密货币的信心增强，预示着未来的增长潜力，加密资产在金融体系和web3领域的潜力刚刚开始绽放，截至2024年6月28日，比特币和以太坊占整个加密市场的66.9%，分别为12500亿美元和4210亿美元，想象力还非常巨大。过去5年看“七巨头”，未来5年看加密资产，拥抱加密资产拥抱未来。来源：金色财经

金色财经07-23 09:08

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