AI時代最受資本追捧的軟體企業之一。
當大多數AI軟體公司還在為商業化尋找答案時，Palantir已經交出了一份令整個矽谷側目的成績單。
這家2003年成立、長期以神秘著稱的資料基礎設施公司，2026年第一季度營收16.3億美元，同比增長85%；GAAP淨利潤8.76億美元，同比增長超過 300%，全年營收指引再次上調，市值接近3000億美元。
Palantir既不是OpenAI那樣的大模型開發者，也不是Salesforce式的SaaS巨頭，而是一家誕生於美國反恐體系、服務政府與大型企業二十餘年的資料平台公司。
它被外界稱為擊斃本·拉登行動背後的技術支持者，也因長期服務於國防和情報機構而蒙上一層神秘色彩。如今，隨著生成式AI浪潮席捲全球，Palantir又擁有了新的身份——企業AI時代最大的受益者之一。
十多年前融資屢屢碰壁，如今成為AI時代最受資本追捧的軟體企業之一，Palantir究竟做對了什麼？
最吸金獨角獸建構“企業作業系統”
Palantir的名字來源於《指環王》系列中的水晶球。這顆“觀想石”能讓人看到過去或其他地方發生的事件，與觀想石類似，Palantir的資料分析軟體也能挖掘出寶貴的洞見。
如果僅把Palantir理解為一家資料分析公司，很容易低估它今天的價值。
在今年第一季度財報電話會上，CEO Alex Karp再次強調，Palantir並不是一家傳統SaaS企業，也不是一家大模型開發商，而是一家幫助組織建構"Enterprise Operating System（企業作業系統）"的軟體公司。
換句話說，它真正銷售的並不是AI模型，而是一套能夠連接企業資料、業務流程和人工智慧的底層操作平台。
這一能力建立在Palantir二十多年形成的四大產品體系之上。
其中，Gotham主要面向政府、國防和情報機構，用於情報分析、軍事指揮和公共安全；2010年推出的Foundry面向商業企業，負責整合企業內部各類資料，支撐營運和管理決策；Apollo負責軟體在公有雲、私有雲、本地伺服器乃至離線環境中的持續部署與更新，是整個產品體系的底層基礎設施；2023年推出的AIP（Artificial Intelligence Platform），則進一步將大語言模型引入企業真實業務場景，使AI能夠安全呼叫企業資料並參與業務執行。
在Palantir看來，這四款產品並不是彼此獨立的軟體，而是一套完整的運行平台：Gotham和Foundry負責組織資料，Apollo保障系統穩定運行，AIP則讓AI真正進入企業決策流程。
因此，Palantir真正解決的問題，是"如何讓AI在真實組織中可靠、安全地工作"。
這一思路，也是Palantir與眾多AI公司的根本區別。
過去兩年，大模型能力快速提升，但越來越多企業發現，僅擁有模型並不足以解決實際問題。企業真正面臨的挑戰，往往來自分散在ERP、CRM、供應鏈、製造、財務等系統中的海量異構資料，以及複雜的權限體系和業務流程。如果這些基礎設施無法打通，再先進的大模型也很難真正落地。
Palantir的答案，是提出了"Ontology（本體）"這一核心架構。
它並不直接改變企業原有的資料儲存方式，而是在各種業務系統之上建立統一的資料模型，把人員、裝置、訂單、工廠、供應商等業務對象連接起來，形成企業運行的數字對應，使AI能夠真正理解企業的業務邏輯，而不僅僅是讀取零散的資料。Palantir將這一體系定義為"組織的數字孿生（The Ontology is the digital twin of an organization）"。
Palantir “ontology” 圖源：Palantir官網
也正因為如此，Palantir能夠把AI從"回答問題"進一步推進到"參與業務"——無論是戰場態勢分析、供應鏈最佳化，還是工業生產、金融風控，其核心邏輯都是讓AI建立在真實業務對象之上完成分析、推理與執行，而不是停留在聊天和文字生成層面。
從某種意義上說，大模型只是Palantir平台中的一個能力元件，而不是產品本身。
這也是為什麼Alex Karp始終強調："模型會不斷變化，但企業真正需要的是能夠連線據、理解業務、支撐決策的作業系統。"
目前，Palantir的收入來自政府和商業公司，從年報可以看出，2025年營收44.8億美元，54%來自政府客戶，達到24億美元；46%來自商業客戶，為20.7億美元。其中，商業客戶創造的收入增勢迅猛，同比增長60%，高於來自政府合作的營收增速。
Palantir 2025年分業務營收情況 圖源：公司財報
從無資本問津到門庭若市
與許多網際網路公司依靠消費市場快速融資不同，Palantir 在成立後的前幾年幾乎遭遇了所有主流風險投資機構的拒絕。
Palantir CEO Alex Karp後來回憶，Sequoia Capital（紅杉資本）董事長Michael Moritz在聽取項目介紹時幾乎沒有認真傾聽，而Kleiner Perkins的合夥人則直接告訴他們，這家公司注定會失敗，因為政府不會購買創業公司關於安防的軟體。
面對資本機構的冷臉，Palantir最早的資金來源主要來自Peter Thiel自己後來成立的投資機構Founders Fund，這是Peter Thiel於2005年創立的風險投資基金。
Peter Thiel
實際上，在公司正式成立初期，Peter Thiel個人及其基金累計投入約3000萬美元，承擔了公司前三年的研發成本，使團隊能夠專注於Gotham平台的開發，而不必過早追求商業收入。Founders Fund在隨後十餘年的多輪融資中持續跟投，是Palantir最大、最穩定的機構投資者之一。
2004年，Palantir拿到了投資機構In-Q-Tel 200萬美元的投資，這也成為其融資之路的轉折點。這筆融資金額雖然不大，卻極具戰略意義。因為In-Q-Tel是美國中央情報局（CIA）設立的非營利風險投資機構，這無疑幫助Palantir初步在國防和反恐領域提供了背書。
此外，In-Q-Tel的融資促成了Palantir與CIA分析師共同開展產品試點，讓Gotham在真實情報分析環境中得以不斷迭代完善。Alex Karp曾表示，Palantir早期並不是先開發產品再尋找客戶，而是與情報人員一起“共同創造”產品，因此， Gotham從誕生之初就深度貼合情報分析和反恐需求。後來，In-Q-Tel也持續參與公司的多輪融資，並幫助Palantir建立了與美國國家安全體系之間長期穩定的合作關係。
隨著 Gotham獲得美國政府客戶認可，Palantir於2006年完成750萬美元的A輪融資和約1050萬美元的B輪融資，分別由Oakhouse Partners和REV Venture Partners領投，公司開始從依賴創始人資金轉向源源不斷的風險資本支援。
2008年，公司完成C輪融資後估值已達到約4億美元。這一時期的資金主要用於擴大研發團隊，並將Gotham從單一情報分析平台擴展至執法、金融欺詐和網路安全等多個領域。
2010年以後，Palantir進入快速成長階段，融資規模也迅速擴大。2010年D輪融資約9000萬美元，估值達到約7.3億美元，繼續由Founders Fund領投；隨後2011至2015年，公司連續完成多輪融資，估值從17億美元上升至25億美元、60億美元、90億美元，最終在2015年突破200億美元，成為當時全球估值最高的獨角獸企業之一。
隨著Palantir逐漸進入商業市場，這一階段吸引了大量傳統金融機構和成長型投資基金進入，包括Morgan Stanley（摩根士丹利）、BlackRock（貝萊德）、Tiger Global Management（老虎環球基金）、Glynn Capital、Sozo Ventures、137 Ventures等知名機構。這些投資者不僅帶來了資金，也提高了Palantir在資本市場上的認可度，為後續商業化擴張奠定了基礎。
值得注意的是，儘管融資金額不斷增加，Palantir始終堅持創始團隊控制權。根據公開資料，Palantir幾乎拒絕向外部投資者提供董事會席位，即使是早期的重要投資者In-Q-Tel和後來的大型機構投資者，也未能進入董事會。這種做法在矽谷並不常見，但Alex Karp和Peter Thiel認為，公司的長期使命為建立“服務國家安全和關鍵基礎設施”，需要避免受到短期資本回報壓力的影響，因此必須保持戰略獨立性。
到了2020年9月，Palantir並沒有採用傳統 IPO，而是選擇了直接上市（Direct Listing）登陸紐約證券交易所（股票程式碼PLTR）。“直接上市”意味著Palantir並非為了通過上市募集新的資金，而是允許現有股東可以自由出售持有股份。
這一選擇背後也反映了Palantir對資本市場的態度：經過十餘年的持續融資，公司現金儲備充足，不需要通過IPO融資，而更希望借助公開市場提高股票流動性和公司透明度，同時保持創始團隊對公司的長期控制。
兩位斯坦福校友：一半海水，一半火焰
時間回到2003年，Palantir的創始團隊由Peter Thiel、Alex Karp、Stephen Cohen、Joe Lonsdale和Nathan Gettings等人在美國加利福尼亞組成。其中最核心的人物是董事長Peter Thiel和CEO Alex Karp，這兩位創始人截然不同的背景，塑造了Palantir獨特的發展路徑。
Alex Karp（左）和Peter Thiel（右）
Peter Thiel出生於德國，在美國長大，本科畢業於斯坦福大學哲學專業，隨後獲得斯坦福法學院法學博士學位。1998年，他與Elon Musk、Max Levchin等人共同創辦了PayPal，並擔任CEO。PayPal在發展過程中建立了一套利用演算法識別金融欺詐的技術體系，通過分析使用者之間看似毫無關聯的交易記錄，發現隱藏的欺詐網路。這段經歷成為Palantir最重要的技術起點。
Peter Thiel和Elon Musk
2001年“9·11”事件之後，Thiel開始思考，如果演算法能夠識別金融犯罪，那麼是否也能夠幫助政府識別恐怖組織、犯罪網路和國家安全威脅。他後來多次表示，Palantir 的最初設想，就是“將 PayPal用於反欺詐的資料分析能力應用到反恐領域，同時儘可能保護公民自由。”這一理念後來成為Palantir的創立使命。
為了實現這一構想，Thiel在2003年提供了第一筆啟動資金，並邀請自己在斯坦福法學院認識的朋友Alex Karp擔任CEO。與典型的矽谷創業者不同，Karp沒有電腦科學背景，而是一位哲學博士。他本科畢業於Haverford College，隨後進入斯坦福法學院學習，並赴德國法蘭克福大學獲得新古典社會理論（Neo-Classical Social Theory）博士學位，師從德國著名社會理論家尤爾根·哈貝馬斯（Jürgen Habermas）學派。
Palantir CEO Alex Karp
Karp曾在世界經濟論壇的一次公開訪談中回憶道，自己原本希望成為一名學者，因為“認為哲學能夠改變世界”，但其最終意識到，真正改變現實世界的力量來自技術與制度的結合，因此接受了Thiel的邀請，共同創辦Palantir。
創業初期，Palantir就確立了與傳統矽谷企業不同的發展理念。Karp曾在接受法國《L'Obs》採訪時表示，Palantir並不希望成為一家“為了廣告點選率最佳化使用者停留時間”的網際網路公司，而是希望解決國家安全、戰爭、公共衛生等重大現實問題。他強調，公司一直堅持只向與自身價值觀相符的政府提供核心技術，即使這意味著放棄大量商業收入。他還表示，公司內部關於技術倫理和政府合作始終存在激烈討論，但Palantir更願意承擔複雜問題，而不是迴避這些問題。
值得注意的是，Peter Thiel與Alex Karp在政治立場上存在明顯差異。Thiel長期以自由意志主義（libertarianism）和保守派投資人著稱，而Karp則公開表示自己支援自由派政治理念，甚至在採訪中稱自己與Thiel “幾乎在所有政治問題上都有過激烈爭論”。
然而，兩人始終保持合作關係，差異也令他們在團隊中更好地發揮各自不同的效用。Karp曾表示：“Peter是一位非常高效得力的董事長，而我負責經營公司。”
誰是中國版Palantir?
Palantir在業務模式和商業落地盈利的成功無疑為科技企業們提供了一個標竿。在大洋彼岸，“中國版 Palantir” 的概念也成為許多定位相近的企業在資本與技術界拋出的“心錨”。
這其中包括李開復創辦的AI獨角獸零一萬物，曾被稱為“中國版Palantir”，其發展方向逐漸從通用大模型研發延伸至企業級AI應用，希望通過模型能力與企業資料結合，幫助大型組織提升決策效率，圍繞企業經營決策、管理效率提升和業務增長等場景推出AI解決方案。
另一家早期便獲得該稱號的是明略科技（Mininglamp），其核心業務聚焦於關聯資料探勘，深度服務於公共安全與金融風控。這種“關聯分析（Link Analysis）+知識圖譜”的技術路線與Gotham十分相似，不過，明略科技的發展重心後來逐漸擴展至行銷智能和企業AI服務，其業務範圍與Palantir已出現較大差異。
訊策科技（Xunce Technology）因其聚焦在多源異構資料融合、知識圖譜、時空態勢感知和AI輔助決策等核心能力，產品主要應用於國防、軍工、應急管理和政府智能決策等領域，在技術路線和應用場景上與Palantir Gotham具有較高相似性。不過，相比Palantir面向全球政府和商業客戶的平台化模式，訊策科技目前更多聚焦特定行業和項目型應用，因此更像是Palantir的Gotham產品線，而非整個Palantir的平台生態。
此外，已上市的第四範式（4Paradigm）、滴普科技（Deepexi）和拓爾思（TRS），也因主攻異構資料跨界整合與多源資料預警分析，在商業模式上與Palantir存在相似之處。
不過，儘管這些科技企業在業務形式上向其靠攏、對標，但兩者在核心客戶、技術路徑和生態定位上存在著本質的區別與差異。
Palantir早期依託美國政府和國家安全領域建立信任壁壘，而目前中國對標企業則主要服務於本土的數字政府、公安系統等公共安全部門以及大型國有企業和民營商業品牌。
同時在技術層面上，Palantir擁有完全自主研發的Gotham、Foundry和AIP平台，強調極強的資料融合能力、本體建模（Ontology）和資料確權機制。相比之下，中國企業目前正從“純大模型研發”轉向“應用與精調”，多採用 DeepSeek、阿里通義千問（Qwen）等開源或商業大模型作為底層支撐，通過在其外部封裝一套企業級的資料軟體基礎設施來實現落地。
在交付模式與利潤率方面，兩者的差異也較大。Palantir早期通過“前線部署工程師（FDE）”模式，直接派人駐紮客戶一線，隨後將高難度需求沉澱為高復用性的標準化產品，從而實現了極高的毛利率。而中國的巨量資料和AI企業在過去較長一段時間內，重度依賴定製化的系統整合項目（類似項目制外包）。目前這些企業也正在向更輕量化的“模型+基礎設施”平台靠攏，以期擺脫傳統軟體業“重資產、低利潤”的困境。
不過，中國企業並不需要簡單複製一個Palantir，而需要結合自身產業環境，探索適合本土市場的AI決策平台路徑。
AI時代，資料才是新的基礎設施。Palantir的高估值背後，並不只是因為它搭上了AI浪潮，而是因為它證明了一件事：
人工智慧真正產生價值的關鍵，不只是讓模型能夠回答問題，而是讓AI能夠理解業務，並參與現實世界的決策。
對於中國企業而言，未來競爭的重點也不會只是大模型參數規模，而是誰能夠將分散的資料、行業知識和業務流程連接起來，形成真正可執行的智能決策系統。
從這個意義上看，中國或許不會出現一個完全複製Palantir的企業，但一定會誕生屬於自己的AI基礎設施公司。
而下一輪競爭的核心，將不再是誰擁有最大的模型，而是誰能夠讓AI真正進入產業，成為企業和組織運行的新型決策基礎設施。(創業邦)