<p>作者：伊戈爾·佩伊奇</p>
<p>為什麼像 Alphabet 和 Microsoft 這樣的科技巨頭在人工智能競賽中是更安全的選擇</p>
<p>人工智能是一個支持工具，但我們距離承諾的計算機自主和有意義的智能代理還很遠。</p>
<p>是時候停止押注下一個突破，而開始押注大規模應用了嗎？</p>
<p>誰將最終贏得人工智能競賽？哪個芯片製造商？哪個模型創造者？隨着包括 OpenAI 和 Anthropic 在內的幾家人工智能超級 IPO 預計在今年上市，這些問題對投資者來説比以往任何時候都更加緊迫。</p>
<p>投資者可以通過簡單地理解通往人工智能驅動經濟的兩條道路來贏得大部分戰鬥：一條是通過技術優勢，另一條是通過大規模部署。技術走哪條路將決定各個層面的贏家。</p>
<p>每項新技術最終都會達到一個臨界點，投資者必須問一個根本性的問題：是時候停止押注下一個突破，而開始押注大規模應用了嗎？</p>
<p>在這一點上，客户採用曲線是判斷技術和市場是否準備好大規模推廣的最佳指標。人工智能的情況更為複雜。儘管對其當前能力的需求無窮無盡，但人工智能存在一個根本問題。人工智能模型會 “幻覺”，這意味着它們經常編造信息，而沒有任何跡象表明答案可能是虛構的。這給每一個人工智能操作帶來了不可靠性。</p>
<p>因此，今天的人工智能是一個支持工具，但我們距離承諾的計算機自主和有意義的智能代理還很遠。誰會把一個人工智能代理放在負責回答客户詢問的位置？編寫防火牆？法律建議？用你的信用卡進行假日購物？幻覺使得人工智能在任何高風險環境中無法實現自主和自動化。人類必須始終參與其中。</p>
<p>這就是為什麼今天大多數美國公司仍然優先將資源——資金、人才、高端芯片、電力——用於訓練前沿模型，而不是擴大現有模型的使用。這種對技術優勢的關注在預計今年上市的公司中最為明顯：Anthropic、OpenAI 和 xAI（作為 SpaceX（SPCX）的一部分）。</p>
<p>公司需要人工通用智能，才能看到足以證明今天估值中一些過高市盈率的回報。</p>
<p>這三家公司無疑是最雄心勃勃的人工智能參與者——也是投資者面臨的最高風險的賭注。這個羣體可以被描述為以 AGI 為首。AGI 是人工通用智能的縮寫，是人工智能領域的聖盃。AGI 是人工智能模型在大多數智力任務上達到人類水平表現的時刻。今天的人工智能模型可以在單一任務上表現出色，例如翻譯或圖像生成，但它們無法像人類一樣推理。AGI 可以。它可以區分它知道是真實的事物和它不知道的事物。它還可以理解不同程度的確定性。</p>
<p>要實現真正的自主，AGI 是不可或缺的。公司需要 AGI，才能看到足以證明今天估值中一些過高市盈率的回報。對人工智能投資者來説，最關鍵的問題是 AGI 是否能夠實現，以及何時能夠實現。公眾討論充滿了時間表，但坦率地説，這些都是盲目的嘗試，因為 AGI 將需要另一個突破時刻，就像 ChatGPT 的推出一樣。時間表不能僅僅基於連續的改進來預測。</p>
<p>幸運的是，對於投資者來説，美國市場提供了多樣化的方法，儘管整體上關注尖端算法。那些得出人工智能競賽將通過快速、大規模部署而非完美的人工智能模型獲勝的投資者，不必購買阿里巴巴（BABA）（HK:9988）或百度（BIDU）（HK:9888）的股票。一些美國科技巨頭顯然正在圍繞大規模人工智能推廣構建戰略，儘管當前模型可能不完美。</p>
<p>例如，亞馬遜（AMZN）通過其雲業務 AWS 貨幣化不同的模型，並利用其自己的人工智能能力為購物助手 Rufus 服務。Meta Platforms（META）的 Llama AI 優化廣告定位。蘋果（AAPL）則不與自己的尖端通用人工智能競爭，而是尋求在使用量激增時貨幣化其守門人功能。</p>
<p>在傳統人工智能得到擴展的世界中，Alphabet 將是贏家。Microsoft 是如何利用平行賭注的教科書例子。</p>
<p>還有一組人工智能參與者，由人工智能競賽中最強大的兩家公司領導：Alphabet（GOOG）（GOOGL）和 Microsoft（MSFT）。它們都在運行強大的混合策略。Alphabet 的 DeepMind 生態系統與 Anthropic、OpenAI 和 xAI 的算法一樣先進和雄心勃勃，但如果 AGI 未能儘快實現，風險要小得多。</p>
<p>在傳統人工智能得到擴展的世界中，Alphabet 將是贏家。它是一個雲計算巨頭，主導搜索、移動操作系統以及許多可以輕鬆集成 Gemini 的其他應用。Microsoft 是如何利用平行賭注的教科書例子。在人工智能時代，Copilot 和 Azure 為企業採用提供了基礎，此外，Microsoft 還持有 OpenAI 的重大股份，並繼續致力於自己的前沿模型。</p>
<p>科技行業的多樣化並不是關於不同的地理位置、規模和商業模式。無論是通過關注這些混合參與者，還是通過建立一個平衡先鋒和擴展者的投資組合，精明的科技投資者始終考慮多種可能的情景。</p>
<p>伊戈爾·佩伊奇專注於金錢和金融中的技術驅動轉變。他是《科技資金：新技術投資遊戲指南》（Diversion Books，2026）的作者。佩伊奇持有亞馬遜和微軟的股票。</p>
<p>——伊戈爾·佩伊奇</p>
<p>此內容由 MarketWatch 創建，MarketWatch 由道瓊斯公司運營。MarketWatch 與道瓊斯新聞通訊和《華爾街日報》獨立出版。</p>
<p>（完）道瓊斯新聞通訊</p>
<p>06-23-26 1028ET</p>

谷歌-A

微軟

<p>這篇文章將人工智能投資者分為兩類：一類是像 OpenAI 和 Anthropic 這樣的 “AGI 優先” 初創公司，它們押注於實現人工通用智能；另一類是像 Alphabet 和 Microsoft 這樣的成熟科技巨頭。作者認為，目前的人工智能模型由於存在幻覺問題而不可靠，因此完全自主的實現不太可能很快到來。因此，投資於專注於大規模部署和混合策略的公司，如亞馬遜、Meta、蘋果、Alphabet 和 Microsoft，被認為是一種比押注於未經驗證的 AGI 突破更安全和務實的方法</p>

<p>By Igor Pejic</p>
<div class="lb-trans"><p>作者：伊戈爾·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>為什麼像 Alphabet 和 Microsoft 這樣的科技巨頭在人工智能競賽中是更安全的選擇</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>人工智能是一個支持工具，但我們距離承諾的計算機自主和有意義的智能代理還很遠。</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>是時候停止押注下一個突破，而開始押注大規模應用了嗎？</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>誰將最終贏得人工智能競賽？哪個芯片製造商？哪個模型創造者？隨着包括 OpenAI 和 Anthropic 在內的幾家人工智能超級 IPO 預計在今年上市，這些問題對投資者來説比以往任何時候都更加緊迫。</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>投資者可以通過簡單地理解通往人工智能驅動經濟的兩條道路來贏得大部分戰鬥：一條是通過技術優勢，另一條是通過大規模部署。技術走哪條路將決定各個層面的贏家。</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>每項新技術最終都會達到一個臨界點，投資者必須問一個根本性的問題：是時候停止押注下一個突破，而開始押注大規模應用了嗎？</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>在這一點上，客户採用曲線是判斷技術和市場是否準備好大規模推廣的最佳指標。人工智能的情況更為複雜。儘管對其當前能力的需求無窮無盡，但人工智能存在一個根本問題。人工智能模型會 “幻覺”，這意味着它們經常編造信息，而沒有任何跡象表明答案可能是虛構的。這給每一個人工智能操作帶來了不可靠性。</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個支持工具，但我們距離承諾的計算機自主和有意義的智能代理還很遠。誰會把一個人工智能代理放在負責回答客户詢問的位置？編寫防火牆？法律建議？用你的信用卡進行假日購物？幻覺使得人工智能在任何高風險環境中無法實現自主和自動化。人類必須始終參與其中。</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>這就是為什麼今天大多數美國公司仍然優先將資源——資金、人才、高端芯片、電力——用於訓練前沿模型，而不是擴大現有模型的使用。這種對技術優勢的關注在預計今年上市的公司中最為明顯：Anthropic、OpenAI 和 xAI（作為 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，才能看到足以證明今天估值中一些過高市盈率的回報。</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>這三家公司無疑是最雄心勃勃的人工智能參與者——也是投資者面臨的最高風險的賭注。這個羣體可以被描述為以 AGI 為首。AGI 是人工通用智能的縮寫，是人工智能領域的聖盃。AGI 是人工智能模型在大多數智力任務上達到人類水平表現的時刻。今天的人工智能模型可以在單一任務上表現出色，例如翻譯或圖像生成，但它們無法像人類一樣推理。AGI 可以。它可以區分它知道是真實的事物和它不知道的事物。它還可以理解不同程度的確定性。</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>要實現真正的自主，AGI 是不可或缺的。公司需要 AGI，才能看到足以證明今天估值中一些過高市盈率的回報。對人工智能投資者來説，最關鍵的問題是 AGI 是否能夠實現，以及何時能夠實現。公眾討論充滿了時間表，但坦率地説，這些都是盲目的嘗試，因為 AGI 將需要另一個突破時刻，就像 ChatGPT 的推出一樣。時間表不能僅僅基於連續的改進來預測。</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>幸運的是，對於投資者來説，美國市場提供了多樣化的方法，儘管整體上關注尖端算法。那些得出人工智能競賽將通過快速、大規模部署而非完美的人工智能模型獲勝的投資者，不必購買阿里巴巴（BABA）（HK:9988）或百度（BIDU）（HK:9888）的股票。一些美國科技巨頭顯然正在圍繞大規模人工智能推廣構建戰略，儘管當前模型可能不完美。</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，亞馬遜（AMZN）通過其雲業務 AWS 貨幣化不同的模型，並利用其自己的人工智能能力為購物助手 Rufus 服務。Meta Platforms（META）的 Llama AI 優化廣告定位。蘋果（AAPL）則不與自己的尖端通用人工智能競爭，而是尋求在使用量激增時貨幣化其守門人功能。</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>在傳統人工智能得到擴展的世界中，Alphabet 將是贏家。Microsoft 是如何利用平行賭注的教科書例子。</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>還有一組人工智能參與者，由人工智能競賽中最強大的兩家公司領導：Alphabet（GOOG）（GOOGL）和 Microsoft（MSFT）。它們都在運行強大的混合策略。Alphabet 的 DeepMind 生態系統與 Anthropic、OpenAI 和 xAI 的算法一樣先進和雄心勃勃，但如果 AGI 未能儘快實現，風險要小得多。</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>在傳統人工智能得到擴展的世界中，Alphabet 將是贏家。它是一個雲計算巨頭，主導搜索、移動操作系統以及許多可以輕鬆集成 Gemini 的其他應用。Microsoft 是如何利用平行賭注的教科書例子。在人工智能時代，Copilot 和 Azure 為企業採用提供了基礎，此外，Microsoft 還持有 OpenAI 的重大股份，並繼續致力於自己的前沿模型。</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>科技行業的多樣化並不是關於不同的地理位置、規模和商業模式。無論是通過關注這些混合參與者，還是通過建立一個平衡先鋒和擴展者的投資組合，精明的科技投資者始終考慮多種可能的情景。</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>伊戈爾·佩伊奇專注於金錢和金融中的技術驅動轉變。他是《科技資金：新技術投資遊戲指南》（Diversion Books，2026）的作者。佩伊奇持有亞馬遜和微軟的股票。</p>
</div><p>-Igor Pejic</p>
<div class="lb-trans"><p>——伊戈爾·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>此內容由 MarketWatch 創建，MarketWatch 由道瓊斯公司運營。MarketWatch 與道瓊斯新聞通訊和《華爾街日報》獨立出版。</p>
</div><p>(END) Dow Jones Newswires</p>
<div class="lb-trans"><p>（完）道瓊斯新聞通訊</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

- 投資者需關注 AI 的規模化部署與技術領導地位。  
- 大型科技公司如 Alphabet 與 Microsoft 在傳統 AI 中的優勢明顯。  
- AI 模型存在失真問題，目前尚未實現完全自主。

Dow Jones

亞馬遜

谷歌-C

蘋果

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

微軟每日 1 倍做空 ETF - Direxion

蘋果每日 2 倍做多 ETF - Direxion

蘋果每日 1 倍做空 ETF - Direxion

微軟每日 2 倍做多 ETF - Direxion

Direxion Daily META Bear 1X Shares

GraniteShares 2x Long AMZN Daily ETF

YieldMax MSFT Option Income Strategy ETF

亞馬遜每日 2 倍做多 ETF - Direxion

Roundhill GOOGL WeeklyPay ETF

2 倍做多 AAPL ETF - GraniteShares

亞馬遜每日 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 指數 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

百度集團-SWR

大型科技公司已經分裂為兩個人工智能陣營——但精明的投資者並沒有追逐下一個 OpenAI