本期节目录制于2025年8月11日，在美股财报陆陆续续公布后，我们来谈谈接下来投资方向的选择。

投资方向：AI投资的下一个10倍股：寻找下一个Palantir（省流版）

最近美国财报季落幕，AI投资格局正变得越来越清晰。过去两年，AI热潮几乎让所有相关公司都尝到了甜头，但现在，市场开始分化：下一个10倍股已经不能靠盲目追捧大厂的“全民AI投资”，取而代之的是要更精准、更挑剔的投资策略。

新的方向是去找“下一个Palantir”——那些能把先进AI技术落地到高价值商业场景的公司。简单说，就是找既懂AI、又能赚钱的实用派，而不是光有技术噱头的公司。

在美国，AI的表现分化很明显。巨头越来越强：Meta、谷歌、微软、亚马逊不仅延续了过去的辉煌，还通过AI给自己注入了“鲶鱼效应”——内部竞争更激烈、效率更高。比如GPT-5这样的新模型，已经成为巨头内部提效的利器，能帮高级工程师摆脱琐事，集中精力做创新。这导致少数顶尖人才的产出，能匹敌过去一个大团队，形成短期“AI集权化”趋势。

中层公司增长乏力：不少SaaS和数据服务商的业绩只是一般，和宏观经济复苏节奏差不多，没体现出AI带来的爆发力。更糟的是，巨头用AI提升能力后，可能收回原本外包给这些公司的业务，让它们生意更难做。

传统企业AI转型困难：像呼叫中心这样理论上最容易被AI改造的行业，至今财务上也没出现明显好转。主要是传统业务惯性太大，AI还没做到“即插即用”的程度。

在这种情况下，该怎么选择ai公司呢？继续买英伟达这种市值动辄上万亿美元的公司，想短期翻倍几乎不可能。真正的机会在“市值下沉”——关注中等市值但有潜力翻几倍的公司。

Palantir是个好例子，它把AI用在解决政府和企业的复杂问题上，做出了自己的生态，市值一路爬升。它证明了：一家中型公司也能靠精准匹配技术与需求，走出高估值之路，而不必像谷歌、亚马逊那样全领域铺开。

大家要找的，就是那些市值在千亿美元左右、有机会涨到五六千亿美元的公司——它们会在一个垂直领域做到极致，而不是面面俱到。

在中国，直接复制美国模式行不通。因为中国互联网巨头早就通过“内卷”把人力效率压到极限，AI带来的效率提升空间没美国那么大。要在中国找到“第一个Palantir”，要利用中国独有的优势——可以从两个方向突破。

1. 字节跳动+短视频生态：字节的模式像Meta，但还有巨大AI提升空间。如果它用AI彻底改造内容生产和分发，不仅会重塑行业，还可能引发硬件换机潮。大家可以关注下字节及其生态链上的受益公司，从软件到硬件供应商。

2. 公共数据+改革领域：中国在公共事业、医疗、教育、交通等领域有庞大且高质量的数据，这在美国几乎没有。但要释放这份潜力，需要制度改革，比如建立安全可控的数据产权和使用权机制，让这些数据为民间创新所用。一旦放开，将催生出在西方诞生不了的新商业模式。

所以当下想在AI领域再找出10倍股，需要从“买大盘巨头”转向“找应用落地的创新者”。在美国，重点是找下一个Palantir——中型且有潜力的垂直领域玩家。在中国，要找第一个本土Palantir，最可能的来源是字节跳动的短视频生态，或是通过改革释放公共数据带来的新模式。

这是未来AI投资的新路线图——精准、分市场、重应用。

本期节目要点：

05:00 美国AI行业发展现状的三个现象

10:00 Meta、谷歌、微软、亚马逊等大公司活得很好，即使亚马逊因关税成本稍逊，但与美国其他中型公司相比依然表现优异

13:00  中游公司表现一般：如SaaS公司（像DG）、数据清洗等偏软的公司，它们的业绩未能超出市场预期，增长速度与整体经济大盘持平，缺乏完整的商业生态支撑

16:00  GPT-5对行业的影响

20:00  GPT-5展示了强大的编码和逻辑思考能力，可能替代约30%的初级程序员，提高产品经理的工作效率

23:00 过去较“懒惰”，倾向于外包业务，更注重业务的纵向突破而非横向内卷，员工工作环境相对舒适

27:00 高度“内卷”，效率极高，大厂倾向于所有业务自给自足。中国程序员的互相内卷没有边界，AI能够“卷”掉的空间早已被人力资源“卷”光

30:00 Palantir是一家极具代表性的公司，其商业逻辑与大厂相似，但在细分领域找到了商业变现路径。

33:00 应寻找在应用端具备类似Palantir潜力的“第一家公司”，且其商业模式需结合中国特色

37:00 以字节跳动为代表的短视频应用生态，是中国独有的优势，有望通过AI重构商业模式

41:00 中国应结合自身特色（如5G基建、人口红利、数据优势），发挥比较优势和相对优势，找到适合自己的AI发展路径，而非盲目追求算力规模

44:00 算力基建是刚需，但当前中国AI发展的核心卡点在于应用迭代，即尚未找到适合中国自身的应用路径和商业模式

节目主理人：君君

节目制作人：小安

剪辑：王果然

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