Palantir在美股市场长期被认知为是项目制企业，估值一直给的不高。但Palantir公司近年用户量增长非常迅速。2022年底，Palantir的客户数量同比增长55%(368位客户，2021年底客户数量增速更是高达86%)。公司2022年底的美国商业客户同比增长更是高达79%，达到143家。Palantir的客户数量增速，体现高成长股的特征。公司没有一套放之四海而皆准的通用工具软件，而是具体业务一个一个推进，为什么还能有这么快的客户数量增长？Palantir的产品70%是通用的，剩下的30%，需要工程师定制化满足。我想，问题的关键，应当是这30%的定制化。这也是资本市场始终觉得Palantir不好分析的原因。我感觉如果从AI视角理解Palantir，也许我们可以对它的定制化抱有更强的信心。毕竟AI应用目前都是定制化居多，仍处在早期，真正产品化的企业，其实还没有。即使ChatGPT如此爆红，但真正过渡到收费选项的时候，还没有发现非常高的付费率证据。再往前，我们看特斯拉的AI自动驾驶，付费率也是非常低，市场并没有为AI标准化产品规模化买单。

      Palantir的起家业务，为军方做情报分析，成果是找到本拉登的藏匿点。当时Palantir使用的AI技术是知识图谱。知识图谱是谷歌公司2012年提出来的大数据分析方法。它可以很好的分析非结构化数据。Palantir当时为美国军方做情报分析，对大量非结构化数据做知识图谱形式的结构化处理，积累知识图谱AI的经验。从AI的应用看，知识图谱模拟的是人类的联想能力。实体、关系是知识图谱的底层分类。Palantir利用知识图谱做大数据分析，需要从海量的非结构化数据中，利用计算机自主分类实体、构建关系。如果没有公司在军方、政府领域大数据的运营经验，公司也无法积累知识图谱AI的训练经验。

      2022年3季度，Palantir获得美国军方的2.29亿美元项目订单，该项目为美国特种部队、联合参谋部和武装部队的所有分支机构开发和提供人工智能和机器学习能力。Palantir的这笔交易是此前谷歌ProjectMaven项目的一部分，该项目的使命是加速推进国防部整合大数据和机器学习技术。该项目因违背谷歌公司文化的准则“不作恶”，最终谷歌并没有把人工智能技术用于服务美国军方。但Palantir的创始人Thiel认为谷歌放弃Maven项目是反美行为。我们可以理解为，在AI军备领域，谷歌已经把大数据应用的机会，让给了Palantir。

      ProjectMaven项目是通过AI识别技术，在无人机拍摄的视频中辨别、追踪物体/人员，规划打击路径，减轻军事分析员的工作负担。一开始军方使用谷歌的AI技术，应用AI无人机对非攻击性用途的目标识别。当军方启动致命打击任务研究的时候，消息泄露，引发了谷歌员工的不满。谷歌最终放弃该项目。

      Palantir在2022年获取的军方订单，只是AI无人机研究应用的开始。随着传感器、飞控技术、AI识别、AI情报分析功能的日趋成熟，美国军方对AI无人机的探索只会更大，这可能为Palantir带来大量的新军事订单。AI无人机的落地，最终体现在无人机的数量规模。Palantir在研发探索AI最优算法的过程中，可能需要研发专用的AI芯片来提高效率（类似谷歌研发了自己的TPU芯片），一旦公司走到这一步，就实现了产品化的重大转型。

      Palantir为军方提供的知识图谱AI分析，延展开来，可以实现为政府机构提供非法移民识别、跨境洗钱识别、逃税识别等服务，为金融机构提供反欺诈、贷前审批等服务，为广告机构提供全媒体精准广告投放服务，为制造业提供残次品原因分析的服务。知识图谱AI，仅模拟人类的联想能力。最新的AI技术，已经延展到事件知识图谱，能够模拟人类的因果思考。这是加上时间、地点维度大数据分析AI。早在为军方服务的时候，Palantir就已经构建时间、空间维度的大数据分析系统。在Palantir为商业客户做事前决策、事中优化的时候，基于事件知识图谱的AI分析，起到了重要的作用。Palantir可以为飞机制造商在保障安全、质量的同时，提供加快飞机生产周期；公司可以为医药研发企业规划临床试验，提高临床试验的成功率；Palantir还可以为原油开发企业，优化供应链管理，增加产量/降低原油生产成本。

      部分投资者对Palantir的质疑，来自知识图谱大数据分析的AI自动化程度到底有多高？毕竟Palantir对于30%的服务内容，需要工程师驻场定制，这影响到投资者对该公司产品未来的标准化，能否推广到中小企业的质疑。我认为，短期来讲，Palantir目前客户数量仍在快速增长，即使说定制化的业务需求，公司仍未满足。长期来讲，Palantir在军方、政府、商业领域积累的业务经验，正在走向标准品的路径。任何一个方向的标准模式突破，都可能促成公司转型为产品型企业。

      比如说，军方领域的典型是AI无人机，目前刚处在竞争的初步阶段。Palantir在训练数据、研究算法、无人机功能目标的研发上，都没有形成标准模式。按AI在无人驾驶汽车领域的发展路径，AI无人机将来也必然有标品出现。受限于大数据的局限性，只有和军方深度合作的企业，才有训练AI的机会。

      再比如说Palantir在商业领域满足的业务需求内容：加快飞机生产周期、提高原油开采供应链效率、提高医药临床研发的成功率等。任何一个方向，都有通用性的价值。飞机生产、船舶制造、汽车制造、甚至包括火箭制造等，内部流程原理，是通用的。原油开采的供应链效率提升，同样适用其他类别的工程公司。医药研发企业本身就是一个超大的行业，足够成就大规模的AI算法企业。