警惕初创公司“Palantir化”：如果没有核心平台，你只是一个穿了西装的埃森哲

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编者按：别让“前向部署”成了掩盖产品无力的遮羞布。盲目致敬Palantir，只会让你掉进低毛利、难扩张的服务陷阱。文章来自编译。

现在，初创公司的融资计划书（Pitch Decks）中出现了一个新的愿景：“我们基本上算是X领域的 Palantir。”

创始人们都在谈论如何将前向部署工程师（FDE）派驻到客户现场，构建深度定制的工作流，并像特种部队而非传统软件公司那样运作。今年，“前向部署工程师”的招聘岗位数量激增了数倍，各大公司纷纷效仿 Palantir 在 2010 年代初开创的这一模式。

我理解这种模式的吸引力所在。在选择现成的技术产品时，企业往往感到无所适从；如今所有的产品都标榜自己是 AI，从嘈杂的信息中辨别出真正有价值的信号变得前所未有的困难。Palantir 的核心卖点极具说服力：将一支精锐小分队“空投”到混乱的环境中，把那些自建的、孤立的系统串联起来，并在几个月内交付一个定制化的工作平台。对于一家渴望赢得首笔七位数订单的初创公司来说，“我们会派工程师入驻贵司并确保系统运转”是一个非常有力的承诺。

但我怀疑“Palantir 化”是否能作为一种通用的剧本进行大规模推广。Palantir 是“独树一帜”的存在（看看它的交易估值就知道了！），而大多数模仿其表象的公司，最终往往只是把自己变成了成本高昂的服务型企业——虽然套着软件公司的估值倍数，却缺乏复合的竞争优势。这让我想起 2010 年代，几乎每家初创公司都标榜自己是“平台”，但事实上，真正的平台公司凤毛麟角，因为它们的建设难度极大！

本文旨在区分 Palantir 模式中哪些是真正可迁移的，哪些是其特有的属性，并为那些希望将企业软件与深度交付相结合的创始人提供一份更务实的蓝图。

“Palantir 化”的真正含义

“Palantir 化”已经开始代表以下几个相关的维度：

前向部署、嵌入式工程

前向部署工程师（在 Palantir 内部术语中被称为“Delta”和“Echo”）长期驻扎在客户组织内部（通常长达数月），旨在理解业务语境，整合各系统，并在 Foundry（或在更高安全级别场景下的 Gotham）之上交付定制工作流。由于定价通常是固定费用，因此不存在传统意义上的“SKU”。工程师负责这些功能的构建与维护。

高度主见、集成化的平台

从底层来看，Palantir 的产品并非零散组件的工具箱，而是具有“主见”的平台，专门用于数据集成、治理和运营分析——它更像是组织数据的操作系统。其既定目标是将碎片化的数据转化为实时的、高可信度的决策。

高端市场、高接触式的市场进入（GTM）策略

“Palantir 化”也描述了一种市场进入风格：针对任务关键型环境（如国防、警务、情报）开展漫长且深度参与的销售周期。行业的监管复杂性和巨大的“利益关联”被视为其优势而非障碍。

结果导向，而非许可导向

营收由多年期、与结果挂钩的合同驱动，其中软件、服务和持续优化融为一体。每年的签约金额可能高达数千万美元。

最近的一份分析报告将 Palantir 称为“独一无二的类别”，因为它同时在以下三个方面表现卓越：(a) 构建集成的产品平台；(b) 将精英工程师嵌入客户运营；(c) 在任务关键型的政府和国防环境中证明自己。大多数公司只能做到其中一两点，很难三者兼顾。

然而在 2025 年，每个人都想借用这一模式的品牌光环。

为什么现在每个人都想模仿 Palantir

三大力量正在汇聚：

• 企业 AI 存在“落地难”的问题。

很大一部分 AI 项目在进入生产环境之前就停滞不前了，原因往往是数据混乱、集成困难以及缺乏内部责任主体。虽然购买行为依然狂热（由于董事会和高管层施加的“购买 AI”的压力），但实际的部署和随后的投资回报率（ROI）通常需要大量的深度支持。

• 前向部署工程师似乎是缺失的桥梁。

媒体报道和招聘数据显示，FDE 岗位正在爆发式增长——按照不同来源说法，今年增幅可达 800% 至 1000%。AI 初创公司通过派驻工程师，力求让部署真正落地见效。

• 快速增长已成为常态（而且拿下 7 位数的订单比 5 位数的更容易实现快速增长！）

如果派工程师出差就能换来一份与财富 500 强或政府机构签订的百万美元以上的合同，许多初创公司会非常乐意用毛利率换取增长势头。考虑到新颖的 AI 体验往往涉及大量推理成本，投资者也越来越能接受不那么完美的毛利率。这种策略的赌注在于：通过交付成果赢得客户领导层的地位和信任，并据此定价。

因此，这种叙事就变成了：“我们要效仿 Palantir。派出一支精英小分队，创造出一些神奇的东西，并随着时间的推移将其转化为一个平台。”

这个故事在非常特定的环境下可能是真实的。但创始人往往会忽略一些硬性的约束条件。

这种类比会在哪里失效

从第一天起就试图出售“结果”

Palantir 的旗舰产品 Foundry 是由数百个微服务组成的集合，这些微服务共同为一个结果服务。这些服务构成了针对各领域企业常见问题的产品化且具有主见的方法论。在过去两年里与数百位 AI 应用创始人交流后，我可以告诉你他们类比的破绽所在：初创公司往往在计划书中描绘宏大的、基于结果的目标，而 Palantir 则构建了深思熟虑的微服务，这些服务构成了其核心能力的基石。正是这些东西将 Palantir 与普通的咨询公司区别开来（也使其估值能达到明年预期营收的 77 倍）。

Palantir Gotham 是一款国防和情报平台，旨在帮助军事、情报和执法机构整合并分析零散数据，用于任务规划和调查。

Palantir Apollo 是一款软件部署和管理平台，能够自主且安全地将更新和新功能交付到任何环境，包括多云、本地部署和离线系统。

Palantir Foundry 是一款跨行业的数据运营平台，通过集成数据、模型和分析，为整个企业的运营决策提供动力。

Palantir Ontology 是组织中现实世界实体、关系和逻辑的动态、可操作的数字模型，为 Foundry 内部的应用和决策提供支撑。

Palantir AIP (人工智能平台) 通过 Ontology 将 AI 模型（如大语言模型）与组织的数据及运营连接起来，创建可投入生产环境的 AI 驱动工作流和 Agent。

再次引用最近的 Everest 报告：“Palantir 的合同通常从小规模开始。首次合作可能只涵盖短期的训练营和有限的许可。如果价值得到证明，就会增加更多的用例、工作流和数据领域。随着时间的推移，营收结构会向软件订阅而非服务倾斜。与咨询公司不同，服务是推动产品采用的手段，而非主要收入来源。与大多数软件供应商不同，Palantir 愿意在前期自掏腰包投入工程师时间，以拿下有意义的客户。”

一方面，我看到的当今 AI 应用公司往往能直接跳到七位数的合同。但另一方面，这在很大程度上是因为它们处于完全定制模式——它们在解决早期客户提出的任何问题，并希望日后能从中提炼出主题，以构建核心能力或“SKU”。

并非每个问题都能达到“Palantir 级别”

Palantir 的早期部署领域通常面临着“没有任何其他方案奏效”的困境：反恐、反欺诈、战场物流、高风险的医疗运营。解决这些问题的价值是用数十亿美元、挽救的生命数量或地缘政治结果来衡量的，而不仅仅是微小的效率提升。

如果你是向一家中型 SaaS 公司销售产品，旨在将销售工作流优化 8%，那么你无法负担同等水平的定制化部署。其投资回报率的空间根本无法支撑长达数月的驻场工程开发。

大多数客户不想一直做你的研发实验室

Palantir 的客户在潜意识里同意与他们共同开发产品；他们之所以容忍度极高，是因为代价高昂且替代方案有限。

大多数企业（尤其是国防和受监管行业之外的企业）并不希望觉得自己处于一个长期的咨询项目中。他们需要的是可预测的实施过程、与现有软件工具的互操作性以及快速实现的价值。

人才密度和文化无法普适

Palantir 花了十多年时间招聘并培训了一批极强全能型工程师，他们既能编写生产级别的代码，也能游刃有余地穿梭于官僚体系之中，并能与上校、首席信息官（CIO）和监管机构共处一室。从该岗位流出的人才形成了一个由创始人和运营者组成的“Palantir 帮”。这些人中的许多都是难得的“独角兽”，因为他们既精通技术，又在客户沟通中极具效率。

大多数初创公司不能指望自己能雇到数百名这种类型的人才。在实践中，“我们要组建 Palantir 风格的 FDE 团队”往往会退化为：

• （被重新贴上“FDE”标签的售前方案工程师）

• （被要求同时负责产品、实施和客户管理的初级全能型员工）

• （从未近距离观察过 Palantir 实际部署，却单纯喜欢这种“调调”的领导团队）

需要澄清的是，外界确实存在着海量的极具才华的个体，而且通过像我们投资组合中的 Cursor 这样的工具，编写代码的能力正向曾经的非技术员工普及。但要大规模实现 Palantir 的运作模式，需要商业和技术人才极其罕见的结合，而且鉴于这是一家如此独特的公司，有过实际在那里工作的经历会有很大帮助。但这种人才的基数（n）终究是有限的！

“服务陷阱”真实存在

Palantir 之所以成功，是因为在定制化工作之下有一个真正的平台。敏锐的观察者指出，如果你只复制“派驻工程师”这一部分，你最终会得到数千个无法维护或升级的定制化部署。即便在 AI 工具允许公司在这种模式下实现软件级别的毛利率，那些过度转向前向部署而缺乏强大产品支柱的公司，也可能无法产生递增的规模收益和持久的护城河。不成熟的投资者可能会看到合同价值从 0 激增至 1000 万美元的“曲棍球杆式”增长，并叫嚣着要参与其中。但我一直在问的一个问题是：当几十个（甚至几百个）这种规模的初创公司带着完全相同的说辞狭路相逢时，会发生什么？

到那时，你不再是“某个领域的 Palantir”，你只是一个拥有更漂亮前端界面的“某个领域的埃森哲”。

Palantir 真正的独到之处

如果剥开那些神话色彩，有几个元素值得仔细研究：

• 平台优先，而非项目优先

Palantir 的前向部署团队是基于一组少量的可重用原语（数据模型、权限控制、工作流引擎、可视化组件）进行构建，而不是为每个客户编写完全定制化的系统。

• 对工作方式具有主见

该公司不仅仅是自动化现有流程；它经常推动客户采用新的工作方式，而软件则体现了这些主见。对于供应商来说，这是一种罕见的勇气，但也因此实现了重用。

• 长远的时间视角和资本支持

要成为 Palantir 这样的公司，需要经历长期的负面舆论、政治争议以及不明朗的短期变现期，直到平台和市场策略走向成熟。

• 非常特定的市场组合

其早期在情报和国防领域的足迹是一个优势而非缺陷：极高的付费意愿、极高的切换成本、重大的利益关联，以及数量相对较少但规模极大的账户。更不用说，那些陈旧的守旧势力在过去几十年里几乎不需要竞争就能赢得业务。

换句话说，Palantir 不仅仅是“软件公司 + 咨询”。它是“软件公司 + 咨询 + 政治工程 + 极其耐心的资本”。

这不是你随随便便安插在某个垂直 SaaS 产品上就能指望它能普及的东西。

一个更现实的框架：“Palantir 化”何时才有意义？

与其问“我们如何才能像 Palantir？”，不如问以下一系列关键性的准入问题：

• 问题的关键性

这个问题是任务关键型的（涉及生命、国家安全、数十亿美元），还是仅仅是锦上添花（提升 10-20% 的效率）？利益关系越重大，前向部署模式就越合理。

• 客户集中度

你是向几十个大型客户销售，还是向数千个小型客户销售？嵌入式工程模式在客户集中、年度合同价值（ACV）高的情况下规模效应更好。

• 领域碎片化

客户是否拥有相似的工作流/使用相似的软件工具，还是每一次部署都根本不同？如果每个客户都像“雪花”一样独一无二，就很难建立统一的平台。一定程度的同质性会有所帮助。

• 监管和数据引力

你是否在受高度监管且存在巨大数据集成痛苦的领域（国防、医疗、金融犯罪、关键基础设施）开展业务？这正是 Palantir 式集成工作能产生真正价值的地方。

如果你大部分时间处于这些维度的左下角（低关键性、碎片化客户、相对简单的集成），那么全面的“Palantir 化”几乎肯定是一个错误的模型。这种情形更适合采用自下而上的产品驱动增长（PLG）模式。

哪些东西值得模仿

尽管我怀疑并非每家初创公司都能成功应用 Palantir 模式，但其剧本中确实有一些环节值得考虑。

1. 将前向部署视为脚手架，而非房屋本身

以下做法是完全正确的：

• * 将工程师派驻到早期设计合作伙伴身边

• * 不惜一切代价让前 3-5 个客户进入生产阶段

• * 利用这些合作来压力测试你的原语和抽象层

但这种做法需要明确的约束：

• * 限制部署时间（比方说，“90 天内冲刺上线”）

• * 明确比例（比方说，针对特定账户，每 100 万美元 ARR 所对应的最高工程人员数量）

• * 设定目标，每季度将定制化代码转化为可重用的配置或模板

否则，“我们以后会将其产品化”最终会变成“我们一直没腾出空来”。

2. 基于强大的原语去构建，而不是定制化的工作流

Palantir 提供的真正经验跟产品架构有关：

• * 统一的数据模型和权限层

• * 通用的工作流引擎和 UI 原语

• * 尽量用配置而不是代码来解决问题

前向部署团队的时间应该花在选择和验证组装哪些原语上，而不是为每个客户构建全新的原语。把全新的开发工作留给后端工程师。

3. 让 FDE 成为产品的一部分，而不仅仅是交付

在 Palantir 的世界里，前向部署工程师深度参与产品探索和迭代，而不仅仅是实施。强大的产品组织和平台团队会吸纳 FDE 在前端学到的经验。

如果你的 FDE 隶属于独立的“专业服务”部门，你就会失去这种反馈闭环，并逐渐滑向纯粹的服务型业务。

4. 诚实面对你的利润结构

如果你的商业计划书假设了 80% 以上的软件毛利率和 150% 的净金额留存率（NDR），但你的市场进入模式实际上需要长期的驻场项目，请务必保持透明——至少在内部要清楚其中的权衡。

对于某些类别来说，结构性的低毛利、高 ACV 模型是完全合理的。问题在于，明明是“带平台的咨询服务”，却非要假装自己是 SaaS。投资者通常寻找的是获得尽可能多毛利额的路径，而实现这一目标的方法之一就是通过更庞大的销货成本（COGS）换取大几个数量级的巨额合同。

我会如何对一家“Palantir 化”的初创公司进行压力测试

当我遇到一位声称“我们是X领域的 Palantir”的创始人时，我笔记里面的问题通常如下：

• 向我展示具有主见的平台边界。

通用产品在哪里结束，客户定制代码又从哪里开始？这个边界移动的速度有多快？

• 带我过一遍部署时间线。

从签署合同到首次投入生产使用，需要耗费多少个工程师月？哪些部分必须是定制的？

• 成熟客户在第三年的利润率如何？

随着时间的推移，前向部署的投入是否显著下降？如果没有，原因是什么？

• 如果你明年签下 50 个客户，什么地方会顶不住？

招聘？入职培训？产品？还是支持？我想看看这个模型会在什么地方会出现裂痕。

• 你怎么去决定“不做定制”？

拒绝定制化工作的意愿，往往是区分产品公司与拥有一段漂亮演示（Demo）的咨询服务公司的关键。

如果这些回答干脆利落，基于真实的部署经验，且架构逻辑自洽，那么一定程度的 Palantir 式前向部署可能是一种真正的优势。

如果回答模棱两可，或者显然到目前为止的每一次合作都是完全独特的，那么我们很难为你所谓的可重复性或真正的规模潜力提供背书。

总结

Palantir 的成功制作出一个强大的光环，主导了风投背景下的创业思潮：由精英工程师组成的小分队空降到复杂的环境中，理顺混乱的数据，并交付能够改变组织决策方式的系统。

人们很容易相信每家 AI 或数据初创公司都应该长成这样。但对于大多数领域来说，完全的“Palantir 化”是一个危险的幻象：

• * 问题不够关键

• * 客户过于碎片化

• * 人才模型无法扩展

• * 经济效益悄然退化为服务

对创始人来说，更有用的问题不是“我们如何成为 Palantir？”，而是：

“在我们的领域，我们需要多少最少量的 Palantir 式前向部署，来跨越 AI 采用的鸿沟——以及我们能多快将其转化为真正的平台业务？”

处理好这个问题，你就能取其精华，取其糟粕：借鉴剧本真正重要的部分，而不继承那些可能会拖垮你的部分。

译者：boxi。