AI 行业的收入增速令人瞩目。D.A. Davidson 分析师 Gil Luria 在《The Real Eisman Playbook》节目中透露，OpenAI 和 Anthropic 的合计收入运行率已超过 750 亿美元，若加上 Gemini、Meta 和 xAI 的收入，整个行业的合计收入运行率已突破 1000 亿美元——而两年前这一数字还是零。主持人 Steve Eisman 当场惊叹：“你是说收入？”

然而，Luria 认为，这一里程碑背后隐藏着对应用层企业的结构性警告。他警告称，直接在封闭模型上构建业务是“结构性陷阱”。如果企业将业务建立在 Anthropic 或 OpenAI 的模型之上，一旦模型发生变更（例如政府干预导致 Anthropic 的 Fable 模型受限），这些企业将面临业务中断的风险。更关键的是，将专有数据输入 Anthropic 的模型，意味着这些数据被模型提供商掌握，后者可能直接成为竞争对手。

当前，基础设施层正在捕获大部分 AI 收入。英伟达 2027 财年第一季度数据中心收入达 752.46 亿美元，网络业务同比增长 199%，CEO 黄仁勋称这是“人类历史上最大的基础设施扩张”。英伟达远期市盈率仅 23 倍，过去一年上涨 13.41%，成为 mega-cap AI 股中估值最合理的标的。

超大规模云厂商的资本支出仍在加速。Alphabet 2026 年全年资本支出指引上调至 1950 亿至 2050 亿美元，云业务增长 82%。微软 单季度资本支出达 375 亿美元，AI 业务年化收入运行率超 370 亿美元，但股价年内仍下跌 19.19%，市场对巨额资本支出的回报存疑。Meta 将 2026 年资本支出指引上调至 1250 亿至 1450 亿美元。

Palantir 被视为应用层的反例。其 CEO Alex Karp 多次强调，Palantir 拥有自己的本体层，位于模型提供商之上，因此不面临数据泄露风险。该公司 2026 财年第一季度美国商业收入增长 133%。然而，其远期市盈率高达 148 倍，市销率 60.36 倍，股价年内下跌 26%。预测市场显示，Palantir 股价在 8 月后可能陷入 108 至 144 美元 的窄幅区间。

Luria 的框架指向一个清晰的分化：基础设施层（以英伟达为代表）正在产生强劲现金流，而基于封闭基础模型的应用层则面临平台风险、监管风险和数据泄露风险。预测市场也印证了这一趋势：英伟达股价在 7 月底前维持在 180 美元 以上的概率高达 94.5% 至 99.5%。