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導讀： 矽谷正掀起一股「Palantir 化」熱潮——AI 新創公司紛紛效仿 Palantir，派工程師駐場客戶、提供高度定製服務、簽七位數大單。
a16z 合夥人 Marc Andrusko 潑了盆冷水：絕大多數公司只是在復制皮毛，最終會墮為披著 SaaS 外衣的諮詢公司。這篇文章拆解了 Palantir 模式真正可復制的部分，以及哪些只是美麗的幻覺。
正文內容：
現在新創公司的 BP 裡流行一句話：「我們基本上就是 X 領域的 Palantir。」
創始人們熱衷於談論派遣「前線部署工程師」（Forward-Deployed Engineers，簡稱 FDE）駐場客戶、打造深度定製工作流、像特種部隊而非傳統軟體公司那樣運作。今年，招聘「前線部署工程師」的職位數量飆升了數百個百分點，大家都在抄 Palantir 在 2010 年代早期開創的模式。
我理解為什麼這套玩法有吸引力。企業客戶現在面對「買什麼軟體」這件事焦頭烂额——所有東西都標榜自己是 AI，從噪音裡分辨信號從未如此困難。Palantir 的賣法很誘人：空降一支小隊到一個混亂的環境裡，把各種自建的、孤島式的系統串起來，幾個月內交付一個定制化的工作平台。對於想拿下第一筆七位數訂單的新創公司來說，「我們會派工程師坐進你的組織，把事情搞定」是極具殺傷力的承諾。
但我很懷疑「Palantir 化」能否作為通用方法論推廣開來。Palantir 是「唯一品類」（Category of One）——看看它的股價怎麼交易的就知道了！大多數抄它表面功夫的公司，最終只會變成昂貴的服務公司，拿著軟體估值倍數，卻沒有任何複利式的競爭優勢。這讓我想起 2010 年代每家新創公司都說自己是「平台」，但真正的平台公司其實極少，因為太難建了。
這篇文章想釐清 Palantir 模式中真正可移植的部分和那些獨特到無法複製的部分，並為想把企業軟體與高接觸度服務結合起來的創始人提供一個更務實的路線圖。
「Palantir 化」開始指代幾件相互關聯的事：
前線部署工程師（Palantir 內部叫「Delta」和「Echo」）會進駐客戶的組織（通常長達數月），理解業務場景、把各系統串聯起來、在 Foundry 平台（或高安全環境下的 Gotham 平台）上構建定制工作流。由於定價是固定費用，傳統意義上沒有「SKU」，工程師負責構建和維護這些能力。
Palantir 的產品本質上不是一套鬆散的工具包，而是一個有明確主張的平台，用於資料整合、治理和運營分析——更接近於組織資料的「操作系統」。目標是把碎片化的資料轉化為實時、高置信度的決策。
「Palantir 化」也描述一種銷售風格：漫長的、高接觸的銷售周期，目標客戶是關鍵任務環境（國防、執法、情報等）。監管複雜性和行業「賭注」的量級是特性而非 Bug。
收入來自多年期、與結果掛鉤的合同，軟體、服務和持續優化混在一起。單個客戶的合同可以達到每年數千萬美元。
最近一份分析把 Palantir 定義為「唯一品類」，因為它同時在三件事上做到極致：（a）構建整合產品平台，（b）把精英工程師嵌入客戶運營，（c）在關鍵任務級的政府和國防環境中證明自己。大多數公司能做到其中一兩件，不可能三件同時做到。
但到了 2025 年，所有人都想蹭這個模式的光環。
三股力量正在匯聚：
很大一部分 AI 項目在進入生產環境之前就卡住了，原因通常是數據混亂、集成頭疼、內部缺乏主導者。雖然採購意願依然狂熱（董事會和 C-Suite 層面有真實的「必須買 AI」的自上而下壓力），但實際部署和 ROI 往往需要大量手把手的工作。
媒體報導和招聘數據顯示，FDE 崗位今年爆發式增長——不同來源顯示增幅在 800% 到 1000% 之間——AI 創業公司正在通過嵌入工程師來讓部署真正落地。
如果讓工程師坐飛機駐場是拿下財富 500 強或政府機構 100 萬美元以上訂單的代價，很多早期公司願意用毛利率換動能。投資人也越來越接受較低的毛利率，因為新型 AI 體驗往往需要大量推理成本。賭注是：你能贏得客戶管理層的位置和信任，交付「結果」，然後據此定價。
於是敘事變成了：「我們會做 Palantir 做過的事。我們會派一支精英小隊，造出神奇的東西，然後隨時間把它變成平臺。」
這個故事在非常特定的情況下可以成立。但有一些硬約束，創始人往往一筆帶過。
Palantir 的旗艦產品 Foundry 是數百個微服務的組合，共同服務於一個結果。這些微服務構成了針對各領域企業常見問題的產品化、有主張的解決方案。過去兩年我見了數百位 AI 應用創始人，我能告訴你類比在哪裡斷裂：創業公司進來就 Pitch 一堆宏大的基於結果的目標，而 Palantir 是先有意識地構建微服務，這些微服務構成了其核心能力的基石。這正是 Palantir 與普通咨詢公司的區別（也是它以明年收入 77 倍的估值交易的原因）。
Palantir 有一系列核心產品：
· Palantir Gotham：国防和情报平台，帮助军事、情报和执法机构整合分析分散数据，用于任务规划和调查。
· Palantir Apollo：软件部署和管理平台，自主安全地向任何环境（多云、本地、断网环境）推送更新和新功能。
· Palantir Foundry：跨行业数据运营平台，整合数据、模型和分析，驱动企业运营决策。
· Palantir Ontology：組織真實世界實體、關係和邏輯的動態可操作數位模型，為 Foundry 內的應用和決策提供動力。
· Palantir AIP（人工智能平台）：通過 Ontology 將 AI 模型（如大語言模型）與組織的資料和運營連接起來，創建可生產的 AI 驅動工作流和代理。
引用那份 Everest 報告：「Palantir 的合同從小處開始。首次合作可能只是一個短期訓練營和有限的許可證。如果價值得到驗證，才會疊加更多用例、工作流和數據領域。隨著時間推移，收入結構會從服務向軟體訂閱傾斜。與諮詢公司不同，服務是推動產品採用的手段，而非主要收入來源。與大多數軟體供應商不同，Palantir 願意預先投入自己的工程時間來拿下有意義的客戶。」
一方面，我現在看到的 AI 應用公司往往能直接跳到七位數合同。但另一方面，這主要是因為他們處於全面定制模式——他們在解決早期客戶拋出的任何問題，希望之後能從中發現主題來構建核心能力或「SKU」。
Palantir 早期部署的領域，替代方案是「啥都不管用」：反恐、欺詐檢測、戰場後勤、高風險醫療運營。解決問題的價值以數十億美元、挽救的人數量或地緣政治後果來衡量，而非增量效率。
如果你賣給一家中型 SaaS 公司，幫它優化銷售流程 8%，你負擔不起同等水平的定制部署。ROI 的空間根本支撐不了數月的駐場工程。
Palantir 的客戶預設接受與它共同演進產品；他們容忍很多，因為賭注高、替代品有限。
大多數企業，特別是國防和受監管領域之外的，不想感覺自己是一個長期進行的諮詢項目。他們要的是可預測的實施、與現有軟體工具的互操作性，以及快速見效。
Palantir 花了十多年招募和培訓異常強大的通才工程師，他們既能寫產品級程式碼，又能在官僚體系中游刃有餘，還能跟上校、CIO 和監管者坐在一個房間裡談事。從這個崗位離開的人形成了一整個「Palantir 黑幫」的創始人和高管群體。這些人很多是獨角獸級別的，因為他們既高度技術化，又在客戶面前極其有效。
大多數創業公司不能假設自己能雇到數百個這樣的人。實踐中，「我們會建一個 Palantir 式的 FDE 團隊」往往退化成：
· 售前解決方案工程師改名叫「FDE」
· 初級通才被要求同時做產品、實施和客戶管理
· 領導層從沒近距離見過 Palantir 的部署，但喜歡那個調調
必須說清楚，外面有大量極有才華的人，而且 Cursor 這樣的工具正在讓非技術員工也能寫程式碼。但要大規模跑通 Palantir 模式，需要極其稀缺的商業與技術人才融合，而且如果真在 Palantir 待過會很有幫助，因為它是一家非常獨特的公司。但這個人群的數量是有限的！
Palantir 之所以行得通，是因為定制工作之下有真正的平台。如果你只複製嵌入工程師這部分，你最終會有成千上萬個定制部署，無法維護或升級。即使在 AI 工具讓公司在這種模式下達到軟體級毛利率的世界裡，那些過度傾向前線部署而缺乏強大產品脊梁的公司，可能無法產生遞增的規模收益和持久的護城河。
不加辨別的投資人可能看到從 0 到 1000 萬美元合同價值的曲棍球棒式增長，然後急著入場。但我一直在問的問題是：當幾十家（甚至幾百家）這樣的 1000 萬美元創業公司開始用一模一樣的 Pitch 互相撞車時，會發生什麼？
到那時，你不是「X 領域的 Palantir」。你是「X 領域的埃森哲」，只是前端更漂亮。
如果剝去神話，有幾個要素值得仔細研究：
Palantir 的前線部署團隊基於一小組可重複使用的原語（數據模型、訪問控制、工作流引擎、可視化組件）來構建，而不是為每個客戶寫完全定制的系統。
這家公司不只是自動化現有流程；它經常把客戶推向新的工作方式，軟體本身就體現了這些主張。這對一個供應商來說是罕見的勇氣，而且它使複用成為可能。
成為 Palantir 式的公司，需要在平台和銷售模式成熟的過程中，經歷長期的負面情緒、政治爭議和不明朗的近期變現。
早期在情報和國防領域的佈局是特色而非 Bug：高支付意願、高轉換成本、高賭注，以及極少數量的超大客戶。更別說一批幾十年來幾乎不用競爭就能拿單的陳舊競爭對手。
換句話說，Palantir 不只是「軟體公司 + 諮詢」。它是「軟體公司 + 諮詢 + 政治專案 + 極有耐心的資本」。
這不是你隨便嫁接到一個垂直 SaaS 產品上就能泛化的東西。
與其問「我們怎麼變得像 Palantir」，不如問一系列門檻問題：
這個問題是「關鍵任務級」（人命、國家安全、數十億美元）還是「錦上添花」（10-20% 的效率提升）？賭注越高，前線部署模式就越合理。
你是賣給幾十個超大客戶，還是成千上萬個小客戶？嵌入式工程在集中、高 ACV（年度合同價值）的客戶群中擴展得更好。
客戶之間的工作流是否相似、使用的軟體工具是否相同，還是每次部署都根本不同？如果每個客戶都是雪花，就很難構建一致的平臺。一定程度的同質性有幫助。
你是否在高度監管、數據整合痛點顯著的領域運營（國防、醫療、金融犯罪、關鍵基礎設施）？那正是 Palantir 式整合工作能創造真正價值的地方。
如果你大多處於這些維度的左下角（低關鍵性、碎片化客戶、相對簡單的整合），全面「Palantir 化」幾乎肯定是錯誤的模式。那種情況更適合自下而上的 PLG（產品驅動增長）打法。
儘管我懷疑每家早期公司都能成功部署 Palantir 模式，但這套打法中有幾塊值得考慮：
以下做法完全可以是正確的：
· 讓工程師與早期設計合作夥伴嵌入式工作
· 不惜一切代價讓前 3-5 個客戶進入生產環境
· 利用這些合作來壓力測試你的原語和抽象
但需要明確的約束：
· 限時部署（比如「90 天衝刺到生產」）
· 清晰的比例（比如「每 100 萬美元 ARR 在單個客戶上最多配多少工程人頭」）
· 每季度把定製代碼轉化為可重複使用配置或模板的目標
否則，「我們以後會產品化」就會變成「我們一直沒來得及做」。
Palantir 的真正教訓在於產品架構：
· 統一的數據模型和權限層
· 通用的工作流引擎和 UI 原語
· 盡可能用配置而非程式碼
前線部署團隊應該把時間花在「選擇」和「驗證」組裝哪些原語上，而不是為每個客戶構建全新的東西。全新構建留給工程師做。
在 Palantir 的世界裡，前線部署工程師深度參與產品發現和迭代，而不僅僅是實施。強大的產品組織和平台團隊以 FDE 在一線學到的東西為養料。
如果你的 FDE 坐在單獨的「專業服務」部門，你會失去這個反饋迴圈，然後滑向純服務公司。
如果你的 Pitch 假設 80% 以上的軟體毛利率和 150% 的淨收入留存率，但你的銷售模式實際上需要長期駐場專案，那就對利弊取捨保持透明——至少內部要透明。
對於某些品類，結構性更低毛利、更高 ACV 的模式是完全理性的。問題在於假裝自己是 SaaS，實際上是帶著平台的服務公司。投資人通常看的是通向最大毛利淨值的路徑，而實現這一點的一種方式是量級更大的合同加上更顯著的 COGS（銷貨成本）。
當創始人對我說「我們是 X 領域的 Palantir」時，我筆記本上的問題大概是這樣的：
· 給我看一個有主張的平台邊界。 共享產品在哪裡結束，客戶特定程式碼在哪裡開始？這個邊界移動得多快？
· 帶我走一遍部署時間線。 從簽約到首次生產使用需要多少工程師-月？哪些必須是定制的？
· 第三年一個成熟客戶的毛利率是多少？ 前線部署的投入是否隨時間「顯著」下降？如果不是，為什麼？
· 如果明年簽 50 個客戶，哪裡會崩？ 招聘？新人培訓？產品？支援？我想看模式在哪裡裂開。
· 你如何決定「不」定制？ 對定制工作說「不」的意願，往往是區分產品公司和「有漂亮 Demo 的服務公司」的關鍵。
如果這些答案清晰、基於真實部署、架構上連貫，那一定程度的 Palantir 式前線部署可能是真正的優勢。
如果答案含糊不清，或者明顯每次合作都是完全獨特的，我們很難為可重複性或真正規模化的潛力背書。
Palantir 的成功創造了一種主導風險投資創業圈精神的強大光環：精英工程師小隊空降複雜環境，把混亂的數據串起來，交付改變組織決策方式的系統。
很容易相信每家 AI 或數據創業公司都應該長這樣。但對大多數品類來說，全面「Palantir 化」是一個危險的幻想：
· 問題不夠關鍵
· 客戶太碎片化
· 人才模式無法擴展
· 經濟帳悄悄崩塌成服務公司
對創始人來說，更有用的問題不是「我們怎麼成為 Palantir」，而是：
「為了彌合我們這個品類的 AI 採用鴻溝，我們需要多少 Palantir 式前線部署——以及我們能多快把它轉化為真正的平臺業務？」
把這件事搞對，你就能借用這套打法中真正重要的部分，而不用繼承那些會壓垮你的部分。
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