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，是一家深耕于大數據分析與人工智能領域的知名科技公司。它以卓越的數據整合與智能分析能力為核心，為政府及大型企業提供高端軟件平臺，助力客戶從復雜、海量的數據中挖掘關鍵洞察，賦能戰略與運營決策。其客戶范圍廣泛，覆蓋國防、公共安全、金融、醫療等多個關鍵行業。許多人初識Palantir，正是源于其在反恐行動中的里程碑式應用——在追捕本·拉登的行動中，Palantir的軟件通過分析衛星圖像等多元數據，識別出山區中一處廢棄房屋旁出現人為活動痕跡（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鍵情報支持。如今，Palantir已被廣泛視為AI與大數椐領域的領軍企業，尤其擅長應對高度復雜、跨源異構的數據挑戰，在幫助企業實現智能化轉型方面具備顯著優勢。

1)商業模式：雙維度價值創作模型

2.png

Palantir的崛起，始于發現一個巨大的“價值真空”。在日益復雜的世界中，標準軟件顯得力不從心，而天價咨詢又難以規模化。Palantir敏銳地捕捉到這一矛盾，其商業模式本質可定義為 駕馭復雜性的能力與 個性化價值的交付的乘積。這一定位使其超越了傳統競爭，成為一種解決棘手難題的“新物種”。其商業模式的本質用混沌創新理論可以概括為：復雜性駕馭 × 價值個性化 = 定制化復雜系統解決方案。

3.png

2)競爭策略：構筑三大護城河

Palantir 的護城河并非單一優勢，而是由技術、數據、品牌、模式四大要素交織構成的立體化、自增強體系。其商業模式常被類比為 “微軟（技術）+麥肯錫（咨詢）”的結合體 ，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建起深厚的護城河，使其在復雜系統解決方案領域占據獨特優勢：

? 技術護城河：基于本體論的數據整合能力

Palantir 的核心技術優勢在于其以“本體論”為基礎的數據整合平臺。與僅處理結構化數據的傳統工具不同，Palantir 構建的是企業的“數字孿生”，精準映射現實世界中的實體、關系與業務流程。例如，某化工企業并購后陷入數據混亂，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據邏輯，實現業務貫通。

這一技術架構帶來三重壁壘：

• 深度集成：與客戶核心業務流程高度融合；
• 高轉換成本：本體模型難以遷移，替換供應商代價巨大；
• 價值累積效應：隨著數據與業務邏輯的持續沉淀，系統價值不斷增強。

? 服務護城河：前線部署工程師模式（FDE）

Forward Deployed Engineers 是 Palantir 實現深度定制與服務交付的關鍵機制。該模式要求頂尖軟件工程師常駐客戶現場，不僅解決技術問題，更深入理解業務場景，實現從需求對接到產品迭代的閉環。FDE 模式創造四重價值：

• 需求洞察：工程師深入業務一線，精準把握真實痛點；
• 敏捷響應：現場反饋直接驅動產品快速優化，成為“新技術的試驗場”；
• 知識復用：跨行業、跨客戶的經驗持續沉淀為可復用的解決方案；
• 深度綁定：與客戶建立戰略級信任關系，超越傳統甲乙方合作。

? 規模化支撐：Apollo 持續交付平臺

Apollo 平臺是 Palantir 從項目制服務轉向規模化軟件產品的技術基石。它實現了在高安全性、隔離環境中的自動化部署與運維，使 Palantir 能同時服務于政府機密機構與大型商業客戶，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在市場中占據了一個極為獨特的生態位，其真正的競爭對象往往并非其他技術公司，而是客戶內部的“自建”解決方案。這種定位使其成功規避了與主流廠商的直接價格戰，轉而以“外部賦能者”的身份，提供內部團隊難以自行構建的高度復雜系統。與傳統企業軟件相比，Palantir并非提供標準化的“開箱即用”產品，而是交付深度契合業務流程的定制化解決方案；與傳統咨詢服務業（如埃森哲、麥肯錫）相比，它并非依賴昂貴人力的外包服務，而是以其軟件平臺為核心的技術驅動型咨詢，實現了服務的產品化與可擴展性；與提供通用計算資源的云計算平臺（如AWS、Azure）相比，它并非底層基礎設施，而是構建于云之上的專業性分析與決策平臺，直接面向業務決策；與大多數專注于模型算法的AI公司相比，Palantir并非單純的算法提供商，而是提供從數據融合、分析到行動建議的端到端決策支持系統。

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

2. Palantir 產品

1)邏輯產品架構

從產品邏輯架構來看，Palantir 搭建了其以本體（Ontology）為核心的中樞層，向上支持 AI 應用，下面則依賴基礎數據、AI、工作流等服務，在下面則是管理、交付、安全的基礎模塊。其核心能力主要是通過AIP來構建，并支持上面的業務平臺（Foundry、Gotham）。

4.png

2)主要產品說明

? 面向商業客戶：Foundry 平臺

Palantir Gotham 平臺最初為美國情報社區開發，旨在通過整合與分析多源異構數據，提升國家安全與反恐行動的決策效率。該平臺能夠將衛星影像、通信記錄、人力情報等海量數據進行深度融合，幫助分析師從看似無關的信息中發現潛在威脅、識別隱蔽模式與關聯關系。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鍵任務中發揮核心作用。例如，該系統已深度集成于美軍“TITAN”智能作戰項目中，為指揮端與前線單位提供統一的可視化作戰平臺，支持實時協同與態勢感知，展現出強大的戰場賦能能力

? 面向政府客戶：Gotham 平臺

Palantir Foundry 是面向企業級客戶的一體化數據集成與智能決策平臺，其核心目標是通過打破企業內部數據孤島，構建完整的業務“數字學生”，助力企業實現數據驅動的運營優化。該平臺能夠將生產、供應鏈、財務、銷售等多源系統數據統一接入、清洗、建模，并借助可視化分析、機器學習與低代碼工具，幫助企業高效進行資源調配、成本控制和效率提升。Foundry 已廣泛應用于金融、能源、醫療等行業，典型案例如為空客 A350 項目構建全球供應鏈與生產數字孿生系統，成功提升飛機產量 33%，體現出其在復雜業務場景中實現規模化價值的能力。

? Apollo平臺：底層技術底座

作為Gotham和Foundry的底層技術基座，Apollo是一個軟件持續部署與管理平臺 。其核心價值在于確保Palantir的軟件能夠在任何環境下（包括公有云、私有云、本地服務器甚至斷網的戰術邊緣環境）穩定運行、無縫更新和統一管理。Apollo通過單一平臺管理所有軟件的持續維護和更新，是Palantir實現產品化和規模化交付的關鍵，支持動態實時數據分析。

? AIP：業務增長引擎

AIP 作為驅動當前業績增長的核心引擎，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時代的開發與執行環境，包含AIP Assist（界面聊天助手）、AIP Logic（無代碼開發環境）和AIP Agent Studio（快速創建智能代理）等核心模塊。AIP的推出極大加速了Palantir的商業化進程，尤其在美國市場，其商業收入增長率因此大幅提升。

5.png

3. 強大的本體-Ontology

Palantir 最令人稱道的就是其核心本體論，下面來談談。

1)什么是本體及本體論

在數據與軟件工程領域，“本體論”是一套用于系統性地定義和組織知識的框架。它不處理數據本身，而是構建一個獨立的語義層，為雜亂的數據賦予統一的業務含義，從而在復雜的組織內建立起一套關于“事物是什么”以及“事物如何關聯”的共同語言。

“本體”就是這個語義層的核心構成，可以理解為一份精確定義的“業務詞典”和“關系圖譜”。它主要由以下要素構成：

• 對象類別：代表業務中核心的“名詞”或“實體”，如“客戶”、“訂單”、“產品”、“供應商”。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。
• 關系：定義不同對象類別之間如何相互關聯的“動詞”，如“客戶” “購買” “產品”，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。映射是將原始數據（如數據庫里的一行記錄“客戶ID: 123”）被映射到本體中對應的“對象類別”（“客戶”），從而創建一個該對象的實例。數據字段則對應到該實例的屬性。賦能則是一旦數據被映射為有業務意義的對象實例，上層的業務系統、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雜的數據源和技術細節。

6.png

本體論為數據生態系統中的所有參與者建立了一套共同的語言。 通過這種方式，它統一了各類異構數據源與系統，促成了協同合作和依賴型工作流的構建。本體論對語義進行標準化，并定義了一系列“有意義的類別”，供用戶在實現個人或組織目標時加以利用。對象類別（例如：人員、設施、賬戶、交易、產品、物料、供應商等）不再只是電子表格中的一行行數據，而是任務本身的“語言”。

當相關數據被映射到抽象的“對象類別”中時，數據操作系統的用戶就能夠自然地理解這些底層對象的意義與作用。這使得應用程序和工作流可以以“面向本體”的方式開發，所需代碼量和定制開發的工作大大減少。應用程序因此不再只是處理數據的工具，而是成為一種交互式的界面，使用戶能夠主動推動業務目標的實現。

2)本體論的核心優勢

本體論在數據與應用之間扮演著核心紐帶角色。在一個成熟的本體體系下，數據集成不再是對接雜亂的數據源，而是將原始數據映射到已定義的本體對象上；應用開發也不再直接操作底層數據表，轉而構建用戶與業務對象之間的交互界面。為進一步確保系統一致性，通用業務邏輯（如權限控制、數據篩選規則、跨系統交互邏輯等）可直接嵌入本體層，實現跨應用的統一行為。

這一機制有效解決了“每個應用獨立理解數據”所帶來的映射碎片化問題。數據科學家無需為每個新需求重復構建數據管道，應用開發者也能直接基于有業務意義的對象進行開發，從而將團隊精力聚焦于更具價值的分析、建模與功能創新，同時顯著降低系統整體的運維復雜度。具體優勢如下：

• 統一語義，打破孤島：為全組織提供一致無歧義的數據定義，從根本上解決數據孤島問題。
• 實現“面向對象”的業務開發：應用程序可以直接基于“客戶”、“訂單”這些業務對象進行開發，而無需處理復雜的數據整合邏輯，極大提升開發效率并降低代碼量。
• 分離“數據”與“應用”：數據架構（本體）保持相對穩定，而應用程序可以隨業務需求靈活變化，增強了系統的適應性和可維護性。
• 嵌入標準化業務邏輯：通用的業務規則（如權限控制、計算邏輯）可以嵌入本體中，確保跨應用的一致性。

本體論可視為一份精密的“數據語義地圖”，它使散亂的數據能夠與現實世界的業務邏輯建立清晰的對應關系。從本質上看，它是將企業的業務運作“編譯”為機器可理解的邏輯框架——業務邏輯如同企業的源代碼，而本體論則負責將其轉化為可執行的數字結構。這一過程實現了從原始數據到統一語義的升華，將來自不同平臺的數據掛接至同一語義層。更重要的是，本體論并非靜態的概念圖譜，而是承載企業運行邏輯的動態框架，支持業務規則與關系的實際執行。在此基礎上，它更成為AI與人類協作的共同語言，為人工智能提供理解業務、參與決策的智能底座，從而打通從數據到業務價值的最后一公里。

3)Palantir 中的本體

7.png

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

8.png

本體論構建的核心步驟始于對業務實體的抽象定義：首先需明確實體類型，例如在航空領域中將機場、航班、航線、航空器、延誤等概念定義為不同的對象類型，而數據表中每一行具體記錄則對應該類型的一個實例。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，例如更換航班的執行飛機、調整預警事件的嚴重等級等，從而在數據層面實現對業務動作的映射與管理。

4)AI/大模型與本體

大語言模型（LLM）的效果取決于輸入的數據是否準確、有條理（也就是說數據的質量），單純部署LLM并不能發揮潛力，Palantir的Ontology是這個關鍵的數據橋梁，它可以在數據輸入大語言模型前，將數據清理、整理，再輸入LLM，使LLM在一個強大、受控的數據生態系統中運行，輸出有意義的、上下文豐富的見解 Palantir已幫助組織進行復雜數據管理，尤其在國防、金融、醫療和供應鏈等關鍵領域。隨AI激增，市場對管理非結構化數據（混亂的數據）的系統需求不斷上升，Palantir通過將AI與核心業務流程結合，讓AI模型在實際操作中產生真正的價值，Palantir的Ontology是這個領域的核心技術。

本體論告訴我們，未來企業的競爭力不是有沒有AI、不是有沒有數據，而是能不能把企業業務編譯為代碼，讓數據與業務邏輯綁定。本體論是橋梁，它讓數據變成知識，AI變成助手，企業變成智能體。