تحذير ميزوهو بشأن التقييم لكنه يدعم توقعات نمو Palantir Technologies (PLTR)
تُعتبر Palantir Technologies Inc. (NASDAQ:PLTR) واحدة من أفضل الأسهم في مجال التعلم الآلي التي يُنصح بشرائها وفقًا للمحللين. وبينما ظل موقع Palantir التنافسي في منصات تحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي غير قابل للنقاش عمومًا، أصبحت تقييمات السهم هي العنوان الرئيسي وغالبًا ما تطغى على الأساسيات الجوهرية للشركة.
بعد نتائج الشركة للربع الرابع من عام 2025، لاحظت Mizuho، التي تقيّم السهم بتصنيف محايد، حدوث "انخفاض كبير في مضاعفات المقارنة" وخفضت هدف سعر السهم إلى 195 دولارًا من 205 دولارات. وصف محللو Mizuho نتائج الشركة بأنها "رائعة"، لكنهم ظلوا على الحياد بسبب تقييمها "المبالغ فيه" عند 40 ضعف إيرادات 2027، وقد أشاروا أيضًا إلى أن هذا التقييم "يتجاوز بكثير أي شيء آخر في البرمجيات". وعلى نحو أكثر حذرًا، يتوقع المحللون أنه في الأرباع القليلة القادمة قد يكون السهم "عرضة لانعكاس كبير في المضاعفات".
وبينما كان التقييم مصدر قلق، تعتقد Mizuho أن Palantir Technologies Inc. (NASDAQ:PLTR) "تزداد قوة في موقعها للاستفادة من الاتجاهات طويلة الأجل في الذكاء الاصطناعي، والتحول الرقمي الحكومي، وتحديث الصناعة".
هذا الرأي الإيجابي، على الرغم من التصنيف المحايد للشركة، نابع من الأداء القوي المستمر للشركة: حيث سجلت نموًا في الإيرادات بنسبة 70% على أساس سنوي في الربع الرابع وقدمت توجيهات بنمو الإيرادات بنسبة 61% وهامش تدفق نقدي حر بنسبة 56% للسنة المالية 2026، وهي أرقام تفوق كثيرًا توقعات السوق. كما أعلنت الشركة عن تحقيقها لمعدل "قاعدة الأربعين"، وهو مقياس خاص بصناعة البرمجيات كخدمة (SaaS) لقياس الربحية، بنسبة رائعة بلغت 127%.
Palantir Technologies Inc. (NASDAQ:PLTR) هي شركة برمجيات تقوم بتطوير ونشر منصات لدمج وتحليل البيانات لصالح الوكالات الحكومية، والمنظمات الدفاعية، والعملاء من الشركات. تشمل منتجاتها البارزة Palantir Gotham وFoundry وApollo. وتستخدم برامج الشركة التعلم الآلي لتحليل البيانات المعقدة ودعم اتخاذ القرار.
بينما نعترف بإمكانات PLTR كاستثمار، نعتقد أن هناك بعض أسهم الذكاء الاصطناعي التي توفر إمكانيات صعود أعلى وتحمل مخاطر هبوط أقل. إذا كنت تبحث عن سهم ذكاء اصطناعي منخفض التقييم للغاية ويستفيد بشكل كبير من الرسوم الجمركية التي تعود لعهد ترامب واتجاه إعادة التصنيع المحلي، اطلع على تقريرنا المجاني حول أفضل سهم ذكاء اصطناعي قصير الأجل.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
تجاهلت الأسهم الأمريكية "الأخبار الجيدة" الحالية؟ التوقعات الربحية ارتفعت بشكل نادر، واستراتيجيون: الأساسيات قوية لدرجة أنها "لا تبدو حقيقية"
تعتقد Seaport Research Partners أن سوق الأسهم الأمريكي يواجه فجوة واضحة بين أرباح الشركات وأداء الأسعار: الأرباح في الربع الثاني قوية، وتوقعات المحللين تستمر في الارتفاع، لكن المخاوف من ارتفاع الفائدة واستمرارية الأرباح تضغط على التقييمات، وربما توجد فرص تسعير خاطئة في قطاعات مثل الصناعة والنقل. ومع ذلك، إذا أشار الاحتياطي الفيدرالي مجددًا إلى رفع أسعار الفائدة، فقد يظل ذلك يضغط على سوق الأسهم في الأجل القصير.
الانتخابات الأمريكية على الأبواب، وول ستريت تراهن على انقسام الكونغرس، هل ستشهد السوق فترة هدوء معتدل؟
مع اقتراب الانتخابات النصفية في الولايات المتحدة، يراهن وول ستريت بشكل عام على أن الحزب الديمقراطي سيستعيد مجلس النواب بينما يحتفظ الحزب الجمهوري بمجلس الشيوخ، ما يؤدي إلى تشكيل "كونغرس منقسم". ويُعتقد أن هذا سيحد من السياسات المتطرفة ويخفف من حالة عدم اليقين. وتشير البيانات التاريخية إلى أنه منذ عام 1950، عندما ظهر كونغرس منقسم أثناء رئاسة رئيس جمهوري، كان متوسط ارتفاع الأسهم الأمريكية السنوي 13.7%، وهو أعلى من نسبة 8.3% عندما يسيطر الجمهوريون وحدهم أو 4.9% عندما يسيطر الديمقراطيون وحدهم على الكونغرس. وإذا جاءت نتائج الانتخابات مختلفة عن التوقعات، فقد تستمر تقلبات السوق بشكل قوي.
انضم المستثمر الشهير في الأسهم الأمريكية Eric Jackson إلى لجنة الاستشارات لشركة Shengda Technology (SDA.US)، لدعم استراتيجية الشركة العالمية وبناء علاقات المستثمرين
انضم المؤسس لشركة EMJ Capital والمستثمر التكنولوجي المعروف Eric Jackson رسميًا إلى لجنة المستشارين في الشركة.
ازدهار الطلب على "الاتصالات الضوئية" في عصر استدلال الذكاء الاصطناعي! Lumentum (LITE.US) تستبق NPO وتوسع OCS استعداداً للحظة ارتفاع الأرباح
من وجهة نظر الهندسة الأساسية، يزداد الطلب على الربط الضوئي بسبب التبادل المتكرر والأكثر صرامة للبيانات بين المزيد من عقد الحوسبة: يحتاج نموذج الخبراء المختلط (MoE) إلى توزيع وتجميع البيانات عبر GPU بشكل متوازي للخبراء؛ وفصل مرحلة التحضير عن مرحلة فك الترميز (Prefill–Decode Disaggregation) يتطلب نقل ذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم (KV Cache)؛ وتدفقات العمل المعقدة للوكلاء الذكيين تزيد من تزامن الاستدعاء النموذجي، وتنفيذ الأدوات والوصول إلى البيانات.
أسعار العملات المشفرة
المزيد
