the predicted price ranges for indexes, and ETFs from May 7 to Here’s a summary of the predicted price ranges and implied volatility (IV) for various stocks, indexes, and ETFs from May 7 to July 18, 2025, based on the data provided:
Analysis:
• High Volatility: Stocks such as TSLA, AMD, NVDA, and AAPL exhibit high implied volatility, indicating large expected price movements. Particularly, TSLA and AMD have the highest IVs around 60% and above, suggesting very volatile price behavior.
• Moderate Volatility: Stocks like SPY, IWM, QQQ, and MSFT exhibit moderate IVs, with price ranges that indicate more moderate expected volatility compared to high volatility stocks.
• Lower Volatility: Stocks like GLD and TLT show lower implied volatilities, indicating relatively stable movements. These might be more suitable for conservative strategies.
Strategy Suggestions:
1. High Volatility: For stocks like TSLA, NVDA, and AAPL, consider using strategies like straddles or strangles to capture large price movements in either direction.
2. Moderate Volatility: For instruments like SPY, QQQ, and IWM, strategies such as Iron Condors or Vertical Spreads may be effective for profiting from price stability within the predicted range.
3. Low Volatility: For more stable assets like GLD, consider conservative strategies like Covered Calls or Cash-Secured Puts to take advantage of their relative price stability.
Google (Alphabet)
效率能否挑战 AI 巨头?Google 迈入 AI 硬件竞争的新阶段,推出第七代张量处理单元(TPU)——Ironwood。与通用 AI 加速器不同,Ironwood 专为推理任务设计,即在大规模运行已训练的 AI 模型。Google 明确聚焦于“推理阶段”,押注 AI 部署的效率与成本将成为企业采用和盈利的关键,而非仅限于训练能力。这一战略使其直接挑战行业巨头 NVIDIA 和 Intel。
Ironwood 在计算性能和能效方面取得显著突破,其最大竞争优势在于每瓦性能的提升,带来出色的 teraflops 表现和大幅改进的内存带宽。Google 称其效率接近上一代的两倍,有效应对大规模 AI 部署中的功耗和成本挑战。凭借十年 TPU 设计的垂直整合,Google 打造了高度优化的软硬件协同,显著降低总拥有成本。
通过专注推理效率并整合网络、存储及 Pathways 运行时等软件生态系统,Google 旨在抢占 AI 加速器市场的更大份额。Ironwood 不仅是芯片,更是驱动 Google 先进模型(如 Gemini)及未来多智能体 AI 系统的核心。这一综合战略直接挑战 NVIDIA 的市场主导地位及 Intel 日益增长的 AI 雄心,表明 AI 基础设施的竞争日益聚焦于部署经济性。
人工智能能否揭开生命基本构成的奥秘?在生物技术领域的一次 重大突破 中,科学家们推出了MassiveFold,这是一种革命性改编自Google DeepMind的AlphaFold的新技术,彻底颠覆 了我们理解蛋白质结构的能力。这一突破性系统实现了 过去被认为不可能的成就:将蛋白质结构预测时间从数月缩短到短短几小时。通过结合并行处理和复杂的优化技术,里尔大学和林雪平大学的研究人员开发出了一种工具,使科学最强大的能力之一更加普及化。
这一进展的影响波及多个行业,从药物开发到可持续农业。MassiveFold 快速解读蛋白质结构(生命的基本构件)的能力,大大加快了 我们开发新药、提高作物产量以及创造更高效生物燃料的步伐。更重要的是,这一系统的易用性;它既能高效运行于普通计算设备,也适配于先进的GPU基础设施,使全球的研究团队都能使用它。
更令人瞩目的是 MassiveFold在现实应用中的表现。在著名的CASP15-CAPRI蛋白质结构盲预测试验中,该系统展现了卓越的准确性,有时甚至超越了其前身AlphaFold3。这一成功,加上其开源性质,表明我们正进入一个新的生物学理解时代,蛋白质结构的奥秘——也就是生命基本机制——正越来越为科学探索所揭示。随着这项技术的不断发展,它有望在疾病治疗到环境保护等诸多领域开启新的可能性,彻底革新 我们应对人类最紧迫挑战的方法。