核心观点 - Alphabet是"Magnificent Seven"中最具投资价值的股票 其核心搜索业务受AI冲击的担忧被夸大 且在搜索 AI基础设施 自动驾驶和量子计算等领域仍有巨大潜力 [1] - 公司当前估值仅为2025年预期市盈率的18倍 是"Magnificent Seven"中最便宜的AI标的 与其在多个科技领域的领先地位形成显著背离 [14][15] 搜索业务优势 - AI聊天机器人不会立即取代传统搜索 因为AI查询成本显著高于传统搜索 且Alphabet拥有Android Chrome浏览器等垄断性分发渠道 并与苹果达成独家默认搜索引擎协议 [3] - 当前仅约20%的搜索附带广告 未来商业化空间巨大 公司正通过"Shop by AI" 虚拟试穿等AI驱动功能创造新的变现机会 [5] - 新AI模式允许用户在应用内无缝切换AI和传统搜索 增强用户体验 [7] 云计算与AI基础设施 - Google Cloud上季度收入增长28% 运营利润飙升142% 已实现规模效应 其中Vertex AI平台和Gemini基础模型帮助客户一站式开发AI模型 [7][8] - 自研TPU芯片针对TensorFlow框架优化 比商用GPU更高效节能 已吸引OpenAI测试 新推出的Ironwood TPU专为推理市场设计 该市场潜力大于AI训练市场 [9][10][11] 新兴技术布局 - 自动驾驶子公司Waymo使用量激增 在奥斯汀的运营效率超过99%的Uber人类司机 近期与Uber达成车队服务合作 [12] - 量子计算领域Willow芯片实现错误率指数级下降 虽商业化尚需多年 但技术突破显著 [13] 商业模型与竞争壁垒 - 拥有全球最大数字广告平台之一 自助广告工具覆盖从本地企业到大型企业的全类型客户 [4] - 通过收入分成协议覆盖Opera等第三方浏览器 构建难以复制的生态护城河 [3]

The year is halfway over, and artificial intelligence (AI) investing hasn't gone anywhere. Companies are sticking to their plan to spend a record amount on data centers, which are primarily used to power the ever-growing AI workloads.There are several beneficiaries of this trend, but three of my favorites are Nvidia (NVDA 2.62%), Broadcom (AVGO 1.98%), and Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSM 4.05%).These stocks aren't new; they've been top AI stocks to buy for several years now. However, there's still p ...

科技股与人工智能趋势 - 科技股在过去几年引领市场上涨 人工智能(AI)的发展使其有望继续保持领先地位 [1] - 五家科技公司正抓住AI机遇 值得关注 [1] Nvidia - 在AI基础设施领域占据绝对优势 其GPU被广泛用于AI数据中心建设 [2] - 上季度营收同比增长69%至441亿美元 数据中心销售额飙升73%至391亿美元 数据中心收入两年内增长约9倍 [2] - 在GPU市场占据92%份额 CUDA软件平台构成护城河 通过早期向高校和研究实验室推广建立开发者生态 [4] Advanced Micro Devices - 受益于AI基础设施建设 上季度营收同比增长36% 数据中心业务增长57% [5] - 在GPU市场排名第二 但在数据中心CPU领域处于领先地位 [6] - 在AI推理领域占据优势 该市场预计最终将超过训练市场规模 [6][7] Meta Platforms - 正在成为数字营销AI领导者 其专有AI模型Llama提升用户参与度并优化广告效果 [8] - 上季度广告展示量增长5% 广告价格上涨10% [8] - WhatsApp开始投放广告 用户超30亿 Threads月活达3.5亿并逐步引入广告 [9] Alphabet - 尽管AI可能影响搜索业务 但公司仍具优势 拥有Android Chrome和苹果默认搜索协议构成的广泛分发网络 [10][11] - 谷歌云上季度营收增长28% 客户使用其平台构建AI模型 自研TPU芯片被OpenAI租用支持ChatGPT [12] - Waymo机器人出租车业务需求强劲 正在向美国更多城市扩张 [13] Pinterest - 近年来重点投入AI 提升平台可购物性 用户参与度和ARPU持续增长 [14] - 与谷歌合作提升国际用户变现能力 [14] - 推出AI广告工具Performance+ 结合自动化和AI优化广告投放 [15]

Successful long-term investing is usually the result of an accumulation of smaller steps and consistency. It's like building a house brick by brick. You can begin with any amount of money, but $1,000 is a good starting point because it provides you with several choices. Investing in growth stocks can be a potent wealth-building strategy, especially if you have the time and patience to let those stocks grow. And yes, $1,000 is plenty of money to buy a piece of several high- quality names with competitive foo ...

Artificial intelligence (AI) is providing profitable opportunities for businesses and investors. One market where much of the groundwork is being laid for long-term productivity gains from AI is cloud computing. The cloud market was valued at $348 billion, according to Synergy Research, and grew 23% year over year in the first quarter.Top cloud stocks are worth holding for the long term because of their investments in data centers, where companies store data to use with AI to gather insights, innovate, and ...

OpenAI and Google reportedly finalized a deal in which OpenAI will tap Google’s cloud service for additional computing capacity to train and run its artificial intelligence (AI) models.By completing this form, you agree to receive marketing communications from PYMNTS and to the sharing of your information with our sponsor, if applicable, in accordance with our Privacy Policy and Terms and Conditions .Complete the form to unlock this article and enjoy unlimited free access to all PYMNTS content — no addition ...

谷歌AI战略 - 谷歌推出"AI mode"新功能 将作为搜索引擎的新选项在美国推出 该功能类似于与专家对话 [2] - 公司采取"all-in"全面投入AI的战略 不仅将AI技术整合到不同应用中 还提供覆盖整个AI供应链的产品 实现垂直整合 [3] - 垂直整合涵盖从AI芯片到用户界面(如谷歌地图和Gmail)的全链条 [3] AI行业垂直整合趋势 - 除谷歌外 OpenAI收购苹果前设计师联合创立的硬件初创公司 将硬件开发集中化 [4] - 亚马逊采取类似策略 拥有云计算平台 定制芯片 设备计划 并在产品中整合更多AI服务 [4] - 这可能是大型科技公司垂直整合趋势的开端 对用户和公司都有重大影响 [5] 谷歌AI技术栈 - 硬件层：开发自有AI芯片TPU 声称比通用处理器具有更优性能和效率 [6] - 基础设施层：使用自有云基础设施满足计算能力 网络和存储需求 [8] - 模型开发层：利用内部研究能力推动产品开发 包括机器学习 机器人 语言模型和计算机视觉 [8] - 数据层：从所有谷歌平台持续获取用户数据 包括搜索引擎 地图和邮箱 [9] 垂直整合的影响 - 加剧市场力量失衡 少数主导公司可对商品服务收取更高溢价 滥用在线广告行为 [10] - 集中AI技术栈各层于单一公司 提高小公司进入壁垒 大公司将一切内部化 [11] - 减少创新动力 消除通常推动创新的商业竞争 [12] - 数据依赖使谷歌等行业巨头获得更大权力 通过多平台持续获取数据流 [12] 垂直整合的脆弱性 - 成功依赖于内部集中最佳知识和专业知识 导致知识囤积 [13] - 知识囤积减少社会学习 加大市场"赢家"和"输家"差距 造成行业整体脆弱 [14] - 集中化导致缺乏韧性 因为故障点集中 [14] - 减少与外部供应商互动 消除外部审查 可能导致公司采取更高风险行为 [15] 监管与透明度问题 - 当前AI放松监管趋势扩大技术发展与监管间差距 [16] - 大型科技公司变得日益不透明 缺乏透明度引发对组织实践(特别是数据实践)的担忧 [16] - AI领域垂直整合趋势将进一步增加不透明性 加剧现有透明度问题 [16]

图片来源： MediaTek Google 计划与一家新公司合作，帮助设计和生产其部分人工智能芯片：联发科技（ MediaTek） 。 与这家中国台湾公司合作开发下一代芯片，即 Tensor Processing Units ，预计将于明年投产， 据两位参与该项目的人士透露。 联发科技是全球第五大无晶 圆厂半导体公司，成立于1997年5月28日，在移动终端、智能家居应用、无线连接技术及物联网产品等市场位居领先地位。 供应链突围：Google试图 突破英伟达产能与定价制约 但如果谷歌继续执行新计划， 博通可能不得不与其中一个竞争对手共享 TPU 业务——尽管博通公开吹嘘未来几年 TPU 和其他定制 AI 芯片，可能带来的数 百亿美元潜在收入。 谷歌选择联发科的部分原因在于，联发科与台积电有着稳固的合作关系，并且相较于博通，联发科向谷歌收取的每片芯片费用更低，这一消息分别来自台 积电和博通内部的一位人士。 与 Nvidia 一样， Google 也生产用于自身研发的 AI 服务器芯片，如开发 Gemini AI 模型，同时也将这些芯片出租给云客户。 随着谷歌努力将更多芯片开发转为内部进行，进一步减少对博通或联发科 ...