目前AI落地ToB为主，业绩支撑与产业新闻是股价驱动力。
北美AI应用近期股价走强，各垂直领域亮眼公司持续显现。部分领域有代表性的AI上市公司包括：
AI广告营销：AppLovin
Applovin (APP.US) 的主营业务包括软件平台和应用，其软件平台为企业提供端到端的软件和人工智能驱动的广告营销解决方案，以便他们可以接触、变现和增长全球受众。应用则主要是各类移动游戏。
公司软件平台以AI广告引擎AXON提供支持，拥有AppDiscovery、MAX等七大核心产品，形成包括用户触达、流量变现、广告创意设计、营销数据检测等功能的全面广告营销生态商业闭环。2023年Q2财报中，公司在提到当季的优秀表现得益于最新基于AI的广告引擎AXON 2.0的成功推出为AppDiscovery平台的提供了动力。
11月6日AppLovin发布2024年Q3业绩，公司表示AXON引擎通过自学不断改进，随着公司不断改进的模型，公司的广告合作伙伴能够成功地扩大规模。第三季度收入为12亿美元，同比增长39%，净利润为4.34亿美元，同比增长300%，软件平台收入在第三季度增长至8.35亿美元，同比增长66%。
AI智能决策：Palantir
Palantir (PLTR.US) 公司旨在帮助组织有效地整合其数据、决策和运营。公司成立于2003年，最初为美国情报界开发软件，以协助反恐调查和行动。后来公司开始与商业企业合作，这些企业在处理数据时面临着类似的挑战。
Palantir 有两个核心平台，面向政府的Gotham和面向企业的Foundry。并由Apollo和AIP两个产品进行支持。
据Reddit (RDDT.US)的PLTR子论坛，Gotham面向政府，专注于高风险下的决策，用例包括：管理军事行动，从任务规划到敌人瞄准；提供反恐情报；支持飓风或地震等灾难响应。
Foundary是面向现代企业的操作系统，使企业能通过利用好数据的价值加速生产或控制成本。
Apollo用于协助客户快速进行软件的部署，可以支持多云、混合云、私有 SaaS，甚至隔离和边缘。
人工智能平台（AIP）是Palantir最新的产品，旨在通过实施 ChatGPT 或 LLaMA 等大语言模型来帮助客户。AIP可以：
帮助创建虚拟AI助手，可以通过聊天的形式在查询以及根据自然语言描述构建数据管道和应用程序方面提供平台内帮助（AIPAssist）；
构建Agent来自动执行从警报补救和调度到其他常见企业任务的任何操作（AIP Logic）；
协调使用 AIP Logic 创建的多个 AI 代理，通过提案和场景帮助操作员进行决策过程（AIPAutomate）。
11月4日Palantir发布2024Q3业绩，第三季度实现7.26 亿美元的收入，同比增长 30%，美国业务同比增长44%，其中美国商业业务同比增长54%。美国政府业务同比增长40%。
Palantir近年在收入快速增长的同时，净利率表现出强劲的上升趋势，我们认为这反映了公司面向政府和不同行业下游客户拓展的同时产生了明显的规模效应，没有陷入定制化增收不增利的情况，也突出了公司AI产品架构的优秀。
AI数据工程：Innodata
Innodata (INOD.US) 是一家领先的数据工程公司，为人工智能建设者和采用者提供一系列可转移的解决方案、平台和服务。在生成式AI领域，InnoData可提供监督微调、RLHF、数据收集+创建、模型评估等服务。
11月8日Innodata发布2024Q3财报，营收5220万美元，同比增长136%，净利润为1740万美元，而去年同期的净利润为40万美元。公司首席执行官 Jack Abuhoff 表示看到强劲的业务发展势头，体现在收入增长、利润率提高、客户关系扩大以及战略路线图持续进展上，全球最大的科技公司对生成式人工智能和大型语言模型的投资增加将继续成为 Innodata 的增长催化剂。
Innodata的大型科技客户名单现在包括七大巨头中的五家，公司在第三季度赢得了著名的社交媒体公司客户。这些公司都在大力投资生成式人工智能开发计划，Innodata 正在为其提供数据工程支持。
据搜狐网11月11日报道，近日The Information发文称，高质量文本数据的短缺是OpenAI在开发下一代Orion过程中遇到的关键问题，影响着模型的性能提升。随着现有数据应用的逐步充分，OpenAI面临的瓶颈越来越明显。根据ScalingLaw理论，模型的表现应随着数据和计算能力的增加而提升，但当前高质量数据的稀缺性也使得这一理论的适用性受到挑战。为了解决这一问题，OpenAI组建了一个专门的团队，由前预训练负责人Nick Ryder领导，致力于研究数据不足的解决方案及ScalingLaw的长远适用性。我们认为，数据工程和算力类似，在AI高速发展时代属于重要的“卖铲子”业务，公司近期股价走强除了业绩强劲，或与产业新闻强化了市场对数据重要性的认知有关。
AI CRM: 赛富时
赛富时 (CRM.US) 是客户关系管理（CRM）技术的全球领军企业。2024年9月12日，赛富时推出了Agentforce，这是一套突破性的自主 AIAgent套件，可增强员工能力并处理服务、销售、营销和商业中的任务，从而实现前所未有的效率和客户满意度。Agentforce 使公司只需单击几下即可按需扩展其员工队伍。Agentforce 无限的 AI 代理数字员工队伍可以分析数据、做出决策并采取行动，例如回答客户服务查询、确定销售线索和优化营销活动。借助 Agentforce，任何组织都可以轻松构建、定制和部署自己的Agent，以适应任何行业的任何用例。10月29日，Salesforce正式宣布全面推出Agentforce, OpenTable、Saks 和 Wiley 等公司目前正在使用 Agentforce 来增强员工队伍、扩大劳动力队伍并改善客户体验。
AI电商: Shopify
Shopify (SHOP.US) 是加拿大的一家跨国电子商务公司，Shopify也是该公司电子商务平台的名称。Shopify为在线零售商提供一整套服务，包括支付、市场营销、运输和客户契合工具，以简化小型商户开设在线商店的过程。
Shopify Magic 是一套免费的AI功能，集成在 Shopify 的产品和工作流程中，让商户可以更轻松地启动、运营和发展业务。Shopify Magic 将 Shopify 的所有功能与 AI 技术的最新进展相结合，为商店建设、营销、客户支持和后台管理等一系列任务提供个性化、情境相关的支持。
11月12日Shopify发布24年Q3财报：三季度GMV 697亿美元，同比增长24%；收入21.6亿美元，同比增长26%。
AI教育: 多邻国
在线教育公司 多邻国 (DUOL.US) 于2024年9月24日推出与AI角色Lily视频通话的功能，向max订阅用户开放。Duolingo Max 订阅者会注意到某些路径节点上出现了一个新的摄像头图标，这意味着用户已接通视频通话。按下通话按钮，Lily 就会接听并开始对话。虽然谈话是Lily发起的，但用户可以谈论任何想谈论的事情。如果她说了用户听不懂的话，或者说得太快，用户可以让她重复一遍或放慢语速。视频通话就是在低压力的环境中练习口语技能，让用户对新语言建立信心。
11月6日多邻国发布2024年第三季度财报：总收入为1.926 亿美元，较去年同期增长40%；净利润为2340万美元，而去年同期为 280 万美元，日活跃用户（DAU）为3720 万，较去年同期增长54%，月活跃用户（MAU）为1.131亿，较去年同期增长 36%。
据The Motley fool消息，Duolingo管理层在业绩会上表示本季度的业绩部分得益于 Duolingo Max 的强劲表现，公司看到了对Lily视频通话的强劲需求的早期迹象：“我们发现，当我们推出新功能时，一次性预订量会有所增加，最终会稳定下来，形成更可预测的运行率。本季度 Max 预订量的部分增长可能就是由这种影响推动的”。
目前AI落地ToB为主，业绩支撑与产业新闻是股价驱动力
根据以上不同赛道AI公司的产品以及财务状况，可以观察到AI在Agent等场景正在持续落地中，并为公司报表端贡献业绩，我们总结了以下观点：
1）以上AI公司股价走强的背后都有持续的数据和财务验证作为支撑。 这些公司最近季度的业绩都表现优秀。尽管部分公司的业绩上涨无法简单认为完全归因于AI，但公司管理层总结业绩时的发言也普遍表示AI对于公司业绩的成功起到了重要作用。
2）除了业绩支撑，我们认为产业或公司进展新闻也对部分AI公司股价有驱动作用。例如11月份The Information发文称OpenAI的大模型训练遇到了缺乏足够高质量数据的挑战，我们认为对数据工程公司InnoData的股价走强或也起到一定推动作用。再以Salesforce为例，公司上一次发布财报时间是8月28日，近期公司主要变化是Agentforce的发布以及11月公司宣布要招聘1000名员工推销Agentforce的新闻。
3）大部分在AI应用落地上取得较大进展的目前是ToB的公司。我们认为原因或包括以下方面：1）目前大模型还存在准确度不足的问题，ToB一般相对ToC更加容易限制AI的使用场景，并且B端客户使用AI时往往还会经过人工审核，因此为B端实现特定功能的难度更低。2）广告推荐或者帮助企业降本增效的产品为B端客户创造的价值可以较清晰量化，B端客户或有更高付费意愿。
4）除了大语言模型为代表的生成式AI，推荐系统、智能决策等领域AI也依然能为公司带来增长空间。例如前文分析过的广告营销公司AppLovin和智能决策公司Palantir。社交媒体大厂Meta在2024年Q3的业绩会上也表示公司在探索推荐模型的改进:以前Meta的每种产品运行单独的排名和推荐系统，去年Meta开发了能够学习更多内容的新排名模型架构有效地从更大的数据集中提取信息，Meta一直在部署这些新的脸书视频排名模型的架构，获得观看时间上的收益。
我们认为，当前美股AI公司在各领域持续有乐观进展，若后续业界前沿大模型厂商能在基础模型的准确度上有较大进展，可以看到更多领域的应用加速落地，同时为AI推理侧算力带来强劲需求。
风险提示：
AI技术迭代不及预期风险：若AI技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。
宏观经济风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。
行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。
编辑/Somer
