周二 PLTR 暴跌与知名做空机构香橼研究（Citron Research）发布的一份报告有直接关系。
报告指出，OpenAI的创始人Sam Altman在周一早间表示，人工智能市场正处于泡沫之中。香橼研究认为，Altman的言论并不是针对Palantir进行做空，而是客观地指出了市场过热的事实。作为全球最有价值人工智能公司OpenAI的创始人，Altman无疑是最了解当前市场状况的人，没有人比他更清楚这种市场泡沫的风险。
Palantir 的估值之辩
报告将OpenAI的5000亿美元估值视为评估Palantir的真实基准。Citron认为，Palantir这家公司如今已经脱离了基本面和分析，而讽刺的是Palantir正是提供类似数据分析和基本面评估服务的公司，然而它自己却未能遵循这些分析原则，导致了股价与实际价值之间的偏离。
为了简化问题，报告通过倒推的方式，解释了为什么即使Palantir能够达到与OpenAI相同的估值倍数，也已经是幸运的了。
根据公开资料，预计OpenAI在2026年的收入将达到296亿美元，其市销率为16.89倍。分析师的共识数据显示，Palantir在2026年的收入预计为56亿美元。
报告进一步指出，如果Palantir以17倍的市销率来对应其56亿美元的收入（约23.7亿股流通股），那么隐含的股价约为每股40美元。
报告强调，即使是17倍的市销率，也已经是全球任何一家大型SaaS公司中最高的，这个数字本身就非常极端。这意味着，即使在40美元的价格下，Palantir的仍然昂贵。
OpenAI与Palantir的对比
1.收入增长
OpenAI的快速增长令人惊叹，不仅增长速度极快，而且以历史上前所未有的规模发生，这在科技历史上是独一无二的。相比之下，Palantir表现出稳定的进展，但其增长速度远远落后于OpenAI的变革性增长。
2.商业模式
OpenAI采用类似SaaS的订阅模式，覆盖全球巨大的市场群体，并能顺利将免费用户转化为付费用户。这是一种真正的订阅模式，华尔街非常青睐。而Palantir则依赖于大型、长期的Z府合同，收入不稳定且缺乏可扩展性。许多批评者认为，Palantir的产品高度定制，更多偏向于服务而非SaaS。我们将其视为SaaS，给予一些宽容。
3.市场规模
OpenAI的总可服务市场（TAM）以万亿美元计，涵盖了所有消费、企业和开发者的使用场景。相比之下，Palantir的TAM主要集中在防务和企业合同上，这些合同的扩展速度较慢，并且与微软、Databricks等巨头直接竞争。
来自大玩家的竞争威胁
尽管Palantir在政府合同领域表现优秀，但它进军企业市场后，开始直接与已经占据主导地位的成熟软件巨头竞争。
Citron指出，Databricks是最大的竞争威胁，尽管它还是私有公司，但已经成为《财富500强》企业在数据和AI方面的核心。与Palantir依赖复杂的服务模式不同，Databricks提供的则是真正符合软件经济学的解决方案，而这点华尔街尚未充分考虑到。
尽管面临激烈的竞争，OpenAI依然占据着62.5%的消费者AI市场和72%的企业市场，拥有大量用户，包括开发者、学校和企业。
飞轮效应
OpenAI正在创建一个Palantir所缺乏的飞轮。每一个新用户都在增强模型、改进产品并扩大护城河——推动着增长、数据和规模的良性循环，类似于谷歌的黄金时代，而非防务承包商。
Palantir的粘性虽真实存在，但其增长依赖于缓慢的、定制化的合同，这些合同并不会带来复合效应。一个客户的加入并不会改善下一个客户的体验。关键区别在于：OpenAI是一个自我增强的增长引擎，而Palantir本质上是将咨询服务包装成软件。
Palantir的困境
在大数据领域，有一个局限，就是“更多不一定更好”。很多公司不断积累数据，试图从中找到有价值的洞察，但实际情况是，当数据量增大到一定程度后，每增加一份数据，带来的价值会减少，同时成本和复杂性会急剧上升。
Palantir凭借其数据挖掘工具积累了声誉，但市场正在逐渐认识到：你不能永远依赖增加更多的服务器和代码来解决问题。
现在，Palantir面临着来自市场的压力。如果它想继续增长，就必须推出真正能解决实际商业问题的新产品，否则它可能会被市场边缘化，因为客户会发现其潜力已经不如以前那么大。过去依赖“数据魔法”的做法已经行不通了，Palantir需要证明自己能够提供新的、有价值的解决方案，而不仅仅是追求更大的数字。
华尔街分析师和他们高远的目标价
三十年来，Citron Research观察到一个反复出现的模式：华尔街的分析师们通常更像是啦啦队员，而不是风险管理者。他们倾向于抬高估值倍数，追逐市场动能，并且很少能预测到市场顶部。这使得他们实际上成为了所研究公司的代言人。
在Palantir的案例中，这种乐观情绪为早期投资者带来了回报——如果你以较低的价格买入，恭喜你。然而，现在是时候关注其中的风险了。
内部人士卖股
尽管Palantir的首席执行官Alex Karp和特斯拉的首席执行官马斯克都曾公开批评做空者，但他们作为公司领导者的行为却展现出鲜明的对比，反映了两者在企业战略和个人投资决策上的巨大差异。
在特斯拉的历史性上涨过程中，马斯克不仅在公开市场上大量购买股.票，还将自己数十亿美元的个人财富投入到公司中，以此向市场和投资者传递出对特斯拉未来的坚定信心和长期承诺。这种行为不仅展示了他对公司发展的绝对信任，也强化了外界对特斯拉的长期价值的看法。马斯克的做法使他在投资者和市场中树立了“全身心投入”的形象，这为特斯拉赢得了市场的广泛支持。
然而，与此相对的是Karp的做法。在过去两年中，他已经卖出了接近20亿美元的Palantir，成为科技行业中最为活跃的内部股东之一。虽然这并不直接表明他对公司前景的怀疑，但在Palantir的AI业务得到市场高度关注的背景下，Karp的股权出售更像是一种个人财务上的调整，而不是继续全力支持公司未来发展的信号。尽管Karp仍然是公司的领导者，这种行为可能会让外界对他的长期承诺产生一定疑虑。
莱夫进一步强调，即使按照OpenAI的估值倍数计算，Palantir也是“非常幸运”的。他指出，两者的商业模式根本无法相提并论。Palantir的Z符合约收入具有波动性，难以像OpenAI基于订阅模式实现快速规模化。
此外，Palantir还面临微软和Databricks等强劲竞争对手的挑战。这部分论证从底层商业逻辑上瓦解了Palantir高估值的合理性，给市场的“信仰”带来了沉重一击。
美股历史性估值泡沫与宏观逆风
美股当前多项被广泛认可的估值指标显示，美股市场不仅昂贵，而且已达到极端高估的水平。根据CurrentMarketValuation.com截至6月30日的数据，大部分关键模型均将市场评定为“严重高估”。
巴菲特指标：该指标衡量股市总市值与GDP的比率，目前约为200%，超过其长期平均水平两个标准差。历史上，仅在2000年互联网泡沫顶峰和2021年末出现过类似水平，而这两次之后市场都经历了超过40%的大幅回调。
周期性调整市盈率（CAPE Ratio）：该比率目前徘徊在35倍左右，同样高于历史均值两个标准差。此前仅在1929年和2000年达到过这一区间，而这两个时期均以市场崩盘告终。
市销率（Price-to-Sales Ratio）：此项指标已偏离趋势线超过三个标准差，创下历史极值。无论是2000年还是2021年，当该比率达到如此高位后，都伴随着剧烈的估值回归。
均值回归模型（Mean Reversion Model）：该模型显示，当前标普500指数已高出其经通胀调整后的指数趋势线三个标准差以上。上一次达到该水平是在2021年末，随后市场在2022年下跌了25%。
除了整体市场的估值风险，AI行业自身也面临着深层次的挑战。OpenAI的创始人奥尔特曼本人曾表示，AI领域存在投资过度兴奋的阶段，他认为“泡沫往往源于真实趋势”。
尽管部分分析师认为AI供应链基本面依然稳健，但普遍的共识是，投机性资本正在追逐那些基本面薄弱、只有“潜在前景”的公司，这造成了局部性的高估。
这种担忧并非杞人忧天。尽管OpenAI的移动应用收入在今年前7个月已达13.5亿美元，但公司依然面临巨大的亏损。
据透露，OpenAI预计2026财年亏损将达到140亿美元，远超其2024财年亏损，主要源于庞大的模型训练成本和人力开支。这种“烧钱”模式，让市场开始警惕其盈利前景和可持续性。此外，OpenAI最新发布的GPT-5模型也经历了一些波折，甚至被迫为付费客户恢复了旧版GPT-4模型的访问。
利率与宏观逆风
利率模型亮起红灯：即便是在10年期美国国债收益率高于4%的背景下，利率模型依然判定美股“估值过高”，这意味着相对于债券，股.票并未提供足够的吸引力。
宏观经济环境恶化：最新的生产者价格指数（PPI）报告显示通胀压力比预期更为炽热，这使得美联储在短期内降息的空间非常有限。持续的正实际利率正在悄然拖累经济增长，这种影响最终将传导至企业盈利。一旦盈利预期因高利率和成本上升而开始下调，当前已然高企的估值将显得更加难以为继。
美股投资网认为，除了传统风险，加密货币已从边缘资产演变为金融体系的一部分，它已经从一个独立、边缘化的市场，通过各种合法渠道，与主流金融系统深度绑定。
过去，加密货币的涨跌只影响一小部分高风险投资者。但现在，像比特币ETF、允许投资加密资产的养老金计划（如401(k)），以及部分公司将加密资产纳入资产负债表，这些都成了加密风险传导到主流金融的“管道”。
当这些渠道被大规模使用时，加密市场的剧烈波动就不再只是“加密圈”的事。它可能会引发连锁反应，波及持有相关资产的普通投资者、养老金账户，甚至是上市公司的财务状况，从而对整个金融系统构成前所未有的系统性风险。
综合来看，AI行业的挑战、估值泡沫的积累以及宏观经济的不确定性都为市场的稳定性带来了压力。但是美股场仍显示出一定的韧性，我们投资者应警惕估值回归和宏观环境带来的影响，适时调整投策略，避免在高估值的背景下过度暴露于风险之中。
