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人工智能（AI）是一项具有变革性影响的技术，将对企业产生影响。尽管一些老牌公司会通过AI增加额外的收入，但其他公司可能会在适应上面遇到困难。令人惊讶的是，在典型的AI股票之外，还有一些公司有潜力将其市值增长到1万亿美元及以上。《鲁能傻瓜报》的三位撰稿人提到了甲骨文（Oracle）、台积电（TSMC）和爱彼迎（Airbnb）作为潜在的候选公司。 甲骨文凭借其复苏中的云业务，受到对AI数据服务器需求增加的推动。随着营收同比增长7%，销售前景乐观，甲骨文已经是美国第20大公司，有望达到1万亿美元的市值。 作为全球最大的半导体制造商，台积电在预计将大幅增长的AI芯片市场中扮演着重要角色。作为首选的制造专家，台积电可能从巨大的增长中受益，并有望在未来十年将其收益翻倍，为实现万亿美元市值做好准备。 爱彼迎主要以旅游公司的身份出现，利用AI颠覆了度假租赁行业。AI使爱彼迎能够应对定价、租户声誉和客户支持等挑战。凭借市值1050亿美元和强劲增长潜力，加上其平台越来越受欢迎，爱彼迎有机会实现1万亿美元的市值。 投资者应注意，这些公司实现1万亿美元市值可能需要一些时间，但由于AI整合的前景，这是未来可能实现的里程碑。
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制造业中的人工智能：优化生产流程
人工智能（AI）在革命制造业方面变得日益重要，它通过优化生产流程和提升运营效率来推动行业变革。全球制造商纷纷采用AI技术，持续监控设备性能，主动预测维护需求，以及实时动态调整生产计划，从而最大限度地减少停机时间，提升整体产能。将AI引入制造业的一个显著优势是其分析大量供应链数据的能力，可以识别瓶颈和低效环节。通过识别这些问题，AI可以提出切实可行的改进建议，优化操作流程、降低成本、加快生产进度。这不仅为企业带来显著的成本节省，还能提升产品质量、更快推向市场，在当今激烈竞争的全球市场中至关重要。此外，AI驱动的预测性维护使制造商能够预防突发的设备故障，避免生产中断和高昂的维修成本。利用机器学习算法分析性能数据，制造商可以预测潜在的机器故障，并提前安排维护。这种主动维护方式由被动维修转变为预测性维护，不仅延长设备使用寿命，还能降低维修费用和减少计划外的停机时间。尽管如此，制造商在充分发挥AI潜力方面仍面临诸多挑战。首要难题是数据整合，由于制造环境常由各种不同系统和旧有设备组成，通常缺乏无缝连接。将多个数据源整合成一个统一平台，对有效利用AI分析至关重要，但这需要大量投入和技术支持。另一个关键因素是员工培训。随着AI在制造管理中的应用不断发展，员工必须掌握新技能，以操作基于AI的系统并正确解读其输出。加强培训，确保员工能够适应技术变革，并与AI工具高效合作。与此同时，强化网络安全措施也至关重要，以保护敏感的生产数据，防范网络威胁。随着制造设备通过物联网（IoT）实现互联互通，安全风险进一步增加，企业必须实施严密的安全策略并进行持续监控，以保障运营安全。总之，将人工智能融入制造流程，可带来效率提升、成本降低和产品质量增强等变革性益处。然而，为了充分利用这些优势，制造商需要应对数据整合、人员培训和网络安全等方面的挑战。积极应对这些问题，企业才能借助AI赢得竞争优势，推动制造业的创新与发展。
RWA, AVAX 新闻：新泽西州一个县将用 Avalanche 代币化价值2400亿美元的财产记录
新泽西州伯根县正在采用Avalanche网络，将其整个物业记录系统上链，声称这是美国最大的房产契约代币化项目。 根据一份新闻稿，该富裕县与区块链土地纪录公司Balcony签订为期五年的协议，将37万份房产契约——价值约2400亿美元的房地产——转移到一个不可篡改、可搜索的区块链账本上。这个系统由Avalanche提供支持，将服务于70个市政当局的近一百万居民。 伯根县书记约翰·霍根表示：“这项举措旨在改善居民的生活。通过数字化房产记录，我们让业主、企业和未来几代人都能享受到更简便、更快捷、更安全的流程。” 此项努力是更广泛运动的一部分，旨在利用区块链技术转移和记录资产所有权，如债券、基金和房地产，这一过程被称为实物资产（RWA）代币化。波士顿咨询集团和Ripple最近的一份报告预测，到2033年，代币化资产市场可能达到18
Naoris协议融资300万美元，推动抗量子计算的区块链安全发展
Naoris Protocol是开创性的抗量子攻击区块链和网络安全网格架构，已在由Mason Labs领投、Frekaz Group、Level One Robotics和Tradecraft Capital参与的战略融资轮中成功筹集300万美元，此轮融资经过了为期六个月的严格技术尽职调查。 此次融资轮涵盖了Naoris的公开发行和相关配售的收益，并且出现超额认购，促使团队开启新的机构募资——该募资从2023年5月29日星期四开始开放。 Mason Labs是一家专注于基础设施级技术的顶级风险投资公司，在完全获取Naoris Protocol的VIP配额之前，对其后量子信任框架进行了全面评估。 此次筹资是在2022年筹集3100万美元之后进行的，当时的投资者包括Tim Draper、Holdun家族办公室、Expert Doja、Uniera及其他机构投资者。 Naoris Protocol由具备网络安全、国防和区块链领域丰富经验的领导团队指导，成员包括： - David Holtzman，曾任IBM首席技术官和DNS协议架构师 - Ahmed Réda Chami，摩洛哥驻欧盟大使，曾任微软北非区CEO - Mick Mulvaney，前白宫幕僚长 - Inge Kampenes，退休少将，曾任挪威武装部队网络安全负责人 该协议提供即插即用的网络安全网格，旨在从底层开始保护任何区块链或企业系统，无需硬分叉。其去中心化的安全层利用后量子密码学与人工智能，符合由NIST、北约和ETSI制定的标准。 此外，Naoris Protocol还运营一个由其自主防护机制Proof-of-Security（dPoSec）所保障的抗量子一级区块链。
在TACO交易中应大量买入的两只毫不需动脑的人工智能（AI）股票
截至5月29日收盘，道琼斯工业平均指数、标普500指数和纳斯达克综合指数今年的回报率基本持平。虽然这样的回报通常令人失望，但考虑到这些主要指数在前一个月曾大跌过两位数，这样的表现算是扭转局面，几乎回到原点已是胜利。 今年市场活动中一个引人注目的现象是波动的时机似乎紧密关联于华盛顿的重要公告。数据显示，2025年最大幅度的市场跌幅和上涨都与政策措施有关，特别是特朗普总统推动的关税政策。当特朗普宣布新关税时，市场反应消极；相反，减轻这些压力则引发剧烈反弹。这一现象被称为“TACO交易”——“Trump Always Chickens Out”（特朗普总是退缩）。 鉴于关税不确定性持续存在，市场预计将保持波动。然而，即使在TACO交易的震荡中，有两只AI相关股目前值得作为强烈的买入对象。单纯押注特朗普的下一步动作风险较大且偏短期，但在喧嚣中专注于稳健的长期投资则更为明智。 以下是两只投资者可以在TACO交易波动中逢低布局的AI相关股票： 1
战略比特币储备（美国）
在向全国普及加密货币的重大步骤中，美国政府宣布建立一个由充公给财政部的比特币资金支持的战略比特币储备。该项目由特朗普总统在2025年3月公布，旨在将美国打造为快速变化的加密货币领域的全球领导者。除了比特币储备之外，还成立了一个专门管理和保障其他政府持有的数字资产的数字资产储备库。 比特币储备将以约20万枚比特币为基础，这些比特币目前由联邦政府持有，是已知最大的国家比特币持有量，主要通过没收获取。特朗普总统倡导美国成为“世界加密货币之都”，表示这一储备是一个强大的金融资产，能带来经济优势并促进科技创新。该计划符合政府鼓励加密货币采用和投资，同时确保监管和安全的目标。 对这一宣布的反应不一。有些经济学家警告，波动性的加密市场可能危及政府财务稳定， complicate 货币政策，并使公共资金面临估值不确定性。相反，支持者认为，这一储备将使美国处于创新的前沿，刺激经济增长，增强其在全球金融体系中的影响力。他们认为，将加密资产制度化，为公共和私营部门提供了将数字资产融入金融基础设施的范例。 在联邦行动之后，许多州也对建立自己的数字资产储备表现出兴趣，反映出对加密货币超越投机的财务潜力日益认识。国际上，其他国家也在密切关注美国的做法，并探索类似措施，这可能加速全球政府对数字资产的接受，并塑造未来的监管框架。 这一平行的数字资产储备库将管理各种其他加密货币和代币，为政府提供一种灵活的策略，以应对复杂、多变的加密生态系统。总的来说，这些举措标志着公共部门与数字货币互动的重要里程碑，预计将提升美国在全球加密市场中的地位，并为数字时代的公共资产管理提供借鉴。 随着区块链和数字货币不断重塑金融格局，美国的战略比特币储备或将被视为一种先驱，旨在将数字经济元素与传统金融和政府系统相结合。未来几年，将揭示这一雄心勃勃项目对美国在不断演变的全球数字经济中的完整经济影响与作用。
人工智能驱动的药物发现：医疗领域的变革者
人工智能（AI）正迅速成为制药行业中的一股变革力量，特别是在药物研发方面。这一尖端技术利用先进的算法分析海量数据集，实现对分子行为的前所未有的精准预测。通过这一过程，AI能够高效识别有潜力的药物候选物，并建议可能提升药物疗效和安全性的化学改造。 传统的药物开发通常是一个缓慢且昂贵的过程，涉及大量实验室试验、临床试验和监管审批，方能将药物推向市场。将AI融入这一流程带来了范式的转变，大大加快了各个阶段的进度，并降低了相关成本。这种加速不仅缩短了将关键药物提供给患者的时间，还帮助节省了宝贵的研发资源。 由AI驱动的药物发现的一个主要优势在于其能快速且准确地处理超出人类能力范围的复杂生物数据。机器学习模型可以筛查基因组信息、化学库和生物路径，发现隐藏其中的模式和联系。这使得研究人员能够迅速确定潜在的药物靶点，并设计出与之最佳相互作用的分子。 此外，AI还支持个性化医学，能够根据患者的基因构成和具体状况定制治疗方案。这种个性化有望提高治疗效果，减少不良反应，最终改善全球患者的健康状况。 来自制药和科技领域的专家一致认为，AI在药物发现中的作用只会不断扩大。计算能力的提升以及生物医学数据量的增加，将进一步提高AI模型的精准性和实用性。这一发展有望促使新疗法的诞生，使其更高效、靶向且更易获得。 总之，人工智能在药物研发中的应用正引领制药业进入一个新时代。通过发挥AI的能力，研究人员和开发者可以克服许多传统难题，缩短研发时间、降低成本，同时提升治疗的质量和个性化水平。随着这一技术的不断进步，全球患者将有望更快获得创新药物，满足他们独特的健康需求。
人工智能与气候变化：预测环境影响
最近发表在《自然》杂志的一项开创性研究显示，人工智能（AI）已被用来以前所未有的精确度预测气候变化的环境影响。这项开创性的研究代表了应对人类最紧迫挑战之一的重大技术进步。利用先进的AI模型，科学家分析了复杂的气候数据，预测了气候变化带来的关键变化，如天气格局的转变、海平面上升以及对全球生物多样性的影响。这些精准的预测为政策制定者、环境组织和利益相关者提供了宝贵的洞察，助力气候行动。 该研究强调了AI在处理庞大且复杂的数据集中的变革性作用，传统方法难以应对。气候数据涵盖大气条件、海洋温度、碳排放和生态指标等变量，AI能够解读这些数据，发现先前隐藏的模式和关联。这一能力提高了在不同气候情景下，关于生态系统和环境变化预测的可靠性。例如，准确的海平面上升预测帮助沿海城市提高抗洪和防 erosion 的能力，而对天气变化的提前预警则有助于农业规划和灾害准备，从而减轻对人口和经济的影响。 此外，对生物多样性变化的改进预测使得有针对性的保护策略成为可能，以保护脆弱的物种和栖息地。了解气候变化如何影响生态系统动态，帮助组织实施专项干预措施，维护生物多样性和生态平衡。因此，AI的整合不仅能预测环境的变迁，还能提供战略性的应对措施，减轻损害并支持适应工作。 参与的专家强调，在气候研究中应用AI标志着环境科学的重要进步。通过将人工智能结合人类专业与数据分析，研究人员能更深入地理解影响气候变化的复杂自然和人为因素。这一知识对于制定有效的缓解策略、减少温室气体排放和减缓全球变暖至关重要。增强的预测模型还能指导适应措施，通过识别高风险地区和行业，促使及时而高效的干预。 作者呼吁人工智能专家、气候科学家、政策制定者以及环境组织加强合作，以最大限度发挥AI的潜力。跨学科的伙伴关系能确保AI工具应对实际环境问题，其输出也能转化为可操作的政策。该研究强调需要不断用最新且多样化的数据优化AI模型，以在气候条件快速变化的背景下保持预测的准确性。 总之，运用人工智能进行气候变化研究开启了一个具有前瞻性的新纪元，为环境洞察和应对提供了强大的技术支持。通过高效处理和解读复杂的气候信息，AI成为预测影响和指导缓解及适应策略的重要工具。随着全球气候风险不断加剧，将AI技术融入环境科学，成为保护生态系统、经济和社区、未来世代的重要保障。
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