Big Tech is back in the driver’s seat! The technology sector has been leading the market rally off the early-April lows – with sizable double-digit gains piling up. Here are three ways you can profit, courtesy of top MoneyShow experts.Mike Larson MoneyShow.comBig Tech is SO back. Again.Ever since the stock market bottomed out on April 7, we’ve seen most (though not ALL) of the biggest technology stocks rocket higher. All but two are outperforming smaller-capitalization stocks, as represented by the iShares ...

美股市场表现 - 美股三大指数全线走强，纳指和标普500指数盘中创历史新高，道指涨0.73%，纳指涨0.5%，标普500指数涨0.52% [4] - 瑞银财富管理上调标普500指数目标，年底目标从6000点上调至6200点，2026年中目标从6400点上调至6500点 [5] - 美股大型科技股多数上涨，英伟达涨超1.5%，总市值突破3.8万亿美元，亚马逊、台积电ADR涨超1%，苹果、谷歌、Meta、博通小幅上涨 [10] - 耐克股价一度暴涨超16%，创2022年以来最大盘中涨幅，第四财季营收111亿美元，同比下滑12%，但超出市场预期3.8% [10][11] 市场驱动因素 - 中东局势缓和及美国与主要伙伴贸易谈判进展提振投资者情绪 [2][6] - 市场对美联储降息预期乐观，交易员押注2025年降息3次 [2][13] - 美国5月核心PCE物价指数同比上涨2.68%，环比上涨0.2%，略超预期 [12] - 美国银行分析师指出，盈利增长加速可能成为下半年股市上行惊喜 [9] 经济数据与政策 - 美国5月PCE物价指数同比上涨2.3%，环比上涨0.1%，核心PCE同比上涨2.68%，环比上涨0.2% [12] - 美国5月个人消费支出下降0.3%，个人收入出现自2021年以来最大跌幅 [16] - 通胀温和部分源于企业在关税生效前囤积库存，未来几个月通胀可能回升 [15] 资金流动与风险 - 今年以来已有1640亿美元流入美国股市，有望成为历史上第三大年度流入量 [18] - 投机性股市泡沫风险增加，因降息预期吸引大量资金流入 [3][17]

AlphaGenome技术突破 - 谷歌DeepMind发布革命性AI工具AlphaGenome，能够解读百万碱基对的DNA序列并预测基因突变对分子功能的影响 [2] - 该工具可分析基因起始点、RNA剪接、染色质开放区域、蛋白质结合片段等，并能预测微小变异引发的连锁反应 [2] - 基于ENCODE、GTEx、FANTOM5等大型生物数据库训练，结果具有高可靠性 [2] 技术应用场景 - 在疾病研究中帮助快速识别影响基因调控的变异，例如白血病中激活癌基因的突变路径 [2] - 在合成生物学领域用于设计DNA序列，实现特定细胞中的基因表达，如更安全的基因疗法 [3] - 在基础研究中标注不同细胞中DNA的功能，帮助构建完整的基因调控网络 [3] 技术定位与前景 - AlphaGenome是AlphaFold的"DNA级继承者"，专注于破解过去无法理解的98%非编码DNA区域 [2] - 目前虽不能解决所有复杂性状或不适用于个人诊断，但为"读懂基因"迈出重要一步 [3] - 未来可能成为精准医疗和生命科学研究的新引擎，推动治愈此前无药可解的疾病 [3]

值得一提的是，智能眼镜在智能穿戴品类中尚处于比较尴尬的位置。以智能手表为例，消费者更习惯于 日常佩戴，尤其在手表加入健康监测、支付和通讯等新功能后，科技应用更能融入生活。相比之下，智 能眼镜能否真正推动和普及，需要更清晰的使用场景以及使用频次更高的消费习惯来支撑。未来，时尚 带来场景感，科技带来基础设施，企业与品牌需要考量的是如何打通两者。 （文章来源：广州日报） 近日有报道称，美国科技巨头谷歌公司已正式签署协议，计划向韩国知名时尚眼镜品牌Gentle Monster 投资约 1450亿韩元，折合1亿美元。据悉，双方将联手开发首款扩展现实XR（Extended Reality）智能 眼镜，引发时尚行业关注。 记者留意到，Gentle Monster 正是谷歌即将推出的 AI 眼镜的设计方之一，目前双方已进入谈判的最后 阶段。此次投资完成后，谷歌将持有这家眼镜公司4%的股份。有业内人士分析，谷歌这次举措的意图 是再度发力智能眼镜领域，目标是将AI眼镜从单纯的科技产品升级为兼具时尚属性的潮流单品。 公开资料显示，Gentle Monster由Kim Hankook在2011年创立，其独特的前卫镜框和轮廓设计，深受 ...

核心观点 - Alphabet旗下DeepMind推出全新AI模型AlphaGenome 旨在解析人类DNA中与疾病形成相关的关键部分及其作用机制 [1] - 该模型突破性地覆盖基因组中98%的非编码调控区域 揭示与癌症 罕见病等疾病相关的突变机制 [2] - AlphaGenome在24项标准测试中22项超越现有最优模型 训练效率提升50% 实现跨任务联合预测 [4] - 模型已成功预测白血病患者非编码突变导致癌基因TAL1异常激活的案例 验证其疾病机制解析潜力 [3] - 技术为精准医学奠定基础 但当前版本仍存在远距离调控信号捕捉等局限性 [5][6] 技术突破 - 首款整合长上下文(100万碱基对)与单碱基分辨率预测能力的AI系统 采用卷积网络与Transformer混合架构 [1][3] - 可实时预测基因起始位置 剪接方式 RNA表达量 蛋白质结合可能性等多项生物学属性 [1] - 唯一实现跨任务 跨模态联合预测的模型 通过单次API调用替代多模型协作流程 [4] - 训练时间仅4小时 算力消耗为前代Enformer模型的一半 [4] 应用价值 - 加速罕见病 癌症等领域研究 通过快速评估DNA序列在不同组织中的调控活性 [3] - 案例验证：准确预测白血病患者非编码突变引入MYB结合位点 导致TAL1癌基因异常激活 [3] - 推动复杂疾病早期筛查 靶向治疗及个性化医疗发展 [5] - 提供统一可扩展的工具框架 未来可扩展至其他物种及临床应用 [6] 行业影响 - 延续AlphaFold在AI制药领域的颠覆性影响 催生新研究方向 [1] - 破解非编码区域"暗物质"难题 改变基因组学研究范式 [2] - 显著降低科研门槛 提升变异影响评估效率 可能缩短药物研发周期 [4][5] 当前局限 - 难以捕捉10万碱基对以上的远距离调控信号 [6] - 细胞和组织类型差异性捕捉仍需优化 [6] - 不涵盖发育 生理及环境因素对复杂疾病的影响 [6]

Both Palantir Technologies (PLTR 1.02%) and Alphabet (GOOGL 1.69%) (GOOG 1.74%) plan to capitalize on the artificial intelligence revolution, and already have to a certain extent. But their stocks have been on very different paths this year. Palantir ripped close to 90% and looks invincible, while Alphabet slumped along with some of the other tech giants in the "Magnificent Seven" and is down 9% this year. Based on recent research reports, Wall Street is split on one of these stocks but rates the other as a ...

今天分享的是：iKala：2025年零售电商产业云端应用趋势报告 报告共计：24页 《iKala Cloud：2025年零售电商产业云端应用趋势报告》核心内容总结 科技的快速更新迭代，促使消费者行为与零售电商的运营模式发生深刻变革。"OMO（Online-Merge-Offline）"模式逐渐成为行业主流， 在此背景下，零售电商需借助沉浸式购物体验、个性化产品与服务、绿色永续消费以及生成式人工智能等趋势，来吸引消费者关注，增 强品牌忠诚度与顾客贡献度。《iKala Cloud 2025零售电商产业趋势报告》应运而生，深入剖析全球零售电商趋势与热门议题，并以 Google Cloud菁英合作伙伴的身份，分享云端解决方案与全球成功案例，为企业转型提供参考。 从全球零售电商市场来看，2024 - 2029年成长力道强劲。市场研究机构Statista预估，全球零售电商市场规模将从2024年的4.1兆美元增长 到2029年的6.5兆美元，年复合成长率达9.6%。这一增长为零售电商的创新转型提供了强大动力。研究机构Gartner指出，零售从业者为创 造营收、提升获利并优化顾客体验，将加大在人工智能/机器学习技术、低/无程 ...

谷歌Doppl应用 - 谷歌推出最新应用Doppl 支持用户上传照片实现虚拟试穿功能 可生成动态视频展示服装上身效果[1][2][11] - 该应用支持全身照上传 要求照片包含头顶到脚部且服装贴身 也可使用预设AI模特 服装图片需光线自然无褶皱[14][15][16] - 除试穿外 应用可自动搭配未上传的上下装 但不支持鞋子、内衣、泳衣及配饰试穿 涉及隐私或违规服装会输出基础款效果[18][19][21][22][23] - 用户可将试穿效果分享给他人征求意见 目前功能仍在测试阶段 网友期待全球上线[25][27][30] 谷歌购物功能迭代 - 谷歌5月已在Search Labs推出静态试穿功能 用户购物时点击图标上传全身照即可查看服装效果[8][9] - Doppl升级为动态试穿 效果更直观 官网提供使用建议如选择模特双臂下垂的服装图片以优化生成效果[11][12][15] Google Labs其他实验项目 - Portraits项目可生成名人肖像并对话 首个主角为《Radical Candor》作者Kim Scott 利用Gemini提取其言论进行交互[31][32][34][35][36] - Flow项目支持文生视频 可实现摄像头控制及电影级画质生成[37][39][41]

科技股投资机会 - 当前科技板块仍存在被低估的股票，有5只科技股具备牛市上涨潜力 [1] Alphabet (GOOGL) - 以2025年预期市盈率16.5倍交易，是大型科技股中最便宜的 [2] - 拥有YouTube（全球最大视频平台和第四大数字广告平台）和Google Cloud（全球第三大云计算公司） [3] - 在自动驾驶（Waymo）和量子计算（Willow芯片）领域处于领先地位 [3] - 通过Gemini模型和Chrome浏览器集成AI功能，有望成为AI领域的赢家 [4] Salesforce (CRM) - 以20.5倍前瞻市盈率和0.5的PEG比率交易，显示被低估 [6] - 通过Agentforce平台发展代理AI业务，已有超过4000家付费客户 [7] - Data Cloud产品帮助客户整合数据源，增长迅速 [7] - 推出基于结果的灵活定价模式以提升客户满意度 [9] 阿里巴巴 (BABA) - 仅以10倍前瞻市盈率交易，是中国电商和云计算领导者 [10] - 与苹果合作在中国提供AI模型支持，并推出兼容苹果设备的Qwen3 AI模型 [10] - 核心电商平台GMV增长加速，通过AI营销工具Quanzhantui提升变现能力 [11] - 云智能部门上季度收入增长18%，AI相关收入连续七个季度翻倍 [12] 超微半导体 (AMD) - 以23倍前瞻市盈率和0.2的PEG比率交易，是最便宜的芯片股之一 [13] - 在数据中心CPU市场占据领先地位 [13] - 在AI推理GPU市场建立细分优势，该市场预计将比训练市场更大 [14] 台积电 (TSM) - 以约19倍前瞻市盈率和接近1的PEG比率交易，估值具吸引力 [15] - 全球领先的半导体代工厂，为Nvidia、AMD和苹果等公司生产芯片 [15] - 主要竞争对手英特尔和三星面临困境，使其成为先进芯片主要制造商 [16] - 在AI基础设施和自动驾驶芯片领域具有长期增长机会 [17]

谷歌Gemma 3n发布 - 谷歌正式发布开源大模型Gemma 3n完整版，支持在本地硬件运行，具备输入图像、音频和视频能力，支持文本输出，最低可在2GB内存设备运行[1][2] - Gemma系列面向开发者，与封闭专有的Gemini不同，可供下载和修改[2] - Gemma 3n的E4B模型成为首个参数低于10B但LMArena测评得分突破1300的模型，表现优于Llama 4 Maverick 17B、GPT 4.1-nano、Phi-4[2] 技术架构创新 - 采用MatFormer架构，类似俄罗斯套娃设计，大模型内嵌套完整子模型，实现性能与资源动态平衡[10][12] - 引入Per-Layer Embeddings机制，E2B和E4B模型核心Transformer权重仅需2B和4B存储在加速器内存[17] - 新增KV Cache Sharing机制，使长文本推理首个Token生成速度提升2倍[19] - 搭载MobileNet-V5-300M视觉编码器，在Pixel设备实现每秒60帧处理，速度提升13倍，参数减少46%，内存占用缩小4倍[20] 多模态能力 - 原生支持图像、音频、视频和文本输入及文本输出[4] - 音频处理采用Universal Speech Model编码器，支持语音识别和翻译，在英西法意葡语间转换效果突出[21][22] - 开发者测试显示E4B模型在单GPU微调时仅占用18GB VRAM，比Gemma-4B节省3GB[9] 开发者生态 - 与AMD、NVIDIA等十多家公司合作，提供多种运行方式[5] - 推出MatFormer Lab工具，帮助开发者基于基准测试快速选择最优模型配置[13] - 支持预提取模型开箱即用和Mix-n-Match定制，E2B子模型推理速度可达E4B的2倍[14]