15 只最佳人工智能股票，到 10 年將增長 100 倍至 2030 倍

在本文中，我們將踏上探索“到 15 年將上漲 100 倍的 2030 只人工智能股票”的旅程。 這些公司是根據市場需求、技術創新、領導力和資金等嚴格標準精心挑選的。 他們每個人都擁有獨特的故事、尖端的產品和服務組合以及顛覆各自行業的潛力。

專業提示
1. 發現 20家最值得考慮投資的人工智能初創公司.
2. 無論您是企業家還是技術愛好者，此列表都提供了一系列創新機會 睡覺時賺錢.
3. 在投資遊戲中保持領先地位並探索我們精心策劃的清單 年回報率排名前 10 位的人工智能公司股票 在2023。

了解人工智能 

AI，即人工智能，是指在機器中模擬人類智能。 它涉及創建可以執行通常需要人類智能的任務的計算機程序和系統，例如從經驗中學習、識別模式、解決問題和做出決策。

人工智能（AI）行業預計將在未來十年呈指數級增長。 隨著人工智能在各個領域得到更廣泛的應用，利用人工智能的公司有可能實現巨大的增長。 在本文中，我們分析了 15 家公共人工智能公司，它們可以 可能 100 倍 到 2030 年，基於其技術、市場機會、領導力等的價值。

選擇標準

選擇有潛力在短短十年內增長百倍的公司並不是一件容易的事。 我們選擇這15家人工智能公司的標準非常嚴格，包括市場需求、技術創新、領導力和投資等因素。 讓我們仔細看看這些公司的與眾不同之處。

1.英偉達（NVDA）

Nvidia公司 (NVDA）是人工智能（AI）行業前沿的領先公司之一。 雖然該公司因其 GPU 和對遊戲的貢獻而受到廣泛認可，但其 GPU 也已成為人工智能和深度學習應用程序的基本工具。 Nvidia 的 GPU 廣泛用於數據中心和超級計算機的人工智能工作負載，使其成為人工智能基礎設施領域的關鍵參與者。

Nvidia 的 AI 相關產品包括 Nvidia 特斯拉 專為人工智能和高性能計算而設計的GPU，以及為人工智能開發提供軟件和工具的Nvidia深度學習人工智能平台。 該公司的創新有助於在自然語言處理、計算機視覺和自動駕駛汽車等領域取得突破。

憑藉對人工智能的高度關注，英偉達處於有利地位，可以利用人工智能行業的持續增長。 隨著人工智能在各個領域的採用不斷擴大，包括醫療保健、自動駕駛汽車和 金融英偉達的人工智能技術很可能在塑造人工智能應用的未來方面發揮至關重要的作用。

展望 2030 年，NVIDIA 股價可能達到每股 1,000 美元，較目前 500 億美元的市值大幅增長。 這種樂觀的前景基於多種因素，包括 NVIDIA 在人工智能、高性能計算、自動駕駛汽車和虛擬宇宙等關鍵增長市場中的持續領先地位。 這些領域預計將嚴重依賴 GPU 能力，這是 NVIDIA 的核心優勢之一。

優點：

• 在用於 AI/ML 的 GPU 領域佔據 90% 以上的市場份額，其中 GPU 擅長並行處理工作負載。
• 針對人工智能的研發和合作夥伴關係進行了大量投資，包括收購頂級人工智能初創公司。
• 在最近的 Hopper GPU 架構等平台上擁有良好的創新記錄。
• 藍籌 客戶群涵蓋雲計算、汽車、醫療保健、金融服務等領域
• 優秀的領導團隊 CEO 黃仁勳.

缺點：

• 來自英特爾和 AMD 在 GPU 和人工智能加速器方面的潛在競爭。
• 隨著公司的發展，監管面臨挑戰。
• 每年需要持續大量的研發支出，估計為 3-4 億美元。

2。 IBM

IBM 是人工智能研究的早期先驅，並將人工智能應用於其企業軟件和諮詢業務。 憑藉數十年的人工智能研究經驗，IBM 開發了 Watson 人工智能平台，並在危險邊緣擊敗了人類冠軍！ 2011 年。如今，IBM 在 Watson Assistant 聊天機器人、供應鏈優化和預測分析產品等領域利用人工智能。

作為值得信賴的企業品牌，IBM 在金融、醫療保健、政府等嚴格監管領域的特定行業 AI 用例方面擁有深厚的專業知識。 收購紅帽也增強了其混合雲和人工智能解決方案能力。 如果IBM 能夠通過在企業人工智能應用領域的領先地位，超越傳統硬件/IT 服務，實現其品牌認知的現代化，那麼到140 年，其股價可能會從目前2030 億美元的市值翻一番。但傳統業務的衰退以及將其開創性研究轉化為商業成功方面仍然面臨挑戰。

優點：

• 人工智能研究的先驅可以追溯到 1950 世紀 XNUMX 年代。 大量人工智能專利組合。
• 通過 Watson 提供跨行業應用的人工智能企業解決方案的值得信賴的提供商。
• 混合雲解決方案專為 IBM 有合作關係的高度監管行業量身定制。
• 紅帽收購提供了容器和 Kubernetes 功能來支持企業人工智能。

缺點：

• 傳統業務和大型機收入下降。
• 組織結構複雜。
• 超越硬件基礎設施根源的現代化品牌認知度面臨挑戰。

3.亞馬遜（AMZN）

Amazon () 憑藉 AWS 主導公有云市場，提供 AI 工作負載所需的可擴展計算能力。 它還將人工智能應用於其大規模的電子商務業務。

Amazon Web Services (AWS) 提供行業領先的 AI 服務和工具，允許組織在雲上構建 AI 應用程序。 這包括 SageMaker 等用於開發的服務 機器學習模型、用於構建對話界面的 Lex、用於添加圖像和視頻分析的 Rekognition 以及用於創建預測分析模型的 Forecast。

AWS 使公司可以輕鬆利用先進的人工智能功能，而無需大量投資本地基礎設施。 鑑於亞馬遜的持續增長和對公共雲服務的需求，AWS 有望從未來人工智能工作負載向雲的遷移中獲得巨大收益。 大量的電子商務和購物數據也為亞馬遜開發以零售為中心的人工智能提供了優勢。

人們普遍需要可擴展的雲基礎設施來運行計算密集型人工智能工作負載，這使得 AWS 成為未來十年主導人工智能雲領域的領跑者。 一項預測估計，到 2030 年，由於 AWS 在企業人工智能採用中的核心作用，亞馬遜股票可能會達到每股 5,000 美元。

優點：

• 雲基礎設施市場份額已超過 30%，並且每年增長超過 30%。
• SageMaker、Lex、Rekognition 等領先的 AI 雲產品以及強大的 AI 計算功能。
• 投入大量資源用於研發和人工智能人才，數千名員工專注於人工智能。
• 電子商務數據為零售和供應鏈人工智能提供了優勢。
• 廣泛的生態系統，包括 Alexa 等消費者智能設備。

缺點：

• 雲計算領域競爭加劇 Microsoft微軟 和谷歌。
• 數據中心資本支出需要持續大量支出。

4.C3.ai（人工智能）

C3.ai 提供一整套企業人工智能軟件，包括人工智能應用程序開發、機器學習和管理人工智能項目的工具。

C3 AI 套件允許組織通過處理數據預處理、特徵工程、 模型訓練和監控。 這有助於克服大規模實施人工智能時面臨的許多挑戰。

C3.ai 擁有深厚的專業知識，可將人工智能應用於石油/天然氣、航空航天、化學品和其他復雜行業的 100 多家客戶的預測性維護等行業用例。 其模型驅動架構還簡化了人工智能模型的開發和維護。

雖然 C3.ai 面臨競爭加劇的風險，但隨著越來越多的公司加速採用人工智能，其在提供集成企業人工智能軟件平台方面的先發優勢提供了增長跑道。 到 250 年，該股有可能達到 2030 美元，比目前 10 億美元的市值增長近 3 倍。

優點：

• 提供集成企業人工智能軟件套件的先行者。
• 擁有用於預測性維護、供應鏈、客戶參與用例的企業人工智能方面的專業知識。
• 與主要雲提供商的牢固關係，例如 Microsoft Azure.
• 石油/天然氣、化工、航空航天和其他復雜領域的龐大客戶群。

缺點：

• 隨著個別項目的完成，客戶流失風險較高。
• 未經證實的吸引力擴展到 CRM 等新產品領域。
• 開發端到端人工智能平台的科技巨頭的競爭加劇。

5.美光科技（MU）

美光科技 製造先進的內存和存儲解決方案，對於人工智能模型訓練和推理所需的快速數據訪問至關重要。 美光生產 DRAM 和閃存存儲芯片，這些芯片是為需要快速處理大量數據的人工智能工作負載提供動力所不可或缺的。 其內存和存儲解決方案專為處理 AI/ML 數據密集型工作負載而構建。

該公司已與人工智能生態系統的主要參與者建立了合作夥伴關係，包括 NVIDIA、英特爾、IBM、谷歌、微軟和亞馬遜。 隨著人工智能的採用，對內存和數據存儲的需求不斷擴大，它處於有利的位置，可以實現增長。

美光的目標是繼續推出專為人工智能應用定制的更快、更高容量的內存和存儲創新。 如果成功，美光科技的股價到 350 年可能會達到 2030 美元，在人工智能數據基礎設施的核心作用的推動下，比現在增長 4-5 倍。

優點：

• 專為數據密集型人工智能工作負載量身定制的高性能 DRAM 和閃存存儲的領先供應商。
• 與 NVIDIA、Intel、IBM、AWS 等人工智能領導者建立戰略合作夥伴關係，提供優化的數據中心解決方案。
• 隨著人工智能/機器學習、自主系統、物聯網推動對實時數據分析的需求，強勁的需求預測。
• 內存和存儲技術方面的廣泛知識產權和創新。

缺點：

• 目前面臨嚴重的芯片短缺、物流/供應鏈挑戰。
• 存儲芯片價格的周期性下滑可能會持續。
• 競爭壓力來自 韓國 和中國企業。

6. 字母表（GOOGL）

字母是 Google 和 DeepMind 的母公司，作為人工智能研究以及在其產品和服務中應用人工智能的先驅，擁有獨特的地位。 Alphabet 花費數十億美元進行基礎和應用人工智能研究 谷歌研究、谷歌大腦、DeepMind、Waymo 等部門。 這些實驗室發表自然語言處理、計算機視覺、機器人技術等領域的開創性工作。

該公司還擁有來自數十億谷歌用戶的無與倫比的數據資源以及搜索、地圖、YouTube等產品，以改進其人工智能算法。 谷歌搜索 特別是應該受益於更先進的 NLP 和推薦引擎。

憑藉其人工智能能力，Alphabet 在廣告、雲計算、自動駕駛汽車和智能家居設備等領域擁有增長機會。 然而，吸引和留住人工智能人才 大科技 競爭對手將具有挑戰性。 對隱私和反壟斷做法加強監管審查也帶來了風險。

優點：

• 人工智能研究領域的全球領導者 DeepMind、Google Brain、Waymo 和其他 Alphabet 實驗室。
• 來自消費者服務的大量數據，例如 檢索、地圖、YouTube 等
• 搜索廣告業務將受益於更先進的NLP和推薦。
• Waymo 在自動駕駛汽車技術和服務領域處於領先地位。
• 值得信賴的消費者品牌提供了擴展智能家居人工智能的途徑。

缺點：

• 招聘和留住全球頂尖人工智能研究人才面臨挑戰。
• 不道德地或在沒有適當控制的情況下應用人工智能可能會出現失誤。
• 加強對隱私和市場力量問題的監管。

7.元平台（META）

元平台前身為 Facebook，利用領先的人工智能進行有針對性的社交媒體廣告及其對元宇宙虛擬世界的願景。 Meta在人工智能研究上投入巨資 改善廣告定位、開發自然語言處理、推進計算機視覺技術並推動其未來的元宇宙雄心。

Facebook 人工智能研究實驗室等舉措突破了機器學習能力的界限。 在社交媒體方面， Meta 可以利用 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 等平台的海量用戶數據優勢來訓練和完善 AI 算法。 擬議的元宇宙的 VR/AR 技術工作也依賴於創新的人工智能應用。

如果 Meta 能夠實現其願景 沉浸式虛擬世界 該平台由栩栩如生的化身、逼真的模擬環境和無縫的 VR/AR 硬件提供支持，其目前的市場估值可能會大幅增長，超過 800 億美元。 但 Meta 面臨著品牌聲譽挑戰、潛在的人工智能道德問題以及未來計劃的不確定執行風險。

優點：

• 對長期“登月”人工智能押注的大規模投資，例如通用人工智能和思想到文本接口。
• 最先進的自然語言處理研究以及現實數字化身和世界的突破。
• 來自 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 和 Oculus 的無與倫比的用戶數據用於訓練 AI 算法。
• 人工智能在定向廣告和元宇宙工作中的創新應用。

缺點：

• 圍繞個人數據使用和道德人工智能實踐的隱私問題。
• 在反壟斷指控中，監管審查仍然嚴格。
• 在預期的時間內實現元宇宙願景的執行挑戰。

8. 蘋果 (AAPL)

蘋果 以其將人工智能無縫集成到其硬件產品、軟件和服務中的設計能力而聞名。 Apple 使用 AI 來增強 Siri、照片、相機應用、Safari 推薦、App Store 等產品的體驗。 神經引擎等專有芯片與軟件的緊密集成使蘋果在消費者人工智能領域佔據了優勢。

該公司還擁有龐大的富裕用戶群，他們願意為人工智能驅動的直觀、易於使用的設備支付高價。 蘋果通過在設備上而不是在雲端執行大部分人工智能處理來保護用戶隱私。

在不斷增長的消費設備和服務中保持創新動力對於蘋果在 2030 年及以後保持作為人工智能驅動的高端消費品牌的主導地位至關重要。

優點：

• 使用人工智能增強跨產品/服務的直觀用戶體驗的良好記錄。
• 對具有神經引擎集成的人工智能芯片進行行業領先的投資。
• 忠誠的用戶群願意支付高價 人工智能驅動的蘋果生態系統.
• 通過在設備上而不是在雲端處理人工智能來保護隱私。

缺點：

• 人們對通過人工智能創新不斷取悅消費者抱有很高的期望。
• 潛在的法規限制基於用戶數據的個性化和有針對性的服務。
• 較短的產品週期迫使團隊不斷實現人工智能進步。

9.符號（SYM）

象徵性的 提供支持人工智能的機器人自動化系統，用於優化倉庫履行等供應鏈運營。Symbotic 正在開創一種使用人工智能軟件和機器人技術實現供應鏈自動化的新方法。 他們的集成系統在研發方面領先競爭對手 10 年以上。

主要客戶包括沃爾瑪，該公司正在數十個配送中心推廣 Symbotic 的系統。 Symbotic 擁有價值 9 億美元的現代化倉庫基礎設施潛在市場，旨在打破過時的現狀。

如果 Symbotic 能夠擴大製造和運營規模以抓住這一巨大機遇，其股價可能會比目前 8 億美元的估值上漲 3 倍。 但執行力 風險依然存在 跨地域擴展。

優點：

• 供應鏈自動化估計有 9 億美元的巨大市場機會。
• 專有的集成人工智能軟件和機器人系統。
• 超過 10 年的專有研發技術。
• 贏得主要客戶，包括在沃爾瑪倉庫中進行推廣。

缺點：

• 製造限制可能會減慢推出速度並限制收入。
• 擴大銷售、服務和支持具有挑戰性。
• 來自各種機器人和倉庫自動化初創公司的新興競爭。

10.博通（AVGO）

博通 是網絡、寬帶、無線通信和數據中心基礎設施半導體解決方案的領導者，這些解決方案對推進人工智能功能至關重要。 Broadcom 為數據中心生產專門的人工智能加速器和芯片，為大規模人工智能工作負載提供支持。 其連接和網絡解決方案還支持雲計算和處理人工智能服務的 5G 網絡的高速數據傳輸。

通過收購，博通積累了廣泛的半導體專利組合，為數據中心、網絡、寬帶和無線通信等技術提供支持。 其芯片被集成到領先 OEM 廠商的產品中。

如果5G 基礎設施推出、物聯網擴張和蓬勃發展的雲需求等當前增長催化劑持續下去，博通在提供關鍵半導體方面的關鍵作用可能會證明到2 年其估值將達到目前3 億美元以上的250- 2030 倍。

優點：

• 為超大規模數據中心提供人工智能功能的芯片提供關鍵任務。
• 戰略定位於數據中心、5G 無線和雲計算等長期增長市場。
• 擁有成功併購的良好記錄。
• 受人尊敬的老領導團隊。
• 高利潤率和可觀的自由現金流產生。

缺點：

• 吸收大型被收購公司面臨整合挑戰。
• 半導體行業需求週期性波動。
• Apple 的客戶集中度較高的風險。

11.埃森哲（ACN）

埃森哲 是一家領先的技術諮詢公司，指導企業進行數字化轉型，包括應用人工智能來改進業務流程和決策。

埃森哲利用其在《財富》全球 80 強企業中超過 500% 的客戶值得信賴的顧問地位，指導客戶完成重大技術轉型和人工智能採用。 它通過收購和合作來調整其專業知識，以利用最新的技術浪潮。

該公司在金融、醫療保健、零售、通信、軟件等領域實施人工智能解決方案方面擁有豐富的行業經驗。 埃森哲還與微軟、AWS、 Google雲端和英偉達。

如果埃森哲能夠繼續提供差異化​​的產品，並在人工智能諮詢服務和解決方案方面獲得市場份額，到 200 年，其股價可能會比目前 2030 億美元以上的估值增加兩倍。

優點：

• 超過 80% 的財富全球 500 強企業值得信賴的數字化轉型和人工智能戰略顧問。
• 跨行業實施企業人工智能解決方案的行業專業知識。
• 與領先的人工智能公司建立了牢固的合作夥伴關係。
• 利用新興企業技術的良好記錄。
• 全球交付模式為近 700,000 名專業人士提供服務。

缺點：

• 科技公司面臨留住頂尖創意人才的挑戰。
• 低成本離岸競爭加劇。
• 諮詢市場競爭激烈。

12.現在服務（NOW）

的ServiceNow 是基於雲的數字工作流程平台的領導者，融合了人工智能聊天機器人和機器學習等功能，使企業更加高效、敏捷和響應迅速。 ServiceNow 提供關鍵的工作流程自動化平台，用於管理服務交付、IT 運營、人力資源等。 該公司還擴展到客戶服務管理和員工自助服務。

該平台融合了各種人工智能功能，包括智能聊天機器人、自然語言處理和基於機器學習算法的優先級。 鑑於較高的客戶保留率和擴張率，ServiceNow 享有強勁的重複收入。

ServiceNow 的關鍵任務角色自動化了基本工作流程，使其能夠很好地駕馭人工智能採用變革企業運營的浪潮。 分析師估計，到 70 年，其目前 400 億美元的估值可能會達到 2030 億美元。

優點：

• 領先的基於雲的工作流程平台提供商，深受 80% 的財富 500 強企業信賴。
• IT 服務管理等平台融合了人工智能聊天機器人、NLP 和機器學習。
• 非常高的客戶保留率和滿意度得分。
• 自然用地拓展商業模式。
• 財務狀況強勁，經常性收入超過 90%，自由現金流利潤率超過 25%。

缺點：

• 面臨來自較小的工作流程自動化供應商的競爭。
• 考慮到企業的重點，擴大銷售和營銷的成本高昂。
• 優化所獲得的技術的集成面臨挑戰。

13.Alteryx（AYX）

Alteryx 為專注於業務用戶的數據分析、數據科學和流程自動化提供領先的低代碼自動化平台。Alteryx 使客戶能夠利用自動化和分析功能，而無需高級功能 數據科學 技能。 這種對“公民數據科學”的關注與直觀的低代碼工具相結合，為增長提供了一條漫長的道路。

該公司展示了強大的執行力，吸引了全球 7,000 多家客戶。 其土地和擴張模式導致了非常高的以美元計的淨收入保留率。

隨著越來越多的企業致力於數據驅動，如果Alteryx 能夠保持其在分析流程自動化領域的領先地位，那麼到6 年，其增長軌跡可能會達到目前5 億美元估值的2030 倍或更多。

優點：

• 低代碼自動化平台需要最少的數據科學技能。
• 用戶友好的工具賦予公民權力 數據科學家.
• 強勁的增長勢頭以及擁有超過 7,000 家客戶的土地和擴張勢頭。
• 戰略合作夥伴關係顯著擴大了平台的覆蓋範圍。
• 靈活的雲或本地部署模型。

缺點：

• 競爭性低/無代碼人工智能自動化工具的出現。
• 隨著企業數據實踐的成熟，流失風險。
• 相對利基的產品僅專注於分析和數據準備。

14.UiPath（路徑）

路徑 是一家提供機器人流程自動化 (RPA) 軟件的創新者，旨在使用人工智能驅動的機器人自動執行重複的業務流程和工作流程。 UiPath 是快速增長的全球 RPA 軟件市場的領導者，預計到 20 年將超過 2025 億美元。其複雜的平台融合了人工智能和機器學習，以增強流程自動化。

該公司已經擁有由 8,000 多個組織組成的令人印象深刻的客戶群，涉及銀行、金融服務、醫療保健、零售和其他垂直領域。 由於客戶不斷擴大使用案例，其淨收入保留率持續超過 90%。

隨著越來越多的公司採用 RPA 進行數字化運營轉型，如果 UiPath 能夠保持其領先地位，那麼到 4 年，其股價可能會從目前的 17 億美元估值增長 2030 倍。

優點：

• 領先的 RPA 軟體供應商，擁有全面的featured 自動化平台。
• 結合人工智能和機器學習技術來改進和擴展自動化。
• 主要行業的 8,000 多家客戶。
• 90%+ 淨收入保留率。
• 創始人帶來 RPA 領域的專業知識。

缺點：

• 面臨來自微軟等進入 RPA 市場的大型供應商的日益激烈的競爭。
• 業務嚴重依賴合作夥伴的實施服務。
• 國際銷售擴張增加了複雜性。

15. 數據機器人（DATAR）

數據機器人 提供端到端的企業人工智能平台，使組織能夠構建、部署和管理機器學習模型。 DataRobot 旨在引領快速增長的行業 企業人工智能平台市場 其為企業用戶量身定制的端到端解決方案。 其機器學習自動化、MLOps 和模型管理使其與替代方案區分開來。

該公司在包括超過 20% 的財富 50 強客戶在內的主要客戶中獲得了強大的吸引力。它與 Snowflake、AWS 和 NVIDIA 的合作夥伴關係擴大了對下一代數據基礎設施的訪問。 

如果 DataRobot 能夠在人工智能採用激增的情況下保持其勢頭，那麼到 6 年，其最後 30 億美元的私人估值可能會達到 2030 億美元以上，即增長 5 倍。 但公司必須保持增長和盈利能力。

優點：

• 跨越模型生命週期的端到端企業人工智能平台。
• MLOps 和自動化功能減少了數據科學的繁重工作。
• 超過 20% 的財富 50 強企業是客戶以及主要合作夥伴。
• 雲原生 SaaS 模型支持協作和擴展。
• 目前收入正以 30% 以上的速度增長。

缺點：

• 來自 AWS、GCP 和 Microsoft 等大型供應商的激烈競爭。
• IPO後保持高收入增長和利潤率的壓力。
• 目前大部分收入來自美洲。

15家人工智能公司對比

下面的比較表總結了所分析的 15 家上市公司的關鍵信息，這些公司的價值在人工智能的推動下到 100 年可能會增長 2030 倍：

公司	斷續器	2022價格	2022 年市值	2030 年潛在價格	2030 年潛在市值	核心業務
Nvidia公司	NVDA	$455	$ 1.14T	$1000	$ 2.5T	適用於 AI 和元宇宙的 GPU
IBM	IBM	$148	$ 134B	$250	$ 250B	企業人工智能軟件和諮詢
Amazon	AMZN	$138	$ 1.4T	$5000	$ 5T	公有云和電商人工智能
C3.ai	AI	$28	$ 3B	$250	$ 25B	企業人工智能軟件
美光科技公司	MU	$70	$ 77B	$350	$ 350B	內存和 數據存儲 對於人工智能
字母	GOOGL	$136	$ 1.7T	$450	$ 4.5T	人工智能研究和互聯網服務
Meta	META	$298	$ 769B	$850	$ 2.25T	支持人工智能的元宇宙和數字廣告
蘋果	AAPL	$178	$ 2.8T	$500	$ 5T	人工智能消費電子產品和服務
象徵性的	SYM	$36	$ 3B	$200	$ 25B	支持人工智能的供應鏈自動化
博通	AVGO	$858	$ 354B	$2000	$ 800B	用於人工智能基礎設施的半導體
埃森哲	ACN	$325	$ 218B	$850	$ 600B	人工智能諮詢服務和解決方案
的ServiceNow	現在	$600	$ 122B	$2000	$ 400B	人工智能驅動的工作流程自動化軟件
Alteryx	艾克斯	$35	$ 2B	$200	$ 15B	自動化數據分析和流程自動化平台
路徑	路徑	$16	$ 9B	$100	$ 50B	機器人過程自動化軟件
數據機器人	達達	32美元*	$ 6B *	$150	$ 30B	企業人工智能和機器學習平台

常見問題

風險包括投機增長、競爭、人工智能採用緩慢、監管、經濟狀況和計算的轉變。

擁有研究實驗室、獨特數據、人工智能芯片、基礎設施和軟硬件集成的公司表現出色。

重點關注增長、財務和人工智能性能，例如數據量、準確性、速度和客戶採用率。

使用自下而上的方法，對市場規模、競爭、經濟、進入壁壘和風險情景進行建模。

混合是最好的。 初創公司提供增長，而巨頭則為人工智能增長提供穩定性和資源。

包起來

對於投資者來說，隨著人工智能改變全球經濟的業務開展方式和創造價值的方式，支持當今開發持久人工智能競爭優勢的公司可能會在未來產生指數級回報。 然而，即使對於前景光明的人工智能純業務來說，實現類似於 100 倍回報的極端上升空間仍然極具挑戰性。 構建一個能夠抵禦波動的平衡投資組合，加上對推動人工智能未來的平台的長期信念，提供了最佳策略。

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