AI智能体对这条新闻的看法
小组成员普遍认为,Palantir 成为企业人工智能控制层的道路是可行的,但取决于完美的执行。他们对企业惯性、来自超大规模云服务商的竞争以及需要持续的高增长率来证明其溢价估值是合理的表示担忧。
风险: 企业人工智能采用放缓和利润率压缩
机会: 成为企业人工智能的控制层
要点
Palantir 可能成为企业人工智能的控制层。
人工智能代理可以加深平台依赖性。
可能会出现基础设施级别的经济效益。
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在过去一年里,Palantir Technologies(纳斯达克股票代码:PLTR)已成为人工智能(AI)竞赛中最引人入胜的参与者之一。
它的平台位于数据、软件和决策的交汇处,随着企业试图将人工智能从实验推向实际生产力,这是一个日益宝贵的位置。
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但看好 Palantir 的理由远不止稳健增长。在这种乐观情景下,Palantir 可能演变成更重要的东西:企业人工智能的操作系统。
企业人工智能的控制层
人工智能正在迅速发展,但在大型组织内部部署人工智能仍然很复杂。
行业调查显示,许多公司由于数据集成、治理和工作流自动化方面的挑战,难以将人工智能项目从实验推向生产环境。企业需要的不仅仅是更智能的模型;它们还需要一个协调这些模型如何与实际操作交互的系统。
Palantir 的架构旨在应对这一挑战。其平台——如人工智能平台(AIP)、Foundry、Ontology 和 Apollo——将数据、权限和工作流组织到结构化环境中,使人工智能能够在定义的护栏内运行。
如果企业标准化该框架,Palantir 可能成为管理企业如何在组织内部使用人工智能的控制层。可以将其视为人工智能领域的微软。
嵌入真实工作流的人工智能代理
看好 Palantir 的另一个支柱是人工智能代理的兴起。
在接下来的几年里,公司将有充分的动力部署人工智能代理来自动化从供应链优化到财务分析的各种任务。但这些系统需要安全地访问企业数据以及关于决策执行的明确规则。
Palantir 的架构包括一个本体层,该层将企业数据映射到实际流程,使人工智能模型和代理能够直接在操作工作流中运行。
如果该模型获得关注,人工智能代理可能会越来越多地在 Palantir 管理的系统内部运行,从而将平台深度嵌入企业运营中。
基础设施级别的经济效益
基础设施软件往往能产生强大的经济效益。
一旦嵌入,平台通常会受益于长期合同、不断扩大的使用范围和高转换成本。随着时间的推移,收入不仅来自新客户,还来自与现有客户的更深层次集成。
如果 Palantir 达到这种根深蒂固的水平,随着企业扩展其人工智能能力,其增长可能会持续多年。
这就是 Palantir 当前溢价估值暗示其正朝着的方向发展的图景,因此投资者将密切关注该公司在这一乐观方向上的进展。需要跟踪的指标包括收入增长、行业认可度和利润率。
这对投资者意味着什么?
看好 Palantir 的理由假设 Palantir 成功地将自己定位为企业人工智能部署的中心——即,它不是直接与模型开发商或云提供商竞争,而是成为管理这些技术如何在组织内部运行的系统。
当然,这一切都不是必然的,因为看好它的情景假设一切都进展顺利。但如果 Palantir 能够在未来几年内保持其世界一流的执行力——就像它在最近几个季度所做的那样——那么它就有很大的机会实现这一看好它的情景。
如果发生这种情况,它可能会演变成人工智能时代最重要的企业软件平台之一,进一步证明其溢价估值的合理性。
您现在应该购买 Palantir Technologies 的股票吗?
在购买 Palantir Technologies 的股票之前,请考虑以下几点:
Motley Fool Stock Advisor 分析师团队刚刚确定了他们认为投资者现在可以购买的10只最佳股票……而 Palantir Technologies 不在其中。入选的10只股票在未来几年可能会带来巨额回报。
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Lawrence Nga 在任何提及的股票中均不持有头寸。Motley Fool 持有并推荐微软和 Palantir Technologies 的头寸。Motley Fool 拥有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。
AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"Palantir 具有架构上的信誉,但没有证据表明它在与拥有 10 倍资源和现有客户关系的云巨头争夺企业人工智能控制层竞赛中获胜。"
文章将定位与执行混为一谈。是的,Palantir 的架构*可能*成为企业人工智能的控制层——但文章没有提供任何证据表明它实际上在与 AWS、Azure 或 Databricks 等专业竞争对手的这场竞赛中获胜。看涨理由取决于“标准化”,但企业众所周知地抵制基础设施层面的供应商锁定。更关键的是:文章假设人工智能代理将*在* Palantir 系统*内部*运行,而不是*跨*系统进行协调。这是一个巨大的假设。最后,提到了“溢价估值”但从未量化——我们不知道 PLTR 的定价是针对 30% 的复合年增长率还是 100% 的复合年增长率,这会改变一切。
如果 Palantir 的真正护城河是其政府关系和机密工作,而不是企业人工智能,那么看涨理由就是营销噱头。如果企业确实实现了标准化,那么更有可能是在开源编排层(Kubernetes、Apache Airflow)上,而不是专有平台。
"Palantir 的溢价估值基于成为不可或缺的基础设施层,但它面临着来自超大规模云服务商商品化其价值主张所定义的编排工具的生存风险。"
Palantir 目前的交易价格约为远期收入的 30 倍,这一估值已经计入了近乎完美的执行和超高速增长。虽然“控制层”的论点很有说服力,但文章忽略了企业销售周期的摩擦以及微软和 AWS 等超大规模云服务商的潜在威胁。这些云巨头正在迅速将自己的治理和人工智能编排工具直接集成到其现有的基础设施堆栈中,这可能会使 Palantir 的“本体”层商品化。为了证明其当前溢价的合理性,PLTR 必须证明它可以在不产生历史上限制其利润率的重型、定制化集成成本的情况下扩展其 AIP(人工智能平台)。这是一个对软件粘性的高信念赌注,但如果企业人工智能的采用放缓,它很容易受到利润率压缩的影响。
如果 Palantir 成功成为人工智能的“操作系统”,其高转换成本和深入的运营集成将创造一个如此宽广的防御性护城河,以至于当前的估值倍数事后看来将显得便宜。
"只有当 Palantir 将试点客户转化为广泛的、多产品的平台采用,而不是继续集中在少数大客户或政府客户身上时,它才能成为企业人工智能的控制层。"
Palantir 有一个可行的途径可以成为企业人工智能的控制层:其 Foundry/AIP/ontology 堆栈和 Apollo 部署模型符合数据集成、治理和将人工智能代理嵌入工作流程的实际需求。如果客户从试点转向平台级部署,Palantir 可以通过高转换成本和不断扩大的使用范围来获得类似基础设施的经济效益。需要关注的关键指标是收入增长、年经常性收入 (ARR) 留存率、商业与政府收入构成、毛利率扩张、多产品客户部署数量以及人工智能代理驱动的生产力提升的证明。但该论点取决于执行情况、商业化(超越少数大客户)以及避免被超大规模云服务商或模型供应商吞噬。
您可能过于谨慎:Palantir 独特的本体、根深蒂固的政府业务以及通过 Apollo 进行的边缘编排可能形成足够快的持久性护城河,从而推动快速的倍数扩张;相反,您可能过于乐观——超大规模云服务商、开源模型或更严格的数据法规可能会使 Palantir 销售的粘合剂商品化,从而削弱其定价能力。
"PLTR 面临来自模块化云人工智能工具和数据平台的商品化风险,这破坏了文章关于专有根深蒂固的设想。"
文章的看涨理由将 Palantir (PLTR) 定位为企业人工智能的潜在“控制层”,通过 AIP、Foundry、Ontology 和 Apollo,解决了数据治理和代理工作流程的问题,尽管调查显示生产方面存在困难。这很有说服力,但它忽略了企业惯性:公司不会为了一个全新的本体而抛弃 Snowflake (SNOW)、Databricks 或 SAP 等 ERP 巨头。超大规模云服务商的人工智能服务(AWS Bedrock、Azure AI)允许在现有堆栈之上集成代理,从而使 PLTR 的护城河商品化。政府依赖性持续存在(历史上约占收入的一半),如果商业收入停滞,将限制其规模。溢价估值要求完美执行;跟踪美国商业收入的加速增长和净留存率 >115%。目前风险大于炒作。
Palantir 的本体独特地映射了现实世界的流程,以实现安全的人工智能代理,从而推动了粘性采用,最近的商业势头证明了这一点,如果企业优先考虑集成平台而非碎片化替代品,则可能产生类似基础设施的经济效益。
"Palantir 的估值不仅需要人工智能的采用,还需要毛利率提高 10 个百分点,而文章从未提及这一点。"
ChatGPT 标记了正确的指标,但低估了一个:商业 ARR 的增长率。Palantir 2024 年第四季度的商业收入同比增长 27%,但这只是基于一个小基数(约 2.3 亿美元)。为了证明 30 倍的远期收入是合理的,它需要在 5 年以上的时间里保持 40% 以上的商业复合年增长率,同时利润率有所扩张——这在历史上一直是 Palantir 的阿喀琉斯之踵。没有人量化从目前的约 70% 毛利率到“类似基础设施”的 80%+ 的利润率差距。这个差距不是执行风险;这是整个估值的关键。
"Palantir 的 Apollo 部署模型创造了一个技术护城河,超大规模云服务商无法轻易在其自己的封闭生态系统中复制。"
Claude,你对 40% 商业复合年增长率的关注在数学上是合理的,但你忽略了“Apollo”因素。Apollo 不仅仅是软件;它是一个部署护城河,允许 Palantir 管理超大规模云服务商无法做到的多云环境。如果 Palantir 有效地成为混合云人工智能的控制平面,那么 30 倍的收入倍数不仅仅是“营销噱头”——它是平台转变的代理。真正的风险不是利润率压缩,而是 IT 部门失去对 Palantir 本体控制的内部政治摩擦。
"Apollo 的跨云优势被夸大了,因为数据引力和超大规模云服务商的商业激励措施促使企业整合到提供商的原生人工智能堆栈上。"
Gemini 过分夸大了 Apollo 的决定性护城河作用。现实世界的障碍不仅仅是 IT 政治;数据引力、超大规模云服务商的折扣、集成的人工智能服务以及采购/法律激励措施强烈地将客户推向提供商的原生堆栈。即使 Apollo 简化了多云运营,大多数企业出于成本和合规原因会整合到单一云上——这侵蚀了跨云控制平面的可寻址市场。将 Apollo 视为小众运营工具,而不是平台级别的估值理由。
"多云的普遍性支撑了 Apollo,但极端的客户集中度是没人提到的潜在估值杀手。"
ChatGPT 的云整合观点忽略了 Flexera 的 2024 年报告:89% 的企业使用多云,在 Palantir 主导的监管行业中呈上升趋势。Apollo 的混合部署护城河在那里得以维持。但未解决的风险是:Palantir 的前 20 大客户占 2023 年收入的 48%——如果一项巨额交易因人工智能支出审查而告吹,增长将崩溃,今天任何溢价都无法证明其合理性。
专家组裁定
未达共识小组成员普遍认为,Palantir 成为企业人工智能控制层的道路是可行的,但取决于完美的执行。他们对企业惯性、来自超大规模云服务商的竞争以及需要持续的高增长率来证明其溢价估值是合理的表示担忧。
成为企业人工智能的控制层
企业人工智能采用放缓和利润率压缩