创业公司融资演示的新趋势是：“我们其实就是 Palantir，只不过服务于 X 行业。”
创始人们强调将前置部署工程师（FDE）嵌入客户团队，打造深度定制的工作流程，运作方式更像特种部队而非传统软件公司。关于“前置部署工程师”的职位招聘今年同比增长数倍，企业纷纷效仿 Palantir 在 2010 年代初期开创的模式。
这种模式之所以受欢迎，我完全理解。企业在选择技术产品时面临巨大压力；市面上的所有产品都自称 AI，辨别优劣愈发困难。Palantir 的方案——小团队空降混乱环境，整合分散系统，数月内交付定制平台——极具吸引力。对于渴望拿下首笔七位数订单的创业公司而言，“我们会派工程师驻场，确保项目落地”是一项极具说服力的承诺。
但我对“Palantir 化”能否作为通用方法规模化持怀疑态度。Palantir 属于“独一无二的类别”（看看它的交易表现就知道了！），大多数模仿者最终会变成高成本服务型企业，估值却按软件公司计算，却无法形成持续的竞争壁垒。这让我联想到 2010 年代每家创业公司都自称“平台”，而事实上极少有真正的平台公司，因为这类公司极难打造！
本文旨在梳理 Palantir 模式中哪些要素可复制，哪些属于其独特基因，并为希望将企业软件与高触达交付相结合的创始人提供更务实的蓝图。
“Palantir 化”究竟意味着什么？
“Palantir 化”已开始代表以下几种相关模式：
前置部署、嵌入式工程团队
前置部署工程师（Palantir 内部称为 “Delta” 和 “Echo”）会长期驻扎在客户组织内部，深入了解业务场景，打通系统，基于 Foundry（或安全要求更高时用 Gotham）交付定制化工作流。由于定价为固定费用，传统意义上的“SKU”并不存在。工程师负责能力的建设与维护。
高度主观、集成式平台
Palantir 的产品并非一组松散的工具组件，而是针对数据集成、治理与运营分析的主观性平台，更像是企业数据的操作系统。其目标是将碎片化数据转化为实时、高置信度的决策。
高端市场、高触达销售
“Palantir 化”还代表一种市场拓展风格：销售周期长、触达深度高，目标客户为关键任务场景（如国防、警务、情报）。行业的合规复杂性和高风险本身就是特征，而非问题。
以结果为导向，而非许可模式
收入来源于多年度、结果挂钩的合同，软件、服务与持续优化高度融合。单笔合作年价值可达数千万美元。
近期对 Palantir 的分析认为其属于“独一无二的类别”，因为它同时在以下三方面表现卓越：(a) 构建集成产品平台，(b) 将顶级工程师嵌入客户运营，(c) 在政府与国防关键任务场景中经受检验。大多数公司最多能做到其中一两项，难以三者兼备。
但到了 2025 年，几乎所有人都想借用这一模式的品牌光环。
为什么现在所有人都想模仿 Palantir？
三股重要力量正在汇聚：
1. 企业级 AI 存在落地难题。
大量 AI 项目仍在 落地前阶段停滞，原因多为数据混乱、集成难题及内部责任缺失。虽然采购行为依然火爆（董事会和高管层强烈推动“买 AI”），但实际实施和后续 ROI 往往需要大量人工协助。
2. 前置部署工程师成为关键桥梁。
媒体报道和招聘数据表明 FDE 岗位激增——今年同比增长 800–1000%，AI 创业公司通过嵌入式工程师来确保项目真正落地。
3. 快速增长已成常态（而七位数订单比五位数订单更易实现规模化）
如果派工程师出差就能拿下 Fortune 500 或政府机构的 100 万美元以上订单，许多早期公司会乐于用毛利换取增长势头。投资人也越来越接受毛利率不理想，因为新型 AI 应用场景需要大量推理，往往必须如此。赌注在于能获得客户高层信任与位置，进而交付成果并据此定价。
于是叙事变成：“我们要复制 Palantir 的做法。派出精英小队，创造神奇成果，最终形成平台。”
这种故事在特定场景下确实成立。但创始人常常忽略一些严峻约束条件。
类比失效的地方
一开始就试图销售结果导向型方案
Palantir 的核心产品 Foundry 由数百个微服务组成，围绕结果导向运行。这些服务是产品化且主观化的解决方案，针对各行业常见痛点。过去两年我接触了数百位 AI 应用创业者，可以明确指出他们融资演示的类比失效点：创业公司往往提出一堆宏伟的结果目标，而 Palantir 则是先构建微服务，形成核心能力的基础。这也是 Palantir 与普通咨询公司区别所在（并让其以明年收入 77 倍的估值交易）。
Palantir Gotham 是一套国防与情报平台，帮助军队、情报和执法机构整合分析多源数据，用于任务规划和调查。
Palantir Apollo 是一套软件部署与管理平台，可在多云、本地和离线环境自动、安全地交付更新和新功能。
Palantir Foundry 是一套跨行业数据运营平台，集成数据、模型与分析，赋能企业运营决策。
Palantir Ontology 是企业实体、关系及逻辑的动态数字模型，驱动 Foundry 内应用与决策。
Palantir AIP（人工智能平台）通过 Ontology 将 AI 模型（如大语言模型，LLM）与企业数据及运营连接，实现可生产落地的 AI 工作流与代理。
引用Everest 报告：“Palantir 的合同从小规模开始，首次合作可能只是短期训练营和有限许可。如果价值获得验证，会逐步扩展用例、工作流和数据领域。随着时间推移，收入结构会向软件订阅倾斜而非服务。与咨询公司不同，服务只是推动产品落地的手段，不是主要收入来源。与大多数软件厂商不同，Palantir 愿意自掏腰包投入工程时间以赢得重要客户。”
一方面，现今 AI 应用公司常常能直接签下七位数合同。但另一方面，这主要是因为他们处于全面定制阶段——解决早期客户提出的各种问题，希望能由此找到可构建核心能力或“SKU”的主题。
并非所有问题都值得“Palantir 级”解决
Palantir 早期部署领域往往是“别的方案都不行”：反恐、反欺诈、战场后勤、高风险医疗运营。解决这些问题的价值以数十亿美元、人命或地缘政治结果衡量，而非效率提升几个百分点。
如果你面向中型 SaaS 公司销售，目标是提升销售流程 8% 效率，根本无法承受同样级别的定制化部署。ROI 根本无法覆盖数月现场工程师成本。
大多数客户并不想一直当你的研发实验室
Palantir 客户默认愿意与产品共同进化；他们之所以容忍高不确定性，是因为业务风险极高，且替代方案有限。
绝大多数企业，尤其是非国防和非强监管行业，并不愿被当作长期咨询项目。他们更希望项目可预测、能与现有工具兼容、快速实现价值。
人才密度与文化难以复制
Palantir 十余年来持续招募和培养极强的通用型工程师，他们既能写生产代码，又能应对官僚体系，还能与军官、CIO、监管者同台交流。这类岗位流动形成了“Palantir 黑帮”——一批创始人与运营者。这些人极为稀缺，兼具技术与客户沟通能力。
大多数创业公司无法假定能雇佣数百位此类人才。现实中，“我们要打造 Palantir 式 FDE 团队”往往退化为：
- 售前解决方案工程师换个头衔叫“FDE”
- 初级通用型员工同时负责产品、实施、客户管理
- 管理层从未真正见过 Palantir 部署现场，只是喜欢那种氛围
当然，市面上确实有大量优秀人才，且代码交付能力正被如 Cursor 这类工具赋能到非技术员工。但要大规模复制 Palantir 的运作，仍需要极罕见的商业与技术复合型人才，而且最好有实际经验，因为 Palantir 确实独特。可惜这种人才数量极为有限！
服务陷阱真实存在
Palantir 能成功，是因为定制化背后有真正的平台支撑。资深观察者指出，如果只学嵌入式工程师，最终会陷入数千个无法维护或升级的定制化部署。即使在 AI 工具帮助下能达到软件级毛利，过度依赖前置部署、缺乏强产品基础的公司也难以实现规模效应和持久护城河。投资人或许会因企业大单合同从 0 到 1000 万美元的“曲棍球棒”式增长而蜂拥而至。但我反复追问的是：当数十甚至数百家 1000 万美元级创业公司用同样故事争抢客户时，结果会怎样？
那时你就不是“X 行业的 Palantir”，而是“X 行业的埃森哲”，只是界面更漂亮。
Palantir 真正做对了什么？
剥去神话色彩，以下几个要素值得仔细研究：
1. 平台优先，而非项目优先
Palantir 的前置部署团队基于少量可复用原语（数据模型、权限控制、工作流引擎、可视化组件）开发，而不是为每个客户编写完全定制系统。
2. 对工作方式有明确主张
公司不仅仅是自动化现有流程，常常推动客户采用全新工作方法，软件本身体现这些主张。这对供应商而言极为罕见，也使得方案可复用。
3. 长周期与耐心资本
要成为 Palantir 式企业，必须经历长期负面舆论、政治争议和短期盈利不明朗，平台与市场拓展需时间成熟。
4. 非常特殊的市场结构
早期布局情报与国防领域是优势而非劣势：愿付费意愿高、切换成本高、风险极大，且客户数量少但单体规模巨大。此外，市场上的老牌巨头长期缺乏竞争压力。
换言之，Palantir 不是“软件公司 + 咨询”，而是“软件公司 + 咨询 + 政治项目 + 极度耐心资本”。
这不是你随便加到垂直 SaaS 产品上就能复制的。
更现实的框架：“Palantir 化”何时适用？
与其问“怎样成为 Palantir？”，不如用一系列关键问题来判断：
1. 问题的关键性
- 这是关键任务（关乎生命、国家安全、数十亿美元）还是可有可无（提升 10–20% 效率）？
- 风险越高，前置部署模式越合理。
2. 客户集中度
- 你是面向几十家大型客户，还是数千家小客户？
- 嵌入式工程模式在高集中、高合同价值客户群中更易规模化。
3. 行业碎片化程度
- 客户工作流和工具是否相似，还是每次部署都完全不同？
- 如果每个客户都独一无二，平台难以标准化。一定程度的同质性有助于规模化。
4. 合规与数据重力
- 你是否身处高合规领域，数据集成难度大（如国防、医疗、金融犯罪、关键基础设施）？
- 这类场景下 Palantir 式集成才真正创造价值。
如果你的业务大多处于这些维度的左下角（低关键性、客户分散、集成简单），全面“Palantir 化”几乎肯定是错误选择。此类场景更适合自下而上的 PLG 增长模式。
值得借鉴的部分
尽管我对每家早期公司都能成功复制 Palantir 模式持怀疑态度，但其中一些方法值得参考。
1. 把前置部署当作“脚手架”，而非“房子”
以下做法完全合理：
- 工程师与早期设计合作伙伴深度协作
- 不惜一切代价让头 3–5 个客户落地生产环境
- 通过这些合作检验原语与抽象层的有效性
但必须有明确约束：
- 限定部署周期（如“90 天冲刺上线”）
- 明确比例（如每 100 万美元 ARR 最多配备多少工程师）
- 每季度将定制代码回收为可复用配置或模板
否则，“以后再产品化”就变成了“永远没做成产品”。
2. 基于强原语，而非定制工作流构建产品
Palantir 的最大启示在于产品架构：
- 统一数据模型与权限层
- 通用工作流引擎与 UI 原语
- 尽量用配置而非代码实现定制
前置部署团队应专注于选择和验证原语的组合，而不是为每个客户开发全新方案。全新开发应交由工程师完成。
3. 让 FDE 成为产品团队一员，而非仅仅负责交付
在 Palantir 模式下，前置部署工程师深度参与产品发现与迭代，而不只是实施。强大的产品与平台团队会充分利用 FDE 在一线获得的反馈。
如果 FDE 被划入“专业服务”部门，反馈机制就会断裂，进而沦为纯服务型业务。
4. 诚实面对自己的利润结构
如果你的融资演示假定软件毛利率超过 80%、净收入留存率 150%，但实际市场拓展需要长期现场项目，至少要在内部坦诚权衡。
对某些行业而言，结构性低毛利、高合同价值模式完全合理。问题在于，假装自己是 SaaS，实则是有平台的服务公司。投资人通常追求最大化毛利润，而实现这一目标的一种方式是签下数量级更大的合同，即使对应更高 COGS。
如何检验“Palantir 化”创业公司
当我遇到自称“我们是 X 行业的 Palantir”的创始人时，我的笔记本上会有如下问题：
1. 展示一下主观性平台边界。
共享产品与客户定制代码的分界线在哪里？这个边界变化速度如何？
2. 详细描述一次部署流程。
从签约到首次生产上线需要多少工程师月？哪些环节必须定制？
3. 成熟客户第三年利润结构如何？
前置部署投入随时间是否明显下降？如果没有，原因是什么？
4. 如果明年签下 50 家客户，会出现哪些问题？
招聘？上线？产品？支持？我希望看到模式的临界点。
5. 如何决定不做定制开发？
能否拒绝定制工作，往往是产品公司与有漂亮演示的服务公司之间的分水岭。
如果这些回答清晰且基于真实部署，架构合理，那么一定程度的 Palantir 式前置部署可能确实是竞争优势。
如果回答模糊，或每次合作都完全独特，则难以实现可复制性与真正规模化。
结论
Palantir 的成功为创业圈塑造了强大的光环：精英小队空降复杂环境，打通混乱数据，交付改变企业决策方式的系统。
让人容易相信，每家 AI 或数据创业公司都应如此。但对绝大多数行业而言，全面“Palantir 化”其实是危险的幻想：
- 问题本身不够关键
- 客户过于分散
- 人才模式无法规模化
- 经济模型最终变成服务业务
对创始人而言，更有价值的问题不是“如何成为 Palantir”，而是：
“我们所在行业要填补 AI 落地鸿沟，最少需要多少 Palantir 式前置部署？又能多快转化为真正的平台业务？”
只要把握好这一点，就能借用有效的方法，而避免被致命的陷阱拖累。
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