--- area: "finance-wealth" category: business companies_orgs: - AppLovin - Meta - Google - Palantir - Apple - NVIDIA - Shopify - Futu Moomoo - Unity date: '2025-12-04' draft: true guest: '' insight: '' layout: post.njk media_books: - Money or Life 美股频道 - YouTube - Instagram - Facebook - Triple Whale - two and a half gamers - chew on this podcast - Seeking Alpha products_models: - GCP project: [] series: '' source: https://www.youtube.com/watch?v=XWe52lsp6d0 speaker: Money or Life 美股频道 status: evergreen summary: 本期视频深入剖析广告技术公司AppLovin，探讨其在AI时代如何凭借移动游戏生态、激励视频广告和Axon引擎实现弯道超车。内容涵盖AppLovin与Meta、谷歌的本质差异，前Meta员工的行业洞察，浑水做空报告的核心指控，以及公司财务数据和投资观点。视频旨在帮助投资者全面理解AppLovin的商业模式、技术优势、潜在风险及估值。 tags: - history - llm - mobile-gaming-ad - short-selling-analysis - tech title: AppLovin深度剖析：AI时代广告巨头的崛起、挑战与投资价值 --- ### AppLovin的广告业务与AI受益 大家好，欢迎来到Money or Life美股频道。我是Ace。上期视频我为大家科普了广告业务，我自己觉得广告业务真的太有意思了。真正为广告业务买单的都是我们这些终端消费者。而且最近几年，整个广告业务的增速非常快，部分原因就是得益于AI的发展。提起AI，我们今天要聊的主角**AppLovin**（一家领先的移动应用营销平台），可以说他是受益于AI最大的公司，可能没有之一。如果非要比的话，我想到另一家公司那就是Palantir而已了。 先简单回顾一下上期广告科普中的内容。我为大家介绍了关于广告的基础知识、广告市场规模以及主要代表性公司，还有就是整个广告网络中不同的角色、不同的玩家。最后，比较技术性地为大家介绍了广告中实时竞价，以及在后**IDFA**（Identifier for Advertisers: 苹果公司用于追踪用户行为的广告标识符）时代，聚合归因到底是什么意思。这期节目我保证又是一期干货视频，我们一起来聚焦AppLovin这家公司。如果你认为我的分享对你理解AI投资美股有帮助，欢迎订阅Money or Life美股频道，这是对我最大的支持。也欢迎通过视频下方的链接加入我的Patreon会员社群，我保持更加紧密以及深度的沟通。谢谢大家。 本期视频第一部分，我会告诉大家和Meta、谷歌相比，AppLovin的不同，为什么他能够成为AI时代最大的受益者。视频第二部分，来自我和一位Meta前员工的对话，他其实也是我的好朋友。我们站在业内人士偏向Meta的视角去一起看一看AppLovin是怎样一家公司。视频第三部分，我将简单介绍浑水做空AppLovin的核心论点是什么，因为要投资AppLovin，勇敢面对市场上很多类似浑水的做空者是非常必要的。最后一部分，为大家分析一下AppLovin的财务数据和我自己的投资观点。 ### AppLovin与Meta、谷歌的本质差异 进入视频第一部分，我为大家拆解AppLovin的广告业务，将其和Meta以及谷歌对比，看一下他们之间本质的差异。对比将从广告生态、广告形式、广告技术和广告受众四个方面进行。 从广告生态看，AppLovin主要占据了移动游戏生态，而Meta如我们所知是社交媒体生态，谷歌则是搜索与内容生态。AppLovin在移动应用上占了绝对的优势，整个美国超过一半的移动应用广告版位库存都掌握在AppLovin的平台上。也就是说，如果你是一个游戏应用，你想要通过游戏中的广告版位库存来进行变现，那大概率你是离不开AppLovin的。 从广告形式看，AppLovin的绝大多数广告都是激励视频（rewarded video）和插屏广告。简单说明一下激励视频，这是用户选择观看广告以换取游戏中额外的生命、金币或者道具的视频。这些广告形式通常占据移动设备的整个屏幕，具有不可跳过，或者是说一定时间内不可跳过以及深度互动的特征。而上期广告科普视频我们说过，从广告的句和归因来看，与Meta和谷歌依然是比较依赖自有数据不同，AppLovin的广告引擎依赖于实时上下文信号预测用户行为。他并不需要知道用户的真实身份，你比如说姓名、邮箱，而是通过分析用户的游戏行为、设备互动频率、广告点击历史等数据，预测用户在下一秒下载应用或购买商品的概率。 最后从广告受众看，AppLovin的核心受众并非刻板印象中的爱玩游戏、不爱购物的年轻男性，而是掌握家庭财政大权的35岁到54岁之间的女性。这一群体与高价值电商消费者高度重合，其中女性占比高达60%以上，远高于一般互联网平均水平。而这些受众玩的手机游戏并不是我们想的单一的那些男性喜欢玩的枪械或者动作游戏，而是大量集中在休闲和益智类游戏，比如说消消乐、单词拼写、模拟经营等等。而这些游戏类型的玩家主体是女性，这部分受众的购买力以及购买欲望是比较强的。相比较之下，Meta和谷歌的受众男女分布比较均匀，年龄分布也几乎都是全年龄覆盖。当然了，Meta的受众相对年轻。 ### AppLovin的三大广告技术平台 接下来我们再结合实际的AppLovin软件界面和案例，为大家梳理一下他的三个主要广告技术平台。在进入实体软件界面之前，我们需要先来看一下他有哪些主要的平台。上期节目我们已经画出了这个广告框架图了，这里我们就只关注AppLovin一家公司。放大来看，左边的**APP Discovery**（AppLovin获取用户的平台）是AppLovin获取用户的平台，叫做**user acquisition UA platform**（用户获取平台），也就是这里的**需求方平台DSP**（Demand-Side Platform: 帮助广告主购买广告位）。他的核心服务对象是广告主，特别是手游开发以及电商广告主。APP Discovery的任务是帮助广告主以最高的效率去花钱。 右边的**MAX**（AppLovin的供给侧平台）是AppLovin的供给侧平台，它其实整合了**供应方平台SSP**（Supply-Side Platform: 帮助广告发布商销售广告位）和中间的**撮合平台**（Mediation: 广告行业中连接多个广告网络，优化广告位变现的平台）。他的核心任务是帮助广告发布商管理广告库存，通过引入多家**广告网络**（Ad Networks: 连接广告主和发布商的平台）进行实时竞价，最大化帮助广告发布商赚钱。可以看到一边是帮人花钱，一边是帮人赚钱。 这些技术平台的底层技术，或者叫平台背后的大脑，是AppLovin的**Axon**（AppLovin的AI广告推荐与决策引擎）广告推荐与决策引擎。Axon 2.0引入了深度学习和**Transformer架构**（Transformer Architecture: 一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据），它能够同时处理数十亿个特征参数，包括上下文信号，比如说应用类别、时间设备类型、用户绘画深度、历史的互动以及广告素材的视觉特征等，在毫秒级时间内完成推理，决定是否要参与进价以及出价金额。这种实时预测的能力是实现高**ROAS**（Return On Ad Spend: 广告支出回报率，衡量广告投入产出比的指标）广告支出回报率的关键。 AppLovin的AI技术设施提供商其实是**谷歌云GCP**（Google Cloud Platform: 谷歌云平台，提供云计算服务），它背后的芯片是**英伟达L4 Tensor Core GPU**（NVIDIA L4 Tensor Core GPU: 英伟达公司生产的、用于AI计算的图形处理器）。2024年AppLovin每天处理超过1万亿次广告请求，并进行数万亿次预测。 ### 广告效果案例分析 为了给大家更直观的感受，接下来我从YouTube上找了三个视频为大家解释APP Discovery需求侧的这个软件，以及右边MAX供给侧的软件，他们到底长什么样子，以及AppLovin他的广告效果到底好不好，也能从这三个例子看出来。 首先来看一下广告主使用的软件平台APP Discovery。来自下面这位叫做Spencer的YouTuber，他说他尝试使用了30天的AppLovin，然后告诉大家他的使用感受。在这位广告主以及其他很多广告主的例子中，我都看到了同样的操作模式，也就是这些广告主已经在主流的广告平台，比如说Meta上面发布过很多广告了。那么他们的做法就是把Meta上表现比较优异的广告视频直接作为广告内容，搬到AppLovin上面进行操作。然后呢，同一支广告就可以对比谁的效果更好。为了准备这个视频，我在网上看了不少广告主的分享，印象最深刻的一点就是在广告有效果的情况下，广告主他们在广告的预算上可以是指数级的增长。大家还记得我在上一期视频介绍的ROAS这个广告投放指标吗？如果一个广告主他在第一天投入了1,000美金的广告预算，获得了5,000美金的营收，那么他的ROAS就是5。他期望保持这个ROAS看行不行，于是他第二天投入了1万美金广告预算，然后呢，他真的就获得了5万美金的营收。这会怎么样？这会导致只要ROAS不降低，他会持续地投入广告预算，像滚雪球一样越滚越大。 接下来这位广告主展示的就是AppLovin自己的APP Discovery平台上广告效果的数据。我们可以看到这边在过去7天，这位广告主他的ROAS是241.87%。有的朋友可能就问了，AppLovin自己是广告主，他自己说自己的ROAS是200%多，那准确吗？所以呢，在市场上有非常多的第三方的AI数据分析与归因平台，而屏幕上现在展示的就是其中一个叫做Triple Whale，是目前在欧美电商圈，尤其是Shopify商家里，非常火爆的一个AI数据分析与归因平台。我们看到AppLovin排在第三位，倒数第二列，它的ROAS在这里是3.62，而Triple Whale展示的是3.7，这是在倒数第5列，他们相差不大，说明AppLovin的数据是比较真实的。 好，我们看接下来展示另一个平台MAX的视频，来自YouTube频道two and a half gamers。作为博主提到AppLovin的MAX Mediation聚合平台或者叫撮合平台，有优点也有缺点。优点我们在视频之后都会持续地说到，所以现在暂时跳过。而我想强调的是缺点里面的第二个，uploads aggressive video end cards and extended creative length may impact retention，就是说AppLovin他因为广告做得太激进，有可能你达到了广告效果，但是你的手机应用用户可能会因为广告造成流失。我觉得这一点很重要，这就要看广告主到底是想要获得更多广告收入，还是要获得更多用户。那么，最佳的选择当然是找到一个平衡。再次提醒大家，AppLovin的MAX这个应用是为拥有广告版位的你，比如说这些游戏应用，提供变现的平台。你在里面可以创造一个广告单元（ad unit），看你要在哪些地方打广告，你需要选择哪些广告的networks。在之后就是选择广告的内容，包括我刚刚提到的rewarded video激励广告视频以及插片视频等。和广告主相反，广告平台他当然是希望自己的广告可以卖得更贵，也就是说在实时进价的时候能有更高的价格。所以在MAX平台你也可以看到不同的广告网络的进价，当然你可以选择最高的或者次高的，根据自己的需求做出判断。 看完了广告主使用的APP Discovery以及广告平台使用的MAX到底长什么样子，接下来通过来自chew on this podcast里面一位卖家的展示，我们看一下这个卖钱包的商家，他们的广告效果在不同平台到底怎么样。从图片上看，Meta是1.2的ROAS，AppLovin也是1.2，所以呢差不多的，最高的是谷歌1.9。而我认为我更关心的是在广告预算的花销上。一开始的时候，这个卖钱包的商家其实没有在AppLovin花一分钱，但是仅仅一两周之后，他们的花销就来到了550千，这已经是他们原来占大头的Meta以及谷歌的一半了。所以不难看出，现在很多商家以及游戏应用，他们因为AppLovin的广告效果确实不错，已经把自己全部预算的一部分花在了AppLovin上，而且这个比例越来越高。 屏幕前的朋友们，不知道你们日常使用什么券商进行美股盯盘和交易。那么我日常使用的也是非常喜欢的券商之一，就是富途Moomoo。从11月开始，富途Moomoo为美国的朋友提供了新的开户入金福利，只需要点击视频下方的Money or Life美股频道开户链接，开户、入金就可以获得最高1,000美金的英伟达股票外加100美金的股票现金券。赶快行动吧，不要错过这波羊毛。而且我在几周前拜访了富途Moomoo的新加坡办公室，他们为我介绍了很多富途Moomoo的产品，比如说利用AI以及期权的图形化的展示，我觉得非常好。有机会在接下来的时间为大家出一期专门的讲解视频。 ### Meta前员工视角下的AppLovin 视频进入第二部分，曾因为Meta前员工的视角，我为大家阐述三个问题：为什么AppLovin在后IDFA时代可以弯道超车？为什么全链录数据对于AppLovin如此重要？以及为什么在合规性上AppLovin挺而走险？ 首先，这位之前在Meta工作的朋友说明为什么在后IDFA时代Meta经历阵痛而AppLovin却趁机崛起。他说在IDFA时代之前，Meta在自有应用平台利用自有数据定义用户画像，而在他对外开放的广告技术平台叫做**Audience Network**（Meta的广告平台）上，Meta过于依赖基于IDFA的精准追踪，导致在概率性归因或上下文定位等IDFA以外的技术上储备不足。所以呢，IDFA数据大面积减少之后，Meta被迫放弃了很多苹果手机上的广告机会，在Audience Network上的营收大幅度降低。而相反，本身就是做开放广告技术平台的AppLovin就有了弯道超车的机会。他基于模型推荐的技术基因，比Meta基于人的身份的社交基因，更适应后IDFA时代的环境。 接下来我这位朋友阐述了AppLovin对于全链录数据的渴望。那么这里的信息也算是为接下来浑水做空的部分做铺垫。全链录数据，也就是从消费者第一次看到广告开始到最终完成商业价值转化，甚至包括后续留存和复购的完整行为数据轨迹，而不仅仅是广告本身相关的数据。它等于前端链录数据，加上中间链录数据（也就是落地应用侧），以及加上后端链录数据（也就是生意侧）。因为AppLovin自己本身在前端广告侧，所以他相对缺失的是在中间的应用侧和后端的生意侧。为了解决中间应用侧的问题，AppLovin的一个重大战略调整是不断收购游戏公司。应用都是你的了，那自然可以获得一些宝贵的第一方数据（first party content），用于公司持续改进其核心软件技术，比如Axon机器学习推荐引擎，形成所谓的双轮策略：一手抓数据，一手抓软件。而在后端生意侧，AppLovin通常会与广告主协商，把取得更长周期的数据作为合作的条件之一。这里的协商我要打双引号，因为通常广告发布商或者广告技术平台公司不会这么做的。比如AppLovin的算法引擎Axon很大程度上依赖ROAS广告支出回报率数据回传，要是广告主不回传这些后端链录数据，在AppLovin上可能就买不到好的广告版位。虽然这不是强行协议，但确实是不给数据吧，那你的广告就跑不出效果，算是算法倒逼的强迫。 最后呢，这位Meta前员工明确强调了广告业务的合规性。他说AppLovin在合规性上应该不如Meta、谷歌这类大型公司。我非常能够理解，因为对于AppLovin来说，在他高速早期发展中，适度冒险带来的收益远高于风险。顺着这个观点，我们讨论了两个在合规上有争议的例子。第一个例子，AppLovin的广告设置会通过各种方式刻意吸引消费者点阅，这就是所谓的**Click Bait**（点击诱饵: 通过夸张或误导性标题/内容吸引用户点击的行为）。这种不好的体验，可能广告主还是能获得不错的广告效果，但是广告发布商你比如说游戏平台，他可能就要丢失自己的游戏用户了。以上提到的这种Click Bait最常见的是广告内容和广告产品本身事实不符，也就是广告素材是假的。但是AppLovin的算法是最在乎转化（conversion），有可能假素材转化好，那么算法就拼命地推这个素材，哪怕有其他真的素材。第二个例子，AppLovin对于广告发布商的要求很多，比如有时候他要求客户必须同时把广告库存和广告需求都给到AppLovin，不然呢我就不合作。怎么理解？大多数游戏公司为了获客，他是买流量的广告主（advertiser），但为了变现，他又是卖流量的广告平台（publisher）。AppLovin有时候通过强制手段把两端打通了，你要在我这里卖广告赚钱，必须直接无缝衔接地在我这里花掉这些赚的钱去买新的用户。这种资金和数据的闭环效率极高，而至于这是不是霸王条款，可能站在不同的角度就有不同的看法了。所以说这上面的两个例子说的好听是见仁见智，说的不好听就是灰色地带。 我相信通过前面两个部分，大家对于AppLovin的了解已经超出很多普通投资者了。 ### 浑水做空AppLovin的核心论点 接下来视频第三部分，我为大家分析浑水做空AppLovin的主要论点。今年3月，著名做空机构**Muddy Waters**（浑水）发布了一份针对AppLovin的调查报告，题为“AppLovin deep data analysis shows APP is just another scammy AdTech company”。浑水的核心指控在于，在一个数据贫瘠的环境中，AppLovin如何能够声称其算法表现优于拥有全网最丰富数据的Meta和谷歌呢？除非他在作弊。这样严厉的指控焦点就在AppLovin是否真的窃取第三方数据，构建用户图谱。 这张图上有浑水做空的章节，我们看到几个关键词：**retargeting**（重定向广告: 对访问过某个网站或应用的用户再次投放的广告）、**PIG**（Persistent Identity Graphs: 持久身份图谱，通过多种数据源构建的用户身份识别系统）、**fingerprinting scheme**（指纹搜集: 一种通过收集设备和浏览器信息来识别用户的追踪技术）。其实上面的PIG和fingerprinting意思是差不多的。说白话就是浑水指控AppLovin，举个例子，他想知道手机背后打开Facebook那个人是谁。有朋友可能就问，AppLovin怎么可能知道Facebook的数据呢？请注意，我刚才和接下来的描述是一种假设，并不是认定了AppLovin一定在干这些事情。下面的例子只是为了帮助大家理解浑水的指控，不带有观点。 在这个例子中，你作为一个用户在Instagram上看到一个裙子的广告，并且点击了他，浏览器就跳转到该商家的Shopify店铺。为了追踪广告效果，Meta通常会在跳转链接的URL中附带一串加密参数，比如说fbclid。这些是Meta用来识别这个用户是谁的专属身份证。很可能该商家同时使用Meta和AppLovin的广告服务，所以该网站上也安装了AppLovin的Axon追踪代码。据浑水的指控，AppLovin的代码会扫描当前的Meta的URL参数，将Meta带来的这些身份证信息直接就抓取了，并发送回AppLovin的服务器。获取到这个ID相关的信息后呢，AppLovin就可以进行数据拼接，与自己掌握的移动设备ID，比如说IDFA或自由的用户身份ID进行匹配。这就是刚才提到的PIG持久身份图谱。那么由此AppLovin就知道了手机A的用户就是Meta账号B。Meta花费精力筛选出的点击了广告的高价值潜在购买者，被AppLovin免费地标记了。而AppLovin随后可以在自己的广告网络中针对这个用户进行高强度的重定向广告，也就是刚才提到的retargeting。特别用于某些因为Meta的广告把某个商品加入购物车，但是尚未完成支付的例子。因为这个时候呢，AppLovin可能就通过用户在小游戏中看到他自己的广告，吸引用户进入广告页面。请注意是重新进入完成了购买。说的不好听，这就是插足不劳而获了。 浑水的做空报告其实也引发了我的思考。我认为AppLovin理论上最大的风险正是来自苹果和Meta这两家公司。首先，苹果的致命开关就是**SDK**（Software Development Kit: 软件开发工具包，用于创建特定平台应用的开发工具集合）封杀权。这是AppLovin面临的理论上的最大潜在威胁。AppLovin的广告服务依赖于成千上万个第三方游戏开发者，也就是AppLovin的客户们，在自己的游戏应用里植入他的SDK。没有SDK，AppLovin就成了瞎子。但是大家必须知道，Meta、谷歌也需要合作伙伴应用安装自己的SDK，但是通过SDK获取的信息只是Meta、谷歌自有数据的一个延伸。如果浑水的指控真的被认定为真，那苹果就有权拒绝所有集成了AppLovin SDK的应用上架或者更新，那自然就没有应用会和AppLovin进行合作了。 而来自Meta的风险是什么呢？因为Meta和AppLovin是竞争对手，但Meta也是AppLovin的广告进价撮合平台MAX上的最大买家。Meta因为自家地盘版位有限，需要去外部游戏应用里找到更多广告位来消耗自己的预算。而在视频开头我提到AppLovin的MAX撮合平台，他控制了大量的手机端游戏应用的广告版位供给。所以Meta不得不通过AppLovin来买广告流量。如果哪天Meta急眼了不合作了，两败俱伤，但是伤得更深的还是AppLovin。而且Meta通常是出价最高、最激进的买家，一旦这一条鲶鱼走了，其他买家比如谷歌、Unity就没有了竞争压力，出价就会降低，那么也是不利于AppLovin的。 ### AppLovin的财务数据与投资观点 最后进入第四部分，看一下AppLovin的财务数据以及投资观点。那么在上一期视频中，我为大家展示了很多家公司，他们以广告业务营收为主，他们在过去几年每个季度广告业务的营收变化。在这里代表AppLovin的黑色线，他往上的斜率是最高的。除去Meta、谷歌、亚马逊、微软以外，现在AppLovin在图上的这几家公司里面，营收已经迅速增长到几乎和最高的Snapchat一样了。而在这期视频，我选择不将AppLovin和图里的以广告业务营收为主的公司进行比较，而是将他和视频开头提到的同样受益于AI的Palantir进行比较。为什么？因为这两家公司他们虽然在不同行业，但是真的有很多相同的点，除了受益于AI，还有就是他们的高估值和高波动性。现在不管是投资Palantir还是投资AppLovin，其实从估值的角度去看，都很难买入他们的股票。所以我在这里干脆就直接把他们两者进行对比，为大家做一个投资上的参考。 可以看到，AppLovin目前的市值已经高达了2,200亿，Palantir是4,000亿。我们再来看一下过去一段时间投资两家公司可以获得的回报情况。过去一年，投资Palantir可以获得148%的回报，投资AppLovin是80%，要比Palantir低一点。但是如果看过去五年，AppLovin是有900%的回报，而Palantir是600%的回报。 接下来我们从营收的成长性、盈利能力以及估值三方面去看。我们先来看成长性。从最新一季度数据显示，AppLovin他的**year over year营收增速**（Year-over-year revenue growth: 同比营收增速，衡量公司本期营收与去年同期营收的增长率）高达100%左右，高于Palantir的50%左右。但是呢，放眼未来几年，我们看到未来一年AppLovin是33%，Palantir 40%，AppLovin还要低一点。未来三年、五年AppLovin分别是29%和36%的年复合营收增长。所以放眼未来3-5年，AppLovin和Palantir他们的营收增速其实是差不多的，都是30%左右的水平，是相当的高。 接下来再看盈利能力。这里有两张图，上面是**gross profit margin**（毛利率: 衡量公司销售收入中毛利润所占的比例）是过去12个月，它指的是毛利。下面是**net income margin**（净利率: 衡量公司销售收入中净利润所占的比例）也是过去12个月，它指的是净利。可以看到，上面的图中Palantir毛利是要略高于AppLovin，但是呢下面的图中显示Palantir的净利要明显低于AppLovin。从这张图的数据也是同样的结果。那么首先我想说AppLovin他的毛利和净利率都真的非常高，分别是接近80%和接近45%。那么为什么相较于Palantir，AppLovin他的毛利相对低一点，但是净利却高了很多呢？AppLovin所在的广告行业很多工作都是平台化、自动化，而Palantir所在的行业因为他的服务是定制化的，所以自然需要比较庞大的团队，导致运营费用比较高。 最后我们来看**valuation**（估值）。屏幕前有两个折线图，上面是**PE**（Price-to-Earnings ratio: 市盈率，衡量公司股价相对于每股收益的倍数）市盈率，下面是**EV/EBITDA**（Enterprise Value to Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization: 企业价值倍数，衡量公司整体价值与息税折旧摊销前利润的比率），也就是企业价值倍数。他们都是可以用来参考且估值的指标。请注意这里也是trailing twelve months，也就是过去12个月。在上面的图中，AppLovin它的市盈率现在是80.41。如果我们看黄色这条线的开端，一年之前其实也是差不多的，说明在过去一年，AppLovin的市盈率并没有大幅度的变化。换句话说，现在买和过去买相比并没有更便宜，也没有更贵。而下方的企业价值倍数，现在AppLovin是57.65，相较于一年前应该是70-80左右，相对于来说降低了。所以从EV除以EBITDA企业价值倍数来看，现在的AppLovin相较于一年前是稍微便宜了一点点。 我们再来看一下未来市盈率的变化。请注意，这里上面的数据是**NON GAAP**（Non-Generally Accepted Accounting Principles: 非公认会计原则，通常剔除一次性或非经常性项目）市盈率，和刚刚折线图中的**GAAP**（Generally Accepted Accounting Principles: 公认会计原则）市盈率是不同的。先来看AppLovin，他在一年后市盈率会是62，两年以及三年后都将是47、47。三年后的这个数字哪怕放到现在，我觉得还是比较高的。同理帕伦提尔也是一样的故事，他一年后的PE non GAAP是235，非常非常的高，两年后172，哪怕是三年后也还有122，100以上。根据Seeking Alpha以上的数据，AppLovin这家公司他的整个成长（growth）和盈利能力（profitability）都是非常非常好的，A+的评级。它比Palantir的A评级还要高。但是在valuation估值方面，AppLovin是D，虽然比Palantir的F好了一点，不过也是属于高估值了。 怎么看待AppLovin和Palantir这样公司的股价？我觉得需要每个人去思考，这里面有统一的点位，统一的方法。我自己因为最近净值回撤还没有反弹太多，现金仓位也需要控制，所以呢暂时不会考虑去投资AppLovin。但是会持续关注像AppLovin以及Palantir的这样的因为AI受益高估值、股价高成长性的公司。在这里我为大家简单提供一个参考。我也看了不同博主他们对于AppLovin用**现金流折现法**（Discounted Cash Flow, DCF: 一种估值方法，通过预测公司未来现金流并折现到当前来评估其价值）进行的估值，大部分都是在500和600之间，中位数就是550左右。这个我自己没有去算，因为就算是现金流折现法，不同的人去计算，他的这个数值也不一样。550只是给大家一个参考，不作为投资建议。投资有风险，希望大家能够独立思考。 好的，今天的视频就到这里。视频很长，感谢每一位听到现在的朋友们。希望和大家一起学习一起进步。欢迎大家订阅Money or Life美股频道。感谢大家，下期节目，再见！