丹·艾夫斯稱之為1996年，而不是1999年- 3人工智能股票華爾街仍未定價

丹·艾夫斯（Dan Ives）正在反擊市場上最大的人工智能焦慮。隨着科技公司盈利的開始，這位韋德布什分析師表示，這不是1999年式的過剩周期--而是1996年中期，當時支出加速，疑慮揮之不去，最大的收益仍在前方。他的信息很明確：即將到來的結果應該會驗證華爾街在規模和持續時間方面繼續低估的大規模人工智能建設。

艾夫斯預計，在大型科技公司的帶領下，第四季度財報將強勁，現場調查顯示微軟、Alphabet和亞馬遜的企業人工智能需求強勁。更重要的是，他認為投資者仍然低估了接下來的事情--未來三年人工智能支出估計為3萬億美元，其中超過5500億美元的資本支出已經在運行中。

這種框架很重要，因為人工智能正在超越基礎設施。隨着部署的成熟，機會將轉向通過使用、工作負載和執行貨幣化的平臺，而不僅僅是芯片銷售。

Snowflake Inc（紐約證券交易所代碼：SNOW）是典型的人工智能消費代理-客户為處理的數據付費，而不是座位付費。隨着人工智能工作量的增加，消費收入也隨之增加。「企業消費階段將持續到2026年，」艾夫斯説。

Snowflake目前的企業價值遠低於長期增長型公司（~EV/NTM收入~10- 11倍，而同行為15倍以上），這意味着市場仍然將其視為炒作后的落后者。隨着人工智能項目使用量的增加，隨着企業擴展人工智能工作負載，Snowflake的模型將獲得不成比例的好處。

MongoDB公司（納斯達克股票代碼：MDB）已成為現代人工智能應用程序的首選數據庫，特別是那些需要實時、靈活數據結構的LLM和分析的應用程序。艾夫斯認為「全面推出LLM模型」。

華爾街分析師預計，受ARR擴大和雲服務附加率提高的推動，長期收入將增長40%以上。其Atlas平臺（雲訂閲引擎）已經佔了收入的大部分，並且增長速度快於傳統部門，反映了採用率的加深。

Palantir Technology Inc（納斯達克股票代碼：PLTR）是少數將人工智能轉化為企業和政府客户運營決策的純粹公司之一。憑藉最近在國防和醫療保健領域簽訂的多年合同（其中一些合同每年超過1億美元），Palantir的人工智能驅動平臺正在從概念驗證轉向關鍵任務。

該公司已經引導現金流和利潤率擴張，這是人工智能生態系統中罕見的組合。正如艾夫斯所説，「真正採用生成式人工智能將是軟件行業的主要催化劑。

如果艾夫斯是對的，現在是1996年，而不是1999年，那麼風險就不是追逐已經起作用的東西--而是隨着人工智能支出從建設轉向消費，忽視了生態系統。

Snowflake、MongoDB和Palantir並不是人工智能炒作的第一局，而是下一局的採用--説話的是收益，而不是敍述。

通過Midjourney使用人工智能創建的圖像。