Palantir又火了。

从2023年至今，Palantir股价两年飙升15倍，市值超过3000亿美金，风头盖过Salesforce，成为美股科技市值前十公司。

这家十年前最著名的大数据独角兽公司，借助Agent平台AIP产品，成功转型为一家人工智能公司，2024年营收增速超过28%，达到28.66亿美金，取得显著成果。

十年前就有多家大数据厂商对标Palantir，最近又有很多厂商以“中国Palantir”自居。那么，中国市场是否有机会出现Palantir？

“不卖平台、不卖标品”的公司定位，专注服务超大型企业

不同于AWS和Salesforce这样的云厂商，Palantir既不卖平台也不卖标准产品，只卖解决方案，是个非常纯粹的定制化服务厂商。

Palantir几个核心产品Gotham、Foundry、Apollo、AIP，并不单独售卖，而是工具箱，帮助Palantir自己的工程师快速构建客户需要的场景应用。

正如Palantir COO Shyam Sankar在电话会议上的解答，Palantir的竞争对手不是微软等软件厂商或集成商，真正竞争对手是客户自建。软件厂商一般销售标准产品或者平台，客户基于标准产品上构建针对自己业务的场景应用，而Palantir是希望自己帮助客户建立这一切，客户只需要花钱即可。

定制化服务的定位，意味着Palantir服务能力有限，只能服务超大型企业，只有超大型企业才能支付高昂费用。Palantir做到10亿美金营收的时候，付费客户只有139个。相比之下，同样服务大客户的Workday做到10亿美金营收时已经有1500个客户，ServiceNow达10亿美金营收时有超过3000个客户。

图1:Palantir客单价

从Palantir运营数据来看，虽然最近两年因客户数快速增长导致平均客单价走低，但Top20客户的客单价还在持续增长，对营收贡献保持在45%以上，大客户策略没有发生任何变化。

“AI训练营”快速获客，用平台产品锁定大客户

Palantir将客户分成三个类型“Acquire”、“Expand”和“Scale”，Acquire是年付费金额少于10万美金的客户，Expand是年付费金额超过10万美金但利润为负的客户，Scale是年付费金额超过10万美金且利润为正的客户。

早年财报Palantir曾披露过这些客户数据，2019年7.4亿美元营收中，60万美元来自Acquire客户，1.76亿美元来自Expand客户，5.66亿美元来自Scale客户。到了2020年，这些客户贡献了11亿美元营收，而当年新客户只贡献了4180万美元。

针对新客户（Acquire），Palantir的策略是以免费或者低合作费用部署软件平台，通过短期试点项目让客户看到价值，推动后续成单。

2023年，AI大模型兴起后，Palantir通过“AI训练营”策略获取新客户，用一周左右时间，帮助企业用户快速构建AI大模型场景用例。这种策略非常有效，“AI训练营”策略推出四个月时间内，Palantir就在465个企业完成了560场AI训练营，并显著缩短了销售周期，2023年Q4新客户转化率达到22%，显著高于当年Q3的12%和Q2的4%。

Palantir在新客户获取上投入成本很大，重点还是看重单个客户长期贡献价值。根据财报显示，Palantir不在乎Acquire当年营收贡献，更加看重下一年。2019年，Acquire客户只有60万美元营收，但投入成本达到6600万美元，到了2020年，这些客户贡献了7710万营收，1320万利润。

Palantir能够长期锁定大客户，一方面是不断帮助客户解决业务场景问题，另一方面是Palantir的产品都具备平台属性。Apollo定位是作为基础设施产品，让Palantir其他产品能够适配不同客户IT环境；Gotham、Foundry是数据平台产品，清洗处理客户的多元异构数据，并搭建各类数据应用；AIP是AI应用开发产品，搭建各类AI应用。

通过这些产品，让客户所有数据应用和AI应用都需要依托于Palantir的平台来构建，一方面降低了Palantir工程师帮助客户解决应用问题的交付成本，另一方面增加了客户黏性，随着平台上的应用越来越多，替换成本会越来越高。

尽管Palantir不单独售卖平台产品，但这些平台产品是能够持续留住大客户的关键因素。考虑到AI应用都是需要依赖于企业数据，因此，Palantir核心平台还是数据平台Gotham和Foundry。

中国是否有机会出现Palantir

Palantir成立于2003年，经过20年发展成为一家市值3000亿美金、营收28亿美金的科技公司。回到国内市场，考虑中美市场成熟度差异，直接换算货币单位，中国科技行业是否有机会诞生一家类似Palantir这样3000亿人民币市值的公司？我们从需求端和供给端分析下Palantir出现的可能性。

从需求侧来看，Palantir重点服务的是有超强付费能力且愿意外采服务的大型企业，这类画像的企业用户有300-400家，中国企业的付费能力是足够容纳Palantir这样的科技厂商。

Palantir的Top20客户平均客单价是6000万美金，这意味着国内厂商Top20客户平均客单价至少达到6000万人民币，而且是纯软件费用。考虑到一般大型企业的软件服务采购占整体IT支出的20%左右，因此这类企业每年IT支出至少要在3亿人民币左右。按照IT支出一般占企业营收的0.5%左右，这类企业年营收在600亿以上。

根据中国企业联合会和中国企业家协会发布的《中国企业500强》名单，超过600亿营收的中国企业有405家，去除掉京东、阿里、腾讯、华为、美团、小米、拼多多、百度、网易、唯品会、蚂蚁、平安等自研能力很强的企业，符合画像的企业数量超过380家。

从供给侧来看，厂商需要同时具备数据和AI平台产品并提供定制解决方案这两个条件，并且数据和AI平台是具备作为大型企业核心平台的能力，不是一个简单针对某个部门或业务场景的分析工具。

数据平台是Palantir的核心能力，各类AI应用都是基于数据平台对企业内部海量多源数据处理清洗，并结合AI平台的能力构建。因此，国内对标Palantir的厂商，需要具备较强的大数据处理清洗分析能力，同时具备帮助大型企业快速搭建AI应用能力。

在国内，具备企业级数据和AI平台产品的厂商主要有以下几类，云厂商、数据智能厂商、人工智能厂商、大模型厂商。考虑到云厂商、大模型厂商主要提供平台能力而非定制解决方案，因此重点关注提供端到端解决方案而非标准产品的数据智能厂商和人工智能厂商。

人工智能厂商中，具备海量非结构化处理能力的主要是以NLP、知识图谱这类技术为核心的厂商，CV、语音、机器学习等技术厂商对数据处理能力比较弱，不具备处理大型企业级数据的能力。

因此，海致科技、滴普科技这些数据智能厂商，拓尔思这种主要处理海量非结构化数据的人工智能厂商，更有机会成为中国的Palantir。