作者：Marc Andrusko 编译：深潮 TechFlow 深潮导读： 硅谷正掀起一股「Palantir 化」热潮——AI 创业公司纷纷效仿 Palantir，派工程师驻场客户、提供高度定制服务、签七位数大单。a16z 合伙人 Marc Andrusko 泼了盆冷水：绝大多数公司只是在复制皮毛，最终会沦为披着 SaaS 外衣的咨询公司。这篇文章拆解了 Palantir 模式真正可复制的部分，以及哪些只是美丽的幻觉。正文内容：现在创业公司的 BP 里流行一句话：「我们基本上就是 X 领域的 Palantir。」创始人们热衷于谈论派遣「前线部署工程师」（Forward-Deployed Engineers，简称 FDE）驻场客户、打造深度定制工作流、像特种部队而非传统软件公司那样运作。今年，招聘「前线部署工程师」的岗位数量飙升了数百个百分点，大家都在抄 Palantir 在 2010 年代早期开创的模式。我理解为什么这套玩法有吸引力。企业客户现在面对「买什么软件」这件事焦头烂额——所有东西都标榜自己是 AI，从噪音里分辨信号从未如此困难。Palantir 的卖法很诱人：空降一支小队到一个混乱的环境里，把各种自建的、孤岛式的系统串起来，几个月内交付一个定制化的工作平台。对于想拿下第一笔七位数订单的初创公司来说，「我们会派工程师坐进你的组织，把事情搞定」是极具杀伤力的承诺。但我很怀疑「Palantir 化」能否作为通用方法论推广开来。Palantir 是「唯一品类」（Category of One）——看看它的股价怎么交易的就知道了！大多数抄它表面功夫的公司，最终只会变成昂贵的服务公司，拿着软件估值倍数，却没有任何复利式的竞争优势。这让我想起 2010 年代每家创业公司都说自己是「平台」，但真正的平台公司其实极少，因为太难建了。这个故事在非常特定的情况下可以成立。但有一些硬约束，创始人往往一笔带过。类比在哪里失效从第一天就想卖「结果」Palantir 的旗舰产品 Foundry 是数百个微服务的组合，共同服务于一个结果。这些微服务构成了针对各领域企业常见问题的产品化、有主张的解决方案。过去两年我见了数百位 AI 应用创始人，我能告诉你类比在哪里断裂：创业公司进来就 Pitch 一堆宏大的基于结果的目标，而 Palantir 是先有意识地构建微服务，这些微服务构成了其核心能力的基石。这正是 Palantir 与普通咨询公司的区别（也是它以明年收入 77 倍的估值交易的原因）。Palantir 有一系列核心产品：Palantir Gotham：国防和情报平台，帮助军事、情报和执法机构整合分析分散数据，用于任务规划和调查。Palantir Apollo：软件部署和管理平台，自主安全地向任何环境（多云、本地、断网环境）推送更新和新功能。Palantir Foundry：跨行业数据运营平台，整合数据、模型和分析，驱动企业运营决策。Palantir Ontology：组织真实世界实体、关系和逻辑的动态可操作数字模型，为 Foundry 内的应用和决策提供动力。Palantir AIP（人工智能平台）：通过 Ontology 将 AI 模型（如大语言模型）与组织的数据和运营连接起来，创建可生产的 AI 驱动工作流和代理。引用那份 Everest 报告：「Palantir 的合同从小处开始。首次合作可能只是一个短期训练营和有限的许可证。如果价值得到验证，才会叠加更多用例、工作流和数据领域。随着时间推移，收入结构会从服务向软件订阅倾斜。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 愿意预先投入自己的工程时间来拿下有意义的客户。」一方面，我现在看到的 AI 应用公司往往能直接跳到七位数合同。但另一方面，这主要是因为他们处于全面定制模式——他们在解决早期客户抛出的任何问题，希望之后能从中发现主题来构建核心能力或「SKU」。不是每个问题都是「Palantir 级」问题Palantir 早期部署的领域，替代方案是「啥都不管用」：反恐、欺诈检测、战场后勤、高风险医疗运营。解决问题的价值以数十亿美元、挽救的人命数量或地缘政治后果来衡量，而非增量效率。如果你卖给一家中型 SaaS 公司，帮它优化销售流程 8%，你负担不起同等水平的定制部署。ROI 的空间根本支撑不了数月的驻场工程。大多数客户不想永远当你的研发实验室Palantir 的客户默认接受与它共同演进产品；他们容忍很多，因为赌注高、替代品有限。大多数企业，特别是国防和受监管领域之外的，不想感觉自己是一个长期进行的咨询项目。他们要的是可预测的实施、与现有软件工具的互操作性，以及快速见效。人才密度和文化无法泛化Palantir 花了十多年招募和培训异常强大的通才工程师，他们既能写生产级代码，又能在官僚体系中游刃有余，还能跟上校、CIO 和监管者坐在一个房间里谈事。从这个岗位离开的人形成了一整个「Palantir 黑帮」的创始人和高管群体。这些人很多是独角兽级别的，因为他们既高度技术化，又在客户面前极其有效。大多数创业公司不能假设自己能雇到数百个这样的人。实践中，「我们会建一个 Palantir 式的 FDE 团队」往往退化成：售前解决方案工程师改名叫「FDE」初级通才被要求同时做产品、实施和客户管理领导层从没近距离见过 Palantir 的部署，但喜欢那个调调必须说清楚，外面有大量极有才华的人，而且 Cursor 这样的工具正在让非技术员工也能写代码。但要大规模跑通 Palantir 模式，需要极其稀缺的商业与技术人才融合，而且如果真在 Palantir 待过会很有帮助，因为它是一家非常独特的公司。但这个人群的数量是有限的！服务陷阱是真实的Palantir 之所以行得通，是因为定制工作之下有真正的平台。如果你只复制嵌入工程师这部分，你最终会有成千上万个定制部署，无法维护或升级。即使在 AI 工具让公司在这种模式下达到软件级毛利率的世界里，那些过度倾向前线部署而缺乏强大产品脊梁的公司，可能无法产生递增的规模收益和持久的护城河。不加辨别的投资人可能看到从 0 到 1000 万美元合同价值的曲棍球棒式增长，然后急着入场。但我一直在问的问题是：当几十家（甚至几百家）这样的 1000 万美元创业公司开始用一模一样的 Pitch 互相撞车时，会发生什么？到那时，你不是「X 领域的 Palantir」。你是「X 领域的埃森哲」，只是前端更漂亮。Palantir 真正做对了什么如果剥去神话，有几个要素值得仔细研究：1.平台优先，而非项目优先Palantir 的前线部署团队基于一小组可复用的原语（数据模型、访问控制、工作流引擎、可视化组件）来构建，而不是为每个客户写完全定制的系统。2.对工作「应该」如何进行有明确主张这家公司不只是自动化现有流程；它经常把客户推向新的工作方式，软件本身就体现了这些主张。这对一个供应商来说是罕见的勇气，而且它使复用成为可能。3.长时间视野和资本成为 Palantir 式的公司，需要在平台和销售模式成熟的过程中，经历长期的负面情绪、政治争议和不明朗的近期变现。4.非常特定的市场组合早期在情报和国防领域的布局是特性而非 Bug：高支付意愿、高转换成本、高赌注，以及极少数量的超大客户。更别说一批几十年来几乎不用竞争就能拿单的陈旧竞争对手。换句话说，Palantir 不只是「软件公司 + 咨询」。它是「软件公司 + 咨询 + 政治项目 + 极有耐心的资本」。这不是你随便嫁接到一个垂直 SaaS 产品上就能泛化的东西。一个更现实的框架：什么时候「帕兰提尔化」才合理与其问「我们怎么变得像 Palantir」，不如问一系列门槛问题：1.问题的关键性这个问题是「关键任务级」（人命、国家安全、数十亿美元）还是「锦上添花」（10-20% 的效率提升）？赌注越高，前线部署模式就越合理。2.客户集中度你是卖给几十个超大客户，还是成千上万个小客户？嵌入式工程在集中、高 ACV（年度合同价值）的客户群中扩展得更好。3.领域碎片化程度客户之间的工作流是否相似、使用的软件工具是否相同，还是每次部署都根本不同？如果每个客户都是雪花，就很难构建一致的平台。一定程度的同质性有帮助。4.监管与数据引力你是否在高度监管、数据集成痛点显著的领域运营（国防、医疗、金融犯罪、关键基础设施）？那正是 Palantir 式集成工作能创造真正价值的地方。如果你大多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），全面「帕兰提尔化」几乎肯定是错误的模式。那种情况更适合自下而上的 PLG（产品驱动增长）打法。什么是值得学的尽管我怀疑每家早期公司都能成功部署 Palantir 模式，但这套打法中有几块值得考虑：1. 把前线部署当脚手架，而非房子以下做法完全可以是正确的：让工程师与早期设计合作伙伴嵌入式工作不惜一切代价让前 3-5 个客户进入生产环境利用这些合作来压力测试你的原语和抽象但需要明确的约束：限时部署（比如「90 天冲刺到生产」）清晰的比例（比如「每 100 万美元 ARR 在单个客户上最多配多少工程人头」）每季度把定制代码转化为可复用配置或模板的目标否则，「我们以后会产品化」就会变成「我们一直没来得及做」。2. 基于强大原语构建，而非定制工作流Palantir 的真正教训在于产品架构：统一的数据模型和权限层通用的工作流引擎和 UI 原语尽可能用配置而非代码前线部署团队应该把时间花在「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东西。全新构建留给工程师做。3. 让 FDE 成为产品的一部分，而非仅仅是交付在 Palantir 的世界里，前线部署工程师深度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 在一线学到的东西为养料。如果你的 FDE 坐在单独的「专业服务」部门，你会失去这个反馈循环，然后滑向纯服务公司。4. 对你的毛利结构诚实如果你的 Pitch 假设 80% 以上的软件毛利率和 150% 的净收入留存率，但你的销售模式实际上需要长期驻场项目，那就对利弊取舍保持透明——至少内部要透明。对于某些品类，结构性更低毛利、更高 ACV 的模式是完全理性的。问题在于假装自己是 SaaS，实际上是带着平台的服务公司。投资人通常看的是通向最大毛利润绝对值的路径，而实现这一点的一种方式是量级更大的合同加上更显著的 COGS（销货成本）。我会怎么压力测试一个「Palantir 化」创业公司当创始人对我说「我们是 X 领域的 Palantir」时，我笔记本上的问题大概是这样的：给我看一个有主张的平台边界。 共享产品在哪里结束，客户特定代码在哪里开始？这个边界移动得多快？带我走一遍部署时间线。 从签约到首次生产使用需要多少工程师-月？哪些必须是定制的？第三年一个成熟客户的毛利率是多少？ 前线部署的投入是否随时间「显著」下降？如果不是，为什么？如果明年签 50 个客户，哪里会崩？ 招聘？新人培训？产品？支持？我想看模式在哪里裂开。你如何决定「不」定制？ 对定制工作说「不」的意愿，往往是区分产品公司和「有漂亮 Demo 的服务公司」的关键。如果这些答案清晰、基于真实部署、架构上连贯，那一定程度的 Palantir 式前线部署可能是真正的优势。如果答案含糊不清，或者明显每次合作都是完全独特的，我们很难为可重复性或真正规模化的潜力背书。结语Palantir 的成功创造了一种主导风险投资创业圈精神的强大光环：精英工程师小队空降复杂环境，把混乱的数据串起来，交付改变组织决策方式的系统。很容易相信每家 AI 或数据创业公司都应该长这样。但对大多数品类来说，全面「帕兰提尔化」是一个危险的幻想：问题不够关键客户太碎片化人才模式无法扩展经济账悄悄塌陷成服务公司对创始人来说，更有用的问题不是「我们怎么成为 Palantir」，而是：「为了弥合我们这个品类的 AI 采用鸿沟，我们需要多少 Palantir 式前线部署——以及我们能多快把它转化为真正的平台业务？」把这件事搞对，你就能借用这套打法中真正重要的部分，而不用继承那些会压垮你的部分。