Palantir Technologies 執行長 Alex Karp 近期將自家公司與 輝達、美光 和 SK 海力士 歸為一類，稱它們是人工智慧基礎設施建設中唯一真正重要的四家公司。這一歸類乍看之下有些出人意料：輝達提供訓練和執行 AI 模型的 GPU，美光和 SK 海力士主導著 高頻寬記憶體 供應，而 Palantir 則處於更下游的軟體層，負責將原始資料轉化為可操作的情報。
將這四家業務迥異的公司聯絡在一起的，是一個共同的財務標尺——“40 法則”。該法則通過將公司的年營收增長率與營業利潤率相加，來評估高增長科技企業是否在構建可持續的商業模式。當兩者之和超過 40% 時，通常意味著增長與盈利相互強化，而非彼此消耗。
在整個 AI 革命程序中，Palantir 的“40 法則”得分呈指數級攀升。2025 年第一季度，該公司該得分為 83%；一年之後，這一數字飆升至 145%。這種改善源於兩個相互加強的趨勢：一方面，隨著更多商業客戶採用其 人工智慧平臺（AIP），Palantir 的營收正在加速增長；另一方面，公司能夠將固定的研發和銷售成本分攤到更大且持續增長的營收基礎之上，推動營業利潤率持續擴大。新增客戶帶來的增量收入所需額外成本相對較低，從而在銷售增長的同時提升了盈利能力。這種良性迴圈正是“40 法則”試圖捕捉的核心，而 Palantir 的持續進步證明了其在增長與盈利兩條戰線上同時取得了成功。
儘管處於 AI 產業鏈的不同位置，這四家公司共享兩個驅動卓越“40 法則”表現的特質：一是與難以滿足的 AI 需求直接掛鉤的激增營收，二是將加速的銷售轉化為超額利潤的顯著運營槓桿。輝達的營收因 GPU 成為超大規模資料中心 AI 訓練與推理的預設引擎而爆發；美光和 SK 海力士則受益於 AI 工作負載對高頻寬記憶體日益龐大的需求——沒有足夠的記憶體，再強大的 GPU 叢集也會遭遇延遲問題。Palantir 的增長則源於企業和政府機構需要軟體來整理用於餵養 AI 系統的孤立資料集，並將模型輸出轉化為運營決策。
運營槓桿放大了這一效應。每項業務都需要在研發、晶片製造或軟體開發上進行大量前期資本投入，但一旦這些投資到位，新增營收便能以較高的增量利潤率流入。輝達可以在不成比例增加核心設計開支的情況下銷售更多 GPU；記憶體廠商通過提升工廠利用率將固定成本分攤到更高的銷售量上；而 Palantir 的軟體模式則利用了 AIP 一旦整合後，獲取新客戶或在現有客戶中擴充套件用例的邊際成本極低的特點。最終，四家公司的結果殊途同歸：營收增長與利潤率同步上升，共同造就了即便在擁擠的 AI 賽道中也脫穎而出的“40 法則”得分。
從投資視角看，有分析認為輝達在這四者中提供了最具吸引力的風險回報比。其遠期市盈率相對於預期增長而言顯得合理，且其業務橫跨從晶片到網路裝置及周邊軟體生態的整個 AI 計算層，這使其在 AI 資本支出加速時有多個增長抓手。相比之下，Palantir 的估值已計入了對商業業務持續加速的高預期，若增速放緩，安全邊際有限；而美光和 SK 海力士雖然是關鍵的儲存供應商，但在更廣泛的 AI 晶片棧中角色相對單一，並不像輝達那樣掌控基礎計算架構。不過，這四家公司均處於多年期 AI 基礎設施建設的有利位置，它們共同具備的產生加速營收增長和擴大利潤率的能力，使它們成為天然的互補者而非競爭替代品。