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大多數投資者將 AI 視為一個軟體故事。Joe Austin 認為他們看錯了方向。
在華爾街工作了四十年後，Joe——他現在與我們在 Chaikin Analytics 的朋友合作——相信 AI 熱潮中一些最大的機會可能來自於默默為一切提供動力的基礎設施。具體來說，是 AI 與物聯網之間日益增長的融合。
在今天的週五 Digest 接管中，他解釋了為何聯網機器、感測器和工業系統對 AI 經濟變得越來越重要……以及為何推動這一轉型的公司可能比許多主導當今市場的熱門名字提供更大的上漲空間。
他還分享了為何這一趨勢吸引了市場老將 Marc Chaikin 和 Chaikin Analytics 團隊的大量關注。事實上，Joe 和 Marc 將在 6 月 24 日的免費活動中發布一款新的 AI 驅動研究工具。您可以在這裡預留您的席位。
如果 Joe 是對的，下一代 AI 贏家可能不是今天每個人都在談論的公司——而是那些默默使整個 AI 革命成為可能的公司。
我讓 Joe 從這裡繼續。
祝六月節愉快，
Jeff Remsburg
在澳洲內陸深處，一座煤礦幾乎陷入停頓。
而沒有人預料到這一切……
礦山依賴龐大的輸送帶網絡。這些輸送帶在地下和開闊地帶蜿蜒延伸，將礦石從開採處運送到加工處。如果輸送帶停止，礦山也隨之停止。
在這座煤礦中，這正是即將發生的事情。輸送帶電機上的 AI 驅動感測器發現了異常——一個輸送帶驅動軸承的劣化速度比正常情況快得多。
罪魁禍首是軸承溝槽腐蝕。這是指電流通過軸承洩漏而非流經接地系統的情況。它從內部悄悄損壞軸承——直到為時已晚。
實地檢查可能會發現磨損，但無法察覺問題的緊迫性。感測器做到了。
感測器及早發現問題，追溯到接地問題的根源，加以修復，並在輸送帶停止運作之前更換了軸承。因此，該礦址避免了 10 小時的計劃外停機，以及大約 191,000 美元的生產損失。
更重要的是，修復根本原因——而不僅僅是症狀——延長了軸承壽命並降低了長期維護成本。
感測器不只拯救了一個軸承，而是拯救了整個作業。
這是我一直關注的一個更廣泛主題的一部分……
AI 和機器正在完成人類無法完成的工作——或者做得更好。
而一個關鍵概念正越來越多地使這成為可能。
工業 AI 的基礎
我說的是物聯網——即 IoT。
它已悄然成為我們這一代最具決定性意義的技術之一。
不久前，恆溫器不過就是一個恆溫器。如今，它是一個聯網設備，與您的手機、暖通空調系統和雲端共享數據。IoT 正在重塑人、機器和流程的溝通方式。
早在 1980 年代初，卡內基梅隆大學的程式設計師將校園內的可口可樂自動販賣機連接到網際網路，這樣他們就可以在走過去之前查看飲料是否冰涼。1999 年，麻省理工學院的 Kevin Ashton 為這類事物起了一個名字：物聯網。
Ashton 的論點很簡單：機器不應該等待人類為它們提供數據。人類可能行動遲緩、注意力分散且容易出錯。如果電腦能夠自行收集信息並實時追蹤物理世界，我們就可以消除浪費、及早發現問題，並隨時了解一切的狀態。
我們現在正生活在他所設想的世界裡。
數字反映了這一轉變
根據行業研究公司 IoT Analytics 的數據，2024 年有 186 億台設備連接到 IoT。到 2030 年，這一數字預計將增加到 390 億——並在 2035 年達到 550 億。
IoT 市場在 2025 年產生了近 5,500 億美元的收入。預計到 2030 年將增加到超過 8,650 億美元。
但工業應用推動了大部分增長——這對投資者來說才是真正有趣的地方。
工業 IoT 市場——想想工廠中的感測器、聯網機械和自動化系統——在 2025 年達到近 3,260 億美元。到 2034 年，預計將增加到約 9,450 億美元，幾乎增長三倍。這幾乎是更廣泛 IoT 市場增長速度的兩倍。
這是有道理的。實體產業從能夠感知、通信和無需人工干預即可行動的機器中獲益最多。AI 只會加速這些機器所能做的事情。
有一個數字真的引起了我的注意：到 2030 年，幾乎一半的工業 IoT 收入預計將依賴 AI。這是工廠、礦山和電網運營方式的根本性轉變——據一些估計，這可能釋放多達 700 億美元的新市場價值。
數據支持了這一點。根據 2025 年對近 18,000 家私營企業的調查，僅投資 AI 的公司生產力增加了 10.4%。僅投資 IoT 的公司生產力降低了 6%。但同時投資 AI 和 IoT 的企業生產力增加到 18.9%——幾乎是僅投資 AI 增益的兩倍。
簡而言之：沒有實體連接的 AI 只是故事的一半。而沒有 AI 的實體連接正在落後。
AI 正在更靠近機器
直到最近，大多數工業感測器根本沒有內建 AI。這種情況正在迅速改變。
製造商現在正將 AI 直接內建到工廠車間的感測器、閘道器和設備中。機器不再將數據發送到雲端等待回應，而是當場處理信息。結果是決策更快、故障更少，以及管理整個系統所需的人員更少。
這就是澳洲那座煤礦所發生的事情。這種情況也正在全球各地的製造工廠、油田、船港和電網中上演。
各位，在我於華爾街工作的 40 年裡，我已多次見到這種模式。
最大的 AI 名字——如 Meta Platforms Inc. (META) 和 Microsoft Corp. (MSFT) 等公司——獲得了大多數關注。它們面臨著巨大壓力，需要證明數兆美元的 AI 投資最終能夠獲得回報。
但您不必追逐熱門名字來在這一大趨勢中找到出色的投資機會。
事實上，每一個主要技術周期中最好的機會都來自那些構建使一切成為可能的基礎設施的公司——而不是那些在 CNBC 上曝光最多的公司。
想想網際網路熱潮。是的，Alphabet Inc. (GOOG) 和 Amazon.com Inc. (AMZN) 成為了巨大的贏家。但那些製造路由器、光纖電纜和伺服器硬體的公司也是——這些是為整個建設提供動力的「鎬與鏟」投資標的。
AI 加 IoT 的融合正在形成類似的機會。而最有機會獲勝的公司不一定是您已經持有的那些。
如何找到下一波贏家
這正是 Marc Chaikin 發揮作用的地方。
Marc 在華爾街度過了 60 年，開發了能夠去除噪音並找到具有真實動能股票的分析工具。他的 Power Gauge 數十年來一直在做這件事。
但在 6 月 24 日，Marc 和我將發布一些新的東西——一些我們兩人都從未向公眾展示過的東西。
這是一個 AI 驅動的平台，我們稱之為 Time Machine（時光機）。它通過在數十年的市場數據中「回到過去」來找到今天那些財務和技術 DNA 與 Nvidia Corp. (NVDA)、Amazon 和 Meta 在其歷史性漲勢開始之初的股票特徵高度吻合的股票。
在回測中，它識別出了後來帶來 995%、1,406%、甚至 3,804% 漲幅的股票——而它們所模仿的「種子」股票的回報則遠為溫和。
我花了 40 年試圖在重大技術轉變之前搶先布局。這是我見過的最強大的工具，能夠精確地做到這一點。
工業 AI 的建設是真實的、規模龐大的，而且仍處於早期階段。問題是您是否已準備好從中受益——還是在下一代大贏家成形時在場外觀望。
在 6 月 24 日，Marc 和我將向您展示 Time Machine 現在正在標記的確切股票——免費。
要獲得訪問權限，您只需要立即預留您的席位。當您這樣做時，您將獲得 Time Machine 測試版平台的提前訪問權限，讓您可以在我們的免費直播之前開始探索它。您可以輸入任何股票代碼，看看它與有史以來最偉大的股市贏家相比如何。
這是 Chaikin Analytics 有史以來第一個 AI 驅動產品——特許席位將受到限制。
在這裡報名參加這個免費活動。
投資愉快，
Joe Austin
高級分析師，Chaikin Analytics
P.S. Joe 花了四十年觀察重大技術周期的發展。他表示，AI 加 IoT 的融合是他所見過的最重要的投資機會之一。但提前入場的窗口不會永遠開放。Marc 和 Joe 在 6 月 24 日的活動是免費的——當您預留席位時，您現在就可以獲得 Time Machine 測試版的提前訪問權限，無需購買。
