前段时间，我们被Databircs100亿美元融资和600亿美元的估值所震撼。事实上，有另外一家大数据公司比Databircs更加成功，那就是市值超过1800亿美元的Palantir。
Palantir股价走势 数据来源：同花顺
而且，在营收和利润方面，Palantir也非常优秀。
Palantir营收情况 数据来源：同花顺
Palantir净利润情况 数据来源：同花顺
Palantir净利率情况 数据来源：同花顺
在全球大数据公司中，Palantir不是最知名的，但一定是最具争议的。它被称为“数据猎手”，帮助情报机构在庞杂的数据迷雾中追踪恐怖分子；也被称为“战争策划者”，在现代数字战场上扮演着关键角色。从帮助美国政府防止恐怖袭击，到为企业优化全球供应链，这家公司的业务横跨战争与和平。
Palantir从来不是一个寻常的大数据公司，它不像Snowflake那样以灵活著称，也不像Databricks那样专注技术的普及化。相反，它选择了另一条路：在高风险、高复杂度的场景中提供高价值的解决方案，用深度服务换取强客户黏性。
但这样的策略也让它充满矛盾。它是美国情报界的“秘密武器”，却被诟病为太过依赖政府客户；它的技术能力备受称赞，却也因高昂的服务成本让很多企业客户望而却步。Palantir的成功是偶然，还是必然？它的困境是宿命，还是自我选择？这不仅是一个公司的问题，也折射出全球大数据产业发展的深层逻辑。
接下来，我们将回溯Palantir的发展历程，聚焦它在云化和AI的战略得失，并最终探索其对中国大数据公司的启示。
从反恐利器到数据巨头的三次蜕变
回顾Palantir的发展历程，其经历了三次关键的“蜕变”。
1. 2003-2010：为情报服务而生的“数据武器”
2003年，Palantir诞生于一个对数据分析充满迫切需求的时代。9/11事件后，美国情报界面临前所未有的挑战——海量的非结构化数据无法整合，分散的信息无法连接，隐藏在迷雾中的威胁无法挖掘。情报机构不是缺数据，而是缺一种有效利用数据的武器。
Palantir的创始人Peter Thiel和Alex Karp，敏锐地捕捉到这一痛点。他们利用从PayPal反欺诈技术中获得的经验，开发了一种能够将分散数据整合、分析的工具——Palantir Gotham。这套系统通过数据索引、图分析等核心技术，帮助情报人员揭示隐藏在数据网络中的潜在威胁。
左-Peter Thiel
一个标志性案例是Palantir在反恐中的应用：通过分析通联数据、资金流向以及通信记录，Palantir的技术协助情报人员追踪了一起复杂的跨国恐怖网络。这是传统人工分析难以完成的任务，Palantir由此被视为“数据猎手”。
而与CIA的绑定则是公司早期发展的转折点，在CIA风投部门In-Q-Tel的支持下，Palantir迅速成为政府情报系统的核心工具。从CIA、FBI到国防部，Palantir不仅仅提供技术支持，更深入嵌入这些机构的运作中。它用技术重塑了情报工作的流程。
但问题也在早期显现：过于依赖政府客户，让Palantir从一开始就被打上了“政府公司”的标签。这在后续商业化扩展中，成为一种看不见的束缚。
Palantir收入结构拆解 数据来源：同花顺
Palantir收入的业务分布 数据来源：同花顺
2. 2011-2019：商业化扩展的漫长突围
2011年，Palantir推出了专为企业设计的Foundry平台，标志着其从政府向商业市场扩展的第一次尝试。Foundry的定位很明确：帮助企业整合和分析分散的数据，提升运营效率。
但转型之路，却并不顺利。
在企业市场，Palantir试图复制其在政府中的成功模式：通过深度定制化服务解决客户的痛点。然而，这种模式在企业环境中并不完全奏效。以BP和空中客车为例，尽管它们通过Foundry优化了供应链和生产流程，但Palantir高昂的定制成本和繁琐的实施流程，限制了其在更多企业中的推广。
Palantir的“重服务”模式是把双刃剑：一方面，它让客户黏性极高，尤其是在高价值行业（如能源和制造业）。但另一方面，这种模式极大地拖累了公司的扩展速度。客户必须投入大量资源适应Palantir的系统，而Palantir的技术团队则需要深度介入每一个项目。这让它与以“轻量化”著称的Snowflake和Databricks形成鲜明对比。
尽管如此，Palantir还是取得了一些里程碑式的成果。例如：
在金融领域，协助银行检测反洗钱行为，揭示隐藏的资金流动网络；
在能源行业，帮助BP预测设备故障，从而避免高昂的停产损失；
在制造业，帮助空中客车优化零部件供应链。
这一时期，Palantir展现了其在复杂、高价值场景中的独特能力，但也因此错失了快速扩张的市场机遇。
3. 2020至今：从上市到全球化的试炼
2020年，Palantir迎来了重要的里程碑——成功上市，市值一度突破500亿美元。上市为公司带来了资本，但也将其推到了更高的公众视野下。
上市后的Palantir加速了全球化布局，尤其在欧洲市场表现亮眼。例如：英国NHS使用Palantir平台优化疫苗分发；多个欧洲国家在疫情期间依赖Palantir进行数据监控。
Palantir收入的区域分布 数据来源：同花顺
然而，困局依旧存在：企业市场，Palantir面对来自Snowflake和Databricks的激烈竞争，尤其是后者在灵活性和价格上的优势，让Palantir处于劣势。
Palantir的故事，到这一阶段开始显得更加复杂。纵观Palantir的发展历程与业务体系，有两件事情对其发展产生重要影响，一个是云，另一个是AI。
云化转型：迟到的战略，复杂的执行
当全球大数据行业纷纷拥抱云计算，走向轻量化、规模化时，Palantir却选择了另一条充满矛盾的道路。它的云化转型并非主动迎接趋势，而更像是被时代潮流推着走。
作为一家以深度定制化著称的大数据公司，Palantir起初倚重本地部署的业务模式，依靠为政府和高价值行业提供复杂的系统解决方案，建立起其大数据领域的地位。然而，这种模式也带来了沉重的历史包袱，让其云化之路步履维艰。
● 迟来的转型：重服务模式的“双刃剑”
Palantir并非没有看到云计算的机会，但它更愿意守住自己的“护城河”。它的Gotham和Foundry平台在本地部署模式下表现优异，尤其在政府和国防领域，凭借强大的数据整合和分析能力，帮助客户在反恐、国防情报、能源管理等高敏感场景中实现了跨越式的效率提升。对数据高度敏感的客户群体更愿意信任这种部署方式，因为这可以确保数据完全掌控在自己手中，避免云端存储可能带来的安全隐患。
然而，重服务模式也意味着高昂的成本和复杂的实施过程。Palantir的产品需要与客户系统深度集成，这不仅对客户提出了苛刻的资源要求，也使得Palantir的扩展性和灵活性大大受限。
当Snowflake和Databricks凭借云原生架构迅速崛起，以低门槛和按需付费模式席卷中小企业市场时，Palantir显得既昂贵又笨重。
2020年，Palantir终于宣布加速云化转型。这场转型，既是一场主动选择，也是一场迫不得已的赌局。如果说Snowflake和Databricks是云计算时代的弄潮儿，Palantir更像是被浪潮裹挟的迟到者。
● 从本地到云端：技术与历史的拉扯
Palantir的云化，是一次对技术架构的全面重塑。Gotham和Foundry这两大核心平台，从本地部署为中心的设计开始向云端适配，但它并未完全抛弃传统架构，而是选择了一种折衷的混合云模式。
这种模式虽然能够满足对安全性要求极高的政府和军工客户，但也限制了其在云端场景的灵活性和扩展性。
混合云的选择看似合理，但背后暴露的是Palantir对核心客户依赖的顽疾。在政府客户中，Palantir是不可或缺的技术伙伴，从疫情期间为英国NHS打造疫苗分发系统，到协助美国国防部整合全球情报，Palantir用技术证明了自己的价值。但这种深度绑定，也让其无法像Snowflake那样，以标准化云服务快速占领广泛市场。
即便在云化后，Palantir仍然保留了大量的定制化功能。这种模式的好处是，它可以为客户提供完全贴合需求的解决方案，但缺点则是高昂的实施成本和技术复杂性让许多潜在客户望而却步。Palantir似乎试图通过云计算降低技术门槛，但实际上，这种“夹缝式”的策略反而让其陷入进退维谷的困境。
● 市场焦虑：错失云原生红利的代价
Palantir的云化进程，不仅面临技术和历史包袱的掣肘，还要承受市场竞争的巨大压力。在云计算的浪潮中，Snowflake和Databricks凭借云原生架构已经抢占了大量市场份额。它们的成功在于对客户需求的精准把握：按需付费的灵活性、简单易用的操作流程，以及对中小企业和大企业同样友好的服务模式。
反观Palantir，按合同定价的高门槛依然是其商业模式的桎梏。Foundry云平台虽然支持SaaS模式，但其核心客户仍然局限于高价值行业（如能源、制造、金融），而无法覆盖更广泛的市场。尤其是中小企业市场，Palantir的价格策略和复杂性几乎注定它只能望而却步。
此外，云服务需要快速的扩展能力，而Palantir的重服务模式让其扩展效率显得迟缓。相比之下，Snowflake可以在几分钟内完成客户部署，而Palantir却需要耗费数周甚至数月的时间进行深度定制。
云计算的核心价值在于“轻量化”和“标准化”，但Palantir显然未能完全适应这一逻辑。
● 云化成败的另一面：高价值场景的深耕
尽管在云原生技术上表现迟缓，Palantir仍然展现了它在高价值场景中的独特竞争力。在国防、政府和能源等行业，Palantir的深度定制化服务依然不可替代。
例如，Foundry在供应链管理中的实时数据分析能力，帮助BP显著降低了运营成本；Gotham在疫情期间的快速响应能力，为多个国家的公共卫生部门提供了关键支持。
这种深耕高价值场景的策略，让Palantir得以在高端市场上维持竞争力。但这种模式的局限也很明显——高价值场景本身意味着市场容量有限，而云服务的竞争又在快速向中低端市场下沉。Palantir如果不能找到突破高定价模式的办法，很可能在未来的市场竞争中被进一步边缘化。
Palantir的云化不是主动选择的增长路径，而是应对市场变化的被迫之举。这家曾经在本地部署模式下独占鳌头的公司，如今不得不在云计算的规则中寻找自己的位置。
AI一直是Palantir的一张王牌
如果说云计算是Palantir为了适应市场而被迫转型的一步棋，那么AI则是它主动选择的未来赌注。作为一家以数据整合和分析见长的大数据公司，Palantir在AI领域的布局早已开始。
从最初为情报机构提供图分析能力，到为企业客户提供预测性分析和自动化决策支持，AI贯穿了Palantir的核心产品逻辑。然而，AI领域的竞争比云计算更激烈，Palantir的“野心”和“现实”之间的矛盾，也让它的AI故事充满了张力。
● AI的早期尝试：从反恐到预测分析
Palantir在AI上的探索，可以追溯到它成立之初服务情报机构的阶段。其核心平台Gotham以强大的图分析技术闻名，通过整合和关联情报数据，协助客户识别复杂关系网络中的潜在威胁。这种能力让Gotham成为情报界不可或缺的工具，也让Palantir积累了早期的AI经验。
但在那个阶段，AI的角色更像是“增强工具”而非“智能引擎”。Palantir通过数据索引和可视化，帮助客户更快发现隐藏的信息，但这些信息的解释和决策，仍然依赖于人类。随着机器学习技术的发展，Palantir意识到，AI的潜力不仅在于辅助分析，更在于实现“主动决策”。
2015年，Palantir推出了机器学习工具包（MLTK），标志着其在AI领域迈出了第一步。MLTK试图通过对历史数据的训练，帮助客户预测未来的趋势和风险。这一技术最初在反恐和金融反欺诈领域应用，但很快也扩展到企业客户的供应链预测、风险管理等场景。
尽管MLTK是一个重要的技术创新，但它的局限性也很快显现：工具过于复杂，要求客户具备较高的AI知识储备和技术能力。这让很多企业客户对其“敬而远之”，AI的潜力并未得到充分释放。
● AI的深度应用：安全与云端的结合
2018年，Palantir通过收购安全自动化公司Phantom，开始将AI能力扩展到更广泛的领域。Phantom的技术让Palantir在网络安全领域取得突破：一旦检测到异常行为或潜在攻击，系统能够通过AI自动触发响应流程，减少人力干预。这种自动化安全响应技术，让Palantir的AI能力从“预测”进一步迈向了“主动行动”。
这一节点，AI成为了Palantir的重要技术支柱。无论是在情报分析还是企业服务中，AI的深度应用都开始渗透到核心业务。比如：
网络安全：AI通过实时分析日志和通信数据，检测复杂的攻击模式，并自动部署防御策略。
供应链优化：在Foundry平台上，AI模型能够根据历史数据和实时信息，预测供应链中的潜在瓶颈，帮助企业提前采取行动。
2019年，Palantir进一步加码AI，斥资12亿美元收购实时云监控公司SignalFx。这一收购标志着Palantir正式将AI与云端监控结合，试图在云原生架构中实现更高效的异常检测和实时决策。SignalFx的技术使得Palantir能够在分布式系统中实现毫秒级的响应能力，这种能力被广泛应用于金融、高科技和能源领域。
然而，这一系列动作虽然显示了Palantir在AI领域的决心，但也让公司面临越来越大的压力。高昂的收购成本和整合过程，不仅加重了财务负担，也让Palantir的AI布局显得过于复杂，客户的学习曲线难以降低。
● AI的全面集成：从数据分析到智能决策
2020年，Palantir将AI能力全面集成到其两大核心平台Gotham和Foundry中，试图为客户提供一站式的智能化数据分析体验。
在Gotham中：AI模型被用来处理更复杂的情报任务。例如，在反恐场景中，AI可以通过图分析和机器学习，预测目标人物的下一步行动，为情报部门提供更精准的决策支持。
在Foundry中：AI能力被广泛应用于企业客户的运营优化。通过分析供应链、设备传感器和市场动态，Foundry能够生成智能化建议，帮助企业优化资源配置、预测市场需求。
Palantir的AI布局并不仅仅停留在单一功能，而是试图为客户提供从数据采集、整合到分析和决策的完整解决方案。这种“端到端”的设计，使得Palantir在高价值场景中具备无可替代的竞争力。
然而，全面集成AI的同时，也让Palantir的产品变得更加复杂。尤其是Foundry平台，高昂的实施成本和难以掌握的技术门槛，成为其推广过程中的主要障碍。很多企业客户对AI的价值持怀疑态度，尤其是在经济压力下，高昂的AI功能费用让他们选择更简单、更便宜的替代方案。
● 押注生成式AI，开启下一轮竞赛
Palantir在生成式AI领域的布局，是其近年来技术转型和市场扩展的重要一步，体现了这家公司从“数据整合工具”向“智能决策平台”的野心。
生成式AI以OpenAI的ChatGPT为代表，正在改变各行业的数据使用逻辑。从传统的数据分析，到实时洞察，再到预测和生成，企业对数据智能化的需求正在快速升级。Palantir敏锐地捕捉到这一趋势，并以其Foundry和Gotham平台为核心，深度整合生成式AI技术，推出了多项创新。
2023年，Palantir推出了AIP（Artificial Intelligence Platform），这一平台的核心是将生成式AI技术嵌入到客户的业务流程中，为政府、军工和企业客户提供实时分析、预测与智能化支持。
2024年，Palantir的人工智能平台（AIP）得到了广泛应用。AIP集成了大型语言模型（LLMs），为用户提供直观的工作空间，支持创建AI应用、动作和代理。其核心功能包括高效构建AI应用、持续改进AI驱动的工作流，以及通过Ontology SDK与企业运营快速结合。这些功能使得AIP在航空航天、汽车、能源、金融、政府安全、医疗等领域得到了成功应用，特别是在国防领域，提升了战场效率。
Palantir的优势在于其独特的“端到端数据整合能力”，生成式AI的有效性依赖于高质量、多源的数据，而Palantir早已通过其核心平台，帮助客户实现复杂数据的清洗、索引与整合，这为生成式AI的训练和部署提供了坚实的基础。
Palantir的生成式AI不仅停留在文本生成层面，还与图分析、机器学习深度结合。例如，通过在复杂情报网络中应用生成式AI，AIP可以快速生成行动建议，甚至预测对手的下一步行为。这种能力远超一般的文本生成应用，展示了Palantir在高复杂度场景中的独特竞争力。
应该说，Palantir近两年的股价呈现出爆发式增长，很重要的一个原因，就是其在AI尤其是生成式AI领域的押注，给了资本市场信心和想象空间。
当然，Palantir的生成式AI布局也并不是完美的，也面临挑战。其一是高昂的成本，尤其是在定制化服务中，客户需要投入大量资源来适配Palantir的AI解决方案。其二是竞争压力，Snowflake、Databricks等对手正在快速集成生成式AI能力，以更加轻量化和价格灵活的产品，蚕食Palantir的市场。其三是数据隐私问题，尤其是政府客户，对生成式AI在数据存储和使用上的敏感性提出了更高要求。
Palantir的生成式AI布局虽然起步晚于部分竞争者，但其深度定制化能力和在高价值场景中的专注，仍然为其奠定了独特优势。未来，Palantir能否解决扩展性不足和成本问题，将决定其在AI战场上的地位。如果能够找到“轻量化”的应用模式，并进一步降低客户的进入门槛，Palantir或许能够真正将生成式AI变为下一个增长引擎。
中国大数据玩家能学到什么？
Palantir的成功与困境，是全球大数据行业的一面镜子。作为一家在大数据、云计算和AI领域都扮演着重要角色的公司，Palantir凭借深度定制化的技术服务与独特的商业模式在高端市场中占据了一席之地。
对于中国的大数据公司而言，Palantir的经验是一个不可多得的研究样本。它不仅为我们提供了技术路线上的参考，也揭示了商业模式、客户拓展以及全球化布局中的关键决策点。以下将从几个核心维度分析Palantir对中国大数据产业的启示，并为国内企业发展提供策略建议。
1、技术创新：深耕核心能力，避免“工具化陷阱”
Palantir的核心优势在于其深度定制化的数据整合和分析能力，这种技术能力让它在高价值行业中具备不可替代的竞争力。从Gotham在情报分析中的图谱建模，到Foundry在供应链管理中的实时数据整合，Palantir的技术路线始终围绕客户的复杂需求展开。
中国大数据公司需要跳脱简单的数据存储与处理工具，深挖行业痛点，打造具有高门槛和不可替代性的技术能力。例如，在医疗、能源、金融等行业，开发定制化的智能数据解决方案，将帮助企业赢得更高的客户粘性。
Palantir从一开始就超越了单一功能工具的局限，而是通过端到端的解决方案服务客户。这一点值得国内企业警惕——那些无法实现全流程整合的“孤立工具”，将越来越难以满足企业客户的需求。
2、商业模式：从定制化到规模化的平衡
Palantir的成功在于为高价值客户提供了定制化解决方案，但其短板也显而易见：过于复杂的产品和高昂的定价模式，让它难以快速扩展中小企业市场。相比之下，Snowflake和Databricks等竞争对手凭借云原生架构和灵活的订阅模式，成功覆盖了更多客户。
Palantir坚持的高端定制化模式在短期内带来了高收益，但也使其错失了更广泛的客户群。中国企业在商业模式上应更加灵活，尤其针对中小企业市场，可以借鉴SaaS模式，通过按需付费或事件量计费降低使用门槛。
Palantir的平台复杂度过高，很多中小客户“用不起”。中国企业可以通过模块化设计，将复杂的大数据功能分解为多个独立模块，客户可根据自身需求灵活选择，实现“轻量化使用+可扩展性”的平衡。
国内大数据公司应尝试从高价值行业切入市场（如医疗、制造、政府等），积累技术和客户资源后，再向中端市场扩展，而不是一开始就试图以低价覆盖所有客户。
3、云化转型：如何规避转型中的阵痛
Palantir的云化转型迟缓，但最终通过混合云架构适配了其核心客户群体的需求。然而，这种折衷方案也让其在灵活性和扩展性上落后于云原生竞争者。
中国的大数据公司不能像Palantir一样在云化进程中犹豫不决，而是应该从技术架构上完全拥抱云原生。通过构建云原生架构，提升系统的弹性和扩展性，降低客户在云部署中的门槛。
在政府、金融和医疗等对数据安全要求极高的行业，混合云架构依然是一个重要选择。中国企业可以针对这些行业，开发本地部署与云服务兼容的混合解决方案，以满足安全性与灵活性的双重需求。
Palantir的重服务模式让其扩展效率严重受限，国内企业应以“快速部署、即开即用”为目标，优化技术适配流程，减少客户部署的复杂性。
4、AI落地：解决“昂贵”和“复杂”的困局
Palantir的AI能力无疑走在行业前列，但其高昂的实施成本和复杂的学习曲线，让AI功能的实际落地效果大打折扣。许多客户虽然认可AI的价值，却因成本和技术门槛望而却步。
国内企业在AI产品设计上，应优先考虑客户的实际技术能力，开发更易于上手的“傻瓜式”AI工具。例如，通过预置模型和自动化流程，降低企业客户在AI使用中的技术负担。
Palantir的成功得益于AI在实际场景中的深度应用。国内企业可以聚焦行业场景化需求（如智能化供应链、预测性维护等），将AI功能深度嵌入具体业务流程中，直接为客户创造价值，而不是只停留在功能展示上。
中国市场对成本异常敏感，尤其是中小企业客户。国内企业应结合AI功能的实际价值，制定更贴合市场的定价策略，例如按使用量计费或功能模块化收费，避免因高成本劝退潜在客户。
5、全球化布局：抓住本地化服务的独特机会
Palantir的全球化布局为其赢得了众多国际客户，但也显现出过度依赖欧美市场的局限性。相比之下，中国大数据公司有机会利用本地化服务优势，在全球市场中找到独特的增长路径。
中国市场的数据合规政策独具特色，国内大数据公司可以充分利用这一点，开发符合本地监管要求的差异化产品，赢得政府和本地企业客户。
中国企业可以通过与本地云服务商（如阿里云、华为云）、AI公司（如百度、商汤）以及传统行业巨头（如中石油、中车）合作，构建强大的行业生态。这种“生态化竞争”将是中国企业与国际巨头抗衡的重要策略。
相比欧美市场，中国大数据公司可以在东南亚、非洲等新兴市场找到更多机会。这些市场对本地化服务需求更高，竞争格局尚未完全固化，是中国企业实现弯道超车的关键。
6、整体战略：从行业深耕到大规模渗透
单一客户群体和重服务模式最终会限制公司的成长空间，对于中国大数据公司来说，战略的核心在于从行业深耕到规模化扩展的路径设计。
在高价值行业深耕技术能力，打造标杆案例的同时，通过模块化产品和灵活定价进入中小企业市场，实现市场的“双轮驱动”。
技术创新是核心，但必须与市场需求深度结合。国内企业在开发新技术时，需始终围绕“客户需求”进行产品设计，避免因技术与市场脱节导致创新失败。
Palantir的深度定制化服务虽有局限，但其构建的“全流程数据解决方案”值得国内企业学习。通过整合数据采集、存储、分析和决策，打造一体化数据生态，帮助客户实现数据价值最大化。
对于中国企业而言，机遇在于快速增长的本地市场和新兴市场，挑战则在于如何平衡技术深度与市场规模化扩展。未来的竞争，不仅是技术的较量，更是商业模式和全球布局的博弈。