电话会议纪要关键要点总结 一、涉及的行业与公司 行业 - 云计算行业[1] - 网络安全行业[1] - 数据工具行业[1] 北美公司 - AWS[1][3] - Microsoft[3] - Google[3] - Palo Alto Networks[1][6] - CrowdStrike[1][6] - Palantir[1][9][10] - Snowflake[1][9][10] - Databricks[1][10] - Datadog[1][10] - InnoData[9] 国内公司 - 绿盟科技[2][11] - 深信服[2][11] - 海致科技[2][11] - 达梦数据[2][11] - 星环科技[2][11] 二、核心观点与论据 1. 云计算：AI驱动正向增长循环与价值重估 - AWS业绩表现：2026年第二季度营收达422亿美元，同比增长37%[3] 净利润率从32%低点持续攀升至39.4%[3] - 积压订单规模：AWS积压订单达4,960亿美元，微软达6,780亿美元，谷歌达5,000亿美元量级[3] - 投资回报周期：AWS基建层面投资预计不到三年即可收回[3] - 未来趋势：预计到2027年，云业务增速将超过各家自身的Capex增速，进入纯利润增长阶段[3] - 估值天花板突破：AI驱动的需求增长和利润率提升，预计将打破北美云业务过往约10倍估值的天花板[4] - 量价齐升态势：2026年上半年，海内外主要云厂商已相继上调算力服务价格[4] - 成本传导能力：云厂商具备规模优势，可有效将硬件成本向模型厂商和下游客户传导[4] - 模型降价刺激需求：模型价格下降会显著刺激使用量增长，进一步拉动云需求[4] 2. 网络安全：AI原生安全催生行业拐点 - 市场规模预测：Gartner预测到2027年，网络安全市场规模可能进一步增至860亿美元[7] - 四大核心增量需求[5][6]： - 保护对象从人与软件交互扩展到AI模型和Agent，受保护对象数量级显著提升[5][6] - AI Agent成为新交互身份，身份安全市场扩大，需进行权限管理和加密[6] - 安全运营模式升级，需由AI赋能的更深层次和更精确的漏洞扫描及攻防工具[6] - 传统安全产品需求被再拉动，防火墙等产品因AI应用带来的流量和基础设施扩张而需求回升[6] - 业绩验证： - Palo Alto Networks的Prisma Access产品在2026年客户数超300家，较上一季度增长近两倍[6] - CrowdStrike期末ARR环比呈现三位数增长[6] - 2026年第一季度，大多数北美网络安全公司都上调了业绩指引[8] - 国内趋势：国内网络安全公司既有客户预算在2026年重新出现回升态势，扭转了此前因价格战导致的预算下降趋势[8] - 毛利率与净利润率：某北美公司毛利率和净利润率在触底后呈现回升[8] 3. 数据工具：确定性最高的“卖铲子”赛道 - 核心角色：数据工具是AI时代软件行业中确定性最高的“卖铲子”赛道[9] - 增长闭环：AI应用持续进化依赖于数据采集、处理、应用、反馈和调优的闭环，数据工具是实现这一闭环的核心[9] - Snowflake业绩：净收入留存率达到126%及以上，并持续上调全年业绩预期[10][1] - Palantir表现：2026年第二季度表现超预期，通过本体论和图数据库快速构建Agent数据基建范式[9] - 四类公司定位分化[10]： - Palantir：最贴近业务，专注于帮助企业利用数据进行业务端决策[10] - Snowflake：偏上游，作为企业数据平台，解决数据共享和数据分散问题，收费与计算量和存储量挂钩[10] - Databricks：数据开发平台，让模型厂商、开发者或业务人员利用平台进行数据搜集，商业模式以平台订阅和计算资源使用收费为主[10] - Datadog：侧重于应用落地后的运维监控，观测模型与数据使用过程中的安全、用量及日常动态[10] - 独特性排序：更偏底层或更贴合业务数据的公司（Palantir、Snowflake、Databricks）具有更强的独特性[10] 三、其他重要但可能被忽略的内容 1. 国内投资标的筛选逻辑 - 网络安全领域：优先选择与模型厂商已建立合作关系的公司（绿盟科技、深信服）[2][11] 以及垂直行业中卡位较深的龙头公司[11] - 数据工具领域： - 拥有垂类数据是第一层优势[11] - 拥有相对标准化的产品是构建更高壁垒的关键[11] - 海致科技是国内领先的图数据库厂商，其成功路径与Palantir相似，基于从知识图谱到图数据库的长期技术沉淀[11] - 海致科技的FDE业务已从早期人力密集模式发展到形成范式化和规模效应的拐点[11] - 达梦数据和星环科技同样值得核心关注[11] 2. 网络安全行业特性 - 专业知识壁垒：网络安全行业具备特有的专业知识（know-how），如漏洞筛查和效率提升，需要网络安全厂商与模型厂商进行深度合作[8] - AI降低攻击门槛：AI技术降低了网络攻击的门槛，必然带来网络安全需求的升级和提升[8] - 国内节奏滞后：国内模型和场景应用的进展稍慢于海外，导致拐点出现节奏相对滞后，但整体趋势明确[8] 3. 数据工具的多层次架构 - 三个层次：数据基建并非扁平化，需要多层次交互[9]： - 语义层：定义数据内容[9] - 功能层（动能层）：解决数据间连接与使用方式[9] - 动态层：进行未来预测以引导决策[9] - 数据问题的核心地位：数据问题是当前模型厂商在场景中发挥应用价值的最大障碍[9] 4. 云服务板块的韧性机制 - 双向应对能力[4]： - 若硬件涨价放缓：有利于云厂商净利润率的释放[4] - 若硬件持续涨价：云厂商能通过规模优势将成本向模型厂商和下游客户传导[4] - 需求与价格关系：云服务需求与模型价格并非完全正相关，主要与模型的使用需求量相关[4] 只要模型需求持续提升，即便竞争加剧导致模型降价，只要需求增长大于供给，云服务价格仍有提升空间[4]