今天小編分享的互聯網經驗：新進納指100、年漲幅超300%，Palantir緣何備受資本青睐？，歡迎閲讀。
過去一年，大數據分析的軟體公司 Palantir 在資本市場一路高歌猛進，頗為引人關注，漲幅一度超過 300%，市值也一度突破 1700 億美元。盡管今日美聯儲宣布降息 25 個基點後，引發美股三大指數集體閃崩，但 Palantir 兼具 AI、大數據和國防概念，後期表現仍值得期待。
此前，12 月 13 日，納斯達克宣布的納斯達克 100 指數年度重組結果中，Palantir Technologies Inc.（NASDAQ: PLTR）成為新增的三家公司中的一家。入選這一指數也意味着将獲得更多投資者關注以及被動買入，有助于繼續推升股價。而此前，今年 9 月，公司才剛剛被納入标普 500 指數，并成為今年該指數中表現最好的一只成分股。
事實上，Palantir 入選納斯達克 100 指數可以説是意料之中，該公司在 11 月間從紐交所轉至納斯達克，市場普遍認為這是一項為加入納斯達克 100 而準備的戰略舉措。而且，Palantir 已經從快速增長的科技企業轉型為盈利公司。過去四個季度，公司實現了連續盈利，淨收入達到 1.47 億美元，利潤率接近 13%。這種财務健康狀況為公司被納入标普 500 指數、納斯達克 100 指數鋪平了道路。
Palantir 的火熱并不是個例，AI+ 大數據幾乎已經成為所有科技公司重點布局的賽道，最近的消息是 Databricks 将完成 100 億美元巨額融資。從資本市場不斷加碼的做法來看，這一賽道還遠未擁擠。
" 國家隊 " 起家
Palantir 是一家成立于 2003 年的專注于大數據分析的軟體公司，由彼得 · 蒂爾、阿歷克斯 · 卡普等人共同創立。
據國外媒體報道，Palantir 初創時，紅杉等知名風投都不看好。但是，美國中央情報局（CIA）的風險投資部門 In-Q-Tel 卻對它頗感興趣，先後給了兩筆錢，共 200 萬美元。在 2008 年以前，CIA 是 Palantir 惟一的贊助人和客户。甚至可以説，Palantir 就是 CIA 孵化出來的創業公司。
回看 Palantir 的發展，在政府、軍事和金融機構等領網域的深耕和精準的市場定位，是其高歌猛進的首要原因，Palantir 超一半的營收來自于 " 政府客户 "，通過整合多源數據和先進的分析技術，為軍事、情報機構提供關鍵的決策支持和安全解決方案。例如，阿富汗戰争中找到幫助美軍找到本拉登的藏匿地點，以及俄烏戰争中搜集和分析俄軍動态等。
财報數據顯示，2024 年前三季度，Palantir 總營收 20.38 億美元，其中來自美國政府的收入為 8.5 億美元，占比 41.7%。
前不久，Palantir 剛從美國特種作戰司令部 ( USSOCOM ) 那獲得一份新合同，合同确立了 Palantir 為 USSOCOM 任務指揮系統的首席軟體集成商，一年的交付價值為 3680 萬美元。這進一步證明了其技術在軍事領網域的價值和需求。
不過高度綁定政府也讓很多投資者對 Palantir 的前景感到擔憂，因為一旦來自美國軍方的經費縮減，可能導致其發展情況急轉直下。
Palantir 也在有意識地拓展商業客户，自 2009 年開始經逐步向 B 端大數據市場拓展，以金融欺詐識别方面的特長技術能力争取到了摩根大通等一些銀行客户。
目前，Palantir 擁有兩大業務平台 Gotham 和 Foundry，其中 Gotham 主要面向政府、軍工情報領網域，Foundry 主要面向企業客户。從收入構成來看，2024Q3 政府客户和商業客户的收入貢獻比重對半分。從客户構成來看，過去三年，Palantir 的總客户數量增長了 5 倍，2024Q3 總客户數 629 個，其中商業客户 498 個，占比近 80%。
"AI+大數據 " 賽道火熱
Palantir 的火熱并不是個例，AI+ 大數據幾乎已經成為所有科技公司重點布局的賽道，從諸如 IBM、微軟、谷歌、Oracle 這類國際綜合型的科技巨頭，到與 Palantir 體量相當的 Alteryx、Databricks、SAS，這些科技公司都将 AI+ 大數據視為重點的業務發展方向。
以 SAS 為例，SAS 是全球領先的數據分析和商業智能解決方案提供商，其 SAS 平台在統計分析、數據挖掘和預測建模方面表現卓越，在為用户提供全面的數據分析、商業智能和預測分析解決方案的同時，還提供了 SAS Viya 等開放的分析平台。從目前市場規模上看，SAS 在統計軟體、數據挖掘和預測分析領網域具有較高的市場占有率。
相較于競争對手，Palantir 的核心競争力在于其本體論引擎（Ontology Engine）和高度定制化的能力。此外，Palantir 還能為用户提供其他公司提供不了的服務—完整的軟體包，能夠将來自組織各個方面的大量信息整合在一起，有效地處理這些信息，并提供适用于個别情況的綜合解決方案。
本體論引擎是指将來自不同來源的異構數據整合在一起，并将其轉化為可操作的見解。與傳統的 SaaS 企業不同， Palantir 并不依賴于傳統的數據湖、湖倉或雲數據庫提供服務。與傳統的搭建數據中台、數據湖倉等數據基礎設施不同的是，Palantir 關注的點不僅僅局限于數據管理，而是将數據操作化以實現現實世界的決策。這種能力使得 Palantir 在處理復雜數據環境時表現出色，尤其是在政府、國防和金融等領網域。
以 Palantir 的 Gotham 產品為例，Gotham 專為情報和國防部門設計，幫助用户在復雜數據集中識别模式，支持反恐和軍事行動。其主要客户包括美國情報界和國防部。該產品通過與不同的數據架構集成并增強它們，跨各種設定工作以使數據為現實世界決策提供操作化支持。
在商業客户領網域，近些年，越來越多的企業正在轉向雲計算，以提高數據處理效率和降低成本。Palantir 的平台如 Foundry 和 Gotham 可以無縫集成到雲環境中，幫助企業更好地管理和分析數據。
同時，在 AI 時代，用户對于原始數據存儲（數據湖）、分析（湖倉）和操作用例（CDW）之間的協同工作的需求愈發明顯，而這個時候，一個統一的數據平台就顯得更為重要。與此同時，簡化的流程，實時處理的能力，以及 " 即插即用 " 完美兼容的能力，也讓企業數據架構更為 " 輕量化 "。
綜合來看 Palantir 的產品設計理念，企業可以将 Palantir 作為完整解決方案或與現有架構一起使用，體現了其兼容性；通過 Palantir，企業可以将分散的系統集成到一個單一、連貫的操作平台中，體現了其異構管理的能力；而服務于軍方與金融這兩個對數據安全要求極高的行業的經驗，也間接反應了其產品安全性。
将企業這些需求與 Palantir 的產品設計理念對比來看，不難發現，Palantir 絕大多數產品的設計理念與用户當下的需求 " 不謀而合 "。Palantir 在企服這個市場得到越來越多訂單的同時，也成就了 Palantir 如今在美股的表現。
另一方面，Palantir 在人工智能這波浪潮中也走在了前頭。随着 AI 技術廣泛應用，企業對數據分析和管理的需求大幅增加。Palantir 作為一家專注于大數據分析和 AI 解決方案的公司，正好滿足了這一市場需求。
2023 年 4 月，Palantir 推出了其生成式 AI 產品—— AIP 平台，該平台主要功能模塊包括 AIPAssist、AIPLogic、AIPAutomate 等，集成了各種開源的、商業的大語言模型，用以數據分析。這一舉措推動了該公司商業客户的增長。
其中，AIPAssist 是基于 LLM 的 AI 助手，用户可用自然語言提問來查詢相關信息；AIPLogic 主要用于構建 Agent 來自動執行任務或處理問題，比如原材料供應中斷後進行分析、決策并行動；AIPAutomate 允許用户通過自定義觸發條件及效果，實現工作流自動化。
随着企業對于人工智能產品需求的增加，越來越多的公司開始使用 Palantir 的 AIP 平台進行測試、調試并評估 AI 相關的各種場景，也讓 Palantir 在 SaaS 這個賽道上占據了獨特的優勢。
11 月，Palantir 公布了第三季度财報中顯示，受益于人工智能軟體需求增加，期内實現淨利潤 1.44 億美元，創歷史新高，
漂亮的業績數字背後，還有一點值得注意的是，得益于其提供的高度定制化的服務，Palantir 的單筆訂單金額相對較高。财報顯示，2023 年 Palantir 商業客户的 ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）超過 300 萬美元；截至 2024 年 9 月 30 日的過去 12 個月内，其前二十名客户的平均收入為 6010 萬美元。
中國 SaaS 啓示
國内外 SaaS 市場形勢可以説是 " 冰火兩重天 "。與 Palantir 股價、利潤持續走高的形勢不同，中國 SaaS 企業一直面臨盈利難題。而且，同樣都是在進行高度定制化服務，國内 SaaS 企業卻無法收獲高額的訂單。這其中，既有市場成熟度、客户付費意願方面的客觀原因，也存在核心技術能力的差距。
創新性的技術是一家公司是否脱穎而出最關鍵的一個因素，Palantir 對于數據架構的認知，不禁讓人想到了數據編織與數據中台的技術 " 站隊 "。
國内由阿裏掀起的數據中台的建設風潮，致使當下絕大多數企業數字化轉型的第一步就是建設數據中台，而相較于國際上，數據編織通過數據虛拟化技術，創建邏輯數據層，在單點邏輯集成了分散在不同系統中的數據，為數據消費者提供了一個統一的、抽象的、封裝的邏輯數據視圖，無需物理搬運數據即可實現數據的統一訪問與管理，降低了使用門檻與成本，更為适合中小型企業搭建數據架構。
對于技術的認知度，影響着 SaaS 服務商在進行產品設計時的核心理念，也決定了其能否在市場中脱穎而出。
回到國内 SaaS 市場角度，當下 SaaS 行業面臨客户需求的高度不确定性，如何保證科技創新以适應不斷變化的客户需求，成為擺在 SaaS 提供商面前的重要課題。市場需要不斷調整以适應這些變化，尤其是在提供定制化解決方案方面，才能更好地滿足各個行業客户的特定需求。
在保證技術的先進性和滿足用户需求之外，企業同樣需要 " 揚長避短 "，盡管在競争激烈的當下需要全面提升能力，但打造無以替代的優勢，才是企業的立命之本，而這也是需要當前中國 SaaS 企業沉下心認真思考的問題。（本文首發于钛媒體 APP，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達）
