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“美國國運股”Palantir,怎么靠AI Agent大漲3000億美元?

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本文來自微信公眾號:劃重點KeyPoints,作者:Helen,原文標題:《新一代超級科技巨頭誕生,Palantir怎么靠AI Agent大漲3000億美元?》,題圖來自:視覺中國(Palantir聯創、CEO亞歷克斯·卡普在2025年山谷論壇上發言)

當全球目光都聚焦在OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等明星AI公司時,真正靠大模型落地大規模盈利的,卻是一家相對不太知名的公司——Palantir。

你或許沒聽說過這家公司,但你一定知道它參與的兩項著名軍事行動:

一是通過分析海量數據與情報,協助美國軍方成功定位并擊斃了本·拉登。 二是在俄烏沖突中,烏克蘭軍隊利用Palantir的AI軟件,發動“蛛網行動”,無人機千里奔襲,摧毀了多架俄羅斯戰略轟炸機。

Palantir已連續多年實現盈利。從2023年初至今,股價更是飆升了15倍,市值高達3000億美元,超過老牌SaaS公司Salesforce,躋身美股科技市值前十,和微軟、蘋果、英偉達、特斯拉等科技巨頭并駕齊驅。

從情報界黑箱到華爾街寵兒,從最初選擇切入冷門的政企市場,到如今被視為“最具潛力的AI Agent公司”,Palantir憑什么能快速崛起?

一、Palantir到底是做什么的?

Palantir成立之初便帶有濃厚的反主流色彩。公司由PayPal聯合創始人彼得·蒂爾、Alex Karp(卡普)和另外三人于2003年創立,最初資金來自美國中央情報局(CIA)的風險投資部門In-Q-Tel。這筆早期的投資金額不大,卻為Palantir打開了進入國防行業的大門。

彼得·蒂爾本身就是硅谷異類,他公開批評美國政府福利計劃和硅谷盛行的政治正確,并全力支持特朗普競選。他運營公司時也刻意與主流保持距離。比如,Palantir將總部從硅谷遷至丹佛,遠離傳統科技公司聚集地和專注的領域。

Palantir目前的核心產品線包括Gotham、Foundry、Apollo和AIP,四者共同支撐了Palantir在數據分析和AI應用領域的能力。我們先來看前三條產品線:

1. Gotham

Gotham是Palantir的起點,主要面向政府和國防部門,提供軍事和情報分析服務。它通過將各類物理世界信息整合到一個應用中,極大提高了決策效率與質量。Gotham的客戶包括美國中央情報局(CIA)、聯邦調查局(FBI)、美國軍方以及北約。

Gotham的核心功能是整合來自多個數據源的信息,特別是看似無關的數據,以發現金融欺詐、預防恐怖襲擊或用于軍事行動。這些數據源可以包括衛星圖像、監控視頻、銀行對賬單、電子郵件、錄音、個人旅行記錄、交通罰單、醫療記錄等。通過交叉比對這些數據并發現異常,Gotham可以為客戶提供深入洞察、優化決策,并進行預警。

例如,在俄烏沖突中,Gotham被廣泛使用。指揮官只需輸入目標坐標,Gotham就會自動計算射擊的方位與距離,并將任務分配給最合適的武器。此外,Gotham還會統計戰斗結果,并利用數據反饋自我學習,不斷優化決策過程。

最著名的例子是,Gotham幫助美軍成功找到了本·拉登的藏身之地。通過構建一個全面的人物知識圖譜,結合監控的信使信息、巴基斯坦院落周圍的可疑跡象,比如異常的垃圾自燃、居民不外出等,最終確認了本·拉登的藏匿位置。

2. Foundry

Foundry是Palantir為大型企業客戶量身打造的產品,它的技術雖然與Gotham相似,但應用領域主要是商業場景。Foundry通過整合企業的大量數據,運用算法發現異?,F象,如財務欺詐、供應鏈效率低下等。

Foundry通過對企業分散的數據進行結構化處理,并應用數據本體論(Ontology),有效解決了數據孤島問題,使人工智能能夠深度應用于企業的工作流程。

據Palantir官網介紹,Foundry已被廣泛應用于多個行業,包括航空航天、石油和醫療等。例如,空中客車(Airbus)使用Foundry優化了航空航天制造流程,實現了25倍的投資回報率;英國石油公司(BP)利用Foundry優化了石油和天然氣的運營流程,節省了10億美元的成本;英國國家醫療服務體系(NHS)也曾嘗試使用Foundry進行數據管理。

3. Apollo

Apollo是Gotham和Foundry的部署與數據集成平臺,解決了數據安全和隱私保護的問題。

Apollo特別適用于高安全環境,支持在隔離系統中部署軟件。它能夠滿足軍方和國防領域對數據安全和合規性嚴格的要求,同時也能為商業企業提供類似的保障。

隨著軟件部署變得越來越復雜,Apollo為企業提供了一個集成通用功能并允許定制的軟件部署平臺,支持自動更新和版本管理,從而降低企業的運營成本,特別是對傳統企業客戶有很大吸引力。


二、2023年豪賭AI Agent

如果只有Gotham、Foundry和Apollo,Palantir充其量也只是一個能獲得政府合同的SaaS公司,增長潛力相對有限。真正讓Palantir起飛的是其于2023年推出的人工智能平臺——AIP(Artificial Intelligence Platform)。

AIP的核心是將大語言模型(LLM)集成到Palantir的私有操作網絡中,并無縫融合現有平臺工具,能夠直接為客戶的業務數據和流程提供服務。AIP支持來自OpenAI、Anthropic、Meta、Google、xAI等多個領先供應商的大語言模型,確保了平臺在模型選擇上的靈活性和領先性。

AIP不僅是一個大語言模型接口,它還可以通過一系列工具將大語言模型能力深度嵌入到企業工作流中。例如,AIP Assist作為聊天機器人和代碼輔助工具,幫助用戶導航平臺和生成代碼;AIP Logic提供無代碼的大語言模型功能,甚至可以直接編輯本體對象;AIP Agent Studio允許用戶創建交互式Agent以完成特定任務;而AIP Threads則用于實時分析。

這些工具的設計目標是將AI從單純的信息提供者,轉變為能夠直接執行任務的“行動者”。

AIP的核心優勢是在安全隔離、權限審計下調用大語言模型的能力。這對于政府和高度監管行業的客戶至關重要。Palantir在設計之初就充分考慮了這些客戶的需求,確保能夠處理金融數據、個人身份信息(PII)、受保護健康信息(PHI)以及機密政府數據,并符合法規要求,每次AI Agent的行動都能被追溯、審計和控制。

在實際應用中,Palantir的AI Agent在多個關鍵領域展現了落地能力,推動了客戶降本、增收。例如:

在能源領域,Palantir與The Nuclear Company合作,投入1億美元開發AI驅動的核電站操作系統,標準化和簡化了核反應堆的建設流程,并提高了效率和安全性。

在汽車領域,Palantir AIP加速了現場車輛測試經驗向研發原型流程的整合。通過參考以往類似車型測試中獲得的經驗,減少了制作物理原型的時間。自然,也為車企提高了研發效率、節約了研發成本。


2023年AIP發布后,Palantir的股價迅速上漲。2023年,股價上漲了179.77%,2024年,飆升361.13%,2025年至今,其繼續保持強勁勢頭,年內漲幅超80%。Palantir在資本市場被視為“美國國運股”,市值超過3000億美元。

市值亮眼表現背后是AIP的成功應用。Palantir在2023年迎來了公司成立以來的首次全年盈利。2024年第一季度和2025年第一季度,Palantir的商業部門訂單收入增長了71%,而同一時期,政府業務收入也增長了45%。

2025年,Palantir贏得了多項重要政府合同,這進一步鞏固了其在國防和政府數據基礎設施領域的地位。例如,公司與美國陸軍簽訂了價值7.95億美元的Maven智能系統合同(加上2024年的合同,總額已超過10億美元),此外,公司還與太空部隊簽署了2.178億美元的合同,以及6.189億美元的戰場AI合同等。

三、Palantir的兩大護城河

Palantir之所以能在一眾AI公司中脫穎而出,并建立起難以超越的競爭壁壘,核心在于兩大護城河:數據本體論(Ontology)和高度定制化的服務模式。

1. 數據本體論

數據本體論是Palantir最核心的技術之一,官方介紹中將其分成三個部分:數據(Data)、邏輯(Logic)和決策(Action)。

本體論的概念源于哲學,簡單來說,就是通過構建結構化的語義模型,把分散的數據組織起來,使其在業務流程中能夠被理解、連接和高效使用,而不僅僅是孤立的數字堆積。

據公開資料,Palantir的數據本體論具備四項核心能力。

一是定義業務對象與關系,能清晰定義業務中的各類對象(如客戶、產品、事件等)、它們的屬性以及彼此間的關系(例如客戶與訂單的關聯),讓原本散亂的數據形成有序、可理解的結構。

二是語義建模,通過標準化的語義模型,把來自不同來源的數據串聯起來,讓用戶能夠洞察跨系統、跨部門的全局數據關系,而不只是看到孤立的信息點。

三是動態數據表示,能支持動態的數據流和交互。借助本體論引擎,Palantir把各類數據流轉化為“對象”和“行為”,為AI模型提供可執行的操作框架,使AI Agent能夠真正執行任務。

四是跨部門數據共享,可以打破部門和系統間的隔閡,消除“數據孤島”,讓跨領域的業務協作和決策建立在一致、完整的數據視圖之上。

為什么本體論那么重要呢?首先,它能幫助AI理解業務。為AI提供可理解的上下文,讓AI不只是回答問題,更能看懂業務邏輯并執行任務,實現從“聊天”到“干活”的跨越;其次,它能提升數據可操作性。讓數據可被準確理解和直接用于操作;另外,它還能保障一致性與規范性。確保組織內部對數據的理解一致,避免因定義差異帶來的混亂或錯誤,尤其在金融、醫療、國防等對數據一致性要求極高的場景尤為關鍵。

總的來說,Palantir通過本體論把復雜、異構的數據,轉化為有業務意義且可操作的“數字孿生”。這不僅為AI提供了可執行的語義基礎,還幫助客戶打破數據孤島、優化決策,最終形成高度粘性、可深度定制的解決方案。

2. 高度定制化

在商業模式上,如果說OpenAI是致力于打造一個“超級聰明的大腦”,那么Palantir則是將這個大腦裝進了“能動手干活的身體”。

絕大多數SaaS公司都追求標準化產品以快速復制和搶占市場份額,但Palantir從一開始就選擇了高度定制化路線。在與企業客戶簽訂合同后,Palantir會派遣工程師團隊深入客戶公司內部,深度了解其業務模式,挖掘基礎數據,然后部署定制化的AI系統。

拿Palantir起家的軍事訂單來說,即便在美軍傷亡率很高的阿富汗戰場,Palantir也都會派出工程師到前線,和巡邏士兵一起收集數據。近年的俄烏沖突中,Palantir聯合創始人兼CEO Alex Karp(卡普)也是在沖突爆發后,第一位前往前線的美國科技公司創始人。

這種“重模式”通常是被極力避免的,因為它意味著高投入、難以快速規?;约拜^高的服務成本。但Palantir卻成功走通了這條路。深度集成和定制化服務,雖然初期成本高昂,但帶來了極高的客戶粘性。客戶一旦采用,Palantir就成為其“神經中樞”的一部分,很難輕易被替代。就像企業一旦采購了微軟Windows+Office組合,就很難再換成其他辦公軟件。

只有真正嵌入客戶“神經中樞”,AI才有用,Agent才有護城河。未來最強大的AI,大概率不是運行在云端的聊天機器人,而是運行在每個國家、每個行業、每個組織里的看不見的Agent,它們能夠直接執行任務、優化流程,甚至做出決策 。

四、彼得·蒂爾與新一代超級軍工復合體

作為新一代超級軍工復合體,Palantir的快速崛起離不開一系列特殊的時代背景:硅谷政治右轉、特朗普當選,以及美國再工業化加速。

近年來,硅谷的政治光譜逐漸轉向。越來越多的明星企業家、創業者和投資人對硅谷盛行的政治正確感到不滿,渴望重塑美國的科技政策,甚至公開倒向特朗普政府。特斯拉和SpaceX創始人埃隆·馬斯克、著名VC機構a16z創始人馬克·安德森,以及本文的主角——Palantir董事長彼得·蒂爾,都是這股“硅谷右轉”潮流的代表人物。

在軍工領域,蒂爾所代表的科技右翼試圖讓科技創新重新融入國防體系。他們認為,美國國防部內部缺乏有效競爭,商業創新與國防建設早已脫節,導致美軍裝備和技術不再像冷戰前那樣占據絕對優勢。Palantir正是要彌補這一空缺,將最前沿的AI技術引入國防系統。因此,從反恐到烏克蘭戰場,從國防到能源管理,Palantir的技術始終與美國國家利益緊密相連。

在最近與Ross Douthat的對話中,彼得·蒂爾提出了一個反常識的“技術停滯論”:他認為自上世紀70年代以來,全球在許多領域陷入停滯,社會缺乏真正的突破性創新,更多只是在“從1到n”的重復擴張,而非“從0到1”的原創。

他將部分原因歸結為過度專業化和思想保守,并直言對特朗普的支持是一種政治風險投資,意在通過扶持“顛覆性代理人”打破僵局。

從公開資料看,彼得·蒂爾的思想體系復雜且獨特,融合了基督教末世論、模仿理論和技術決定論。他的核心信念是,西方社會正面臨虛無主義、進步主義與全球極權主義的威脅,而他自視為引領文明遠離深淵的未來派先驅。

在商業上,他堅持企業應追求壟斷而非競爭,認為競爭是失敗者的游戲,并主張通過不斷創新和主導利基市場實現壟斷。這一反傳統的商業觀同樣深刻影響了Palantir的戰略路徑。

正如前文所述,Palantir從一開始就避開了通用型、標準化SaaS產品的紅海市場,轉而選擇一條重度定制化路線,深度嵌入政府和大型企業的“神經中樞”,提供高度集成、難以替代的數據與AI解決方案。這條路線雖然“重”,但一旦客戶被深度綁定,護城河也隨之變得異常牢固。

當然,一個隨之延伸的話題是,在國防和國家安全領域部署先進的AI Agent,這也意味著Agent不再只是技術本身,更是未來全球博弈的關鍵。

參考資料:

1. Palantir官網:https://www.palantir.com/

2. 彼得·蒂爾對話Ross Douthat:https://www.youtube.com/watch?v=vV7YgnPUxcU

3. 硅谷101:https://mp.weixin.qq.com/s/3czMJVPW8riVAc5RTSb97Q

4. Palantir其他公開報道及財報等

本文來自微信公眾號:劃重點KeyPoints,作者:Helen

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本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4532180.html?f=wyxwapp

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