公司评级与收购公告 - Piper Sandler于11月20日重申对Adobe的增持评级，目标价为470美元[1] - 评级肯定源于公司宣布收购领先品牌可见性平台Semrush，以增强AI时代营销工具[1] 收购交易细节 - 收购以全现金交易进行，每股12美元，总股权价值估计为19亿美元[2] - 交易预计在2026年上半年完成[2] 收购战略意义与整合计划 - 收购将加强Adobe Experience Manager、Agentic Web和Analytics解决方案，服务于营销专业人士[3] - 整合将通过融合Semrush的生成式引擎优化和搜索引擎优化能力实现[3] - 生成式AI正在重塑品牌可见性，不拥抱新机会的品牌面临失去相关性和收入的风险[4] - 收购将为营销人员解锁生成式引擎优化，将其作为搜索引擎优化之外的新增长渠道，提升可见性、客户参与度和转化率[4] 公司业务描述 - Adobe是一家提供数字营销和媒体解决方案的软件公司[4]

关于内容发布商 - 内容发布商Proactive是一家全球性金融新闻与在线广播提供商 为全球投资受众提供快速、易获取、信息丰富且可操作的商业与金融新闻内容 [2] - 其新闻团队由经验丰富且合格的新闻记者组成 所有内容均独立制作 [2] - 新闻团队覆盖全球主要金融和投资中心 在伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯设有办事处和演播室 [2] 关于内容覆盖范围与专长 - 公司在中小型市值市场领域是专家 同时也向用户社区更新蓝筹股公司、大宗商品及更广泛投资领域的信息 [3] - 其提供的内容旨在激发和吸引积极的个人投资者 [3] - 团队提供的新闻和独特见解涵盖多个市场领域 包括但不限于生物技术与制药、采矿与自然资源、电池金属、石油与天然气、加密货币以及新兴数字和电动汽车技术 [3] 关于内容制作与技术应用 - 公司始终秉持前瞻性思维并积极采用技术 [4] - 其人类内容创作者拥有数十年的宝贵专业知识和经验 [4] - 团队也会使用技术来协助和增强工作流程 [4] - 公司偶尔会使用自动化和软件工具 包括生成式人工智能 [5] - 但所有发布的内容均经过人工编辑和创作 遵循内容生产和搜索引擎优化的最佳实践 [5]

公司战略与业务拓展 - 公司通过收购欧洲数字户外广告公司Liftmedia来扩展其多屏变现网络 [1] - 公司与全球领先的电梯公司Otis Worldwide Corporation的分支Otis Mobility S.A.签订了多年合同 [1] - 此次合作旨在构建一个完全连接的多屏生态系统，将户外体验与现有的OTT、移动和数字互动平台相结合 [1] - 收购Liftmedia加速了将物理媒体与数字媒体融合的全球战略 [4] 市场与网络规模 - 公司将网络扩展了50,000个屏幕，覆盖西南欧和非洲部分地区的建筑 [3] - 扩展后，公司将运营业内最大的数字媒体网络之一，预计每日触达超过240万人，每周产生约6000万次观看 [3] - 业务运营区域包括拉丁美洲、巴西、美国及欧洲 [7] 产品与服务 - 公司将通过其生成式AI媒体服务和优质第三方出版商，在西班牙、葡萄牙及非洲部分地区的商用和住宅电梯屏幕上提供超本地新闻和AI个性化内容 [2] - 公司正在开发基于AI的解决方案，用于捕获和分发与每栋建筑环境相匹配的超本地新闻和个性化内容 [4] - 平台整合了技术、内容、广告服务和数据智能，以创建个性化、可衡量和高性能的媒体生态系统 [7] 技术与价值主张 - 通过结合电梯屏幕和AI驱动的内容管理，公司在用户干扰最小的时刻传递相关信息，提供具有情感和商业价值的沟通体验 [5] - 电梯屏幕因其战略性位置（与视线平齐并集成在电梯面板中）提供了一个直接且无干扰的沟通渠道 [6] - 该平台通过其专有的多屏互动和广告解决方案，将分散的受众转化为互联的、产生收入的体验 [7] 管理层观点与合作机遇 - 此次与Otis的合作使公司能够继续扩展多屏网络，专注于为合作伙伴提供全漏斗变现策略并为股东提升价值 [4] - 电梯屏幕为全国性品牌和本地企业提供了一个高价值的数字广告渠道，提供了通过创新形式与终端消费者进行细分和直接连接的独特机会 [4] - 在封闭且高接受度的环境中，电梯成为一天内多次捕获受众注意力的特权空间 [6]

合作概述 - 公司与HUMAIN建立开创性合作伙伴关系 旨在为中东地区开发个性化生成式人工智能模型和AI驱动应用程序 [1] - 合作范围涵盖模型、应用程序、智能体和基础设施 涉及HUMAIN Cloud、HUMAIN ONE、阿拉伯语优先大语言模型ALLAM以及公司多款产品 [2] - 合作核心是将ALLAM模型、HUMAIN主权云及下一代数据中心与公司Firefly Foundry模型相融合 [2] 合作细节与目标 - 作为Firefly Foundry的战略技术合作伙伴 HUMAIN将创建针对阿拉伯世界量身定制且符合文化相关性的生成式AI模型 [3] - 该计划旨在赋能全球超过4亿阿拉伯语使用者 [3] - 生成的内容将通过公司旗下Acrobat、GenStudio、Photoshop、Express、Firefly和Premiere等流行应用程序触达数百万用户 [3] 公司业务背景 - 公司在创意、文档和数字体验软件领域是全球领导者 提供内容创建、设计、营销、分析和客户互动工具 [4]

英伟达CEO对AI泡沫论的回应 - 英伟达CEO黄仁勋在2026财年第三季度财报电话会上反驳了AI泡沫的观点[1][2] - 公司最新财报业绩超出华尔街预期并对当前季度营收给出高于预期的指引[2] 三大平台转型趋势 - 第一个重大转型是从中央处理器转向图形处理器 GPU拥有同时处理多任务的能力 比CPU更强大[3][4] - 第二个转型是从经典机器学习转向生成式AI 生成式AI已应用于搜索排名、推荐系统、广告定向等领域[6] - 第三个转型是智能体AI系统 该系统能基于大数据集独立决策 被视为计算的下一个前沿[9] 转型的市场影响与实例 - 从CPU到GPU的转型涉及数千亿美元的云计算支出 且已到达临界点[5] - 生成式AI投资已带来实际效益 Meta平台因投资该技术使Instagram广告转化率提升5% Facebook提升3%[8] - 智能体AI和物理AI将催生新的应用程序、公司、产品和服务[9] 公司市场表现 - 英伟达股价当日上涨2.05%至182.55美元 市值达44360亿美元[8] - 公司股票52周价格区间为86.62美元至212.19美元 日均成交量约1.93亿股[8] - 公司毛利率为70.05% 股息率为0.02%[8]

行业动态：保险公司调整AI相关保险策略 - 多家主要保险公司（AIG、Great American、WR Berkley）正寻求在保险条款中引入对人工智能风险的明确除外责任，特别是涉及智能体和语言模型的使用[1] - 调整策略的直接原因是与AI相关的潜在损失可能达到数亿美元甚至更高[1] - 行业担忧的核心并非单个索赔的严重性，而在于可能出现的相互关联、大规模且同时发生的损失，这种损失无法通过共担机制分散[1] - 行业无法承受的是AI提供商的一个错误导致1000或10000次损失同时发生的情况[2] 系统性风险特征 - 系统性风险的脆弱性并非由机构的绝对规模决定，而是由其互连结构决定，金融系统呈现出“稳健却脆弱”的动态特性[3] - 系统可能对大多数冲击表现出稳健性，但一旦问题发生，影响可能是灾难性的[4] - 初始错误一旦触及网络的“脆弱集群”，局部错误就可能演变为全球性灾难，网络互连程度越高，错误传播速度越快[4] - 连接性或资本化的微小变化可能使整个系统从稳定状态转变为临界状态，发生真正的“相变”[4] AI系统的传染性风险机制 - 生成式AI具备高度传染性系统的所有特征，当AI提供商部署有缺陷的更新、在模型参数中引入错误或遭受网络安全漏洞时，受影响的不是孤立用户，而是依赖同一基础设施的数千用户[5] - 每个客户不仅依赖于自身的使用，还依赖于全局模型的完整性，即使是最小的修改也会在所有用户中瞬间复制相同的行为[5] - 这种传播不是缓慢或渐进的，而是即时、同步和同质的，这正是保险公司现在恐惧的快速同步传染[5] 保险可保性的根本挑战 - 保险可保性历史上依赖于一个基本条件：大数法则，风险事件必须是独立的或充分异质的，以便损失在统计上能够相互抵消[6] - 网络风险已经不符合这一条件，网络损失高度相互关联，并具有严重的信息不对称特征[7] - 生成式AI强化了这种结构，创造了一个错误不仅频繁而且可能完全相同且同时发生的环境[7] - 当损失变得相关时，共担机制就会机械性地崩溃，保险设计上无法吸收那些结构上倾向于聚合的风险[8] 复杂系统与不可避免的故障 - 在复杂系统中，故障不是异常，而是不可避免的，意外源于交互，小错误在通过紧密耦合的网络传播时会放大[9] - 在恶劣环境中，错误信号是模糊的，交互是复杂的，系统变得容易受到意外事件的影响[10] - 生成式AI模型完全符合这种描述：结构不透明、行为非确定性、依赖少数全球提供商以及使用之间缺乏分离，创造了一个局部故障会变成系统性的系统[10] AI对保险业系统性风险的重新定义 - 传统上，由于互联性远低于银行业，保险业被认为不易受系统性风险影响，但这一假设依赖于一个隐藏前提：被保险的风险本身必须保持独立[11] - 随着AI的出现，这一前提崩溃了，首次出现了一种被保险的风险（网络风险、错误与遗漏、软件相关损害）在结构上相互关联[11] - 单个提供商、单个模型、单个更新或单个漏洞可能引发数千次同时发生的损失，互联性不再是保险市场的属性，而是风险本身的属性[11] - AI引入了一种聚合的、相关的、不可分散的风险形式，它不再是一种波动性风险，而是一种结构上同步的风险[12] AI驱动系统性风险的具体场景 - 设想一个在金融部门广泛使用的大型语言模型发生故障更新：一个部署在两千家银行的模型同时误解一项监管规则，后果（不合规、制裁、诉讼、客户撤资、集体诉讼）将是即时且完全同步的[13] - 自主法律代理可能产生系统性幻觉，生成虚假的法律引文或有缺陷的推理，如果在数百家公司部署，该错误将立即成为集体性错误[13] - 当模型产生看似合理但不透明的信号时，人类和机器都倾向于赋予其过度意义，微弱的信号可能被误解为真实的行为转变，而这可能仅仅是统计假象、数据集偏差或潜在漂移[14] - 这些误解可能创造反馈循环，将噪声变成真实冲击：紧急决策、定价变更、对依赖模型的调整，这被描述为自我实现的预言[15] 特斯拉案例研究 - 特斯拉案例揭示了关键功能极度集中的组织，任何事件都可能全系统传播，单个管理员拥有全局访问权限，数千名员工拥有提升的特权，尽管存在大规模数据提取，但举报人描述缺乏监控[16] - 数据流扩展到包括客户、商业伙伴以及与特斯拉有联系的广泛个人和公司，特斯拉不仅聚合自身数据，还聚合来自客户、合作伙伴、政府、分包商和监管机构的数据，创造了与2008年前金融网络极其相似的依赖结构[17] - 当整个车队依赖一个同时更新的单一软件模型时，一个缺陷可能产生大规模的相关冲击，这正是保险公司现在对生成式AI系统恐惧的场景[18] - 特斯拉作为一个具体例子，展示了软件同质性创造了如此大的聚合风险，以至于单个错误可能成为一个“大的系统性事件”[19] AI责任与法律风险 - “AI责任”问题是当今探索最少且最具爆炸性的问题之一，实践中无人知晓如果出现问题谁应负责[20] - AI提供商的合同包括严格的责任限制、性能保证排除以及将几乎所有风险转移给用户的条款，由于需求几乎无弹性，提供商可以单方面强加其条款，造成显著的合同不对称[20] - 在受监管的行业，公司被要求控制其模型，但使用的模型是不透明、外部且未经审计的，这造成了深刻的矛盾：公司对其没有实质控制权的工具承担法律责任[21][22] - 这种情况造成了三重缺口：监管缺口、合同缺口和保险缺口，结果是产生了一种法律系统性风险，其特征是责任分散、依赖集中以及风险分配极度低效[23]

公司在生成式AI领域的竞争能力 - 公司加速其在6月季度的进展，并在9月季度以超出市场预期300个基点的增长表现，显示其在生成式AI和搜索领域的竞争和导航能力已得到解决[1] - Gemini模型表明公司具备在大型语言模型层面与OpenAI直接竞争的实力，这重新激发了公司的竞争文化，对投资者而言是令人鼓舞的信号[3] - 公司正将用户对信息查询重新产生的兴趣引导至搜索收入，表明其能够有效捕获并货币化这一需求[2] 用户基础与分销渠道优势 - 目前仅有约20%的谷歌用户每日使用聊天机器人，存在巨大的用户转化和增长机会[4] - 谷歌搜索每日用户达25亿，而ChatGPT的每日用户估计约为5亿（公司公布的指标为8亿），谷歌在用户规模和习惯性使用方面拥有显著优势[7] - 谷歌的分销渠道是习惯性的，而OpenAI依赖苹果的分销渠道但迄今效果不佳，预计明年春季新Siri发布时将再次尝试[6] 估值与财务表现 - 公司当前股价对应未来12个月市盈率为28倍，与除特斯拉外的其他六家科技巨头估值水平基本一致[5] - 过去5年公司的平均市盈率为23倍，当前28倍的估值虽显著高于历史平均水平，但并未达到过高的程度[8] - 估值回升的部分原因在于公司在搜索领域的竞争能力得到重估，使市盈率回归至可比水平[5][6] 未来增长与货币化路径 - 未来一年公司将改变策略，重点扩大聊天机器人等产品的分销[3] - 公司通过在典型搜索中提供AI概览并引导用户使用AI模式，有望将部分流量引导至纯Gemini模式，从而构建一个每月20美元的业务，这相当于OpenAI当前80%的消费者业务规模[9] - 尽管品牌形象可能显得传统，但用户的使用习惯为公司提供了将AI功能货币化的重大机会[8][10]

关于发布方Proactive - 发布方是一家全球性的金融新闻和在线广播提供商 为全球投资受众提供快速、易懂、信息丰富且可操作的商业和金融新闻内容 [2] - 其新闻团队由经验丰富且合格的新闻记者组成 所有内容均由其独立制作 [2] - 公司在全球主要金融和投资中心设有分社和演播室 包括伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯 [2] 关于内容覆盖范围与专长 - 公司在中小型市值市场领域是专家 同时也向用户社区更新蓝筹股公司、大宗商品和更广泛投资领域的信息 [3] - 其内容旨在激励和吸引积极的私人投资者 [3] - 团队提供的新闻和独特见解覆盖多个市场 包括但不限于生物技术与制药、采矿与自然资源、电池金属、石油与天然气、加密货币以及新兴的数字和电动汽车技术 [3] 关于内容制作与技术应用 - 公司始终是前瞻性的技术热衷采用者 [4] - 其人类内容创作者拥有数十年的宝贵专业知识和经验 [4] - 团队也会使用技术来协助和增强工作流程 [4] - 公司偶尔会使用自动化和软件工具 包括生成式人工智能 [5] - 然而 所有发布的内容均由人类编辑和撰写 遵循内容生产和搜索引擎优化的最佳实践 [5]

公司财务表现 - 净利率在过去两年显著提升980个基点，并在2025年前九个月进一步改善170个基点 [1][9] - 公司预计其个人财产险和核心商业车险产品在2025年剩余时间将有接近两位数的费率上调 [2] - 2025年第四季度每股收益（EPS）的共识预期在过去七天内下调1.4%，而2025年全年和2026年全年的共识预期分别下调0.5%和0.1% [11] 公司业务驱动因素 - 市场领先地位、分销创新、承保技术以及定量分析在定价和风险选择中的应用是推动净利率改善的关键因素 [2] - 个人汽车保险板块是长期增长驱动力，通过增加保单数量和审慎扩展商业险来提升保费收入 [4] - 在个人财产险业务中，旨在降低总体风险的再保险计划有助于限制损失，从而支持利润率扩张 [4] 公司技术与战略 - 公司持续投资生成式AI工具，以改善保单定价并寻找新商机，同时采用机器学习以实现更快的洞察和更有效的决策 [3] - Snapshot项目是提高个人汽车保险评级准确性的关键要素，技术部署也有助于审慎管理成本 [3] - 公司的规模和技术驱动的承保专业知识预计将有助于维持利润率增长 [5] 同业比较 - 丘伯公司（Chubb Limited）通过严格的承保和有效定价，在两年内实现净利率提升440个基点 [6] - 伯克希尔·哈撒韦（Berkshire Hathaway）的净利率因承保结果、投资组合波动及其能源、制造、服务和零售部门的表现而存在波动性 [7] 市场表现与估值 - 公司股价年初至今下跌6%，表现逊于行业水平 [8] - 公司的市净率（P/B）为3.75倍，高于行业平均的1.52倍，但其价值得分为B [10] - 对2025年营收和每股收益的共识预期显示同比增长，而2026年营收预期同比增长，但每股收益预期同比下降 [13]

生成式AI市场动态与竞争格局 - 投资者对人工智能兴趣激增，许多公司突然宣传AI产品路线图，但像微软和英伟达这样已从生成式AI获得收入的合法AI股票难以寻觅[1] - 生成式AI能够生成文本、图像、声音和视频，在炒作中需保持谨慎[2] - 对于许多公司（如谷歌母公司Alphabet），生成式AI的崛起既带来风险也带来机遇[1] 主要科技巨头的AI战略与进展 - 微软是初创公司OpenAI的最大投资者，OpenAI是生成式AI训练模型的领导者[3] - 微软Build开发者大会于5月21日开幕，分析师预计微软将把AI Office 365 Copilot技术进一步推向其消费/企业产品栈，Azure云计算业务也将在大会上重点展示[3] - 热门初创公司OpenAI于5月13日发布改进的AI模型GPT-4o，能更好地实时处理文本、音频和图像；Alphabet于5月14日在Google I/O软件大会上发布AI公告进行反击；OpenAI和谷歌均在与苹果进行AI授权谈判[5] - 苹果在2023年市值突破3万亿美元，尽管当时对ChatGPT没有立即回应，但这种情况可能在2024年改变[14] 芯片制造商：英伟达及其竞争对手 - 作为AI股票的风向标，芯片制造商英伟达股价在2023年飙升239%后，2024年又上涨了87%[4] - 英伟达第一季度财报将于5月22日发布，分析师预期每股收益增长400%至5.58美元，营收飙升240%至245.1亿美元[4] - 英伟达面临来自超微半导体日益激烈的竞争，但英伟达一直通过收购和投资初创公司构建AI软件开发生态系统[7] - 超微半导体股票因其第一季度财报和展望而下跌，其MI300加速器芯片的销售指引低于乐观预期，分析师关注2025年MI300订单的增长率[7] - 博通和迈威尔科技是其他值得关注的AI芯片制造商[7] - 英伟达在3月18日的GTC大会上发布了新的Blackwell系列处理器，以接替目前供应短缺的Hopper模型，新处理器预计今年晚些推出[27] 云计算巨头与数据中心基础设施 - Facebook母公司Meta Platforms和云计算巨头的资本支出正在激增，Meta股票因弱于预期的营收展望而受挫[6] - 云计算巨头亚马逊、微软和谷歌向企业客户销售AI服务[6] - 迄今为止，对AI芯片的最大需求来自云计算巨头和互联网公司[12] - 分析师预计将出现"边缘AI"市场，即在设备上处理AI应用；虽然"训练"AI模型目前是英伟达等芯片制造商的最大市场，但长期市场将转向"推理"或运行AI应用[12] - Arista Networks已从IBD 50增长公司名单中退出，虽然非直接竞争对手，但英伟达和Arista在部分数据中心市场展开竞争[8] - 数据中心网络芯片和软件制造商Astera Labs在3月20日首次公开募股时股价上涨[8] - 超微电脑曾是最热门的AI股票之一，但其股票在4月19日暴跌[8] 企业软件市场的AI货币化 - 分析师表示，大多数企业软件制造商在2024年末或2025年之前不会以实质性的方式从生成式AI或"对话式AI"中货币化[11] - Salesforce发布了Einstein 1 Studio，一套用于定制Einstein Copilot并将AI嵌入Salesforce应用的低代码AI工具[11] - 许多其他软件公司仍在测试如何将AI产品货币化，包括ServiceNow、Adobe和Workday[11] - 国际数据公司预测，2024年全球企业在生成式AI解决方案上的支出将超过400亿美元，较前一年增长106%，该预测包括软件、硬件和业务/IT服务；IDC预计到2027年该市场将达到1510亿美元，年均增长率为86%[23] - 分析师预计微软的商业AI助手Office 365 Copilot将在2024年提振营收，微软为其Copilot AI软件工具设定了高于预期的定价，为每用户每月30美元[24] - Adobe去年宣布其Firefly生成式AI工具商业可用，与将Firefly工具集成到云产品相关的涨价于11月1日生效[24] - 网络安全公司CrowdStrike宣布了其"Charlotte"生成式AI升级的定价，每年每个终端（笔记本电脑或智能手机用户）费用为20美元[25] - 软件公司集成生成式AI工具后，其客户将在软件上花费更多，TD Cowen最近在给客户的报告中估计，生成式AI软件支出将从2022年的10亿美元激增至2027年的810亿美元，五年复合年增长率为190%[28] AI初创公司与风险投资 - OpenAI是一波LLM初创公司中的一员，其中包括AI21 Labs、Anthropic和Cohere；Anthropic推出了其聊天机器人最新版本Claude 3，并声称其性能优于OpenAI的GPT-4[20] - 然而，OpenAI的主导地位面临开源LLM的挑战，马斯克的xAI宣布将开源其Grok LLM，并发布了源代码供公众使用[20] - Meta Platforms和IBM于12月5日与另外40家公司和组织联合成立了AI联盟，这是一个支持开源AI模型而非OpenAI、谷歌等专有系统的行业组织，AI联盟成员包括英特尔、超微半导体和甲骨文[21] - 开源社区Hugging Face提供工具使用户能够构建LLM，Hugging Face最近在D轮融资中筹集了2.35亿美元，投资者包括谷歌、亚马逊、英伟达、英特尔、高通、IBM和Salesforce[22] - 亚马逊在9月表示将向OpenAI的竞争对手Anthropic投资高达40亿美元，亚马逊持有Anthropic的少数股权，Anthropic将使用亚马逊的云计算服务[22] - 风险资本正流向AI初创公司，Inflection AI最近由微软和英伟达领投的一轮融资中筹集了13亿美元，该轮融资对Inflection AI的估值为40亿美元，该公司旗舰LLM应用是个人助理Pi[29] - Anthropic去年宣布由Spark Capital领投的一轮融资中筹集了4.5亿美元，谷歌、Salesforce、Sound Ventures和Zoom视频通讯参与了融资[29] - Andreessen Horowitz领投了Character.AI的1.5亿美元融资轮，该公司现在估值超过10亿美元；AI初创公司Adept最近筹集了3.5亿美元，估值也超过10亿美元[30] - 风险资本也流向许多AI芯片初创公司，英伟达面临来自AI芯片初创公司Cerebras、Sambanova和Graphcore的更多竞争，其他AI芯片初创公司还包括Groq、Hailo Technologies、Kinera、Luminous、Ateris IP和Mythic[31] 各行业AI应用与投资 - AI使用在面部和语音识别技术、医疗诊断、算法交易和自动化客户服务机器人中激增[32] - 在电子商务中，亚马逊计划在其在线商店中添加ChatGPT风格的搜索，亚马逊多年来一直使用AI定制在线零售产品并向网站访问者推荐产品，该电子商务巨头还在其履约中心使用机器人和AI[33] - 在去年的Google I/O 2023开发者活动中，Alphabet展示了生成式AI将如何集成到搜索、地图、Workspace、照片、云计算和Android设备中；谷歌在5月23日的Google Marketing Live上公布了更多生成式AI出现背景下的广告策略[33] - AI工具在Facebook母公司Meta的传统业务和新计划中扮演重要角色，随着进入元宇宙，Meta表示已构建了一台新的人工智能超级计算机，名为AI研究超级集群，该Meta计算机使用英伟达的芯片；Meta去年还举办了一场"AI基础设施"活动，披露了计划为其数据中心构建定制AI芯片，新的Meta训练和推理加速器（MTIA）预计于2025年推出[34] - 软件制造商Atlassian在最近的用户大会上宣布了"Atlassian Intelligence"，它将OpenAI和LLM技术作为基础元素嵌入公司所有云产品中；Snowflake和Databricks等初创公司旨在通过快速分析从传感器收集的"非结构化数据"来颠覆向量数据库市场[35] - 值得关注的人工智能股票包括信息技术服务公司，如IBM、埃森哲和Epam Systems，埃森哲一直在收购AI初创公司，同时IBM继续收购人工智能公司，包括Databand.ai、Turbonomic、ReaQta、MyInvenio和WDG Automation[36] - 美国银行分析师Jason Kupferberg在报告中表示："我们继续认为，对于IT服务供应商来说，近期的生成式AI营收机会可能不大，我们预计未来几年随着企业超越数据准备和概念验证计划，实施更雄心勃勃的生成式AI解决方案，将出现有意义的增长。"[37]