美股AI应用：在加速落地中分化

美股AI应用： 在加速落地中分化 行业投资评级：强于大市｜维持 陈涵泊/李佩京/王思中邮证券研究所人工智能团队 中邮证券 发布时间：2025-08-21 投资要点 复盘今年美股AI Agent标的市场表现，以1月至2月中旬模型平权以及4月初的关税波动为节点划分为三段式波动，前两个阶段跟随行业β同涨同跌偏多，第三阶段随AI货币化进程走出个股差异行情。 阶段一（1月至2月中）：24年底AI应用公司超预期业绩释放未来乐观预期，叠加25年初生成式AI和Agent技术的范式变革，美股Agent该阶段普遍录得不错表现。 阶段三（4月初至今）：关税影响边际递减，行业初创公司ARR加速放量，美股Agent能否借AI放量或提价，成此阶段行情分化关键。AI初创公司ARR放量时间显著缩短，例如Anthropic年化收入0→1、1→2、2→3亿美元分别为21、3、2月，创收能力快速提升；AI建站工具Lovable仅8个月内便达到1亿美元ARR。 年初至今表现突出的标的主要分为两类，核心均与AI赋能量增或价涨相关。一类是以PLTR为代表的toB企业，其股价走强的核心逻辑在于AI产品深度赋能主业（如AI提升服务效率，或拓展高价值客户场景），直接推动营收规模快速增长，这一特征在toB领域因商业场景更易落地而表现得尤为显著。另一类则是以Spotify为代表的toC企业，它们借助AI优化产品体验（如精准推荐、个性化升级），为提价提供用户认可的价值支撑，进而改善利润率，成为股价上涨的重要推力。 Palantir（AI放量：年初至8月11日，股价+141.5%）：2023年推出AIP平台后，开启订单业绩高增期。2025Q2总收入达到10.04亿美元，同比+48%。 Spotify（AI提价：年初至8月11日，股价+54.1%）：AI功能加持下，产品提价推动ARPPU与利润率逐季改善。23-25年三年内，Spotify产品提价三次。25Q2，Spotify实现经营利润4.06亿欧元，同比增长53%；经营利润率达到9.7%，同比提升2.7pct。 Applovin（AI放量：年初至8月11日，股价+43.8%）：Axon AI基于价值交付，带动广告收入放量增长。自23Q3开始，Applovin的广告业务收入维持60%以上高速增长。SAP（AI放量：年初至8月11日，股价+17.7%）：Business AI成为订单成交重要手段，驱动云业务快速增长。SAP 25Q2超一半的云订单包含AI用例，实现营收90.27亿欧元，同比增长8.9%，其中云收入51.3亿欧元，同比增长28%。 表现不佳的公司则受AI相关问题拖累，未兑现AI价值创造预期：1）AI与主业协同不足，难成第二增长曲线（如未转化为用户或收入增量）；2）前期AI投入过大推高成本，短期拖累利润率。例如Salesforce FYQ1，与AI和Agentforce关联度高的平台云及数据分析板块表现强劲，增速超预期约5pct和4pct，且较上季明显提速；但销售、客服和营销等传统IT支出板块增速环比放缓，均不及预期。此外，利润或受AI前置投入影响，季度环比增幅放缓。年初至8月11日，其股价累计下跌30.2%。 投资建议：复盘美股年初至今的表现，我们认为可通过两个逻辑选取A股相关标的：1）当前更普遍的增长逻辑在于AI赋能传统公司实现主业放量，这一点可通过AI相关收入、订单在公司整体收入或订单中的占比来跟踪判断；2）公司借助AI推动内部降本增效或产品涨价、改善盈利能力。建议关注的具体标的见正文。 风险提示：技术迭代不及预期、国内AI Agent商业化进展不及预期、算力供应不及预期、行业竞争加剧风险等。 美股Agent三段式波动，后关税期随货币化进度分化上涨 模型、技术、成本与用户共振，Agentic AI迎ARR爆发期 目录 美股Agent：AI赋能主业，货币化能力呈分化 投资建议与风险提示 美股Agent三段式波动，后关税期随货币化进度分化上涨 1美股Agent三段式波动，后关税期随货币化进度分化上涨 复盘今年美股AI Agent标的市场表现，以1月至2月中旬模型平权以及4月初的关税波动为节点划分为三段式波动，前两个阶段跟随行业β同涨同跌偏多，第三阶段随AI货币化进程走出个股差异行情。 阶段一（1月至2月中）：24年底AI应用公司超预期业绩释放未来乐观预期，叠加25年初生成式AI和Agent技术的范式变革，美股Agent该阶段普遍录得不错表现。 1）根据中国金融信息网，从24年底美股软件公司披露的三季报来看，营收超一致预期的比例升至超50%，以AppLovin为代表的美股软件股基本面向好推动10月以来美股软件股板块持续强势，Agent的货币化以及基础软件AI相关收入的加速落地也让市场进一步判断后续业绩有增量空间。2）25年1月，OpenAI发布Operator智能体，可通过屏幕截图分析完成复杂任务（如填写表格、订购杂货等），无需依赖API接口；国内DeepSeek发布R1模型，以低成本、高性能、开源等特征掀起大模型普惠热潮，降低AI Agent落地门槛。3）除Salesforce、Workday等股价表现较为平稳外，Plantir、Applovin等均走势较佳，二者年初至2月中股价累计最高涨幅分别为64.9%、57.53%。 阶段二（2月中至4月初）：此阶段关税的预期和落地、美联储降息延后等对行业风偏产生显著负面影响，Agent标的估值折损或为此阶段普跌的重要原因。 1）AI政策风险成为此阶段估值压制的重要因素。a）特朗普政府于2月21日发布《美国优先投资政策》，强化对华投资限制，重点针对AI、半导体等战略领域，要求CFIUS（美国外国投资委员会）对中资交易实施“默认禁止”。这一政策直接冲击了美国AI企业的国际合作预期，尤其是依赖中国市场或技术的公司。b）4月2日，美国总统特朗普在白宫签署两项关于所谓“对等关税”的行政令，宣布美国对贸易伙伴设立10%的“最低基准关税”，并对某些贸易伙伴征收更高关税。 2）宏观环境面临降息延后预期和市场情绪共振，进一步压制Agent标的市场表现。自1月底会议以来，美联储连续多次维持联邦基金利率不变，同时提到“经济前景的不确定性增加”。我们认为，一方面，利率维持不变打消了此前的降息预期，影响市场情绪；另一方面，降息决定与宏观经济不确定关联一起，或带来了美国经济健康度的负面预期，进一步打压市场情绪。3）年初至4月8日，Salesforce、SAP、Applovin、Doulingo、Workday、Innodata股价均录得负向增幅，分别为-27.0%、-3.5%、-27.3%、-9.5%、-18.4%、-18.5%。 1）4月9日，美国调整关税政策，悲观预期减缓。特朗普政府于4月9日调整政策，宣布对大部分贸易伙伴暂缓实施高额关税90天，但维持10%的基准关税不变。进入7月，美国关税政策进一步变化。美国总统特朗普于7月7日正式签署行政命令，将原定于7月9日生效的“对等关税”政策实施日期延后至8月1日。 2）美股AI商业化进展存在差异，AI量价提升逻辑逐渐演绎出差异化行情。大多数如Palantir、Applovin、SAP等toB公司由于AI使收入端超预期增长，亦有如Spotfiy等toC公司由于AI驱动提价带来的利润率连续改善。 1美股Agent三段式波动，后关税期随货币化进度分化上涨 整体而言，当前美股Agent板块对AI的定价逻辑已从“讲故事”转向“看实效”：市场更关注AI能否真正转化为营收增长的加速度、利润率改善的能见度，以及与商业模式的适配度，这也成为区分标的表现的核心标尺。 模型、技术、成本与用户共振，Agentic AI迎ARR爆发期 2.1模型：Agentic能力内置于LLM，AIAgent每7个月能力翻倍2.2技术：MCP+A2A驱动AgenticAI，AI应用蜕变为“数字员工”2.3成本：开闭源性能收敛，推理成本指数级下降2.4用户：AI价值取得认同，渗透率提升带动token消耗快速增长2.5AI初创公司迎来ARR时刻，货币化进程显著加快 2.1.1模型：Agentic能力内置LLM，迈向Agent深度渗透时代 Agent时代的大模型，正通过强化推理能力、提高工具调用水平、增强记忆机制等方式，使得Agent能力向SOTA模型内化。根据Z Potentials，OpenAI的o3、o4-mini与Anthropic的Claude 4（Opus 4/Sonnet 4）代表了当前AI Agentic能力内化的前沿。 工具链深度内化。1）端到端工具调用：均将工具使用能力（搜索、代码执行、图像操作）融入模型推理链：o3通过CoT（思维链）自动生成代码调用工具（如裁剪图片、爬取网页），无需预设API；Claude 4通过RLVR（可验证奖励强化学习）优化工具调用逻辑，确保代码执行结果可验证（如SWE-bench代码修复准确率80.2%）。2）多模态工具融合：Claude 4原生整合文本/图像/音频输入，支持沙箱代码运行与图表生成；o3支持图像融入CoT进行旋转、定位分析。 长程任务与记忆机制。1）持久化执行：突破传统模型任务时长限制：Claude 4可连续运行7小时（如税务申报、开源项目重构）；o3支持异步处理，允许用户关闭设备后任务继续执行。2）外挂记忆模块：Claude 4的Prompt Cache缓存1小时内的上下文；o3通过文件与Memory读取实现跨任务状态保留。 图表2：OpenAI和Anthropic将Agentic能力内置于LLM 2.1.1模型：Agentic能力内置LLM，迈向Agent深度渗透时代 性能水平：根据斯坦福《2025年人工智能指数报告》，除多模态理解与推理，人工智能已在多数任务中超越人类水平。从主流的Agentic AI产品来看，用户任务完成率已达到较高水平。根据FirstPageSage，评估智能体系统在复杂的多步骤任务上的性能，Claude Computer、AutoGPT、OpenAI Code Interpreter任务完成率（无人类干预）分别为86%、81%、73%。 2.1.1模型：Agentic能力内置LLM，迈向Agent深度渗透时代 我们认为，用户对Agent的信赖度，直接且深刻地锚定于其底层大模型的双重能力：卓越的性能水平与坚实的可靠水平，当前已有显著突破。 可靠水平：大模型故障发生率与幻觉水平正在加速下降。根据斯坦福《2025年人工智能指数报告》，基于语言模型的智能体故障发生率从GPT-3.5的62%下降至GPT-4的39.4%；根据Vectara，大模型幻觉发生率从o1-mini的1.4%下降至o3-mini-high的0.795%和gemini-2.0-flash的0.7%。 2.1.2模型：AI Agent摩尔定律，每7个月能力翻倍 AI Agent摩尔定律：每7个月AI Agent能够完成任务长度（人类完成该任务所需时间）能力翻倍，2030年前AI Agent有望自主完成人类所需1个月时间的复杂任务。根据METR的研究，以50%成功概率为标准，Agent完成的任务长度（人类完成任务所需时间）呈指数级增长，在过去六年中（2019-2025），大致每7个月翻倍。METR测算，当前最先进的模型之一Sonnet 3.7大致可完成人类所需1小时的任务。如果延续过去6年AI能力趋势，2030年前Agent有望以50%可靠性完成长达1个月的任务。 资料来源：METR，中邮证券研究所 2.1.2模型：AI Agent摩尔定律，每7个月能力翻倍 究其原因，LLM软硬件的突破系Agent Scalling Law出现的重要原因。 1）硬件：更多算力和更多数据。在算法和数据没有变化的情况下，只依靠算力规模的提升就可以带来模型能力的增强。有两种方法增加AI系统算力：a）花