来源：钛媒体
过去一年，大数据分析的软件公司Palantir在资本市场一路高歌猛进，颇为引人关注，涨幅一度超过300%，市值也一度突破1700亿美元。尽管今日美联储宣布降息25个基点后，引发美股三大指数集体闪崩，但Palantir兼具AI、大数据和国防概念，后期表现仍值得期待。
此前，12月13日，纳斯达克宣布的纳斯达克100指数年度重组结果中，Palantir Technologies Inc.（NASDAQ: PLTR）成为新增的三家公司中的一家。入选这一指数也意味着将获得更多投资者关注以及被动买入，有助于继续推升股价。而此前，今年9月，公司才刚刚被纳入标普500指数，并成为今年该指数中表现最好的一只成分股。
事实上，Palantir入选纳斯达克100指数可以说是意料之中，该公司在11月间从纽交所转至纳斯达克，市场普遍认为这是一项为加入纳斯达克100而准备的战略举措。而且，Palantir 已经从快速增长的科技企业转型为盈利公司。过去四个季度，公司实现了连续盈利，净收入达到1.47亿美元，利润率接近13%。这种财务健康状况为公司被纳入标普500指数、纳斯达克100指数铺平了道路。
Palantir 的火热并不是个例，AI+大数据几乎已经成为所有科技公司重点布局的赛道，最近的消息是Databricks将完成100亿美元巨额融资。从资本市场不断加码的做法来看，这一赛道还远未拥挤。
“国家队”起家
Palantir是一家成立于2003年的专注于大数据分析的软件公司，由彼得·蒂尔、阿历克斯·卡普等人共同创立。
据国外媒体报道，Palantir初创时，红杉等知名风投都不看好。但是，美国中央情报局（CIA）的风险投资部门 In-Q-Tel却对它颇感兴趣，先后给了两笔钱，共200万美元。在2008年以前，CIA是Palantir惟一的赞助人和客户。甚至可以说，Palantir就是CIA孵化出来的创业公司。
回看Palantir的发展，在政府、军事和金融机构等领域的深耕和精准的市场定位，是其高歌猛进的首要原因，Palantir超一半的营收来自于“政府客户”，通过整合多源数据和先进的分析技术，为军事、情报机构提供关键的决策支持和安全解决方案。例如，阿富汗战争中找到帮助美军找到本拉登的藏匿地点，以及俄乌战争中搜集和分析俄军动态等。
财报数据显示，2024年前三季度，Palantir总营收20.38亿美元，其中来自美国政府的收入为8.5亿美元，占比41.7%。
前不久，Palantir刚从美国特种作战司令部 (USSOCOM)那获得一份新合同，合同确立了Palantir为 USSOCOM任务指挥系统的首席软件集成商，一年的交付价值为 3680 万美元。这进一步证明了其技术在军事领域的价值和需求。
不过高度绑定政府也让很多投资者对Palantir的前景感到担忧，因为一旦来自美国军方的经费缩减，可能导致其发展情况急转直下。
Palantir也在有意识地拓展商业客户，自2009年开始经逐步向B端大数据市场拓展，以金融欺诈识别方面的特长技术能力争取到了摩根大通等一些银行客户。
目前，Palantir拥有两大业务平台Gotham和Foundry，其中Gotham主要面向政府、军工情报领域，Foundry主要面向企业客户。从收入构成来看，2024Q3政府客户和商业客户的收入贡献比重对半分。从客户构成来看，过去三年，Palantir的总客户数量增长了5倍，2024Q3总客户数629个，其中商业客户498个，占比近80%。
“AI+大数据”赛道火热
Palantir 的火热并不是个例，AI+大数据几乎已经成为所有科技公司重点布局的赛道，从诸如IBM、微软、谷歌、Oracle这类国际综合型的科技巨头，到与Palantir体量相当的Alteryx、Databricks、SAS，这些科技公司都将AI+大数据视为重点的业务发展方向。
以SAS为例，SAS是全球领先的数据分析和商业智能解决方案提供商，其SAS平台在统计分析、数据挖掘和预测建模方面表现卓越，在为用户提供全面的数据分析、商业智能和预测分析解决方案的同时，还提供了SAS Viya等开放的分析平台。从目前市场规模上看，SAS在统计软件、数据挖掘和预测分析领域具有较高的市场占有率。
相较于竞争对手，Palantir的核心竞争力在于其本体论引擎（Ontology Engine）和高度定制化的能力。此外，Palantir还能为用户提供其他公司提供不了的服务—完整的软件包，能够将来自组织各个方面的大量信息整合在一起，有效地处理这些信息，并提供适用于个别情况的综合解决方案。
本体论引擎是指将来自不同来源的异构数据整合在一起，并将其转化为可操作的见解。与传统的SaaS企业不同，Palantir并不依赖于传统的数据湖、湖仓或云数据库提供服务。与传统的搭建数据中台、数据湖仓等数据基础设施不同的是，Palantir关注的点不仅仅局限于数据管理，而是将数据操作化以实现现实世界的决策。这种能力使得 Palantir 在处理复杂数据环境时表现出色，尤其是在政府、国防和金融等领域。
以Palantir的Gotham产品为例，Gotham专为情报和国防部门设计，帮助用户在复杂数据集中识别模式，支持反恐和军事行动。其主要客户包括美国情报界和国防部。该产品通过与不同的数据架构集成并增强它们，跨各种设置工作以使数据为现实世界决策提供操作化支持。
在商业客户领域，近些年，越来越多的企业正在转向云计算，以提高数据处理效率和降低成本。Palantir 的平台如 Foundry 和 Gotham 可以无缝集成到云环境中，帮助企业更好地管理和分析数据。
同时，在AI时代，用户对于原始数据存储（数据湖）、分析（湖仓）和操作用例（CDW）之间的协同工作的需求愈发明显，而这个时候，一个统一的数据平台就显得更为重要。与此同时，简化的流程，实时处理的能力，以及“即插即用”完美兼容的能力，也让企业数据架构更为“轻量化”。
综合来看Palantir的产品设计理念，企业可以将Palantir作为完整解决方案或与现有架构一起使用，体现了其兼容性；通过Palantir，企业可以将分散的系统集成到一个单一、连贯的操作平台中，体现了其异构管理的能力；而服务于军方与金融这两个对数据安全要求极高的行业的经验，也间接反应了其产品安全性。
将企业这些需求与Palantir的产品设计理念对比来看，不难发现，Palantir绝大多数产品的设计理念与用户当下的需求“不谋而合”。Palantir在企服这个市场得到越来越多订单的同时，也成就了Palantir如今在美股的表现。
另一方面，Palantir在人工智能这波浪潮中也走在了前头。随着AI技术广泛应用，企业对数据分析和管理的需求大幅增加。Palantir 作为一家专注于大数据分析和 AI 解决方案的公司，正好满足了这一市场需求。
2023年4月，Palantir推出了其生成式AI产品——AIP平台，该平台主要功能模块包括AIPAssist、AIPLogic、AIPAutomate等，集成了各种开源的、商业的大语言模型，用以数据分析。这一举措推动了该公司商业客户的增长。
其中，AIPAssist是基于LLM的AI助手，用户可用自然语言提问来查询相关信息；AIPLogic主要用于构建Agent来自动执行任务或处理问题，比如原材料供应中断后进行分析、决策并行动；AIPAutomate允许用户通过自定义触发条件及效果，实现工作流自动化。
随着企业对于人工智能产品需求的增加，越来越多的公司开始使用Palantir的AIP平台进行测试、调试并评估AI相关的各种场景，也让Palantir在SaaS这个赛道上占据了独特的优势。
11月，Palantir公布了第三季度财报中显示，受益于人工智能软件需求增加，期内实现净利润1.44亿美元，创历史新高，
漂亮的业绩数字背后，还有一点值得注意的是，得益于其提供的高度定制化的服务，Palantir的单笔订单金额相对较高。财报显示，2023 年Palantir商业客户的 ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）超过 300 万美元；截至2024年9月30日的过去12个月内，其前二十名客户的平均收入为6010万美元。
中国SaaS启示
国内外SaaS市场形势可以说是“冰火两重天”。与Palantir股价、利润持续走高的形势不同，中国SaaS企业一直面临盈利难题。而且，同样都是在进行高度定制化服务，国内SaaS企业却无法收获高额的订单。这其中，既有市场成熟度、客户付费意愿方面的客观原因，也存在核心技术能力的差距。
创新性的技术是一家公司是否脱颖而出最关键的一个因素，Palantir对于数据架构的认知，不禁让人想到了数据编织与数据中台的技术“站队”。
国内由阿里掀起的数据中台的建设风潮，致使当下绝大多数企业数字化转型的第一步就是建设数据中台，而相较于国际上，数据编织通过数据虚拟化技术，创建逻辑数据层，在单点逻辑集成了分散在不同系统中的数据，为数据消费者提供了一个统一的、抽象的、封装的逻辑数据视图，无需物理搬运数据即可实现数据的统一访问与管理，降低了使用门槛与成本，更为适合中小型企业搭建数据架构。
对于技术的认知度，影响着SaaS服务商在进行产品设计时的核心理念，也决定了其能否在市场中脱颖而出。
回到国内SaaS市场角度，当下SaaS行业面临客户需求的高度不确定性，如何保证科技创新以适应不断变化的客户需求，成为摆在SaaS提供商面前的重要课题。市场需要不断调整以适应这些变化，尤其是在提供定制化解决方案方面，才能更好地满足各个行业客户的特定需求。
在保证技术的先进性和满足用户需求之外，企业同样需要“扬长避短”，尽管在竞争激烈的当下需要全面提升能力，但打造无以替代的优势，才是企业的立命之本，而这也是需要当前中国SaaS企业沉下心认真思考的问题。（本文首发于钛媒体APP，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
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