Dan Ives正在反驳市场对AI的最大焦虑。随着科技财报季开启，这位Wedbush分析师表示，这不是1999年式的过度周期——而是1996年中期，当时支出加速、疑虑持续，但最大的收益仍在前方。他的信息很明确：即将发布的业绩应能验证一场规模与持续时间都被华尔街持续低估的大规模AI建设。
为何当前盈利比估值更重要
Ives预计，由大型科技公司领衔的第四季度财报季将表现强劲，这一预测得到实地调研的支持，显示微软、Alphabet和亚马逊的企业AI需求强劲。更重要的是，他认为投资者仍未充分认识到接下来的趋势——未来三年AI支出预计将达到3万亿美元，其中超过5500亿美元的资本支出已经启动。这一框架很重要，因为AI正在超越基础设施层面。随着部署走向成熟，机会将转向能够通过使用量、工作负载和执行来变现的平台，而不仅仅是芯片销售。
三只杠杆化布局下一阶段的AI股票
Snowflake公司（NYSE:SNOW）是AI消费模式的典型代表——客户按处理的数据量付费，而非按座位付费。随着AI工作负载增加，消费收入也随之增长。Ives表示："企业消费阶段将在2026年前到来。" Snowflake当前的企业价值远低于长期增长可比公司（EV/未来12个月收入约为10-11倍，而同业为15倍以上），这表明市场仍将其视为热潮过后的落后者。随着AI项目使用量的增加，Snowflake的商业模式将在企业扩展AI工作负载时获得不成比例的优势。
MongoDB公司（NASDAQ:MDB）已成为现代AI应用的首选数据库，尤其是那些需要为大语言模型和分析提供实时、灵活数据结构的应用。Ives看到了"LLM模型全面推出的趋势"。华尔街分析师预计其长期收入增长率超过40%，驱动力来自年度经常性收入（ARR）的扩张和云服务附加率的提升。其Atlas平台——一个云订阅引擎——已占收入的大部分，且增速快于传统业务板块，反映出采用率的不断深化。
Palantir Technologies公司（NASDAQ:PLTR）是为数不多的将AI转化为企业和政府客户运营决策的纯玩家公司。近期在国防和医疗领域签署的多项多年期合同——部分年金额超过1亿美元——表明Palantir的AI驱动平台正从概念验证走向任务关键型应用。该公司已指引将实现更强的现金流和利润率扩张，这在AI生态系统中是罕见的组合。正如Ives所言，"生成式AI的真正采用将成为软件行业的主要催化剂。"
为何这对投资者很重要
如果Ives的判断正确，即现在是1996年而非1999年，那么风险不在于追逐已获成功的标的——而在于当AI支出从建设转向消费时忽视了整个生态系统。Snowflake、MongoDB和Palantir关注的不是AI炒作的初期，而是接下来的采用阶段——在这个阶段，盈利而非叙事才是硬道理。