Palantir发布新产品Chain Reaction：面向美国人工智能基础设施的操作系统

推荐语

Palantir重磅推出Chain Reaction操作系统，解决AI基建中的电力与算力瓶颈，助力美国AI基础设施升级。

核心内容：
1. Chain Reaction如何通过整合能源、电网与数据中心资源优化AI基础设施
2. 产品技术架构与多智能体协同机制详解
3. 安全合规性设计及未来三年市场推广计划

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

昨日Palantir正式发布了面向美国人工智能基础设施的新产品Chain Reaction（连锁反应），旨在通过与能源生产商、电力分销商、数据中心和基础设施建设者合作，加速全美AI基础设施的建设，助力美国AI基础设施的建设与管理。

Chain Reaction（连锁反应）产品被定义为“面向美国人工智能基础设施的操作系统”。

Palantir押注自己能解决AI热潮中的最大堵点之一电力、算力问题，并拉来两大创始伙伴，美国最大公用事业公司之一CenterPoint Energy（CNP）与英伟达（NVDA）。

AI创新的瓶颈已非算法，而是电力与算力。美国能源基础设施建设正处拐点，需要为完全不同量级打造的软件。链式反应直接与发电商、电网运营商、数据中心及基建方合作，加速AI基建：
• 将老旧电源转化为高可用资源，满足AI巨大需求
• 稳定并扩张电网，应对数据中心与电气化带来的激增需求
• 加速新建发电、输电及算力容量
• 支持未来超大规模AI数据中心的设计、开发与可复制建设

Chain Reaction 的发布标志着 Palantir 从传统的数据分析决策智能平台提供商，向国家级AI基础设施构建者的战略跃迁。该产品不仅延续了Palantir 在数据整合与本体建模方面的技术优势，还首次将 AI 训练、推理与能源调度、数据中心运维深度耦合，形成一个“数据-算力-能源”三位一体的AI智能操作系统。

在技术架构上，Chain Reaction 延续了 Palantir 一贯的本体论驱动理念，将现实世界的能源节点、算力单元、AI 模型与任务流抽象为动态知识图谱。系统可实时感知数据中心的负载、电网的波动、模型的训练进度，并通过多智能体协同机制，自动调整能源分配、冷却策略与任务优先级，实现 AI 基础设施的自我优化 。

在英伟达 GPU 集群进行千亿级参数模型训练时，Chain Reaction 可通过与 CenterPoint Energy 的电网数据对接，提前预测区域电力紧张窗口，动态将训练任务迁移至可再生能源富余地区，既降低碳排，也避免算力中断。系统还能识别冷却系统的异常模式，提前 6 小时预警潜在宕机风险，将数据中心年度停机时间压缩至分钟级 。

在安全性方面，Chain Reaction 采用零信任架构与联邦学习机制，确保能源拓扑、模型权重与客户数据在跨域流转时仍满足政府级合规要求。所有操作与决策链路均被写入不可篡改的审计日志，满足美国国防与能源监管机构的可追溯要求 。

Palantir 表示，Chain Reaction允许基础设施运营商在本地部署核心调度引擎，同时按需订阅 Palantir 提供的 AI 运维、碳排优化与威胁检测服务。公司计划在 2026 年前与 50 家能源与数据中心伙伴完成试点，并在 2027 年覆盖美国 30% 的 AI 训练用电负荷。

正如 Palantir 联合创始人 Alex Karp所言：“人工智能的未来不仅在于算法，更在于支撑它的能源与基础设施。Chain Reaction 让每一度电、每一颗芯片、每一个模型都在为国家安全与经济增长服务。” 随着 Chain Reaction 的落地，Palantir 再次证明，它不仅是软件公司，更是国家数字基础设施的战略构建者。