除了AI廣告之外,AI應用在炒什麼?

發布 2024-12-30 上午09:04
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在美股7姐妹開始大規模投資AI硬體的兩周年之際,回看今年前9個月的事件里,AI一度陷入到天量投入最後能否盈利的質疑聲裡,甚至市場有部分觀點擔心那麼大的投入,假設後續的投資回報率不及預期,這是個潛在的隱患。

在之前提到過,對於美股7姐妹來說,即使短時間內可能看不到AI帶來大的回報,但持續投入AI是必須要做的事情,也存在著“FOMO”效應,誰都怕落後了就錯過了新的增長機會,而且對於這些科技股來說,現金流足矣覆蓋每年遞增的Capex,若最後AI帶來的回報沒有那麼好,那也只是影響了當期的現金流,並不對未來產生多大的影響。

實際上,為了打消市場對「投資AI究竟賺不賺錢」的質疑,英偉達從二季度就開始向投資人展示客戶買了顯卡后能給ROI帶來多大的提升,但市場也是將信將疑,因為主要客戶也是雲廠商,而不是AI軟體,市場更想看到的是AI應用/軟體能能賺錢。

直到美股三季報陸續披露后,多家AI相關業務的公司業績表現亮眼,才打消了市場對AI“不賺錢”的質疑,接下來看看美股AI應用在炒什麼。

一、AI應用處於什麼階段?

先貼兩個數據,據統計這次美股的Software主題,和2023年的Semi主題非常相似,都是從自上而下的開始,AI從硬體到軟體的板塊輪動也已經被確認。


另一點,近期對沖基金以7周來最快的速度凈購買軟體行業,而像硬體是被最多凈賣出的行業。 雖然說部分資金從硬體端流出轉到軟體,但兩者並不是那種蹺板之間的關係,一是美股的流動性太好,資金太多; 二是對硬體的投資邏輯也沒有發生改變,反而是當越來越多的AI應用跑出來了,那對硬體需求也是更大的刺激。


目前美股AI應用的主要邏輯有以下幾點,1.高盛預估到2030年,雲計算市場的總規模將達到2萬億美元,其中10-15%的份額來自生成式AI,那麼算下來大概就是2000-3000億左右的生成式AI市場。

2.目前是正式進入AI週期的第二年,在一年前基礎設施還在建設中,而現在大量的基礎設施都建立起來了,相對於應用層面,基礎設施、平臺和網路安全公司更接近當下AI週期受益者的位置。

3.軟體和硬體相比,軟體仍然有很大的上行空間,因為市場對軟體收入的共識滯後於硬體,倉位上也比較輕; 換句話說,目前軟體和硬體相比,軟體的預期差更大,而硬體的空間沒那麼大。 例如說,從近幾個月英偉達公司 (NASDAQ:NVDA)的走勢來看,基本就在130-150之間震蕩,表現不差,但彈性上就沒有之前那麼亮眼的漲幅了。


相反,對比美股炒的火熱的Snowflake Inc (NYSE:SNOW)來看,交出一份亮眼的三季報后,漲超40%,從彈性上是優於硬體的,但投資這種AI數據平臺/應用相關的公司會比較難跟蹤實時數據。 因此可以從整個AI軟體行業來看,目前行業處於什麼樣的位置。


先從整個AI行業來看,今年內受AI推動股價增長最大的是VST美國最大的電力生產商、其次是英偉達、雲伺服器基礎設施的ANET、伺服器組裝的DELL、互聯網的Amazon、最後是軟體端的MSFT。


也就是說,整個行業的角度來看,AI軟體應用是今年漲幅最少的,也是市場上機構頭寸最小的AI板塊。 那麼,為什麼今年軟體表現的不好,並不難理解,因為過去2年時間,超過三分之二的軟體公司在今年的營收還是增長放緩的,所以放在今年標普500都漲了27%的情形下,軟體股只漲個20-30%,其實表現是比較一般的。

不過,市場資金買這些軟體公司,肯定不只是單看2025年的業績表現,而是看的更長遠,畢竟這還是在AI很早期的階段。 從已披露的資訊來看,例如Snowflake宣佈與微軟擴大合作關係,將為微軟建立一個Power platform connector,實現Dataverse和Snowflake之間的聯繫,Snowflake還宣佈與母公司為谷歌的Anthropic達成合作關係,將claude LLM數據引入到Snowflake平臺中。


根據高盛統計,今年軟體行業的整體收入下滑逐漸放緩,接近營收復甦的階段。



從軟體行業的EV/NTM收入倍數來看,目前為9.3x,低於2021-2022年最高的18x。


另外,從今年軟體商微軟公司 (NASDAQ:MSFT)、雲服務商亞馬遜公司 (NASDAQ:AMZN)的業績來看,今年AI收入佔比還是比較小的一部分,市場把更大的期待放到了明年。


隨著越來越多的基礎設施建成,推理成本正在下降,這有利於更多的公司嘗試進入軟體應用層面; 這樣來看,那2025年AI軟體公司的路徑就更加清晰了,或是說這個敘事講下去邏輯就更順暢了,投入到軟體方面的預算阻礙可能會減少,有助於軟體公司進一步將AI貨幣化,因為之前大家都是先投硬體,軟體方面的capex給的比較少,但隨著軟體行業有起色,那大公司也會加大軟體端的投入。

市場上也有不同的看法,認為現在的軟體公司有些漲過了,儘管第四季度可能會有IT預算的增加,並且AI資金的投入會加劇這一現象,可能會形成軟體上的“FOMO”效應,但初步跡象表明,2025年的IT預算可能仍然相對持平,軟體行業仍然受到巨集觀環境的挑戰,可能大多數軟體公司要到2026年才能看到生成式AI的直接貨幣化。

但當然,現在市場資金買這些軟體公司,肯定不只是單看短期內的業績表現,而是看的更長遠,畢竟在經歷了英偉達漲十倍的賣鏟人敘事後,在應用端上可能也會出現翻幾倍的挖金子敘事。

那麼,從目前的AI應用來看,未來誰會是贏家?

二、AI應用的多分化

之前我們在「一年七倍的app貨幣化生意」里,介紹了第一隻AI應用大牛股Applovin,這家公司主要做的是一個廣告中間商的角色,説明大量的尾部互聯網APP,把使用者流量市場變現,將廣告位放到Applovin的平臺上,Applovin再將這些APP背後的使用者人群分類好,將廣告位整理好給到廣告主,以便廣告主在平臺上進行更精準的廣告投放, 這不僅能幫助廣告主提高投放效率,也有利於平臺商業化的健康生態。

換個角度來想,如果AI投廣告的效率越來越高,有可能會使得一些人丟掉工作的,比如說一些商家想在電商平臺上打廣告,一般都是有專門負責廣告投放,或是SEO搜索優化,那有了這種更加直接精準的AI投流后,廣告主是可能會減下人員成本,增多對AI廣告使用,APPlovin是目前將AI貨幣化做的比較好的。

可見在接下來AI應用的發展上,可能會看到一輪互聯網企業的新增長,對於美國或是中國公司來說都是一樣的,通過數據和AI的結合,提高工作效率,以及減少人員投入。 而硬體上也會有同樣的新增長,例如說AI眼鏡、更多載入AI能夠與人互動的電子設備等等。

那麼,APPlovin會是AI應用里的第一種分支,也就是通過AI數據來説明投流廣告,而根據Jefferies的研報來看,將目前AI應用潛在的贏家分為了幾類公司。

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

整體來看,從2025年到2027年是AI應用的逐步增長期,而根據上述所說的,在那麼多企業尚未開始訓練AI前,當前週期里數據平臺和網路安全公司更接近當下AI週期受益者的位置,即符合估值便宜、未來需求夠大、行業營收臨近轉正期。

在不斷發展的AI應用浪潮下,不久之後有可能就出現第一隻AI時代的10倍應用股了。


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