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Du côté des actions individuelles, SK Hynix a chuté de plus de 2%.

```htmlSelon Golden Ten Data du 6 juillet, Karam Pickering, économiste chez le portail mondial de recrutement Indeed, a déclaré que le nombre d'offres d'emploi en Australie est resté relativement stable au cours de l'année écoulée, mais que la demande de recrutement pourrait ralentir au cours du reste de l'année en raison des défis économiques persistants. Il a ajouté que le marché du travail n'est pas particulièrement solide, mais qu'il n'est pas non plus catastrophique. Cependant, Pickering a souligné qu'avec l'apparition des premières fissures, le marché du travail est devenu ces derniers mois un facteur de plus en plus important pour la Banque de réserve d'Australie. Il a toutefois précisé que ces fissures ne sont pas encore suffisantes pour empêcher la banque centrale d'augmenter à nouveau les taux d'intérêt.```

格隆汇, 6 juillet – Morgan Stanley Investment Management a publié son rapport de recherche approfondi pour le deuxième trimestre intitulé « Intelligence artificielle : dix vérités d’investissement ». Selon le rapport, l’IA n’est plus seulement une course technologique, mais représente une transformation systémique qui est en train de réécrire les principes fondamentaux du fonctionnement des industries et organisations mondiales. 1.Quatre forces résonnent, l’IA entre dans un effet volant. Ce qui propulse la progression actuelle de l’IA n’est pas seulement une percée dans un modèle, mais l’accélération synchronisée de quatre forces : algorithmes, puissance de calcul, talents et capitaux. 2.La loi de Moore ne s’applique plus, le monde physique devient le nouveau goulot d’étranglement. La croyance selon laquelle « la puissance de calcul deviendra de moins en moins chère » est en train de s’éroder, le goulot d’étranglement de l’IA passant progressivement des puces vers l’électricité, la mémoire, les réseaux, les systèmes de refroidissement et la fourniture de centres de données. 3.L’essor de l’économie des tokens, la puissance de calcul devient un revenu. Les centres de données, autrefois considérés comme un centre de coûts, se transforment désormais en installations de fabrication pour la sortie intelligente, avec le token servant d’unité de mesure pour cette production intelligente. 4.L’ère des agents arrive, le rôle des employés passe de l’exécution à la gestion. L’IA évolue du simple fait de répondre à des questions à celui d’exécuter des tâches : activation d’outils, gestion des processus, fonctionnement autonome et continu. 5.Les avantages des logiciels sont redéfinis, la donnée, les connaissances sectorielles et la distribution deviennent la clé. L’IA abaisse rapidement le seuil de codage et de développement fonctionnel, de sorte que l’avantage concurrentiel des éditeurs de logiciels se déplace des seules fonctionnalités produit vers des actifs centraux plus difficiles à reproduire : données d’entreprise, expertise sectorielle, réseau client, capacité de conformité et expérience d’intégration profonde dans les processus métiers. 6.L’IA évolue d’une économie d’analyse à une économie opérationnelle. Avec le développement rapide de l’intelligence incarnée, l’IA s’étend du travail intellectuel aux industries physiques telles que le transport, la logistique, la fabrication, la santé ou l’énergie. 7.L’IA est un cycle d’investissement full-stack, couvrant l’infrastructure, le modèle et la couche applicative, et non simplement l’histoire d’un seul secteur ; elle recouvre l’ensemble de l’écosystème, des puces aux centres de données, de la formation des modèles aux agents IA et à la robotique. 8.La Chine et les États-Unis forment des architectures d’IA parallèles, la compétition future en IA ne reposant plus uniquement sur le capital ou la taille des modèles, mais davantage sur la capacité à maîtriser les coûts, l’ingénierie, l’intégration des chaînes logistiques, la rapidité d’implémentation des applications et l’efficacité organisationnelle. 9.L’IA est déjà une infrastructure stratégique, mais la gouvernance accuse un retard important. 10.L’infrastructure en premier, les applications à rendement maximal ne sont peut-être pas encore nées. L’histoire montre que, lorsque l’infrastructure mûrit et que les coûts chutent rapidement, de nouvelles applications autrefois imprévues émergent. Avec la forte baisse du coût du token, les applications décisives qui consommeront vraiment la puissance de calcul de l’IA n’existent peut-être pas encore, et même les entreprises concernées n’ont pas encore été créées.