2024年快將過去，又來到美股業績期的尾聲。現時看，市場對於AI加持的企業開始越來越重視，特別是在AI技術的加持下，新經濟企業得以重新定義效率、創新與價值。
　
　　然而，與此同時，傳統經濟企業則因消費者行為轉變、成本壓力及競爭加劇而舉步維艱。
　
　　本次，萬賢以Snowflake和塔吉特(Target)兩家公司的最新業績為例，探討新經濟如何在AI時代崛起，而傳統經濟如何逐漸暴露其增長瓶頸。
　
　　Snowflake在2024年第三季度的財報中表現亮眼，收入達到9.42億美元，同比增長28.4%，產品收入同比增長29%，遠超市場預期。同時，其剩餘履約義務(RPO)達到57億美元，同比增長54.1%，顯示了客戶對其產品的長期需求穩定。
　
　　筆者認為，Snowflake有幾點值得關注。首先是，AI技術驅動增長。Snowflake第三季已部署超過1000個AI用例，並推出Snowflake Cortex AI等新功能，幫助企業實現數據價值的最大化，提升運營效率。同時，公司加強對Apache Iceberg等開放數據格式的支持，推動數據共享與處理，拓展商業場景。
　
　　第二，Snowflake的客戶基數持續擴大。高價值客戶數同比增長25%至542家，全球2000強企業中已有754家成為其客戶，亦按年增長8%。這些高價值客戶的持續投入，反映了其對Snowflake技術能力的高度信任。
　
　　第三，創新驅動的競爭力。Snowflake憑藉其技術創新與易用性，快速贏得市場青睞。同時，該公司透過收購Datavolo等企業，進一步提升數據工程能力，為客戶提供全面的數據管理解決方案。

　　相比之下，傳統零售巨頭塔吉特的業績表現乏善可陳。雖然第三季度收入增長6.7%，但每股收益(EPS)僅為1.85美元，低於去年同期的2.10美元，顯示盈利能力持續受壓。
　
　　塔吉特業績造差的原因主要集中在以下幾個方面，首先是消費者行為的變化。非必需消費品支出下降，第三季度平均票價下降2%，顯示消費者更加謹慎。消費者愈加依賴促銷活動，這雖然帶動部分銷量，但進一步壓縮了公司的毛利率。
　
　　其次，供應鏈挑戰與成本壓力。港口罷工與供應鏈效率下降帶來顯著成本增加，第三季度毛利率下降20個基點，SG&A費用率上升50個基點。這些因素對公司利潤構成沉重壓力。
　
　　第三，商品類別分化與疲軟。美容產品與食品飲料類別實現低單位數增長，但家居和硬品類別表現疲弱，服裝銷售也略有下降。該公司在非必需品類別上缺乏增長亮點，導致整體業績受到拖累。
　
　　第四，庫存管理壓力。儘管第三季度末庫存同比僅增長3%，但消費者需求的不確定性加大了假日季的銷售風險。
　
　　可見，至少明年開始，AI應用不僅在投資者選擇上受到追捧，筆者已經開始逐漸看到，越來越多受益於AI的企業開始推動收入有新的增長動力，那些能夠敏銳捕捉技術機遇、並成功實現轉型的企業，將在這場新舊動能交替的競賽中拔得頭籌。《資深投資評論員　陳萬賢》
　
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