這是一段關于硅谷最神秘、最具爭議，也最被誤解的科技巨頭——Palantir的深度剖析。

這家公司無法復制，因為它本是一個早該消失的存在。

若只盯著它3000~4000億美金的市值，就想依樣畫葫蘆，那無疑是自尋死路。有哪家公司能連續(xù)巨虧20年還存活下來！

2003年成立，卻一直虧損到2023年。

2018年：營收5.95億美元，凈虧損高達5.98億美元（幾乎每賺1美元，就要投入1美元的實施與人力成本）。

2019年：營收增長至7.43億美元，凈虧損仍達5.88億美元。

2020年（上市之年）：營收首次突破10億美元（10.9億），但受沉重的人員結構與期權費用拖累，凈虧損飆升至11.6億美元的紀錄。

2021 - 2022年：即便商業(yè)化平臺逐步鋪開，營收增長至近20億美元，Palantir每年仍承受5.2億美元（2021年）和3.74億美元（2022年）的巨額凈虧損。

這樣的虧損程度，原樣復制，誰都撐不到最后！

大模型出現(xiàn)后，隨著國際環(huán)境變化，這家公司終于崛起。

2023年（歷史性轉折，首次全年盈利）：營收22.3億美元，凈利潤2.1億美元。

2024年：營收28.7億美元，凈利潤4.6億美元。

2025年（全面爆發(fā)）：營收接近44.8億美元，凈利潤高達16.2億美元（凈利潤率飆升至36%）。

（或許有人認為是漲價，可查看用戶數(shù)增長，此處不列舉）

所以，這家公司不僅是一部從瀕臨破產(chǎn)到市值3千億美金的商業(yè)史，更是一場歷時二十年、耗資百億美金的極客社會學實驗。

在這場實驗中，Palantir以慘痛代價，為全球創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家驗證了“下一代企業(yè)操作系統(tǒng)”的核心真相。

在AI新背景下挖掘這個秘密很有必要。

不寫代碼的哲學家與“人力外包”困境

2003年，當硅谷沉浸在“連接全人類”的社交網(wǎng)絡熱潮時，Peter Thiel聯(lián)合幾位創(chuàng)始人，以《指環(huán)王》中能洞察未來的“真知晶球”（Palantíri）為名創(chuàng)立Palantir。他們獲得中央情報局（CIA）風投部門In - Q - Tel的投資，投身反恐和情報分析領域。

想想911發(fā)生的年份，就能更理解這家公司成立的緣由。

這是它的基因，沒有這個，或許早就支撐不了20年，它的起點并非純粹利益導向。

令人意外的是，這家硬核數(shù)據(jù)公司的掌舵人Alex Karp，毫無計算機背景，卻是法蘭克福大學新古典社會理論博士，師從著名哲學家尤爾根·哈貝馬斯。

哲學家對世界的理解往往與眾不同，也正因如此才能做出這樣的選擇，這不是常人會做的事，就像在互聯(lián)網(wǎng)大熱的2003年去做外包公司，如同房地產(chǎn)火熱時去種果園。

Karp不用代碼看世界，而是用“權力結構”“系統(tǒng)論”和“人機共生”的哲學框架。

他堅信，技術的終極目的不是取代人，而是增強人類的決策智能。面對戰(zhàn)爭、反恐或大企業(yè)頂層決策等復雜現(xiàn)實，機器只能梳理脈絡，最終決策權和倫理邊界必須掌握在“人”手中。

然而，理念美好，現(xiàn)實殘酷。

早期的Palantir在外界眼中是頂尖軟件公司，但財務報表上更像一家沉重的“IT人力外包公司”。

國內同行對此或許更清楚，各行業(yè)都有不少這類公司，看似產(chǎn)品公司，實則是外包公司。

在大模型尚未出現(xiàn)的年代，機器如同“白癡”。

為讓系統(tǒng)理解復雜業(yè)務邏輯，Palantir不得不派出大量高薪駐場工程師（FDEs，美國版“駐場工程師”），到客戶辦公室手寫規(guī)則，逐個節(jié)點構建底層數(shù)據(jù)映射關系——即“本體論（Ontology）”。

別以為Ontology有多高大上，基于規(guī)則描述場景，若做不好，其脆弱性和局限性遠超想象，且除少數(shù)領域外效果不佳。

這種重資產(chǎn)交付模式帶來致命財務黑洞：

營收規(guī)模越大，人力成本窟窿就越大。

這直接導致Palantir成立后20年深陷虧損。翻看當時財報，“重人力交付”導致的失血數(shù)據(jù)觸目驚心：

在大模型未問世時，即便匯聚全球最聰明大腦的硅谷巨頭，也無法在“非智能原生”底層架構上打破規(guī)模與人力成本線性捆綁的魔咒。期間，他們遭遇無數(shù)商業(yè)化瓶頸、內部道德危機（如ICE合同爭議）和公眾對數(shù)據(jù)隱私的指責。

這也不奇怪。

很多號稱做AI的公司，一旦走上交付之路，基本都會如此。

過去10年，我也深陷類似困境。我甚至做過企業(yè)級類似產(chǎn)品，命名為Datrix，更像Glean，但本體論思想相似。

有趣的是，我最終發(fā)現(xiàn)這類過程竟在人工智能出現(xiàn)前的一部動畫片中有完整預示，真是天意難測。

跨越生死線的“本體論”探索

在連年虧損壓力下，Palantir決定向商業(yè)領域擴張。

2015年左右，他們推出面向企業(yè)客戶的Foundry平臺。

這一階段，Palantir面臨外界諸多嘲笑：

華爾街認為通用型“企業(yè)大腦”根本做不出來，不同行業(yè)壁壘森嚴，空客造飛機與摩根士丹利做金融的邏輯怎能共用一套系統(tǒng)？

但Palantir堅持核心架構：

基于本體論（Ontology）的底層抽象。他們不為每個行業(yè)做定制化SaaS工具，而是致力于在最高維度抽象商業(yè)世界的物理共性。

通過艱苦人工建庫，他們將國防、航空、汽車制造、金融結算的底層數(shù)據(jù)，全部映射到可進行因果校驗和戰(zhàn)略推演的本體庫中。

請記住這個關鍵，這代表經(jīng)典設計和抽象的巔峰，多數(shù)程序員一生都在寫具體代碼，接觸框架的已不多，而本體論大概是框架與數(shù)據(jù)的結合。

2020年，Palantir繞過傳統(tǒng)承銷商直接上市（Direct Listing）。上市前夕，它仍是巨虧公司（2019年虧損近5.8億美元），但系統(tǒng)已深深融入西方頂級政商機構的運轉。

需補充的是，對本體論的一般理解存在誤解，它其實是領域模型（數(shù)據(jù)、過程、行為的抽象）。

這是哲學術語，哲學的本體并非現(xiàn)實，與日常理解相反。

現(xiàn)實不是本體，而是雜多，即現(xiàn)實之上有一個真實世界，比如數(shù)學中有完美的圓，現(xiàn)實中各種圓的實現(xiàn)都不是真圓，只是摹本。

這個反常識的詞用于軟件世界很貼切，契合軟件的抽象架構，比如基于基類構建的關系并非真實存在，而是更高層次的抽象。

在AI背景下深入看，本體論屬于AI的符號主義（大模型屬于連接主義）。

AI時代的轉折點

歷史轉折點出現(xiàn)在2023年。隨著大模型（LLM）爆發(fā)，Palantir推出人工智能平臺AIP，迎來創(chuàng)立20年來首次全年盈利（Breakeven）。

大模型的出現(xiàn)，如同給老式綠皮火車換上核動力引擎。過去需無數(shù)工程師花數(shù)月手工建立的底層常識和規(guī)則映射，現(xiàn)在可由AI快速模糊理解和降維映射；而Palantir20年沉淀的“高維本體”，則成為約束大模型發(fā)散性、防止幻覺的剛性邊界和價值觀韁繩。

（左側齒輪是本體論，右側大腦是大模型）

財務數(shù)據(jù)給出震撼回應：

●2023年：營收22.3億美元，員工約3700人，實現(xiàn)全面扭虧為盈。

●2024年：營收28.7億美元，利潤大漲，員工僅微增至約3900人。

●2025年：營收接近45億美元，凈利潤率飆升至36%，員工總數(shù)仍控制在4100人左右。人均創(chuàng)收從2023年約60萬美元，大幅提升至超百萬美元。

CEO Alex Karp甚至公開提出“依靠AI將產(chǎn)能放大十倍，目標員工縮減至3600人”的激進目標。大量傳統(tǒng)交付和實施崗位被Agent和智能系統(tǒng)接管。

此處有一關鍵推論：

真正的AI應用方式似乎是符號主義與連接主義的結合，我在《無人公司》及相關文章中提到的雙模型結構，在此再次得到驗證。

有人問我《無人公司》中最滿意的點，我認為是書中的預判和底層思考模型被各種現(xiàn)實佐證，包括openclaw和Palantir。我可能是最早提出這種雙模型結構的人。

Palantir的啟示

回望這20年、耗資百億的歷程，Palantir確實神奇。它用20年的探索，為商業(yè)世界完成兩項硬核真理測試：

第一，跨行業(yè)本體抽象不僅可行，還是下一代操作系統(tǒng)的終極壁壘。Palantir證明，只要能在高維度明確“價值觀”與“業(yè)務剛性約束”，用一套本體論打通看似無關的復雜行業(yè)，在技術上成立，更能創(chuàng)造巨大商業(yè)價值。

過去普遍認為：用抽象消解復雜度，自適應能力天花板很低。

但具體程度無法衡量，Palantir給出了一個尺度。

第二，AI介入能徹底打破企業(yè)規(guī)模與人力增長的線性捆綁。傳統(tǒng)SaaS和企業(yè)服務難逃“多賺10元，多雇5人”的魔咒。但Palantir證明，當真正的智能中樞接管企業(yè)骨架與底座，企業(yè)可在營收翻倍時實現(xiàn)人員零增長甚至負增長。這就是系統(tǒng)級AI帶來的強大杠桿效應。

第三，符號主義與連接主義似乎需要融合，至少當前現(xiàn)實如此。

然而，這段歷史最發(fā)人深省的是一個隱藏層面：

Palantir取得這些成就時，甚至不是一家“智能原生”企業(yè)。

它背負著前AI時代沉重的舊代碼債務，在高度依賴人力開發(fā)的舊地基上，強行外掛人工智能進行“舊房改造”。

若一家有20年舊時代基因的公司，都能利用AI杠桿創(chuàng)造千億美金奇跡，打破人員規(guī)模魔咒；那么，若有一種商業(yè)范式從誕生起就是100%“智能原生”，無歷史包袱，用一套輕量化高維且自適應的本體，配合大模型在虛擬沙盤中低成本試錯……其爆發(fā)的能量和收斂速度將何等驚人？

但這是新的故事了。

本文來自微信公眾號“琢磨事”，作者：李智勇，36氪經(jīng)授權發(fā)布。

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