近期国际上的军事冲突，又将现代战争话题推上热门。
如果说2019年的印巴空战还是一场依靠目视距离作战的空战、作战半径在几十公里，6年后的今天，这个作战半径已经被拉到了200公里，双方战机进行的是“超视距作战”。
在这样翻天覆地变化的背后，依靠的是一套数据链攻击的能力。 这种算法与硬件的结合，在军事上被称为“数据链攻击”。
一个月后，在俄乌战场上，乌克兰军队的无人机万里奔袭俄罗斯空军基地，展开“蛛网行动”，炸毁了多架俄罗斯战略轰炸机。
在计划实施前，乌克兰对无人机进行了ai算法训练，对战略轰炸机和预警机进行3d建模，训练ai在无人操控的情况下，自动识别这些机型，并针对发动机、油箱、挂载导弹等等部位展开袭击。
最近一个多月来发生的这两次局部战争，一个颠覆了空战，一个颠覆了陆战，它们预示着未来“先进算法战争系统”的样子。而大数据和ai正是未来战争背后的关键技术。
在硅谷，有一家极具争议的公司正在为军事和商业应用加速研发先进算法，这就是palantir。
palantir以两个案例名声大噪：第一是通过分析海量数据和情报，协助美国军方找了本·拉登；二是帮助多家大型银行，追回了庞氏骗局的数十亿美金。
而在俄乌战争爆发后，palantir的联合创始人兼ceo alex karp成为第一位亲赴战争前线的美国科技公司创始人。
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他在接受《时代周刊》采访时说：“俄乌战争，很可能是地表最后一场主要发生在物理世界的大规模战争...以前，战争是控制物理世界的斗争，而未来的‘虚拟战争’，则是算法之间的冲突。”
2024年palantir放出的广告语简单而有力，结尾处几个字： battles are won before they begin. 言下之意正是强调算法对军事力量的强势加持。
如今，随着硅谷右翼崛起的趋势，palantir几乎成为了美股中的“国运股”代表。 同时，顺着ai浪潮，palantir希望通过ai agent来将ai算法应用于军事和商业领域的公司，帮助政府、军队和企业快速提效。
这种双成加持，让palantir从2023年初至今，股价大涨了15倍，涨幅超过了英伟达，被散户们追捧为“ai信仰股”之一；同时palantir的市盈率高达520倍，让公司跻身美国科技市值前十名。
这篇稿件我们来试图来打开palantir的神秘黑匣子，
看看这家公司到底是做什么的、它的算法到底厉害在哪里。同时，华尔街何如看待palantir这样的“ai信仰股”和所谓的“美国国运第一股”的？
01 palantir的早期故事：打入军方内部
（本段落内容融合自《技术共和国》及《逆势者》）
作为一家成立于2003年的大数据公司，palantir即使在成立多年后也鲜为人知，神秘程度可见一斑，主要是因为palantir起家的重要客户是美国军方，而打入军方、得到信任、获得订单不是一件简单的事。
这本peter thiel的传记“the contrarian”《逆势者》里面详细讲述了palantir早年的崛起细节。
在成立的前几年，palantir绞尽脑汁想打入美国军方，获得合约。《逆势者》中写到， 公司最开始将目标对准愿意尝试新事物的军方中的中层指挥官，提供免费的软件版本供他们使用。
这些指挥官被peter thiel称之为 “工程师兼销售人员” ，他们如果觉得palantir的软件产品好用，自然会说服军方内部。
这个策略是奏效的，几年时间中，palantir更是从下到上，培养了数位军方内部的游说力量。
这包括陆军 第2步兵师、第5斯特赖克旅战斗队队长哈里·滕内尔上校 ，在2010年年初就说服了美国陆军购买了palantir的软件用于阿富汗作战；这个软件在阿富汗战争的使用引发了 时任驻阿富汗美军情报主管迈尔克·弗林 的注意，而弗林之后更是成为奥巴马政府的国防情报局局长；
另外一条线还有palantir的 游说代表特里·保罗 ，他成功游说了 众议员邓肯·亨特 在国会中举行听证会，也是帮助palantir争取到了不少机会。
不仅是军方，还有美国中央情报局cia也是palantir的大客户，购买了后者开发定制的软件，实现整合的信息检索和提取及分析关键信息。
而在华盛顿拥有日益强大影响力的palantir也越来越强势，甚至不畏惧将政府和军方大客户告上法庭。
2016年，palantir成功赢下了起诉美国陆军的官司 ，理由是美国陆军拒绝考虑商业上可替代其现有数据和分析平台的方案。
自此，美国陆军开始从原来具有垄断性质的雷神公司（raytheon），与palantir两家公司中，选择一家来开发未来的情报平台。在2019年3月，palantir赢得了整个合同，这是政府第一次选择一家民营的软件公司，来领导国防项目。
而palantir能最终获得美军的青睐不仅仅因为华盛顿游说团体、扶持内部人脉以及司法手段上的魄力，更重要的还是因为，软件服务产品得好用才行。
在阿富汗战争期间，美军几乎每个人都认识到： 需要有更好的情报系统来评估特定道路的安全性，识别炸弹和抓获敌军。
但令很多情报人员沮丧的是，他们虽然已经掌握了所需的情报，比如说曾经袭击的记录和地点、使用过的炸弹制造材料类型、被俘叛乱分子的指纹扫描结果和手机号码，以及被美国情报机构招募的叛乱分子的报告等等。
但这些信息存在于几百个政府系统中，任何人只要获得适当的许可都可以访问。但是要想把这些信息综合形成有用的结论，比如巡逻队在计划访问邻近村庄时，到底应该采取哪个路线，几乎是不可能的。
palantir ceo卡普在他的自传《技术共和国》里写到，他认为这里面的结症在于， 军队软件系统的设计者（当时政府承包商洛克希德·马丁公司的程序员）与软件的实际用户（也就是战场上的士兵和情报分析师）相差太远。
用互联网产品的话说，就是用户与开发人员之间的鸿沟太大，根本无法理解真正的需求是什么。
那么palantir怎么去理解真正的军队对于软件和数据的需求呢？它的产品到底好在哪里？接下来这个章节，就让我们深入神秘的palantir。
02 palantir到底是做什么的？
虽然说palantir非常神秘，很多信息非常不透明，但因为它现在好歹是家上市公司了，所以也有不少信息我们可以挖的。
如果你细看palantir的业务，你会发现它还挺独特的，没有明显的同行可供参考，也不能完全归入一个确定的分类。
它被笼统地认为是一家 “ai公司” ；但深入研究后你会发现，它既是一家 数据公司 ，因为做了很多数据集成；也是一家ai agent公司，它的核心产品aip，就是一个企业级的 ai agent应用 ，以及它还是一家类似于麦肯锡、埃森哲的 咨询公司 ，它会给各行各业的公司提供it咨询和ai凯发天生赢家的解决方案；它还是一家 国防公司 ，因为它有一半的收入来自于政府和军方。
那么palantir到底是一家什么公司呢？这里的 关键词是：定制化。
这就很有意思了。如果palantir是一家saas公司（software as a service软件即服务），那绝大部分saas公司都尽量把自己的业务做到标准化，这样才好快速复制，去抢占更多的市场份额。
但palantir一开始就是走的定制化路线，在与企业客户签订合同之后，它会派一队工程师去到公司内部，深度了解公司的业务模式，挖掘基础数据，然后做一个定制化的ai系统部署。这种“定制化”是硅谷公司们极力避开的，因为模式实在是太重了。
但palantir硬是把这条路给走通了。
更有趣的是市场对palantir的想象力，并不完全来自政府订单。因为如果只是政府订单，市场空间的上限，是很有限的，特别是现在美国政府还在不断削减开支的情况下。政府订单的作用是提供一个稳定的现金流，要想打开公司增长的天花板，还是要针对商业领域的业务。
在商业领域，palantir针对的客户都是大企业，前20大客户平均每年花费7000万美元来购买palantir的产品和服务，而确实，只有他们才付得起palantir的这种“定制化服务”。这些大客户包括了空中客车、摩根士丹利、默克、菲亚特克莱斯勒汽车等等。
2025年第一季度数据显示，palantir拥有769家客户，季度营业收入为8.84亿美元，如果换算成年度收入， 平均每个客户的收入在400万美元以上，这以软件行业的标准来看非常高。
并且，palantir的前20名客户贡献了14亿美元的收入，占总收入的41.5%。换句话说，与大多数软件公司相比， palantir最大客户的收入比例非常高。
定制化是否价格昂贵其实并没有那么重要。重要的是，给palantir花的这些钱，能不能带来足够的价值。 palantir并不是普通地卖saas软件，而是在为不同企业建立一个定制“ai大脑”，而这些“大脑”凌驾于所有公司原有的数据和软件之上。
palantir到底提供什么产品？
今天我们就来详细拆解一下公司的四个核心产品线：gotham、foundry、aip、apollo。
chapter 2.1 gotham（哥谭）
gotham可以说是palantir的起家本领——军事和情报分析产品，主要服务于政府机构和国防部门。
gotham的核心是整合多元数据，特别是那些看似毫不相关的信息整合到一起，通过数据分析，来发现金融诈骗、阻止恐怖袭击，或应用于军事领域。
这里的“看似毫不相关的信息”，具体来说，包括各种信息来源：卫星图像、监控画面、银行流水、邮件来往、录音、个人出行、交通罚单、医疗记录、指纹信息等等，通过把它们交叉整合，发现其中异常，来帮助分析者快速获得洞察力，优化决策过程，甚至提前预警，防患于未然。这款产品的客户群包括cia、fbi、美国军方、北约等等。
gotham其实已经运用在了俄乌战场上：比如指挥官在电脑上输入目标坐标，然后算法自动计算开火方向和与目标的距离，并把任务分配给性价比最优的武器。
这个机制与打车软件uber很像，一个是把乘客需求分配给最近的司机，而palantir则是聚合更多信息，把打击任务分配给最优的炮兵或导弹。最终gotham还要统计结果，并将结果反馈给算法，经历一个自学习的过程。
当然，以上还只是一个武器管理系统和统筹战斗力的单点应用。 gotham更强大的地方在于，它可以提供一整套ai驱动的作战系统，提供从太空到地面的整体决策优势。 以前可能需要2000个人来做决策的过程，现在可以减少到20个人。
首先是gotham可以整合大量信息，变成一个战场助理，地形如何、敌人在哪、什么装备、你有什么可选的武器和部队，备选的作战策略有哪些，这些都可以由gotham生成，最终给到指挥官，这时候指挥官做决策的效率就会很高，因为他已经获得了几乎所有他需要的信息。然后后续实时的信息和预测，gotham也一样能生成。
在这个过程中，gotham到底没有用，是被军方视为“上帝视角”，还是被当成好看不中用的花瓶， 核心就在于ai在整合了大量信息之后，到底能不能发现那些，以前容易被人类忽视的深层信息。
当然，gotham已经证明了自己有用。在我们在前文提到的阿富汗战场上，有一件一直令美军头疼不已的问题，就是“路边地雷”。后来，gotham就被用于寻找那些埋地雷的敌人。gotham曾经发现了一个戴着紫色帽子的当地人，这本来是再普通不过的一幕，但是系统发现这种颜色在当地极为罕见。
通过持续追踪这个异常特征，再结合其他的行为模式分析，最终发现这个人其实是一名正在埋设地雷的恐怖分子。
更为有趣的是，当地村民后来知道了这个神奇的系统，竟然跑来问美军能不能帮助他们，去找是谁偷了他们的羊。
另外，在军事情报领域，palantir最知名的案例就是协助美军找到了本·拉登的藏身处。palantir帮助情报人员，构建了一整套人物知识图谱，精准筛选出关键人物的出行记录、通讯联络、资金流向等等蛛丝马迹，最终锁定了本·拉登的唯一信使艾哈迈德。
然后再通过监控这位信使，发现他频繁出入巴基斯坦阿伯塔巴德的一处院落，并且这个院子有6米高墙、带刺铁丝网、两道安全门、墙体厚度可以抵御重火力，院内自主焚烧垃圾、从不往外面倾倒，住户从不出门，领居曾经目睹院内人员贴墙行走，这可能是为了防止空中侦查拍到面部，这些可疑迹象都是很重要的线索。最终美国军方锁定了本·拉登的藏身地点。
在讲述拉登丧命经过的《终结》（the finish）一书中，作者马克·鲍登（mark bowden）写到，palantir的软件“是名副其实的杀手级应用”。
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第二个核心业务是palantir的foundry。
我们知道，palantir在大力拓展商业订单，同样的技术也可以应用于商业领域。 foundry就是palantir针对大企业应用的产品，通过整合大企业的海量数据，用算法去发现其中异常，在金融领域可以发现诈骗或资金异常，在供应链、制造业领域则用来帮助企业提升效率。
我们在和一些投资ai应用的投资人聊天的时候，对方认为，当下阻碍ai应用于企业客户的一大困难，就是原始数据来源过于繁杂，以及数据孤岛问题，导致很难真正切入企业的工作流程。而palantir foundry就是针对这个问题而诞生的。
foundry的本质逻辑与gotham类似，只是foundry是针对商业领域的，foundry也是将分散在企业各个地方的数据整合在一起，这里不是简单的整合，而是与公司的运营逻辑一起做结构化融合。其中应用的逻辑是palantir的“本体论”（ontology），这一点我们后面会聊到。
foundry在各行各业里都有应用，从电力、石油、汽车、航空航天，到制造业、零售业、物流、金融、医疗等等。
比如在航空航天领域，空客（airbus）就是一个典型的例子。空客的供应链管理极为复杂，一架a350飞机由500万个零部件组成，需要数百个团队一起打造，分布在4个国家和8家工厂。而推动生产的各种数据，比如生产计划、排班计划、零部件交付、工单、质量问题等等，也全部分散在不同国家的团队手中。
这就导致在空客的生产过程中，没有一个人能回答关键问题：在某个时间点，正在生产的某家飞机，到底进行到哪一步了？每个团队都只根据自己能获取的数据做决策，而没有考虑全局，这就拖慢了交付速度。
而要想提高a350飞机的交付速度，这背后其实是一个数据整合和数据协作的问题。palantir派驻了一个工程师团队到空客，将所有关于日程安排、人员轮班、零部件、交付和质量问题的信息，都整合到foundry平台中，并创建了一个统一的用户界面，为参与a350生产的所有人员，提供规划指导和故障排除。
空客的供应链管理人员，可以通过这个系统，清晰地看到每一个环节的实时情况，如供应商的交付进度、生产线上的产品状态以及物流运输的位置等。
foundry内置的ai模型，可以预测某些环节可能出现的潜在问题，比如基于历史数据和外部变量，像天气、罢工等情况，哪些供应商可能出现交付延迟，并且根据这些预测给出多种解决办法，及这些办法的优劣对比。
而在食品行业，泰森食品利用palantir的ai技术，来管理产品分销和库存。这个问题一直是食品行业的痛点，很多产品的保质期短、客户需求又不是恒定的，时大时小，导致供需往往很难匹配，造成浪费和降低利润。
palantir的凯发天生赢家的解决方案是，通过整合销售数据、库存数据以及市场预测数据等，帮助泰森食品更准确地了解市场需求，优化产品分销策略。根据不同地区的销售历史和实时需求，合理安排产品的配送，减少库存积压和缺货现象的发生。通过对库存数据的实时分析，及时调整库存水平，确保产品在保质期内能够及时销售出去，以降低企业的运营成本。
那这就是foundry这块业务，感觉市场潜力还是非常大的。可能你会注意到： foundry其实很适合变成一个第三方平台，毕竟它涉及的行业太多了，而每个行业都有自己独特的know-how。
palantir现在也在尝试做这件事。foundry具备开放的api和数据格式，允许多样化的分析工具接入，从而提供多样化的高级分析能力，如果在未来能够吸引更多优质的agent创业者加入，就类似于苹果的应用商店生态，而我们都知道，苹果的app store生态，才是它高毛利率的核心引擎。
chapter 2.3 palantir aip
第三个业务就是palantir aip，这款产品于2023年推出，是这一波ai热潮下的明星产品，也是支撑它“最具潜力ai agent”故事的基石。
aip并不是一个独立的产品，而是类似一个基于foundry的交互插件，让你能够轻松调用市场上的大语言模型，比如chatgpt，并与foundry的能力结合在一起，几乎是“开箱即用”、“傻瓜式操作”。
aip的核心是应用层面的，它做到了“可视化和去代码化”，大大降低了非技术人员使用palantir各种功能的门槛，企业客户不再需要雇佣昂贵的软件工程师，甚至不需要数据工程师来参与项目落地。非技术人员就像与助手聊天一样，来完成原本很复杂的技术操作，aip可是把使用palantir产品的门槛，从天上拉到了地下。
aip就是palantir的agent产品，这也是palantir在商业市场获得高速增长的核心武器。我们来看2个有趣的例子：
第一个例子是在制造业场景中：在内华达州松下能源的工厂，这里在为电动汽车生产数百万块动力电池。工厂设有一个由350人组成的设备维修团队。不过别忘了，在美国很多地方的产业工人都是不够的。这家工厂位于内华达州里诺市，这座城市以博彩业闻名，全球最大的老虎机公司的总部就在这里，所以这里没有任何锂电池的制造业基础。
对于松下能源来说，要想招到有经验的技术人员简直是天方夜谭，能招到人就不错了，很多时候都需要从零培养。动力电池工厂里的一个核心设备是卷绕机，它把正极、负极和隔膜组装在一起。
但当车间里有数百台机器、每台机器都有上万个活动的零部件时，每天的数据量巨大，同一时间，很多机器都会产生错误代码，如果你要想找到凯发天生赢家的解决方案，培训师会告诉你，每个错误可能都有多种解决方法，但只有一部分凯发天生赢家的解决方案是尝试过的，剩下的就只能边干边摸索了，但如果这个维修团队都还是新人，效率可想而知。
后来松下能源和palantir一起，基于aip开发了一款copilot ai机器人，称为 “atom” 。
松下能源工厂的系统里，存着超过一百万张以前的工单，这里面充满了各种维修知识。atom，也就是palantir的这个aip产品，可以阅读所有历史维修数据，并按照从易到难的顺序进行总结，指导技术人员如何推进工作。在修好之后，技术人员会记录他们这次的修复过程，录入系统，给整个数据库添砖加瓦。 这让整个新人团队，从本来需要3-6个月的学习周期，缩短到短短几周就能上手。
并且，这款aip产品还可以继续推出2.0版本，从出了问题再去维修，变成主动预测哪里会出问题。未来松下能源还会在美国堪萨斯州德索托，再去建第二座电池超级工厂，这款aip产品也可以起到很大作用。
第二个例子是在一些超市、仓库等，涉及劳动力管理的场景中，就拿超市来说，你需要管理收银员、购物车管理员、补货员（看看哪个货架缺货了）、酒水管理员、理货员（管理产品陈列、核对价签）等等，还要根据客流量的情况，来调度不同的角色。这时候就可以用aip，它有一个动态调度系统，如果你是超市的老板娘，你不需要会写代码，直接跟ai对话就行了。
这是一个超市的“工作流程构建图”，它就像一张透视图，可以实时透视所有业务流程和运行情况。
你可以在这套系统中，随时创建新的调度需求，如果与既定规则有冲突，aip就会告诉你哪里起了冲突，如果哪里效率太低，aip也会给你相应的优化方案。因为是实时的，这就使得这套系统非常适合用在大部分劳动力管理的场景里，降本增效。
aip对palantir业务增长的驱动作用非常明显。 在aip刚推出的2023年第二季度，是palantir增长率最低的一个季度。此后，每季度的收入增长都在加快，毫无疑问aip确实促进了palantir的整体增长率，这使palantir成为少数几家直接将ai货币化的软件公司之一，palantir自己也毫不犹豫地将收入增长归功于ai。
2024年q1和2025年q1期间，palantir的商业部门订单收入增长71%；而同一时间政府业务的收入增长45%。 在美股市场，palantir也被市场投资者划入“ai受益概念股”的名单中，从2023下半年开始股价飙升。
chapter 2.4 apollo
palantir apollo这个产品主要用于gotham和foundry的软件部署和数据集成，它的一个重要特点，是解决数据安全和隐私问题。
我们知道，palantir是定制化的，每个企业的数据格式和结构都不一样，apollo就提供了一个软件部署的基座，把通用性的东西集成好，在此之上再去做定制化，同时还能自动做更新和版本管理，降低了企业运营成本。这对于palantir很多传统企业客户来说，非常有吸引力。
更重要的是，要想真正应用ai，数据安全是企业非常关心的。 很多企业都想要一个部署在围栏里的数据库，而apollo就特别适用于这种高安全环境，可以实现在隔离的系统中，进行软件部署，palantir既然都能满足军事和国防的特殊需求，那么商业企业的数据安全，理论上也绰绰有余。
这一点也构成了palantir的又一大核心优势，无论是google、微软这些科技大厂，还是snowflake、servicenow这些数据软件公司，总有一些业务与palantir有相似之处，但是palantir在数据安全、监管合规方面确实无可替代。
毕竟科技大厂们，它们的很多商业模式，实际上就是建立在贩卖数据之上。所以它们在企业端去推ai的时候，往往需要做更多工作，才能让企业级客户放心把自己的数据分享出来，但对palantir就少有这样的担忧。
所以总结来说， 这些工具让palantir那些二十多岁的年轻人，从西装革履的ibm、洛克希德马丁公司手中抢来了客户，因为palantir的产品部署速度更快，结果更清晰。
如果往更远去想，palantir这四大业务组合成的平台，如果能成为构建b端企业级ai agent的关键技术层，覆盖各行各业的高价值场景，这将把ai agent的故事推向更高潮。
palantir的业务其实很难找到一个直接竞争对手， 在ubs的一篇研究报告中，访谈了23位palantir的客户，他们基本无法找到palantir的直接竞争对手。
而如果我们往更深层去看，palantir真正的优势，也就是贯穿palantir各个产品的，其实是一个理论基础——数据本体论（ontology），它可以说是理解palantir产品的一把钥匙。
03 数据本体论：ontology
非常有意思的是，palantir的创始人卡普并不是技术背景出身，他其实在德国攻读的哲学博士。但 可能正是他的哲学背景，造就了公司的核心竞争力， 让palantir难以被模仿。
ontology（本体论）这个词是由17世纪的德国经院哲学家鲁道夫·郭克兰纽首先提出。最开始，它是研究“存在的本质”这样的哲学问题。但近几十年中，这个词被应用到计算机界，并在人工智能、计算机语言以及数据库理论中扮演着越来越重要的作用。
而palantir用 “ontology” 来命名它的核心概念，也是 想表达如何通过结构化模型，来将现实世界中的各种事务、事件、关系，转化为数据和算法，在虚拟世界中建立新的“存在”。
数据本体论到底如何帮助palantir崛起的呢？
如果把本体论应用在商业世界，其实就是如何用一种层次结构，来表达一个特定领域的概念、特征、关系网络等等，给ai提供一种理解人类社会、或者公司业务的知识图谱，再根据这个知识图谱去进行推理、做出行动。
在现实世界的企业中，我们有非常多的这种层次结构，比如环环相扣的供应链。在给企业搭建新的数据平台时，本体论就是去尽可能复刻，客户在现实世界中已经存在的一切关系，包括各种生产、销售关系、内部架构等等，几乎复刻出一个客户的“数字孪生体”，让客户能够以低成本，完成从“物理世界”到“数字世界”的迁移。
用palantir自己的话说，本体论可以分成三个部分： data（数据）、logic（逻辑）和action（决策）。
首先是 数据 ，这里面就有数据沼泽的问题。数据沼泽，顾名思义，就是当你把各种各样的数据融合在一起之后，因为背后的格式可能都不一样，整个数据库就会变成一片混乱的沼泽，当你想要去通过某个具体的数据来分析问题的时候，就不得不在这篇泥沼里艰难跋涉。
那palantir是怎么解决这些问题的呢？ 它是根据本体论的思路，把数据库按照知识图谱来设计的，palantir存储的不是数据本身，存储的是这些数据之间的关系，当你需要找到某种类型的数据时，本质上palantir就可以根据关系去寻找，效率会高很多。
第二层是 逻辑 ，palantir会设计很多model，有小model、中model和大model，分了三层，小model主要用来处理最原始的基础数据，更多是在定义层面，然后中model负责处理它们之间的关系，大model就更多是做出分析和判断。这里面也是一个层层递进的结构。
第三是 决策 ，也是对应于最后的应用环节。就是说怎么能把通过这些复杂数据，得出的结论，能让用户快速理解，并且不需要这个用户懂代码。这一点也是palantir的核心理念，尽最大可能去降低用户的使用门槛。
对于很多在混乱的数据海洋里挣扎的cto们来说，“本体论”非常有吸引力。 比如一位来自非常传统的化工行业公司的cto，在一次演讲中分享了自己第一次听palantir解释本体论时的心情：当时这家公司刚刚收购了一家德国同行，高管们随即发现，公司的数据部门彻底不堪重负了。
因为两家公司的数据系统完全不一致，并且整个公司有多套erp系统并行，数据冗余严重。团队耗费大量时间梳理遗留代码，只是为了确认"这两种材料是否相同？这些产品是否是同一个？"这严重拖累了效率。
随后这家化学品公司与palantir合作，在foundry上开发了多款应用，来加速对公司数据的清洗和分析，它彻底解放了化学家的创造力。这就是一个很好的本体论如何运作的例子，相当于palantir给这家公司建立了一个实时更新的“数字孪生”，枯燥的数据工作让palantir的ai来做，而真实世界里的化学家们，就有了更多时间，去研究新配方。
不过对于palantir来说，ai的故事是一条明线，但让palantir异军突起、股价飙升、pe超过科技股七巨头平均市盈率10多倍的背后原因，还有一条暗线： 特朗普胜选以来，刮起的美国“国运股”概念风潮、和硅谷右翼势力的崛起。
04 maga：“美国国运第一股”
尽管palantir不是一个消费品牌，客户还都是b端企业，但它在散户投资者中已经积累了一批狂热的粉丝。
根据factset的数据显示， palantir大约一半的股票由个人持有 。这一比例，超过了深受小投资者喜爱的特斯拉。
而比起马斯克与华尔街的“不共戴天”关系，palantir和卡普明显更会玩投资者关系。
palantir不仅直接允许非机构股东参与财报电话会议的问答，还专门针对散户投资者群体发表评论。
在reddit上有一个专门讨论palantir股票的论坛，名为 r/pltr ，拥有约6万名会员。支持者们给公司取了昵称为“pili”，还会抢购印有palantir公司logo的棒球帽和t恤。
我们跟很多投资人聊到palantir的时候，对方经常摇摇头说，“看不懂”。因为大家发现，实在是 无法用金融上的一些传统估值方法来看palantir，因为无论怎么看都是太贵了。
chapter 4.1 高增长软件中最昂贵的代名词
当然，首先palantir的业绩没得说，它每次都能公布超出市场预期的财报，比如美股对于软件/科技类公司有一个经验法则： rule of 40（40%法则） 。
简单来说就是增长率与利润率之和超过40%，则说明这家科技公司有着很强的竞争力， 谷歌的这个数字在20%、snowflake在30%，而palantir在最新的2025q1财报中达到了83%，两倍于40%基准。
palantir这种级别的估值，往往能在增长迅猛的早期创业公司中看到，但在二级市场中非常罕见。能与palantir一比的，是曾经也暴涨过的软件公司snowflake。
我们知道，snowflake在ipo上市不久后开启暴涨模式，市销率（price-to-sales ratio）一度高达三位数，但在背后支撑的是超高增长，snowflake在2021年的收入增长高达124%。但 palantir可没有这么惊人的营收增长率，在2024年的收入增长只有29%。
华尔街投行们则喜欢用fcf（自由现金流）来估值， ubs给出了预测2025年124倍fcf，对应80美元/股的价格 ，但这个水平依然是高增长软件同行crowdstrike和datadog的接近2倍。 morgan stanley则给出了88倍fcf，对应60美元/股的中性情况 。无论哪种估值方法，palantir仍然是高增长软件中最昂贵的代名词。
如果用更传统的市盈率指标来看，palantir超过500倍。 要知道，在2000年互联网泡沫破裂前，诺基亚也是如日中天的公司，当时的pe也才100倍；特斯拉在2021年度过产能地狱后是350倍；英伟达在2023年chatgpt很火的时候是250倍。
palantir的估值一方面令传统估值方法显得可笑，另一方面说明投资人对palantir的预期充满了乐观情绪，寄希望于它是一个比特斯拉、英伟达还大的故事。
当然，用这些估值工具来解释palantir可能本身就是徒劳，毕竟在业务和基本面之外，palantir的一个核心逻辑——就是硅谷科技右翼的崛起，而这样的情绪来到华尔街之际，传统的估值工具也许都不奏效了。
chapter 4.2 硅谷科技右翼的崛起
在2024年美国总统大选中，特朗普大获全胜，背后最重要的一个现象就是硅谷科技阵营的加入：硅谷的创业者、企业家、投资人的政治光谱发生了显著变化，不少人加入了右翼阵营，包括之前负责“政府效率部”（doge）的马斯克、被称为“ai和加密货币沙皇”的投资人大卫·萨克斯（david sachs），还有像硅谷vc a16z的marc andreessen，他也发表了一篇文章：“我们为什么转而支持特朗普”。
当然，还有我们前面提到过的彼得·蒂尔（peter thiel），他们都希望重塑美国的科技政策，不满于硅谷科技的所谓“pussification”（意味着科技巨头们变得优柔寡断和畏首畏尾），他们也怒斥在硅谷的“政治正确”风向。
palantir的cto shyam sankar，发表过一篇《国防改革》（the defense reformation），其中清晰地表达了对美国国防工业的不满，他写道：我们正处于未宣布的紧急状态，三十多年来，我们接受了一个停滞不前的国防工业基地，这个基地诞生于一个自满的、没有竞争的“一言堂”。
而这个“一言堂”指的是美国国防部内部缺乏竞争，使得科技进步无法在政府内部实现。
在柏林墙倒塌之前，美国只有6%的国防开支用于垄断型的国防公司，而绝大多数支出都流向了同时拥有国防和商业业务的公司。比如说，克莱斯勒生产汽车和导弹、福特在1990年之前一直生产卫星、通用磨坊（general mills）生产火炮和惯性制导系统。
但在今天，这6%已经膨胀到86%，而过于依赖垄断型公司的后果是：商业创新已经与国防脱钩。
所以卡普和peter thiel所代表的科技右翼，梦想着将科技创新重新带回国防生态体系中。 过去几十年，硅谷精英们以标榜“远离政治”为荣，但如今，崛起的硅谷右派们正在强势反击这样的硅谷骄傲。
卡普在他的书中写道：“风险在于，一代美国人对民族国家的幻灭，以及对集体防御的漠不关心，导致智力和金融资源，被毫无争议地大规模投向，满足资本主义消费文化中反复无常的需求。
这导致美国丧失了文化抱负，科技行业越来越少生产，真正具有持久和集体价值的产品，人们过多地将控制权拱手让给了市场的恣意妄为。”
业界其实对卡普以及peter thiel的相关言论多有争议，其中批评者们认为，这两位右翼代表的这些过激言论主要目的在于向政府兜售palantir的服务与产品，而批判如今的硅谷科技现状只是他们制造恐慌的方式。
其中《逆势者》这本书其实对peter thiel以及卡普进行了非常犀利的质疑，包括质疑palantir的大数据服务到底是否有效，质疑找到本·拉登到底是否是palantir的功劳，以及质疑卡普和peter thiel的言行是否只是出于销售为目的。所以 在我们这部分讨论硅谷右翼崛起之际，“辩证看待”他们的言论非常重要。
卡普认为，如今全球50家最有价值的科技公司，美国占了其中的十分之九，而在这50家公司中，占比最大的7家——苹果、微软、英伟达、谷歌、亚马逊、meta和特斯拉，都植根在硅谷或美国西海岸。这种财富和影响力的集中程度，在现代经济史上是首次出现。
但人们对硅谷所要求的回报太少了，硅谷工程师被赋予了如此之大的权力和财富，但公众应该要求什么回报呢？ 免费电子邮件是不够的。
所以，卡普很不爽美国社会的主流特征并非是公民或政治，而变成了围绕娱乐、体育、名人和时尚，而卡普给出的解法是要重建“技术共和国”，需要重新拥抱集体经验、共同目标和身份认同。这也是他的书名的由来。
palantir的董事长是彼得·蒂尔，这位“paypal黑帮”的核心人物，如今也是硅谷右翼的核心力量，他也经常表达对美国科技界现状的不满。
此前，peter thiel和卡普的观点在硅谷是极具争议、甚至是不受待见的。 palantir也一直在遭遇各种争议和抵制，包括人们反对警方使用palantir的分析软件，因为可能会威胁到公民权利和自由。
相反，亚马逊决定禁止美国警察部门使用其面部识别软件，而ibm更进一步，宣布将放弃对面部识别能力的所有研发，因为ibm反对使用该技术“进行大规模监视和种族定性”，导致“侵犯基本人权和自由”。
而卡普对这些观点表现得非常义愤填膺，他写道：“国家花费了250亿美元，保护驻阿富汗士兵免受路边炸弹的威胁，而当美国人的生命在本国受到威胁时，集体的反应却是冷漠和听天由命。似乎这些人的生命在判断是否使用某些软件的时候并不重要，美国许多当权者，基本上放弃了解决暴力问题的责任，科技公司们一再被警告，不要涉足这些领域。”
但如今，事情正在变化。 或许，正是因为越来越激烈的国际竞争，令硅谷科技右翼有了更大的话语权。
随着右翼风潮在硅谷逐渐崛起，卡普和peter thiel正在赢得越来越多科技领导者的声援和共识：比如说著名vc机构a16z在募集新基金时，就以“美国活力”为主旨，关键词都是要投资于“国家最核心的东西”以及“符合国家利益的才是最好的公司”，投资范围也不再避讳国防、公共安全、教育、工业和制造业等领域。
palantir也正在与十几家硅谷公司谈判，计划组建一个科技联盟，共同竞标美国政府的项目，目标是要挑战美国的传统国防巨头，比如洛克希德·马丁、波音、雷神等等。 正在洽谈加入的公司包括，马斯克的spacex、openai、造船商saronic、人工智能数据标记公司scale ai等等。
在华尔街的二级市场上，以palantir为代表的美国maga国运股也正享受着估值红利，而硅谷与华盛顿正在进入“蜜月期”。
也许硅谷从来都不曾远离华盛顿和政治。曾几何时，硅谷的仙童，惠普和英特尔等公司的员工能吃饱穿暖，都得感谢冷战时期源源不断的国防预算。只是如今，spacex和palantir等公司成为了新一轮的硅谷右翼代表，而不知道，它们的故事又能讲多久。
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