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2025-09-13 14:42
9月11日的美股市場,一隻股票以近乎瘋狂的姿態刷屏——Opendoor(OPEN)單日飆漲79.52%,收於10.52美元,市值衝上77.42億美元,單日成交額飆至97.41億美元。
但熟悉它的投資者都清楚,這不是第一次「坐過山車」:7月大漲后回調66%,8月反彈后跌32%,9月11日盤后又跌2.85%。
這家長期用AI重構房地產交易的公司,為何突然成了市場焦點?格隆匯研究院早有預判:
一方面,降息大周期將利好房地產、銀行和公共事業板塊,我們在旗艦會員內部多次推薦過相關標的,包括OPEN、DHI(霍頓房屋)、LEN(萊納建築)等房企,以及ITB(房屋建築ETF)、KRE(區域銀行ETF)、XLF(金融行業ETF)等。
另一方面,我們前瞻性地判斷,AI將對人類生活的諸多垂直行業產生深刻改變,而房地產作為與每個人息息相關的核心領域,正是AI賦能的重要陣地。如今Opendoor的異動,正是「AI+地產」邏輯的具體映射,也驗證了我們對技術重塑行業趨勢的判斷。
01
AI如何重塑房地產?
Opendoor的「算法賣房」革命
2014年成立的Opendoor,用AI算法撕開了傳統房地產的口子:賣家線上提交房屋信息,24小時內就能收到基於海量數據的現金報價,接受后最快14天完成交易,徹底跳過傳統中介的掛牌、帶看、議價流程。這種「iBuying(即時購房)」模式的核心,正是AI對房地產行業的三重改造:
1. 定價革命:AI讓「一房一價」更精準
Opendoor的核心競爭力是其迭代了11年的定價算法,能實時處理500+維度的數據:
硬數據:房屋面積、房齡、裝修情況等靜態參數;
軟數據:周邊3個月內成交均價、學區質量、交通流量等動態因素;
預測數據:區域未來6個月房價走勢、利率變動對購買力的影響。
2025年Q1算法升級后,定價誤差率從8%降至5%以下,比傳統中介的人工評估精準度提升40%。這意味着收購房屋時更少「踩坑」,轉售時能更快找到合理定價,直接推動Q2調整后EBITDA首次轉正(2300萬美元)。
2. 流程重構:AI把「3個月」壓縮到「14天」
傳統賣房流程中,從掛牌到收款平均需90天,Opendoor用AI砍掉了80%的冗余環節:
線上提交信息后,AI自動匹配歷史案例生成報價,替代傳統中介的「現場看房+口頭估價」;
智能審覈系統自動驗證房屋產權、欠費記錄,替代人工跑腿查檔;
動態結算日曆根據買家貸款進度、賣家搬家計劃,AI推薦最優交易節點,避免流程卡頓。
這種效率提升直接轉化為商業價值:2025年上半年,選擇Opendoor的賣家平均節省46天交易時間,願意為此支付6%-14%的服務費(傳統中介費率約5%-6%)。
3.服務延伸:AI從「賣房」到「管房」的滲透
2025年推出的「OpendoorHomeLoans」房貸服務,本質是AI在金融環節的延伸:
-用機器學習分析賣家的徵信、收入穩定性,5分鍾內預批貸款額度,比銀行快10倍;
-結合房屋估值算法,自動推薦首付比例、還款期限,降低買家違約風險。
這項業務Q2收入佔比已達8%,且不良率僅1.2%,低於行業平均的2.5%,印證了AI在風控上的優勢。
02
暴漲背后的推手:
AI能力獲驗證+管理層站臺
9月的暴漲並非偶然,AI技術的落地成效與人事變動形成共振:
1. 新管理層押注「AI深化」
前Shopify首席財務官卡茲·內賈蒂安接任CEO后,首次公開講話就強調「AI不是工具,是整個業務的骨架」。聯合創始人基思·拉博伊斯迴歸擔任董事長后,直接注資4000萬美元,專項用於AI團隊擴張(計劃從200人增至500人)。
市場之所以買賬,是因為拉博伊斯的創投背景自帶「技術濾鏡」——他主導投資的多家AI公司均成功落地,此次站臺被解讀為「AI戰略將升級」的信號。
2. 業績印證AI的賺錢能力
Q2財報中,AI驅動的效率提升直接體現在數據上:
房屋收購成本同比下降3%(算法定價更精準,減少溢價收購);
庫存周轉天數從85天降至68天(AI推薦的轉售時機更合理);
營銷費用率從12%降至8%(AI精準匹配賣家需求,減少無效獲客)。
這種「降本增效」的硬邏輯,讓市場重新評估AI在房地產中的價值,而不只是「概念炒作」。
3. 散户追捧「AI+地產」新故事
自7月起,Opendoor成為美股「網紅股」,7月21日換手率高達289%。散户資金湧入的核心邏輯是:在AI重塑各行各業的浪潮中,房地產作為傳統行業的「改造空間最大」,而Opendoor是少數能把AI講成「現金故事」的公司。
格隆匯研究院在研判降息周期對板塊的影響時,就將「AI+地產」作為核心方向——我們始終認為AI對垂直行業的改造將從高頻剛需領域突破,房地產正是其中的典型代表。因此在旗艦會員內部,除推薦OPEN外,還通過DHI、LEN覆蓋傳統開發領域(這些公司也在加速AI應用),藉助ITB、KRE、XLF等ETF實現板塊佈局,Opendoor的爆發正是這一策略的階段性成果。
03
AI賦能的天花板與風險:
技術迭代決定生死
Opendoor的未來,本質是一場「AI能力與行業挑戰」的較量——既要看技術能打開多大空間,也要警惕風險是否會顛覆邏輯。
1. 成長空間:從「交易工具」到「生態核心」的躍遷
當前北美iBuying模式滲透率僅1.3%,摩根士丹利預測2030年達3%-5%,核心驅動力是AI解決了兩大痛點:
信任與規模雙突破:算法透明度提升(可查看周邊30套同類房屋成交對比),賣家接受率從2019年的35%升至2025年的62%;AI管理效率提升5倍,支撐庫存從1000套擴至7000套,為規模擴張奠定基礎。
技術外溢創造第二曲線:10年積累的100萬套房屋交易數據,可能衍生新業務——向中小中介開放定價API(目前20家試點,單套收費500美元)、為房企提供拿地預測、與保險公司合作定製保費等,這部分潛力尚未被市場充分定價。
若能實現上述突破,按5%滲透率和35%份額計算,Opendoor年交易量將突破50萬套,是2024年的3.4倍,成長空間顯著。
2. 潛在風險:三大挑戰考驗AI韌性
算法失效風險:2022年房價暴跌時,因模型未納入「失業數據對購買力的影響」,42%交易虧損。未來若遇極端行情(利率驟升、政策突變),模型可能再次失靈,這需要持續優化算法的「抗波動能力」。
數據安全與監管壓力:AI需收集房屋內部照片、業主徵信等敏感數據,2025年Q2曾曝出「3萬條信息泄露」。若監管加強(如歐盟《AI法案》對房地產AI的合規要求),可能增加運營成本,這要求公司在數據利用與安全間找到平衡。
巨頭競爭擠壓空間:亞馬遜、谷歌已測試「AI房產中介」,憑藉更強算力和數據優勢,定價精準度接近Opendoor。這要求Opendoor加快構建「數據壁壘」(如與地方政府、物業公司合作擴大訓練樣本),抵禦外部衝擊。
Opendoor用AI給傳統房地產交了一份「新答卷」——不是顛覆行業,而是用算法解決「效率低、體驗差」的老問題。Q2的盈利轉正證明這條路能走通,但算法失效、巨頭競爭等風險仍懸而未決。
現在77億市值,説貴不貴,説便宜不便宜。要是AI能持續深化滲透,從「交易工具」變成「生態核心」,夢想的空間還是很大;但要是技術迭代停滯、戰略執行走偏,跌回3美元也有可能。
04
格隆匯研究院:
全球前瞻科技「弄潮兒」
從2023年精準捕捉AI算力行情,到2024年鎖定寒武紀、中芯國際等國產科技標的,再到撰寫「世紀抄底」系列公眾號文章提示英偉達、臺積電等全球科技巨頭機會,再到鎖定端側AI賽道機會和前瞻性佈局AI應用浪潮,格隆匯研究院始終站在AI產業演進的最前沿,完整把握「AI算力基礎設施→端側AI→AI應用→AI實體化」的全周期脈絡。
我們構建的「技術跟蹤-訂單驗證-產能測算-利潤模型」全鏈條研究體系,能精準捕捉每個階段的核心標的——從算力基建的硬件突破,到端側設備的場景落地,再到AI與實體產業的融合應用,跟蹤精度可細化至季度技術迭代進度與訂單轉化節奏。這正是我們能持續領跑市場,提前挖掘固態電池、端側AI、AI+地產等系列機會的核心競爭力。
這次Opendoor所代表的「AI+實體」爆發,再次證明:在AI產業賽道,只有深度理解技術演進規律與產業融合邏輯,才能穿透短期情緒波動,找到真正具備長期成長動能的標的。格隆匯研究院對AI全產業鏈的佈局,正是源於對「技術突破→場景落地→價值重構」產業規律的深刻理解,以及對每個階段技術參數、商業驗證、生態擴張的極致跟蹤。
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注:文中所提公司僅為案例分析,不構成任何投資推薦。市場有風險,投資需謹慎,決策前務必做好獨立研判。