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拜托各位帮美投君一个小忙~ 有空帮我点点下面这个链接，无需注册，无需开户，单纯点击链接即可支持美投君！谢谢各位！【IB盈透证券】www.interactivebrokers.com/mkt/?src=meitouinvestingy&url=%2Fcn%2Fwhyib%2Foverview.phpIB盈透证券是全球最大的券商之一，在135个市场开展业务，对于散户非常友好。他的交易功能强大，成本低廉，尤其是融资成本可以说是所有券商中最低。感兴趣的看官可以点击链接，查看详情，谢谢各位！
IB證券還不錯
在欧洲能用吗？
@@xzhang2774同问。朋友：我也在找能在欧洲用的😂。我已看见3个博主建议这个交易平台了。
中国境内可以用吗
这集很精辟。Ai算法都大同小异，进入的门槛也不高，反而是独家的大教据最值钱。没数据就谈不上训练及商业化。最有潜力的Ai领域，也不是chatgpt这类应用，而是各专业领域的Ai应用。比如Ai客服、採购、会计、法律、软件开发、医药研发、材料、化工、配电、物流、芯片设计、建筑设计、农经.、军事、保险精算等。在应用层、更可能是百花齐放。在数据上做到垄断的，只可能行业龙头。造Ai芯片的门槛也不高、谷歌只花15个月就造出tpu、当年性能比A100好。其他大科技也会自己造芯，原因是英佛达的产品卖的太贵、动扎都是30-40万美元/台。Ai算力属于资本投资、不是每年都需要的开销。好比思科，你不可能经常买他家的产品。
Good point
投资对于我来说，既是一种运动，也是一种娱乐。
然后谷歌还是买英伟达的显卡，因为自己的tpu让博通大赚一笔，不知道谷歌有没有亏损，但如果数据好看，就会在财报大讲特讲，但我们都没有看到具体的财务数据。 而且谷歌没有再出新品，而英伟达的新品就要出了。 苹果可以设计芯片，因为每个手机都要一片，可以摊薄成本。而tpu芯片没有那么大的量，自己造，加上研发和专利费用，要成本有优势很难。
NVDA 芯片是会升级的，硬件是要更新的。即使Apple也研制了AI芯片，NVDA的市场也已经很大很稳固了。 这和pc cpu 还有网络设备公司不是一个category.
只有听你的课才感觉开了天窗一样敞亮，分析专业又有自己的思维模式导入，谢谢你。
感谢美投的优质视频
教授级别。大赞👍
这集很精辟，帮助很大。个人投资博主能发出这么高质量的视频不容易。
的确，不过对于投资我们也要有最近的思路，而不是盲目的跟风操作，你觉得呢？
油管有美投君这样的博主真的是华人投资者的福音❤
一句话总结, 满足本期视频要求的唯一公司~特丝拉
tsla最近最近的趋势可谓是水涨船高，明天四巫日，我准备空仓看戏，你呢
最近因為大陸市場的關係，特斯拉似乎有點影響
买了吗
非常有深度的分析，非常感谢。
美投君厉害！关注你以来，每期节目必看
我的观点却恰恰相反，作为十多年前获得过Cisco的CCNP，我后来跳槽去了其他公司，这个行业内的公司太多，而NV的产品则是没有对手的存在，这是垄断的行业
+1而且有實際用過CUDA就會知道英特爾和AMD完全被甩到車尾燈都看不到。有人指出AI的對手是G和MS，但是Nvidia +CUDA 這個組合在圖像和矩陣相關的訓練上還是最穩定的組合。G和MS自家寫的軟件應該是只提供中下游廠商使用。通常中下游廠商如果有現成穩定又好用的東西，並不會去投資機會成本比較高的選項，除非有什麼特殊的目的。
英伟达在高端算力没有任何的对手，在中低端的算力上AMD勉强算半个对手。
只能說是暫時吧.....這賽道內從來是兩個路徑在競爭..協議和非協議架構.......對手不會只是做CPU的廠家....客戶也會都是對手...畢竟沒人能忍受被壟斷........
NV 是壟斷. 但根據美投君的風格. 說不定可以出一集講講想當年壟斷之姿的公司還有多少肉可以吃. 可以分析看看cisco, oracle 這些. 說不定我們認定得超高估值NV還在半山腰. 去年買進nv 也是因為搞AMD gpu 模型搞不定.... 不太好用..
可是有個問題是ASIC在後面始終虎視眈眈，而且最終應該還是會走回ASIC的老路
Palantir, Amazon, Apple, Tesla, Microsoft
微軟都放進來了 不考慮google嗎 PLTR規模跟這幾家放在一起規模差太多了
@@vicezero3540但是對於機構推高股價的潛力不錯😂
太牛了，Adobe昨天的暴跌，结果和美投君讲的完全一样啊
九個月後再來看，英偉達股價漲了275%，特斯拉跌了40%
三年後再來看
@@害羞幽靈哈哈哈😂
@@JunYiSummer 160以下我爽爽接，現在黑皮了
@@JunYiSummer 160以下我有閒錢就加碼：）
很高水准的分析和讲解！Two thumbs up!
看完特斯拉舉辦的AI DAY後覺得TSLA或許是被市場低估的AI類股之一，有許多AI的應用上限包含Dojo算力訓練、自動駕駛及將來的機器人都有非常大的潛力
特斯拉真的被低估了
你的思路是对的，不过机器人做的差不多起码十年后
私有数据这块来说，丰田福特大众的车可比特斯拉多多了去了，车型也更广泛，覆盖的用户画像也更多样，数据的质量和数量都远胜特斯拉
@@eva-238他们的车有啥数据啊。。。。。压根就没收集数据啊
@@eva-238 do you know the difference between smart cars and dummy cars?
今年最佳视频，没有之一！👍
Adobe已经宣布跟Google合作了，一起推出基于FireFly和Google Bard合作的新商业模式，这两个都是成熟公司，拥有近乎无限的数据，加上在图片视频特效文字处理和AI方面的实力，退可以对抗微软和ChatGPT，进可以很可能开发出新赛道，我觉得上限很高。
Adobe 起码嗅觉很灵敏，哪怕自我革命，也不能错失良机。
图像数据开源免费的跟满天繁星一样......
@@howard1296 这就是除了Adobe以外，其他所有的公司都陷入了官司的核心原因（譬如midjourney，用公开的所谓laion dataset）实际上数据合规是最重要的，模型本身的差距是可以弥补的，另外一个就是跟现有生态的结合，这两个毫无疑问Adobe Creative Cloud是独一无二的。
近期的Adobe股票也是大涨，思维敏捷慢了，有没有在低位买入的朋友
@@gafferin太贵了现在500多😢
博主说的太好了，马上关注！看完更确定买对了Palantir了，数据从军用，到民用，客户从美国政府，亚马逊，思科，松下，法拉利，美银，医疗巨头，航空公司都有，基本上所有领域都涉及，数据一应俱全，训练的模型更具有宏观分析能力。
@@DJ-nu1ct 在合作的过程中可以训练AI模型，算法愈加完善，系统通过不同领域的学习后，数据分析和决策能力快速提高
哈哈哈哈哈
很多观点很棒，借鉴了很多互联网的经验。观点总结即为两点：信息很重要，虽列举了很多公司，但其实都是行业龙头。第二，做专一业务或者功能的ai应用，如果仅是网现有产品加入ai功能，并不算ai公司
最后的总结，一个是数据，前面提到了Tesla，另一个是业务拓展提高上限，例子里还有Tesla。得了，买就完了。
特斯拉长期持有，现在多买了个Palantir哈哈
但，仍然不看好，还是英伟达涨得最好
Deere自动化革新的确潜力巨大，现在估值也很不错
謝謝美投君有條理跟精闢的分析，受惠良多！
虽然老师的分析很好 不过也要有自己的主见，毕竟别人的看法仅供参考，做决定的还是自己
美丽的女士最近在市场怎么样
讲早了，思科也火了n年才跪。英伟达虽然很可能走的是思科老路，然而才刚刚起飞，就像跪了也是n年后。近期老老实实买英伟达
没错
英伟黄现在才起飞？
@@JackRoyL 如果按照接着ai的东风上升，五月24的财报大涨才过去不到一个月。听我的没错，因为我二月就重仓nvda了，我比什么机构都了解这只科技股
我一月重倉SOXL大家和氣生財😂
@@argonaut7781 牛逼 恭喜发财
感觉唯一忽略的一点是训练ai模型是很贵的，而且现在最好的算法，gpt，bard，或者是tesla的autopilot 都是私有算法了，并不是open source。不同意算法趋于同质这个说法。模型太多了，运用的领域也不一样，不太萌接受数据大于算法这个观点。
玩投资我们都要有自己的一套交易体系，每个人的交易体系都是与众不同的
我是这个行业的，算法没有护城河，也就是时间先后的区别
@@howard1296那你觉得chatgpt和fsd以后很快被别的公司赶超吗?
@@GeorgeHuang1115 FSD不太懂。跟ChatGPT类似的大语言模型现在比比皆是，谷歌，Meta还有很多不是很知名的机构推出的开源模型。即便不说这些，IT这个行业也决定了算法不可能长时间保密。
@@howard1296 我觉得大家对算法有偏见. 算法其实是独一无二的, 是公司的基因. 就像谷歌搜索算法, FSD, 很多人模仿, 至今无人超越. 我也不相信有其他公司通过模仿chatgpt的算法可以轻松超越它. 算法不是一揽子生意, 做了就完了, 算法其实是一个多年的研究成果, 需要通过大量的验证, 试错, 是大量合适的人才进行团队合作, 持续的脑力和时间, 金钱多年的投入才能出来的. 别人走过的弯路, 踩过坑, 你一点都不会少要一样一样的趟过去的. 就像芯片技术, 发动机技术, 材料技术一样, 都需要大量的时间验证和试错的. 你比别人差距多少年就需要多少年去追赶. 算法如果光靠堆钱在短时间就可以搞定, 那么芯片, 发动机, 材料技术对兔子根本不是问题. 那么算法也是一样的, 算法是一种技术, 是一种长时间的智力的研究成果. 无法短期超越的. 还有一点, 当别人算法上取得重大突破后, 建立起了商誉,威望, 是可以赢得通吃的, 跟别的领域还不一样. 这样就更加建立起了强大的人才, 资金壁垒, 它的赚钱能力和吸引人才的能力就比第二名强很多, 就是投入同样的钱和时间, 第二名大概率会惨败. 可以参考谷歌搜索. 第二名是永远起不来的.
哇！终于有一次我和美投的观点是一摸一样的了
完蛋一年後的結果完全看反但搞不好再五年的就又不一樣了
给美投君点赞👍!干货多多的视频❤!
分析的真好，请问美投君怎么看Palantir 这家软件公司？这家公司貌似搭上了AI软件的概念，通过AI和大数据帮助公司优化资源和提升效率。因为是端到端的全面服务，貌似行业里没有完全类似的竞争对手。
snowflake 不知道算不算同類型的兢爭對手
当时如果你重仓买了，现在真就翻倍了
@@slowpoke4942 均价13块吧。不能说重仓，标准仓位吧。
思路清晰，很好👍
思路沒有錯, 但AI還是剛發展, 一開始肯定是做硬件最賺錢的, 之後才慢慢轉向應用層, 所以軟件的還要等兩至三年
这一期含金量很高啊，点赞！
NV 除了AI芯片相关，还有omniverse属于软件，自动驾驶和机器人相关。这些都属于新赛道吧。一上来就结论nv的将来就是思科感觉有点草率了。不过你讲的其他我觉得有道理。要做类比的话，我觉得现在的NV更像2000年初的windows+intel，软硬件通吃。不同的是以前是在个人电脑领域，现在的NV是在数据中心level。你把数据中心想象成个人电脑，NV为数据中心不止提供了芯片，还有运行的软件（操作系统）.
有道理！谢谢分享见解
簡單而言，能綜合以上優點的，就是特斯拉😂當然，一隻股票大家都知道它是好的話，也往往最容易衍生不合理的價格🥲所以要賺到錢還是不容易🥲
還是有很多人不認為特斯拉是AI類別股，更是用傳統車企的角度去估值，因此我認為特斯拉的chatGPT moment還沒到來
应用层公司竞争更激烈，技术日新月异，很难建立起护城河。最终脱颖而出的公司又免不了被大公司收购。投资要讲确定性，我更倾向投资那些已经建立起护城河的公司，无论软件或硬件公司。
长线投资只能是行业龙头。主要是确定性及投资的资金规模可以放大。就跟投资房子一样，即使涨比股票慢，但资金规模及确定性摆在那。如果回到2012年、即使以极低价买了英伟达、相信也没几个人能持这种波动大随时业务反转的股10年，更谈不上一股投资几10万。芙伟达最糕时、一屁股债、兩次濒临破产。微软救了它一命。
支持，\謝大神
绝对是优质的内容。
讲John Deere的时候，听到了句“全过程的自动化生产”。不禁联想起了“全过程民主”。
请你喝咖啡，这么好的文章！有些人真吝啬，一点咖啡都不舍得请😊
感谢支持！！！
每期知识全面丰富，收益非浅👍
算法的确很难建立壁垒，不过算力可以建立一定的壁垒
有時間線。 例如。 NVDA 和 TSM 有相當長的時間線可以在他們的領域佔據主導地位，儘管可能不會像最近因為AI那樣有如此大的飛躍，但長時間因AI穩定增長可能會非常可觀。 儘管 TSLA 現在可能比其他車企擁有大數據，但如果 Toyota/Honda/Ford/BYD 也決定收集數據會怎樣（相信有些可能已經開始了）？ 仍然持有 TSLA因為他們仍在努力改進，而不僅僅是因為他們有數據。只要一些占主導地位的公司(持有的東西需要大量投資和特殊技術)不做一些愚蠢的事情並且將AI引入他們的領域包括但不限於收集數據，其他人就不易動搖他們的地位（或者需要更多時間除非可以做一些 替換發明.）
謝謝美投君精闢的分析
Amazon也是一个拥有独特数据的公司，比方说shopper data这一块 护城河还是比较深的
谢谢分享
意思就是投传统行业的龙头
巴菲特的一个经典理论。 投垄断不投竞争
演算法推薦了這個視頻，有趣的是一年多後，美股君看好的落地應用有多少已經發生了？但 NVIDIA 卻是突破了這些天花板，攀上真正的巔峰？
股王不愧是股王 蘋果的數據真的不是別家可以複製
对于苹果公司业务本身，内在价值更是无庸置疑，当经济回暖，投资者情绪变得积极时，市值重回3万亿应该只是时间问题
苹果？哈哈哈哈，苹果全球占比不到两成，看看世界吧，煞笔😂
笑点在哪？@@motizuki1275
Thanks!
思路清晰，只是提前說出認為他可能面對的問題，並不是現階段就會出現，投資要根據不同的階段進行調整，每一個階段都有他的王者，在王者鼎盛的時候，作為小股民的我們，就需要考慮後軸承的轉換跑道，轉換跑道的時候需要有個投資的思路，現在人家提前告訴我們思路，我覺得很好。值得推薦
真是用心，很棒
Data is cheap, big data is even cheaper
谢谢分享！今天赶到第一个评论🎉😊
才看到这个视频，少赚不少钱🎉
感谢优质视频，这么来看microsoft clarity真的可怕
聽UPST的管理曾說 算法先發優勢起碼8年耶
这年头当CXO不会画饼可还行？
七个月前如果看到你这视频，现在我也财务自由了😢
你所谓的财务自由，是输得精光吗？
@@fairfeatherfiend😂😂
第一波肯定是基础设施公司，AI应用肯定会延后才有空间。
国内基本满足美投君所说要求的投资公司： 百度，知乎。
数据都存在data warehouse里， 那这么看来snowflake应该upside potential很大。
看完之後，除了OPENAI以外沒有一家公司跟現在的"語言生成式AI"有關聯的，但現在這波熱潮卻是語言生成式AI製造的，而OPENAI目前的商業模式連設備的折舊都無法回收，然後把過去10年所有的AI技術全部拿出來重新炒一次。像是特斯拉的自動駕駛，本來就是2016年開始特斯拉暴漲的主要因素，現在又可以當作甚麼都沒發生，然後再吹一次。當一個被認證的商業模式都還沒出現的技術就被吹捧成幾萬億級別的產業，而終端SAAS公司目前根本沒有營利的可能，設備商就已經開始把未來10年的獲利開始平方加總，太神奇了!
所有事从0到1都是最难的，现在突破了1就是起飞的时候。希望你在多年后回来看自己的评论不会觉得自己目光短浅
@@usakes 我比較好奇你指的從0到1是什麼東西的從0到1？
@@yen-hsiangchao683 从以前的私下研发无法实现民用普及，到之前的全球公开Chatgpt测试，很多人包括我自己都用过，难道这不叫做0到1的突破吗？
@@usakes 第一，谷歌針對語言模型AI早在1-2年前就到達商轉的地步（如果chatgpt算合格的話），只是遲遲沒有商轉。第二，chatGPT現在回覆內容正確性衰竭的程度，跟它營運模式的可持續性有評估過嗎？
基本上同意你说的。最近的AI颠覆性创新完全是大语言模型的功劳。用不上大语言模型的领域是吃不到红利的，和三年前没什么区别。甚至可以找几家非理智上涨的来做空
先赞后看👍
再出个update吧 哈哈哈
回头看这期是个重大错误
是的
2次都是大錯，一次是chip，一次是nvidia
啥意思
@@cineliketour对比一下九个月前nvda的股价
中国已经有无人电召车，tesla还有优势吗？电动车也是一样面对中国车的挑战。
Omniverse就是英伟达的。应用层的。
回头一看标题笑了：别再看英伟达了
有高屋建瓴的感覺
謝謝
Palantir is lead in AI race and you didnt mention it
私有data公司,即刻諗到Microsoft 公布投資日本AI,Microsoft 可能就係AI 應用公司既贏家?
很棒的理論
刚炒美股
质量很高的一期！谢谢！！
excellent elaboration
说得好
很棒的思路，讚👍
也不同意英伟达只是家硬件公司，他们还是推出了industrial的ai foundamental model，还在和微软，谷歌等云公司合作推广他们的model。
还在关注英伟达吗，现在可不是当年的nvda了
美投让我想起了几年前看过的一份瑞银的报告，大意是中国的互联网公司在运用数据训练上比北美欧洲那些都有优势，因为在用户数据隐私保护上欧美存在更多的限制。虽然目前通用大模型上中国互联网公司落后的比较多，但未来如果精细化的AI模型训练我认为是有可能跑出非常厉害的公司的。
看视频了吗？技术层面你们这些韭菜无法分析，懂？你要是真懂AI产业，就知道中国几百年都不可能有什么好公司。影响因素远远不止数据，只是你能懂的只有数据
TSMC擁有超多ic設計數據...
都是乱码，没有用的。
美投君没有提及GOOGLE 和AMAZON 我有点意外？
GOOGL, MSFT, AAPL, NVDA这几家不用提也都知道，不是本期的主题所以没说吧
AI Plus公司竟然忽略了军工这一大块我是想不到的，泛AI应用最快最广的肯定是军工企业。
我是覺得現階段應該是朝產業ai化的公司投資，比如說一些製作機器人的公司，如果有ai的加持，就會變成很厲害的產品，至於要找哪些公司，可以從nvda的客戶開始找起，再從中選擇
机器人公司是ABB😀
德国Autolabs公司据了解，该公司最近获得了700万欧元的融资。可以去了解一下
明星股主要持有还是tsla，不过最近在关注DIS，有在89建了底仓相信米老鼠和唐老鸭！有没有和我有相同想法的朋友？
果然是明灯哈哈哈
请问各位都使用什么投资平台呢？
这么说，个人觉得Uber和DD这两公司的数据也是有优势
DD都退市了
谁家的模型准确才是关键
覺得AI最有機會的領域，應該還是在本身技術壁壘極高的地方 例如軍用無人機、AI醫療、跟飛機系統類的東西，只是這些東西幾乎都很封閉很難找到好的投資標的
軍事領域認同
Palantir? 🤔
我给你说一个：AeroVironment，最近涨得很厉害
PLTR妥妥滴AI应用公司 ！
潛力無窮
股東賣出獲利15.35-15.15間，回調中
思科和互联网没啥必然关系，互联网是软件游戏这种
好久没听到本尊发视频了。
算法怎么可能没有护城河 而且不只是算法 还有平台
其实我真的很好奇open Ai的数据是从哪里来的？它的数据规模难道能比得上谷歌么
博主，请问你用的什么软件做图解？
特斯拉确实很强，但是自动驾驶是真实世界的ai，他的唯一性和安全性对ai要求太高了，坡很长。
我的水晶球 时尚最时尚 算法肯定棒
那不就是Meta吗？
Thanks
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近期的Adobe股票也是大涨，思维敏捷慢了，有没有在低位买入的朋友
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但，仍然不看好，还是英伟达涨得最好
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虽然老师的分析很好 不过也要有自己的主见，毕竟别人的看法仅供参考，做决定的还是自己
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讲早了，思科也火了n年才跪。英伟达虽然很可能走的是思科老路，然而才刚刚起飞，就像跪了也是n年后。近期老老实实买英伟达
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算法如果光靠堆钱在短时间就可以搞定, 那么芯片, 发动机, 材料技术对兔子根本不是问题. 那么算法也是一样的, 算法是一种技术, 是一种长时间的智力的研究成果. 无法短期超越的. 还有一点, 当别人算法上取得重大突破后, 建立起了商誉,威望, 是可以赢得通吃的, 跟别的领域还不一样. 这样就更加建立起了强大的人才, 资金壁垒, 它的赚钱能力和吸引人才的能力就比第二名强很多, 就是投入同样的钱和时间, 第二名大概率会惨败. 可以参考谷歌搜索. 第二名是永远起不来的.
哇！终于有一次我和美投的观点是一摸一样的了
完蛋
一年後的結果完全看反
但搞不好再五年的就又不一樣了
给美投君点赞👍!干货多多的视频❤!
分析的真好，请问美投君怎么看Palantir 这家软件公司？这家公司貌似搭上了AI软件的概念，通过AI和大数据帮助公司优化资源和提升效率。因为是端到端的全面服务，貌似行业里没有完全类似的竞争对手。
snowflake 不知道算不算同類型的兢爭對手
当时如果你重仓买了，现在真就翻倍了
@@slowpoke4942 均价13块吧。不能说重仓，标准仓位吧。
思路清晰，很好👍
思路沒有錯, 但AI還是剛發展, 一開始肯定是做硬件最賺錢的, 之後才慢慢轉向應用層, 所以軟件的還要等兩至三年
这一期含金量很高啊，点赞！
NV 除了AI芯片相关，还有omniverse属于软件，自动驾驶和机器人相关。这些都属于新赛道吧。一上来就结论nv的将来就是思科感觉有点草率了。不过你讲的其他我觉得有道理。要做类比的话，我觉得现在的NV更像2000年初的windows+intel，软硬件通吃。不同的是以前是在个人电脑领域，现在的NV是在数据中心level。你把数据中心想象成个人电脑，NV为数据中心不止提供了芯片，还有运行的软件（操作系统）.
有道理！谢谢分享见解
簡單而言，能綜合以上優點的，就是特斯拉😂
當然，一隻股票大家都知道它是好的話，也往往最容易衍生不合理的價格🥲
所以要賺到錢還是不容易🥲
還是有很多人不認為特斯拉是AI類別股，更是用傳統車企的角度去估值，因此我認為特斯拉的chatGPT moment還沒到來
投资对于我来说，既是一种运动，也是一种娱乐。
应用层公司竞争更激烈，技术日新月异，很难建立起护城河。最终脱颖而出的公司又免不了被大公司收购。投资要讲确定性，我更倾向投资那些已经建立起护城河的公司，无论软件或硬件公司。
长线投资只能是行业龙头。主要是确定性及投资的资金规模可以放大。就跟投资房子一样，即使涨比股票慢，但资金规模及确定性摆在那。如果回到2012年、即使以极低价买了英伟达、相信也没几个人能持这种波动大随时业务反转的股10年，更谈不上一股投资几10万。芙伟达最糕时、一屁股债、兩次濒临破产。微软救了它一命。
支持，\謝大神
绝对是优质的内容。
讲John Deere的时候，听到了句“全过程的自动化生产”。不禁联想起了“全过程民主”。
请你喝咖啡，这么好的文章！有些人真吝啬，一点咖啡都不舍得请😊
感谢支持！！！
每期知识全面丰富，收益非浅👍
算法的确很难建立壁垒，不过算力可以建立一定的壁垒
有時間線。 例如。 NVDA 和 TSM 有相當長的時間線可以在他們的領域佔據主導地位，儘管可能不會像最近因為AI那樣有如此大的飛躍，但長時間因AI穩定增長可能會非常可觀。 儘管 TSLA 現在可能比其他車企擁有大數據，但如果 Toyota/Honda/Ford/BYD 也決定收集數據會怎樣（相信有些可能已經開始了）？ 仍然持有 TSLA因為他們仍在努力改進，而不僅僅是因為他們有數據。只要一些占主導地位的公司(持有的東西需要大量投資和特殊技術)不做一些愚蠢的事情並且將AI引入他們的領域包括但不限於收集數據，其他人就不易動搖他們的地位（或者需要更多時間除非可以做一些 替換發明.）
謝謝美投君精闢的分析
Amazon也是一个拥有独特数据的公司，比方说shopper data这一块 护城河还是比较深的
谢谢分享
意思就是投传统行业的龙头
巴菲特的一个经典理论。 投垄断不投竞争
演算法推薦了這個視頻，有趣的是一年多後，美股君看好的落地應用有多少已經發生了？但 NVIDIA 卻是突破了這些天花板，攀上真正的巔峰？
股王不愧是股王 蘋果的數據真的不是別家可以複製
对于苹果公司业务本身，内在价值更是无庸置疑，当经济回暖，投资者情绪变得积极时，市值重回3万亿应该只是时间问题
苹果？哈哈哈哈，苹果全球占比不到两成，看看世界吧，煞笔😂
笑点在哪？@@motizuki1275
Thanks!
思路清晰，只是提前說出認為他可能面對的問題，並不是現階段就會出現，投資要根據不同的階段進行調整，每一個階段都有他的王者，在王者鼎盛的時候，作為小股民的我們，就需要考慮後軸承的轉換跑道，轉換跑道的時候需要有個投資的思路，現在人家提前告訴我們思路，我覺得很好。值得推薦
真是用心，很棒
Data is cheap, big data is even cheaper
谢谢分享！今天赶到第一个评论🎉😊
才看到这个视频，少赚不少钱🎉
感谢优质视频，这么来看microsoft clarity真的可怕
聽UPST的管理曾說 算法先發優勢起碼8年耶
这年头当CXO不会画饼可还行？
七个月前如果看到你这视频，现在我也财务自由了😢
你所谓的财务自由，是输得精光吗？
@@fairfeatherfiend😂😂
第一波肯定是基础设施公司，AI应用肯定会延后才有空间。
国内基本满足美投君所说要求的投资公司： 百度，知乎。
数据都存在data warehouse里， 那这么看来snowflake应该upside potential很大。
看完之後，除了OPENAI以外沒有一家公司跟現在的"語言生成式AI"有關聯的，但現在這波熱潮卻是語言生成式AI製造的，而OPENAI目前的商業模式連設備的折舊都無法回收，然後把過去10年所有的AI技術全部拿出來重新炒一次。像是特斯拉的自動駕駛，本來就是2016年開始特斯拉暴漲的主要因素，現在又可以當作甚麼都沒發生，然後再吹一次。
當一個被認證的商業模式都還沒出現的技術就被吹捧成幾萬億級別的產業，而終端SAAS公司目前根本沒有營利的可能，設備商就已經開始把未來10年的獲利開始平方加總，太神奇了!
所有事从0到1都是最难的，现在突破了1就是起飞的时候。希望你在多年后回来看自己的评论不会觉得自己目光短浅
@@usakes 我比較好奇你指的從0到1是什麼東西的從0到1？
@@yen-hsiangchao683 从以前的私下研发无法实现民用普及，到之前的全球公开Chatgpt测试，很多人包括我自己都用过，难道这不叫做0到1的突破吗？
@@usakes 第一，谷歌針對語言模型AI早在1-2年前就到達商轉的地步（如果chatgpt算合格的話），只是遲遲沒有商轉。第二，chatGPT現在回覆內容正確性衰竭的程度，跟它營運模式的可持續性有評估過嗎？
基本上同意你说的。最近的AI颠覆性创新完全是大语言模型的功劳。用不上大语言模型的领域是吃不到红利的，和三年前没什么区别。甚至可以找几家非理智上涨的来做空
先赞后看👍
再出个update吧 哈哈哈
回头看这期是个重大错误
是的
2次都是大錯，一次是chip，一次是nvidia
啥意思
@@cineliketour对比一下九个月前nvda的股价
中国已经有无人电召车，tesla还有优势吗？电动车也是一样面对中国车的挑战。
Omniverse就是英伟达的。应用层的。
回头一看标题笑了：别再看英伟达了
有高屋建瓴的感覺
謝謝
Palantir is lead in AI race and you didnt mention it
私有data公司,即刻諗到Microsoft 公布投資日本AI,Microsoft 可能就係AI 應用公司既贏家?
很棒的理論
刚炒美股
质量很高的一期！谢谢！！
excellent elaboration
说得好
很棒的思路，讚👍
也不同意英伟达只是家硬件公司，他们还是推出了industrial的ai foundamental model，还在和微软，谷歌等云公司合作推广他们的model。
还在关注英伟达吗，现在可不是当年的nvda了
美投让我想起了几年前看过的一份瑞银的报告，大意是中国的互联网公司在运用数据训练上比北美欧洲那些都有优势，因为在用户数据隐私保护上欧美存在更多的限制。虽然目前通用大模型上中国互联网公司落后的比较多，但未来如果精细化的AI模型训练我认为是有可能跑出非常厉害的公司的。
看视频了吗？技术层面你们这些韭菜无法分析，懂？你要是真懂AI产业，就知道中国几百年都不可能有什么好公司。影响因素远远不止数据，只是你能懂的只有数据
TSMC擁有超多ic設計數據...
都是乱码，没有用的。
美投君没有提及GOOGLE 和AMAZON 我有点意外？
GOOGL, MSFT, AAPL, NVDA这几家不用提也都知道，不是本期的主题所以没说吧
AI Plus公司竟然忽略了军工这一大块我是想不到的，泛AI应用最快最广的肯定是军工企业。
我是覺得現階段應該是朝產業ai化的公司投資，比如說一些製作機器人的公司，如果有ai的加持，就會變成很厲害的產品，至於要找哪些公司，可以從nvda的客戶開始找起，再從中選擇
机器人公司是ABB😀
德国Autolabs公司据了解，该公司最近获得了700万欧元的融资。可以去了解一下
明星股主要持有还是tsla，不过最近在关注DIS，有在89建了底仓相信米老鼠和唐老鸭！有没有和我有相同想法的朋友？
投资对于我来说，既是一种运动，也是一种娱乐。
果然是明灯哈哈哈
请问各位都使用什么投资平台呢？
这么说，个人觉得Uber和DD这两公司的数据也是有优势
DD都退市了
谁家的模型准确才是关键
覺得AI最有機會的領域，應該還是在本身技術壁壘極高的地方 例如
軍用無人機、AI醫療、跟飛機系統類的東西，只是這些東西幾乎都很封閉很難找到好的投資標的
軍事領域認同
Palantir? 🤔
我给你说一个：AeroVironment，最近涨得很厉害
投资对于我来说，既是一种运动，也是一种娱乐。
PLTR妥妥滴AI应用公司 ！
潛力無窮
股東賣出獲利15.35-15.15間，回調中
思科和互联网没啥必然关系，互联网是软件游戏这种
好久没听到本尊发视频了。
算法怎么可能没有护城河 而且不只是算法 还有平台
其实我真的很好奇open Ai的数据是从哪里来的？它的数据规模难道能比得上谷歌么
博主，请问你用的什么软件做图解？
特斯拉确实很强，但是自动驾驶是真实世界的ai，他的唯一性和安全性对ai要求太高了，坡很长。
我的水晶球 时尚最时尚 算法肯定棒
那不就是Meta吗？
Thanks