Semua orang di Wall Street bisa membeli AI yang sama. Dari mana datangnya imbal hasil berlebih?
Google Cloud dan Balyasny Asset Management mengumumkan kemitraan pada 8 Oktober untuk menerapkan Gemini di platform riset internal Balyasny. Menurut pengumuman resmi, perusahaan ini memiliki lebih dari 200 tim investasi, dan aplikasi internalnya terhubung dengan serta mengelola lebih dari 80 basis data keuangan dan perangkat perusahaan.
Yang menarik untuk dicermati adalah masalah apa yang ditangani peneliti setelah model tersebut diintegrasikan. Membaca laporan keuangan lebih cepat dan mengenali grafik dapat mengurangi pekerjaan berulang, tetapi peningkatan efisiensi ini belum membuktikan berapa banyak tambahan keuntungan yang bisa dihasilkan portofolio.
Penilaian saya: ketika pesaing juga bisa membeli model serupa, keunggulan dalam kecepatan mengolah informasi publik mungkin akan semakin sulit dipertahankan. Data eksklusif, kemampuan mengajukan pertanyaan, serta proses untuk mengubah kesimpulan riset menjadi posisi investasi yang dapat dieksekusi, lebih mungkin menjadi pembeda.
Hal ini juga memengaruhi cara saya melihat aset terkait AI seperti $RENDER , $FET , dan $TAO . Pengadaan layanan cloud oleh institusi merupakan bukti adanya permintaan dari perusahaan, tetapi apakah token tertentu bisa memperoleh pendapatan tetap perlu ditelusuri satu per satu jalur pembayarannya. Jangan menghubungkannya hanya karena temanya mirip.
Sebuah pengumuman kemitraan dapat membuktikan bahwa perangkat tersebut mulai digunakan. Namun, untuk membuktikan keunggulan investasi, masih diperlukan hasil jangka panjang dan biaya yang dapat dibandingkan. Memisahkan kedua hal ini akan membantu kita menilai dengan lebih jelas.
Ketuk foto profil saya untuk melihat rekam jejak transaksi langsung
Google Cloud dan Balyasny Asset Management mengumumkan kemitraan pada 8 Oktober untuk menerapkan Gemini di platform riset internal Balyasny. Menurut pengumuman resmi, perusahaan ini memiliki lebih dari 200 tim investasi, dan aplikasi internalnya terhubung dengan serta mengelola lebih dari 80 basis data keuangan dan perangkat perusahaan.
Yang menarik untuk dicermati adalah masalah apa yang ditangani peneliti setelah model tersebut diintegrasikan. Membaca laporan keuangan lebih cepat dan mengenali grafik dapat mengurangi pekerjaan berulang, tetapi peningkatan efisiensi ini belum membuktikan berapa banyak tambahan keuntungan yang bisa dihasilkan portofolio.
Penilaian saya: ketika pesaing juga bisa membeli model serupa, keunggulan dalam kecepatan mengolah informasi publik mungkin akan semakin sulit dipertahankan. Data eksklusif, kemampuan mengajukan pertanyaan, serta proses untuk mengubah kesimpulan riset menjadi posisi investasi yang dapat dieksekusi, lebih mungkin menjadi pembeda.
Hal ini juga memengaruhi cara saya melihat aset terkait AI seperti $RENDER , $FET , dan $TAO . Pengadaan layanan cloud oleh institusi merupakan bukti adanya permintaan dari perusahaan, tetapi apakah token tertentu bisa memperoleh pendapatan tetap perlu ditelusuri satu per satu jalur pembayarannya. Jangan menghubungkannya hanya karena temanya mirip.
Sebuah pengumuman kemitraan dapat membuktikan bahwa perangkat tersebut mulai digunakan. Namun, untuk membuktikan keunggulan investasi, masih diperlukan hasil jangka panjang dan biaya yang dapat dibandingkan. Memisahkan kedua hal ini akan membantu kita menilai dengan lebih jelas.
Ketuk foto profil saya untuk melihat rekam jejak transaksi langsung