<p>作者：伊戈尔·佩伊奇</p>
<p>为什么像 Alphabet 和 Microsoft 这样的科技巨头在人工智能竞赛中是更安全的选择</p>
<p>人工智能是一个支持工具，但我们距离承诺的计算机自主和有意义的智能代理还很远。</p>
<p>是时候停止押注下一个突破，而开始押注大规模应用了吗？</p>
<p>谁将最终赢得人工智能竞赛？哪个芯片制造商？哪个模型创造者？随着包括 OpenAI 和 Anthropic 在内的几家人工智能超级 IPO 预计在今年上市，这些问题对投资者来说比以往任何时候都更加紧迫。</p>
<p>投资者可以通过简单地理解通往人工智能驱动经济的两条道路来赢得大部分战斗：一条是通过技术优势，另一条是通过大规模部署。技术走哪条路将决定各个层面的赢家。</p>
<p>每项新技术最终都会达到一个临界点，投资者必须问一个根本性的问题：是时候停止押注下一个突破，而开始押注大规模应用了吗？</p>
<p>在这一点上，客户采用曲线是判断技术和市场是否准备好大规模推广的最佳指标。人工智能的情况更为复杂。尽管对其当前能力的需求无穷无尽，但人工智能存在一个根本问题。人工智能模型会 “幻觉”，这意味着它们经常编造信息，而没有任何迹象表明答案可能是虚构的。这给每一个人工智能操作带来了不可靠性。</p>
<p>因此，今天的人工智能是一个支持工具，但我们距离承诺的计算机自主和有意义的智能代理还很远。谁会把一个人工智能代理放在负责回答客户询问的位置？编写防火墙？法律建议？用你的信用卡进行假日购物？幻觉使得人工智能在任何高风险环境中无法实现自主和自动化。人类必须始终参与其中。</p>
<p>这就是为什么今天大多数美国公司仍然优先将资源——资金、人才、高端芯片、电力——用于训练前沿模型，而不是扩大现有模型的使用。这种对技术优势的关注在预计今年上市的公司中最为明显：Anthropic、OpenAI 和 xAI（作为 SpaceX（SPCX）的一部分）。</p>
<p>公司需要人工通用智能，才能看到足以证明今天估值中一些过高市盈率的回报。</p>
<p>这三家公司无疑是最雄心勃勃的人工智能参与者——也是投资者面临的最高风险的赌注。这个群体可以被描述为以 AGI 为首。AGI 是人工通用智能的缩写，是人工智能领域的圣杯。AGI 是人工智能模型在大多数智力任务上达到人类水平表现的时刻。今天的人工智能模型可以在单一任务上表现出色，例如翻译或图像生成，但它们无法像人类一样推理。AGI 可以。它可以区分它知道是真实的事物和它不知道的事物。它还可以理解不同程度的确定性。</p>
<p>要实现真正的自主，AGI 是不可或缺的。公司需要 AGI，才能看到足以证明今天估值中一些过高市盈率的回报。对人工智能投资者来说，最关键的问题是 AGI 是否能够实现，以及何时能够实现。公众讨论充满了时间表，但坦率地说，这些都是盲目的尝试，因为 AGI 将需要另一个突破时刻，就像 ChatGPT 的推出一样。时间表不能仅仅基于连续的改进来预测。</p>
<p>幸运的是，对于投资者来说，美国市场提供了多样化的方法，尽管整体上关注尖端算法。那些得出人工智能竞赛将通过快速、大规模部署而非完美的人工智能模型获胜的投资者，不必购买阿里巴巴（BABA）（HK:9988）或百度（BIDU）（HK:9888）的股票。一些美国科技巨头显然正在围绕大规模人工智能推广构建战略，尽管当前模型可能不完美。</p>
<p>例如，亚马逊（AMZN）通过其云业务 AWS 货币化不同的模型，并利用其自己的人工智能能力为购物助手 Rufus 服务。Meta Platforms（META）的 Llama AI 优化广告定位。苹果（AAPL）则不与自己的尖端通用人工智能竞争，而是寻求在使用量激增时货币化其守门人功能。</p>
<p>在传统人工智能得到扩展的世界中，Alphabet 将是赢家。Microsoft 是如何利用平行赌注的教科书例子。</p>
<p>还有一组人工智能参与者，由人工智能竞赛中最强大的两家公司领导：Alphabet（GOOG）（GOOGL）和 Microsoft（MSFT）。它们都在运行强大的混合策略。Alphabet 的 DeepMind 生态系统与 Anthropic、OpenAI 和 xAI 的算法一样先进和雄心勃勃，但如果 AGI 未能尽快实现，风险要小得多。</p>
<p>在传统人工智能得到扩展的世界中，Alphabet 将是赢家。它是一个云计算巨头，主导搜索、移动操作系统以及许多可以轻松集成 Gemini 的其他应用。Microsoft 是如何利用平行赌注的教科书例子。在人工智能时代，Copilot 和 Azure 为企业采用提供了基础，此外，Microsoft 还持有 OpenAI 的重大股份，并继续致力于自己的前沿模型。</p>
<p>科技行业的多样化并不是关于不同的地理位置、规模和商业模式。无论是通过关注这些混合参与者，还是通过建立一个平衡先锋和扩展者的投资组合，精明的科技投资者始终考虑多种可能的情景。</p>
<p>伊戈尔·佩伊奇专注于金钱和金融中的技术驱动转变。他是《科技资金：新技术投资游戏指南》（Diversion Books，2026）的作者。佩伊奇持有亚马逊和微软的股票。</p>
<p>——伊戈尔·佩伊奇</p>
<p>此内容由 MarketWatch 创建，MarketWatch 由道琼斯公司运营。MarketWatch 与道琼斯新闻通讯和《华尔街日报》独立出版。</p>
<p>（完）道琼斯新闻通讯</p>
<p>06-23-26 1028ET</p>

谷歌-A

微软

<p>这篇文章将人工智能投资者分为两类：一类是像 OpenAI 和 Anthropic 这样的 “AGI 优先” 初创公司，它们押注于实现人工通用智能；另一类是像 Alphabet 和 Microsoft 这样的成熟科技巨头。作者认为，目前的人工智能模型由于存在幻觉问题而不可靠，因此完全自主的实现不太可能很快到来。因此，投资于专注于大规模部署和混合策略的公司，如亚马逊、Meta、苹果、Alphabet 和 Microsoft，被认为是一种比押注于未经验证的 AGI 突破更安全和务实的方法</p>

<p>By Igor Pejic</p>
<div class="lb-trans"><p>作者：伊戈尔·佩伊奇</p>
</div><p>Why tech giants such as Alphabet and Microsoft are the safer choice in the AI race</p>
<div class="lb-trans"><p>为什么像 Alphabet 和 Microsoft 这样的科技巨头在人工智能竞赛中是更安全的选择</p>
</div><p>AI is a supportive tool, but we're far from the promised computer autonomy and meaningful agentic AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能是一个支持工具，但我们距离承诺的计算机自主和有意义的智能代理还很远。</p>
</div><p>Is it time to stop betting on the next breakthrough and start betting on mass scale?</p>
<div class="lb-trans"><p>是时候停止押注下一个突破，而开始押注大规模应用了吗？</p>
</div><p>Who will ultimately win the AI race? Which chip producer? Which model creator? With several AI mega-IPOs expected this year, including OpenAI and Anthropic, these questions are more pressing for investors than ever.</p>
<div class="lb-trans"><p>谁将最终赢得人工智能竞赛？哪个芯片制造商？哪个模型创造者？随着包括 OpenAI 和 Anthropic 在内的几家人工智能超级 IPO 预计在今年上市，这些问题对投资者来说比以往任何时候都更加紧迫。</p>
</div><p>Investors can win most of the battle by simply understanding the two roads to an AI-fueled economy: one is through technological supremacy, the other through mass deployment. Whichever road the technology takes will determine the winners on all levels.</p>
<div class="lb-trans"><p>投资者可以通过简单地理解通往人工智能驱动经济的两条道路来赢得大部分战斗：一条是通过技术优势，另一条是通过大规模部署。技术走哪条路将决定各个层面的赢家。</p>
</div><p>Every new technology eventually reaches a tipping point where investors must ask a fundamental question: Is it time to stop betting on the next breakthrough and start betting on mass scale?</p>
<div class="lb-trans"><p>每项新技术最终都会达到一个临界点，投资者必须问一个根本性的问题：是时候停止押注下一个突破，而开始押注大规模应用了吗？</p>
</div><p>At this point, customer adoption curves are the best indicator of whether the technology and the market are ready for mass rollout. The situation with AI is trickier. While there is endless demand even for its current capabilities, AI has a fundamental problem. AI models &#34;hallucinate,&#34; meaning they routinely fabricate information, without any sign that the answers could be made up. This introduces unreliability into every single AI operation.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这一点上，客户采用曲线是判断技术和市场是否准备好大规模推广的最佳指标。人工智能的情况更为复杂。尽管对其当前能力的需求无穷无尽，但人工智能存在一个根本问题。人工智能模型会 “幻觉”，这意味着它们经常编造信息，而没有任何迹象表明答案可能是虚构的。这给每一个人工智能操作带来了不可靠性。</p>
</div><p>As a result, AI today is a supportive tool, but we're far from the promised computer autonomy and meaningful agentic AI. Who would place an AI agent in charge of answering customer inquiries? Coding a firewall? Legal advice? Holiday shopping with your credit card? Hallucinations preclude AI autonomy and automation in any high-stakes environment. Humans must always be in the loop.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，今天的人工智能是一个支持工具，但我们距离承诺的计算机自主和有意义的智能代理还很远。谁会把一个人工智能代理放在负责回答客户询问的位置？编写防火墙？法律建议？用你的信用卡进行假日购物？幻觉使得人工智能在任何高风险环境中无法实现自主和自动化。人类必须始终参与其中。</p>
</div><p>This is why most American companies today still prioritize resources - money, talent, high-end chips, electricity - in training frontier models over scaling the usage of their existing ones. This focus on technological supremacy is most evident in the companies expected to go public this year: Anthropic, OpenAI, and xAI (as part of SpaceX (SPCX)).</p>
<div class="lb-trans"><p>这就是为什么今天大多数美国公司仍然优先将资源——资金、人才、高端芯片、电力——用于训练前沿模型，而不是扩大现有模型的使用。这种对技术优势的关注在预计今年上市的公司中最为明显：Anthropic、OpenAI 和 xAI（作为 SpaceX（SPCX）的一部分）。</p>
</div><p>Companies need artificial general intelligence if they are ever to see returns that justify some of the exorbitant P/E ratios in today's valuations.</p>
<div class="lb-trans"><p>公司需要人工通用智能，才能看到足以证明今天估值中一些过高市盈率的回报。</p>
</div><p>These three are by far the most ambitious AI players - and the highest-stakes bets for investors. The group can best be described as AGI-first. AGI is short for artificial general intelligence, the holy grail in the AI world. AGI is the point at which AI models reach human-level performance across most intellectual tasks. Today's AI models can excel at single tasks, such as translation or image generation, but they cannot reason like a human. AGI can. It can distinguish between things it knows to be true and those it doesn't. It can also comprehend varying degrees of certainty.</p>
<div class="lb-trans"><p>这三家公司无疑是最雄心勃勃的人工智能参与者——也是投资者面临的最高风险的赌注。这个群体可以被描述为以 AGI 为首。AGI 是人工通用智能的缩写，是人工智能领域的圣杯。AGI 是人工智能模型在大多数智力任务上达到人类水平表现的时刻。今天的人工智能模型可以在单一任务上表现出色，例如翻译或图像生成，但它们无法像人类一样推理。AGI 可以。它可以区分它知道是真实的事物和它不知道的事物。它还可以理解不同程度的确定性。</p>
</div><p>To achieve true autonomy, there is no way around AGI. Companies need AGI if they are ever to see returns that justify some of the exorbitant P/E ratios in today's valuations. The most critical question for AI investors is whether AGI can be delivered at all, and by when. The public discourse is bursting with timelines, but frankly, those are all just shots in the dark, as AGI will require another breakthrough moment like the launch of ChatGPT. The timeline cannot be projected simply based on successive improvements.</p>
<div class="lb-trans"><p>要实现真正的自主，AGI 是不可或缺的。公司需要 AGI，才能看到足以证明今天估值中一些过高市盈率的回报。对人工智能投资者来说，最关键的问题是 AGI 是否能够实现，以及何时能够实现。公众讨论充满了时间表，但坦率地说，这些都是盲目的尝试，因为 AGI 将需要另一个突破时刻，就像 ChatGPT 的推出一样。时间表不能仅仅基于连续的改进来预测。</p>
</div><p>Luckily for investors, the U.S. market offers diverse approaches despite its overall focus on cutting-edge algorithms. Investors who conclude that the AI race will be won by rapid, massive deployment rather than the perfect AI model don't have to buy shares of Alibaba (BABA)( HK:9988) or Baidu (BIDU)( HK:9888). Some U.S. tech giants are clearly building strategies around large AI rollouts, as imperfect as the current models might be.</p>
<div class="lb-trans"><p>幸运的是，对于投资者来说，美国市场提供了多样化的方法，尽管整体上关注尖端算法。那些得出人工智能竞赛将通过快速、大规模部署而非完美的人工智能模型获胜的投资者，不必购买阿里巴巴（BABA）（HK:9988）或百度（BIDU）（HK:9888）的股票。一些美国科技巨头显然正在围绕大规模人工智能推广构建战略，尽管当前模型可能不完美。</p>
</div><p>For example, Amazon.com (AMZN) monetizes different models through its cloud arm AWS and uses its own AI capabilities for its shopping assistant Rufus. Meta Platforms' (META) Llama AI fine-tunes ad targeting. Apple (AAPL), rather than competing with its own cutting-edge general-purpose AI, seeks to monetize its gatekeeper function once usage explodes.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，亚马逊（AMZN）通过其云业务 AWS 货币化不同的模型，并利用其自己的人工智能能力为购物助手 Rufus 服务。Meta Platforms（META）的 Llama AI 优化广告定位。苹果（AAPL）则不与自己的尖端通用人工智能竞争，而是寻求在使用量激增时货币化其守门人功能。</p>
</div><p>Alphabet will be a winner in a world where traditional AI is scaled. Microsoft is the textbook example of how to leverage parallel bets.</p>
<div class="lb-trans"><p>在传统人工智能得到扩展的世界中，Alphabet 将是赢家。Microsoft 是如何利用平行赌注的教科书例子。</p>
</div><p>There's a third group of AI players, led by the two most powerful companies in the AI race: Alphabet (GOOG)( GOOGL) and Microsoft (MSFT). They are both running powerful hybrid strategies. Alphabet's DeepMind ecosystem is just as advanced and ambitious as the algorithms of Anthropic, OpenAI and xAI, but with far less risk should AGI not be soon achieved.</p>
<div class="lb-trans"><p>还有一组人工智能参与者，由人工智能竞赛中最强大的两家公司领导：Alphabet（GOOG）（GOOGL）和 Microsoft（MSFT）。它们都在运行强大的混合策略。Alphabet 的 DeepMind 生态系统与 Anthropic、OpenAI 和 xAI 的算法一样先进和雄心勃勃，但如果 AGI 未能尽快实现，风险要小得多。</p>
</div><p>Alphabet will be a winner in a world where traditional AI is scaled. It is a cloud powerhouse and dominates search, mobile operating systems and numerous other applications in which Gemini can be integrated easily. Microsoft is the textbook example of how to leverage parallel bets. In the AI age, Copilot and Azure provide a base for corporate adoption, plus Microsoft holds a significant stake in OpenAI and continues to work on its own frontier models.</p>
<div class="lb-trans"><p>在传统人工智能得到扩展的世界中，Alphabet 将是赢家。它是一个云计算巨头，主导搜索、移动操作系统以及许多可以轻松集成 Gemini 的其他应用。Microsoft 是如何利用平行赌注的教科书例子。在人工智能时代，Copilot 和 Azure 为企业采用提供了基础，此外，Microsoft 还持有 OpenAI 的重大股份，并继续致力于自己的前沿模型。</p>
</div><p>Diversification in the tech sector is not about different geographies, sizes and business models. Whether by focusing on such hybrid players or by building a portfolio balancing pioneers and scalers, savvy tech investors always account for multiple likely scenarios.</p>
<div class="lb-trans"><p>科技行业的多样化并不是关于不同的地理位置、规模和商业模式。无论是通过关注这些混合参与者，还是通过建立一个平衡先锋和扩展者的投资组合，精明的科技投资者始终考虑多种可能的情景。</p>
</div><p>Igor Pejic focuses on technology-driven shifts in money and finance. He is the author of &#34;Tech Money: A Guide to the New Game of Technology Investing&#34; (Diversion Books, 2026). Pejic owns shares of Amazon.com and Microsoft.</p>
<div class="lb-trans"><p>伊戈尔·佩伊奇专注于金钱和金融中的技术驱动转变。他是《科技资金：新技术投资游戏指南》（Diversion Books，2026）的作者。佩伊奇持有亚马逊和微软的股票。</p>
</div><p>-Igor Pejic</p>
<div class="lb-trans"><p>——伊戈尔·佩伊奇</p>
</div><p>This content was created by MarketWatch, which is operated by Dow Jones &amp; Co. MarketWatch is published independently from Dow Jones Newswires and The Wall Street Journal.</p>
<div class="lb-trans"><p>此内容由 MarketWatch 创建，MarketWatch 由道琼斯公司运营。MarketWatch 与道琼斯新闻通讯和《华尔街日报》独立出版。</p>
</div><p>(END) Dow Jones Newswires</p>
<div class="lb-trans"><p>（完）道琼斯新闻通讯</p>
</div><p>06-23-26 1028ET</p>
<div class="lb-trans"><p>06-23-26 1028ET</p>
</div>

Big Tech has split into two artificial-intelligence camps - but the smart money isn't chasing the next OpenAI

- 投资者需关注 AI 的规模化部署与技术领导地位。  
- 大型科技公司如 Alphabet 与 Microsoft 在传统 AI 中的优势明显。  
- AI 模型存在失真问题，目前尚未实现完全自主。

Dow Jones

亚马逊

谷歌-C

苹果

2 倍做多 Meta ETF - Direxion

2 倍做多 META ETF - GraniteShares

1 倍做空谷歌 ETF - Direxion

Anthropic

T-Rex 2X Long Microsoft Daily Target ETF

微软每日 1 倍做空 ETF - Direxion

苹果每日 2 倍做多 ETF - Direxion

苹果每日 1 倍做空 ETF - Direxion

微软每日 2 倍做多 ETF - Direxion

Direxion Daily META Bear 1X Shares

GraniteShares 2x Long AMZN Daily ETF

YieldMax MSFT Option Income Strategy ETF

亚马逊每日 2 倍做多 ETF - Direxion

Roundhill GOOGL WeeklyPay ETF

2 倍做多 AAPL ETF - GraniteShares

亚马逊每日 1 倍做空 ETF - Direxion

Roundhill META WeeklyPay ETF

2 倍做多谷歌 ETF - Direxion

YieldMax GOOGL Option Income Strategy ETF

GraniteShares 2x Long GOOGL Daily ETF

2 倍做多谷歌 ETF - T-Rex

Kurv Yield Premium Strategy Google GOOGL ETF

2 倍做多 MAG7 指数 ETF - Roundhill

Yieldmax Meta Option Income Strategy ETF

Graniteshares YieldBOOST Meta ETF

AAPL 周收益 ETF - Roundhill

YieldMax AAPL Option Income Strategy ETF

T-Rex 2X Long Apple Daily Target ETF

Kurv Yield Premium Strategy Apple Aapl ETF

2 倍做多 MSFT ETF - GraniteShares

Roundhill MSFT WeeklyPay ETF

Kurv Yield Premium Strategy Microsoft MSFT ETF

Tradr 2X Short AMZN Daily ETF

Roundhill AMZN WeeklyPay ETF

Yieldmax Amzn Option Income ETF

Graniteshares YieldBOOST AMZN ETF

Kurv Yield Premium Strategy Amazon AMZN ETF

SpaceX

阿里巴巴

阿里巴巴-W

百度

百度-SW

阿里巴巴-WR

Alibaba HK SDR 5to1

百度集团-SWR

大型科技公司已经分裂为两个人工智能阵营——但精明的投资者并没有追逐下一个 OpenAI