帕兰提尔首席执行官批评人工智能实验室，企业不满

帕兰提尔科技公司首席执行官亚历克斯·卡普表示，企业对前沿人工智能实验室不满，CNBC在2026年6月10日报道了这一消息。卡普认为，人工智能将推动美国最重要的政治决策。他强调，这些决策不应由党派划分来决定，将人工智能框架视为超越典型政治分歧的关键国家和经济基础设施问题。

背景 — 为什么现在这很重要

卡普的批评恰逢企业对生成式人工智能软件的支出预计到2027年将达到1510亿美元，根据2026年4月的Gartner研究。这一预测代表了自2024年以来的45%的复合年增长率。目前的宏观背景包括高企的利率，10年期国债收益率为4.31%，对投机性科技估值施加压力，并迫使关注于实际投资回报。

卡普公开发言的催化剂是前沿模型的承诺与其实际商业应用之间日益扩大的差距。高调事件，包括2026年3月Anthropic发生的重大数据泄露事件，影响了370家企业客户，增加了企业的谨慎。2026年2月的一项麦肯锡调查发现，68%的C-suite高管将数据安全和集成复杂性列为扩大人工智能应用的主要障碍，高于成本问题。

数据 — 数字显示了什么

帕兰提尔自身的财务数据反映了企业的转变。其2026年第一季度的收入为7.43亿美元，同比增长24%，美国商业收入增长40%，达到2.84亿美元。该公司的股票PLTR在2026年6月9日收盘时为27.45美元，较过去12个月上涨38%，而标准普尔500指数同期回报为8%。

指标	2025年第一季度	2026年第一季度	变化
总收入	$600M	$743M	+24%
美国商业收入	$203M	$284M	+40%

企业的不满是可以量化的。2026年5月的一项IDC对800名IT买家的调查显示，47%的人因不可预测性暂停或缩减了对前沿模型API的支出。相比之下，针对特定行业的垂直化人工智能软件的支出在2026年第一季度同比增长32%。仅供应链管理领域的人工智能市场预计到2028年将达到218亿美元。

分析 — 这对市场/行业/股票意味着什么

卡普的评论发出了科技资本配置可能发生二次轮换的信号。资本可能会从纯粹的模型开发者流向集成商和垂直软件公司。可能受益的股票包括CRM、SNOW和MSFT，它们提供集成平台和治理工具。纯粹的前沿实验室支持者，如某些风险投资信托，可能面临估值压力，因为企业的审查力度增加。

反对意见认为，前沿实验室正在通过改进工具和安全合作伙伴关系迅速解决企业关切，可能比预期更快地缩小采用差距。主要风险是严格的企业需求可能会通过将人才重新引导到不那么雄心勃勃的渐进性问题上，从而减缓整体人工智能创新。

机构定位数据显示，2026年5月全球X数据与人工智能ETF（AIQ）净流入1.2亿美元，而一篮子未盈利的人工智能初创公司的空头利率上升至8.5%，高于1月份的5.2%。资金流向那些展示短期商业合同的公司，而不是长期研究潜力。

展望 — 接下来要关注什么

关键催化剂包括帕兰提尔在2026年8月5日发布的第二季度财报，这将为企业人工智能支出的速度提供新的数据点。白宫科学技术政策办公室预计将在2026年7月15日发布更新的联邦人工智能采购指南，这可能会催化或冷却公共部门交易。

关注PLTR股票的水平包括25.80美元的支撑位、其200日移动平均线以及29.50美元的阻力位，后者在2026年4月最后一次测试。如果10年期国债收益率持续突破4.5%，增长型股票的倍数可能会收缩，从而更加强调帕兰提尔的盈利能力，目前的运营利润率为9%。

常见问题解答

亚历克斯·卡普的声明对散户投资者意味着什么？

对散户投资者而言，卡普的批评突显了人工智能投资主题的分化。这表明投资者应当从对未验证模型开发者的投机性押注转向与企业合同和明确盈利路径的成熟公司。投资者应仔细审查人工智能公司是否有实际的客户增长，而不仅仅是研究里程碑。在接下来的12个月内，人工智能主题ETF的表现分化可能会显著加大。

当前企业人工智能采用阶段与早期云计算时代相比如何？

企业人工智能支出承诺的速度比早期云计算采用更快，但更为谨慎。云支出在前五年内以25%的复合年增长率增长，而人工智能预计为45%。然而，云迁移是由明确的成本节约驱动的。人工智能的采用受到更难量化的投资回报和更大的感知风险的阻碍，导致更多的试点项目和更慢的规模扩展，正如2012-2015年SaaS采用期间所见。

哪些行业从应用人工智能中获得的即时投资回报最高？

当前数据显示，制造业、物流和医疗管理在应用人工智能方面显示出最高和最快的投资回报。在制造业中，预测性维护人工智能工具在部署六个月内实现了20-25%的非计划停机时间减少。医疗管理中的人工智能在索赔处理方面将周期时间缩短了30-40%。这些行业受益于结构化数据和重复性流程，而创意或战略职能则不然。

结论

企业需求正在从前沿人工智能研究转向受管控的、实用的应用，以解决特定的商业问题。

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