Palantir 商业成功的原因探究

节前的一篇《5000字拆解Palantir产品与本体论》得到了不少读者的关注，直接分享数接近700。Palantir 这家公司还是值得继续研究的，本篇尝试探究下这家公司获得当前成就的几个原因。 信息源包括PLTR公司早期员工的回忆文章^[1]以及前高管 Bob McGrew 近期的一个播客节目^[2] 以及对应的文字版^[3]。

上图展现了企业级软件的部分业务模式：

• 先有基础的产品概念与方向

• 销售团队获取意向客户（市场团队一般在产品相对成熟后才会发挥相应的作用）

• 售前与交付顾问团队进行需求的挖掘与匹配，早期客户一般要求POC（不付钱，或者付很少一部分钱来做可行性验证）

• 对于获得成功的项目（客户愿意出钱买单），产研团队对具体的需求进行抽象泛化，增强标准产品的能力，从而进一步满足更多客户的同类需求，实现营收规模的扩大。

那么Palantir相比其他软件公司的优势在哪些地方呢？杰森认为是以下三点：

• 执行力非常强的FDE团队，而不单单是有FDE这样的团队配置  （执行力） 

• 对需求的泛化与抽象能力  （产品力）

• 足够多的资金能用于战略性亏损 

接下来，我们详细展开讨论下。 

执行力非常强的FDE团队

FDE是 Forward Deployed Engineers 的缩写，直译过来是前线部署工程师。 但是并不是一个单一的角色，而是两类岗位角色。

其一是需求分析师。他们去客户现场，与用户交谈，试图找出什么样的场景对这个客户真正有价值，需要解决的关键问题是什么。与此同时他们也是客户经理 ，需要参与对方的办公室政治，管理客户关系。他们一般是行业的专家，能够快速捕捉客户的商业模式（业务模式），找到可以攻入的方向。早期Palantir招聘对政府、军事感兴趣的人才。对于一些政府项目，他们甚至是海军陆战队或者CIA背景的人员。

其二是偏技术的前线工程师。他们通常每周3、4天在客户现场办公，高大上的称呼是顾问。他们需要很强的学习能力，学习新业务知识，判断并设计满足客户需求的解决方案。哪些可以用现有的标准产品来满足，哪些需要写全新的代码来实现？对于后者，他们的核心技能是非常擅长做原型 （prototyping），能够在规定时间内交付成果。 这是一个强执行力的团队。

既然是写代码的人，那对他们的抽象能力，架构能力要求高吗？他们需要写高质量的代码吗？他们是完美主义，是工匠型人才吗？

答案是NO。写代码又好又快的毕竟是少数，Palantir前高管提到他们招到的人写的代码都很粗糙，版本质量并不高，但是组织并不操心这个事情。

他们也需要很擅长向公司总部（也就是产品开发团队）传递客户需求。

综合看，FDE 团队的作用是填补产品功能与客户需求的差距，目标是为客户交付有价值的结果而不是软件或者服务。这两类角色大抵都需要时刻精力充沛，能“加班“（当然合适时间也能享受生活）。

效率效率，还是效率。

Done is better than perfect. 完成比完美重要。

基于新的定制系统来满足客户需求是一种探索性的工作，那么完成就比完美重要。 AI 时代（或者说是大语言模型LLM时代）在这类大数据公司里能发挥的其中一个作用是帮助他们提升原型的交付效率。市面上已经有不少基于PRD（产品需求文档）直接产出前端界面的能力。 未来FDE团队还需要灵活掌握Vibe Coding 这类工具能力。

现在LLM、Agent在艰难地寻找、验证应用场景。有些观点认为FDE模式是一个解法。 深入企业用户，挖掘需求，快速产出，验证可行性。 道理没毛病，但是这种模式似乎早就存在，而且这背后的核心点杰森认为是合适人才与工具的配置，方法论只是方法论，最后能产生价值的还是“工程化”能力，换句话说是实践能力。 大家都懂这些大道理，比拼的就是效率！

对需求的泛化与抽象能力

客户那么多，需求那么多，总不能全部都是从0开始写代码来满足。毕竟项目制公司规模有上限，受限与工程师数量。 因此总部的产品与研发团队（PD 工程师）需要将 FDE 所构建的内容“产品化”，他们需要开发出能够帮助 FDE 更高效、更快速开展工作的工具型软件，也就是Palantir的成熟产品Foundry、AIP 这些。

一个是对众多五花八门的功能需求的泛化，Palantir借助的是本体论。 我们上一篇文章^[4]已经做了详细介绍，此处就不再展开。

另一个就是开放能力的泛化。设计产品开放能力其实是比设计产品原生能力更有门槛的事情。 比如在文档软件中，一个文档的重命名、一个电子表格的重命名、一个演示表格的重命名，是用三个API来满足，还是一个API来满足，对于公司整体的效率是有显著性差异的。因为随着企业软件的复杂性增强，并不是解决3个类似问题，而可能是100个问题。 就像本体论提到的万物皆可Object。那么重命名或者修改一个Object，其实可能只需要一个API即可。

此外FDE团队与PD团队之间的紧密联系、顺畅沟通也是成功的关键。杰森了解到一个八卦，某大厂的FDE团队与PD团队归属不同的子公司，信息传递效率就很低，FDE希望产品化的能力很难得到PD团队的认可，很多就没有下文了，毕竟两个团队的KPI、OKR有显著差别。这其实也是创业公司相对于大厂的优势所在。

时间与耐心

为了搞定客户，让客户打钱，就需要解决客户问题，无法用标准产品满足的，就得不停的定制。定制10个系统，然后成功产品化3个需求，再跑通1个（商业化成功）。

做定制开发系统，软件产品的早期研发都是非常吃现金流的事情。没有足够的钱来做战略性亏损，Palantir也很难撑过十年，二十年。

创始人彼特蒂尔刚好不差钱，公司运转不下去这个问题就不存在了。创始人在美国政府机构的关系也有助于合同的达成。而良好关系的建立其实也是依赖于更前期关系的维护。

可能花了一年时间，在一个机构一家公司落地了一个项目。想要实现Land and Expand 的第二步，就需要等待合适的机会。

ToB是一个慢生意，需要耐心等待。

其他优势项

一些文章里提到Palantir的企业组织与企业文化也是成功的因素，比如高度包容甚至鼓励批评、扁平式管理、弱化头衔概念。

杰森认为这些因素比较玄学，有正样本，也有负样本，是否真正影响一家公司的成败，读者自行判断啦。

技术优势似乎不明显

杰森认为Palantir的技术能力优势并不凸显。 对比看Databricks，目前也是科技与软件行业得到关注度非常多的公司，市场估值也是，目前接近1000亿美元（Palantir目前市值4000亿美元）。 Databricks的产品更接近底层，涉及存储与计算。 而Palantir的产品更注重上层，对于大数据领域的存储与计算，大概率用的是开源解决方案，有部分文章提到Hadoop、HDFS这些技术栈。

其他有意思的事情

Nabeel S. Qureshi在他2024年回忆文章里提到，当新员工入职时，公司会送一套书，包括：

• 《Impro》（《即兴表演》，如何应对办公室政治）
• 《The Looming Tower》（《通向“9·11”之路》）
• 《Interviewing Users》（《用户访谈》）
• 《Getting Things Done》（《搞定》）
• Ray Dalio（瑞·达利欧）的《原则》

国内公司有这个类似动作应该是美团，毕竟有“美团四大名著^[5]”之说。让员工养成一些好的工作方式与习惯，员工之间建立一些共识，还是挺重要的。

Palantir是一家值得继续关注的公司，很多人出来创业，也推出了不少有新意的数据类产品。欢迎点击关注，和杰森一起关注好玩的事情。

参考资料