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材料技术开发使用...
近年来，材料信息学（MI）引起了材料技术开发领域的关注。2012年10月，马萨诸塞州理工学院（MIT）和三星宣布他们已经开发了具有很高离子电导率的固体电解质1）。但是，一家主要的日本汽车制造商几年来从事几乎相同的物质，并在2011年申请了专利。此外，该开发仅使用数据和计算而没有进行任何实验，这对世界各地的材料研究人员产生了巨大影响。这导致了MI的全球趋势，而国家项目接则是一个趋势。日本科学技术局（JST）提议在2013年促进MI 2），此后，三个部委开始了国家项目。mi现在被公认为是一项基本技术，支持材料技术的开发，其全尺度介绍正在各家公司的发展。
高管薪酬报告
如果说 2021 年是招聘的繁荣时期，2022 年是调整和精简时期，2023 年是进一步勒紧裤腰带时期，那么 2024 年，我们将看到各家公司为未来打下新的基础。对于风险投资支持的公司来说，过去几年需要聘请不同类型的技术领导者，从“和平时期”的高管转变为“战时”的从业者。成功的候选人是那些更像球员教练的人，他们能够更亲力亲为，愿意深入研究细节，用更少的资源做更多的事情。这种心态应该会持续到 2024 年，所以不要指望会出现招聘热潮，但技术组织不会像 22 年和 23 年那样精简。这也意味着来自大型组织的候选人会更少，因为大型组织会更专注于战略和管理大型团队。相反，与以前相比，来自其他初创企业的应聘者更多，他们带来了一线工作经验。
中期回顾
总统上任数周内就开始了这项工作，签署了《美国救援计划》成为法律，为家庭和社区提供经济救济，帮助他们重新站起来。根据总统的《两党基础设施法》，迄今为止已宣布了 57,000 多个新项目，重建我们的道路、桥梁、铁路、港口、机场、公共交通、供水系统，更换铅管，扩展高速互联网等等——这是自 1950 年代以来对国家基础设施的最大投资。得益于《总统通胀削减法案》等具有里程碑意义的立法成就，我们正在为应对气候变化做出世界历史上最重要的投资——建设更清洁、更具弹性和可持续的电网；振兴几代人以来一直承受有害污染负担的社区；降低辛勤工作家庭的水电费和医疗费用；投资清洁能源工作和未来产业；并通过清洁能源突破加强我们的能源安全。自拜登总统的《芯片与科学法案》通过以来，各家公司已经宣布投资数千亿美元，将半导体制造业工作岗位带回美国，重建美国在芯片制造业的领导地位，同时在全国范围内创造高薪、工会工作岗位，使“美国制造”成为现实。
AI 安全与 AI 安全
各家公司都期望人工智能的发展将有助于扩大其业务机会和提高工作效率。普华永道 (*3) 在 2023 年对 4,702 名首席执行官进行的一项调查中，超过 64% 的人回答说人工智能会提高员工的工作效率，59% 的人表示人工智能也会改善他们自己的工作 [1]。另一方面，59% 的首席执行官还担心网络安全是生成式人工智能的主要风险。另一家公司在 2023 年询问了 300 多名风险和合规专业人士，调查显示 93% 的公司认识到生成式人工智能存在风险，而只有 9% 的公司为降低风险做好了准备 [2]。此外，由 ISC2（国际信息系统安全认证联盟）(*4) 组织的另一项针对 1,123 名安全专业人士的调查显示，对于人工智能是否有利于网络安全而非犯罪的问题，只有 28% 的人同意，38% 的人不同意 [3]。事实上，[3] 中的另一项调查显示，12% 的受访者禁止在其业务中使用所有生成式人工智能工具，32% 的受访者禁止使用多种生成式人工智能工具。
2023-24 年第 30 届年度报告
全球制造业正在经历一场前所未有的转型，其驱动力来自围绕人工智能、可持续性和供应链弹性的多个大趋势。这些趋势正在重塑汽车、航空航天和工业重型机械等多个垂直行业的业务重点。随着各家公司专注于更快地推出新产品并提供出色的客户体验，您的公司正处于这一变革的前沿，积极与客户合作，整合系统工程以优化产品开发时间和成本，并开发提供出色体验的软件定义电动汽车。在过去 12 个月中，我们通过与 NXP、Arm、英特尔和亚马逊 AWS 等领先技术公司合作，显著增强了我们的软件定义汽车 (SDV) 生态系统，为高性能计算、下一代数字驾驶舱解决方案和网络安全打造软件定义汽车平台解决方案。生成式人工智能很可能在未来对制造业产生重大影响。我们在工程、制造和客户体验价值链的各个方面为客户部署 Gen AI 解决方案方面取得了良好进展。尽管 Gen AI 在制造业中的应用仍处于相对初期阶段，但我们目前正在实施可为客户带来切实价值的解决方案。
PERSI 投资报告
业绩归因与策略评论 1 月份，美国中小型股继续走高，罗素 2500 指数回报率为 +3.5%。亚特兰大中小型股投资组合本月也实现了正回报，但落后于基准。该期间整体股票选择为负，金融和工业股的持股影响了业绩。在工业领域，由于担心新政府的政府效率部 (DOGE)，与政府签约的公司普遍疲软。虽然我们很难预见到关键国防供应商的大幅削减，但该基金的几家优质国防承包商都陷入了这次抛售。在金融领域，由于对西海岸火灾损失的担忧，我们的几家保险控股公司表现落后。我们的分析表明，我们的持股应该直接面临有限的损失，并可能受益于未来可能的保费上涨。房地产和科技领域的股票选择是积极的，主要是由持股持续的正收益增长推动的。整体资产配置是积极的，我们对金融的增持和对房地产的减持带来了最大的收益。投资组合对医疗保健板块的低配是最大的拖累因素。2024 年市场的大部分回报是由估值倍数扩张推动的。现在市场已经消化了强劲的远期预期，我们将看看各家公司能否在 2025 年实现稳健的盈利增长。我们继续青睐那些我们认为很有可能实现增长预期的优质公司。
释放新竞争优势的关键
任何战略的目标都是实现可持续的竞争优势，即在长期内创造比竞争对手更多利润的能力。品牌、专利、人才、基础设施等独特资源以及产品设计、客户服务或制造等独特能力是实现这一优势的基础。建立这些资源和能力的过程很漫长。然而，环境的变化（法规、技术等）经常会使一些资源和能力变得多余，并改变竞争的基础。人工智能 (AI) 就是这样一种驱动力。它正在迅速改变商业格局，各家公司都在争先恐后地适应这一新模式 (Ransbotham 等人，2020 年)。人工智能有可能通过降低某些传统因素的重要性并引入新因素从根本上改变竞争优势的来源。例如，Chat-GPT 和 DALL-E 等生成式人工智能工具在收到提示时利用大量数据来生成原创内容。此类工具可能会影响许多依赖人才完成某些流程的行业的关键成功因素（Chui 等人，2022 年）。关于人工智能相关的技术资源（例如专有数据、特定算法或技术基础设施）如何成为竞争优势的来源，已经有很多文章和言论。在本文中，我们将专门研究人工智能如何影响现有的以人为基础的优势来源并创造新的优势来源。本文首先讨论人工智能如何降低以人为基础的特定资源的价值，并强调技术优势是多么短暂。然后，它描述了人工智能如何使公司能够将他们的人力专业知识与机器学习算法相结合，以创造新的竞争优势。本文认为，人工智能的变革力量不仅限于自动化，还扩展到工作和流程的重新定义。在最后一部分，我们为决策者提出了接受这种转变的指导方针，强调人工智能与人类的融合不仅涉及技术的采用，还涉及组织文化和思维方式的根本转变。
打响最后一场人才争夺战 - JD Supra
将军们经常被指责“打最后一场战争”——即采用以前奏效的战术，并试图避免上次犯下的错误。战争往往不会重演，但我们在应对每一场新冲突时，却倾向于重复我们的战略和反应。这种现象与法律界所谓的“人才战争”有关。在金融危机和整个经济衰退期间，关于这场战争的讨论已经逐渐消退，但这些战斗仍在继续。第一年律师的现行价格回到了 160,000 美元，而且可能还会更高，而横向收购和律师事务所合并（获得所需人才的传统捷径）继续升温。然而，实施这些策略的律师事务所领导者很可能正在吸取以往人才争夺战的教训，当时，从“顶级”法学院招募“最优秀、最聪明”的新毕业生，或者让这位令人垂涎的合伙人获得丰厚的商业回报至关重要。这些看起来越来越像是不完整的作战计划，甚至完全是错误的。例如，没有人相信，即使是“顶级”法学院也能很好地为毕业生做好执业准备，也没有人能为如何定义“顶级”提供合理的理由。不仅如此，尽管美国律师最近的一项研究表明，律师奖金对提高律师保留率毫无作用，但各家律师事务所仍在竞相提高律师奖金。对横向员工来说，情况更糟。今年早些时候，《律师报》报道的一项英国调查发现，横向收购失败的比例高得惊人。在一项对五年内近 2,000 名横向招聘人员的研究中，33% 的人在三年内离开了新公司；在五年的时间跨度内，这一数字上升到 44%。想想那些没有成功新员工所浪费的时间和金钱。这些是旧策略不再有效并且需要新策略来取代它们的第一个迹象。因此，在制定人才战略时，请考虑下一个战场：未来更精简、更精简的律师事务所。