Palantir与NVIDIA 宣布合作将主权 AI（sovereign AI）引入关键供应链，首先从 NVIDIA 自身的运营开始。该部署构建了一个 AI 技术栈，将 NVIDIA Nemotron 开源模型引入 Palantir Foundry 和 Artificial Intelligence Platform（AIP），以 Palantir Ontology 为基础，旨在实现前所未有的供应链可见性、识别瓶颈约束、持续编码运营专业知识并以机器速度指导决策——在维持 NVIDIA AI 基础设施供应链可靠性和效率的同时，保留对专有数据的控制权和所有权。

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支撑这一工作及其跨行业应用的 AI 技术栈将在 Palantir 的AIPCon 11 上进行深入展示。跨越农业、制造业、制药、零售、科技和政府等复杂行业的组织均可使用该 AI 技术栈优化其独特的供应链运营。

NVIDIA运营着全球最复杂的供应链之一，涵盖数百万个零部件、数千家供应商和全球制造合作伙伴网络。将机架级 AI 系统投入生产，需要计算、内存、网络、电力、冷却和机械组件的协调就绪。随着 AI 基础设施需求加速增长，NVIDIA 与其生态系统紧密合作，确保每个 NVIDIA Vera Rubin 机架中 130 万个零部件的供应，并加速扩展 AI 基础设施。

Palantir Technologies 联合创始人兼 CEO Alex Karp 表示：“NVIDIA 拥有世界上 arguably 最有价值、最精密、最复杂的供应链。我们由 Nemotron 模型和 Ontology 驱动的主权技术栈，正在交付超越前沿的能力，同时提供其他途径无法实现的alpha 保护特质。我们对这段合作及其在主权 AI 革命中的基石作用深感自豪。”

NVIDIA创始人兼 CEO Jensen Huang 表示：“供应链是实体经济的操作系统，而 AI 工厂是有史以来最复杂的系统之一。从晶圆、组件到制造、系统和客户交付，数百家企业和数万亿美元的全球经济活动汇聚在一起，共同交付 AI 基础设施。NVIDIA 和Palantir 正在将这个庞大的运营图谱转化为主权智能——将NVIDIA Nemotron 模型与 Palantir 的Ontology 相结合，进行推理、规划和编排从晶圆到 Token 的完整旅程。”

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开源模型，为组织特定决策定制

Palantir客户可以通过 Palantir Foundry 和 AIP 使用自有数据对 NVIDIA Nemotron 进行后训练（post-training），构建自己的供应链 AI 技术栈。在 Palantir AIP 中，NVIDIA cuOpt 软件解锁优化和场景规划能力，使团队能够建模供应约束、评估权衡并理解分配决策的运营影响。

经过后训练的 NVIDIA Nemotron 开源模型推荐行动方案、解释权衡并标记新出现的风险，同时供应链专家保留对最终决策的控制权。新的 AI 技术栈为 NVIDIA 供应链团队提供共享指挥中心以减少所有权时间，首先从影响零部件在供应链中流转速度的物料分配决策开始。该系统帮助团队更早识别潜在瓶颈、更快评估替代方案并基于端到端生产影响进行物料分配。

开源模型是这一方法的核心。每个组织的价值链、供应商网络、运营约束和决策标准都不相同；通用模型无法单独捕捉这种独特上下文。通过使用 NVIDIA NeMo Data Libraries 准备和增强的专有运营数据定制Nemotron 开源模型，企业可以构建反映其业务运营方式的 AI，同时保留对模型、数据和部署环境的控制。

每一次推荐、规划行动和生产结果都在强化系统。与 NVIDIA NeMo AutoModel 和 NeMo RL 集成，Palantir Autopilot 将反馈 operationalize，支持持续模型改进。这创建了一个受治理的学习循环——保留运营知识、根据实际结果衡量决策并改进支持工作流的专用 AI 模型。

为主权、企业级部署而构建

双方计划将 NVIDIA 部署中的经验推广，帮助企业构建更具韧性、响应更敏捷、更智能的供应链。跨越制造、能源、医疗、汽车和航空航天领域，该方法可以将碎片化的运营数据转化为更快、更具韧性的决策，同时保留对专有数据的控制和所有权。

鉴于 NVIDIA 供应链的敏感性和关键性，该部署运行在 NVIDIA 参考架构以及双方联合开发的 Palantir Sovereign AI Operating System Reference Architecture（SAIOS）上，并获得 Dell Technologies 和 Cisco 的支持。

每条供应链都是不同的。该 AI 技术栈可部署在 Cisco 和Dell 等领先系统制造商的本地环境中，也可通过 Rackspace 和 Nebius 在托管（co-lo）和云环境中部署——使组织能够在其数据、系统和运营要求所需的地方运行 AI。