往常一年，大数据分析的软件公司 Palantir 在本钱市集一齐大叫大进，颇为引东谈主饶恕，涨幅一度极度 300%，市值也一度打破 1700 亿好意思元。尽管本日好意思联储晓示降息 25 个基点后，激勉好意思股三大指数集体闪崩，但 Palantir 兼具 AI、大数据和国防倡导，后期清楚仍值得期待。

此前，12 月 13 日，纳斯达克晓示的纳斯达克 100 指数年度重组扫尾中，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得到更多投资者饶恕以及被迫买入，有助于赓续推升股价。而此前，本年 9 月，公司才刚刚被纳入标普 500 指数，并成为本年该指数中清楚最佳的一独身分股。

事实上，Palantir 入选纳斯达克 100 指数不错说是预感之中，该公司在 11 月间从纽交所转至纳斯达克，市集广泛以为这是一项为加入纳斯达克 100 而准备的政策举措。何况，Palantir 如故从快速增长的科技企业转型为盈利公司。往常四个季度，公司已矣了连合盈利，净收入达到 1.47 亿好意思元，利润率接近 13%。这种财务健康情景为公司被纳入标普 500 指数、纳斯达克 100 指数铺平了谈路。

Palantir 的火热并不是个例，AI+ 大数据险些如故成为总共科技公司要点布局的赛谈，最近的音书是 Databricks 将完成 100 亿好意思元多数融资。从本钱市集不休加码的作念法来看，这一赛谈还远未拥堵。

"国度队"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 · 卡普等东谈主共同创立。

据外洋媒体报谈，Palantir ‌初创时，红杉等著名风投齐不看好。关联词，好意思国中央谍报局（CIA）的风险投资部门 In-Q-Tel 却对它颇感兴致，先后给了两笔钱，共 200 万好意思元。在 2008 年以前，CIA 是 Palantir 唯一的援助东谈主和客户。以至不错说，Palantir 等于 CIA 孵化出来的创业公司。

回看‌ Palantir 的发展，在政府、军事和金融机构等鸿沟的深耕和精确的市集定位，是其大叫大进的首要原因，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艺，为军事、谍报机构提供枢纽的决策复旧和安全照看有筹画。举例，阿富汗战争中找到匡助好意思军找到本拉登的闪避场合，以及俄乌战争中征集和分析俄军动态等。

财报数据涌现，2024 年前三季度，Palantir 总营收 20.38 亿好意思元，其中来自好意思国政府的收入为 8.5 亿好意思元，占比 41.7%。

前不久，Palantir 刚从好意思国特种作战司令部 ( USSOCOM ) 那得到一份新协议，协议确立了 Palantir 为 USSOCOM 任务联接系统的首席软件集成商，一年的请托价值为 3680 万好意思元。这进一步讲解了其技艺在军事鸿沟的价值和需求。

不外高度绑定政府也让许多投资者对 Palantir 的出息感到担忧，因为一朝来自好意思国军方的经费缩减，可能导致其发展情况急转直下。

Palantir 也在特地志地拓展买卖客户，自 2009 年驱动经逐渐向 B 端大数据市集拓展，以金融诈骗识别方面的特长技艺才气争取到了摩根大通等一些银行客户。

现在，Palantir 领有两伟业务平台 Gotham 和 Foundry，其中 Gotham 主要面向政府、军工谍报鸿沟，Foundry 主要面向企业客户。从收入组成来看，2024Q3 政府客户和买卖客户的收入孝敬比重对半分。从客户组成来看，往常三年，Palantir 的总客户数目增长了 5 倍，2024Q3 总客户数 629 个，其中买卖客户 498 个，占比近 80%。

" AI+大数据"赛谈火热

Palantir 的火热并不是个例，AI+ 大数据险些如故成为总共科技公司要点布局的赛谈，从诸如 IBM、微软、谷歌、Oracle 这类国际抽象型的科技巨头，到与 Palantir 体量极度的 Alteryx、Databricks、SAS，这些科技公司齐将 AI+ 大数据视为要点的业务发展方针。

以 SAS 为例，SAS 是寰球当先的数据分析和买卖智能照看有筹画提供商，其 SAS 平台在统计分析、数据挖掘和洽商建模方面清楚极度，在为用户提供全面的数据分析、买卖智能和洽商分析照看有筹画的同期，还提供了 SAS Viya 等绽放的分析平台。从现在市集范畴上看，SAS 在统计软件、数据挖掘和洽商分析鸿沟具有较高的市集占有率。

相较于竞争敌手，Palantir 的中枢竞争力在于其本色论引擎（Ontology Engine）和高度定制化的才气。此外，Palantir 还能为用户提供其他公司提供不了的就业—完整的软件包，大概翌日自组织各个方面的多量信息整合在全部，灵验地处理这些信息，并提供适用于个别情况的抽象照看有筹画。

本色论引擎是指翌日自不同起首的异构数据整合在全部，并将其漂浮为可操作的见识。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就业。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 饶恕的点不单是局限于数据照看，而是将数据操作化以已矣施行宇宙的决策。这种才气使得 Palantir 在处理复杂数据环境时清楚出色，尤其是在政府、国防和金融等鸿沟。

以 Palantir 的 Gotham 居品为例，Gotham 专为谍报和国防部门联想，匡助用户在复杂数据采集识别形式，复旧反恐和军事活动。其主要客户包括好意思国谍报界和国防部。该居品通过与不同的数据架构集成并增强它们，跨多样成赴任责以使数据为施行宇宙决策提供操作化复旧。

在买卖客户鸿沟，近些年，越来越多的企业正在转向云测度，以提高数据处理遵循和镌汰成本。Palantir 的平台如 Foundry 和 Gotham 不错无缝集成到云环境中，匡助企业更好地照看和分析数据。

同期，在 AI 时期，用户关于原始数据存储（数据湖）、分析（湖仓）和操作用例（CDW）之间的协同职责的需求愈发较着，而这个时期，一个合股的数据平台就显得更为重要。与此同期，简化的过程，及时处理的才气，以及"即插即用"好意思满兼容的才气，也让企业数据架构更为"轻量化"。

抽象来看 Palantir 的居品联想理念，企业不错将 Palantir 算作完整照看有筹画或与现存架构全部使用，体现了其兼容性；通过 Palantir，企业不错将分布的系统集成到一个单一、连贯的操作平台中，体现了其异构照看的才气；而就业于军方与金融这两个对数据安全要求极高的行业的提醒，也迤逦响应了其居品安全性。

将企业这些需求与 Palantir 的居品联想理念对比来看，不难发现，Palantir 绝大多数居品的联想理念与用户当下的需求"不约而同"。Palantir 在企服这个市集得到越来越多订单的同期，也成就了 Palantir 如今在好意思股的清楚。

另一方面，Palantir 在东谈主工智能这波波澜中也走在了前头。跟着 AI 技艺无为诈骗，企业对数据分析和照看的需求大幅加多。Palantir 算作一家专注于大数据分析和 AI 照看有筹画的公司，正值恬逸了这一市集需求。

2023 年 4 月，Palantir 推出了其生成式 AI 居品—— AIP 平台，该平台主邀功能模块包括 AIPAssist、AIPLogic、AIPAutomate 等，集成了多样开源的、买卖的大谈话模子，用以数据分析。这一举措鼓励了该公司买卖客户的增长。

其中，AIPAssist 是基于 LLM 的 AI 助手，用户可用当然谈话发问来查询关系信息；AIPLogic 主要用于构建 Agent 来自动扩充当务或处理问题，比如原材料供应中断后进行分析、决策并活动；AIPAutomate 允许用户通过自界说触发条目及后果，已矣职责流自动化。

跟着企业关于东谈主工智能居品需求的加多，越来越多的公司驱动使用 Palantir 的 AIP 平台进行测试、调试并评估 AI 关系的多样场景，也让‌ Palantir 在 SaaS 这个赛谈上占据了特有的上风。

11 月，Palantir 公布了第三季度财报中涌现，受益于东谈主工智能软件需求加多，期内已矣净利润 1.44 亿好意思元，创历史新高，

漂亮的功绩数字背后，还有少许值得细巧的是，得益于其提供的高度定制化的就业，Palantir 的单笔订单金额相对较高。财报涌现，2023 年 Palantir 买卖客户的 ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）极度 300 万好意思元；按捺 2024 年 9 月 30 日的往常 12 个月内，其前二十名客户的平均收入为 6010 万好意思元。 

中国 SaaS 启示

国表里 SaaS 市集场面不错说是"冰火两重天"。与 Palantir 股价、利润合手续走高的场面不同，中国 SaaS 企业一直面对盈利不毛。何况，相通齐是在进行高度定制化就业，国内 SaaS 企业却无法收成高额的订单。这其中，既有市集老到度、客户付费意愿方面的客不雅原因，也存在中枢技艺才气的差距。

改进性的技艺是一家公司是否脱颖而出最枢纽的一个因素，Palantir 关于数据架构的贯通，不禁让东谈主预料了数据编织与数据中台的技艺"站队"。

国内由阿里掀翻的数据中台的诞生风潮，致使当下绝大多数企业数字化转型的第一步等于诞生数据中台，而相较于国际上，数据编织通过数据假造化技艺，创建逻辑数据层，在单点逻辑集成了分布在不同系统中的数据，为数据破钞者提供了一个合股的、抽象的、封装的逻辑数据视图，无需物理搬运数据即可已矣数据的合股看望与照看，镌汰了使用门槛与成本，更为相宜中袖珍企业搭建数据架构。

关于技艺的贯通度，影响着 SaaS 就业商在进行居品联想时的核热枕念，也决定了其能否在市集结脱颖而出。

回到国内 SaaS 市集角度，当下 SaaS 行业面对客户需求的高度不祥情趣，若何保证科技改进以妥贴不休变化的客户需求，成为摆在 SaaS 提供商面前的重要课题。市集需要不休休养以妥贴这些变化，尤其是在提供定制化照看有筹画方面，才能更好地恬逸各个行业客户的特定需求。

在保证技艺的先进性和恬逸用户需求除外开云体育，企业相通需要"择善而从"，尽管在竞争强横确当下需要全面栽种才气，但打造无以替代的上风，才是企业的立命之本，而这亦然需要面前中国 SaaS 企业千里下心肃穆想考的问题。（本文首发于钛媒体 APP，作家｜张申宇，剪辑丨盖虹达）