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美股CYN今天暴涨500%的原因是公司与英伟达合作伙伴在Automatica展会上重点展示下一代机器人、自动化和AI技术
Cyngn是自主移动机器人领域的先驱，目前正在将其DriveMod技术集成到英伟达的“Isaac Sim”中，以实现对先进自主操作的大规模、高保真虚拟测试。
英伟达 (NVDA) 周二（6月24日）在官方博客发布了一份新闻稿，题为《英伟达及其合作伙伴在Automatica展会上重点展示下一代机器人、自动化和AI技术》。
Automatica是德国慕尼黑机器人及自动化技术展览会，英伟达写道，“欧洲正走在下一波由人工智能驱动的工业自动化浪潮的前沿。”
如何抓住CYN翻倍行情？
我们美股投资网深知这一点，因此专门推出了独有的美股大数据“突发新闻系统”！这个系统能够在市场反应之前，精准捕捉每一个重磅信号！
开盘十分钟，自动驾驶技术公司Cyngn (CYN) 暴涨258%，我们立即提示VIP会员关注动能趋势，预计能从17涨到25美元。
结果远超预期！CYN在不到两小时内飙升至39.55美元，盘中最高涨幅高达689.42%！ 真的是太疯狂了！
我们立即提醒 34美元卖出，两个小时获利 100%。
我们的系统还精准扫描到英伟达的“亲儿子”CoreWeave (CRWV) 计划收购比特币挖矿及托管服务提供商Core Scientific (CORZ) 的重磅消息。
消息一经发布，CORZ股价短暂停牌，随后迎来完成重组并重返纳斯达克以来的第二大单日涨幅，收盘暴涨超过33%，盘后涨幅更是逼近6%！
我们的系统还在收盘前扫描到小马智行PONY冲高20%，因Uber与前首席执行官特拉维斯·卡兰尼克洽谈，以资助其收购PONY。
据新闻稿介绍，DriveMod专为工业应用而设计，目前已部署在Motrec MT-160牵引车等车辆上，为物料搬运作业提供先进的自动化功能。
Cyngn表示，正如英伟达在其最新博客文章中指出的，Cyngn是少数几家采用Isaac技术、在现实复杂环境中推进安全且可扩展自动化的机器人创新企业之一。
Cyngn声称，基于NVIDIA Isaac平台，并搭载自主开发的DriveMod软件，打造的工业级自动驾驶车辆，已在商业场景中投入使用，有效降低人工成本、提升产能，并增强作业安全性。
据了解，Cyngn前身为Cyanogen，曾经开发了知名安卓ROM CyanogenMod，是许多刷机爱好者的最爱。但由于刷机人气渐冷，公司后来转型进入自动驾驶技术行业，沉寂了多年。
Cyngn首席执行官Lior Tal表示：“与英伟达的合作进一步巩固了我们的使命，即打造前沿的自动驾驶车辆，为工业运营商带来切实的投资回报。”
值得一提的是，Cyngn只是英伟达新闻稿中提到的约10家合作伙伴公司之一，其中还包括财联社前几天报道过的德国机器人初创公司NEURA Robotics。
美股三大指数周三走势涨跌不一，此前特朗普总统表示，以色列与伊朗之间的冲突“暂时已经结束”，但他还说，以色列和伊朗之间的冲突可能再次爆发，也许很快。特朗普说不认为伊朗会重新进行核计划。
美联储主席鲍威尔则强调，央行仍在评估特朗普关税的影响，尚未决定是否降息。
鲍威尔表示，关税可能带来的通胀仍存在不确定性，美联储正密切关注即将公布的经济数据，以评估其对货币政策的影响。“未来几个月会有部分关税引发的通胀，但目前还没有出现。
他的发言也为本周五即将公布的、备受关注的美联储偏好通胀指标——个人消费支出（PCE）物价指数奠定了基调。投资者将仔细解读这份报告，以判断未来货币政策的走向。
经济学家普遍预计，剔除食品和能源价格后的“核心”PCE年率在5月将较4月有所回升，但市场也在关注关税是否已开始推高物价。
截至收盘，纳指上涨约0.3%，受英伟达上涨4%的提振；标普500一度逼近历史高点，但最终收盘几乎持平，略低于纪录水平；道指下跌约0.3%。
鲍威尔继任者或最快今夏亮相
据美股投资网了解到，特朗普对美联储在降息问题上按兵不动的态度感到愈发不满，这促使其考虑提前宣布下一任美联储主席的人选。目前，现任主席鲍威尔的任期还剩11个月。
据知情人士透露，最近几周，特朗普一直在考虑是否在今年9月或10月就选定并公布鲍威尔的继任人选。特朗普对鲍威尔的不满甚至可能促使其在今年夏天更早地做出这一决定。
特朗普正在考虑的人选包括前美联储理事凯文·沃什和国家经济委员会主任哈塞特。此外，财长贝森特也被两人的支持者推荐为潜在候选人。
其他可能的提名人选还包括前世界银行行长马尔帕斯以及现任美联储理事沃勒。由于新任美联储主席要到明年5月才正式上任，若在今年夏季或秋季就公布人选，将远早于以往三到四个月的交接期。这种提前宣布的做法可以让被提名人提前影响市场对未来利率路径的预期。
美股投资网前瞻性布局
英伟达股价周三上涨超4%，收于154.31美元，创1月6日以来收盘新高（前纪录为149.43美元），市值达3.77万亿美元，超越市值3.66万亿美元的微软，重新夺回全球最高市值个股的宝座。
在今日英伟达年度股东大会上，黄仁勋回答一位与会者提问时表示：
“我们公司有许多增长机遇，其中 AI 和机器人技术是最大的两个，代表着数万亿美元的增长机会。”
黄仁勋还补充说，自动驾驶汽车将成为机器人技术的首个主要商业应用领域。强调了英伟达的Drive芯片平台，以及梅赛德斯-奔驰正在使用的自动驾驶汽车软件。他还表示，英伟达最近发布了名为Cosmos的人形机器人AI模型。黄仁勋说：
“我们正致力于实现这样一个目标：数十亿个机器人、数亿辆自动驾驶汽车和数十万个机器人工厂都将由英伟达技术驱动。”
这些话，可以说直接印证了我们此前的判断。
5月30日，我们发表文章《自动驾驶将在今年大爆发！这四家美股公司必须关注！TSLA LYFT 》里面我们就提前指出，自动驾驶正处在加速商用的临界点，TSLA 和 LYFT 等公司已经具备放量条件。
6月18日，我们发表文章《2025年下半年两大投资主题和关键公司》人形机器人将是“万亿美元级别”的超级投资主线，是AI之后最值得关注的下一条成长曲线。
此外，在当前市场对AI需求节奏有所担忧的背景下，黄仁勋也安抚了投资者。他重申：AI基础设施的升级浪潮才刚刚开始，客户需求仍然强劲。
英伟达我们4月25日提示全体VIP 107美元入场，截至今日我们已经浮盈超28%！
AMD也继续不失所望，继续飞奔，今日涨至七个月来的最高点！
华尔街知名研究公司 CFRA 发布最新研报，将AMD评级从“买入”上调至“强烈买入”，并将目标价从125美元上调至165美元，对应当前股价约19%的上涨空间。
在给客户的报告中表示，
首先，我们预计 AMD 将在 2026 年缩小与英伟达的竞争差距，届时 AMD 将推出 MI400x，并准备转向机架级解决方案。
此外，ZT 交易的完成将带来 GPU 销售增长。我们预计 AMD 加速器的客户群（例如 Oracle、OpenAI）将不断扩大，同时该公司在其开源 AI 软件堆栈 (ROCm) 方面也取得了进展。
独立研究公司 Melius Research 也将AMD的评级从“持有”上调至“买入”，并将其目标价上调至175美元，预示着较当前水平可能上涨26%。
Melius分析师Benjamin Reitzes指出，超大规模企业和主权机构的AI基础设施需求正持续增长，特别是在推理工作负载快速上升的背景下，AMD有望获得更大份额。
这些判断与我们周一发布的视频观点高度一致！
当时我们就指出，随着AI推理市场加速爆发，AMD正站在新一轮增长的起点上。从其全栈式AI战略布局，到与Oracle、OpenAI等核心客户的合作深化，再到估值偏低与未来非线性成长潜力的错配，我们清晰地描绘了这家公司从技术到商业模式的上行路径。如今，华尔街的密集上调正是对这一逻辑的有力背书。
AMD我们6月17日就提示VIP会员 128.4买入，截至今天收盘，我们浮盈12%！
金融科技公司 CHYM今天大涨近14%。
在 6月11日，在这家公司正式上市前，我们就已经对其商业模式、盈利结构、用户增长路径及潜在估值进行了深度分析。
今天CHYM的显著上涨，再次证明，前瞻性的研究就是投资的护城河。
关注美股投资网就是选择与市场机遇同行！欢迎把我们美股投资网分享给您的朋友们。
谷歌( GOOG )今日涨逾2%。消息面上，今日谷歌推出首个设备机器人模型Gemini Robotics On-Device，进一步将Gemini 2.0的多模态推理和现实世界理解能力带入物理世界。Gemini Robotics On-Device在广泛的测试场景中实现了强大的视觉、语义和行为泛化，遵循自然语言指令，可以顺畅完成诸如拉开袋子、叠衣服等高度灵巧的任务。
谷歌( GOOG )涨逾2%，报171.04美元。消息面上，今日凌晨，谷歌推出首个设备机器人模型Gemini Robotics On-Device，进一步将Gemini 2.0的多模态推理和现实世界理解能力带入物理世界。Gemini Robotics On-Device在广泛的测试场景中实现了强大的视觉、语义和行为泛化，遵循自然语言指令，可以顺畅完成诸如拉开袋子、叠衣服等高度灵巧的任务。
特斯拉（TSLA）今天大跌的原因是，在欧洲的新车销量在5月份与去年同期相比下跌了27.9%，尽管该地区的电池电动汽车销量增长了27.2%，这是欧洲汽车制造商协会周三公布的数据。
高盛分析师Delaney发表报告，重申对特斯拉的“中性”评级，并维持12个月目标价285美元，提醒投资者不应对无人驾驶出租车Robotaxi过度乐观。他指出，Robotaxi首日试营运已出现导航与行车问题，加上车内仍需员工陪同，显示短期内服务难以大规模扩展；加上特斯拉美股目前估值已部分反映自动驾驶的潜在盈利，同时中国市场竞争激烈，或进一步压缩其利润空间。美股大数据 StockWe.com 了解到特斯拉下一个支撑在310美元
AI无疑是人类生产力史上的一次巨大飞跃，因此，交易员们渴望利用这项技术来赚钱也就不足为奇了。
AI就像一位“高效信息筛选员”，能迅速从铺天盖地的新闻、财报和社交媒体中，挑出对投资真正有用的内容。
然而，随着AI学习的深入，它也触及了自身的局限性。金融科技公司的一些实验表明，AI在信息整合方面表现出色，但在指导投资者具体如何操作方面，目前仍面临挑战。
Robinhood券商的产品副总裁bhishek Fatehpuria告诉我们美股大数据：“我AI真正擅长的领域每三四周就会发生变化，今天不擅长的事，可能过几个星期就能做好了。”他指出，目前AI最突出的能力是对复杂信息的归纳与摘要，这与投资分析中“理解并提炼海量资料”的流程高度契合。
在Robinhood的内部演示中，AI工具“Cortex”还具备了更进一步的功能：允许用户输入自己的交易假设，比如“某只股将在某时间点涨多少”，AI随后会给出与这一假设匹配的交易策略，包括具体的期权组合方案等。
虽然最终产品可能会与早期演示有所不同，但这一功能的展示预示着：未来AI或将成为帮助投资者跑赢市场的关键工具。
深度分析财报电话会议
目前已有数项研究，分别来自乔治亚州立大学、芝加哥大学布斯商学院和明斯特大学，这些研究利用AI深度梳理财报电话会议，并从中提炼出与投资者相关的问题。在这些研究中，大型语言模型（LLMs）能够捕捉到企业高管语气的微妙变化或回避性言辞，并利用这些信息识别企业风险和即将到来的资本支出变化。
然而，财报电话会议本身就受到高度审查，企业高管在会前也通常会进行充分准备。如果投资者越来越多地利用AI来解读这些会议，很容易想象未来的场景：企业高管们会调整他们的发言方式来“迎合”AI。如果一个AI被训练来检测某些指向潜在风险的词汇——就像芝加哥布斯商学院的研究那样——那么高管们可能会被训练来避免使用这些词汇。
AI的局限性与潜在风险
AI并非完美无缺，重度AI用户经常指出它可能会“幻觉”或提供不准确的信息。此前就有AI误报影响金融市场的例子，比如2023年5月，一张AI生成的五角大楼附近爆炸图片曾短暂导致股市暴跌。尽管这张图片是故意制造的假信息，但无意中产生的错误信息也可能产生类似的影响。
有实验表明，他们向ChatGPT提供了一个Robinhood的2024年年度10-K财务报告的链接，并提示AI总结报告内容并识别投资者应了解的关键点。ChatGPT表现良好，它指出了每股收益等财务指标、总融资客户等业务指标以及潜在风险，甚至还在底部附上了一张显示近期表现的美股公司图表。
然而，当同样的提示被提供给谷歌的Gemini时，它却出现了混淆。它提取的是Robinhood的2023年全年而不是2024年的10-K文件数据。在这种情况下，Gemini优先搜索了谷歌上最新的10-K文件，并选择了一份在2024年发布但覆盖2023年财报的文件，而不是提示中明确提供的2024年财报文件。当指出错误后，Gemini又引用了一份季度10-Q财务报告，再次与提示中的文件不符。
当AI引用错误的信源时，可能导致严重的错误和不准确的结果。这就是为什么许多大型语言模型（如Gemini）在回复底部都有免责声明，告知用户务必核实信息。作为谷歌推出的AI产品，Gemini内置了“双重检查”功能；谷歌也在帮助页面明确表示，该产品不应被用于医疗、法律、金融等专业意见。
想想看，如果AI的判断失误，而你又真金白银地投了进去，后果可能不堪设想。因此，一个核心的观点是：在利用AI进行投资时，人类的把关作用仍然至关重要。
投资人Jeffrey Emanuel对此有着切身体会。他曾在多家华尔街机构担任分析师，也开发过多个AI与加密项目。他指出，目前AI面临的主要瓶颈是“信息量超出模型处理能力”。例如，单独一份10-K年报就可能塞满大模型的上下文窗口，真正的难点，是如何从海量文档中精准提取出“有用的那一部分”。
不过，他也坦言：今天的AI还远没达到“人人可用”的程度，普通投资者若想靠它做出正确判断，往往需要一定的技术背景，这本身就与“普惠智能”背道而驰。
未来若要改变这种状况，AI工具必须进一步提升——例如通过多模型协作（multi-agent workflow），实现更复杂的问题拆解与更精准的信息处理。但即使如此，能不能真正“做出好决策”，依然是另一回事。
美股大数据认为：“再强的分析模型，也不一定能给你好的交易意见。市场的非理性、变量的复杂交织，使得预测方向本身就是一件困难的事。”
换句话说，AI可以提高效率，但无法替你承担风险。它是工具，而不是答案。
AI如何真正帮投资者
尽管当前AI在投资交易中仍存在不少限制，但对投资者而言，搞清楚AI的能力边界，比盲目依赖它更为关键。它能做什么，不能做什么，决定了它在你的投资系统中扮演什么角色。
在众多应用场景中，AI最稳定、最实用的一项能力，可能就是——识别模式。对偏好技术分析的投资者来说，这一点尤其重要。技术分析的本质，是从历史交易数据中寻找那些可能重复出现的走势或形态，从而预判未来的市场方向。
如专家所言，人类的大脑虽然具备极强的图形识别能力，但往往也容易受主观情绪影响，看出一些“其实并不存在”的形态，或者错过真正重要的信号。这种认知偏差，在波动剧烈的市场中尤为常见。
而AI在处理这类问题时就显得更冷静、更一致。它可以在统一规则下，对数以千计的标的进行系统性分析，从海量图形中提取潜在模式，而不会被市场情绪或个人偏见所干扰。
换句话说，AI不会替你拍板，但它可以帮你扫清视线，让你看得更清楚、判断得更理性。对于很多依赖技术图形做决策的交易者来说，这种“辅助而非主导”的定位，恰恰是AI最适合的角色。
AI正在“蚕食”社交媒体？
你有没有想过，未来我们炒投资看信息，可能再也不需要刷社交媒体了？因为，AI正在悄悄地“吃掉”社交媒体在投资领域的份额！
过去两年，零售券商 Public 一直在琢磨怎么把AI真正用到投资实战中。他们不像有些平台那样只搞“概念”，Public 的路子更务实，而且每一步都有市场反馈支撑。
Public 的联席首席执行官詹尼克·马林说得特别明白：“AI要在投资这行发挥价值，最关键的不是它能‘知道所有答案’，而是它知道自己不知道的时候能及时‘闭嘴’。这一点，很多AI工具都还没做到呢。”
他打了个特别形象的比方：投资者不需要那种课堂上“永远举手回答”的学生，哪怕不懂也要瞎掰点什么。我们要的是一个真正能帮你看清问题、判断信息价值的得力助手。
Public 在2023年5月就推出了一个由 ChatGPT-4 驱动的“投资副驾驶”工具——Alpha。这可不是简单的信息搜索器，它给用户提供了一个用自然语言交流的界面。你可以用大白话问它某只股怎么样，让它帮你筛选特定资产，或者对比两家公司的业绩。更重要的是，它不只是“告诉你新闻”，而是能帮你看懂信息，甚至能推动你直接下单。
Public 在内部跟踪了一个叫“行动转化率”的指标，就是平台上的信息内容能促使用户实际交易的比例。结果，让他们大吃一惊：
这说明什么？AI提供的内容，相比传统信息，更容易让用户采取实际行动。它那种“结构化+针对性”的呈现方式，正在逐渐取代社交媒体内容原本在投资平台中扮演的角色。
这个惊人的发现，直接促使 Public 做出了两个重磅决策：
首先，他们把大部分精力都投入到了 AI 产品的研发上。
今年5月，Public 上线了一个新工具，叫“生成资产”（Generated Assets）。这个功能很酷，允许用户自己创建投资指数，比如“由40岁以下CEO领导的公司”，或者“不受美国关税影响的企业组合”等等，还能把这些自定义指数跟标普500进行对比。未来，用户甚至可以通过“零碎股”投资，或者直接配置自己定义的组合指数。
其次，Public 彻底关闭了社交内容信息流！
这对于一家曾经以“社交型投资平台”闻名的公司来说，简直是一次颠覆性的战略大转向。以前，Public 用户习惯在平台里分享财报摘要，聊当天的市场动态。但现在，所有这些信息都已经被 AI 生成的内容取代了，而且 AI 生成的更快、更准确，还能自动嵌入到用户正在浏览的内容中，省心又高效。
公司的两位创始人甚至在博客中直言不讳地坦言：“社交信息流的主要价值，以前是帮助大家快速掌握市场动态。但现在，这项功能已经被 AI‘吃掉了’。”
他们甚至用了一个非常直白的词：“AI正在蚕食社交媒体”。
这种变化，与三年前那波席卷全球的零售投资热潮形成了鲜明对比。2020到2021年，社交媒体曾掀起“迷因股”（Meme Stocks）狂潮，把大量年轻投资者第一次带进了股市。而现在，虽然 Public、Moomoo、Robinhood 这些平台的用户还在，但他们的信息来源、投资路径、甚至决策方式，都在被 AI 深刻改变。
美股大数据认为，AI 正在重塑我们对散户投资者的定义。过去，投资世界很简单，要么完全自己动手研究下单，要么完全托管，交给机构打理。但现在，有了 AI 的辅助，似乎正在出现“第三种方式”——由 AI 辅助的自主决策。这既不用完全靠自己，也不用完全托付于人，在效率与自由之间找到了一个全新的平衡点。
你觉得这种“第三种方式”会成为主流吗？
高盛近日正式宣布，将其自主研发的AI助手 "GS AI Assistant" 全面推广至全球46,500名员工，标志着这项技术从最初的1万名试点用户成功跨入全公司部署阶段。
美股大数据分析认为，这一举措不仅是高盛在AI领域的重要里程碑，也凸显了全球顶级投行正如何通过AI重构自身的运营效率与组织结构。
这款AI助手基于高盛内部的GS AI平台构建，主要服务于重复性高、认知负荷大的日常任务，如文件摘要、数据分析、内容撰写及多语种翻译等。
GS AI Assistant 也只是高盛内部AI工具套件中的一部分，该平台还包含诸如 Banker Copilot、Translate AI 和 Legend AI 等应用，广泛覆盖投资银行、研究、工程、合规等多个业务模块，旨在系统性地推动流程自动化和知识复用。
此次全球部署也意味着，GS AI Assistant 成为目前金融行业中覆盖范围最广泛的AI落地应用之一。这反映出一个趋势：对全球大型金融机构而言，数字化转型已不再是锦上添花的选择，而是关于竞争力的必选项。
高盛的AI哲学
尽管外界对AI替代人类岗位的担忧持续升温，高盛在对内宣传中始终强调：这些工具的目标不是裁员，而是为员工赋能。通过自动化处理低价值任务，让人力资源集中投入到战略性、创造性工作中，是高盛当前的核心导向。
这套理念也与整个金融行业的转型方向保持一致。
这些AI工具的共同目标是：提升工作效率、缩短响应时间、优化客户体验，但并不直接取代员工的角色。
不过，也不能忽视潜在的结构性影响。有机构曾发出警告称，AI深度整合可能会在未来数年内影响高达20万个金融从业岗位。这一风险虽然尚未全面显现，但已促使部分机构加强对AI伦理与就业影响的研究与应对机制建设。
AI的实际收益正在显现
高盛的初步数据也在支撑其AI战略的可行性。
据美股大数据了解到，参与内部测试的工程团队报告称，使用AI工具后，任务完成效率平均提升了20%以上。翻译工具已成功替代部分原先需外包的文档处理流程；初级银行家和开发人员反馈称，数据清洗、建模、报告撰写等任务耗时明显减少，一些流程从“数天”压缩至“数小时”。
这些反馈正印证高盛提出的“倍增器模型”：AI不等于自动化替代，而是人机协作下的能力扩展。
与此同时，该公司也在加强AI部署的合规与治理架构，确保所有模型在高度监管的金融环境中稳定运行。包括输出审计、内部培训、人机校验机制（Human-in-the-loop）等制度，均已成为平台核心的一部分。
构建属于高盛的AI生态系统
GS AI Assistant 并非孤立存在，而是高盛在打造AI底层能力过程中迈出的关键一步。不同于简单接入第三方模型，高盛正在构建一个具备模块化架构、自主可控、符合金融监管要求的AI平台。
目前，GS AI平台下的几个核心工具功能如下：
这些工具协同工作，为高盛构建出一个贯通业务线、具备自适应能力的AI工作系统，也为未来更多智能化场景的接入与升级打下基础。
行业趋势的分水岭
高盛本轮AI部署，不仅是一场企业内部的技术革新，也为整个金融行业敲响了一个“加速转型”的信号。
在面临效率优化、成本控制和全球市场变化日益加剧的背景下，AI“赋能员工”的模式逐渐成为主流。尽管AI的渗透速度和深度仍需监管框架与技术成熟度共同推进，但可以肯定的是，未来银行间的核心竞争力，很可能不再仅仅体现在资产负债表，而是体现在内部智能化基础设施的完备程度。
换句话说，谁能更快、更稳、更安全地把AI嵌入自身组织结构中，谁就能在下一轮的金融科技竞争中抢占先机。
美股盘前，特朗普在Truth Social上发文称，美国已对伊朗境内福尔多、纳坦兹和伊斯法罕三处关键核设施实施袭击，并表示“福尔多已不存在”。
美股早盘，美联储理事鲍曼谈及FOMC降息前景，鲍曼表示支持7月可能降息后，美股三大指数全线走高，纳指、标普500、道指均一度涨超0.5%。
美股午盘时段，中东局势再次恶化。据伊朗半官方的塔斯尼姆通讯社报道，伊朗针对美国在伊拉克和卡塔尔的基地发动了“胜利宣告”导弹行动。
与此同时，以色列i24News也援引消息人士的话称，伊朗向美国在卡塔尔和伊拉克的基地都发射了数枚导弹。消息一出，市场避险情绪瞬间升温，美股三大指数集体跳水，投资者对中东冲突进一步升级的担忧达到顶点。
不过，华尔街对伊朗此次行动的解读很快趋于理性。分析认为，伊朗对卡塔尔美国空军基地的报复行动更多被视为一种象征性姿态，不太可能引发更广泛的经济冲击。这一判断迅速缓解了市场的恐慌情绪，美股三大指数也随之触底反弹，一路走高。
截至收盘，标普500上涨1%，道指上涨0.9%，纳指上涨0.9%，市场成功上演了V型反转。
美股收盘后，特朗普再次在其社交媒体上发文，带来了令人振奋的好消息。
他首先表示“祝贺世界，是时候实现和平了”，随后又进一步发文称以色列和伊朗已完全达成一致，将实现“完全和彻底的停火”。特朗普表示，停火将从大约6小时后开始，并在12小时后，战争将被视为结束。具体时间线为伊朗先启动停火，到第12小时后以色列开始停火，24小时后，世界将向这场持续12天的战争的正式结束致敬。在每次停火期间，双方将保持和平和尊重。
我们美股投资网在周末就已对中东局势作出前瞻判断，明确指出：今天美股未必会大跌！事实再次印证，我们对地缘事件对市场影响的解读是精准而专业的。
文章回顾：美股周一会大跌吗？我觉得 未必！
我们所强调的四大支撑因素——
地缘冲突的历史经验、美元资产的避险吸引力、美联储的温和立场，以及技术层面的关键支撑——如今已一一验证。
无论是中东地区股市的逆势上涨，还是加蜜货币市场在剧烈波动后的迅速修复，都充分说明：市场对风险的定价，是克制且理性的。
专业判断，不仅源于敏锐洞察，更来自长期深耕。这，就是我们美股投资网的实力！
稳定币第一股狂飙860%！
稳定币第一股 CRCL 近期表现简直“High”到爆炸！
今日股价再次狂飙超过 23%，短短几周内，其股价已从31美元一路飙升，直逼 300美元大关！自上市以来，CRCL 累积涨幅已超过 860%，总市值一度冲高至 650亿美元。
这样的涨势，让所有没能搭上这趟快车的人，恐怕都悔得拍断了大腿！
对于美股投资网的VIP会员来说，这无疑是一场财富盛宴。
我们早在 CRCL 上市前，就在VIP群中明确提示会员直接认购CRCL IPO份额，凭借前瞻性的部署，我们的VIP会员得以在每股31美元的价格申购到手。
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CRCL
马斯克的下一个万亿赛道？
特斯拉大涨10.68%，背后原因正是备受关注的无人驾驶出租车服务RoboTaxi正式启动。
马斯克的身价一天直接暴增了190亿美元，达到3850亿美元。
据美股投资网获悉，首批Robotaxi项目已在德州奥斯汀正式上线，行驶范围限定于特斯拉总部附近的一小片区域，使用的车型为Model X SUV，目前总共部署了约10至20辆车。特斯拉对首批试乘用户进行了严格筛选，主要包括投资者、意见领袖和社交媒体网红，多位乘客还在社交平台上进行了全程直播，引发市场强烈关注。
从技术与商业模式角度来看，特斯拉正在构建一个高度垂直整合的自动驾驶出行网络。公司不仅具备FSD全自动驾驶系统的自研能力，还拥有完整的整车制造体系与运营平台搭建能力，是目前唯一一家具备“硬件+软件+网络平台”三位一体打包能力的车企。
这一点也得到了华尔街投行的高度关注。瑞银（UBS）在当日发布的最新研报中指出：若一切顺利，包括技术成熟、监管许可、基础设施部署与规模化运营等均按计划推进，特斯拉有望在2040年将其RoboTaxi网络在美国扩展至230万辆运营车辆，实现年收入2030亿美元，对应税后营业利润可达860亿美元。
不过，值得注意的是，尽管前景乐观，瑞银仍维持对特斯拉“卖出”评级。该行认为，当前市场对于RoboTaxi的潜力已高度期待，估值中已充分反映该业务的长期增长假设，而短期内，包括FSD落地、监管放行、城市扩展等仍面临较大不确定性，估值“难以为继”。
AMD 是 2025 年最具爆发力的科技股吗？买入 AMD，你需要了解哪些核心逻辑？我敢说，这可能是你在全网能看到关于 AMD 最硬核、最系统的一次深度解析！
这期内容，我们将分析 AMD 在 AI 推理时代的核心优势、真实增速、估值空间，以及那个真正决定爆发力的最大机会窗口到底藏在哪里。
除了 AMD，我们还会讲到另一家正在深耕 AI 基础设施的公司—它很可能就是市场被忽视的‘下一个万亿巨头’。”
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AMD 投资核心逻辑
AMD的战略性突破口与前瞻性布局
首先要明确的是，因为AI真的开始大规模用起来了，全球的数据中心也正迎来一波前所未有的大扩张。根据麦肯锡预测，到2030年，全球数据中心的总需求将有望达到298千兆瓦，年复合增长率高达27%。这一爆发式增长，核心原因是，AI对算力的需求正在从“训练”阶段，逐步转向“推理”阶段。
以前我们说AI训练，拼的是谁的芯片算得快、性能强。但现在进入应用阶段，推理需求迅速放大，企业要考虑的就不只是“快”，而是要“又快又省”——响应速度要够快，功耗不能太高，部署和扩展还要灵活。性能当然重要，但成本控制和能效比变成了新的核心考量。
也正是因为这种采购逻辑的变化，AMD终于等到了自己的主场机会。
以前在AI训练市场，英伟达几乎是“一家独大”。它靠着CUDA生态和强悍的GPU算力，直接把对手远远甩在后头，AMD根本没法硬刚。但现在进入推理阶段，游戏规则变了。客户更在乎的是谁更划算、谁部署得更快、谁系统效率更高——而这些，刚好就是AMD擅长的方向。
AMD在服务器芯片上的能效设计一直做得不错，现在再加上MI300系列在架构上的持续优化，它正好赶上了这个换挡期。在AI推理这个新赛道上，AMD等于说是打出了一套自己的组合拳。
更关键的是，AMD自己也很清楚这点，已经把战略重心明确地转向了推理市场。在最新一季财报里，它第一次单独披露了“训练”和“推理”的业务数据，这就说明它不是试试看，而是准备在推理这边真刀真枪干一场。
根据AMD自己的预测，到2028年，整个AI芯片市场的规模能达到5000亿美元，其中80%以上的增长都来自推理部分。换句话说，训练市场是英伟达的主场，但推理市场，很可能就是 AMD 真正爆发的大好机会！
从产品节奏上看，AMD与英伟达已经步入年度迭代的同频竞争周期。根据最新的芯片路线图，AMD今年推出MI350系列，2026年MI400系列上线，而2027年已规划MI500——每年一更，覆盖CDNA3到CDNA5架构。这一节奏与英伟达从B200、GB200，到Rubin、Rubin Ultra再到Feynman的更新路径高度同步，说明AMD已完成在高性能AI芯片领域的长期规划。
更重要的是，从功耗（TDP）、显存（HBM容量）、互联方案（Infinity Fabric到Ultra Ethernet）到芯片与平台搭配，AMD产品的系统集成能力在逐步向英伟达靠拢。特别是未来的MI400与MI500，显然是对英伟达Rubin Ultra与Feynman的正面应对。
AMD的全栈野心
除了芯片，AMD 明年还有一张大牌要打——就是它的旗舰 AI 系统 Helios。
它不只是台性能猛的新服务器，更关键的是，它背后代表着 AMD 的一个重大转变：不再只是卖芯片，而是开始把“整套 AI 系统方案”打包卖给客户。
以前大家提到 AMD，想到的可能就是“做加速卡”的供应商。但 Helios 的出现，说明它已经开始往系统解决方案提供者这个方向走了。单机架最多能塞下 72 颗 MI400 显卡，计算密度能和英伟达的 NVL72 正面对标。而且不仅适合小规模部署，它还能横向扩展，组成上千卡级别的超级集群。
那 AMD 怎么做到横向扩展的？关键在于它把 GPU 之间的互联方案做了系统级优化——不再是简单拼性能，而是重新设计“怎么让这么多 GPU 高效协同”的整体架构。
支撑这套系统的底层逻辑，是 AMD 一直坚持的“开放”和“模块化”。跟英伟达那种“一整套自家封闭系统”的做法不同，AMD 选择的是兼容主流标准，让客户可以自由组合计算、存储、连接等模块。这样做的最大优势，就是灵活：谁都不想被一家厂商锁死，尤其是那些追求高性价比和自主可控的大企业和云服务商。
正如CEO苏姿丰在发布会上强调的那样：
“AI的未来，不会由任何一家企业单独完成，也不会存在于一个封闭的生态系统里。”
这话听起来挺客气的，其实是对英伟达“封闭生态”策略的正面回击。这对于那些希望摆脱被一家厂商“绑定”、同时追求更高自主性和成本效益的企业来说，Helios 提供了真正有选择空间的另一条路。
Helios 所代表的开放、模块化战略，正是 AMD 构建 AI 解决方案闭环、实现更大野心的基石。因为硬件只是进入 AI 战场的门票，真正决定长期格局的，是能否提供一套完整的 AI 解决方案。
为了打通这条闭环，AMD 已在关键节点上加速布局：不久前收购了服务器制造商 ZT Systems，目的就是把“最后一公里”的交付也抓在自己手里。接下来，它大概率还会在AI软件平台上加码，无论是自己做还是买，目标很明确——要像英伟达那样，搞一整套能承接训练、部署、推理全过程的企业AI平台。
如果这条“芯片 + 平台 + 服务”能被打通，AMD就不仅仅是英伟达的“追赶者”，而是真正具备做AI时代数据中心一站式解决方案提供者的潜力。这不仅会优化收入结构，还可能是其估值出现大跳跃的关键支点。
展望更远的未来，这张令人期待的“王牌”——Agentic AI（代理型人工智能）——也正与 AMD 的当前战略高度契合。这类 AI 系统具备在设定目标和规则下进行自主决策和任务执行的能力，被广泛视为下一轮 AI 技术浪潮的主引擎。与当前生成式 AI 相比，Agentic AI 对算力架构、运行效率和弹性扩展能力提出了更高要求，也势必对 AI 基础设施提出更大挑战。而 AMD 当前所推进的开放、高效、模块化生态，恰恰为这一演进方向奠定了坚实的技术基础。
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关键客户合作与市场爆发潜力
近期的一系列合作信号正在释放出强烈信号：AMD不仅获得了一批关键客户的战略认可，更有望在未来实现AI芯片的集中放量。
其中最具代表性的，是 OpenAI 已正式成为 AMD 新一代 MI Instinct 芯片的早期设计合作伙伴，并将采用 MI300X 与下一代 MI450 芯片。
要知道，OpenAI 不仅是AI模型研发的技术前沿，其选择具有极强的行业示范效应——它的技术选型，往往会引导一大批企业客户的采购决策。这背后，体现的是AMD产品在性能、能效、性价比等方面的全面认可。
更重要的是，合作已经不再停留在“测试”层面，而是进入了订单落地、系统部署的实际阶段。
甲骨文将在其云服务中部署多达13.1万颗MI355X芯片，是目前AMD最大规模的云基础设施合作，标志着其解决方案已具备实际交付能力；
Meta 也已确认使用MI350芯片用于推荐引擎训练和部署，验证了AMD芯片在推理成本控制与系统部署效率上的竞争优势；
马斯克旗下AI公司 Xai正在使用AMD芯片，这从技术选型侧也再次印证AMD的市场吸引力；
微软则计划继续与AMD合作开发下一代Xbox硬件平台，平台将支持多设备联动，这意味着AMD在游戏图形芯片之外，也正向多终端算力生态扩展。
从这些客户名单可以看出，AMD 正在进入一条“质量更高、转化更快”的合作通道。这些客户要么是AI算力基础设施的核心提供者（如Oracle、微软），要么是AI部署规模最大的实际使用者（如Meta、xAI）。这说明AMD已经从“可能的替代者”变成“可实际落地的供应商”。
与此同时，AMD也在全球加速布局其AI生态图谱。
中东市场成为其海外突破的重点方向。沙特、阿联酋等国正大力建设本地AI基础设施，对架构开放性和成本控制提出更高要求。AMD凭借模块化设计、高性价比以及不锁定生态的策略，成功进入该地区多个大型项目，逐步拓展出一条区别于美中之外的新兴市场路线。
投资视角：价值错配与非线性增长潜力
从投资的角度来看，AMD现在的AI收入和它未来可能达到的规模之间，其实还有很大差距。2024年全年，它的AI芯片收入大约是50亿美元，而2025年第一季度的数据中心营收是37亿美元，虽然增速不错，但整体体量还相当于英伟达在2023年AI起飞前的水平。
而今天，英伟达的季度数据中心收入已经突破390亿美元，市场普遍预计2025年将轻松迈过400亿美元门槛，进一步稳固其市场主导地位。对比之下，AMD仍处于AI加速器市场的早期阶段，尚未兑现其估值所对应的长期增长潜力。换句话说，这种体量差距虽然是挑战，但是也意味着AMD还有很大的成长空间，当前的估值可能还没有完全反映它未来的发展潜力。
市场研究机构预测，到2025年，全球AI芯片市场的规模将达到2500亿美元，到2028年有望翻倍到5000亿美元。就算AMD只拿下20%的市场份额，收入也有可能达到1000亿美元，远超现在市场预计的470亿美元。
如果市场格局进一步变化，特别是推理市场打开了替代英伟达的空间，那AMD的想象力还可以更大。假设未来推理市场占AI总市场的60%到80%，而AMD能在这个部分拿到一半的市场，那它的AI芯片收入有可能冲击1500亿美元，接近现在英伟达的总营收。
也就是说，现在的AMD，正处在“业绩爆发前”的关键阶段。它的真实潜力，很多还没被市场看清。而这个“预期差”，可能就是2025年乃至未来几年里，投资者最值得把握的机会。对于看好AI进入推理时代的人来说，AMD或许正站在估值重估的起跑线上。
风险与机遇并存的投资考量
当然，增长预期的另一面是风险。
一方面，仅仅实现当前市场预期的增长目标，AMD也面临巨大挑战。在产品性能、软件生态、客户转化等多个关键维度上，必须持续取得突破，才能真正撼动英伟达在AI芯片领域的先发优势。这一过程不仅充满技术壁垒，还伴随着客户黏性与平台依赖的惯性。
另一方面，一些核心云厂商，如谷歌、亚马逊——正在加快推进内部AI芯片（如TPU、Trainium）自研进程。算力“自供化”趋势一旦加速，可能会压缩通用AI芯片的市场份额，导致整体TAM未必能如预期般顺利突破5000亿美元。
那么AMD值不值得买呢？
很多投资者第一反应可能是：那我直接买英伟达不是更稳吗？这个逻辑当然没问题，英伟达是行业龙头，实力也毋庸置疑。只是相对来说，英伟达现在的体量已经很大了，市场对它的预期相对较满。而AMD的故事，可能才刚刚开始——它还在加速追赶的阶段，成长空间还没被市场完全定价，所以“向上弹性”可能反而更大。
华尔街的预期其实也说明了这一点。最新预测显示，AMD未来五年的每股收益（EPS）年复合增速有望达到26.7%，而英伟达大概在14%左右。这意味着，哪怕面对强敌，AMD依然被认为有很大的成长潜力。一旦数据中心业务开始放量，利润率和运营杠杆就会同步释放，长期增长的底子也就扎实了。
所以，这不是“英伟达 VS AMD”的二选一问题，而是看你是否相信AMD能成为下一个成长极。如果你在寻找一个还在上升通道、有真实需求支撑、又没被市场完全定价的投资机会——AMD，确实值得你认真想一想。
甲骨文
说完了AMD，我们接着分析另一家科技巨头——甲骨文（Oracle）。
在刚刚发布的2025财年第四季度财报里，甲骨文不仅全面上调了2026年的增长预期，更传递出一个强烈信号：这家公司，已经不只是卖软件的老牌厂商，而是正在成为AI基础设施领域里，那个不可或缺的重要角色。
先看它的财务表现。这一次的增长，已经不是慢慢转型，而是明显的“加速起飞”。它的核心云应用产品Fusion ERP，从上个季度的18%增速提到了22%；NetSuite也从17%加快到18%。而更值得注意的是，甲骨文还上调了下一财年的增长指引：预计2026年，云应用收入将增长40%以上，云基础设施收入更是要增长70%+。这可是整个软件行业目前都很难见到的速度。
那么，这么强劲的增长，到底是怎么来的？
摩根士丹利最近的调研给出了答案：AI，正在成为企业把ERP系统迁移上云的决定性催化剂。调查中，高达48%的受访者表示，“为了使用AI功能”是他们做出迁移决策的重要原因之一，仅次于“实现数字化转型”和“提高运营效率”。也就是说，AI已经不是“加分项”了，而是企业IT架构升级时绕不开的核心原因。
这也正好解释了甲骨文这次财报背后的逻辑。以前企业迁移ERP，可能是为了系统跑得更快；而现在，迁不上云，就用不上AI模型，就无法实现财务自动化、预算预测、甚至自动报表生成。正如CEO Safra Catz在电话会上所说：
“客户开始意识到，只有迁移到云端，才能真正使用AI功能。如果他们想要实现自动化、降低成本、提高效率，就必须迁移到Fusion或NetSuite。”
所以说，AI对ERP的价值，已经从‘加分项’变成了‘必选项’。而甲骨文，刚好站在这个拐点上——它有成熟的云产品，也有庞大的客户基础，现在又靠AI打开了新的增长空间，正在成为这波“AI驱动企业升级”潮流中，最大的一批受益者之一。
但你可能会问：甲骨文的云基础设施（OCI）怎么可能比亚马逊AWS增长得还快？
三个原因。
第一，它没有硬碰硬，而是绕开主战场，选了条更聪明的路。
甲骨文并没有直接和AWS正面对抗，而是选择做“多云兼容”。什么意思呢？它把自己最强的数据库服务标准化了——不管你用的是AWS、Azure还是谷歌云，都能直接对接它的系统。目前它已经建了23个多云数据中心，一年之内还要再建47个。说白了，哪怕客户原本用的是别家的云，只要数据有需求，也能接进来，让甲骨文来“跑业务”。
第二，成本优势有吸引力。在同等配置下，甲骨文的云成本比AWS便宜最多能到60%。而且还有个关键点：AWS传出数据是要收费的，超过1GB就开始按GB计价，0.09美元/GB，而甲骨文直接免这个钱。别小看这点，对训练AI模型、部署推理这种要频繁传数据的企业来说，这就是实打实的成本优势，能省下不少钱。
第三，甲骨文处于低基数的爆发增长阶段。甲骨文现在的市场份额还不到AWS的十分之一，但它去年的云业务增速是50%，今年直接把增长目标拉到70%以上。因为基数小，成长空间反而大。我们最爱找的，就是这种“从小起跳，正在提速”的估值重估机会。
讲到这里，很多人可能会以为甲骨文增长靠的就是“便宜+聪明打法”，但其实最根本的原因，是它的定位变了：它不再是那家只卖软件的公司，而是开始搭建AI时代的底层“水电煤”系统。
比如在今年一月，甲骨文宣布斥资210亿美元扩建“星际之门” AI数据中心计划，这是目前全球最大的数据中心建设项目之一。“星际之门”并非噱头，而是为了真正提供AI模型训练和推理需要的高性能算力平台。随着AI代理、AI机器人这类应用开始部署，对这种基础设施的需求也开始爆发。
而甲骨文的优势不仅是硬件，而且还在于它对企业数据流的全链路打通能力：上层有ERP和业务软件，中间有数据库，底层有算力和存储。企业想真正落地AI应用，不能只靠买几张卡，还得先把数据采集、结构化、调用这一整套流程打通。而这三步，甲骨文都有成熟的解决方案。
就像创始人拉里·埃里森说的那样：
“AI的金子不是算法，是数据。”
在别人还在卷模型、卷参数的时候，甲骨文专注的是“模型怎么跑得起来，能不能落得下来”。虽然不像模型参数那样容易吸引眼球，但要真正落地到企业运营中，最核心、最难被替代的，正是这些基础能力。
目前甲骨文的资本支出与RPO（已签署待履约订单）是高度联动的。这说明这些巨额投入并非凭空设想，而是基于客户已签订单按需扩容。随着RPO的快速增长，未来一年甲骨文将不得不加快交付节奏，资本开支有望从当前的250亿美元进一步抬升至400至500亿美元。从这个意义上说，真正的收入兑现周期，才刚刚开始。
所以我们看甲骨文，不只是关注一两季的财报数字，而是要看到它背后正在搭建的，是一整套支撑AI全面落地的底层技术和服务体系。而这种转型的深度和广度，可能还没有被市场充分认清。
从估值角度来看，目前甲骨文的市值约为5900亿美元，很多投资者仍把它当作一家传统软件公司，用旧的盈利模型去衡量它的未来表现。但如果我们换一个角度，把它视为AI时代企业数据流通、系统整合与算力部署的“基础设施提供者”，那么它的商业逻辑、估值体系和现金流能力，都值得重新评估。
你会发现，微软主攻“入口层”，英伟达掌控“算力层”，而甲骨文所处的位置，是帮助AI真正落地的“执行层”和“数据流通层”。它不是AI浪潮的边缘参与者，而是整个商业化过程中的关键枢纽。
这，才是我们真正看好甲骨文的核心理由。
英伟达年度股东大会 2025 年 6 月 25 日星期三，太平洋时间上午 9:00举行，回顾去年的股东大会，黄仁勋表示，50万亿美元的重工业将在人工智慧推动下自动化。展望今年股东大会，市场预计看点满满，普遍认为黄仁勋会将量子计算、智能驾驶、AI医疗等几个最热门的赛道与英伟达联系在一起。届时，相关行业有望迎来良机。
近期英伟达正致力于拓展其在全球AI基础设施领域的影响力。本月，该公司公布了在德国建构工业人工智慧云端平台的计划，并指定美光科技 (MU) 为其全新内存解决方案SOCAMM的首家供应商。
此外，英伟达近日也官宣与诺和诺德 (NVO) 合作，将AI用于药物研发，并在巴黎的GTC大会上展示了智能驾驶汽车的视频压缩工具。
基于此，美股大数据 StockWe.com梳理了美股市场上，与英伟达官宣合作的公司，这些公司主要聚焦在AI云基础设施服务商、智能驾驶、AI医疗、量子计算以及芯片五大领域。
CoreWeave (CRWV) 2017年以挖矿起家，靠前身Atlantic Crypto积累了大量GPU，后因币价崩盘，公司开始探索转型，低价收购二手GPU并转向AI、影视等领域提供高性能算力租赁服务。
2022年ChatGPT推出引爆全球AI浪潮，CoreWeave凭借Bare Metal GPU模式和强大算力供应能力迅速崛起，在2023年与英伟达建立深度合作关系，并吸引了包括OpenAI、Meta、Microsoft在内的大客户，All In算力租赁，成为当前北美最具影响力的AI核心基础设施供应商之一。
CoreWeave拥有32个数据中心，运行超25万+GPU，主要服务微软、英伟达、OpenAI、Meta、Google等北美大客户。CoreWeave专注于以GPU算力为核心的算力租赁服务，拥有32个数据中心、超25万GPU，主攻北美头部客户，比如微软、英伟达、OpenAI、Meta、Google等，满足客户快速增长的算力需求，同时增加其资本开支的灵活性。
英伟达对于CoreWeave的偏爱已经到达了「视如己出」的程度——CoreWeave在接受了英伟达的投资之后，成为了英伟达的直系云算力供应商，甚至连微软都要向他们订购云算力。
此外，根据最新报道，CoreWeave已与人工智能公司OpenAI达成一项价值高达40亿美元的协议，该协议将持续到2029年，旨在提供额外的云计算能力。
值得注意的是，微软是OpenAI的最大支持者之一，同时也是CoreWeave最重要的客户。根据提交给美国证券交易委员会的文件显示，微软是CoreWeave 2024年两大客户之一，贡献了近三分之二的总收入。与OpenAI的合作扩大可能有助于CoreWeave降低对微软的过度依赖风险。
2.NEBIUS (NBIS) 前身是俄罗斯科技巨头Yandex，其业务横跨搜索、地图、打车、音乐与流媒体。2022年俄乌冲突后，Yandex面临地缘政治巨变，启动战略重组，脱离俄罗斯市场。2024年10月，Yandex与Nebius完成正式剥离。重生的Nebius依托Yandex的AI能力储备和构建hyperscaler的专业知识，吸引大量AI 基础设施人才，All In算力租赁，入局全球性AI基础设施建设，提供大规模GPU算力集群租赁服务以及相关开发工具等。
Nebius提供全栈式AI解决方案，其中Nebius AI Cloud提供多种开发工具，Nebius AI Studio支持模型测试等，此外还提供数据标注购买、人员培训、自动驾驶技术等服务。Nebius数据中心坐落欧美多地，客户较分散，由大型 AI 训练实验室、初创公司以及企业内部的 AI 团队等构成。Nebius业务构成较CoreWeave更为复杂，在资本开支层面更加谨慎。
3、Applied Digital ：数据中心解决方案提供商
Applied Digital (APLD) 成立于2001年，是一家专注于设计、建设和运营下一代数字基础设施和高性能计算数据中心的美国公司。APLD主要通过提供数据中心托管、云服务和高性能计算托管等解决方案，满足挖矿、AI、ML等计算密集型应用需求，依托先进的英伟达GPU技术和创新冷却系统，确保客户能够获得高效、可扩展且安全的计算支持。
英伟达对Applied Digital的投资进一步表明了其在AI基础设施领域的深度参与。随着各行业AI算力需求激增，Applied Digital凭借可扩展、高性价比的基础设施服务，成为AI基建领域的关键参与者。
方向二：智能驾驶
全球Robotaxi第一股——文远知行
文远知行 (WRD) 专注于无人驾驶技术，是这一领域的领头羊，文远知行利用英伟达先进的GPU和人工智能软件为其车辆提供动力，目前已在多个城市运营无人驾驶出租车。
文远知行的营收主要来自两部分业务：L4自动驾驶车辆的销售，如自动驾驶出租车（Robotaxi）、自动驾驶环卫车（Robosweeper）以及相关传感器；提供L4自动驾驶和ADAS辅助驾驶服务，如运营和技术支撑、ADAS研发服务等。
英伟达是文远知行的早期投资者。L4起家的文远知行，一路崛起离不开一众明星投资者的簇拥：启明创投、小鹏汽车创始人何小鹏、IDG、Mubadala、创新工场，这期间又先后接到雷诺日产三菱联盟、英伟达、博世、广汽、宇通、Uber等产业巨擘递来的橄榄枝。
此外，值得注意的是，近期Uber承诺在现有投资基础上，向文远知行追加1亿美元股权投资。知情人士透露，该笔投资将于未来数月内完成交割。据悉，这是Uber迄今为止在自动驾驶领域的最大笔投资。
此外，英伟达此前还官宣与Arbe Robotics (ARBE) 、Innoviz Technologies (INVZ) 、Cerence (CRNC) 等合作。
感知雷达概念股Arbe Robotics与英伟达的合作涉及将其高分辨率雷达与NVIDIA DRIVE AGX车载计算平台整合。这种整合预计将改革基于雷达的自由空间映射，并增强免提驾驶和实时安全应用。
该公司的感知雷达以其人工智能驱动的密集、高分辨率点云处理而闻名，每帧可支持数万次检测。该技术拥有48个接收和48个发射通道的MIMO阵列，实现了无与伦比的分辨率和长距离检测能力，适用于各种条件，同时最大限度地减少误报。
汽车行业领先的LiDAR感测器和感知软软件供应商Innoviz Technologies此前展示了其感知软体与NVIDIA DRIVE AGX Orin平台的兼容性，旨在增强自动驾驶系统。
公司与英伟达的合作标志著车辆AI驱动感知系统的重大进步。Innoviz为英伟达平台量身定制的软件旨在实时处理，提供更好的物体检测、分类和跟踪。这种整合预计将提高自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)的安全性和有效性。
在汽车智慧化浪潮中，车载语音助理作为人车互动的关键桥梁，其性能优劣直接影响驾驶体验与安全。车载AI语音技术公司Cerence聚焦生成式AI，宣布与英伟达联手打造高性能车载AI平台，提升其语言模式的效能。
另外，从长远来看，自动驾驶市场有望迎来划时代的爆发，若黄仁勋在股东大会上唱好该行业，这一赛道的公司或许有望迎来爆发。
方向三：AI+医疗
英伟达CEO黄仁勋此前曾表达过，「AI医疗」就是下一个「黄金赛道」。而从英伟达的动态来看，也是频频押注该赛道。
最新的13F文件显示，英伟达押注了AI药物研发领跑者Recursion Pharmaceuticals (RXRX) ，这是是一家临床阶段的生物科技公司，专注于利用人工智能（AI）技术加速药物研发。公司以AI技术为核心，致力于药物发现、精准医疗、罕见病治疗、肿瘤和神经科学领域。
据媒体瞪羚社报道，RXRX的数据和算力非常惊艳，2024年，该公司的超级计算机BioHive-2首次亮相，它被称为制药行业最大的超算系统。英伟达强大的计算能力可以为RXRX的 AI 药 物研发提供算力支持。
RXRX侧重于运用计算机视觉和机器学习算法分析细胞图像数据，以此识别潜在治疗效果。通过构建庞大的生物图像数据库，并训练深度学习模型来预测化合物对细胞的影响，RXRX能够快速筛选出有潜力的新药候选物。在 AI 制药行业，RXRX凭借其独特的技术路径和服务模式，处于行业前沿水平，为攻克疑难病症、研发新型药物提供了新的思路和方法。
此外，英伟达也官宣与诺和诺德 (NVO) 合作，将AI用于药物研发；携手艾昆纬 (IQV) 打造AI代理促创新药物、医材开发；Illumina (ILMN) 与英伟达合作解码生物学，推动精准健康；英伟达还与GE HealthCare Technologies (GEHC) 合作利用实体 AI，推进自主诊断影像技术开发。
值得关注的是，今年来，受「国会山股神」佩洛西、木头姐等加持，叠加DeepSeek催化AI应用落地等多重利好催化下，AI+医疗也成为一大爆点。除了上述英伟达合作的医疗公司外，以下AI医疗股同样值得关注。
方向四：量子计算
黄仁勋此前在演讲中表示，量子计算正迎来关键拐点，未来几年将强大到足以「解决一些有趣的全球性问题」。
大摩表示，黄仁勋在量子计算方面表现出更加积极的态度，特别是英伟达向模拟和最终补充量子计算的经典计算技术销售的机会。
英伟达携手谷歌-C (GOOG) 共同打造量子晶片，此外，甲骨文 (ORCL) 和英伟达正在与瑞士公司QMware合作，使用由英伟达A100 Tensor Core GPU丛集和英伟达CUDA Quantum开源混合量子运算平台支援的甲骨文云端基础设施，为企业客户测试和开发混合量子计算服务。
此外，量子计算公司如D-Wave Quantum (QBTS) 、IonQ Inc (IONQ) 、Rigetti Computing (RGTI) 等均值得投资者留意，这些公司先前均参与过英伟达的量子日。
方向五：芯片
本月，英伟达公布了在德国建构工业人工智慧云端平台的计划，并指定美光科技 (MU) 为其全新内存解决方案SOCAMM的首家供应商。
此外，纳微半导体 (NVTS) 宣布与英伟达合作开发下一代800V高压直流(HVDC)架构，为包括Rubin Ultra在内的GPU提供支持的Kyber机架级系统供电。纳微的氮化镓和碳化硅技术将在这一合作中发挥关键作用。这项合作可能成为纳微半导体发展的转折点，该公司有望成为英伟达未来AI芯片产线的关键合作伙伴。
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