Reddit 美股热议:AI 第二波行情来了?资金正在从算力股轮动到这些应用股

marsbitPublicado a 2026-05-29Actualizado a 2026-05-29

Resumen

Reddit美股社区近期热议,随着英伟达等AI基础设施股完成主升浪,市场焦点正转向能利用AI创造利润的应用层公司,新一轮轮动行情可能正在展开。 讨论中最受关注的标的包括Reddit(RDDT)、Snowflake(SNOW)、ServiceNow(NOW)和Shopify(SHOP)。其中,Reddit因其作为大语言模型训练数据的关键来源而成为多方焦点,支持者认为其数据护城河深厚,营收增长强劲,估值仍偏低。但也有观点质疑其数据质量和议价能力。 其他被提及的潜在受益者包括Meta(AI广告变现)和Palantir(政府与商业业务增长强劲)。部分投资者则认为第二波行情仍在半导体,第三波才会轮到大型科技公司。 从期权市场看,基础设施股的波动率已压缩,而应用层标的的不确定性更高,隐含波动率结构并未明显偏向上行,因此直接持有股票可能是更清晰的选择。 这场讨论反映了市场在寻找AI基础设施之后的下一增长点,应用层公司的变现逻辑虽在逐步清晰,但催化剂尚未完全兑现。

作者:Select-Leading-4542

编译:深潮 TechFlow

近日,Reddit 美股社区 r/stocks 掀起热烈讨论——随着以英伟达(NVDA)为代表的 AI 基础设施股完成主升浪,越来越多投资者开始关注真正将 AI 转化为利润的应用层公司,认为新一轮轮动行情正在悄然展开。

本轮讨论中被频繁提及的标的包括:

原贴:

NVDA 和所有 AI 基础设施股票显然已经完成了它们的大幅上涨。

我开始想,资金是否终于在向那些真正利用 AI 来提升自身利润率的公司轮动。

目前主要关注 RDDT、SNOW、NOW 和 SHOP。

RDDT 显然作为数据提供商处于核心位置,基本面看起来确实很强劲。SNOW 在财报后的那次疯狂跳涨说明市场非常买账它的新 AI 产品。NOW 和 SHOP 都在大力将 AI 整合进自己的平台——纯粹从图表角度来看,两者看起来都是不错的反弹形态。

你们的观察名单上还有哪些符合这个逻辑的标的?有没有值得深入研究的?

评论区部分代表性回复:

DeathStar_81(10小时前):RDDT 现在字面意义上正在突破。基本面太强了,压不住。70% 的营收增长、90% 的利润率,PEG 比率低于 1。

Ambitious_Traffic530(11小时前):Reddit 这几天涨了很多,现在还值得买入还是等回调?

tobybells: Reddit 一直在同一个区间震荡——从 120-130 跌下来后,在 140-150 附近盘整,然后拉升到 160-170。在这个区间任何位置买入都可以。我长期持有 RDDT,2000 股,成本价 170,所以你现在买比我还便宜。

ShowerMotor(12小时前):说我保守也好,但我觉得第二波还是半导体,第三波才是超大规模云厂商和 Mag7......无聊的东西。我计划明年把大部分仓位转到纳斯达克 100,然后持有到不知道什么时候。

AloneStaff5051(11小时前):补充背景:所有 LLM 模型都是用 Reddit 数据训练的。Anthropic 和 Perplexity 没有付费,目前显然有一场针对它们的诉讼正在进行。

PotatoAjacent104937(12小时前):如果你是这个逻辑,Palantir 应该在你的名单上。我持有 Palantir,但感觉他们政府合同的采用在放缓。上次财报政府营收同比增长 84%,商业营收同比增长 133%。

去年感觉每天都有 Palantir 新合同的头条,但数字不会说谎!

Zipski577: 国防/AI 支出每年都在增加,Palantir 的份额也在逐年增加。我以前以为商业端才是最大机会,觉得它严重高估,但深入研究政府合同和历史数据后重新建模,200 美元以上的目标价看起来非常现实。

Hoosier2016: META 也是。他们 AI 辅助广告定向已经非常赚钱了。

🔴 多头阵营总结:RDDT 是这波最强逻辑

社区内对 Reddit(RDDT)的讨论最为热烈,多头观点集中在其数据护城河上——所有主流大语言模型(LLM)几乎都使用了 Reddit 数据进行训练,而 Anthropic、Perplexity 等公司尚未付费,相关诉讼正在推进。支持者认为:

  • 营收同比增长 70%,毛利率高达 90%,PEG 比率接近甚至低于 1,估值仍被严重低估
  • 随着 LLM 向电商场景渗透,Reddit 作为"真实人类反馈的信任层",数据价值将持续走高
  • 股价目前在 140-170 区间震荡,技术面存在向上突破信号

分歧焦点:Reddit 数据的护城河到底有多深?

也有投资者持保留态度,认为:数据多不等于质量高,大量新模型已转向在现有数据集上微调小语言模型(SLM),Reddit 内容本身可靠性存疑,对大科技公司的议价能力被高估。

例如:

TyrannosPyros(8小时前):我已经完全清仓 RDDT 了,因为它表现不好,让我没办法把更多钱投入 AMD 和 TSMC。数据护城河被严重夸大了。大多数新模型都是在已有数据集上微调 LLM 创建的。他们广告收入不错,但我不觉得他们对大科技公司有多大议价能力。

Fireballsdude: 我真不理解为什么有人觉得 LLM 已经爬取了 Reddit 现有数据集,就意味着持续供应的新鲜数据不重要了。LLM 不会只是企业向的,它们也会做电商,作为这些巨额投资的另一个变现来源。

🟢其他热门标的观点

  • META:AI 辅助广告定向已在大幅提升变现效率,部分投资者认为市场因元宇宙失败和高 CapEx 对其惩罚过度,当前存在低估机会
  • Palantir(PLTR):最新财报显示政府营收同比+84%、商业营收同比+133%,数字强劲,但部分投资者感知与新闻热度不符
  • Snowflake(SNOW):财报后单日暴涨 30%+,AI 数据产品获市场认可,但也有人感叹"上车太晚"
  • 半导体与超大规模云厂商:部分老派投资者认为第二波仍是半导体,第三波才轮到谷歌、苹果等 Mag7,建议直接买入纳指 100 长期持有

专业视角,期权市场怎么看这波轮动?

评论区一位用户从波动率曲面角度提出了更专业的分析:基础设施股(如英伟达、戴尔)财报后出现波动率压缩,市场对 CapEx 扩张方向已有共识;

而应用层标的(RDDT、SNOW、SHOP)的不确定性是双向的,隐含波动率结构并未像基础设施股那样偏向上行。因此,与其用期权加杠杆博应用层,不如直接买这些股票更为干净。

这场讨论折射出当前市场的核心分歧:AI 基础设施的钱已经赚了,下一个十倍在哪里?

多数参与者倾向于认为应用层的变现逻辑正在逐步清晰,但催化剂尚未完全兑现。RDDT 因其独特的数据资产成为最受关注的标的,而 META、Palantir 则凭借已经落地的 AI 变现能力获得更多基本面支撑。

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Preguntas relacionadas

Q这篇文章主要讨论了Reddit美股社区的什么热门话题?

A文章主要讨论了Reddit美股社区正在热议的话题:随着以英伟达为代表的AI基础设施股完成主升浪,资金是否正在从算力股向能真正将AI技术转化为利润的“AI应用层公司”进行轮动,并以此展开对新一轮行情的探讨。

Q社区讨论中,投资者认为Reddit公司最核心的投资逻辑是什么?

A投资者认为Reddit最核心的投资逻辑是其“数据护城河”。几乎所有主流的大语言模型都使用了Reddit的数据进行训练,而部分公司尚未为此付费,存在潜在的数据授权收入。同时,公司基本面强劲,营收高速增长且利润率极高。

Q除了Reddit,文章中还提到了哪些被社区热议的AI应用层标的?请列举至少三个。

A文章中提到的其他热议标的包括:Snowflake、ServiceNow、Shopify、Palantir和Meta。

Q社区中对Reddit的“数据护城河”观点是否存在分歧?主要的反对意见是什么?

A存在分歧。部分反对者认为,Reddit的数据护城河被夸大了,因为许多新模型是基于已有数据集微调小语言模型创建的,并非持续依赖新鲜数据。此外,Reddit内容的可靠性存疑,且公司对大型科技公司的议价能力可能被高估。

Q文章中提到,从专业的期权市场角度如何看待这次从基础设施股向应用股的轮动?

A从期权市场的波动率曲面分析,基础设施股财报后波动率被压缩,市场对其资本开支方向已有共识。而应用层股票的隐含波动率结构则是“双向的”(即上涨和下跌的不确定性都较高),并未像基础设施股那样明显偏向上行。因此,专业观点认为,与其用期权加杠杆博取应用层收益,不如直接购买这些公司的股票更为稳妥。

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Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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