作者丨漫地
编辑丨关雎
图源丨Palantir
当大多数AI软件公司还在为商业化寻找答案时，Palantir已经交出了一份令整个硅谷侧目的成绩单。
这家2003年成立、长期以神秘著称的数据基础设施公司，2026年第一季度营收16.3亿美元，同比增长85%；GAAP净利润8.76亿美元，同比增长超过 300%，全年营收指引再次上调，市值接近3000亿美元。
Palantir既不是OpenAI那样的大模型开发者，也不是Salesforce式的SaaS巨头，而是一家诞生于美国反恐体系、服务政府与大型企业二十余年的数据平台公司。
它被外界称为击毙本·拉登行动背后的技术支持者，也因长期服务于国防和情报机构而蒙上一层神秘色彩。如今，随着生成式AI浪潮席卷全球，Palantir又拥有了新的身份——企业AI时代最大的受益者之一。
十多年前融资屡屡碰壁，如今成为AI时代最受资本追捧的软件企业之一，Palantir究竟做对了什么？
01最吸金独角兽，构建“企业操作系统”
Palantir的名字来源于《指环王》 系列中的水晶球。这颗“观想石”能让人看到过去或其他地方发生的事件，与观想石类似，Palantir的数据分析软件也能挖掘出宝贵的洞见。
如果仅把Palantir理解为一家数据分析公司，很容易低估它今天的价值。
在今年第一季度财报电话会上，CEO Alex Karp再次强调，Palantir并不是一家传统SaaS企业，也不是一家大模型开发商，而是一家帮助组织构建"Enterprise Operating System（企业操作系统）"的软件公司。
换句话说，它真正销售的并不是AI模型，而是一套能够连接企业数据、业务流程和人工智能的底层操作平台。
这一能力建立在Palantir二十多年形成的四大产品体系之上。
其中，Gotham主要面向政府、国防和情报机构，用于情报分析、军事指挥和公共安全；2010年推出的Foundry面向商业企业，负责整合企业内部各类数据，支撑运营和管理决策；Apollo负责软件在公有云、私有云、本地服务器乃至离线环境中的持续部署与更新，是整个产品体系的底层基础设施；2023年推出的AIP（Artificial Intelligence Platform），则进一步将大语言模型引入企业真实业务场景，使AI能够安全调用企业数据并参与业务执行。
在Palantir看来，这四款产品并不是彼此独立的软件，而是一套完整的运行平台：Gotham和Foundry负责组织数据，Apollo保障系统稳定运行，AIP则让AI真正进入企业决策流程。
因此，Palantir真正解决的问题，是"如何让AI在真实组织中可靠、安全地工作"。
这一思路，也是Palantir与众多AI公司的根本区别。
过去两年，大模型能力快速提升，但越来越多企业发现，仅拥有模型并不足以解决实际问题。企业真正面临的挑战，往往来自分散在ERP、CRM、供应链、制造、财务等系统中的海量异构数据，以及复杂的权限体系和业务流程。如果这些基础设施无法打通，再先进的大模型也很难真正落地。
Palantir的答案，是提出了"Ontology（本体）"这一核心架构。
它并不直接改变企业原有的数据存储方式，而是在各种业务系统之上建立统一的数据模型，把人员、设备、订单、工厂、供应商等业务对象连接起来，形成企业运行的数字映射，使AI能够真正理解企业的业务逻辑，而不仅仅是读取零散的数据。Palantir将这一体系定义为"组织的数字孪生（The Ontology is the digital twin of an organization）"。
Palantir “ontology” 图源：Palantir官网
也正因为如此，Palantir能够把AI从"回答问题"进一步推进到"参与业务"——无论是战场态势分析、供应链优化，还是工业生产、金融风控，其核心逻辑都是让AI建立在真实业务对象之上完成分析、推理与执行，而不是停留在聊天和文本生成层面。
从某种意义上说，大模型只是Palantir平台中的一个能力组件，而不是产品本身。
这也是为什么Alex Karp始终强调："模型会不断变化，但企业真正需要的是能够连接数据、理解业务、支撑决策的操作系统。"
目前，Palantir的收入来自政府和商业公司，从年报可以看出，2025年营收44.8亿美元，54%来自政府客户，达到24亿美元；46%来自商业客户，为20.7亿美元。其中，商业客户创造的收入增势迅猛，同比增长60%，高于来自政府合作的营收增速。
Palantir 2025年分业务营收情况 图源：公司财报
02从无资本问津到门庭若市
与许多互联网公司依靠消费市场快速融资不同，Palantir 在成立后的前几年几乎遭遇了所有主流风险投资机构的拒绝。
Palantir CEO Alex Karp后来回忆，Sequoia Capital（红杉资本）董事长Michael Moritz在听取项目介绍时几乎没有认真倾听，而Kleiner Perkins的合伙人则直接告诉他们，这家公司注定会失败，因为政府不会购买创业公司关于安防的软件。
面对资本机构的冷脸，Palantir最早的资金来源主要来自Peter Thiel自己后来成立的投资机构Founders Fund，这是Peter Thiel于2005年创立的风险投资基金。
Peter Thiel
实际上，在公司正式成立初期，Peter Thiel个人及其基金累计投入约3000万美元，承担了公司前三年的研发成本，使团队能够专注于Gotham平台的开发，而不必过早追求商业收入。Founders Fund在随后十余年的多轮融资中持续跟投，是Palantir最大、最稳定的机构投资者之一。
2004年，Palantir拿到了投资机构In-Q-Tel 200万美元的投资，这也成为其融资之路的转折点。这笔融资金额虽然不大，却极具战略意义。因为In-Q-Tel是美国中央情报局（CIA）设立的非营利风险投资机构，这无疑帮助Palantir初步在国防和反恐领域提供了背书。
此外，In-Q-Tel的融资促成了Palantir与CIA分析师共同开展产品试点，让Gotham在真实情报分析环境中得以不断迭代完善。Alex Karp曾表示，Palantir早期并不是先开发产品再寻找客户，而是与情报人员一起“共同创造”产品，因此， Gotham从诞生之初就深度贴合情报分析和反恐需求。后来，In-Q-Tel也持续参与公司的多轮融资，并帮助Palantir建立了与美国国家安全体系之间长期稳定的合作关系。
随着 Gotham获得美国政府客户认可，Palantir于2006年完成750万美元的A轮融资和约1050万美元的B轮融资，分别由Oakhouse Partners和REV Venture Partners领投，公司开始从依赖创始人资金转向源源不断的风险资本支持。
2008年，公司完成C轮融资后估值已达到约4亿美元。这一时期的资金主要用于扩大研发团队，并将Gotham从单一情报分析平台扩展至执法、金融欺诈和网络安全等多个领域。
2010年以后，Palantir进入快速成长阶段，融资规模也迅速扩大。2010年D轮融资约9000万美元，估值达到约7.3亿美元，继续由Founders Fund领投；随后2011至2015年，公司连续完成多轮融资，估值从17亿美元上升至25亿美元、60亿美元、90亿美元，最终在2015年突破200亿美元，成为当时全球估值最高的独角兽企业之一。
随着Palantir逐渐进入商业市场，这一阶段吸引了大量传统金融机构和成长型投资基金进入，包括Morgan Stanley（摩根士丹利）、BlackRock（贝莱德）、Tiger Global Management（老虎环球基金）、Glynn Capital、Sozo Ventures、137 Ventures等知名机构。这些投资者不仅带来了资金，也提高了Palantir在资本市场上的认可度，为后续商业化扩张奠定了基础。
值得注意的是，尽管融资金额不断增加，Palantir始终坚持创始团队控制权。根据公开资料，Palantir几乎拒绝向外部投资者提供董事会席位，即使是早期的重要投资者In-Q-Tel和后来的大型机构投资者，也未能进入董事会。这种做法在硅谷并不常见，但Alex Karp和Peter Thiel认为，公司的长期使命为建立“服务国家安全和关键基础设施”，需要避免受到短期资本回报压力的影响，因此必须保持战略独立性。
到了2020年9月，Palantir并没有采用传统 IPO，而是选择了直接上市（Direct Listing）登陆纽约证券交易所（股票代码PLTR）。“直接上市”意味着Palantir并非为了通过上市募集新的资金，而是允许现有股东可以自由出售持有股份。
这一选择背后也反映了Palantir对资本市场的态度：经过十余年的持续融资，公司现金储备充足，不需要通过IPO融资，而更希望借助公开市场提高股票流动性和公司透明度，同时保持创始团队对公司的长期控制。
03两位斯坦福校友：一半海水，一半火焰
时间回到2003年，Palantir的创始团队由Peter Thiel、Alex Karp、Stephen Cohen、Joe Lonsdale和Nathan Gettings等人在美国加利福尼亚组成。其中最核心的人物是董事长Peter Thiel和CEO Alex Karp，这两位创始人截然不同的背景，塑造了Palantir独特的发展路径。
Alex Karp（左）和Peter Thiel（右）
Peter Thiel出生于德国，在美国长大，本科毕业于斯坦福大学哲学专业，随后获得斯坦福法学院法学博士学位。1998年，他与Elon Musk、Max Levchin等人共同创办了PayPal，并担任CEO。PayPal在发展过程中建立了一套利用算法识别金融欺诈的技术体系，通过分析用户之间看似毫无关联的交易记录，发现隐藏的欺诈网络。这段经历成为Palantir最重要的技术起点。
Peter Thiel和Elon Musk
2001年“9·11”事件之后，Thiel开始思考，如果算法能够识别金融犯罪，那么是否也能够帮助政府识别恐怖组织、犯罪网络和国家安全威胁。他后来多次表示，Palantir 的最初设想，就是“将 PayPal用于反欺诈的数据分析能力应用到反恐领域，同时尽可能保护公民自由。”这一理念后来成为Palantir的创立使命。
为了实现这一构想，Thiel在2003年提供了第一笔启动资金，并邀请自己在斯坦福法学院认识的朋友Alex Karp担任CEO。与典型的硅谷创业者不同，Karp没有计算机科学背景，而是一位哲学博士。他本科毕业于Haverford College，随后进入斯坦福法学院学习，并赴德国法兰克福大学获得新古典社会理论（Neo-Classical Social Theory）博士学位，师从德国著名社会理论家尤尔根·哈贝马斯（Jürgen Habermas） 学派。
Palantir CEO Alex Karp
Karp曾在世界经济论坛的一次公开访谈中回忆道，自己原本希望成为一名学者，因为“认为哲学能够改变世界”，但其最终意识到，真正改变现实世界的力量来自技术与制度的结合，因此接受了Thiel的邀请，共同创办Palantir。
创业初期，Palantir就确立了与传统硅谷企业不同的发展理念。Karp曾在接受法国《L'Obs》采访时表示，Palantir并不希望成为一家“为了广告点击率优化用户停留时间”的互联网公司，而是希望解决国家安全、战争、公共卫生等重大现实问题。他强调，公司一直坚持只向与自身价值观相符的政府提供核心技术，即使这意味着放弃大量商业收入。他还表示，公司内部关于技术伦理和政府合作始终存在激烈讨论，但Palantir更愿意承担复杂问题，而不是回避这些问题。
值得注意的是，Peter Thiel与Alex Karp在政治立场上存在明显差异。Thiel长期以自由意志主义（libertarianism）和保守派投资人著称，而Karp则公开表示自己支持自由派政治理念，甚至在采访中称自己与Thiel “几乎在所有政治问题上都有过激烈争论”。
然而，两人始终保持合作关系，差异也令他们在团队中更好地发挥各自不同的效用。Karp曾表示：“Peter是一位非常高效得力的董事长，而我负责经营公司。”
04谁是中国版Palantir?
Palantir在业务模式和商业落地盈利的成功无疑为科技企业们提供了一个标杆。在大洋彼岸，“中国版 Palantir” 的概念也成为许多定位相近的企业在资本与技术界抛出的“心锚”。
这其中包括李开复创办的AI独角兽零一万物，曾被称为“中国版Palantir”，其发展方向逐渐从通用大模型研发延伸至企业级AI应用，希望通过模型能力与企业数据结合，帮助大型组织提升决策效率，围绕企业经营决策、管理效率提升和业务增长等场景推出AI解决方案。
另一家早期便获得该称号的是明略科技（Mininglamp），其核心业务聚焦于关联数据挖掘，深度服务于公共安全与金融风控。这种“关联分析（Link Analysis）+知识图谱”的技术路线与Gotham十分相似，不过，明略科技的发展重心后来逐渐扩展至营销智能和企业AI服务，其业务范围与Palantir已出现较大差异。
讯策科技（Xunce Technology）因其聚焦在多源异构数据融合、知识图谱、时空态势感知和AI辅助决策等核心能力，产品主要应用于国防、军工、应急管理和政府智能决策等领域，在技术路线和应用场景上与Palantir Gotham具有较高相似性。不过，相比Palantir面向全球政府和商业客户的平台化模式，讯策科技目前更多聚焦特定行业和项目型应用，因此更像是Palantir的Gotham产品线，而非整个Palantir的平台生态。
此外，已上市的第四范式（4Paradigm）、滴普科技（Deepexi） 和 拓尔思（TRS），也因主攻异构数据跨界整合与多源数据预警分析，在商业模式上与Palantir存在相似之处。
不过，尽管这些科技企业在业务形式上向其靠拢、对标，但两者在核心客户、技术路径和生态定位上存在着本质的区别与差异。
Palantir早期依托美国政府和国家安全领域建立信任壁垒，而目前中国对标企业则主要服务于本土的数字政府、公安系统等公共安全部门以及大型国有企业和民营商业品牌。
同时在技术层面上，Palantir拥有完全自主研发的Gotham、Foundry和AIP平台，强调极强的数据融合能力、本体建模（Ontology）和数据确权机制。相比之下，中国企业目前正从“纯大模型研发”转向“应用与精调”，多采用 DeepSeek、阿里通义千问（Qwen）等开源或商业大模型作为底层支撑，通过在其外部封装一套企业级的数据软件基础设施来实现落地。
在交付模式与利润率方面，两者的差异也较大。Palantir早期通过“前线部署工程师（FDE）”模式，直接派人驻扎客户一线，随后将高难度需求沉淀为高复用性的标准化产品，从而实现了极高的毛利率。而中国的大数据和AI企业在过去较长一段时间内，重度依赖定制化的系统集成项目（类似项目制外包）。目前这些企业也正在向更轻量化的“模型+基础设施”平台靠拢，以期摆脱传统软件业“重资产、低利润”的困境。
不过，中国企业并不需要简单复制一个Palantir，而需要结合自身产业环境，探索适合本土市场的AI决策平台路径。
AI时代，数据才是新的基础设施。Palantir的高估值背后，并不只是因为它搭上了AI浪潮，而是因为它证明了一件事：
人工智能真正产生价值的关键，不只是让模型能够回答问题，而是让AI能够理解业务，并参与现实世界的决策。
对于中国企业而言，未来竞争的重点也不会只是大模型参数规模，而是谁能够将分散的数据、行业知识和业务流程连接起来，形成真正可执行的智能决策系统。
从这个意义上看，中国或许不会出现一个完全复制Palantir的企业，但一定会诞生属于自己的AI基础设施公司。
而下一轮竞争的核心，将不再是谁拥有最大的模型，而是谁能够让AI真正进入产业，成为企业和组织运行的新型决策基础设施。
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