The point is that the software companies would take advantage of any hardware upgrades, from Intel to Nvidia to maybe quantum computing in the future and apply their data and algorithms to solve problems. Those hardware companies would replace themselves, but it is hard to replace the collective-based, application softwares.
PLTR一飞冲天。很多人暗自反省，怎么没抓住。
其实不用反省，拒绝内耗。这种股票与散户无缘。
说说我的看法。这里大神多， 可以指正我的错误想法。
花姐的玩法是找一个大主题， 比如现在是AI。在这个大主题下， 派生出许多小领域。花姐轮番下注各个小领域， 高潮不断，金元滚滚。
首先是AI大模型领域。玩家也不多， 几个巨头加startup。 几轮下来， 开始让人兴奋， 其后进展慢慢， 最近碰到天花板。
在大模型势头变弱时， 后浪逐前浪，花姐大玩特玩铲子女大。女大也争气，硬件过硬，软件韧劲足，竟然窜到了市值第一。老黄当初只想搞搞游戏卡，没想到打开了大金矿。
铲子的估值是基于万亿美金的Stargate算出来的。数额巨大，花街自己都怕了。得，赶快转向。这时天上掉下个DS。DS没有那么大能量，但花姐说她有她就有。正想找个由头砸女大呢。
现在，大模型的身子摸过了，大模型的前胸女大搞过了。该探探大模型的后腰了。
后腰是啥？A I应用。可惜，大模型尚在年幼，这后腰的大S曲线还没有长成。
怎么办，从来花姐知难而上，没情绪也硬上。花姐推出了PLTR。这公司20多年了，号称玩AI十年以上。十年前的AI是个啥烂东西，众所周知的。
但因为PLTR是AI应用，扣了这个主题，硬生生地 被花姐推到了前台。
想炒AI应用，花街找不到演员，PLTR是偏房扶正，但掩不住丫鬟本色。
AI应用迟早会爆发，但起码在一年之后。花街耐不住寂寞，催熟了PLTR。
硅谷的主流意见，AI应用落地最快的是编程工具IDE。但这个领域受众小，现在的头牌cursor ai估值不到10亿。
其他的应用，更是等而下之。
目前，整个行业都在等AI Agent。
今天看到GitHub上有一个很有意思的项目deepclaude, 融合了两大高手，DS和Claude。DS管思维链, Claude按照DS的思考结果干活，活干完了，再交给DS review，如此循环往复。
这个项目与其他agent不同是融合了两大流派的长处，很像互补型婚姻。
将来的公司都是人与agent的混合模式。比如这两货一个策划，一个干活，我旁观。如果他们干得好，我啥也不做，无为自正。如果干不好，我亲自下场。
这就是所谓的一人公司，我和AI Agent就能做了。
这种公司一旦出现，就非常适合投资，因为他有一飞冲天的潜质。
而现在这个PLTR，只是过客，一个临时的填房。
I am very excited for your predictions
没有护城河，只有关系，哈哈
到多大的潜力。目前的七大科技巨头，我们可以看到它赚钱的领域很广阔，而且护城河极深。这个PLTR一下子都说清楚它的业务范围，能长多大？
航天飞机的钱买个自行车，只要“安全第一”
如果你给客户节约30%的成本，客户会追着你给10%给你。它是借壳上市的，恰恰不愿迎合花姐的口味。你看看最后五分钟的EARNING CALL 就知道了。
INTEL 没了，微软还在；女大没了，PLTR等还会在的。
It did feel like price is growing fast, but it has a very very focused team aimed at very big goal.
Fundamentals, 就有點太過了。
How do you think of Ontology of Pltr?
https://bbs.wenxuecity.com/tzlc/1861884.html
The point is that the software companies would take advantage of any hardware upgrades, from Intel to Nvidia to maybe quantum computing in the future and apply their data and algorithms to solve problems. Those hardware companies would replace themselves, but it is hard to replace the collective-based, application softwares.
涨太高太快可考虑Trim成本
而没法进一步开发下去，不管你有多好的应用多好的算法。