文 | 少年维特

过去一周，关于AI泡沫的声音，又被推上了一个小高潮 。

宏观方面，美股科技公司的资源付出，跟1999年互联网泡沫极其相似。标普500指数涨幅七成以上被少数AI股供献 。

另一边，“大空头”迈克·巴里在最新13F里亮出自己的新下注：买了5万张Palantir的看跌期权，行权价50美金，2027年1月15日到期，期权本钱1.84美金，总共掏了也许 920万美金，对应名义敞口9亿多。

媒体天然乐于用“做空9亿美金PLTR”的标题来放大这个动作，巴里本人还特意跑到X上纠正算术，但方向没改——在他眼里，这一批最热的AI股，估值里已经掺了不少水分。

Palantir的CEO Alex Karp也比力有意思，在近来几场公开采访里，一边认可现在AI赛道里确切 有不少投资“创造不了足够的价值”，一边又强调自己这家公司代表的是另一类：帮美国当局和大企业把AI真的用进体系里的“操作体系”，而不是概念股。他形容做空芯片和本体论（ontology）是“batshit crazy”。

以是现在这家公司站在一个有意思的地位 上：

一头连着这轮美国AI基建的大潮——几千亿美金砸进GPU、数据中心、电力和软件；另一头连着“AI会不会重演2000年互联网泡沫”的争辩 ，以及最典范 的一位空头代表。Palantir不然则 一个股价涨得很猛的ticker，它某种水平上代表了这轮AI情感 的一部门投影。

在如许一轮投资周期里，Palantir到底是一家什么样的公司，它的业务和财务是不是撑得住现在这身代价？更紧张的，它在这轮AI基建海潮里，和2000年那些被推上神坛的互联网公司相比 ，到底有哪些相似、哪些不同？

Palantir到底在卖什么？

先把定位厘清。Palantir不做大模型，它不是OpenAI、Anthropic那一挂的，它做的是大模型之上的“业务操作体系”——让一个当局部门或大企业，真的能把AI融进自己的决定链条里。

三个主产品 大致对应三块世界 ：

Gotham：给谍报、队伍、执法体系用的大脑。

发迹盘，客户从CIA、国防部到英国国防部、北约，在俄乌战争、反恐、谍报分析这种场景里用了很多年，这块业务外界看不透细节，但从美国和英国近期的一些国防AI框架合同来看，Palantir已经根本成了“西方阵营默认的那家做战场 /谍报软件的公司”。

Foundry：企业版Gotham。大客户里有空客、BP、R1 RCM、能源公司等，它做的是把企业内部全部核心体系的数据买通，创建一个统一 的数字孪生——临盆 、供给 链、财务、人力、IoT全部进一个本体模型里。

AIP（Artificial Intelligence Platform）：这一轮AI海潮的增长发动机。

它对接的是GPT、Claude、Llama这些大模型，在Foundry构建的世界 模型之上，把AI嵌进业务流程里：模型调理、权限管理、审计追踪、主动化工作流全包。对企业来说，它办理的是“怎么让AI真正接管一部门决定权”。

跟Walgreens的案例是一个最好理解的样板。Walgreens作为美国第二大药店连锁，自己测算过，要想把几千家门店的库存、补货、人力排班、配送路线做到理论最优，每天要做3840亿次微观决定，光靠人脑+Excel根本 不成 能。

Palantir上去做的是，先用Foundry把门店、库存、贩卖、人力、物流等全部关键体系接到一个平台，再用Ontology把门店、商品、员工、仓库、供给 商、路线这些对象以及逻辑关系统一 建模，最后在AIP上叠加一层AI工作流——需求猜测、库存推荐、排班优化、补货和配送调理都交给AI去算、去发指令，门店一线更多是“确认和监督”，而不是“从零做判断”。

官方披露的数据是，8个月时光 ，Foundry+AIP已经铺到了4000多家门店，原来 那3840亿次/日的决定，根本交给体系主动化处置处罚。

AIG的故事类似，只是换成了核保。AIG搭了一套生成式AI核保助手，底层用的是Claude这类大模型，调理和业务流程那一层交给Palantir来做，据他们自己的说法，核保效率提升了3–5倍，正确率从大约70%提升到了90%摆布 ，关键是全链路可审计。

这些案例的共同点是：

第一，场景是真的庞杂 和“重”，不是搞个问答逝世 板 人那么简单；第二，ROI是可以量化的——库存周转、营运本钱、核保时效这些财务指标是实打着实改善；第三，Palantir做的是模型之上的世界 观和操作体系，这一层实质 上比力难替换。

这也是为什么在Analyst Day和各类 媒体拜候 里，Karp老是 反复谈ontology、本体、世界 模型这些看上去很哲学的词，对他们来说，这确切 是区别于平常SaaS的那块护城河。

根本面是一件事，估值又是另一件事

聊完业务，回头看数字到底对不对得上口径。

最新2025年Q3财报，Palantir的几组关键数据是如许：

总营收11.81亿美金，同比+63%，环比+18%；美国贸易收入3.97亿，同比+121%，美国当局4.86亿，同比+52%；全球当局业务6.33亿，同比+55%，贸易业务5.48亿，同比+73%。

GAAP净利润4.76亿美金，净利率约40%，GAAP营业利润率33%，非GAAP营业利润率51%；按Investopedia的算法，“Rule of 40”达到 了114%。 

调解后自由现金流单季5.4亿美金，FCF利润率46%；过去12个月滚动FCF接近 20亿，账上现金60多亿、恒久债务根本可以忽略。

合同方面，Q3新签TCV27.6亿美金，创历史新高，美国贸易残剩 合同价值（RDV）达36亿，同比翻了近两倍。

管理层第三次上调整年收入指引到43.96–44亿美金，对应整年增速在53%摆布 。

这几组数字说明：从“赚钱本领”角度，Palantir很难被简单归类为“讲故事的泡沫股”。它现在已经是一个高速增长、稳定红利 、自由现金流充沛的成熟发展股，和很多还在亏损、靠讲ARR/NRR的AI概念比，根本面显着丰富得多。

但估值是另一回事。

本年以来，PLTR股价涨幅在135%–150%区间，自2022年低点算起接近 20倍。

汇总MarketBeat主流机构分析师给的目的价，一年均匀目的价在172美金附近，Citi、UBS等这一挂给的是中性评级，目的价从170–180调到190–205，美银、Wedbush如许的多头则给到了215–255的高位；有“极端估值”给了18.5最低。

算估值倍数的方式大家各有各的模型，但大致共识 是：按收入算，PS在100倍附近；按当前TTM自由现金流看，P/FCF约20–25倍，但若套用部门分析师更前置的2026–2027年FCF猜测，估值倍数会被拉高到接近 三位数，是以 空头才会把Palantir视为板块里最贵的一档。换句话说，市场已经在用“AI时代操作体系+国防软件复合体”的故事来定价，而不是用传统SaaS的样板来套。

这也是为什么巴里那5万张2027年到期的put会显得特别“对情感 ”：在他那套框架里，Palantir的问题不在于业务，而在于市场愿意为这些业务支付 多高的代价，以及这种意愿能一连多久。

美国AI基建已经卷成什么样了？

聊“AI泡沫”这件事，如果只盯着几只股价，着实有点片面。如果关注一下美国在AI基建上的动作你会发明 ，这是近几十年来资源开支最激进、最会合的一轮投资之一。

I/O Fund给出了一组数据，把微软、谷歌、亚马逊、Meta等几家大厂将来几年的CapEx预算加在一路 ：将来几年Big Tech在“AI基础办法（GPU、CPU、数据中心、电力）上筹划投入约4050亿美金”，单微软2025财年的CapEx就同比增长了58%，达到 882亿美金，并且 管理层已经提示2026财年增长率还会更高。

别的JPMorgan在11月的一份长文里估算，将来五年全球数据中心和AI基建（包括电力配套）总投资将超过5万亿美元，他们乃至专门写了一节讲这件事会如何重塑美国信用债市场，由于公用奇迹、电网公司也要同步加大资源开支。

IoT Analytics的数据体现，仅数据中心基础办法（IT+机房办法）这一块，到2030年的年付出就有望逼近1万亿美元，AI驱动的服务器、收集 、存储占比会提升到接近 一半。

电力侧，大型公用奇迹公司已经开始为“AI要电”重写自己的五年筹划。比如美国最大的输电公司之一AEP在10月底把2025–2030年的资源开支筹划从540亿美金上调到了720亿，情由 很直接，就是为了满够数 据中心和工业客户猛增的用电需求，预计峰值负荷要从37GW拉到65GW。

微观一点的例子，比如微软在亚特兰大刚开了一个新的AI“超等工场 ”：占地85英亩、修建面积超100万平方英尺，内里塞了几十万颗GPU，液冷体系、12万英里光纤，把它和全球Fairwater收集 上的其他算力中心连起来。单Q1一个季度，微软在数据中心和AI相干基础办法上的CapEx就超过340亿美金，并且 管理层在财报会上谈的是“要在两年内把数据中心footprint再翻一倍”。

OpenAI那里，Sam Altman对外讲过一个目的：到2033年渴望全球AI盘算本领能达到 250GW，这意味着须要一连运转6000万颗GPU，每年新增3000万颗，耗电量相称于全部 印度的用电水平，排放量是ExxonMobil的两倍。

微软、Alphabet、Meta、亚马逊在全国规模 内砸下了数百亿美元建AI数据中心，AI基建已经成了美国经济增长的关键驱动力之一，同时也在挤占土地、电力、地方 财务等资源。

从这些数字往回看，所谓“AI泡沫”的一个直观寄义不是多了几个“AI概念股”，而是全部 美国经济正在被一轮史无前例 的“算力基建投资周期”推着走：芯片厂拉着台积电、ASML投巨资，云厂商砸数据中心，公用奇迹砸电网、变电站和发电厂，连美国能源分析机构都在估算将来AI数据中心可能拉高10%–15%的全国天然气产量和LNG出口。

如果把时光 轴再拉长一点，也许 只有90年代末那轮互联网+光纤铺设能和现在这一轮AI基建投资的强度相比 。那一轮最后被写进教科书的是“互联网泡沫”，但全部 通讯基础办法的超前铺设，也确切 为后来的云盘算和移动互联网打好了底子。

现在的问题是：我们在AI上看到的是不是类似的事情？

AI vs dot-com

相似的地方 不用多说，昔时 的互联网和现在的AI都属于“通用目的技术”，都带来了一种“再不跟就要被时代抛弃 ”的焦虑；资源开支都是一窝蜂上，一边是铺光纤、建交换机、搞机房，现在是建数据中心、买GPU、扩电网；股市结构都是少数科技巨擘 拉动大盘，平常公司跟涨跟跌；估值都是先看“眼球”和“用户数”，现在换成了“参数量”和“算力规模”。

但不同的地方 也异常 关键。

第一，现在这拨AI龙头，大多是已经红利 、现金流充沛的大公司。

2000年那会儿，很多dot-com公司还在亏钱，贸易模式不清晰，端赖讲“eyeballs”和“clicks”；现在AI龙头里，微软、谷歌、亚马逊、Meta自己已经是有巨大现金牛业务的成熟巨擘 ，它们拿出来砸AI的，更多是过去十年积攒的家底。这使得这轮AI投资，即便涌现 泡沫，也不太会是“全行业大面积停业”的那种崩法，更多是估值层面的再定价。

第二，这轮AI的硬件、能源本钱，是直接落在实体经济上的。

2000年时你上彀 站，背后当然有服务器和机房，但社会整体感知的是“互联网公司股价涨很多”；现在AI要跑起来，前面是模型，后面是实体电厂、输电线路、水资源，连公用奇迹公司都在更新资源开支指引，电价、土地、地方 财务都被牵着走。AEP这种公司估量 自己到2030年峰值负荷要从37GW拉到65GW，很大一块就是数据中心和AI带来的新增负荷。

第三，落地速率不一样。

互联网昔时 很多贸易模式要等十年后才成熟，泡沫破碎的时候，红利 模式还没跑通；现在AI虽然 离“周全 提升全社会临盆 率”另有距离，但像Walgreens、AIG如许在具体行业里提升效率的案例已经真实发生，并且 是在一两年内完成从试点到规模化部署。从这个意义上讲，AI不是只有“第一层叙事”，已经开始有一部门“第二层现金流”。

第四，投机 层面的行为，当然还是一如既往地热烈 。

“没有人想在音乐停的时候还在舞池里跳。”这句话放在2000年、放在2021年的加密钱币、放在本日的AI股上，也许 都适用 ——人类对新技术的FOMO（害怕 错过），着实每一轮都差不多。

回头看Palantir，它有点像这一轮AI投资故事里的一块情感 投影：

一方面，它没有自己的模型，却站在模型之上做操作体系，当局+企业两头吃，扎实 落地；另一方面，它的股价体现、估值水平、分析师不合 ，又是这一轮AI情感 的缩影：多头认为 它代表的是“AI基建软件层里的恒久赢家”，空头认为 它代表的是“在真正回到现金流折现之前，市场愿意预支的那一部门豪情亲切 ”。

现在的AI经济，是一个同时被“地缘政治角逐”和“资源回报角逐”驱动的体系。Palantir这家公司，恰恰刚好站在这两条赛道的交点上：一条是Karp口中“帮美国打赢AI战争”的叙事，一条是华尔街看报表、看估值、看回报期的冷冰冰的模型。

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