AI商业发展，暗藏4大前瞻趋势！提前埋伏这些机会，押注下一轮AI暴涨？
14小时前
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前不久我做了多期AI应用层前瞻机会的视频，反响非常好。当时承诺过，会继续给咱各位看官挖掘前瞻的AI机会，本期视频我就来填坑了。
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前不久我做了多期AI应用层前瞻机会的视频，反响非常好。当时承诺过，会继续给咱各位看官挖掘前瞻的AI机会，本期视频我就来填坑了。
我说过，AI下一轮大机会一定会出现在应用层，对于这一点，我深信不疑。历史上历次科技变革无一例外都是如此。但也不得不承认，应用层的机会会远比基础层更难投资。我们投资者必须要更有选择性才行。因为技术变化非常快，现在也依然是AI应用的早期阶段。有些公司最终能够收益，有些则很可能会面临威胁。
那怎么办呢？这一次，我和我的团队，屡着本次财报季所有的AI应用层软件公司，一个一个的翻财报，一个一个的读管理层发言，试图从中去找到AI应用领域里最前沿的发展趋势和行业洞察。你还别说，还真就让我们找到了这么几个突破性的发现。这次发现可太重要了！因为它们还没有被市场充分消化，并且这背后很可能就隐藏着下一个AI的爆发机会！接下来美投君就来好好跟各位看官聊聊这些AI应用层最前沿的机会。
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洞察一：流量结构发生巨变！
在本次财报季中，电商平台Shopify的管理层表示，本季度Shopify商店AI-driven的流量同比增长了8倍，相关订单更是增长了13倍。设计公司Adobe的财报会议中也提到，2025年假日季，AI给零售网站的流量带来了7倍的增长，其中AI Agent为曝光关键。
而更重要的一组数据则来自于网络安全公司Cloudflare。下图是北美互联网访问中，机器和人类的占比。可以看出，根据最新的数据，机器的流量占比已经来到了68.4%，大幅超越了人类。而这是北美的数据，如果咱看全球的话，就在6月初，机器人的流量也已经历史性的首次超过了人类。而毫无疑问，这个比例在未来肯定还会上升。Tools for humanity的CEO Alex Blania就激进的表示，未来99.9%的互联网流量都会由AI驱动。
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那为什么会出现这种现象呢？单纯就是因为AI发展的好吗？其实不全是。Cloudflare的CEO Matthew Prince在最新的财报会议上举了这么一个简单的例子。他说“如果我自己要找一台数码相机，我会访问5个网站，而如果我把这事交给AI Agent，他会访问5000个网站”。所以你看，做相同任务时，AI Agent带来的访问量或许是人类的1000倍往上。这完美解释了为什么机器的流量占比会现在开始飙升的原因。
而这便是我们的第一个洞察：互联网流量的结构将会从由人主导，转向由AI Agent主导。那么说这个改变对于咱投资者而言究竟意味着什么呢？
首先，这意味着互联网整体流量将迎来一次爆发性的增长！想象一下，如果说未来真的AI Agent的访问量占了99.9%，这说明什么呢？假设人类访问需求不变的话，这就说明总的互联网访问量将会有1000倍的增长。事实上，这还是搂着说的，因为人类的需求不会真的不变，而是会随着AI普及的便利性会进一步的爆发，那么访问量的增长还会有更大的提升。
那么在这条趋势下，什么样的公司会受益呢？能够直接受益的公司就是云计算企业，更多的访问自然就会占用更多的服务器资源。而且agent不仅仅是访问这么简单，背后还包括搜索，调用API，访问数据库等等等等，每一步都需要云计算的辅助。
另一类公司，自然就是大模型企业们。大模型的收入主要就来自于token消耗，如果我们看到了agent访问量愈发频繁，那么总的token消耗自然也会同步上升，从而带动起大模型的收入。
最后，如果token消耗多，云计算需求又大，那么自然地基础层的半导体企业也会有更高的需求。不过，咱今天这期视频的主要目标是挖掘应用层的机会，基础层我们暂且不展开。
现在，我们屡着这条洞察再进一步的思考，如此大量的访问都来自于AI Agent，那会带来什么问题呢？很重要的一点是身份验证。什么agent是好agent，什么agent是坏agent；什么agent可以调用数据，什么agent不行；什么agent可以执行任务，什么agent不让执行等等等等，这些都需要有专业的机制来进行判断。而这其中，一个佼佼者是网络安全公司Cloudflare。
Cloudflare 专门提供流量识别，访问控制，反爬虫等各种服务。他处在互联网流量的一个入口层，流量的增加就会直接给他带来增益。不过，需要注意的是，公司的收入模式并非是完全的按量收费，所以增益可能并非是线性的，而是需求膨胀后所带来的更多付费产品的转化。
紧接着，咱们再往深想一层。流量的增加它的根源到底是什么呢？短期看，流量的增加并非是需求的增加导致的，而是满足需求的方式变了而已。现在执行相同的任务，AI Agent的访问量是人类的成百上千倍。事实上，如果你把这个变化放到整个链条上看，其实访问量的增加并未增加任何的商业价值，我该买一个数码相机，还是买一个数码相机，访问量的增加只是增加了过程中的成本而已。有token成本，有云计算成本，也有监控访问权的成本。
所以说，AI Agent所引发的流量暴增，它所带来的并非是整体经济效益的增加，而是经济效益在产业链上的一次再分配。这意味着，终端产品和服务要想接触到消费者，在AI Agent时代，要不就需要付出更高的成本，将利润让渡；要不就需要倒逼自己做出改革，将原本的销售模式，从人对人，转向机器对机器，或者说是AI agent对AI agent。你也能看出来，后者显然是更可行，更持久，也是必然会发生的一条趋势。而它又会带来更多新的机会。
实话讲，这部分在商业上目前还是个空白，或者说是刚刚起步，相对来说就难以定位机会。如果你非要我猜的话，我认为将会是谷歌，Meta这样的广告商。他们原本提供的服务就是连接消费者和终端产品和服务，现在只不过是换一个形态出现而已。比如说，以前你要想让别人在互联网上找到你，你得做SEO。现在你可能就得换成GEO，让Agent能够更好的找到你。
但与此同时咱投资者也要清楚，这条趋势落地的时间相对来说会更长一些，他的效果并不是立竿见影的。因为商业模式的转变它需要一个很长的过程。而时间越长，不确定性也就越高。我们投资者也需要做好一个明确的预期管理。
洞察二：Agent该管管了！
就在最近，微软CEO纳德拉在接受一个podcast采访时说，未来的企业可能会出现类似“2 万名员工 + 200 万甚至 2000 万个 agent”的组织形态。黄仁勋在此前的GTC大会上也表示，10 年后的英伟达可能是 7.5 万个员工加上 750 万个 AI agents 一起工作。也就是说，未来的企业他们内部的agent数量，将会有一个大幅的增加。
我相信这个趋势，大家应该都知道，也很好理解。但很多人没有意识到的是，企业内部突然涌现出了如此多的AI Agent，会带来多少的新的问题呢？这些新的问题就是新机会！而本次财报季，我们看到了一些明确的方向。
像客户管理软件Workday的管理层就提到，“企业现有的权限，安全，政策，监管这些不会发生改变，要想企业AI真正产生回报，就需要AI Agent能够按照这些要求来执行工作才可以”。而网络安全公司OKTA也表示，“未来AI Agent多了以后，每个Agent都需要有身份，权限，生命周期，和关闭机制，这些问题不解决AI就无法发挥真正的价值”
所以你看，随着企业内部AI Agent数量的增加，管理这些AI Agent的需求也会同步增长。而这便是AI Agent浪潮中下一个即将要到来的机会！从本次财报季中，我们已经看到了该趋势给相关企业业绩带来了实际的提升。业内把这个需求叫做AI Observability，AI监测。他有点像是管理AI Agent的一个manager的角色。就像人类员工多了需要manager管理一样，agent多了，也需要agent manager来管理。
那么在这条逻辑下，什么样的公司可能会受益呢？
这第一类公司，就是那些专门给企业内部管理身份和权限的公司。最典型的例子就是OKTA。它做的事情，就是决定企业内部不同身份的人都有什么样的权限。而最近，他们在财报中也提到，未来他们会把AI Agent，和非人类身份的监管和治理作为战略发展的重点。也正因为这次战略调整，OKTA财报后大涨了30%.
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另一类公司，是那些能够帮助企业内部监控和管理agent的软件公司。比较典型的例子就是ServiceNow。ServiceNow是一家给企业内部做工作流自动化的SaaS企业。在AI Agent时代，ServiceNow做的，就是把这些Agent的工作流程监控到位，实现自动化和可追踪化。前不久，ServiceNow发布了一个名为AI Control Tower的产品，目的就是为了监控公司里所有的AI Agent，所有的模型，以及不同的身份。这些工作，就是咱前面所说的，Agent Manager的工作。
说到这儿，可能有看官要质疑了，这些工作AI自己不能做吗？会不会大模型企业自己推出一个什么类似的服务，或者企业们自己用AI手搓一个服务，就能轻易替代的了呢？这个也是最近这些软件公司受到的最大质疑。
我个人认为，这个威胁肯定是存在的，但是其实远没有大家想象的那么危险。就短期来看，Agent Manager它就是一个迫在眉睫的需求，而只有这些相关公司有最多经验和最多的资源来做这件事。像前面咱提到的OKTA，Cloudflare，他们本身就是OpenAI，Anthropic的客户，也侧面证明他们没有那么好被取代。那么眼下需求已经来了，那促进自然就是立竿见影的。
而就长远来看，客观的讲，这个威胁肯定是存在的，大模型也完全有能力做这些事情。但是有能力并不意味着一定会做。就好比说，英伟达有那么多现金，他完全可以去做一个贷款业务。但你说他真的会去做吗？估计不会。因为他有更有价值的事情去投入。而对于大模型企业也是一样，任何一个细分领域都有他们自己的生态。大模型真想要替代要有很多细枝末节的工作要做。对于他们而言最好的做法不是竞争，而是合作。
而对于我们投资者而言，AI威胁这个风险我认为绝对是需要我们留意的，咱肯定不能无脑看好，但与此同时咱也不能矫枉过正，蒙住发现机会的双眼。我们后面的所有分析，可能还会牵扯到这个问题，我就不再重复说明了。
洞察三：无脑冲AI时代落幕
这第三个洞察是，我们发现，企业们现在已经开始从无脑冲AI的状态，转向开始关注AI的ROI了。
这个洞察最初来自于一家专门做营销软件服务的公司HubSpot。管理层在财报电话会上表示，“AI成本正在无限增加，但是客户却看不清结果。他们的客户希望能够看到与成果明确挂钩的，可预测的服务”。这说明企业们面对AI Agent这个无限按量收费的这个无底洞，已经开始不满了。
要知道HubSpot为了解决这个问题，甚至把自己的定价方式都给改了，从按量收费改成了按结果收费。管理层说，现在的AI经常是“输出outcome，而不是output”。相信很多人都有这种感觉，AI一通操作感觉确实很厉害，但是最终却并没有看到什么实质性的结果。而企业们也是如此，他们不愿再为过程买单，而是要看到实质性的结果。
类似的，我们从甲骨文的财报中也看到了相同的情况。在最新财报会议上，管理层表示，他们正在简化客户使用和支付 AI agent 的方式，他们的定价会和客户价值对齐。比如，做面试的 agent就会按照筛选候选人的数量来收费；酒店行业的 agent，就会按照终端消费者加购交易的比例来收费等等等等。可以看到，客户企业们正在严格比对AI的成本和收益。这已经倒逼出大量的企业做出了改变。那个无脑冲AI的时代就快要结束了。
那么了解这个趋势后，对于我们投资者而言究竟意味着什么呢？
首先，它意味着，按结果收费很可能将会成为未来软件服务领域一个新的发展趋势。我在之前的AI应用层分析中曾跟各位看官讲过，现在所有的软件公司都在从席位收费，向按量收费进行转移。这是AI Agent时代软件公司们最重要的改变，也是唯一的出路。而本身就是按量收费，或者最先完成调整的，将会最早受益于AI。
不过按量收费，也不过是一个中间形态，最终的形态更可能是按结果收费。只有这样企业才能更好的去衡量ROI，也才能让支出变得更具有可预测性。而现在在这个方面做的最好的软件公司，是数据分析公司Palantir。他们给用户提供的服务都是一个很具体的结果。比如帮航空公司优化航线和运营调度，帮助能源公司优化油气生产规模。这些结果都是可衡量的，甚至Palantir在用户使用之前，就能够明确给用户明确算他们的出ROI。这种方式就更容易帮助企业做出购买决策。如果未来，AI ROI问题在市场上开始发酵，那么Palantir或许会重回市场焦点。
进一步深挖这个趋势，你会发现，其实企业关注ROI本质上是因为AI算力成本太高所导致的。而算力紧缺在短期内就根本解决不了，那这就意味着帮助企业节省token消耗将会成为一个巨大的市场。而在这个领域，做数据监控的Datadog处在一个很不错的位置上。
现在AI的ROI不行，一个很重要的原因是大量的token正在被浪费掉。很多不必要的任务，或者说是低价值的任务，正在消耗大量的token。而对此企业缺乏有效的管理手段。而这正是Datadog在做的事情。
Datadog以前做的是帮企业监控云上的数据用量，搞清楚云计算的钱都花在了哪。而在AI时代，Datadog的任务就变成了监控每一次AI调用的数据，搞清楚AI账单的来源。他们推出的LLM Observability产品，就是去监控每一次AI调用的数据，包括每一步消耗了多少token，花了多少钱，都能追踪的到。Datadog会像查账一样把整个这个过程给还原出来。哪些任务杀鸡用了牛刀，哪些任务还有节省token的空间，Datadog一目了然。像OpenAI就是Datadog的客户之一。随着更多的企业关注起AI的ROI，Datadog或许有机会获得更多订单。
洞察四：AI原生企业的好伙伴
什么是AI原生企业？它指的就是像OpenAI，Anthropic这样的纯AI初创公司。事实上除了这些我们耳熟能详的大模型企业外，市面上还有大量的大大小小的AI原生企业，他们正在形成一股不容忽视的商业力量。
在本次财报季，我们就看到了众多公司开始将服务向原生AI企业倾斜，而那些本身就适配原生AI企业的公司更是率先实现了不俗的增长。比如数据库企业MangoDB在最新的财报中就提到，他们的业绩亮眼就是因为AI原生企业的表现好。而之所以有这个改变，一方面，是因为现在AI原生公司的成长非常的快，他们所需的服务需求正在快速的膨胀。另一方面，也是因为AI原生公司在最近这两年获得了大量一级市场的风投，他们非常有钱，业务也在不断的扩张。
可预见的未来，AI原生企业的增长是大势所趋，而且现在才是刚刚开始。咱各位不妨回想一下互联网革命，那些互联网龙头的影响力持续了多久，想必也不用我多说。我认为现在的AI原生企业也是如此。而给他们提供相关服务的企业，本季度才刚刚开始冒头，我相信这类企业未来还会有更为显著的增长。
那具体会有那些公司收益呢？很遗憾的是，那些专门服务于原生AI企业的公司，大多数都是初创企业，还没有上市。而在上市企业中，专门针对原生AI企业的并不多。我们只能找到那些，原有业务和AI契合度本来就很高，依靠原生AI企业成为全新增长点的公司。
目前比较典型的例子就是咱上面提到的MangoDB。它的数据库对于AI原生企业着有一定的差异化优势。另一个例子也是上面提到的Datadog，他们这个季度财报后股价大涨了30%，很大一部分原因就是因为他们新增了两个大型AI的原生客户。另外，我们之前说的云计算企业中，也有这么一家自称专门服务于AI原生客户的公司，Digital Ocean。目前这三家是我能够找到，和AI原生企业绑定较深的应用层公司。大家可以参考。
好了，到这里关于本次财报季，AI应用层的洞察就全部都跟各位看官交代完了。他们分别是：第一，互联网流量结构将会从由人主导，转而向由机器主导，并且总量将会有个巨大提升。第二，企业内部大量使用AI Agent，会带来新的管理需求。第三，无脑冲AI的时代结束了，企业们正在开始关注AI的ROI。第四，AI原生企业的集体崛起带来了不容忽视的商业机会。
在这些前瞻趋势下，美投君给大家分别介绍了一些相关受益公司。不过咱各位也得清楚，一家企业是否值得投资，绝不仅仅是沾上一个受益逻辑就可以决定的。我们还需要具体公司具体分析。咱今天这里重点是介绍趋势，个股分析没有时间一一展开。但我可以承诺咱各位，这里面的优质公司，我会持续的跟踪。未来还会逐一跟大家进行展开。我想接下来，我和我的团队肯定是有的忙了。
而如果你现在想要提前埋伏这类企业，我也想提醒咱各位一点。这些公司现阶段普遍都不受到市场的重视，毕竟现在市场关注的焦点都在AI基础层身上。所以他们的股价也相对比较疲软，短期的持股体验可能不会太好。但既然咱是挖掘前瞻机会，这些就是咱投资者可能必须要承受的。
而如果你想更合理的埋伏机会，还有一些不错的期权策略可以参考，比如说risk reversal。它是一个非常典型的，抄底埋伏股票的策略。这个策略有两大好处，一是对于现阶段表现疲软的个股来说，一旦情绪逆转，可以非常有效地利用IV的反转来获利；二是即便股价短期内不涨，甚至继续下跌了一阵，你也不会有什么太大亏损，有非常高的容错空间。这个也是我个人在现阶段会考虑的抄底手段。关于这个策略的详细用法，我在之前的一期主频道视频中详细介绍过，感兴趣的看官请点击右上角的卡片查看。
而如果说你想要系统性的学习期权，自如的应对各种市场环境，也不妨趁着现在618期权课优惠活动抓紧时间试用美投期权课。优惠活动还有最后两天，感兴趣的看官要抓紧行动啦！
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