魔幻出奇的Palantir公司

对于2B企业的说，如果走标准化SaaS交付，绕不开对Salesforce的系统性研究；如果是大型企业或复杂场景的大B市场，就无法回避对Palantir的深入理解。这是一家魔性十足的公司。在面向结果的价值交付时代，Palantir越发体现他的价值。今天就把自己看这家公司的一些笔记分享出来。内容也比较AI化，大家随心所欲读取就好。

魔幻公司的基本情况

• 成立年份： 2003 年

• 总部地点： 美国科罗拉多州丹佛

• 主要创始人： Peter Thiel（PayPal 联合创始人）、Alex Karp（现任首席执行官）等

• 上市信息： 于 2020 年在纽约证券交易所直接上市（股票代码：PLTR）

• 核心业务定位： 为复杂的组织机构提供“数据驱动决策操作系统”

• 公司规模：4300人左右

魔幻的财务数据：超高人效比

魔幻的财务数据：不可思议的P/S和P/E

魔幻的财务数据：政府是基本盘，商业是增长点

魔幻独特的商业模式:面向超大客户的产品+服务

Palantir 最近一年展现出魔术般的增长，这主要归功于其独特的商业模式。它既不依赖于出售算力，也不侧重于模型本身，而是通过其 AIP（人工智能平台）在企业级应用中证明了强大的盈利能力。

Bootcamps（训练营）模式的效率

Palantir 的“训练营”模式是其快速商业转化的关键。它能够在短短几天内为客户开发出实际可用、迅速部署的 AI 应用，这种极高的效率让市场相信 Palantir 有潜力垄断企业级 AI 操作系统市场。

人效比放大与利润爆发

在 AIP 平台的加持下，Palantir 的人效比持续放大。尽管员工数量增长缓慢，但营收在 2025 年却加速增长。这种“边际成本极低”的软件商业模式，导致公司利润出现爆发式增长，市场因此愿意为这种“未来利润的确定性”支付高昂溢价。

魔幻的组织架构：全员皆为工程师

1.极简销售模式： 公司几乎不设独立的销售团队，主要依靠驻场工程师（FDE）的支持和产品本身的直接沟通来推动业务。

2.扁平化职级： 组织层级和头衔极少，角色划分不明确。除了少数总监职位外，所有员工的统一头衔都是“客户驻场工程师”（Forward Deployed Engineer）。

3.核心产品组织（Core Platform Organization） 是公司最核心、最稳定的部门，以 Gotham、Foundry、AIP 为核心产品，专注于底层架构、安全、权限管理、数据模型以及通用能力的持续演进。

魔幻的FDE交付组织:

核心特点：

1. 深度嵌入与核心参与：

• 长期驻场： 每个项目通常配备 2-6 名 FDE，长期、紧密地工作在客户的核心业务现场。

• 直接决策： FDE 不仅是技术实施者，更直接参与到客户真实决策系统的构建与运行中。

• 双重能力结构： FDE 内部细分为两种核心能力，可分离也可合并：

• • Echo（业务与决策）： 专注于业务上层，负责业务建模和决策逻辑设计，将模糊的业务挑战转化为可执行的分析、规则和流程，强调对业务的深刻理解和问题抽象能力。

  • Delta（平台与工程）： 专注于技术底层，负责数据接入、系统架构、性能优化、安全保障和平台建设，强调工程的稳定性和可复用性。

• 端到端价值责任制：

• • FDE 的职责不是完成阶段性任务，而是对系统是否能真正上线并持续创造业务价值负全责。

• 严格的平台化约束：

• • 所有交付工作必须基于 Palantir 统一的平台进行。

  • 前线从客户处获得的需求和经验会持续反哺到平台产品能力中，有效避免项目私有化。

• 动态、问题驱动型协作：

• • FDE 团队内部的角色分工和协作方式不是固定不变的，而是随着具体问题的变化和项目需求进行动态调整。

• 人才策略：高密度，低弹性：

• • 团队以高能力个体为基础，确保交付成果的确定性和质量。

  • 但这种高要求的人才策略也限制了组织规模化的速度和弹性。

  

   魔幻的平台性产品:

  

  产品名称	核心定位	主要客户	代表性竞品
  AIP	AI 操作平台：用自然语言指挥数据，直接触发业务执行。基本上是AI APP的开发平台。	商业与政府 (增长核心)	Microsoft Copilot, Google Vertex AI
  Ontology	语义翻译层：连接数据与AI的桥梁，让机器读懂业务含义。	(核心组件，通用)	Neo4j (知识图谱),DataWalk, Databricks Data Intelligence Platform
  Foundry	商业操作系统：整合企业内部孤岛数据，用于优化运营。	大型商业企业	Databricks, Snowflake
  Gotham	政府情报系统：整合敏感与多源情报，用于作战指挥。	政府与军队	IBM i2, 政府自研系统
  Apollo	基础设施底座：自动化部署管理，确保软件能在任何环境运行。	复杂环境组织	Kubernetes, AWS Outpo

  
  

  详细梳理一下他们的产品

  Palantir公司之AIP

  • 核心功能： 专注于AI应用的开发、业务逻辑的编排与自动化实现。

  • 平台定位： 类似于Cozy、Dify或ModelScope等AI应用开发与部署平台。

  

  它还附带了LangFuze/LangSmith的评估和调试功能，并提供了相应的SDK。

  

  Foundry 的核心能力：数据驱动的业务编排

  1. 企业数据加工处理： 对企业数据进行深度加工和处理。

  2. 业务逻辑构建： 支持构建复杂的业务逻辑。

  3. 业务领域复用： 能够跨业务领域复用数据处理和逻辑。

  4. 操作与实体抽象： 将“数据 + 业务逻辑 + 动作”相结合，并通过 Ontology（本体）将抽象的业务实体沉淀到底层

  

  

  模型神奇的Ontology（本体论）：

  
  

  Ontology（本体论）逻辑上这是一个知识图谱和预置领域知识的事情。概念上将它是对抽象业务概念的定义。而从更具魔幻色彩的角度来看，它远不止一个数据目录。它是一个语义层，能够将企业所有的原始数据、业务逻辑和操作行为，映射成现实世界的“数字孪生”，从而构成企业“决策操作系统”的核心。

  
  

  为顺应RAG（检索增强生成）热潮，Palantir独创性地提出了OAG（本体增强生成）概念。这意在强调其AIP（人工智能平台）的优势：它不仅限于知识和数据的召回，更重要的是，它能将企业私有数据（Data）、内部系统工具（Logic）以及业务人员的交互反馈（Action）融入进来，对大模型能力进行全面增强，最终实现业务优化目标。

  
  

  Apollo：易于理解的跨云的DevOps平台。

  
  

  Palantir Apollo 是一个全面的DevOps解决方案，专注于软件部署管理和持续集成/持续交付（CI/CD）流程自动化。它旨在简化部署流程，支持在本地、云端和混合环境中实现功能的快速交付和稳定的性能。市场上与 Apollo 类似的选择包括 GitHub Actions、GitLab CI/CD、Jenkins、CircleCI 和 AWS CodePipeline 等。这些工具各具特色，提供不同程度的定制和集成能力，帮助组织自动化软件交付流程，提高可靠性和速度。

  
  

  我与AI的一些对话解读

  1. Palantir是否自研大模型？

  Palantir的策略是模型无关（Model-agnostic）。它不专注于开发自己的基础大模型（LLM），而是通过其人工智能平台（AIP）来集成、管理和优化各种现有商业和开源大模型。

  2. Palantir构建商业AI应用的重点技术目标

  消除幻觉： AIP将第三方LLM锚定在受治理的**本体（Ontology）**模型上。这确保了AI的推理基于企业的真实数据、逻辑和规则，从架构层面解决通用模型常见的“幻觉”问题。

  OAG（本体增强生成）： Palantir提出了区别于RAG（检索增强生成）的OAG概念。OAG旨在同时融合企业的私有数据、内部系统逻辑以及业务人员的交互反馈，以全面增强大模型能力。

  人在回路（HITL）： 即使采用最先进的大模型，Palantir仍坚持AI仅提供方案，最终执行权必须由人类掌握，并生成完整的操作数字记录以供审计。

  3. Palantir项目交付中是否涉及外包？

  是的。根据2024年财报，Palantir有大约5000万美元的外包费用，这大致相当于200至300名技术人员的薪资投入。

  
  

  4. Palantir在商业上如何与SAP,Salesforce进行竞争? 

  维度	Palantir (决策操作系统)	Salesforce / SAP (业务系统)
  形象比喻	指挥部： 告诉你要做什么	记账本： 记录发生了什么
  核心功能	整合所有数据，下达决策指令	生产特定数据（销售、财务等）
  落地速度	极快： 5天看到实际效果	缓慢： 实施通常耗时数年,依赖咨询公司
  AI 表现	实干派： 直接驱动业务行动	助手派： 辅助文字汇总和填表
  竞争关系	在它们之上： 把它当成数据源	在基础层： 被 Palantir 整合

  Palantir如何与Databricks, Snowflake进行竞争? 

  维度	Palantir (Foundry/AIP)	Databricks (Lakehouse)	Snowflake (Data Cloud)
  核心定位	决策操作系统：关注数据如何被“理解和操作”,。	开放湖仓一体：关注大规模数据处理与模型训练,。	AI 数据云：关注云原生数仓、BI 报表与共享,。
  技术核心	本体论 (Ontology)：构建业务数字孪生语义层,。	Spark/Delta Lake：代码优先，深度整合开源生态,。	多集群共享架构：极致易用，存算分离,。
  目标用户	业务运营人员、分析师、决策者,。	数据科学家、数据工程师,。	数据分析师、SQL 用户、BI 团队,。
  数据治理	PBAC：基于“目的”和血缘的主动防御,。	Unity Catalog：集中式元数据与数据权限管理,。	精细化的 RBAC（基于角色）与安全共享。
  商业模式	少而精：500-800+ 客户，但单客价值极高。	规模化：数万家客户，技术驱动型组织首选,。	低门槛：数万家客户，按需付费，易于维护

  5.Palantir的核心竞争优势分析

  1. 卓越的复杂数据整合能力： 能够将分散在不同系统、拥有不同权限、格式各异的数据进行统一建模和互联，彻底解决企业或组织面临的“数据孤岛”和“数据不可用”问题。
     
     

  2. 闭环的决策支持产品： 提供的不是简单的分析工具或报表软件，而是直接嵌入业务流程的决策级产品，能够支持“从数据洞察 → 做出判断 → 采取行动”的完整闭环决策链条。
     
     

  3. 深厚的行业经验积累： 在政府、军工、能源、制造等高复杂度和高专业要求的领域，积累了大量可复用的行业方法论和系统设计经验。
     
     

  4. 极高的客户粘性与锁定效应： 一旦系统部署落地，即成为客户业务的核心基础设施，由此带来的高迁移成本、长合同周期以及高续约率，形成了强大的客户锁定效应。

  6. Palantir核心挑战

  1. 规模化和高增长困难

  • 重服务模式： 项目定制、实施周期长，严重依赖工程师。

  • 增长受限： 模式更像“咨询+软件”，非标准SaaS，难以快速复制。

  • 隐性成本： 过度定制和数据治理投入高，难以衡量。

  2. 技术壁垒脆弱

  • 核心优势可替代： 主要依赖系统集成和工程经验。

  • 竞争激烈： 底层技术易被云厂商和开源工具替代，算法平台壁垒不坚固。

  3. 商业市场扩张受阻

  • 客户受限： 集中于政府、情报机构和少数超大型企业。

  • “超级大客户”瓶颈： 客户数量有限，面临云厂商、传统巨头和咨询公司的竞争。

  • 中小企业门槛高： 产品昂贵复杂，难以被中小企业和标准化市场接受。

  4. 伦理道德与品牌压力

  • “监控技术”负面标签： 深度绑定军事、情报、执法领域，面临隐私合规和品牌声誉风险。

  • 限制全球化： 负面标签阻碍全球扩张和部分客户合作。

  结束语

  Palantir不是你熟悉的穿着卫衣、卖着标准化云服务的硅谷AI公司，也不是西装革履、按人头收咨询费的传统巨头。它更像是一个由哲学家定义世界观的业务结果导向型平台，专注于地球上最复杂、最关键的业务场景。它的价值不在于提供了多少代码或模型，而在于能够整合所有数据、给出清晰的决策指令，并对结果负责。在充满不确定性的商业世界中，你愿意为那份“被告知该做什么”的确定性，付出多少溢价。这很务实，也很……生意。