谁将成为中国的“Palantir”？

"The most powerful person in the world is the storyteller." —— Steve Jobs

2025年5月，Palantir Technologies再次交出一份令硅谷刮目相看的成绩单：2025年第一季度Palantir的营收为8.839亿美元，同比增长39%，2025 财年全年收入预计将在 38.9 亿至 39.02 亿美元之间，同比增长约 36%；其中，美国商业部门的收入预计将超过11.78 亿美元，同比增长至少 68%。

这个曾因为为美国政府构建反恐数据平台而走红的公司，正凭借AI时代的浪潮重构其商业帝国的边界。

在全球争夺企业智能化落地话语权的竞逐中，Palantir不仅没有被传统软件巨头吞噬，反而以“定制化AI + 深度数据治理 + 政企大客户”的模式再度崛起。其路径，成为所有希望在AI工业革命中占据一席之地的中国科技公司的镜子。

Palantir为何能崛起与成功？

Palantir成功的根本，其实在于它选择了一条“非标准化”的AI道路。

与OpenAI、Anthropic等致力于打造通用大模型不同，Palantir走向了企业深水区：用工程方法嵌入企业核心流程，用数据治理能力消解大模型幻觉，用平台封装能力实现应用规模化。

这一战略最鲜明的体现，是其“AI Bootcamp”机制。根据《TechCrunch》报道，Palantir在为一家美国能源企业举办的一场训练营中，仅用四天时间便构建了一个基于其Foundry平台的大模型调度系统，实现了从钻井数据流实时感知到作业优化建议的闭环。该客户在一周后即签署试用合同，并在三个月内成为正式客户。这种快速、沉浸式的原型验证机制，不仅压缩了企业决策周期，也让AI真正融入企业痛点流程，而非浮于演示幻象。

精准切中企业AI落地痛点

2023年末，Palantir开始尝试性的推出一周制“AI训练营”，帮助客户在5天之内构建大模型的业务原型，快速验证AI价值。

这种“先让你试后让你买”的方式打破了AI项目的传统交付周期。据Palantir在其2024年第一季度财报电话会上披露，短短4个月内共举办了560场训练营，平均每场涉及3-5个用例建模，客户新签转化率达到22%。

其中一个典型案例来自于与某全球农业机械制造商的合作。在训练营期间，Palantir团队帮助客户将现场收割机传感器数据与历史农田土壤数据结合，构建出一个可实时调整施肥方案的智能模型系统。客户在7天内完成PoC验证并签署Foundry平台部署协议。

这种快速打通数据、模型、业务三位一体的能力，正是其高转化率的根源所在。

20年数据治理，构建AI落地护城河
AI不是模型的问题，而是数据的问题。

Palantir深谙其道，其核心平台Gotham与Foundry以处理复杂、敏感数据起家，能够无缝整合结构化与非结构化信息，建立企业本体模型，并将数据流转深度嵌入业务流程之中，从而有效解决大模型幻觉（AI hallucination）与企业应用脱节的问题。

据《The New York Times》报道，Palantir曾协助美国移民与海关执法局（ICE）整合多个异构系统的数据，包括Excel表格、扫描文档、视频监控与网络日志，并将其统一进入Gotham平台，使情报分析员可以在一个视图中调取历史出入境信息、金融交易与社交关系图谱，极大提高了数据调用效率。这类融合非结构化数据的能力，成为Palantir在政府与工业场景中获得竞争优势的关键。

Palantir的Foundry平台也在商业领域复制了类似路径。例如在与英国国家卫生服务体系（NHS）的合作中，Palantir协助其在疫情期间整合各地区医院的患者数据、医疗物资库存、ICU床位使用情况，最终形成统一的调度模型，使资源分配从“事后响应”转为“预测预警”。NHS使用Foundry后，其疫情期间关键医疗资源分发效率提高了40%以上。

这种“从数据到决策”的数据治理能力，使Palantir在AI时代拥有了远超模型层的应用闭环构建力，也构筑了其不可替代的技术护城河。

聚焦高价值客户，高毛利护城河
Palantir拒绝走向SaaS式的长尾市场，而是选择死磕政府、能源、军工、制造等对数据质量和安全要求极高的客户。

其最具代表性的案例之一是与美国中央情报局（CIA）合作构建情报融合系统，该系统在“反恐战争”中起到了关键作用。Palantir的Gotham平台被广泛部署于美国国防部、空军、特种作战司令部（SOCOM）等机构，用于战场情报、后勤调度和反间谍数据分析。

据《Business Insider》报道，Palantir与美国陆军签订的一份合同金额高达8.23亿美元，用于建设“Distributed Common Ground System”（DCGS-A）数据整合系统。这种超大规模、高安全需求的数据治理项目，不仅为Palantir带来稳定的长期收入，也成为其在政务和军工市场建立数据壁垒的典范。

根据Palantir最新的财务报告，Palantir前20大客户平均年付费达6400万美元，企业平均客单价远超行业水平，并保持80%以上毛利率，这一数字反映的不仅仅是Palantir的盈利能力，而是其与现有客户关系的深层次体现。

Palantir创始人Alex Karp曾言：“在AI时代，赢家不是技术最前沿者，而是能与客户共同构建未来者。”这正是Palantir不追风口，却屡屡成风的原因。

中国市场：机遇与挑战并存

Palantir模式是否能在中国落地？答案是：具备土壤，但其成熟落地尚需时日。

客户土壤：高付费能力客户群体已成型

根据中国企业联合会最新统计，2024年中国年营收超过600亿元人民币的企业数量约为380家（剔除BAT等互联网巨头）。这为类似Palantir模式的高端定制化数据智能服务提供了坚实的客户基础。尤其是在国有大型企业、金融、能源和电信行业，这些企业具备足够的规模和数字化需求，理论上能够支持数十家乃至上百家专注于数据智能和AI落地的服务提供商成长。

麦肯锡（McKinsey）2023年发布的《中国数字化转型白皮书》及其后续分析报告指出，超过65%的大型中国将数据治理和AI智能化列为核心投资方向，尤其是在合规治理、智能风控、精准营销和运营效率提升等领域的投入显著增长。

毕马威（KPMG）2024年《中国数字经济发展报告》指出，国有企业和大型央企在2023年投入数百亿元用于数据中台建设和智能化升级，重点推动数据资产的合规管理和跨部门共享，促进了业务数字化与AI应用的深度融合。

此外，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等政策的逐步完善，企业对数据安全和AI可信性的重视持续上升，进一步促进了高质量数据治理和AI合规落地的需求。这些行业巨头在数据资产规模、治理能力和创新应用方面的深厚积累，为中国Palantir式企业的成长提供了广阔的市场空间和实践土壤。

能力基础：中国数字基础设施建设全球领先

中国在AI基础设施层的投入已实现全球领先，尤其是在算力建设和云服务网络方面。国内运营商如中国移动、中国电信通过建设超级算力中心，已经支持万亿级数据的实时处理能力。金融机构如中国工商银行、建设银行早已构建了多层次数据治理架构，以应对复杂的交易和风险控制需求。公安部门利用人脸识别、行为分析技术，也已形成了覆盖全国的智能数据监控网络。

在技术层面，百度、华为和阿里云等头部大模型厂商不仅提供算力和云基础设施，还在数据中台和智能建模领域持续创新。百度的“文心一言”大模型平台结合了多模态数据处理能力，实现了图文语音的统一建模；华为云推出了面向政企的智能数据治理套件，支持异构数据融合和实时数据质量监控；阿里云则在“通义千问”平台基础上，打造了集成数据仓库、智能分析和模型训练的一体化平台。这些能力使得中国的大模型厂商在平台底座建设方面已具备与Palantir Foundry相似的竞争力与市场基础。

成长气候：企业自建潮仍未退潮

然而，市场环境也仍然存在着明显的制约。中国的98家央企几乎全部成立了独立的数字化子公司，银行和保险等金融机构的自建数字化与AI系统投入金额是外采的2-3倍。这说明企业普遍将技术资产视为核心竞争力，倾向于内部开发定制化解决方案，而非依赖外部平台提供商。

这种自建优先的战略直接限制了第三方AI平台的渗透空间，导致Palantir式的平台化服务难以快速切入企业核心业务。

以中国零售行业为例，传统企业通常经历5-6年的自建周期后，才逐渐开放部分非核心业务给外部服务商。参照这一周期，预计中国整体市场真正大规模采用第三方AI平台模式，还需3-5年时间，市场生态才会逐步成熟。

此外，监管政策与数据隐私法律的不明确，也让许多数据敏感行业在拥抱AI平台时仍踟蹰不前。

谁能成为“中国的Palantir”？

当我们试图在中国寻找Palantir的影子，不能简单对标“卖AI平台的公司”，而要寻找具备“政企能力 + 数据治理 + AI场景化 + 高端客户理解”四位一体能力的复合型公司。以下这五家公司，是目前中国最具备Palantir式基因的候选者。

浪潮：政务平台的老将，AI化转型在路上

浪潮在政务信息化、财税、人社、公安等领域耕耘多年，具备深厚的本体数据建模和交付经验。其云洲工业互联网平台、智慧政务平台具备向AI平台过渡的天然路径。在AI加持下，浪潮可以通过构建行业垂类模型+场景组件化平台向Palantir靠拢。

关键词：政务强连接+ 数据中台 + 产业Know-how

用友网络：财税数据王者的AI突围

作为中国最大的ERP和财税软件提供商，用友拥有超过500万家企业客户，并主导多个财税本体标准。其BIP平台构建“企业数字大脑”的战略与Palantir类似。如果能加速将AI与行业语义层融合，补足模型能力与高端交付能力，未来极具潜力。

关键词：财税本体+ 客户基础 + 行业纵深

依图科技：AI视觉王者的转型之路

依图在公安、医疗等高价值数据行业积累深厚，其在知识图谱、智能影像诊断、智能审计方面已具备平台级落地能力。尽管其To G属性较强、商业路径不够清晰，但其具备Palantir所需的数据-模型-流程联动思维。

关键词：公安医疗场景+ AI底座能力 + 本体建模思维

阿里云：大模型基础设施的开放者

作为国内大模型技术与云平台的先行者，阿里云的“通义千问+钉钉+DataWorks”组合具备构建类Foundry平台的全部能力。其挑战在于：能否聚焦“少而深”的高价值客户，打造训练营机制，形成行业场景闭环而非泛化平台输出。

关键词：全栈平台+ 大模型引擎 + 多场景触点

百望股份：真实交易数据的AI引擎

作为国家税务局、国家数据局的重要服务商，百望股份以发票等交易数据为基础，构建了企业交易、信用、合规的智能中台，具备天然数据优势。其正在构建的“数据+大模型+智能体”架构，与Palantir的数据建模逻辑高度相似。若能推进训练营式客户共建机制，未来有望成为交易合规场景的Palantir代表。

关键词：交易数据闭环+ 财税AI应用 + 平台结构化能力

AI不缺模型，缺知行合一的“平台派”

Palantir的成功不仅仅是技术的胜利，更是哲学与商业模式的胜利。在尼采笔下，“当你凝视深渊时，深渊也在凝视你”。AI作为工具，终将逼迫企业凝视自己的数据、流程、效率与战略盲区。

中国并不缺少技术、不缺少客户，也不缺少平台能力。缺的是：谁能率先放弃短期交付收益、搭建“数据-模型-场景”的全闭环体系，在3-5年后迎来行业爆发窗口。

谁能成为中国的Palantir？也许答案，已在他们今日的产品架构与客户共创机制中，悄然成型。

本文来源：财经报道网