特斯拉公司 （纳斯达克： TSLA）是一家无人驾驶电动汽车制造商，正在迅速改变汽车行业。不久前，电动汽车的成本太高，吸引力也很低。特斯拉已经能够解决这两个问题，通过创新的技术进步使低成本，有趣的驾驶汽车成为可能。该公司已迅速成为家喻户晓的品牌，并享有在汽车行业很少见的品牌知名度。特斯拉拥有远见卓识的首席执行官，是当今市场上最有前途的公司之一. 什么是Tesla，Inc（TSLA）? 尽管埃隆·马斯克（Elon Musk）是特斯拉（Tesla）的代名词，但实际上他并不是该公司的原始创始人之一。取而代之的是，马丁·埃伯哈德（Martin Eberhard）和马克·塔彭宁（Marc Tarpenning）两位工程师是2003年创办公司的。马斯克最初是作为早期投资者参与的，但不久后加入公司担任董事长。特斯拉的早期愿景是创建一家汽车制造商，同时也是一家技术公司。通过对研发的投资，该公司多年来开发了领先的硬件和软件，这些革命性的技术导致了自动驾驶等革命性突破. 特斯拉的第一款汽车是Roadster，该车瞄准了高端市场。生产始于2008年，首批交付的产品总共包括147辆汽车，马斯克利用这些销售投入来降低成本，并投入自己的资金来支持公司通过启动过程。在许多投资者对特斯拉的潜力感兴趣的情况下，特斯拉终于在2010年IPO了，特斯拉是由有远见卓识的公司（如Paypal和SpaceX）领导的公司. 在接下来的几年中，特斯拉能够降低成本并进入新的细分市场。低成本汽车如Model X，Model S和Model 3在随后的几年中首次面世，这有助于扩大电动汽车的大众市场吸引力。凭借这一扩展的产品线，特斯拉已投入大量资金建设产能。特斯拉的原始工厂位于加利福尼亚州弗里蒙特的前通用汽车工厂所在地。从那以后，公司将生产扩大到纽约，内华达州，德克萨斯州，上海和柏林. 为什么选择特斯拉（TSLA）事项 特斯拉最伟大的工程壮举之一就是 桌子设计的电池 这是在2020年宣布的。最初，特斯拉的电池是由松下和其他供应商生产的。但是，他们在2020年将内部生产投入生产。获得专利的设计消除了对将电池连接到汽车主传动系统的导电金属接线片的需求。这项革命性的技术解决了许多人对电动汽车的主要抱怨：价格昂贵和续航里程不足。作为电动汽车最昂贵的部分，这种电池创新技术使特斯拉能够大幅降低电池成本，从而以较低的价格出售汽车。预计这些变化将使生产成本降低56％，从而使特斯拉能够与汽油动力汽车竞争。此外，该电池将能够容纳五倍的能量，并将车辆续航里程扩大16％ 与某些汽车制造商不同，特斯拉的制造过程高度垂直整合。虽然其他制造商将研发重点放在发动机生产上，并将其他零件的生产外包，但特斯拉却花费了大量时间从头到尾完善整个生产过程。尽管由于2017年的问题导致产量增加 特斯拉的Model 3座椅制造工艺, 现在已经解决了问题。这些不断增长的痛苦阻碍了生产，并使特斯拉处于领先地位。 2017-2019年间濒临破产, 但从长期来看，这是值得的。这种商业模式可实现平稳的生产过程，并能更好地控制质量和交货时间表，与竞争对手相比均具有巨大优势. 特斯拉公司（TSLA前景...

英伟达 （纳斯达克： NVDA）在1990年代以革新计算机图形学而著称。它们功能强大的图形处理单元（GPU）在世界各地的许多台式机，笔记本电脑，平板电脑，工作站和游戏机中都可以找到。尽管现在许多公司都进入了计算领域，但NVIDIA拥有比其他公司更多的战略优势。凭借目前的经验，知识和人员，NVIDIA是一家不断超越期望的公司. 什么是NVIDIA（NVDA）? NVIDIA Corporation由三名位于加利福尼亚州圣克拉拉的计算机科学家创立，旨在改善个人计算机的3D图形体验。黄仁勋，克里斯·马拉乔夫斯基和柯蒂斯·普里姆于1993年在加利福尼亚州成立，他们制定了一个计划，计划创建微处理器，以便在PC上提供全动态视频和立体声。他们迅速树立了良好的声誉，并与SGS-Thomson Microelectronics（当时的领先计算公司之一）建立了战略合作伙伴关系。这是一项改变游戏规则的举措，使NVIDIA于1995年5月发布了其第一款多媒体加速器微芯片NV1。. NV1的成功吸引了诸如Sega这样的游戏公司吸引NVIDIA的关注，后者希望将芯片用于他们的Saturn游戏系统。这次成功的结果是，NVIDIA能够从风险投资机构获得资金，使其得以迅速发展并占据市场领导者的位置。到1996年年中，大约30个竞争对手向图形市场提供3D芯片。目前，NVIDIA占有大约24％的惊人市场份额。由于这项早期的成功，《福布斯》（Forbes）在2007年将NVIDIA评为“年度最佳公司”。最近，该公司已将其产品多样化，包括用于汽车电子，移动设备的GPU和其他计算部件，并且自从2010年代后期，人工智能. 在1990年代中期和2000年代初期，公司经历了快速的发展时期，巩固了它们作为行业领导者的地位。该公司对计算的最大贡献是发明了图形处理单元（GPU），该单元可渲染视频和图像以供显示。现在，几乎所有现代计算机都具有某种类型的GPU，尽管许多其他竞争对手也进入了该领域。 NVIDIA GPU丰富了各种媒体和通信，包括高清电视，移动电话，数字视频（2D和3D），音频甚至宽带连接。最近，他们将注意力更多地集中在人工智能上，他们的GPU芯片充当大脑，并提供自动驾驶汽车和机器人等产品正常运行所需的计算能力。 NVIDIA无与伦比的产品线使该公司获得了无数奖项，被公认为生产市场上最快的图形微芯片. 为什么NVIDIA（NVDA） 事情? NVIDIA Corporation在其领域的领导者中享有强大而当之无愧的声誉。除了他们作为技术创新者的历史推动了计算机技术的发展之外，今天，他们继续在市场中占据主导地位。. NVIDIA Corporation继续看到对其技术和服务的需求不断增长。 NVIDIA经营的两个主要市场都受益于通过内部研发而开发的技术。他们的主要收入来源仍然是GPU。他们的GeForce品牌GPU目前 占据PC GPU总市场份额的19％. 尽管这个数字似乎很低，但市场高度细分，因此NVIDIA仅落后于两家公司（英特尔和AMD）。 2020年，与游戏相关的收入达到了创纪录的22.7亿美元。随着游戏制造商继续开发更详细，更逼真的游戏，总的可寻址市场将继续增长，使NVIDIA处于有利的地位。第二个领域是数据中心运营，这是NVIDIA增长最快的收入来源。诸如Amazon和Oracle之类的技术巨头的数据中心的核心是NVIDIA GPU。这些GPU为这些服务提供商提供了足够的计算能力，可以继续在数据分析和云计算等领域中开展重要工作。 NVIDIA与数据中心相关的收入达到了...

人工智能（AI）是一个无需介绍的领域。人工智能取代了摩尔定律的尾巴 状态 预计计算机的速度和功能将每两年翻一番。自2012年以来，最大规模的AI培训运行中使用的计算量呈指数级增长。 每3到4个月加倍, 自2012年以来，最终结果是分配给AI的计算资源数量增长了300,000倍。其他任何行业都无法与这些增长统计数据进行比较. 我们将探讨AI的哪些领域正在引领这一加速，哪些公司最有可能利用这一增长以及为何如此重要. 机器学习的类型 机器学习 是AI的一个子领域，本质上是要学习的编程机器。机器学习算法有多种类型，到目前为止最受欢迎的是 深度学习, 这涉及将数据馈入 人工神经网络 （ANN）。人工神经网络是一个非常计算密集的数学函数网络，其格式受人脑中的神经网络启发而结合在一起. 越多 大数据 将其输入到ANN中，则ANN变得越精确。例如，如果您尝试训练ANN以学习如何识别猫的图片，则如果向网络喂入1000张猫的图片，则网络的精度可能会达到70％的小水平，如果将其增加到10000张，则准确度水平可能会提高到80％，如果将其提高100000张图片，那么您刚刚将网络的准确度提高到了90％，然后. 这就是机遇之一，在AI芯片开发领域占主导地位的公司自然会成长. 有许多其他类型的机器学习都显示出希望，例如 强化学习, 这是通过重复动作和相关奖励来训练代理。通过使用强化学习，AI系统可以与自身竞争，以提高其性能。例如，下棋的程序将反复对自己进行游戏，而游戏实例的每个实例都会改善其在下一场游戏中的表现. 目前，最好的AI类型是将深度学习和强化学习结合起来使用，通常称为 深度强化学习. 特斯拉（Tesla）等世界上所有领先的AI公司都使用某种类型的深度强化学习. 虽然目前还有其他类型的重要机器学习系统正在开发中，例如...