根据一位顶级分析师的观点，下半年你想投资科技领域哪里？

2026年下半年，要关注数据层。这是软件技术栈中的一部分，位于存储之上、应用之下：在这里会对数据进行清洗、格式化与组织，使其能够被人工智能使用。花旗集团（Citigroup）AI投资研究主管、顶级分析师希思·特里（Heath Terry）认为，在这场AI竞赛中，下一批“赢家公司”将从这里涌现。

“获胜的公司是那些能够接触到消费（consumption）的公司。AI正在推动消费的巨大增长，尤其是在数据层。Snowflake s、MongoDB s、Datadog s，甚至像Elastic这样具有接触到由消费驱动的商业模式的公司——就是你想要的方向，”特里在周二CNBC的《Squawk on the Street》节目中表示。

在AI应用本身的层面，像Anthropic和OpenAI这样的前沿模型正在为预期中的公开募股（public offerings）争抢先机；而两者都要面对一大批开源模型的竞争——这些开源模型的整体能力大致相同，但成本仅为一小部分。然而，所有这些模型都需要获得不断增长、可灵活调度的数据量，而能够满足这一需求的软件公司将成为生态系统中的关键一环。

在对这种需求的信心推动下，整个软件行业在今年早些时候经历了全行业范围的估值下调之后（业内非正式称为“Saas-mageddon”），对行业整体的看法正在变得更为细致且更为积极。

“我们正在把软件带到一个更好的位置：回到开始筛选赢家与输家，”特里说。

一些公司已经展现出即将取得成功的迹象。Snowflake在5月底大幅上涨，此前该公司公布的年度营收增长为33%。根据FactSet数据，该公司股价对应未来12个月的收益市盈率为112倍，其企业价值（enterprise value）超过销售额的14倍。

SNOW年初至今（YTD）Snowflake年初至今表现。

Datadog也在5月初采取了类似的走势，在公布年度营收增长25%之后。该公司的远期市盈率（forward price-to-earnings multiple）为98倍，企业价值与销售额之比（EV-to-sales multiple）约为19。

当前AI开发的“智能体（agentic）”阶段——这意味着由许多彼此协作的小型软件组件或“agents”共同工作——已经在硬件层面推动了芯片系统设计，其重点在于强调不同处理单元之间的协调。这个概念的术语是编排（orchestration）。编排在应用层面也有对应物——一种称为模型路由（model routing）的流程，它会为不同任务协调不同的终端用户模型。

花旗集团的希思·特里也认为，这同样是一个正在创造价值的行业。“路由层之所以重要，是因为对一家企业而言，为你所拥有的特定工作负载找到最有效率的模型并进行优化，将会是公司实际采用并落地AI的重要组成部分，”他说。

像Not Diamond、Martian和OpenRouter这样的模型路由器（model routers）是私营公司，专注于通过在不同模型之间分配任务，为企业AI客户提供成本节省。

随着AI建设的推进，成本已成为越来越令人担忧的问题：因为一些公司会减少对AI计算能力的使用，而AI计算能力通常以被称为token的单位来衡量。