Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Только что наткнулся на анализ Марка Чайкина, сделанный пару лет назад, и его стоит пересмотреть, особенно с учетом того, как развивался нарратив вокруг ИИ. Этот парень был довольно остроумным в вопросах тайминга рынка, а его взгляд на компании, использующие ИИ для повышения эффективности, был действительно интересен.
Вот суть того, что он видел: забудьте о просто общем хайпе вокруг ИИ, настоящими победителями станут компании, которые реально используют ИИ для увеличения производительности в своих программах. Это была его основная гипотеза. Он не просто метал стрелки по сектору ИИ — он выделял конкретные компании, такие как ServiceNow, Synopsys, Pure Storage и Procore, как те, за которыми стоит следить. Pure Storage имела партнерство с NVIDIA по флеш-накопителям, а Procore конкурировал с Autodesk, внедряя ИИ в свою платформу.
Что делало рамки выбора акций Chaikin в области ИИ отличными, так это акцент на самом цикле повышения производительности. Он не зацикливался на гигантах-лидерах ИИ — даже предостерегал от чрезмерной осторожности там. Вместо этого он выделял вторичные технологические компании, такие как Arista Networks и CrowdStrike, как потенциальных победителей. AMD он называл своей выбором в полупроводниковом секторе.
Общий взгляд на рынок был довольно оптимистичным. Он прогнозировал, что индекс S&P может достичь 5800–6000 пунктов в зависимости от движений процентных ставок, которые он считал ключевым рычагом рынка. Январская сезонность работала в пользу быков, и он ожидал, что любой откат останется умеренным — около 1,5–3% во время ралли.
Интересно оглянуться назад и понять, насколько многое из этого сбылось. История повышения эффективности за счет ИИ действительно подтолкнула вверх некоторые программные и технологические акции. Сектора, которые он выделял — финансы, потребительский сектор, промышленность — снова стали актуальными по мере изменения макрообстановки. Энергетика и крупные технологические компании были теми, о которых следовало быть осторожными, — и это хорошо подтвердилось со временем.
Chaikin также отметил важность наблюдения за экономической слабостью Китая, поскольку это влияет на глобальную инфляцию и цепочки поставок. Этот макроаспект был важным контекстом, выходящим за рамки простого выбора отдельных акций.
Основной урок из его анализа: при оценке возможностей в области ИИ ищите реальные приросты в производительности программного обеспечения, а не просто ярлык ИИ. Эта разница, вероятно, спасла многих от погружения в чистый хайп.