Palantir的“其他世界”数字：从政府墙到商业海的十年一跳

上周二收盘后，我盯着Palantir的财报看了很久。不是因为它涨了16%，而是因为那组“otherworldly”的商业收入数字，135%的同比增长，把华尔街的预期砸了个粉碎。从计算机视觉的角度看，这就像你在ImageNet上训了一个模型，突然发现它跑通了所有未标注的野图。

Palantir的Q2营收跑到了1.63亿美元，同比增长85%，环比增长16%。这个数字本身不稀奇，稀奇的是结构。美国商业收入跳了135%，而政府收入只涨了93%。很多人说这是“商业化的胜利”，但我觉得，更准确的说法是“数据飞轮从政府墙转向了商业海”。

从原理上讲，Palantir过去十年一直在做一件事：把数据变成可操作的决策工具。在政府端，他们做的是“反恐”和“情报”，那是高价值但低复用的场景。现在到商业端，逻辑变了，每家企业都在说“AI转型”，但真正的瓶颈从来不是模型，而是数据本身。

我上个月在实验室里带学生做多模态大模型的项目，发现一个有意思的现象：我们花了70%的时间在数据清洗、标注和对齐上，真正跑模型只占30%。Palantir的AIP（AI Platform）本质上解决的就是这个“数据工程”问题。它把数据湖、数据仓库和模型推理整合成一个平台，让企业不需要自己建数据管道。

从方法论上讲，Palantir的增长模式非常像早期云计算的“基础设施即服务”。但有一个关键区别：AWS卖的是计算和存储，Palantir卖的是“数据集成”和“决策逻辑”。这更像是一个“数据操作系统”，帮你把散落在CRM、ERP、传感器里的数据统一起来。

他们公布的另一个数据值得关注：商业“剩余合同价值”增长了145%，达到43.8亿美元。这意味着合同不是一次性买卖，而是持续订阅。这种模式的好处是营收稳定，但坏处是，客户一旦开始用，就很难迁移。

我这边测下来，一个典型的制造企业要部署AIP，前期需要做数据治理、定义流程、训练模型，周期大概3-6个月。但一旦跑通，客户的粘性极高。这可能就是为什么Palantir的客户留存率一直保持在90%以上。

CEO在财报会上提到“sovereign AI”这个词，意思是“主权AI”，即每个国家、每个企业都要有自己的AI能力，不能依赖外部模型。这个叙事在现在的环境下很有说服力。

从数据安全的角度看，这确实是一个真实需求。我最近在帮一家国内车企做自动驾驶的数据方案，他们明确要求所有数据必须本地化处理，不能上云。Palantir的私有化部署能力和数据主权保护，正好切中这个痛点。

但也要注意，Palantir的商业化不是没有风险。他们的客户集中在金融、医疗、能源等高度监管的行业，任何一个数据泄露事件都会导致信任崩塌。而且，竞争对手如Snowflake、Databricks也在做类似的数据集成方案，只是没有Palantir的“政府背书”和“AI平台”概念。

从实验设计的角度看，Palantir的财报数据是一种“实证验证”：他们没有画饼，而是用数字证明了商业市场的需求是真实的。137%的增长率不是模型调参调出来的，是客户用真金白银投票的结果。主权AI的叙事能走多远，取决于Palantir能否持续降低数据集成的隐形成本。

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本文编译自 CNBC Tech，原文：Palantir jumps 16% on 'otherworldly' commercial revenue — here's what's driving the demand
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