曾参与击毙本·拉登的神秘硅谷企业，市值突破 4000 亿美金

Palantir的神秘面纱下，究竟藏着怎样的商业逻辑与技术密码？

2011年5月1日，美国海豹突击队成功在巴基斯坦击毙了本·拉登。

当外界将目光聚焦于美军特种兵的英勇时，却少有人知这场精准突袭的背后，却藏着一家硅谷公司的技术身影——Palantir，其数据整合能力早已成为美军反恐的利器。

如今，这家曾服务CIA的秘密初创公司，市值已从上市初期的170亿美元飙升至4000亿美元，成长为横跨国防、金融、医疗的科技巨头，甚至OpenAI也效仿它组建相关团队，美银更称其拥有“无可替代的竞争优势”。

那么，这家名字源自《魔戒》“通灵石”的企业，神秘面纱下究竟藏着怎样的商业逻辑与技术密码？

废墟上的“新生”

2001年9月11日，是美国历史上难以磨灭的伤痛记忆。

悲剧发生后，美国人这才发现自己的情报系统藏着无法回避的致命漏洞。当时，不仅中情局、联邦调查局等情报机构的数据系统相互割裂，很多提前预警的情报也因无法关联分析而错失。

正是这场灾难，促成了Palantir的诞生。

2002年，刚刚将PayPal卖给eBay的彼得·蒂尔，在复盘支付平台打击欺诈的经验时突然意识到，如果PayPal识别金融犯罪网络的技术，那应该也可以破解情报系统的困局。

“恐怖分子的行动不是随机的，就像欺诈交易一样，它们会形成可被识别的网络。”来自蒂尔的这一判断，奠定了新公司的核心逻辑，也与美军重塑情报机构理念不谋而合。

2003年，Palantir正式成立，名字取自《魔戒》中的"palantíri"——那个可以看见远方却也可能误导使用者的“水晶球”。

这个名字其实也暗含蒂尔与联合创始人亚历克斯·卡普一直以来的思考，他们始终觉得技术是一把“双刃剑”，既要揭示真相，又需避免被滥用。

因为蒂尔早年投资时的声望，初创期的Palantir很快就拿到了CIA下属风投机构In-Q-Tel的200万美元种子投资。

对方诉求很明确，尽快为情报机构打造能整合异构数据的分析软件，让所有情报都能得到及时分析和反馈。

然而，现实给了Palantir的团队一记重击，美国情报机构对最初的产品十分不满，觉得这些“垃圾”反而耽误了大量时间。

原因也很简单，由于情报工作的高度机密性，Palantir的工程师们无法接触到真实业务场景，获取有效需求。传统软件开发那种“销售收集需求、工程师远程开发”模式根本行不通，要么信息失真，要么数据滞后脱节。

注意到这点后，经过与委托方的多次讨论，Palantir的团队最终被允许进入一线，与情报分析师共同分析情况。这种后来被Shyam Sankar系统化的模式，便是日后震惊硅谷的FDE（前沿部署工程师）模式的雏形。

为了确保情报不泄露，Palantir将自己的企业布置得像个堡垒，不仅有各种安保门禁，还刻意保持低调，既不接受采访，也从不参加行业会议。

没人能预料到，这座毫不起眼的“小作坊”，未来会撬动千亿市值。

对于当时的Palantir来说，他们的主要任务，就是通过情报分析尽可能确保美军的行动安全。

彼时的伊拉克战场，路边炸弹一直是美军的噩梦。传统巡逻排查既危险又低效，士兵们急需一种能快速标记风险，提前预警的工具。

同一时期，与士兵们同吃同住的Palantir FDE团队，也意识到前线战士最需要的就是能够“在地图上精准标注可疑路段”。

于是，Palantir的工程师立刻行动，连夜赶制出一款简易地图工具：士兵只需点击屏幕，就能标记出可疑风险路段，而其他战友能实时看到这些更新。

正是这个看似简单的功能，帮助美军士兵在执行任务时多次化险为夷。

战场淬炼的利器

不过，真正让Palantir崭露头角的，还是2011年追捕本·拉登的行动。

当时中情局从战俘口中得知，本·拉登身边有个外号“科威特”的核心信使，但线索仅此而已，再无更多有用的情报。

好在此时的Palantir的Gotham平台已具备成熟的图数据库技术，早已通过嫌疑人、通信记录、资金流向、活动地点等数据信息分析，构建起“基地”组织完整知识图谱。

这场跨越十年的追捕，也让Palantir的技术价值得到极致展现，其Gotham平台整合了约300万份电文、17万张卫星图像和8000小时电话录音，并将原本需要72小时的资金流追踪压缩至12分钟完成。

比如，一旦情报显示某个电话号码同时出现在恐怖分子家属通信录，以及被监视的系统中时，数据平台会立即发出警报，进行24小时不间断密切追踪。

凭借这套系统的强大追踪和分析能力，让美方最终定位到阿伯塔巴德那座无网络、无电话却有异常生活垃圾的神秘豪宅，判定为本·拉登的藏身之处，发出了抓捕命令。

就在抓捕行动前，Gotham平台还根据卫星影像构建出1∶64的豪宅仿真模型，为海豹突击队的演练提供精准依据，并依靠其打造的便携式数据链同步现场动态，让白宫全程监控决策。

这次巨大的成功不仅为Palantir积累了宝贵的实战经验，也令其在美国情报系统声名鹊起。

可对于创始人蒂尔和卡普来说，军事上的成功应用只是Palantir小试牛刀，他们早已规划出更广阔的蓝图。

从某种角度来说，Palantir的独特气质完全源于两位创始人的奇特组合。

彼得·蒂尔是一位自由意志主义资本家，而亚历克斯·卡普则是一位哲学家兼律师。两人性格迥异，却共同塑造了Palantir的DNA。

蒂尔1967年出生于法兰克福，在斯坦福大学学习哲学后转向法律，十分善于从哲学中汲取灵感，并对市场趋势和人类行为的模式有着深刻洞察。

卡普的身份则更加多元，他在斯坦福大学获得法学学位后，远赴法兰克福的歌德大学获得哲学博士学位，深入研究了阿多诺、福柯和阿伦特等哲学家的思想，因此也格外低调。

虽然俩人的创业可以说是“天作之和”，蒂尔带来了愿景和资金，卡普带来了良知和文化，但彼此间依然有着激烈的争吵，甚至有时还数周互不理睬。

可他们依然共享一个信念：Palantir不应只是一家追求利润的数据公司，更应是一家肩负使命的“缔造者”。

这个看似有些虚无的哲学思考，却深深烙印在Palantir的产品设计中。比如卡普坚持在代码中加入透明度机制，要求软件开发必须有审计追踪、权限层和上下文注释的功能。

这种带有执念的要求，其实也是两位创始人共同的认知，他们觉得依靠算法的Palantir不应是主宰一切的“法官”，只能是增强人类的判断能力，并令其掌握最终的决策权。

事实上，这一决定既基于两位创始人站在历史和哲学角度的思考，也基于商业需求。

本体论：把业务翻译成机器能懂的词典

2010年之后，全球兴起了“大数据”热潮，可传统企业面临着与当年情报机构相似的困境：数据分散在不同系统，无法形成有效洞察和判断。

于是，Palantir顺势将战场淬炼的技术又转化为企业服务能力，推出了面向商业客户的Foundry数据分析平台，再次收获诸多好评。

事实上，从反恐战场到商业运营，Palantir解决问题的能力并不仅限于构建数据库，更在于其独特的“本体论”（Ontology）框架。

这里解释下，在数据与软件工程领域，“本体论”是一套用于系统性地定义和组织知识的框架。它不处理数据本身，而是构建一个独立的语义层，为杂乱的数据赋予统一的业务含义。

简单来说，本体就是一份精确定义的“业务词典”和“关系图谱”，让Palantir可以把抽象数据整理为可灵活复用的实体，从而将企业运营“编译”为机器可理解的逻辑框架。

早期做反恐系统时，Palantir并没有习惯性地直接构建“恐怖分子数据库”，而是抽离出“人员、地点、事件”等基础对象，通过算法找出可能的关联规则进行分析，从而更精准地描绘出一幅庞大且细致的“恐怖组织知识图谱”。

当Palantir进入到金融及商业领域后，只需将这些对象替换为“账户、交易、客户”，就能快速适配新场景，再次展现惊人的数据分析和建构能力。

比如某国际化工企业经过并购，现存的多套系统数据混乱不堪，甚至无法判断“两种材料是否相同”，为此困扰了数年。而引入Palantir的本体论框架，仅用两周就理清了数据逻辑。

Palantir能顺利实施这套“本体论”，又离不开其创立的人才部署模式FDE（Forward Deployed Engineer）。

FDE，即前沿部署工程师，是一种将工程师派驻客户现场、深度参与业务的技术服务模式。也就是派驻企业的技术人员不仅要懂技术，还要理解业务，能够快速响应客户在数据整合与流程优化中的实际问题。

值得一提的是，这种模式对国内软件行业来说或许并不陌生，因为很像我们长期实践的B2B（Business to Business）软件开发模式，诸如“驻场开发、项目制交付”，都与FDE逻辑相通。

不过，对比传统IT咨询，FDE更强调“产品化咨询”，要求在定制化服务中提炼通用能力，并反哺平台迭代，而非单纯提供咨询服务。

而相较于欧美SaaS的远程轻量模式，FDE也更适应当前AI产品需要深度适配业务的阶段。因此，在推动企业AI落地时，FDE模式也容易让AI平台与业务场景实现真正融合。

Palantir的FDE团队通常采用独特的双团队模式，一般由Echo（负责识别关键问题和管理客户关系）和Delta（负责将想法转化为可行的软件原型并进行部署）两个角色组成。

从理论上讲，如果说“Delta”更偏向于技术实现者，那么“Echo”则更接近于产品经理的角色，也就是一个负责“听懂”，一个负责“落地”的高效协作机制。

可在Palantir独特的项目实践中，这种界限其实并不明显。

FDE：驻场的“特战小分队”

从外部看，Palantir可能像一个神秘的“黑箱”。但在内部，它奉行一种“无层级”的组织文化，在这里，谁能解决问题谁说了算，无论你的头衔或任职年限如何。

“无层级”听起来极具吸引力，但也伴随着极高水平的自主性和责任感。

事实上，Echo团队更像是一支扁平化的分析师团队，他们有的是拥有深厚领域知识的专家，可能是前陆军军官、医疗保健专家或金融风控专家，但互相分工明确。

Palantir的FDE模式中，无论是“Delta”还是“Echo”，其职责都高度融合了业务战略顾问、业务分析师、产品经理、软件工程师等特质。他们共同构成了一个强大的FDE混合体，深入客户的业务腹地，设计、配置并实施创新的工作流与应用程序。

比如团队中的Echo成员需要具备“反叛者”特质——不仅了解现有工作方式，更能认识到其中的不足，能够想象出更好的解决方案。

而Delta团队则是快速实现的“原型专家”，需要给出具体可行的执行方案。即便招聘，Palantir也不追求那些有完美主义的工匠型人才，而是那些在规定时间内交付可运行的解决方案的工程师。

这种双团队组合就像一个迷你“特战小分队”，在复杂情境中寻找非常规的解决方案来应对以数据为核心的挑战。

因此，业内也将FDE的流程形象地比喻为“土石路”与“高速公路”的循环。工作团队在前线铺设的是“土石路”，虽不完美，但能立即解决客户的燃眉之急；总部团队则像“包工头”会仔细评估所有FDE团队铺设的“土石路”，识别出最有价值的路段，并将其建设成标准、稳定、可规模化的“高速公路”。

同时，FDE模式的运作还严格遵循三条“执行原则”：只做客户CEO最关注的前五大问题；随时警惕沦为处理杂活的外包团队；如果执行没有效果就立即止损，并返还相关款项。

可以说， Palantir的“本体论”与FDE模式形成了奇妙的互补关系，FDE在前线收集的个性化需求，通过本体论抽象为通用能力；而本体论的灵活架构，又让FDE能快速响应不同行业的需求。这种双重优势构成的护城河，让竞争对手难以复制。

所以，当AI时代到来时，别的公司还在纠结该如何布局和应对时，Palantir已通过精准高效的团队协作模式迎接新的机遇。

AIP：AI时代的跃升秘密

时间进入2020年代，就在许多科技公司为AI究竟该如何落地发愁时，人们惊讶地发现，Palantir独特的FDE模式，居然成为解决AI“最后一公里”难题的钥匙。

一夜之间，在招聘网站上，超过100家AI公司开始争抢具有“前沿部署”经验的人才，连OpenAI也悄悄建设了自己的FDE团队。

为何Palantir二十年前为情报机构设计的模式，在AI时代继续发挥着惊人效果？

答案或许是，AI的真正应用并非比拼技术有多厉害，而是能否与复杂业务场景深度融合，精准符合用户的深度需求，而这正是FDE模式的专长。

比如在开发AI法律助手时，Palantir的Echo团队发现，大型律师事务所需要的是精准标记合同条款的风险，而中小律所则更希望AI能帮忙起草初稿文件。为此，配套的Delta团队立即拟定出不同版本，完美适配了诸多看似相同、实则迥异的需求。

这种“深入企业、量身定制”的能力，也是传统只能通过远程交付的标准SaaS软件无法比拟的。

而这种能力，也是Palantir基于长期的“本体论”与FDE模式，推出了核心战略产品AIP（Artificial Intelligence Platform人工智能平台）来落地的。

AIP不是简单的AI智能平台，而是一套“企业级AI推理引擎”，核心在于将大语言模型（LLM）巧妙集成到Palantir的私有操作网络中，通过无缝对接现有平台工具，为客户提供一站式的数据与AI解决方案。

这意味着，当企业员工向AIP提问时，它理解的不仅是自然语言，更是语言背后所指的具体业务对象（如客户、订单、生产线），从而给出极具操作性的答案，而不仅仅是文本生成。

在实际应用中，AIP展现出了强大的落地能力，被默克制药、空中客车、美国银行、洛克希德·马丁等全球500强企业所采纳，并为其带来了实实在在的降本增效。

例如，默克制药用AIP整合全球研发数据，将新药筛选周期缩短40%；空客用其优化供应链，减少数千万美元库存成本；在能源领域，Palantir与The Nuclear Company合作，投入1亿美元开发AI驱动的核电站操作系统，不仅标准化和简化了核反应堆的建设流程，还显著提高了效率和安全性。

AIP的成功关键之处就在于，Palantir的本体论框架在数据输入AI模型之前，就已完成了清洗、整理和业务语义标注，确保了模型“吃”进去的是高质量、有业务意义的“营养餐”，而非杂乱的“数据垃圾”。

遗憾的是，许多人工智能平台仍缺乏这种能力。与之相反，它们在面对提问时，往往只能堆砌碎片化或编造的内容，导致回答错误百出或含糊其辞，用户体验非常糟糕。

即便在全球热衷于AI算力军备竞赛的浪潮中，Palantir也并未随波逐流，而是依托其深厚的数据知识积累与成熟的算法模型，专注于提供高精准度的数据分析与强合规性服务。

这一战略选择成效卓著，推动其营收持续增长，市值更是屡创新高。自2020年上市时约170亿美元的市值，到2025年9月底已突破4000亿美元，涨幅超24倍，表现远超多数AI明星股，被华尔街誉为“美国国运股”，成功跻身美股市值前20强行列。

然而，在数千亿市美金值的光环之下，Palantir同样饱受争议。

千亿市值外的伦理拷问

2025年5月，十多名Palantir前员工签署公开信，呼吁公司审慎评估与某些政府的合作，警告其技术可能“助长权威主义”。

其实，从协助美国移民与海关执法局（ICE）进行移民筛查，到为以色列军方提供情报分析工具，Palantir的每一次商业扩张，都伴随着人们对其技术被滥用的深刻担忧。

争议的根源，恰恰来自于两位创始人早期的担心，“技术与生俱来的双面性”。

虽然无论是蒂尔，还是卡普，都努力想让Palantir尽可能服务社会大众，而非军事技术，可现实却并非如此。

因为这个曾用于精准猎杀本·拉登、也能将疫苗高效分发给弱势群体的“水晶球”，本质上是一块空白画布——执笔人是谁，它便呈现怎样的图景，而这种不确定性，正是最令人担忧的地方。

为了驾驭这股力量，Palantir在创始人卡普的坚持下，也曾试图在代码中构筑“伦理护栏”，如之前提到的审计追踪、权限分层、可解释的AI推理路径……希望通过特定机制来确保每一个决策都可追溯，让人类掌控最终的决策权。

可问题在于，Palantir在其技术中立的表象下，更根本的挑战在于“本体”设计——即究竟由谁来定义世界的基本规则。

如果最初定义“高风险行为”的标准本身就带有历史偏见，那么即便算法再公正，输出的结果也只会固化甚至放大这种不公。

更值得警惕的是，随着Palantir的壮大，其创始人的政治立场也逐渐与其商业利益深度交织。

当彼得·蒂尔公开为特朗普站台，并助力副总统万斯进入白宫，实际已将商业网络深度嵌入权力核心时，使得Palantir那面长期高举的“技术中立”旗帜已难以维系。

事实上，如今Palantir的技术不仅为美国军方和情报系统持续提供着信息数据服务，也早已成为北约数据共享的底层标准，是不折不扣的美国与西方战略利益深度捆绑的“数字军火商”和“战略解决方案”提供者。

甚至，Palantir搭载的Gotham也成为了美国警方和政府的专业工具，可以通过分析海量数据来预测个人未来的潜在行为，而这种从“追溯过去”到“预判未来”的跨越，也引发了世人对自由意志与个人隐私的深层担忧。

这也让人不禁发问：既然Palantir的视线已被政治利益模糊，那其所呈现的“真相”，是否仍是客观的现实镜像？

事实上，随着Palantir不断渗入到美国军方与政治势力中，其带来的技术所具有的“双刃剑”特性也越发尖锐，既可以是企业降本增效的可靠保障，也会是地缘博弈中的厮杀利器。

其实，工具本身没有善恶，全凭执剑人之手。

回望Palantir从废墟中诞生、在战场淬炼、于AI时代跃迁的历程，其神秘之处并非技术的深奥，而在于它以自身轨迹，昭示了数据时代的生存哲学：

科技的核心智慧并非全知全能，而是懂得抉择。知道“为何而看”，这束光芒，或许比看清一切混沌事实更能指引方向。

参考内容

英文文献：

1、Auletta, K.(2014). Blood and data: The story of Palantir, Peter Thiel's secretive data company.The New Yorker. Retrieved fromhttps://www.newyorker.com/magazine/2014/12/15/blood-and-data

2、Auletta, K.(2014). Blood and data: The story of Palantir, Peter Thiel's secretive datacompany. The New Yorker. Retrieved from https://www.newyorker.com/magazine/2014/12/15/blood-and-data

3、Bank of AmericaSecurities. (2023). Palantir Technologies (PLTR) - Initiating Coverage: TheOperating System for the Modern Enterprise[Equity Research Report].

4、Karp, A. (2023).Forward! Keynote address at AIPCon 2023. Palantir Technologies. Retrieved from https://www.palantir.com/newsroom/aipcon-2023-recap/

中文文献：

1、Palantir 4000亿市值神话下，中国 “Palantir”已在 AI产业换挡期浮现. 36氪

2、桑卡, S.（2012）.数据驱动的决策：Palantir的故事.斯坦福大学工程讲座. https://www.youtube.com/watch?v=uUw0XQoVdQk

3、罗戈扬, B.（2022）. Palantir Foundry深度解析：企业如何构建数字孪生.数据科学博客

本文来自微信公众号“砺石商业评论”（ID：libusiness），作者：王剑，编辑：平凡，36氪经授权发布。