大幅上调！美股盘前，AI巨头涨超16%！业绩密集兑现，投资逻辑变了？

8月4日，在美股盘前交易中，AI巨头Palantir股价直线拉升，一度暴涨超16%。该公司公布的第二季度财报超出市场预期，并上调2026年全年营收指引。Palantir为美股“AI应用大牛股”，其股价在2024年、2025年的累计涨幅分别达340%、135%。

与此同时，美股AI应用概念股Snap最新披露的业绩亦大幅超出分析师预期，其股价盘前一度大涨超8%。有机构分析称，AI应用侧的商业化验证在有效落地，未来全球AI产业有望从“高投入、强预期”的早期建设阶段加速迈向应用的商业化规模化落地阶段。

北京时间8月4日下午，在美股盘前交易中，美国 AI 软件巨头 Palantir 股价大幅飙涨，一度大涨超16%，截至16:10，涨幅仍达15.38%。若涨幅保持至美股开盘，该公司总市值将升至3475亿美元（约合人民币23000亿元）。

消息面上，Palantir公布的财报显示，其第二季度营收同比大幅增长93%，超出市场预期。Palantir还将全年营收指引上调至81.50亿至81.58亿美元，高于预期的77亿美元。

具体来看，Palantir第二季度实现营收19.4亿美元，高于市场预期的18亿美元；调整后每股盈利为0.41美元，同比大幅增长215%，高于市场预期的0.35美元。

市场高度关注的美国商业板块贡献的营收亦大超市场预期。财报显示，Palantir的美国商业销售额同比飙升149%至7.64亿美元，远超分析师平均预期的7.164亿美元。

Palantir表示，公司积压的美国商业合同价值较去年同期翻倍以上，达到62.4亿美元。

Palantir联合创始人兼首席执行官Alex Karp表示，公司业务正以从未见过的速度和规模扩张，二季度净利润已超过公司去年全年总营收，并将公司增长归因于客户对“AI主权”的强烈需求。

Alex Karp认为，公司强劲的增长“看起来至少还能持续18个月”。

Palantir首席营收官Ryan Taylor表示，客户正以更大紧迫感和信心选择与Palantir深入合作。

在业绩指引方面，Palantir预计第三季度营收将在21.60亿至21.64亿美元之间，高于分析师平均预期的20亿美元；经调整运营利润将在12.92亿至12.96亿美元之间。

Palantir将全年营收指引上调至81.5亿至81.6亿美元，并将美国商业收入预期上调至超过34.2亿美元，预计同比增长134%。

同时，Palantir将全年经调整运营利润指引上调至48.9亿至49亿美元，并将经调整自由现金流指引上调至45亿至47亿美元。

Palantir是一家大数据与人工智能软件公司，成立于2003年，旗下核心产品包括面向AI应用部署的AIP平台、服务于国防与情报领域的Gotham系统，以及用于软件部署管理的Apollo平台。目前Palantir已成为美军最大AI供应商。

美国银行分析认为，Palantir被视为“最佳级别的AI赋能平台”，而不是普通生成式AI软件，并且商业AI与政府国防业务构成双重增长引擎，再加之Palantir已经证明AI可以转化为收入、利润与自由现金流，美国政府采购和西方世界军工防务数字化为其提供了增长周期。

与此同时，美股AI应用概念股Snap的业绩也大超预期。财报显示，Snap第二季度实现营收16亿美元，高于市场预估的15.4亿美元。公司预计三季度营收为17亿至17.4亿美元，分析师预期为17亿美元；预计三季度调整后EBITDA为3亿至3.5亿美元，分析师预期3.276亿美元。受此影响，Snap股价在美股盘前交易中一度大涨超8%。

当前市场正在将AI投资主线从“谁的资本开支更高”重新定价为“谁能将算力转化为ARR（年度经常性收入）、利润率和自由现金流”，这一最新轮动或将有利于聚焦AI应用平台的软件公司。

东吴证券认为，AI应用已从概念验证走向商业化落地，C端的流量与付费逻辑、B端的小规模试点走向嵌入工作流的订阅制支出，当前AI应用处在相对底部，给予2026年AI应用股价空间更大的想象力。

与此同时，大模型行业正从技术竞赛进入收入兑现期，ARR成为核心估值锚。万联证券认为，AI收入首次覆盖同期基础设施折旧成本，说明AI应用侧的商业化验证在有效落地，全球AI产业有望从“高投入、强预期”的早期建设阶段加速迈向应用的商业化规模化落地阶段。

华泰证券表示，根据“杰文斯悖论”（Jevons Paradox），当技术进步提高了某种资源的使用效率时（降低单位成本），会刺激更广泛的应用场景和更大的市场需求，因此该资源的总消耗量反而会上升。参考Exponential View的研究，每10%的token价格下跌，预计会带来12%～18%的用量上升，因而总token收入仍会上升。最终基础模型会成为水、电、通信网络等基础设施，以更低廉的价格获得更广泛的使用，并促成下游AI 应用的蓬勃发展。