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解构Palantir神话：为什么AI圈开始吹捧它的模式？

发布日期：2026-01-06 08:08:49 浏览次数： 1588

作者：碳基智子

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即便在硅谷「圣人遍地走」，独角兽多如牛毛的状态里，Palantir 都是一个不折不扣的异类。

它既不像 SaaS 公司那样追求极简的标准化，也不像传统的咨询公司那样全靠人力。成立至今 20 年，才在 AI 浪潮席卷全球的 2025 年，实现了股价与口碑的双重爆发，增长态势甚至远超卖铲子的英伟达。

为什么 Palantir 获得了成功？为什么业界突然开始无脑追捧它的模式？这背后的核心逻辑并非单纯的算法领先，是一场关于企业如何与数据共生的认知革命。

Palantir 到底是做什么的？

要理解 Palantir，必须摆脱浅显的「大数据可视化工具」的浅层定义。但它真正卖的东西其实更接近两层软件基础设施的叠加：

底层是企业级数据与权限的基础设施：把数据接进来、把口径统一起来、把权限细到字段与操作，把审计链路做实，然后让系统能长期演进。
上层是组织运行的数字孪生：把数据变成对象、关系、状态、动作，让业务人员在系统里操作的是飞机、零件、订单、工单这种“实体”，而不再是表、字段、SQL。

四条产品线的具体架构如下：

Palantir 喜欢把自己描述为「操作系统」，原因很简单：分析工具解决的是看见，操作系统解决的是组织如何运行、如何执行、如何持续交付与治理。它认为软件不应该是数据的展示层，而应该是业务的操作系统。

让人耳目一新的本体论 Ontology

本体论本身是一个哲学概念，放在商业公司里如果讲得不清晰、到位，总容易为人诟病为装深刻的比。

但 Palantir 还真就做到了定义清晰：Ontology 是对世界的分类，在 Foundry 里它是组织的数字孪生，通过对象类型、属性、链接、动作把数据与模型映射成可被业务使用的一整套语义层。

如果说传统的 ETL 最大的痛点是数据躺在数据库的表里（Table），业务人员看不懂数据，技术人员不明白业务，结果就导致：

数据团队以表为单位交付，业务团队以流程为单位用系统；
BI 看板能解释过去，却很难驱动下一步行动；
权限与审计跟着系统碎片化，最终只能靠“流程与人”兜底。

Palantir 的做法是：它在原始数据和最终用户之间建立了一个语义层。

对象化映射：数据不再是 ROW_ID 123，而是“波音 747 飞机”、“2 号发动机”或“约翰·史密斯飞行员”。

关联性：飞机连接着维修记录，维修记录连接着零件库存，零件库存连接着全球供应链。

为什么这样搞，比单纯数据库查询更先进？因为它其实是把三件事合成为一件事：

语义统一：同一个对象，把分散在 ERP、MES、SCADA、CRM、工单系统里的字段聚合成“一个可理解的实体视图”。
权限与治理贴在对象与动作上：谁能看、谁能改、谁能触发动作，成为系统级能力，不靠“每个应用各搞一套”。Ontology 明确强调 granular security 与 governance，并支持写回与决策捕获。
从数据到行动的桥梁：Ontology 不止是数据模型，还有 action types 与 functions，用来编排业务动作与逻辑。

你可以把它理解为：ETL 解决“搬运”，Ontology 解决“可运行的业务世界”。革命性之处在于真正实现了技术与业务的语言统一，当 CEO 问“如果这个零件迟到 3 天，会影响多少次航班”时，系统直接在“对象”层面进行模拟运算，而不是去写几千行 SQL 语句。

这堪称是对传统数据工程的一次暴力美学式重构。

AIP：让业界疯狂的又一板斧

在企业落地大模型陷入“除了聊天还能做什么”的质疑时，Palantir 的 AIP 提供了一个标准答案。

它提出了一个解决 AI 落地的三板斧：

消除幻觉： AIP 不直接生成答案，而是基于 Ontology 提供的真实业务逻辑生成指令。AI 只能在企业定义的物理规则内运行，确保了结果的严肃性。
数据安全与权限：凭借为情报机构服务的基因，Palantir 拥有业界最严苛的权限控制。AI 只会被允许看到特定人员有权看到的数据。
从对话到行动（Actionable AI）：很多 AI 只能写 PPT，但 AIP 可以直接连接到企业的执行系统。例如，AI 发现供应链风险后，可以直接生成一份采购订单并提交审批。

用一个闭环来描述它的典型链路：

Step 1：意图进入（自然语言/告警/工单）
Step 2：上下文组装（从 Ontology 拉取对象、关系、权限范围内的数据）
Step 3：模型生成候选方案（建议、步骤、影响面）
Step 4：约束校验与可验证计算（AIP Logic/Tools，把关键计算从 LLM 手里夺回来）
Step 5：人类审批或例外处理（把责任链留在组织里）
Step 6：动作写回系统（触发流程、更新状态、形成审计与学习样本）

这套东西看起来笨重，也没什么创新之处，但它就是做到了让 AI 真正进入企业的责任体系。

我们都常开玩笑说，如果 Copilot 写的代码引发了生产环境的 bug，最后背锅的一定不是 AI，只能是人类操作员被祭天。而这三板斧，基本做到了解决模型的幻觉问题和流程的安全问题。

三个实际案例

这里我用三个实证案例说话，尽量不讲神话。

案例 1：空客 A350 产能提升与多用例扩展

Palantir 与 Airbus 的合作材料里提到：双方从数据资产出发，支撑 A350 产量提升 33%，并扩展到供应链、排产、财务等 20+ 邻接用例。

案例 2：BP 石油十年合作与数字孪生 + 生成式 AI

媒体报道显示 BP 在与 Palantir 长期合作基础上签了新的 5 年协议，强调用大模型帮助工程师决策，同时提到数字孪生在北海、墨西哥湾、阿曼等资产上的应用，并明确提到要防范幻觉。

案例 3：多 ERP 融合到可运营优化

一家传统消费品牌，在短时间内把至少 7 套遗留 ERP 拉到统一环境，并在几天内用现成应用优化 COGS 与生产，带来“数千万美元级”的年化节省预期。

三个案例根植于三个完全不同的行业，共同特性都是极度碎片化环境下的全局决策协同问题，如果你还用传统的 ETL 产品，能解决么？

为什么其他 SaaS 公司做不到？

原因也很简单，就是 Palantir 的三道护城河：

数据脏且碎：工业与政企数据不是“结构化表格”，而是跨系统、跨格式、跨时间的拼图。Foundry 的价值更多在“把拼图变成可持续的资产”，而不是跑一次项目。
安全域与部署限制：很多场景根本上不了公有云，也不允许频繁联网更新。Apollo 这种跨云/本地/隔离网络的交付能力，是硬门槛。
从分析到执行缺一层控制面：BI、传统 SaaS 习惯停在“洞察”，企业要的是“带责任链的行动”。Ontology 的 actions/functions 以及 AIP 的工作流嵌入让它走得更深。

Palantir 的成功，是一种反硅谷式的结果

Palantir 的爆发，本质是其“反硅谷”商业哲学的必然结果。

在硅谷追求“规模化复制、轻资产运营、纯自动化 AI”的浪潮中，Palantir 坚持“定制化服务、重资产投入、人机协作”的逆向路径，构建了独特的竞争壁垒。

其“反硅谷”特征集中体现在三大核心选择上：

拒绝庞大销售团队，坚持 FDE 模式：硅谷 SaaS 公司依赖销售团队进行规模化获客，而 Palantir 的 FDE 既是技术工程师也是“嵌入式顾问”，深入客户现场解决实际问题。这种模式的核心优势是“用价值替代营销”——FDE 通过交付具体的业务成果（如降本 10 亿、效率提升 30%）获得客户信任，实现“单点突破+全域扩张”的获客逻辑。客户一旦采用 Palantir 的系统，转换成本极高（需重新构建 Ontology 与业务适配体系），形成天然的信任壁垒；

坚持“人机协作”，拒绝纯自动化 AI：硅谷科技公司沉迷于“全自动化 AI 替代人类”的叙事，而 Palantir 认为复杂决策必须依赖“人类专家+AI 辅助”的协同模式。其系统设计的核心是“增强人类决策能力”而非“替代人类”，这种模式精准匹配了政府与大企业的决策需求，因为在复杂场景下，“可解释、可控制”的人机协作比“黑箱式自动化”更可靠；

近 20 年沉淀后爆发，拒绝短期盈利焦虑：硅谷追求“成立 3-5 年上市盈利”的快节奏模式，而 Palantir 用近 20 年时间打磨技术架构与客户生态。前期深耕政府市场积累了处理复杂数据的能力，后期通过 Foundry 切入商业市场，再以 AIP 抓住 AI 浪潮，形成“技术-客户-场景”的认知闭环。

AI 应用落地的 Palantir 启示

启示 1：先修信任壁垒，再谈模型能力

企业 AI 的第一性原理是信任：数据可信、权限可控、审计可追。没有这三件套，再强的模型也只能在演示里“降维打击”。

落地动作（Step-by-step）：