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felixhu
2024-12-28

思路清晰

除了AI广告之外，AI应用在炒什么？

直到美股三季报陆续披露后，多家AI相关业务的公司业绩表现亮眼，才打消了市场对AI“不赚钱”的质疑，接下来看看美股AI应用在炒什么。也就是说，整个行业的角度来看，AI软件应用是今年涨幅最少的，也是市场上机构头寸最小的AI板块。那么，APPlovin会是AI应用里的第一种分支，也就是通过AI数据来帮助投流广告，而根据Jefferies的研报来看，将目前AI应用潜在的赢家分为了几类公司。

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Software主题，和2023年的Semi主题非常相似，都是从自上而下的开始，AI从硬件到软件的板块轮动也已经被确认。  </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5b3edcc8ba057ea97c0e08cbbe94b467\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"650\" tg-height=\"473\"/></p><p>另一点，近期对冲基金以7周来最快的速度净购买软件行业，而像硬件是被最多净卖出的行业。虽然说部分资金从硬件端流出转到软件，但两者并不是那种跷跷板之间的关系，一是美股的流动性太好，资金太多；二是对硬件的投资逻辑也没有发生改变，反而是当越来越多的AI应用跑出来了，那对硬件需求也是更大的刺激。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/83a989032deb5be50b2cb77853c81163\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"602\"/></p><p>目前美股AI应用的主要逻辑有以下几点，<strong>1.高盛预估到2030年，云计算市场的总规模将达到2万亿美元，其中10-15%的份额来自生成式AI，那么算下来大概就是2000-3000亿左右的生成式AI市场。   </strong></p><p><strong>2.目前是正式进入AI周期的第二年，在一年前基础设施还在建设中，而现在大量的基础设施都建立起来了，相对于应用层面，基础设施、平台和网络安全公司更接近当下AI周期受益者的位置。</strong></p><p><strong>3.软件和硬件相比，软件仍然有很大的上行空间，因为市场对软件收入的共识滞后于硬件，仓位上也比较轻；换句话说，目前软件和硬件相比，软件的预期差更大，而硬件的空间没那么大。例如说，从近几个月Nvda的走势来看，基本就在130-150之间震荡，表现不差，但弹性上就没有之前那么亮眼的涨幅了。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/136123ff29e964fb622ef47680b36a70\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>相反，对比美股炒的火热的Snowflake来看，交出一份亮眼的三季报后，涨超40%，从弹性上是优于硬件的，但投资这种AI数据平台/应用相关的公司会比较难跟踪实时数据。因此可以从整个AI软件行业来看，目前行业处于什么样的位置。   </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e965698a491650417ae837b74affec8\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p><strong>先从整个AI行业来看，今年内受AI推动股价增长最大的是VST美国最大的电力生产商、其次是英伟达、云服务器基础设施的ANET、服务器组装的DELL、互联网的Amazon、最后是软件端的MSFT。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/68b7a3e6339f0db2bb529e744984958c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"590\"/></p><p>也就是说，整个行业的角度来看，AI软件应用是今年涨幅最少的，也是市场上机构头寸最小的AI板块。那么，为什么今年软件表现的不好，并不难理解，因为过去2年时间，超过三分之二的软件公司在今年的营收还是增长放缓的，所以放在今年标普500都涨了27%的情形下，软件股只涨个20-30%，其实表现是比较一般的。</p><p>不过，市场资金买这些软件公司，肯定不只是单看2025年的业绩表现，而是看的更长远，毕竟这还是在AI很早期的阶段。从已披露的信息来看，例如Snowflake宣布与微软扩大合作关系，将为微软建立一个Power platform connector，实现Dataverse和Snowflake之间的联系，Snowflake还宣布与母公司为谷歌的Anthropic达成合作关系，将claude LLM数据引入到Snowflake平台中。   </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1170924392587ebf15ecd7dfb4b6f0b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"423\"/></p><p>根据高盛统计，今年软件行业的整体收入下滑逐渐放缓，接近营收复苏的阶段。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2629ac89a8853e2f4766b8caa055518c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1037\" tg-height=\"544\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/02875a7084569c39dc113bc69b7e55a2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"842\" tg-height=\"829\"/></p><p><strong>从软件行业的EV/NTM收入倍数来看，目前为9.3x，低于2021-2022年最高的18x。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1097e906dc1422459976e37b818e1614\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"610\"/></p><p>另外，从今年软件商msft、云服务商amzn的业绩来看，今年AI收入占比还是比较小的一部分，市场把更大的期待放到了明年。   </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/86eec2e25b24e87b8a6d2ba68720cca8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"555\"/></p><p>随着越来越多的基础设施建成，推理成本正在下降，这有利于更多的公司尝试进入软件应用层面；这样来看，那2025年AI软件公司的路径就更加清晰了，或是说这个叙事讲下去逻辑就更顺畅了，<strong>投入到软件方面的预算阻碍可能会减少，有助于软件公司进一步将AI货币化，因为之前大家都是先投硬件，软件方面的capex给的比较少，但随着软件行业有起色，那大公司也会加大软件端的投入。</strong></p><p>市场上也有不同的看法，认为现在的软件公司有些涨过了，尽管第四季度可能会有IT预算的增加，并且AI资金的投入会加剧这一现象，可能会形成软件上的“FOMO”效应，但初步迹象表明，2025年的IT预算可能仍然相对持平，软件行业仍然受到宏观环境的挑战，可能大多数软件公司要到2026年才能看到生成式AI的直接货币化。</p><p>但当然，现在市场资金买这些软件公司，肯定不只是单看短期内的业绩表现，而是看的更长远，毕竟在经历了英伟达涨十倍的卖铲人叙事后，在应用端上可能也会出现翻几倍的挖金子叙事。</p><p>那么，从目前的AI应用来看，未来谁会是赢家？</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>二、AI应用的多分化</strong></p><p>之前我们在“一年七倍的app货币化生意”里，介绍了第一只AI应用大牛股Applovin，这家公司主要做的是一个广告中间商的角色，帮助大量的尾部互联网APP，把用户流量市场变现，将广告位放到Applovin的平台上，Applovin再将这些APP背后的用户人群分类好，将广告位整理好给到广告主，以便广告主在平台上进行更精准的广告投放，这不仅能帮助广告主提高投放效率，也有利于平台商业化的健康生态。</p><p>换个角度来想，如果AI投广告的效率越来越高，有可能会使得一些人丢掉工作的，比如说一些商家想在电商平台上打广告，一般都是有专门负责广告投放，或是SEO搜索优化，那有了这种更加直接精准的AI投流后，广告主是可能会减下人员成本，增多对AI广告使用，APPlovin是目前将AI货币化做的比较好的。</p><p><strong>可见在接下来AI应用的发展上，可能会看到一轮互联网企业的新增长，对于美国或是中国公司来说都是一样的，通过数据和AI的结合，提高工作效率，以及减少人员投入。而硬件上也会有同样的新增长，例如说AI眼镜、更多加载AI能够与人互动的电子设备等等。</strong></p><p>那么，APPlovin会是AI应用里的第一种分支，也就是通过AI数据来帮助投流广告，而根据Jefferies的研报来看，将目前AI应用潜在的赢家分为了几类公司。</p><p><strong>从AI已经在发挥作用的案例来看，分别帮助了AMZN的编码助手、MSFT的copilot、Meta的Gen AI广告创作、Google的Deepmind生物学、AI医疗保健的medtronic。   </strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f22da4a31b0699dfec23ab47bda62a9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"598\"/></p><p>Jefferies的AI软件潜在的赢家组合里，有这几类公司。</p><p><strong>一是最大型的科技公司，即各方面都有布局的MSFT、AMZN、Google，这些龙头公司在AI浪潮里的确定性更高。</strong></p><p>在细分领域里，目前市场最关注的AI应用分支，分别是数据云端和检测平台的SNOW、DDOG、ESTC，数据云和检测公司是近期最火的一类公司，因为这些公司的增长与chatgpt、谷歌的gemini大模型挂钩，简单的逻辑就是当越来越多人使用大模型，这类公司的数据储存需求就更加大，而科技公司想要训练自己的AI或是大模型，最首要的事情也是先跟数据商买基础的数据储存，这就好比买英伟达显卡是挖矿的铲子，而这类数据储存、数据安全公司就象是挖矿时所需要的探照灯一样。</p><p><strong>其次是数据安全的CRWD、软件的adobe、商业平台的meta。   </strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e718bf7c093214a799a3e876f630e19b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\"/></p><p>但若从软件收入的预测来看，软件收入的爆发可能不会像硬件爆发来的那么快，会是一个逐渐增多的过程，而不是爆发式的增长。</p><p>在公司建立好数据基础和硬件的服务器之后，产业流程才到发展软件，而这就是目前的产业进展，开始的前2年都是买硬件建成服务器，再到现在的炒数据储存、数据安全，而明后年的发展就到应用程序APP。   </p><p>从当前状态到2027年的预期，生成式AI会在企业内部发生很明显的变化。</p><p>目前有42%的企业高管表示公司内部AI处于部署和产品化阶段，也就是初步开始试用的阶段，仅有22%的企业高管表示AI正在进行扩展和规模化，指的是开始将AI工具更全面的普及到企业发展中。预计到2027年，超过三分之二的企业会进入扩展和规模化阶段，而部署和产品化阶段的企业将下降到三分之一左右。</p><p>而外部应用场景来看，有24%的企业高管表示AI处于部署和产品化阶段，仅有12%的企业高管表示在扩展和规模化阶段。预计到2027年，53%的企业将达到部署和产品化阶段，而进入到扩展和规模化阶段的比例将提升到35%。   </p><p>也就是说，<strong>目前生成式AI在企业内部中的使用程度还是早期阶段，只有20%的企业开始将AI普及化到整个企业日常的运营当中，40%的企业都是在初步尝试，还有40%的企业尚未开始使用AI。</strong></p><p>外部AI应用场景就更加少了，只有12%的企业在扩展和规模化，也就是说目前市场上只有十分之一的企业在做AI应用，而到2027年可能会有50%的企业开发出AI应用。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>结语</strong></p><p><strong>整体来看，从2025年到2027年是AI应用的逐步增长期，而根据上述所说的，在那么多企业尚未开始训练AI前，当前周期里数据平台和网络安全公司更接近当下AI周期受益者的位置，即符合估值便宜、未来需求够大、行业营收临近转正期。</strong></p><p><strong>在不断发展的AI应用浪潮下，不久之后有可能就出现第一只AI时代的10倍应用股了。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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src=\"https://static.tigerbbs.com/5b3edcc8ba057ea97c0e08cbbe94b467\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"650\" tg-height=\"473\"/></p><p>另一点，近期对冲基金以7周来最快的速度净购买软件行业，而像硬件是被最多净卖出的行业。虽然说部分资金从硬件端流出转到软件，但两者并不是那种跷跷板之间的关系，一是美股的流动性太好，资金太多；二是对硬件的投资逻辑也没有发生改变，反而是当越来越多的AI应用跑出来了，那对硬件需求也是更大的刺激。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/83a989032deb5be50b2cb77853c81163\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"602\"/></p><p>目前美股AI应用的主要逻辑有以下几点，<strong>1.高盛预估到2030年，云计算市场的总规模将达到2万亿美元，其中10-15%的份额来自生成式AI，那么算下来大概就是2000-3000亿左右的生成式AI市场。   </strong></p><p><strong>2.目前是正式进入AI周期的第二年，在一年前基础设施还在建设中，而现在大量的基础设施都建立起来了，相对于应用层面，基础设施、平台和网络安全公司更接近当下AI周期受益者的位置。</strong></p><p><strong>3.软件和硬件相比，软件仍然有很大的上行空间，因为市场对软件收入的共识滞后于硬件，仓位上也比较轻；换句话说，目前软件和硬件相比，软件的预期差更大，而硬件的空间没那么大。例如说，从近几个月Nvda的走势来看，基本就在130-150之间震荡，表现不差，但弹性上就没有之前那么亮眼的涨幅了。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/136123ff29e964fb622ef47680b36a70\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>相反，对比美股炒的火热的Snowflake来看，交出一份亮眼的三季报后，涨超40%，从弹性上是优于硬件的，但投资这种AI数据平台/应用相关的公司会比较难跟踪实时数据。因此可以从整个AI软件行业来看，目前行业处于什么样的位置。   </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e965698a491650417ae837b74affec8\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p><strong>先从整个AI行业来看，今年内受AI推动股价增长最大的是VST美国最大的电力生产商、其次是英伟达、云服务器基础设施的ANET、服务器组装的DELL、互联网的Amazon、最后是软件端的MSFT。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/68b7a3e6339f0db2bb529e744984958c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"590\"/></p><p>也就是说，整个行业的角度来看，AI软件应用是今年涨幅最少的，也是市场上机构头寸最小的AI板块。那么，为什么今年软件表现的不好，并不难理解，因为过去2年时间，超过三分之二的软件公司在今年的营收还是增长放缓的，所以放在今年标普500都涨了27%的情形下，软件股只涨个20-30%，其实表现是比较一般的。</p><p>不过，市场资金买这些软件公司，肯定不只是单看2025年的业绩表现，而是看的更长远，毕竟这还是在AI很早期的阶段。从已披露的信息来看，例如Snowflake宣布与微软扩大合作关系，将为微软建立一个Power platform connector，实现Dataverse和Snowflake之间的联系，Snowflake还宣布与母公司为谷歌的Anthropic达成合作关系，将claude LLM数据引入到Snowflake平台中。   </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1170924392587ebf15ecd7dfb4b6f0b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"423\"/></p><p>根据高盛统计，今年软件行业的整体收入下滑逐渐放缓，接近营收复苏的阶段。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2629ac89a8853e2f4766b8caa055518c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1037\" tg-height=\"544\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/02875a7084569c39dc113bc69b7e55a2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"842\" tg-height=\"829\"/></p><p><strong>从软件行业的EV/NTM收入倍数来看，目前为9.3x，低于2021-2022年最高的18x。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1097e906dc1422459976e37b818e1614\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"610\"/></p><p>另外，从今年软件商msft、云服务商amzn的业绩来看，今年AI收入占比还是比较小的一部分，市场把更大的期待放到了明年。   </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/86eec2e25b24e87b8a6d2ba68720cca8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"555\"/></p><p>随着越来越多的基础设施建成，推理成本正在下降，这有利于更多的公司尝试进入软件应用层面；这样来看，那2025年AI软件公司的路径就更加清晰了，或是说这个叙事讲下去逻辑就更顺畅了，<strong>投入到软件方面的预算阻碍可能会减少，有助于软件公司进一步将AI货币化，因为之前大家都是先投硬件，软件方面的capex给的比较少，但随着软件行业有起色，那大公司也会加大软件端的投入。</strong></p><p>市场上也有不同的看法，认为现在的软件公司有些涨过了，尽管第四季度可能会有IT预算的增加，并且AI资金的投入会加剧这一现象，可能会形成软件上的“FOMO”效应，但初步迹象表明，2025年的IT预算可能仍然相对持平，软件行业仍然受到宏观环境的挑战，可能大多数软件公司要到2026年才能看到生成式AI的直接货币化。</p><p>但当然，现在市场资金买这些软件公司，肯定不只是单看短期内的业绩表现，而是看的更长远，毕竟在经历了英伟达涨十倍的卖铲人叙事后，在应用端上可能也会出现翻几倍的挖金子叙事。</p><p>那么，从目前的AI应用来看，未来谁会是赢家？</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>二、AI应用的多分化</strong></p><p>之前我们在“一年七倍的app货币化生意”里，介绍了第一只AI应用大牛股Applovin，这家公司主要做的是一个广告中间商的角色，帮助大量的尾部互联网APP，把用户流量市场变现，将广告位放到Applovin的平台上，Applovin再将这些APP背后的用户人群分类好，将广告位整理好给到广告主，以便广告主在平台上进行更精准的广告投放，这不仅能帮助广告主提高投放效率，也有利于平台商业化的健康生态。</p><p>换个角度来想，如果AI投广告的效率越来越高，有可能会使得一些人丢掉工作的，比如说一些商家想在电商平台上打广告，一般都是有专门负责广告投放，或是SEO搜索优化，那有了这种更加直接精准的AI投流后，广告主是可能会减下人员成本，增多对AI广告使用，APPlovin是目前将AI货币化做的比较好的。</p><p><strong>可见在接下来AI应用的发展上，可能会看到一轮互联网企业的新增长，对于美国或是中国公司来说都是一样的，通过数据和AI的结合，提高工作效率，以及减少人员投入。而硬件上也会有同样的新增长，例如说AI眼镜、更多加载AI能够与人互动的电子设备等等。</strong></p><p>那么，APPlovin会是AI应用里的第一种分支，也就是通过AI数据来帮助投流广告，而根据Jefferies的研报来看，将目前AI应用潜在的赢家分为了几类公司。</p><p><strong>从AI已经在发挥作用的案例来看，分别帮助了AMZN的编码助手、MSFT的copilot、Meta的Gen AI广告创作、Google的Deepmind生物学、AI医疗保健的medtronic。   </strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f22da4a31b0699dfec23ab47bda62a9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"598\"/></p><p>Jefferies的AI软件潜在的赢家组合里，有这几类公司。</p><p><strong>一是最大型的科技公司，即各方面都有布局的MSFT、AMZN、Google，这些龙头公司在AI浪潮里的确定性更高。</strong></p><p>在细分领域里，目前市场最关注的AI应用分支，分别是数据云端和检测平台的SNOW、DDOG、ESTC，数据云和检测公司是近期最火的一类公司，因为这些公司的增长与chatgpt、谷歌的gemini大模型挂钩，简单的逻辑就是当越来越多人使用大模型，这类公司的数据储存需求就更加大，而科技公司想要训练自己的AI或是大模型，最首要的事情也是先跟数据商买基础的数据储存，这就好比买英伟达显卡是挖矿的铲子，而这类数据储存、数据安全公司就象是挖矿时所需要的探照灯一样。</p><p><strong>其次是数据安全的CRWD、软件的adobe、商业平台的meta。   </strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e718bf7c093214a799a3e876f630e19b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\"/></p><p>但若从软件收入的预测来看，软件收入的爆发可能不会像硬件爆发来的那么快，会是一个逐渐增多的过程，而不是爆发式的增长。</p><p>在公司建立好数据基础和硬件的服务器之后，产业流程才到发展软件，而这就是目前的产业进展，开始的前2年都是买硬件建成服务器，再到现在的炒数据储存、数据安全，而明后年的发展就到应用程序APP。   </p><p>从当前状态到2027年的预期，生成式AI会在企业内部发生很明显的变化。</p><p>目前有42%的企业高管表示公司内部AI处于部署和产品化阶段，也就是初步开始试用的阶段，仅有22%的企业高管表示AI正在进行扩展和规模化，指的是开始将AI工具更全面的普及到企业发展中。预计到2027年，超过三分之二的企业会进入扩展和规模化阶段，而部署和产品化阶段的企业将下降到三分之一左右。</p><p>而外部应用场景来看，有24%的企业高管表示AI处于部署和产品化阶段，仅有12%的企业高管表示在扩展和规模化阶段。预计到2027年，53%的企业将达到部署和产品化阶段，而进入到扩展和规模化阶段的比例将提升到35%。   </p><p>也就是说，<strong>目前生成式AI在企业内部中的使用程度还是早期阶段，只有20%的企业开始将AI普及化到整个企业日常的运营当中，40%的企业都是在初步尝试，还有40%的企业尚未开始使用AI。</strong></p><p>外部AI应用场景就更加少了，只有12%的企业在扩展和规模化，也就是说目前市场上只有十分之一的企业在做AI应用，而到2027年可能会有50%的企业开发出AI应用。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>结语</strong></p><p><strong>整体来看，从2025年到2027年是AI应用的逐步增长期，而根据上述所说的，在那么多企业尚未开始训练AI前，当前周期里数据平台和网络安全公司更接近当下AI周期受益者的位置，即符合估值便宜、未来需求够大、行业营收临近转正期。</strong></p><p><strong>在不断发展的AI应用浪潮下，不久之后有可能就出现第一只AI时代的10倍应用股了。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e39f5931d4cf3fccc49c0e890fceb462","relate_stocks":{"APP":"AppLovin 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 2.目前是正式进入AI周期的第二年，在一年前基础设施还在建设中，而现在大量的基础设施都建立起来了，相对于应用层面，基础设施、平台和网络安全公司更接近当下AI周期受益者的位置。3.软件和硬件相比，软件仍然有很大的上行空间，因为市场对软件收入的共识滞后于硬件，仓位上也比较轻；换句话说，目前软件和硬件相比，软件的预期差更大，而硬件的空间没那么大。例如说，从近几个月Nvda的走势来看，基本就在130-150之间震荡，表现不差，但弹性上就没有之前那么亮眼的涨幅了。相反，对比美股炒的火热的Snowflake来看，交出一份亮眼的三季报后，涨超40%，从弹性上是优于硬件的，但投资这种AI数据平台/应用相关的公司会比较难跟踪实时数据。因此可以从整个AI软件行业来看，目前行业处于什么样的位置。   先从整个AI行业来看，今年内受AI推动股价增长最大的是VST美国最大的电力生产商、其次是英伟达、云服务器基础设施的ANET、服务器组装的DELL、互联网的Amazon、最后是软件端的MSFT。也就是说，整个行业的角度来看，AI软件应用是今年涨幅最少的，也是市场上机构头寸最小的AI板块。那么，为什么今年软件表现的不好，并不难理解，因为过去2年时间，超过三分之二的软件公司在今年的营收还是增长放缓的，所以放在今年标普500都涨了27%的情形下，软件股只涨个20-30%，其实表现是比较一般的。不过，市场资金买这些软件公司，肯定不只是单看2025年的业绩表现，而是看的更长远，毕竟这还是在AI很早期的阶段。从已披露的信息来看，例如Snowflake宣布与微软扩大合作关系，将为微软建立一个Power platform connector，实现Dataverse和Snowflake之间的联系，Snowflake还宣布与母公司为谷歌的Anthropic达成合作关系，将claude LLM数据引入到Snowflake平台中。   根据高盛统计，今年软件行业的整体收入下滑逐渐放缓，接近营收复苏的阶段。从软件行业的EV/NTM收入倍数来看，目前为9.3x，低于2021-2022年最高的18x。另外，从今年软件商msft、云服务商amzn的业绩来看，今年AI收入占比还是比较小的一部分，市场把更大的期待放到了明年。   随着越来越多的基础设施建成，推理成本正在下降，这有利于更多的公司尝试进入软件应用层面；这样来看，那2025年AI软件公司的路径就更加清晰了，或是说这个叙事讲下去逻辑就更顺畅了，投入到软件方面的预算阻碍可能会减少，有助于软件公司进一步将AI货币化，因为之前大家都是先投硬件，软件方面的capex给的比较少，但随着软件行业有起色，那大公司也会加大软件端的投入。市场上也有不同的看法，认为现在的软件公司有些涨过了，尽管第四季度可能会有IT预算的增加，并且AI资金的投入会加剧这一现象，可能会形成软件上的“FOMO”效应，但初步迹象表明，2025年的IT预算可能仍然相对持平，软件行业仍然受到宏观环境的挑战，可能大多数软件公司要到2026年才能看到生成式AI的直接货币化。但当然，现在市场资金买这些软件公司，肯定不只是单看短期内的业绩表现，而是看的更长远，毕竟在经历了英伟达涨十倍的卖铲人叙事后，在应用端上可能也会出现翻几倍的挖金子叙事。那么，从目前的AI应用来看，未来谁会是赢家？二、AI应用的多分化之前我们在“一年七倍的app货币化生意”里，介绍了第一只AI应用大牛股Applovin，这家公司主要做的是一个广告中间商的角色，帮助大量的尾部互联网APP，把用户流量市场变现，将广告位放到Applovin的平台上，Applovin再将这些APP背后的用户人群分类好，将广告位整理好给到广告主，以便广告主在平台上进行更精准的广告投放，这不仅能帮助广告主提高投放效率，也有利于平台商业化的健康生态。换个角度来想，如果AI投广告的效率越来越高，有可能会使得一些人丢掉工作的，比如说一些商家想在电商平台上打广告，一般都是有专门负责广告投放，或是SEO搜索优化，那有了这种更加直接精准的AI投流后，广告主是可能会减下人员成本，增多对AI广告使用，APPlovin是目前将AI货币化做的比较好的。可见在接下来AI应用的发展上，可能会看到一轮互联网企业的新增长，对于美国或是中国公司来说都是一样的，通过数据和AI的结合，提高工作效率，以及减少人员投入。而硬件上也会有同样的新增长，例如说AI眼镜、更多加载AI能够与人互动的电子设备等等。那么，APPlovin会是AI应用里的第一种分支，也就是通过AI数据来帮助投流广告，而根据Jefferies的研报来看，将目前AI应用潜在的赢家分为了几类公司。从AI已经在发挥作用的案例来看，分别帮助了AMZN的编码助手、MSFT的copilot、Meta的Gen AI广告创作、Google的Deepmind生物学、AI医疗保健的medtronic。   Jefferies的AI软件潜在的赢家组合里，有这几类公司。一是最大型的科技公司，即各方面都有布局的MSFT、AMZN、Google，这些龙头公司在AI浪潮里的确定性更高。在细分领域里，目前市场最关注的AI应用分支，分别是数据云端和检测平台的SNOW、DDOG、ESTC，数据云和检测公司是近期最火的一类公司，因为这些公司的增长与chatgpt、谷歌的gemini大模型挂钩，简单的逻辑就是当越来越多人使用大模型，这类公司的数据储存需求就更加大，而科技公司想要训练自己的AI或是大模型，最首要的事情也是先跟数据商买基础的数据储存，这就好比买英伟达显卡是挖矿的铲子，而这类数据储存、数据安全公司就象是挖矿时所需要的探照灯一样。其次是数据安全的CRWD、软件的adobe、商业平台的meta。   但若从软件收入的预测来看，软件收入的爆发可能不会像硬件爆发来的那么快，会是一个逐渐增多的过程，而不是爆发式的增长。在公司建立好数据基础和硬件的服务器之后，产业流程才到发展软件，而这就是目前的产业进展，开始的前2年都是买硬件建成服务器，再到现在的炒数据储存、数据安全，而明后年的发展就到应用程序APP。   从当前状态到2027年的预期，生成式AI会在企业内部发生很明显的变化。目前有42%的企业高管表示公司内部AI处于部署和产品化阶段，也就是初步开始试用的阶段，仅有22%的企业高管表示AI正在进行扩展和规模化，指的是开始将AI工具更全面的普及到企业发展中。预计到2027年，超过三分之二的企业会进入扩展和规模化阶段，而部署和产品化阶段的企业将下降到三分之一左右。而外部应用场景来看，有24%的企业高管表示AI处于部署和产品化阶段，仅有12%的企业高管表示在扩展和规模化阶段。预计到2027年，53%的企业将达到部署和产品化阶段，而进入到扩展和规模化阶段的比例将提升到35%。   也就是说，目前生成式AI在企业内部中的使用程度还是早期阶段，只有20%的企业开始将AI普及化到整个企业日常的运营当中，40%的企业都是在初步尝试，还有40%的企业尚未开始使用AI。外部AI应用场景就更加少了，只有12%的企业在扩展和规模化，也就是说目前市场上只有十分之一的企业在做AI应用，而到2027年可能会有50%的企业开发出AI应用。结语整体来看，从2025年到2027年是AI应用的逐步增长期，而根据上述所说的，在那么多企业尚未开始训练AI前，当前周期里数据平台和网络安全公司更接近当下AI周期受益者的位置，即符合估值便宜、未来需求够大、行业营收临近转正期。在不断发展的AI应用浪潮下，不久之后有可能就出现第一只AI时代的10倍应用股了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":412,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":8,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}