初创公司的融资演讲稿中有一个新的愿望：“我们基本上是 Palantir，但针对的是 X。”
创始人谈论将前沿部署工程师 (FDE) 与客户一起嵌入、构建深度定制的工作流程以及更像特种部队而不是传统软件公司的运营方式。随着各公司纷纷效仿 Palantir 在 2010 年代初期开创的模式，“前沿部署工程师”的职位发布今年增加了数百%。
我明白为什么这很有吸引力。企业在考虑应该购买哪些现成的技术产品时感到不知所措；现在一切都以人工智能的形式推销自己，从噪音中解析信号从未如此困难。 Palantir 的宣传——将一个小团队空降到一个混乱的环境中，将本土的孤立系统连接在一起，并在几个月内交付一个定制的工作平台——是引人注目的。对于一家试图赢得第一笔七位数交易的初创公司来说，“我们将派工程师到您的组织内部来完成这项工作”是一个强有力的承诺。
但我对“Palantirization”能否成为通用剧本持怀疑态度。 Palantir 属于“一类”（只要看看它的交易方式就知道了！），大多数效仿其美学的公司都将自己定位为昂贵的服务企业，其软件估值倍数高，且没有复合竞争优势。这让我想起了 2010 年代每家初创公司都将自己定位为“平台”，而事实上，由于构建起来非常困难，真正的平台公司很少！
这篇文章试图将 Palantir 模型中的实际可移植性与特殊性区分开来，并为希望将企业软件与高接触交付相结合的创始人提供更务实的蓝图。
“Palantirization”的实际含义
“Palantirization”已经开始意味着一些相关的事情：
前向部署、嵌入式工程
前沿部署的工程师（Palantir 内部术语中的“Deltas”和“Echoes”）坐在客户的组织内部（通常长达数月），了解领域上下文、将系统缝合在一起，并在 Foundry（或安全性较高的情况下为 Gotham）之上交付自定义工作流程。由于定价是固定费用，因此不存在传统意义上的“SKU”。工程师负责构建和维护这些功能。
高度固执的集成平台
从本质上讲，Palantir 的产品并不是一个由松散组件组成的工具包。它们是用于数据集成、治理和运营分析的固执己见的平台——更接近于组织数据的操作系统。既定目标是将碎片化数据转化为实时、高可信度的决策。
高档、高触感的 GTM
“Palantirization”还描述了一种进入市场的风格：在关键任务环境（例如国防、治安、情报）中进行长期、高接触的销售周期。监管的复杂性和行业“风险”的大小是特征，而不是缺陷。
结果，而不是许可证
收入由多年期、与成果挂钩的合同驱动，其中软件、服务和持续优化融为一体。每年的参与价值可能高达数千万美元。
最近对 Palantir 的分析将其定位为“同类产品”，因为它同时擅长：(a) 构建集成产品平台，(b) 在客户运营中嵌入精英工程师，以及 (c) 在关键任务的政府和国防环境中证明自己。大多数公司可以管理其中一项，也许两项，但不能同时管理全部三项。
然而到了2025年，每个人都想借用这款车型的品牌光环。
为什么现在每个人都想复制 Palantir
三大力量正在汇聚：
1.企业人工智能存在生产问题。
很大一部分人工智能项目在到达生产环境之前仍然停滞不前，通常是由于混乱的数据、集成问题和缺乏内部所有权。虽然购买行为仍然很疯狂（来自董事会和高管层的真正自上而下的压力“购买人工智能”），但实际实施和随后的投资回报率通常需要大量的支持。
2.前沿部署的工程师看起来就像是缺失的桥梁。
媒体报道和职位发布数据显示，FDE 角色呈爆炸式增长 - 今年上涨 800-1000%，具体取决于来源 - 随着 AI 初创公司聘请工程师，努力使部署真正发挥作用。
3.快速增长已成为常态（7 位数的交易比 5 位数的交易更容易实现快速增长！）
如果让工程师上飞机就能与财富 500 强或政府机构达成 100 万美元以上的交易，那么许多早期阶段的公司会很乐意用毛利率换取发展动力。鉴于需要进行大量推理的新颖人工智能体验，投资者也越来越接受次优毛利率。我们打赌，您将赢得客户领导层的职位和信任，以交付成果并相应定价。
因此，叙述变成：“我们将做 Palantir 所做的事情。我们将派遣一个小型精英团队，构建一些神奇的东西，并随着时间的推移将其转变为一个平台。”
这个故事在非常特殊的情况下可能是真实的。但创始人经常掩盖一些硬性限制。
类比不成立的地方
尝试推销第一天的成果
Palantir 的旗舰产品 Foundry 是 100 个微服务的组合，这些微服务致力于实现成果。这些服务构成了针对每个领域的企业普遍遇到的问题的产品化+固执己见的方法。在过去的两年里，我会见了数百位人工智能应用程序的创始人，我可以告诉你他们的类比在哪里出现了问题：初创公司进来并提出了一系列崇高的基于结果的目标，而 Palantir 则构建了有意的微服务，构成了其核心能力的基石。这些是 Palantir 与常规咨询公司的区别（并使其明年的收入达到 77 倍）。
Palantir Gotham 是一个国防和情报平台，可帮助军事、情报和执法机构整合和分析不同的数据，以进行任务规划和调查。
Palantir Apollo 是一个软件部署和管理平台，可以自主、安全地向任何环境（包括多云、本地和断开连接的系统）提供更新和新功能。
Palantir Foundry 是一个跨行业数据运营平台，集成了数据、模型和分析，为整个企业的运营决策提供支持。
Palantir Ontology 是组织现实世界实体、关系和逻辑的动态、可操作的数字模型，为 Foundry 内的应用程序和决策提供支持。
Palantir AIP（人工智能平台）通过本体将大型语言模型 (LLM) 等人工智能模型与组织的数据和操作连接起来，以创建可用于生产的人工智能驱动的工作流程和代理。
再次引用最近的 Everest 报告：“Palantir 的合同从小额开始。第一次合作可能会涵盖短期训练营和有限的许可证。如果价值得到证实，则会分层添加额外的用例、工作流程和数据域。随着时间的推移，收入组合会倾向于软件订阅而不是服务。与咨询公司不同，服务是推动产品采用的一种手段，而不是主要收入来源。与大多数软件不同供应商，Palantir 愿意预先资助自己的工程时间来吸引有意义的客户。”
一方面，我今天看到的人工智能应用公司通常能够直接跳到七位数的合同。但另一方面，这很大程度上是因为他们处于完全成熟的定制模式 - 他们正在解决早期客户遇到的任何问题，并希望他们发现稍后构建核心功能或“SKU”的主题。
并非每个问题都是“Palantir 级”问题
Palantir 的早期部署是在“没有任何作用”的领域：反恐、欺诈检测、战场后勤、高风险的医疗保健运营。解决问题的价值以数十亿美元、挽救的生命数量或地缘政治结果来衡量，而不是增量效率。
如果您要向中端市场 SaaS 公司销售产品，以将销售工作流程优化 8%，则您无法承担同等级别的定制部署。投资回报率根本不足以证明数月的现场工程是合理的。
大多数客户并不想永远成为您的研发实验室
Palantir 的客户隐式签约与他们共同开发产品；他们容忍很多，因为风险很高，而替代方案却很有限。
大多数企业，特别是国防和监管部门之外的企业，不希望感觉像是一个长期运行的咨询项目。他们希望实现可预测的实施、与现有软件工具的互操作性以及快速实现价值。
人才密度和文化不能一概而论
Palantir 花了十多年的时间招募和培训异常强大的通才工程师，他们能够轻松地编写生产代码、应对官僚机构以及与上校、首席信息官和监管机构坐在一起。这一角色的人员流动催生了一个由创始人和运营商组成的“Palantir 黑手党”。其中许多人都是独角兽，因为他们技术精湛，对客户也非常高效。
大多数初创公司不能假设他们会通过这种方式雇佣数百名员工。在实践中，“我们将建立一支 Palantir 风格的 FDE 团队”通常会退化为：
- 售前解决方案工程师被重新标记为“FDE”
- 初级通才要求同时进行产品、实施和客户管理
- 领导团队从未真正近距离见过 Palantir 部署，但喜欢这种氛围
需要明确的是，那里有大量才华横溢的人才，并且通过我们的投资组合公司 Cursor 等工具，交付代码的能力正在向以前的非技术员工民主化。但要大规模地推动 Palantir 的发展，需要极其罕见的业务和技术人才的结合，而且鉴于这是一家如此独特的公司，能够真正做到这一点确实很有帮助。但 n 是有限的！
服务陷阱是真实的
Palantir 之所以有效，是因为定制作品下面有一个真正的平台。深思熟虑的观察家指出，如果您只复制嵌入式工程师部分，您最终会得到数千个无法维护或升级的定制部署。即使在人工智能工具允许公司在这种模式下实现软件级别的毛利率的世界里，那些在没有强大产品支柱的情况下过度转向向前部署的工具也可能无法产生规模回报递增和持久的护城河。不敏锐的投资者可能会看到大型企业交易的合同价值从 0 增长到 1000 万美元，并强烈要求参与其中。但我一直在问的问题是，当数十家（甚至数百家）这些价值 1000 万美元的初创公司开始以完全相同的方式相互碰撞时，会发生什么？
到那时，你就不再是“Palantir for X”。您是“X 领域的埃森哲”，拥有更好的前端。
Palantir 实际上做了什么不同
如果你剥去神话，有一些元素值得仔细研究：
1.平台优先，而不是项目优先
Palantir 的前沿部署团队构建于一小组可重用原语（数据模型、访问控制、工作流引擎、可视化组件）之上，而不是为每个客户编写完全定制的系统。
2.对工作应该如何进行有自己的看法
该公司不仅实现现有流程的自动化；还实现了现有流程的自动化。它经常推动客户采用新的工作方式，而软件则体现了这些观点。这对于供应商来说是罕见的勇气，并且允许重用。
3.长期视野和资本
在平台和市场走向成熟的同时，要像 Palantir 那样需要长期的负面情绪、政治争议和不明确的近期货币化。
4.非常具体的市场组合
早期在情报和国防领域的足迹是一个特征，而不是一个缺陷：高支付意愿、高转换成本、高风险以及相对较少数量的超大账户。更不用说那些过时的老牌企业，他们几十年来几乎不需要通过竞争来赢得业务。
换句话来说，Palantir 不仅仅是“软件公司+咨询”。它是“软件公司+咨询+政治项目+极其耐心的资本。”
这不是您随意将其附加到垂直 SaaS 产品上并期望它能够推广的东西。
更现实的框架：“Palantirization”何时有意义？
不要问“我们如何像 Palantir 那样？”提出一系列门控问题会更有用：
1.问题的严重性
- 这个问题是关键任务（生命、国家安全、数十亿美元）还是可有可无（10-20% 的效率）？
- 风险越高，前沿部署模型就越合理。
2.客户集中度
- 您的销售对象是数十个大客户还是数千个小客户？
- 借助集中的高 ACV 基础，嵌入式工程的扩展能力会更好。
3.域碎片化
- 客户是否共享相似的工作流程/使用相似的软件工具，还是每次部署都根本不同？
- 如果每个客户都是一片雪花，就很难建立一个一致的平台。一定程度的同质性会有所帮助。
4.监管和数据引力
- 您是否在高度监管的领域（国防、医疗保健、金融犯罪、关键基础设施）开展业务，且存在严重的数据集成难题？
- 这就是 Palantir 式集成工作增加真正价值的地方。
如果您主要处于这些维度的左下角（关键性低、客户分散、集成相对简单），那么完整的“Palantirization”几乎肯定是错误的模型。这些情况构成了自下而上的 PLG 动议的完美设置。
什么值得复制
尽管我对每个早期阶段的公司能否成功部署 Palantir 模型持怀疑态度，但该方案的某些部分值得考虑。
1.将前沿部署视为脚手架，而不是房子
它可能是绝对正确的：
- 让工程师与早期设计合作伙伴一起工作
- 尽一切努力让前 3-5 个客户投入生产
- 使用这些约定对您的基元和抽象进行压力测试
但这需要明确的约束：
- 限时部署（例如“90 天的生产冲刺”）
- 明确的比率（例如，给定帐户中每 100 万美元 ARR 的最大工程人员数量）
- 每个季度将定制代码回收为可重用配置或模板的目标
否则，“我们稍后会产品化”就会变成“我们从来没有抽出时间来解决它。”
2.基于强大的原语构建，而不是自定义工作流程
Palantir 的真正教训是关于产品架构：
- 统一数据模型和权限层
- 通用工作流引擎和 UI 原语
- 尽可能通过代码进行配置
前沿部署团队应该花时间选择和验证要组装的原语，而不是为每个客户构建全新的原语。将全新的构建留给工程师。
3.让 FDE 成为产品的一部分，而不仅仅是交付
在 Palantir 世界中，前沿部署的工程师深入参与产品发现和迭代，而不仅仅是实施。强大的产品组织和平台团队以 FDE 在一线学到的知识为基础。
如果您的 FDE 位于单独的“专业服务”部门，您就会失去反馈循环并转向纯粹的服务业务。
4.诚实地说明您的利润结构
如果您的宣传假设软件毛利率超过 80%，净美元留存率为 150%，但您的上市模式实际上需要长期的现场项目，请在权衡方面保持透明（至少在内部）。
对于某些类别来说，结构上利润率较低、ACV 较高的模式是完全合理的。问题在于，当你实际上是通过平台提供服务时，却假装你是 SaaS。投资者通常会寻找尽可能获得最大毛利润的途径，而实现这一目标的方法之一就是签订具有更高销货成本的更大数量级的合同。
我如何对“Palantirized”初创公司进行压力测试
当我遇到一位创始人说“我们就像 X 领域的 Palantir”时，我笔记本上的问题如下所示：
1.向我展示一个固执己见的平台边界。
共享产品端和客户特定代码从哪里开始？该边界移动的速度有多快？
2.引导我完成部署时间表。
从签订合同到首次生产使用需要多少工程师月？什么是必须定制的？
3.成熟客户的第三年利润是什么样的？
随着时间的推移，前沿部署的工作量是否会显着下降？如果没有，为什么不呢？
4.如果您明年签下 50 个客户，会发生什么？
招聘？入职？产品？支持？我想看看模型哪里有问题。
5.您如何决定不定制？
愿意对定制工作说“不”通常是产品公司与拥有出色演示的服务公司的区别。
如果这些答案是清晰的、基于实际部署并且在架构上具有连贯性，那么一定程度的 Palantir 式的前向部署可能是一个真正的优势。
如果答案很模糊，或者很明显迄今为止的每一次参与都是完全独特的，那么我们就很难保证可重复性或真正规模化的潜力。
外卖
Palantir 的成功创造了一种强大的光环，主导着风险投资支持的创业时代精神：由精英工程师组成的小团队空降到复杂的环境中，连接混乱的数据，并建立改变组织决策方式的运输系统。
人们很容易相信每个人工智能或数据初创公司都应该是这样的。但对于大多数类别来说，成熟的“Palantirization”是一种危险的幻想：
- 问题不够严重
- 客户过于分散
- 人才模型无法扩展
- 经济悄然崩溃到服务业
对创始人来说更有用的问题不是“我们如何成为 Palantir？”它是：
“我们需要多少 Palantir 式的前向部署来弥补我们类别的人工智能采用差距，以及我们能多快将其转化为真正的平台业务？”
做到这一点，您就可以借用剧本中重要的部分，而不必继承那些会破坏您的部分。