15 只最佳人工智能股票，到 10 年将增长 100 倍至 2030 倍

在本文中，我们将踏上探索“到 15 年将上涨 100 倍的 2030 只人工智能股票”的旅程。 这些公司是根据市场需求、技术创新、领导力和资金等严格标准精心挑选的。 他们每个人都拥有独特的故事、尖端的产品和服务组合以及颠覆各自行业的潜力。

专业技巧
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了解人工智能 

AI，即人工智能，是指在机器中模拟人类智能。 它涉及创建可以执行通常需要人类智能的任务的计算机程序和系统，例如从经验中学习、识别模式、解决问题和做出决策。

人工智能（AI）行业预计将在未来十年呈指数级增长。 随着人工智能在各个领域得到更广泛的应用，利用人工智能的公司有可能实现巨大的增长。 在本文中，我们分析了 15 家公共人工智能公司，它们可以 可能 100 倍 到 2030 年，基于其技术、市场机会、领导力等的价值。

选择标准

选择有潜力在短短十年内增长百倍的公司并不是一件容易的事。 我们选择这15家人工智能公司的标准非常严格，包括市场需求、技术创新、领导力和投资等因素。 让我们仔细看看这些公司的与众不同之处。

1.英伟达（NVDA）

Nvidia公司 (NVDA）是人工智能（AI）行业前沿的领先公司之一。 虽然该公司因其 GPU 和对游戏的贡献而受到广泛认可，但其 GPU 也已成为人工智能和深度学习应用程序的基本工具。 Nvidia 的 GPU 广泛用于数据中心和超级计算机的人工智能工作负载，使其成为人工智能基础设施领域的关键参与者。

Nvidia 的 AI 相关产品包括 Nvidia 特斯拉 专为人工智能和高性能计算而设计的GPU，以及为人工智能开发提供软件和工具的Nvidia深度学习人工智能平台。 该公司的创新有助于在自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶汽车等领域取得突破。

凭借对人工智能的高度关注，英伟达处于有利地位，可以利用人工智能行业的持续增长。 随着人工智能在各个领域的采用不断扩大，包括医疗保健、自动驾驶汽车和 金融英伟达的人工智能技术很可能在塑造人工智能应用的未来方面发挥至关重要的作用。

展望 2030 年，NVIDIA 股价可能达到每股 1,000 美元，较目前 500 亿美元的市值大幅增长。 这种乐观的前景基于多种因素，包括 NVIDIA 在人工智能、高性能计算、自动驾驶汽车和虚拟宇宙等关键增长市场中的持续领先地位。 这些领域预计将严重依赖 GPU 能力，这是 NVIDIA 的核心优势之一。

优点：

• 在用于 AI/ML 的 GPU 领域占据 90% 以上的市场份额，其中 GPU 擅长并行处理工作负载。
• 针对人工智能的研发和合作伙伴关系进行了大量投资，包括收购顶级人工智能初创公司。
• 在最近的 Hopper GPU 架构等平台上拥有良好的创新记录。
• 蓝筹 客户群涵盖云计算、汽车、医疗保健、金融服务等领域
• 优秀的领导团队 首席执行官黄仁勋.

缺点：

• 来自英特尔和 AMD 在 GPU 和人工智能加速器方面的潜在竞争。
• 随着公司的发展，监管面临挑战。
• 每年需要持续大量的研发支出，估计为 3-4 亿美元。

2。 IBM

IBM 是人工智能研究的早期先驱，并将人工智能应用于其企业软件和咨询业务。 凭借数十年的人工智能研究经验，IBM 开发了 Watson 人工智能平台，并在危险边缘击败了人类冠军！ 2011 年。如今，IBM 在 Watson Assistant 聊天机器人、供应链优化和预测分析产品等领域利用人工智能。

作为值得信赖的企业品牌，IBM 在金融、医疗保健、政府等严格监管领域的特定行业 AI 用例方面拥有深厚的专业知识。 收购红帽也增强了其混合云和人工智能解决方案能力。 如果 IBM 能够通过在企业人工智能应用领域的领先地位，超越传统硬件/IT 服务，实现其品牌认知的现代化，那么到 140 年，其股价可能会从目前 2030 亿美元的市值翻一番。但传统业务的衰退以及将其开创性研究转化为商业成功方面仍然面临挑战。

优点：

• 人工智能研究的先驱可以追溯到 1950 世纪 XNUMX 年代。 大量人工智能专利组合。
• 通过 Watson 提供跨行业应用的人工智能企业解决方案的值得信赖的提供商。
• 混合云解决方案专为 IBM 有合作关系的高度监管行业量身定制。
• 红帽收购提供了容器和 Kubernetes 功能来支持企业人工智能。

缺点：

• 传统业务和大型机收入下降。
• 组织结构复杂。
• 超越硬件基础设施根源的现代化品牌认知度面临挑战。

3.亚马逊（AMZN）

Amazon () 凭借 AWS 主导公有云市场，提供 AI 工作负载所需的可扩展计算能力。 它还将人工智能应用于其大规模的电子商务业务。

Amazon Web Services (AWS) 提供行业领先的 AI 服务和工具，允许组织在云上构建 AI 应用程序。 这包括 SageMaker 等用于开发的服务 机器学习模型、用于构建对话界面的 Lex、用于添加图像和视频分析的 Rekognition 以及用于创建预测分析模型的 Forecast。

AWS 使公司可以轻松利用先进的人工智能功能，而无需大量投资本地基础设施。 鉴于亚马逊的持续增长和对公共云服务的需求，AWS 有望从未来人工智能工作负载向云的迁移中获得巨大收益。 大量的电子商务和购物数据也为亚马逊开发以零售为中心的人工智能提供了优势。

人们普遍需要可扩展的云基础设施来运行计算密集型人工智能工作负载，这使得 AWS 成为未来十年主导人工智能云领域的领跑者。 一项预测估计，到 2030 年，由于 AWS 在企业人工智能采用中的核心作用，亚马逊股票可能会达到每股 5,000 美元。

优点：

• 云基础设施市场份额已超过 30%，并且每年增长超过 30%。
• SageMaker、Lex、Rekognition 等领先的 AI 云产品以及强大的 AI 计算功能。
• 投入大量资源用于研发和人工智能人才，数千名员工专注于人工智能。
• 电子商务数据为零售和供应链人工智能提供了优势。
• 广泛的生态系统，包括 Alexa 等消费者智能设备。

缺点：

• 云计算领域竞争加剧 微软 和谷歌。
• 数据中心资本支出需要持续大量支出。

4.C3.ai（人工智能）

C3.ai 提供一整套企业人工智能软件，包括用于人工智能应用程序开发、机器学习和管理人工智能项目的工具。

C3 AI 套件允许组织通过处理数据预处理、特征工程、 模型训练和监控。 这有助于克服大规模实施人工智能时面临的许多挑战。

C3.ai 拥有深厚的专业知识，可将人工智能应用于石油/天然气、航空航天、化学品和其他复杂行业的 100 多家客户的预测性维护等行业用例。 其模型驱动架构还简化了人工智能模型的开发和维护。

虽然 C3.ai 面临竞争加剧的风险，但随着越来越多的公司加速采用人工智能，其在提供集成企业人工智能软件平台方面的先发优势提供了增长跑道。 到 250 年，该股有可能达到 2030 美元，比目前 10 亿美元的市值增长近 3 倍。

优点：

• 提供集成企业人工智能软件套件的先行者。
• 拥有用于预测性维护、供应链、客户参与用例的企业人工智能方面的专业知识。
• 与主要云提供商的牢固关系，例如 微软Azure.
• 石油/天然气、化工、航空航天和其他复杂领域的庞大客户群。

缺点：

• 随着个别项目的完成，客户流失风险较高。
• 未经证实的吸引力扩展到 CRM 等新产品领域。
• 开发端到端人工智能平台的科技巨头的竞争加剧。

5.美光科技（MU）

美光科技 制造先进的内存和存储解决方案，对于人工智能模型训练和推理所需的快速数据访问至关重要。 美光生产 DRAM 和闪存存储芯片，这些芯片是为需要快速处理大量数据的人工智能工作负载提供动力所不可或缺的。 其内存和存储解决方案专为处理 AI/ML 数据密集型工作负载而构建。

该公司已与人工智能生态系统的主要参与者建立了合作伙伴关系，包括 NVIDIA、英特尔、IBM、谷歌、微软和亚马逊。 随着人工智能的采用，对内存和数据存储的需求不断扩大，它处于有利的位置，可以实现增长。

美光的目标是继续推出专为人工智能应用定制的更快、更高容量的内存和存储创新。 如果成功，美光科技的股价到 350 年可能会达到 2030 美元，在人工智能数据基础设施的核心作用的推动下，比现在增长 4-5 倍。

优点：

• 专为数据密集型人工智能工作负载量身定制的高性能 DRAM 和闪存存储的领先供应商。
• 与 NVIDIA、Intel、IBM、AWS 等人工智能领导者建立战略合作伙伴关系，提供优化的数据中心解决方案。
• 随着人工智能/机器学习、自主系统、物联网推动对实时数据分析的需求，强劲的需求预测。
• 内存和存储技术方面的广泛知识产权和创新。

缺点：

• 目前面临严重的芯片短缺、物流/供应链挑战。
• 存储芯片价格的周期性下滑可能会持续。
• 竞争压力来自 韩国 和中国企业。

6. 字母 (GOOGL)

字母是 Google 和 DeepMind 的母公司，作为人工智能研究以及在其产品和服务中应用人工智能的先驱，拥有独特的地位。 Alphabet 花费数十亿美元进行基础和应用人工智能研究 谷歌研究、谷歌大脑、DeepMind、Waymo 等部门。 这些实验室发表自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等领域的开创性工作。

该公司还拥有来自数十亿谷歌用户的无与伦比的数据资源以及搜索、地图、YouTube等产品，以改进其人工智能算法。 谷歌搜索 特别是应该受益于更先进的 NLP 和推荐引擎。

凭借其人工智能能力，Alphabet 在广告、云计算、自动驾驶汽车和智能家居设备等领域拥有增长机会。 然而，吸引和留住人工智能人才 大科技 竞争对手将具有挑战性。 对隐私和反垄断做法加强监管审查也带来了风险。

优点：

• 人工智能研究领域的全球领导者 DeepMind、Google Brain、Waymo 和其他 Alphabet 实验室。
• 来自消费者服务的大量数据，例如 搜索、地图、YouTube 等
• 搜索广告业务将受益于更先进的NLP和推荐。
• Waymo 在自动驾驶汽车技术和服务领域处于领先地位。
• 值得信赖的消费者品牌提供了扩展智能家居人工智能的途径。

缺点：

• 招聘和留住全球顶尖人工智能研究人才面临挑战。
• 不道德地或在没有适当控制的情况下应用人工智能可能会出现失误。
• 加强对隐私和市场力量问题的监管。

7.元平台（META）

元平台前身为 Facebook，利用领先的人工智能进行有针对性的社交媒体广告及其对元宇宙虚拟世界的愿景。 Meta在人工智能研究上投入巨资 改善广告定位、开发自然语言处理、推进计算机视觉技术并推动其未来的元宇宙雄心。

Facebook 人工智能研究实验室等举措突破了机器学习能力的界限。 在社交媒体方面， 元 可以利用 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 等平台的海量用户数据优势来训练和完善 AI 算法。 拟议的元宇宙的 VR/AR 技术工作也依赖于创新的人工智能应用。

如果 Meta 能够实现其愿景 沉浸式虚拟世界 该平台由栩栩如生的化身、逼真的模拟环境和无缝的 VR/AR 硬件提供支持，其目前的市场估值可能会大幅增长，超过 800 亿美元。 但 Meta 面临着品牌声誉挑战、潜在的人工智能道德问题以及未来计划的不确定执行风险。

优点：

• 对长期“登月”人工智能押注的大规模投资，例如通用人工智能和思想到文本接口。
• 最先进的自然语言处理研究以及现实数字化身和世界的突破。
• 来自 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 和 Oculus 的无与伦比的用户数据用于训练 AI 算法。
• 人工智能在定向广告和元宇宙工作中的创新应用。

缺点：

• 围绕个人数据使用和道德人工智能实践的隐私问题。
• 在反垄断指控中，监管审查仍然严格。
• 在预期的时间内实现元宇宙愿景的执行挑战。

8. 苹果 (AAPL)

Apple 以其将人工智能无缝集成到其硬件产品、软件和服务中的设计能力而闻名。 Apple 使用 AI 来增强 Siri、照片、相机应用、Safari 推荐、App Store 等产品的体验。 神经引擎等专有芯片与软件的紧密集成使苹果在消费者人工智能领域占据了优势。

该公司还拥有庞大的富裕用户群，他们愿意为人工智能驱动的直观、易于使用的设备支付高价。 苹果通过在设备上而不是在云端执行大部分人工智能处理来保护用户隐私。

在不断增长的消费设备和服务中保持创新动力对于苹果在 2030 年及以后保持作为人工智能驱动的高端消费品牌的主导地位至关重要。

优点：

• 使用人工智能增强跨产品/服务的直观用户体验的良好记录。
• 对具有神经引擎集成的人工智能芯片进行行业领先的投资。
• 忠诚的用户群愿意支付高价 人工智能驱动的苹果生态系统.
• 通过在设备上而不是在云端处理人工智能来保护隐私。

缺点：

• 人们对通过人工智能创新不断取悦消费者抱有很高的期望。
• 潜在的法规限制基于用户数据的个性化和有针对性的服务。
• 较短的产品周期迫使团队不断实现人工智能进步。

9.符号（SYM）

象征性的 提供支持人工智能的机器人自动化系统，用于优化仓库履行等供应链运营。Symbotic 正在开创一种使用人工智能软件和机器人技术实现供应链自动化的新方法。 他们的集成系统在研发方面领先竞争对手 10 年以上。

主要客户包括沃尔玛，该公司正在数十个配送中心推广 Symbotic 的系统。 Symbotic 拥有价值 9 亿美元的现代化仓库基础设施潜在市场，旨在打破过时的现状。

如果 Symbotic 能够扩大制造和运营规模以抓住这一巨大机遇，其股价可能会比目前 8 亿美元的估值上涨 3 倍。 但执行力 风险依然存在 跨地域扩展。

优点：

• 供应链自动化估计有 9 亿美元的巨大市场机会。
• 专有的集成人工智能软件和机器人系统。
• 超过 10 年的专有研发技术。
• 赢得主要客户，包括在沃尔玛仓库中进行推广。

缺点：

• 制造限制可能会减慢推出速度并限制收入。
• 扩大销售、服务和支持具有挑战性。
• 来自各种机器人和仓库自动化初创公司的新兴竞争。

10.博通（AVGO）

博通 是网络、宽带、无线通信和数据中心基础设施半导体解决方案的领导者，这些解决方案对推进人工智能功能至关重要。 Broadcom 为数据中心生产专门的人工智能加速器和芯片，为大规模人工智能工作负载提供支持。 其连接和网络解决方案还支持云计算和处理人工智能服务的 5G 网络的高速数据传输。

通过收购，博通积累了广泛的半导体专利组合，为数据中心、网络、宽带和无线通信等技术提供支持。 其芯片被集成到领先 OEM 厂商的产品中。

如果当前的增长催化剂（如 5G 基础设施推出、物联网扩张和蓬勃发展的云需求）继续下去，博通在提供关键半导体方面的关键作用可能会证明到 2 年其估值将达到目前 3 亿美元以上的 250-2030 倍。

优点：

• 为超大规模数据中心提供人工智能功能的芯片提供关键任务。
• 战略定位于数据中心、5G 无线和云计算等长期增长市场。
• 拥有成功并购的良好记录。
• 受人尊敬的老领导团队。
• 高利润率和可观的自由现金流产生。

缺点：

• 吸收大型被收购公司面临整合挑战。
• 半导体行业需求周期性波动。
• Apple 的客户集中度较高的风险。

11.埃森哲（ACN）

Accenture 是一家领先的技术咨询公司，指导企业进行数字化转型，包括应用人工智能来改进业务流程和决策。

埃森哲利用其在《财富》全球 80 强企业中超过 500% 的客户值得信赖的顾问地位，指导客户完成重大技术转型和人工智能采用。 它通过收购和合作来调整其专业知识，以利用最新的技术浪潮。

该公司在金融、医疗保健、零售、通信、软件等领域实施人工智能解决方案方面拥有丰富的行业经验。 埃森哲还与微软、AWS、 谷歌云和英伟达。

如果埃森哲能够继续提供差异化​​的产品，并在人工智能咨询服务和解决方案领域获得市场份额，那么到 200 年，其股价可能会比目前 2030 亿美元以上的估值增加两倍。

优点：

• 超过 80% 的财富全球 500 强企业值得信赖的数字化转型和人工智能战略顾问。
• 跨行业实施企业人工智能解决方案的行业专业知识。
• 与领先的人工智能公司建立了牢固的合作伙伴关系。
• 利用新兴企业技术的良好记录。
• 全球交付模式为近 700,000 名专业人士提供服务。

缺点：

• 科技公司面临留住顶尖创意人才的挑战。
• 低成本离岸竞争加剧。
• 咨询市场竞争激烈。

12.现在服务（NOW）

ServiceNow 是基于云的数字工作流程平台的领导者，融合了人工智能聊天机器人和机器学习等功能，使企业更加高效、敏捷和响应迅速。 ServiceNow 提供关键的工作流程自动化平台，用于管理服务交付、IT 运营、人力资源等。 该公司还扩展到客户服务管理和员工自助服务。

该平台融合了各种人工智能功能，包括智能聊天机器人、自然语言处理和基于机器学习算法的优先级。 鉴于较高的客户保留率和扩张率，ServiceNow 享有强劲的重复收入。

ServiceNow 的关键任务角色自动化了基本工作流程，使其能够很好地驾驭人工智能采用变革企业运营的浪潮。 分析师估计，到 70 年，其目前 400 亿美元的估值可能会达到 2030 亿美元。

优点：

• 领先的基于云的工作流程平台提供商，深受 80% 的财富 500 强企业信赖。
• IT 服务管理等平台融合了人工智能聊天机器人、NLP 和机器学习。
• 非常高的客户保留率和满意度得分。
• 自然用地拓展商业模式。
• 财务状况强劲，经常性收入超过 90%，自由现金流利润率超过 25%。

缺点：

• 面临来自较小的工作流程自动化供应商的竞争。
• 考虑到企业的重点，扩大销售和营销的成本高昂。
• 优化所获得的技术的集成面临挑战。

13.Alteryx（AYX）

Alteryx 为专注于业务用户的数据分析、数据科学和流程自动化提供领先的低代码自动化平台。Alteryx 使客户能够利用自动化和分析功能，而无需高级功能 数据科学 技能。 这种“公民数据科学”的关注与直观的低代码工具相结合，为增长提供了一条漫长的道路。

该公司展示了强大的执行力，吸引了全球 7,000 多家客户。 其土地和扩张模式导致了非常高的以美元计的净收入保留率。

随着越来越多的企业致力于数据驱动，如果 Alteryx 能够保持其在分析流程自动化领域的领先地位，那么到 6 年，其增长轨迹可能会达到目前 5 亿美元估值的 2030 倍或更多。

优点：

• 低代码自动化平台需要最少的数据科学技能。
• 用户友好的工具赋予公民权力 数据科学家.
• 强劲的增长势头以及拥有超过 7,000 家客户的土地和扩张势头。
• 战略合作伙伴关系显着扩大了平台的覆盖范围。
• 灵活的云或本地部署模型。

缺点：

• 竞争性低/无代码人工智能自动化工具的出现。
• 随着企业数据实践的成熟，流失风险。
• 相对利基的产品仅专注于分析和数据准备。

14.UiPath（路径）

UiPath 是一家提供机器人流程自动化 (RPA) 软件的创新者，旨在使用人工智能驱动的机器人自动执行重复的业务流程和工作流程。 UiPath 是快速增长的全球 RPA 软件市场的领导者，预计到 20 年将超过 2025 亿美元。其复杂的平台融合了人工智能和机器学习，以增强流程自动化。

该公司已拥有超过 8,000 个组织的庞大客户群，涉及银行、金融服务、医疗保健、零售和其他垂直领域。 由于客户不断扩大使用案例，其净收入保留率持续超过 90%。

随着越来越多的公司采用 RPA 进行数字化运营转型，如果 UiPath 能够保持其领先地位，那么到 4 年，其股价可能会从目前的 17 亿美元估值增长 2030 倍。

优点：

• 领先的 RPA 软件供应商，拥有全面的featured 自动化平台。
• 结合人工智能和机器学习技术来改进和扩展自动化。
• 主要行业的 8,000 多家客户。
• 90%+ 净收入保留率。
• 创始人带来 RPA 领域的专业知识。

缺点：

• 面临来自微软等进入 RPA 市场的大型供应商的日益激烈的竞争。
• 业务严重依赖合作伙伴的实施服务。
• 国际销售扩张增加了复杂性。

15. 数据机器人（DATAR）

DataRobot 提供端到端的企业人工智能平台，使组织能够构建、部署和管理机器学习模型。 DataRobot 旨在引领快速增长的行业 企业人工智能平台市场 其为企业用户量身定制的端到端解决方案。 其机器学习自动化、MLOps 和模型管理使其与替代方案区分开来。

该公司在包括超过 20% 的财富 50 强客户在内的主要客户中获得了强大的吸引力。它与 Snowflake、AWS 和 NVIDIA 的合作伙伴关系扩大了对下一代数据基础设施的访问。 

如果 DataRobot 能够在人工智能采用激增的情况下保持其势头，那么到 6 年，其最后 30 亿美元的私人估值可能会达到 2030 亿美元以上，即增长 5 倍。 但公司必须保持增长和盈利能力。

优点：

• 跨越模型生命周期的端到端企业人工智能平台。
• MLOps 和自动化功能减少了数据科学的繁重工作。
• 超过 20% 的财富 50 强企业是客户以及主要合作伙伴。
• 云原生 SaaS 模型支持协作和扩展。
• 目前收入正以 30% 以上的速度增长。

缺点：

• 来自 AWS、GCP 和 Microsoft 等大型供应商的激烈竞争。
• IPO后保持高收入增长和利润率的压力。
• 目前大部分收入来自美洲。

15家人工智能公司对比

下面的比较表总结了所分析的 15 家上市公司的关键信息，这些公司的价值在人工智能的推动下到 100 年可能会增长 2030 倍：

公司	断续器	2022价格	2022 年市值	2030 年潜在价格	2030 年潜在市值	核心业务
Nvidia公司	NVDA	$455	$ 1.14T	$1000	$ 2.5T	适用于 AI 和元宇宙的 GPU
IBM	IBM	$148	$ 134B	$250	$ 250B	企业人工智能软件和咨询
Amazon	AMZN	$138	$ 1.4T	$5000	$ 5T	公有云和电商人工智能
C3.ai	AI	$28	$ 3B	$250	$ 25B	企业人工智能软件
微米	MU	$70	$ 77B	$350	$ 350B	内存和 数据存储 对于人工智能
字母	GOOGL	$136	$ 1.7T	$450	$ 4.5T	人工智能研究和互联网服务
元	目标	$298	$ 769B	$850	$ 2.25T	支持人工智能的元宇宙和数字广告
Apple	AAPL	$178	$ 2.8T	$500	$ 5T	人工智能消费电子产品和服务
象征性的	SYM	$36	$ 3B	$200	$ 25B	支持人工智能的供应链自动化
博通	AVGO	$858	$ 354B	$2000	$ 800B	用于人工智能基础设施的半导体
Accenture	ACN	$325	$ 218B	$850	$ 600B	人工智能咨询服务和解决方案
ServiceNow	现在	$600	$ 122B	$2000	$ 400B	人工智能驱动的工作流程自动化软件
Alteryx	艾克斯	$35	$ 2B	$200	$ 15B	自动化数据分析和流程自动化平台
UiPath	PATH	$16	$ 9B	$100	$ 50B	机器人过程自动化软件
DataRobot	达达	$32美元*/年	$ 6B *	$150	$ 30B	企业人工智能和机器学习平台

常见问题

风险包括投机增长、竞争、人工智能采用缓慢、监管、经济状况和计算的转变。

拥有研究实验室、独特数据、人工智能芯片、基础设施和软硬件集成的公司表现出色。

重点关注增长、财务和人工智能性能，例如数据量、准确性、速度和客户采用率。

使用自下而上的方法，对市场规模、竞争、经济、进入壁垒和风险情景进行建模。

混合是最好的。 初创公司提供增长，而巨头则为人工智能增长提供稳定性和资源。

包起来

对于投资者来说，随着人工智能改变全球经济的业务开展方式和创造价值的方式，支持当今开发持久人工智能竞争优势的公司可能会在未来产生指数级回报。 然而，即使对于前景光明的人工智能纯业务来说，实现类似于 100 倍回报的极端上升空间仍然极具挑战性。 构建一个能够抵御波动的平衡投资组合，加上对推动人工智能未来的平台的长期信念，提供了最佳策略。

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