衛星布什的丹·艾夫斯（Dan Ives）最近強調了他認為是人工智慧經濟基石的10家公司，反駁了對AI估值已經陷入投機領域的擔憂。他的股票選擇展現了對技術實際發展方向的細膩觀察——以及我們在採用周期中仍處於多早的關鍵認識。## 丹·艾夫斯的前10大AI公司選擇標準艾夫斯將他的股票選擇圍繞在他認為「結構上不可或缺」的AI開發與部署公司。微軟由於其企業定位和與OpenAI的合作關係而位居首位。Nvidia則因其作為晶片供應商面臨的巨大需求而名列前茅，訂單超過亞馬遜、Google和微軟項目的生產能力。Palantir因其在政府和企業軟體在AI應用中的主導地位而被納入。AMD則作為Nvidia的主要競爭威脅，補足半導體部分。艾夫斯的其他選擇涵蓋多個行業。特斯拉因其自動駕駛和機器人計程車能力而出現。蘋果則因其消費者生態系統和AI整合潛力而符合條件。Meta則基於其早期AI基礎建設投資開始產生實質回報而被選中。Alphabet的專屬晶片和Gemini模型也證明其入選的合理性。CrowdStrike和Palo Alto Networks代表了利用AI進行威脅偵測的網路安全行業。值得注意的是，亞馬遜、Salesforce、IBM和英特爾未出現在艾夫斯的核心名單中——這些公司仍被視為AI經濟的參與者，但不是其基石。這個區分很重要：艾夫斯將這些公司歸類為支援基礎設施，而非AI革命的關鍵。## 為何目前的AI採用率支持艾夫斯的股票選擇艾夫斯股票選擇的核心論點建立在一個反直覺的指標上：目前AI技術的採用率極低。只有約3%的美國公司已經在運營中實質性地應用AI。全球範圍內，這一數字低於1%。不到5%的美國企業報告已部署AI系統。這些數字根本挑戰了泡沫的說法。如果AI股被高估成泡沫，採用率早就應該已經普及。相反，艾夫斯將這些百分比視為巨大可擴展市場的證據。公司仍處於AI整合的早期階段。這意味著未來數十年的潛在成長空間——而非接近飽和的市場。分析師預計，隨著採用率擴散，AI驅動的資本支出每年可能達到5500億到6000億美元。2026年初的數據顯示，市場正朝著這些預測前進。政府和企業支出將推動下一階段的擴張。隨著採用率從單位數百分比加速到主流實施，對艾夫斯股票選擇中的基礎建設、平台和安全解決方案的需求應該會增加。## 超越炒作：今日AI巨頭與網路泡沫時代的比較艾夫斯直接提及他親身經歷的1999年科技泡沫崩潰，來反駁泡沫的比喻。那個時代的公司市值是營收的30倍，商業模式未經驗證，客戶基礎也很少。而今天的AI領導者則不同。艾夫斯的股票選擇中的公司產生數千億美元的實際營收，運營成熟的基礎設施，服務數百萬付費客戶，且對其產品和服務的需求持續超過供應。僅Nvidia就無法快速生產晶片以滿足訂單。這種物理限制表明是真實需求，而非投機狂熱。1999年與2026年的區別在於商業基本面。網路泡沫時代的公司以可能性交易。而今天的AI公司則以現有營收和主要企業與政府的實際採用為交易基礎。當艾夫斯評估他的股票選擇時，他特別專注於具有成熟商業模式和實際部署的公司，而非理論潛力。## 未來的投資前景艾夫斯的論點暗示，AI投資遠未到達高峰，反而處於萌芽階段。他的股票選擇代表了新興基礎設施中最關鍵的部分。在美國採用率低於5%、全球低於1%的情況下，AI解決方案的市場仍有巨大成長空間。資本支出加速到每年5500億到6000億美元，僅是可能成為科技史上最大基礎建設建設的開始。對於投資者來說，艾夫斯的股票選擇框架強調選擇那些在多種採用情境中都可能受益的基礎企業。
丹·艾夫斯的股票選擇揭示了人工智慧的真正市場機會
衛星布什的丹·艾夫斯（Dan Ives）最近強調了他認為是人工智慧經濟基石的10家公司，反駁了對AI估值已經陷入投機領域的擔憂。他的股票選擇展現了對技術實際發展方向的細膩觀察——以及我們在採用周期中仍處於多早的關鍵認識。
丹·艾夫斯的前10大AI公司選擇標準
艾夫斯將他的股票選擇圍繞在他認為「結構上不可或缺」的AI開發與部署公司。微軟由於其企業定位和與OpenAI的合作關係而位居首位。Nvidia則因其作為晶片供應商面臨的巨大需求而名列前茅，訂單超過亞馬遜、Google和微軟項目的生產能力。Palantir因其在政府和企業軟體在AI應用中的主導地位而被納入。AMD則作為Nvidia的主要競爭威脅，補足半導體部分。
艾夫斯的其他選擇涵蓋多個行業。特斯拉因其自動駕駛和機器人計程車能力而出現。蘋果則因其消費者生態系統和AI整合潛力而符合條件。Meta則基於其早期AI基礎建設投資開始產生實質回報而被選中。Alphabet的專屬晶片和Gemini模型也證明其入選的合理性。CrowdStrike和Palo Alto Networks代表了利用AI進行威脅偵測的網路安全行業。
值得注意的是，亞馬遜、Salesforce、IBM和英特爾未出現在艾夫斯的核心名單中——這些公司仍被視為AI經濟的參與者，但不是其基石。這個區分很重要：艾夫斯將這些公司歸類為支援基礎設施，而非AI革命的關鍵。
為何目前的AI採用率支持艾夫斯的股票選擇
艾夫斯股票選擇的核心論點建立在一個反直覺的指標上：目前AI技術的採用率極低。只有約3%的美國公司已經在運營中實質性地應用AI。全球範圍內，這一數字低於1%。不到5%的美國企業報告已部署AI系統。這些數字根本挑戰了泡沫的說法。如果AI股被高估成泡沫，採用率早就應該已經普及。
相反，艾夫斯將這些百分比視為巨大可擴展市場的證據。公司仍處於AI整合的早期階段。這意味著未來數十年的潛在成長空間——而非接近飽和的市場。分析師預計，隨著採用率擴散，AI驅動的資本支出每年可能達到5500億到6000億美元。2026年初的數據顯示，市場正朝著這些預測前進。
政府和企業支出將推動下一階段的擴張。隨著採用率從單位數百分比加速到主流實施，對艾夫斯股票選擇中的基礎建設、平台和安全解決方案的需求應該會增加。
超越炒作：今日AI巨頭與網路泡沫時代的比較
艾夫斯直接提及他親身經歷的1999年科技泡沫崩潰，來反駁泡沫的比喻。那個時代的公司市值是營收的30倍，商業模式未經驗證，客戶基礎也很少。而今天的AI領導者則不同。
艾夫斯的股票選擇中的公司產生數千億美元的實際營收，運營成熟的基礎設施，服務數百萬付費客戶，且對其產品和服務的需求持續超過供應。僅Nvidia就無法快速生產晶片以滿足訂單。這種物理限制表明是真實需求，而非投機狂熱。
1999年與2026年的區別在於商業基本面。網路泡沫時代的公司以可能性交易。而今天的AI公司則以現有營收和主要企業與政府的實際採用為交易基礎。當艾夫斯評估他的股票選擇時，他特別專注於具有成熟商業模式和實際部署的公司，而非理論潛力。
未來的投資前景
艾夫斯的論點暗示，AI投資遠未到達高峰，反而處於萌芽階段。他的股票選擇代表了新興基礎設施中最關鍵的部分。在美國採用率低於5%、全球低於1%的情況下，AI解決方案的市場仍有巨大成長空間。資本支出加速到每年5500億到6000億美元，僅是可能成為科技史上最大基礎建設建設的開始。對於投資者來說，艾夫斯的股票選擇框架強調選擇那些在多種採用情境中都可能受益的基礎企業。