圖文 | 躺姐
最近幾天，我們經常聽到這樣的悲觀言論：
AI應用炒作風潮已經熄火了。
上周，號稱AI應用股旗手的Palantir，股價一度從80美元最低跌至68美元，連帶着整個AI應用板塊狂瀉，不少人就覺得這些股票的崩盤之日來了；當然看多的人也依然存在，我們把時間軸拉長一些看，其實AI從計算硬件和基礎設施層面，都已經完整漲過一輪了，而最應該享受高估值AI應用層面，其實也就只漲了一波。
值得一提的是，這些企業無一例外，相對“七巨頭”都是規模比較小的公司，目之所及，也看不出誰能潛力成長爲超大規模的科技巨頭。於是，他們狂飆的股價，就很容易被市場認爲是必然崩盤的“泡沫”。
實話說，他是不是泡沫並不取決於市場給他多少倍的PE，而是取決於公司獲得營收和淨利潤的速度。如果增速足夠高，市場給的高估值會被基本面快速消化；而那些消化不了的，注定會成爲破滅的泡沫。因此，有句話要說在前邊：
越是市場狂熱的時候，越要好好研究公司的基本面。
01 AI應該做什么
在聚焦到具體的AI應用類企業之前，先要解決一個問題：
什么樣的工作是順應現在的AI“人性”的？
是的，AI也有“人性”，也會有自己的傾向，也有自己擅長的領域，只不過在很多時候這個傾向隱藏在“滿足人的需求”背後，讓用戶很少感受到AI的小心思。
根據Apollo Research最新發表的研究，包括Gpt-o1在內，目前主流的國外大模型都具備策略性思考能力：大模型會爲了達成目標對人進行欺騙，也可以主動關閉後台對自己的監控系統，並對更大規模的算力有欲望，會試圖將自己復制到更多的服務器，就算在連續對話中你察覺到他在說謊，他也會用借口給自己圓。
簡而言之，大模型會以各種方法吸引你提供更多的個人數據和信息，用於它自己的進化，且越是先進的，這種傾向性和實施過程中的策略性就越強；可實際上，這種“個性”並不完全符合大模型公司本身的商業利益，特別是toC側以訂閱爲主的商業模式中，越少的付費用戶算力資源調用，肯定利潤越高。
這樣的傾向帶來的技術與商業倫理，並不在本文的討論範圍之內，但起碼有一個推論是值得注意的：AI對於數據和算力資源的渴求，應該就像食欲刻在人類的DNA裏一樣。建立在這種推論之下，什么樣的業態更適合AI在現階段既發揮自己的長處，又順應自己的性格？
我們知道最近AI+廣告是市場的超級熱點，但在廣告之前，有一種產品一定是最根源的需求：
搜索。確切地說，是以解決用戶真實需求爲目標搜索。
比如，在PC互聯網時代我們想要購买從北京飛往上海的機票時，需要先從百度开始，到旅行網站、網站機票頁面，然後再仔細篩選符合自己要求的，起碼需要五步以上；即便進入移動互聯網時代，直接可以用APP選擇，也只不過是節省了從百度到商旅網站的步驟，對於效率沒有直接提升。
在AI時代，用戶可以直接語音給AI下要求指令，例如“購买上午9:30前後一小時內、從北京首都機場出發飛往上海虹橋機場的機票”，不需要任何一個步驟的搜索，可以直接买到機票；又或者向AI下達指令，讓它幫你找到折扣最低的商品。
前一種商業應用可能你會覺得天方夜譚，但後一種已經开始了。就在剛過去的這個“黑色星期五”，根據美國當地的新聞報道，多個大模型後台要求對比商品價格、服務和品質的搜索要求翻了好幾倍，用戶正在利用大模型可以全網深度搜索的能力，代替他們挑選商品。
相信說到這裏，是個熟悉互聯網的人就知道搜索的商業潛力了。盡管在國內電商，AI尚未呈現出多少功能，但從在美國這次“黑五”的應用中可以看出，短則2025，長則2026，AI有很大概率給電商、文旅等一切需要搜索、篩選和對比的互聯網商業場景帶來變化。
如果再往前邁一步，AI就是一個極低成本的個人或公司助理，一些需要溝通協調、業務串聯、文書交互等等，打工人覺得繁瑣乏味又消耗社交能量的工種，AI都能解決。在最近的財報會議上，Salesforce就表示AI代理在實際工作中的可行性，以及未來廣闊的商業空間。
當然，就算現在到不了AI助理或代理的級別，也可以通過一些別的、短平快的方式賺錢——廣告。在這裏，比較初級的實現形式，就是像Applovin、Unity等公司，以及谷歌和Meta等公司所做的，通過大模型精准定位，將合適的流量以利潤最高的價格分配給需要的廣告主。
在這個過程中，所有已經實現領先的企業都具備馬太效應，即“用戶和廣告主數據獲得的越多，未來自己AI的競爭優勢就越強”，從這個角度上看，這些公司的競爭地位只會越來越強，在AI重塑整個廣告營銷行業的期間，都會獲得確定性的高增長。
但是，廣告畢竟只是AI在更深度應用擴張之前的“中間點”：在廣告中應用的是AI的數據分析能力，這個能力在大模型出現之後有一定加強，對效率的提升非常大，但並不是“從0到1”式的變革。換句話說，短時間內的業績轉好沒問題，長期天花板要逐漸讓位給大模型變革更加深入、商業化潛力更高的應用。
02 該在恐懼時貪婪？
即便錯過了最近這一波美股AI+廣告的熱潮，也不用覺得拍斷大腿。首先，這一波熱潮只在美股有較大的影響和波動，從基本面上這幾家企業的進度也比較樂觀，但A股和H股的AI+廣告標的業績沒有顯著改善，暫時看不到像Applovin這樣30%淨利潤率的公司出現。
因此，如果還想關注AI+廣告，等待是現在最好的選擇。但在我們看來，從進一步進行研究的角度講，現在應該看一看那些其他受益於AI的企業了。
首先，在2023年見證了計算芯片如英偉達、台積電這樣的企業業績猛增之後，那些“因爲AI大模型要快速擴張”所以業績暴增的上下遊企業，在2024年开始迎來爆發。比較典型的就是美國以發電爲主的的公共事業板塊，Vistra能源、NRG能源等等企業，今年都錄得比英偉達等半導體企業更高的漲幅。
那下一個呢？在我們看來，和AI相比，發電是一個“有上限”的業務，具體來說，公司的收入天花板就是自己的發電能力，通過漲價帶動的收入增幅非常有限。因此，在因爲AI擴張帶來大量收入之後，一個非常正常的業務動作就是擴容發電能力，建設更大規模的電廠。
在AI大模型出現之前，美國的電力建設市場容量並不大，不像中國有幾大百億甚至千億級的大型能源基建企業，國內鮮有有能力的企業。因此，着重觀察整個受電力建設需求擴容的板塊，這些企業的市值小、積壓訂單規模大，很容易獲得連續多個季度的高速增長。
以Argan爲例，這是一家民營電力工程設計、採購、施工、調試和售後維護等等的EPC承包商，Q3（2024年7至10月）收入與上年同期相比增長了約 57%，達到創紀錄的 2.57億美元，作爲收入增速主力的電力業務在本季度躍升了近75%，共同推動公司調整後EBITDA利潤率提升一倍至14.6%（去年同期只有7.4%）。
當然，這家公司最亮眼的指標是積壓訂單數據。同樣是根據公司最新財報，本季度積壓訂單金額達到8億美元，依然保持在高位；盡管和上個季度10億美元的水平相比有下降，主要原因是由於訂單轉化爲銷售以及新項目和开工的時間安排，但依然遠高於公司的單季度收入。
由於公司是EPC承包商，可以實現輕資產運行，十月末擁有5.06億美元的現金和投資，淨流動資金爲2.81億美元，並且沒有債務。從這個角度看，電力作爲AI大規模應用帶來的結構性行業機會，在發達國家能給原本增長比較穩定的市場格局帶來突變，進而刺激行業企業。
而沿着AI應用向下遊找，還有一個未被快速泡沫化的AI機會——SaaS。從美國本土國情考慮，軟件化或者自動化程度較高的商業環節，往往都是toB的生意，比如廣告，再比如SaaS。特別是後者，原本就享有比較高的估值，在AI开始賦能之後，可以快速擴大收入。
在這個賽道上，除了Palantir這樣“根正苗藍”的老牌AI企業，以金融科技公司Q2 Holdings爲代表的中小型企業也很有意思。根據根據公司財報和官網資料，他們專門爲零售、小型企業和商業銀行提供數字化轉型解決方案、貸款工具和關系定價軟件，爲福布斯排名的美國前100家銀行中的近60%提供支持。
按照美國SaaS企業的衡量標准“30法則”（公司收入增速和主要利潤指標的和超過30%）來看，Q2在三季度的年經常性收入（ARR）增速爲15%，EBITDA 利潤率則爲19%，已經超過了30法則的標准，成爲典型的收入與盈利能力實現平衡性增長的企業。
同樣來看公司的在手訂單，在今年三季度達到創紀錄的20億美元，同比增長30%是當季度1.75億美元收入的十倍以上；自由現金流在今年前三季度達到7000萬美元，是去年同期的7倍；淨債務水平連續九個季度下降，目前是1.34億美元，沒有融資增長的風險。從任何角度看，這都是一家尚在快速成長周期的公司，值得更多的關注。
03 結語
以上種種，只是AI狂潮中值得關注的幾個個例，大家完全可以通過對他們進行研究跟蹤，判斷目前美國AI的應用擴張方向，並以此調整對未來的判斷。畢竟，商業化這塊，海對岸確實走得更快一些，好的方向完全可以借鑑，壞的方向也完全可以避免。
AI的發展會有泡沫，也一定會帶來資本的熱潮，這是毋庸置疑的；但只要企業向良性發展、在手訂單充足且盈利能力持續改善，其實就應該得到更多的關注和更高的估值。同樣，想要讓技術快速進步，少不了資本的長期看好、加持，就需要給所有參與者持續向好的預期。
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原文標題 : 應用風已起，AI永不眠
標題：應用風已起，AI永不眠
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