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交易观点看法
一家公司能否掌控计算的未来谷歌从数字广告平台转型为全栈技术基础设施提供商，通过专有硬件和突破性科学发现，定位自己主导计算新时代。公司垂直整合策略以三根支柱为中心：自定义张量处理单元 (TPU) 用于 AI 工作负载、量子计算突破具有可验证优势，以及 AlphaFold 的诺贝尔奖药物发现能力。这种方法通过控制基础计算基础设施而非依赖商用硬件，创建了强大的竞争壁垒。 TPU 策略体现了谷歌的基础设施锁定模式。通过设计专为机器学习任务优化的专用芯片，谷歌实现了比通用处理器更高的能效和性能扩展。公司与 Anthropic 的数十亿美元交易部署多达一百万个 TPU，将潜在成本中心转化为利润生成器，同时将竞争对手锁定在谷歌生态系统中。这种技术依赖使迁移到竞争平台在财务上变得昂贵，确保谷歌通过云服务从生成式 AI 市场中获利，无论哪些 AI 模型成功。 谷歌的量子计算成就代表从理论基准到实际效用的范式转变。Willow 芯片的“可验证量子优势”在物理模拟中比经典超级计算机快 13,000 倍，具有药物发现和材料科学的分子结构映射的即时应用。同时，AlphaFold 提供可量化的经济影响，将 I 期药物开发成本降低约 30%，从超过 1 亿美元降至每个候选者 7000 万美元。Isomorphic Labs 已获得近 30 亿美元的制药合作伙伴关系，验证了这一独立于广告的高利润收入流。 地缘政治影响深远。谷歌拥有全球第二多的量子技术专利，其战略知识产权涵盖芯片平铺和错误校正等关键扩展技术。这一知识产权组合创造技术瓶颈，将谷歌定位为寻求部署量子技术的国家必不可少的许可伙伴。结合量子计算的双重用途性质，用于商业和军事应用，谷歌的主导地位超越市场竞争，延伸至国家安全基础设施。这种专有硬件、科学突破和知识产权控制的融合证明了溢价估值合理，随着谷歌从周期性广告依赖转向不可或缺的深度技术基础设施提供商。
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由UDIS_View提供
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.
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由dragonjia提供
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。
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由UDIS_View提供
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。
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由UDIS_View提供
人工智能能否彻底改变医疗保健？你能想象一个由机器诊断疾病并提供个性化治疗方案的未来吗？这个未来并不遥远，人工智能正在彻底改变医疗保健的面貌。在本文中，我们将探讨人工智能如何能够改变医疗保健领域，并重点介绍Google的Med-Gemini的强大能力。 人工智能（AI）与医疗保健的融合为医学创新开启了一个新时代。随着人工智能模型的不断发展，它们在改善患者护理方面的潜力变得越来越明显。Google的Med-Gemini，作为专门为医疗应用设计的一系列人工智能模型，代表了这一领域的重大进步。 Google的Med-Gemini具有先进的能力，包括处理复杂医疗数据的能力、有效推理的能力以及理解长篇文本的能力。这些能力能够在多个医疗保健领域发挥作用，从生成放射学报告到分析病理切片，再到预测疾病风险，Med-Gemini的应用前景广阔，从基础研究到临床实践，都有着巨大的潜力。 然而，人工智能在医疗领域的应用引发了一系列伦理问题，如公平性、透明度和隐私保护。随着人工智能模型变得越来越复杂，解决与偏见、隐私以及工作岗位流失相关的问题变得至关重要。一个平衡的方法，强调人类与人工智能的协作，是确保人工智能用于增强而不是取代人类专业知识的关键。 毫无疑问，医疗保健的未来与人工智能的进步密不可分。通过利用人工智能的力量，我们可以为改善患者结果、加强医学研究以及革命性地改变医疗服务提供方式开辟新的可能性。在我们继续探索人工智能在医学中的潜力时，我们必须以兴奋和责任感共同面对这一旅程。 总之，人工智能与医疗保健的结合代表了这个领域的真正变革。尽管面临伦理挑战，改善患者生活和推动医学进步的机会是巨大的。通过在研究与开发方面的投资，以及专家之间的合作，我们可以利用人工智能的潜力，为所有人打造一个更加健康、公平的未来。
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由MorMedia提供
魔改神奇九转之左右侧中和一下会怎样？MACD是最主流的趋势指标。如果我将TDS和MACD进行融合会怎么样呢？我发现TradingView社区里还没有人发布类似的脚本。我就把这个有趣的实验发出来：融合了TDS的MACD指标！相信会有人喜欢！ 这么做的主要思路是：神奇九转是左侧指标其目的是为了预测，缺点是准确性和误判反转；而MACD是右侧指标，它的目的是为了趋势跟随，缺点是信号延迟。我的初衷是如果将左右侧指标进行一个中和，是否会有一些惊喜的表现呢？ 这个，我就不多说了，是见仁见智的事情，各位可以看图评估吧。 创业板50 ETF 2D行情来自TradingView 宁德时代2D行情来自TradingView 中国医药行情来自TradingView BTCUSDT行情来自TradingView 黄金行情来自TradingView 美债10年收益率行情来自TradingView 这个PINE脚本免费开源发布在TradingView社区，供感兴趣的朋友研究学习：
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由blackcat1402提供
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2018.11.17GooGL短期趋势开始筑底关注反弹 googl今年从7月开始进入回调期，实际大家可以看到在前一周下跌到了前期的趋势线反向延长线，向下来了一个假跌破后拉起但是马上被50周均线压制后跌回趋势线附近，本周多方很好地守住了1068这个前期的重要平台上沿，资金流向也显示GOOGl有反弹的迹象，下周预计继续在1100和1045这个区间筑底盘整，段波的建仓的机会是在回撤到1026附近或者站站稳50周均线，同时也要小心googl后期会来一个双底形态。
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由joewu提供
谷歌上升漸漸乏力, 小心通道頂部压力這個開口通道, 谷歌己經運行了快一年多, 上年9月的啟動後,碰到通道頂部,回調了通道底部大約是升幅的78.6% 如果按同樣的比例計算, 此次探頂回調, 最大可能將要下跌到1185 附近(黃金回調大約50% 的空間) , 如果該區間可以形成動力上沖. 則會再破新高. 否則再次回到1275 區間會形成雙頂的看淡格局. 大家小心. 操作上建議現在開始分批平倉, 持有正股者也可以 SHORT CALL 短期的1300 期權. 收取期權增加利潤. 風險可控. 大家GOOD LUCK !!
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由MACAUPHOENIX提供
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