Palantir（簡稱PLTR），是最近兩年大火的公司，在不同場合都聽到過這個名字。甚至有些公司的上市宣傳上，談到要做“中國版的palantir”。近日花了點時間了解下這個公司和產(chǎn)品，有不少收獲，特分享出來。

1. Palantir 公司

Palantir Technologies 成立于2003年，是一家深耕于大數(shù)據(jù)分析與人工智能領(lǐng)域的知名科技公司。它以卓越的數(shù)據(jù)整合與智能分析能力為核心，為政府及大型企業(yè)提供高端軟件平臺，助力客戶從復(fù)雜、海量的數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)鍵洞察，賦能戰(zhàn)略與運營決策。其客戶范圍廣泛，覆蓋國防、公共安全、金融、醫(yī)療等多個關(guān)鍵行業(yè)。許多人初識Palantir，正是源于其在反恐行動中的里程碑式應(yīng)用——在追捕本·拉登的行動中，Palantir的軟件通過分析衛(wèi)星圖像等多元數(shù)據(jù)，識別出山區(qū)中一處廢棄房屋旁出現(xiàn)人為活動痕跡（如生活垃圾），進而推斷出本·拉登可能藏匿于此，為最終行動成功提供了關(guān)鍵情報支持。如今，Palantir已被廣泛視為AI與大數(shù)椐領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，尤其擅長應(yīng)對高度復(fù)雜、跨源異構(gòu)的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，在幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型方面具備顯著優(yōu)勢。

1)商業(yè)模式：雙維度價值創(chuàng)作模型

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Palantir的崛起，始于發(fā)現(xiàn)一個巨大的“價值真空”。在日益復(fù)雜的世界中，標(biāo)準(zhǔn)軟件顯得力不從心，而天價咨詢又難以規(guī)?；?。Palantir敏銳地捕捉到這一矛盾，其商業(yè)模式本質(zhì)可定義為 駕馭復(fù)雜性的能力與 個性化價值的交付的乘積。這一定位使其超越了傳統(tǒng)競爭，成為一種解決棘手難題的“新物種”。其商業(yè)模式的本質(zhì)用混沌創(chuàng)新理論可以概括為：復(fù)雜性駕馭 × 價值個性化 = 定制化復(fù)雜系統(tǒng)解決方案。

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2)競爭策略：構(gòu)筑三大護城河

Palantir 的護城河并非單一優(yōu)勢，而是由技術(shù)、數(shù)據(jù)、品牌、模式四大要素交織構(gòu)成的立體化、自增強體系。其商業(yè)模式常被類比為 “微軟（技術(shù)）+麥肯錫（咨詢）”的結(jié)合體 ，形成了難以逾越的綜合壁壘。Palantir 的競爭策略圍繞三大核心支柱構(gòu)建起深厚的護城河，使其在復(fù)雜系統(tǒng)解決方案領(lǐng)域占據(jù)獨特優(yōu)勢：

? 技術(shù)護城河：基于本體論的數(shù)據(jù)整合能力

Palantir 的核心技術(shù)優(yōu)勢在于其以“本體論”為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)整合平臺。與僅處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)工具不同，Palantir 構(gòu)建的是企業(yè)的“數(shù)字孿生”，精準(zhǔn)映射現(xiàn)實世界中的實體、關(guān)系與業(yè)務(wù)流程。例如，某化工企業(yè)并購后陷入數(shù)據(jù)混亂，無法判斷“兩種材料是否相同”，正是通過 Palantir 的本體論框架徹底理清了數(shù)據(jù)邏輯，實現(xiàn)業(yè)務(wù)貫通。

這一技術(shù)架構(gòu)帶來三重壁壘：

• 深度集成：與客戶核心業(yè)務(wù)流程高度融合；
• 高轉(zhuǎn)換成本：本體模型難以遷移，替換供應(yīng)商代價巨大；
• 價值累積效應(yīng)：隨著數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)邏輯的持續(xù)沉淀，系統(tǒng)價值不斷增強。

? 服務(wù)護城河：前線部署工程師模式（FDE）

Forward Deployed Engineers 是 Palantir 實現(xiàn)深度定制與服務(wù)交付的關(guān)鍵機制。該模式要求頂尖軟件工程師常駐客戶現(xiàn)場，不僅解決技術(shù)問題，更深入理解業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)從需求對接到產(chǎn)品迭代的閉環(huán)。FDE 模式創(chuàng)造四重價值：

• 需求洞察：工程師深入業(yè)務(wù)一線，精準(zhǔn)把握真實痛點；
• 敏捷響應(yīng)：現(xiàn)場反饋直接驅(qū)動產(chǎn)品快速優(yōu)化，成為“新技術(shù)的試驗場”；
• 知識復(fù)用：跨行業(yè)、跨客戶的經(jīng)驗持續(xù)沉淀為可復(fù)用的解決方案；
• 深度綁定：與客戶建立戰(zhàn)略級信任關(guān)系，超越傳統(tǒng)甲乙方合作。

? 規(guī)模化支撐：Apollo 持續(xù)交付平臺

Apollo 平臺是 Palantir 從項目制服務(wù)轉(zhuǎn)向規(guī)?；浖a(chǎn)品的技術(shù)基石。它實現(xiàn)了在高安全性、隔離環(huán)境中的自動化部署與運維，使 Palantir 能同時服務(wù)于政府機密機構(gòu)與大型商業(yè)客戶，支撐其全球擴張與高毛利運營。

3)市場定位：非對稱競爭定位

Palantir在市場中占據(jù)了一個極為獨特的生態(tài)位，其真正的競爭對象往往并非其他技術(shù)公司，而是客戶內(nèi)部的“自建”解決方案。這種定位使其成功規(guī)避了與主流廠商的直接價格戰(zhàn)，轉(zhuǎn)而以“外部賦能者”的身份，提供內(nèi)部團隊難以自行構(gòu)建的高度復(fù)雜系統(tǒng)。與傳統(tǒng)企業(yè)軟件相比，Palantir并非提供標(biāo)準(zhǔn)化的“開箱即用”產(chǎn)品，而是交付深度契合業(yè)務(wù)流程的定制化解決方案；與傳統(tǒng)咨詢服務(wù)業(yè)（如埃森哲、麥肯錫）相比，它并非依賴昂貴人力的外包服務(wù)，而是以其軟件平臺為核心的技術(shù)驅(qū)動型咨詢，實現(xiàn)了服務(wù)的產(chǎn)品化與可擴展性；與提供通用計算資源的云計算平臺（如AWS、Azure）相比，它并非底層基礎(chǔ)設(shè)施，而是構(gòu)建于云之上的專業(yè)性分析與決策平臺，直接面向業(yè)務(wù)決策；與大多數(shù)專注于模型算法的AI公司相比，Palantir并非單純的算法提供商，而是提供從數(shù)據(jù)融合、分析到行動建議的端到端決策支持系統(tǒng)。

因此，Palantir的市場策略本質(zhì)上是開辟了一個“非對稱競爭”的賽道。它不與其他軟件廠商在功能上纏斗，而是直接瞄準(zhǔn)企業(yè)最復(fù)雜、最核心的運營挑戰(zhàn)，通過提供兼具技術(shù)深度與業(yè)務(wù)理解力的整體方案，解決了內(nèi)部IT部門或單一技術(shù)供應(yīng)商均無力獨立完成的系統(tǒng)性難題，從而確立了其不可替代的價值。

2. Palantir 產(chǎn)品

1)邏輯產(chǎn)品架構(gòu)

從產(chǎn)品邏輯架構(gòu)來看，Palantir 搭建了其以本體（Ontology）為核心的中樞層，向上支持 AI 應(yīng)用，下面則依賴基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、AI、工作流等服務(wù)，在下面則是管理、交付、安全的基礎(chǔ)模塊。其核心能力主要是通過AIP來構(gòu)建，并支持上面的業(yè)務(wù)平臺（Foundry、Gotham）。

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2)主要產(chǎn)品說明

? 面向商業(yè)客戶：Foundry 平臺

Palantir Gotham 平臺最初為美國情報社區(qū)開發(fā)，旨在通過整合與分析多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升國家安全與反恐行動的決策效率。該平臺能夠?qū)⑿l(wèi)星影像、通信記錄、人力情報等海量數(shù)據(jù)進行深度融合，幫助分析師從看似無關(guān)的信息中發(fā)現(xiàn)潛在威脅、識別隱蔽模式與關(guān)聯(lián)關(guān)系。如今 Gotham 已被多國政府與公共安全部門廣泛使用，在情報分析、刑事偵查與反恐行動等關(guān)鍵任務(wù)中發(fā)揮核心作用。例如，該系統(tǒng)已深度集成于美軍“TITAN”智能作戰(zhàn)項目中，為指揮端與前線單位提供統(tǒng)一的可視化作戰(zhàn)平臺，支持實時協(xié)同與態(tài)勢感知，展現(xiàn)出強大的戰(zhàn)場賦能能力

? 面向政府客戶：Gotham 平臺

Palantir Foundry 是面向企業(yè)級客戶的一體化數(shù)據(jù)集成與智能決策平臺，其核心目標(biāo)是通過打破企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建完整的業(yè)務(wù)“數(shù)字學(xué)生”，助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營優(yōu)化。該平臺能夠?qū)⑸a(chǎn)、供應(yīng)鏈、財務(wù)、銷售等多源系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、清洗、建模，并借助可視化分析、機器學(xué)習(xí)與低代碼工具，幫助企業(yè)高效進行資源調(diào)配、成本控制和效率提升。Foundry 已廣泛應(yīng)用于金融、能源、醫(yī)療等行業(yè)，典型案例如為空客 A350 項目構(gòu)建全球供應(yīng)鏈與生產(chǎn)數(shù)字孿生系統(tǒng)，成功提升飛機產(chǎn)量 33%，體現(xiàn)出其在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中實現(xiàn)規(guī)模化價值的能力。

? Apollo平臺：底層技術(shù)底座

作為Gotham和Foundry的底層技術(shù)基座，Apollo是一個軟件持續(xù)部署與管理平臺 。其核心價值在于確保Palantir的軟件能夠在任何環(huán)境下（包括公有云、私有云、本地服務(wù)器甚至斷網(wǎng)的戰(zhàn)術(shù)邊緣環(huán)境）穩(wěn)定運行、無縫更新和統(tǒng)一管理。Apollo通過單一平臺管理所有軟件的持續(xù)維護和更新，是Palantir實現(xiàn)產(chǎn)品化和規(guī)?；桓兜年P(guān)鍵，支持動態(tài)實時數(shù)據(jù)分析。

? AIP：業(yè)務(wù)增長引擎

AIP 作為驅(qū)動當(dāng)前業(yè)績增長的核心引擎，旨在將大語言模型安全、有效地整合到Gotham和Foundry平臺中 。它不僅是一個簡單的AI聊天助手，更是一個面向Agent時代的開發(fā)與執(zhí)行環(huán)境，包含AIP Assist（界面聊天助手）、AIP Logic（無代碼開發(fā)環(huán)境）和AIP Agent Studio（快速創(chuàng)建智能代理）等核心模塊。AIP的推出極大加速了Palantir的商業(yè)化進程，尤其在美國市場，其商業(yè)收入增長率因此大幅提升。

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3. 強大的本體-Ontology

Palantir 最令人稱道的就是其核心本體論，下面來談?wù)劇?/p>

1)什么是本體及本體論

在數(shù)據(jù)與軟件工程領(lǐng)域，“本體論”是一套用于系統(tǒng)性地定義和組織知識的框架。它不處理數(shù)據(jù)本身，而是構(gòu)建一個獨立的語義層，為雜亂的數(shù)據(jù)賦予統(tǒng)一的業(yè)務(wù)含義，從而在復(fù)雜的組織內(nèi)建立起一套關(guān)于“事物是什么”以及“事物如何關(guān)聯(lián)”的共同語言。

“本體”就是這個語義層的核心構(gòu)成，可以理解為一份精確定義的“業(yè)務(wù)詞典”和“關(guān)系圖譜”。它主要由以下要素構(gòu)成：

• 對象類別：代表業(yè)務(wù)中核心的“名詞”或“實體”，如“客戶”、“訂單”、“產(chǎn)品”、“供應(yīng)商”。每個類別都有明確的定義。
• 屬性：用于描述對象類別的特征，即“形容詞”，如“客戶”擁有“年齡”、“信用等級”等屬性。
• 關(guān)系：定義不同對象類別之間如何相互關(guān)聯(lián)的“動詞”，如“客戶” “購買” “產(chǎn)品”，從而生成一個“訂單”。

本體論的工作機制如下，主要包括映射和賦能。映射是將原始數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫里的一行記錄“客戶ID: 123”）被映射到本體中對應(yīng)的“對象類別”（“客戶”），從而創(chuàng)建一個該對象的實例。數(shù)據(jù)字段則對應(yīng)到該實例的屬性。賦能則是一旦數(shù)據(jù)被映射為有業(yè)務(wù)意義的對象實例，上層的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、分析工具和AI模型便能直接理解和使用這些對象，而無需再糾纏于底層復(fù)雜的數(shù)據(jù)源和技術(shù)細節(jié)。

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本體論為數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的所有參與者建立了一套共同的語言。 通過這種方式，它統(tǒng)一了各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源與系統(tǒng)，促成了協(xié)同合作和依賴型工作流的構(gòu)建。本體論對語義進行標(biāo)準(zhǔn)化，并定義了一系列“有意義的類別”，供用戶在實現(xiàn)個人或組織目標(biāo)時加以利用。對象類別（例如：人員、設(shè)施、賬戶、交易、產(chǎn)品、物料、供應(yīng)商等）不再只是電子表格中的一行行數(shù)據(jù)，而是任務(wù)本身的“語言”。

當(dāng)相關(guān)數(shù)據(jù)被映射到抽象的“對象類別”中時，數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)的用戶就能夠自然地理解這些底層對象的意義與作用。這使得應(yīng)用程序和工作流可以以“面向本體”的方式開發(fā)，所需代碼量和定制開發(fā)的工作大大減少。應(yīng)用程序因此不再只是處理數(shù)據(jù)的工具，而是成為一種交互式的界面，使用戶能夠主動推動業(yè)務(wù)目標(biāo)的實現(xiàn)。

2)本體論的核心優(yōu)勢

本體論在數(shù)據(jù)與應(yīng)用之間扮演著核心紐帶角色。在一個成熟的本體體系下，數(shù)據(jù)集成不再是對接雜亂的數(shù)據(jù)源，而是將原始數(shù)據(jù)映射到已定義的本體對象上；應(yīng)用開發(fā)也不再直接操作底層數(shù)據(jù)表，轉(zhuǎn)而構(gòu)建用戶與業(yè)務(wù)對象之間的交互界面。為進一步確保系統(tǒng)一致性，通用業(yè)務(wù)邏輯（如權(quán)限控制、數(shù)據(jù)篩選規(guī)則、跨系統(tǒng)交互邏輯等）可直接嵌入本體層，實現(xiàn)跨應(yīng)用的統(tǒng)一行為。

這一機制有效解決了“每個應(yīng)用獨立理解數(shù)據(jù)”所帶來的映射碎片化問題。數(shù)據(jù)科學(xué)家無需為每個新需求重復(fù)構(gòu)建數(shù)據(jù)管道，應(yīng)用開發(fā)者也能直接基于有業(yè)務(wù)意義的對象進行開發(fā)，從而將團隊精力聚焦于更具價值的分析、建模與功能創(chuàng)新，同時顯著降低系統(tǒng)整體的運維復(fù)雜度。具體優(yōu)勢如下：

• 統(tǒng)一語義，打破孤島：為全組織提供一致無歧義的數(shù)據(jù)定義，從根本上解決數(shù)據(jù)孤島問題。
• 實現(xiàn)“面向?qū)ο蟆钡臉I(yè)務(wù)開發(fā)：應(yīng)用程序可以直接基于“客戶”、“訂單”這些業(yè)務(wù)對象進行開發(fā)，而無需處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合邏輯，極大提升開發(fā)效率并降低代碼量。
• 分離“數(shù)據(jù)”與“應(yīng)用”：數(shù)據(jù)架構(gòu)（本體）保持相對穩(wěn)定，而應(yīng)用程序可以隨業(yè)務(wù)需求靈活變化，增強了系統(tǒng)的適應(yīng)性和可維護性。
• 嵌入標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)邏輯：通用的業(yè)務(wù)規(guī)則（如權(quán)限控制、計算邏輯）可以嵌入本體中，確?？鐟?yīng)用的一致性。

本體論可視為一份精密的“數(shù)據(jù)語義地圖”，它使散亂的數(shù)據(jù)能夠與現(xiàn)實世界的業(yè)務(wù)邏輯建立清晰的對應(yīng)關(guān)系。從本質(zhì)上看，它是將企業(yè)的業(yè)務(wù)運作“編譯”為機器可理解的邏輯框架——業(yè)務(wù)邏輯如同企業(yè)的源代碼，而本體論則負(fù)責(zé)將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)字結(jié)構(gòu)。這一過程實現(xiàn)了從原始數(shù)據(jù)到統(tǒng)一語義的升華，將來自不同平臺的數(shù)據(jù)掛接至同一語義層。更重要的是，本體論并非靜態(tài)的概念圖譜，而是承載企業(yè)運行邏輯的動態(tài)框架，支持業(yè)務(wù)規(guī)則與關(guān)系的實際執(zhí)行。在此基礎(chǔ)上，它更成為AI與人類協(xié)作的共同語言，為人工智能提供理解業(yè)務(wù)、參與決策的智能底座，從而打通從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價值的最后一公里。

3)Palantir 中的本體

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Palantir Ontology 定位為組織的操作層。Ontology 位于集成到Palantir平臺中的數(shù)字資產(chǎn)（數(shù)據(jù)集和模型）之上，并將它們與真實世界的對應(yīng)物連接起來，從工廠、設(shè)備、產(chǎn)品等物理資產(chǎn)到客戶訂單或金融交易等概念。在許多情況下，Ontology 充當(dāng)組織的數(shù)字孿生體，包含啟用各種應(yīng)用案例所需的語義元素（objects、屬性、鏈接）和動態(tài)元素（操作、函數(shù)、動態(tài)安全機制），可以通過一個例子來看看。

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本體論構(gòu)建的核心步驟始于對業(yè)務(wù)實體的抽象定義：首先需明確實體類型，例如在航空領(lǐng)域中將機場、航班、航線、航空器、延誤等概念定義為不同的對象類型，而數(shù)據(jù)表中每一行具體記錄則對應(yīng)該類型的一個實例。接著，為每個實體類型定義其屬性，如機場需包含名稱、縮寫、容量等描述信息。進而，需明確不同實體類型之間的關(guān)系，例如“一個機場在某一天擁有多個航班”。最后，還需定義實體類型所支持的操作類型，例如更換航班的執(zhí)行飛機、調(diào)整預(yù)警事件的嚴(yán)重等級等，從而在數(shù)據(jù)層面實現(xiàn)對業(yè)務(wù)動作的映射與管理。

4)AI/大模型與本體

大語言模型（LLM）的效果取決于輸入的數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確、有條理（也就是說數(shù)據(jù)的質(zhì)量），單純部署LLM并不能發(fā)揮潛力，Palantir的Ontology是這個關(guān)鍵的數(shù)據(jù)橋梁，它可以在數(shù)據(jù)輸入大語言模型前，將數(shù)據(jù)清理、整理，再輸入LLM，使LLM在一個強大、受控的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中運行，輸出有意義的、上下文豐富的見解 Palantir已幫助組織進行復(fù)雜數(shù)據(jù)管理，尤其在國防、金融、醫(yī)療和供應(yīng)鏈等關(guān)鍵領(lǐng)域。隨AI激增，市場對管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（混亂的數(shù)據(jù)）的系統(tǒng)需求不斷上升，Palantir通過將AI與核心業(yè)務(wù)流程結(jié)合，讓AI模型在實際操作中產(chǎn)生真正的價值，Palantir的Ontology是這個領(lǐng)域的核心技術(shù)。

本體論告訴我們，未來企業(yè)的競爭力不是有沒有AI、不是有沒有數(shù)據(jù)，而是能不能把企業(yè)業(yè)務(wù)編譯為代碼，讓數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)邏輯綁定。本體論是橋梁，它讓數(shù)據(jù)變成知識，AI變成助手，企業(yè)變成智能體。