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文｜海豚投研

今年在 ChatGPT 火爆出圈的同时，$Palantir Tech.US 作为一家大数据公司，也靠着只有官宣和试用、连变现模式还没有的 AI 产品，迎来了底部三倍的行情。尽管在大数据领域，因为帮助定位抓捕本拉登而名气响当当，但这家年收入不足 20 亿美元的 “神秘” 公司在社会、资本市场上都饱受争议：

数据收集与处理是否合规？未来能否持续赚钱？

Palantir 的总营收中，政府尤其是军方贡献占比近一半。但政府客户的游说等转化成本非常高，并不适合规模化的变现。因此上市之后，Palantir 主要讲的就是 “提高在商业市场渗透” 的资本故事。但 2022 年随着经济预期向下，企业砍 Capex 导致 IT 支出缩水，使得 Palantir 在去年下半年的商业拓展也并不是很顺利。

“增长下滑以及不确定性” 使得 Palantir 的估值泡沫迅速破灭，一度跌至只剩 125 亿，只有上市之前公司估值的一半。海豚君认为，“增长不确定性” 源于 Palantir 的产品定制化属性更重，拓客缓慢，实际上并不具备 SaaS 公司的 “易扩展” 优势，因此直接对标 SaaS 公司的估值水平其实并不合适。

但今年 AI 新一轮技术浪潮开启，恰好处在风口的 Palantir，能否凭借硬核的 AI 产品（AIP），打破原先在商业市场的渗透瓶颈？市场对这部分的预期有多少已经明确定价了？接下来海豚君将深入研究 Palantir，着重讨论这些问题。

以下为详细分析：

神秘的国防 “利刃” 是如何炼成的？

Palantir 是一家大数据公司，基于知识图谱技术，提供数据集成、搜索、管理、协作等大数据功能。从终端体验来看，它的产品特点在于能够提供安全访问，清晰的展示数据关系图，以及一个用户友好的UI 界面。

目前 Palantir 的产品主要包含四大平台，Gotham、Foundry、Apollo以及今年推出的AIP 平台。四个平台定位清晰，面向终端客户的分别是 Gotham（政府客户）和 Foundry（非政府客户），Apollo 是为了自动更新、修复、监控功能模块而推出的支持平台（收费相对较低）。除了 AIP 是刚推出没多久还没有变现外，目前主要变现的产品 Gotham 和 Foundry，创造的收入占比目前为 1:1。

Palantir 上市于 2020 年末，正属全球大放水时期，加上木头姐的名气加持，上市没多久股价就水涨船高，一度翻了四倍。因此在资本市场，也是很多散户关注的热门股之一。

不过在上市之前，Palantir 就并非默默无闻的小公司，尤其是技术实力，早期被美国情报局 CIA 认可并通过旗下基金 In-Q-Tel 进行了投资。

1）Palantir 不是从 0 开始的技术公司。创始人团队中的一位 “灵魂人物”——Peter Thiel，原 PayPal 创始人以及 Facebook 早期投资人。PayPal 创始人的二次创业，已经足够吸睛。

2）成立后的 Palantir 有两次声名鹊起。一个是在 2011 年协助美国政府成功抓捕本·拉登（识别出某个别墅的数据表征异常，比如连基本的生活垃圾都没有，从而锁定本拉登位置），另一个则是 2009 年发现了前纳斯达克主席伯纳德·麦道夫的庞氏骗局。

这样的华丽操作，也体现了 Palantir 最擅长的两个应用领域——反恐情报分析、金融欺诈识别。前者是 Palantir 的立身之本，后者则帮助 Palantir 在向商业机构客户拓展时，摩根大通等一些银行客户成为 Palantir 进军商业的第一批客户。

但相比于企业客户，早期政府以及军队方给 Palantir 带来的合同更多，并且也赋予了 Palantir 极高的技术背书（比如摩根大通的合作就是纽约警局从中推介的）。那么 Palantir 是如何具备在政府部门的竞争优势的呢？这样的优势是否有较高的壁垒？

——先上结论，海豚君认为，重视技术（人才）+ 高度定制的产品服务 + 极高的游说转化成本，共同构筑了 Palantir 在政府业务领域的护城河。

1、神秘的技术实力

Palantir 常年给美国情报局（CIA）以及政府和军方提供服务，因此说起它，外界的第一感觉就是 “神秘”。由于产品深度定制，因此技术实力具体咋样，也不适合与其他同行直接横向对比。

但自从成立以来，越来越多的政府部门选择 Palantir 作为它的大数据分析软件供应商，再加上本身情报局对数据处理要求非常高（大量的非结构化、碎片化数据），在 CIA 决定自建内部系统之前，旗下的风头基金 In-Q-Tel 还参投了 Palantir，这都为 Palantir 的技术实力做了强有力的背书。

那么 Palantir 是如何炼造这样的技术优势的呢？或许可以从它的发展历程来感知一二：

（1）技术来源：创始人 Peter Thiel 将PayPal 的欺诈识别技术带来了 Palantir，奠定了 Palantir 的技术基石。PayPal 在 2000 年初，数据处理分析的技术绝对是走在全球前列的。因此由 PayPal 的反欺诈技术作为技术基石，Palantir 就已经算是站在巨人的肩膀上了。

（2）市场切入：如果再具体的说，PayPal 给 Palantir 带来的真正能力，是多源异构数据的处理分析能力，即如何从一大堆碎片化数据中找出相关性，有效分析后给出有价值的信息，而这种技术非常适合应用在情报分析工作中。当时 911 事件刚发生，美国乃至全球都处于反恐情绪最高峰的时期，因此 2003 年 Palantir 选择在这个垂类正式进入市场。

（3）人才激励：除了打造神秘感（情报分析），Palantir 主要是是靠着无上限的股权激励，来吸引着全球顶尖技术人才的加入。Palantir 上市并没有发新股融资，而是采用直接上市 DPO 的方式，因此上市之后也就没有股东限售期之说，资本市场流通的股份来自于公司上市后员工售出手中的部分股权。

此外，公司每年股权稀释大约 5-10%，用于高管和员工的股权激励、增发融资等。但这样的薪酬方式，对于中小股东来说，就并不友好了。不过好的迹象是，公司的 SBC 费用绝对额正在逐季减少，随着收入的增长，SBC 占总营收比重快速下滑至 20% 左右。

在上述（1）-（3）作用下，Palantir 依靠自己的技术实力，客户群体逐步向美国军队、国土安全部等国防部门、联邦调查局、警局渗透。截至 2020 年上半年，光军队就贡献收入 7880 美元，占总收入比重达到 16%。

2、高度定制但成本昂贵的产品服务

和其他大数据分析软件相比，Palantir 的一大特点就是 “贵”。这不仅源于它的产品是高度定制化，还因为 Palantir 与客户的合同报价中包含了维护、培训的费用（因为定制化的产品，所以这两块服务少不了），因此整个产品包的价格就显得更高。能够轻轻松松够得上这个门槛的，也就只剩下政府以及各行各业的龙头企业了。

下图为 Palantir 的早期报价结构，可以看到整个产品价格包含了软件授权费、维护费、培训费以及一些专业服务费用。

例如，客户可以选择以 14 万美元一个 Gotham 服务器核（最小的服务器安装选项。一般一台服务器 CPU 拥有少则单核，多则 48、64 个核）的价格来购买永久性的授权（本地部署），也可以选择以每个月单核 7000 多美元的价格订阅 Gotham 的云服务授权。此外，还有几百到几万美元不等的年度维护费用、培训费用以及专业服务费用。

相比而言，市场上提供类似大数据分析服务的软件平台，单位报价一般在几千到几万美元/年。而根据 Palantir 财报数据计算，2022 年平均每个客户年均付费在已经达到 630 万美元/年，其中每个政府机构年均付费超 1000 万。

虽然价格不美丽，但过硬的产品质量，加上全方位的服务，对于日常面积大量复杂信息的情报局以及其他国防部门来说，反而是非常关键的。从 2005 年 Palantir 拿到 CIA 的第一个合同单子开始，美国的国防部门就一直依赖 Palantir 的产品和服务。

一个小插曲可以体现 Palantir 的产品服务如何完善。2015 年美国陆军想要尝试自主开发情报分析软件，在对外招标时故意排除了 Palantir。Palantir 先是抗议，抗议无效后，于 2016 年向联邦法院起诉美国陆军违反了 1994 年的《联邦采购精简法案》（美国政府部门必须优先考虑目前现有可行的商业软件，而非定制开发），当年联邦法院判决 Palantir 胜诉。因此当 2018 年美国陆军重新对外招标时，Palantir 意料之中的击败了对手 Raytheon（一家美国大型国防工业承包商），重新获得了陆军的合同。

因此这种 “保姆式” 的定制化产品服务，政府部门的依赖性只会越来越强，切换的成本也会更高，这让 Palantir 在政府业务上建立起了一个高高的壁垒，短时间内竞争对手很难顶替掉它。

3、极高的客户转化成本

那么最初 Palantir 到底是怎么从无到有的搭上政府这条线的？这自然少不了渠道建立过程中，必须要花的游说成本。虽然早期 Palantir 并没有专门的销售团队，创始人 Alex 一直自诩自己家的产品足够优秀并不依赖销售人员。但拿下政府客户，需要拉拢一些中间政客进行传话，这里的成本并不亚于搭建一支销售团队的费用。

而由于 Palantir 的产品一直偏定制化，因此哪怕后来 Palantir 在渗透商业机构客户的时候，仍然需要较高的营销支出，直到目前，销售费用率仍然维持在 35% 以上的水平。

增长被质疑，看好的声音寥寥

尽管技术领先，壁垒坚硬，但 Palantir 上市之初，机构对 Palantir 的估值谨慎居多，大多给的是 “中立/持有” 评级，目标价相比于 IPO 之前的 260 亿估值，并没有多少溢价。

但公司却给自己画了一个大大的 “饼”。在招股说明书里面，Palantir 预估潜在市场规模（TAM）超过 1000 亿美元。

1）政府市场按照政府各项支出的 5% 来算出 630 亿的市场；

2）企业市场按照 6000 家客单价为 930 万美元的企业数来计算出 560 亿的市场

最终合计 1190 亿美元的总规模，按照 2022 年 Palantir 总营收 19 亿美元来看，目前 Palantir 市占率才刚达到1.6%，似乎增长的空间还非常广阔。

但海豚君认为，Palantir 的增长之路可能并不是它自己想的那么顺畅。在不同的市场上，Palantir 面对的问题也不一样。具体来看：

1、政府市场：总规模增长不确定

虽然 Palantir 在国防 IT 软件投入上，护城河够宽，但政府需求也自带天然的 bug：

1）一国的政府预算变化往往与政治因素挂钩，比如国际局势、当政党派偏好等，对潜在市场需求很难做长远期的预测和规划。

以美国国防支出举例，近 30 年规模维持在 6000～8000 亿美元区间，除了有特别的国际扰动，整体规模变动呈现比较鲜明的党派偏好。比如民主党派的奥巴马执政期间（2009～2017 年），国防预算逐年下降；而在共和党派的特朗普执政期间（2017～2021 年），国防预算年均增幅达到了 5%。

近两年虽然是民主党派的拜登执政，但因为俄乌战争以及中美大国对抗带来的一些影响，拜登政府明确表示近几年并不会减少国防预算，因此国防预算才没有按照往常惯例逐年下降。

2）涉敏信息的处理上，很难跨国拓客

在面向国际政府市场上，拓客上还有更多的问题。由于国防安全领域大多为敏感数据，因此 Palantir 能够转化的美国本土之外的政府客户也并不多，目前来看主要是与美国政府利益绑定的英国政府，除此之外，就是法、德等西方国家的一些非国防政府部门或组织。

但今年，法国国土安全总局（DGSI）在与 Palantir 2019 年签订的 4 年合同到期后选择替换了供应商，改成 Cybergem Chapsvision 和 Blueway，这两家公司一直密切与法国政府合作。据悉，此番更换并非 Palantir 的产品原因，而是出于政治安全诉求，法国政府一直希望涉及国家安全的敏感数据能够在本国软件上运行，哪怕付出的成本更高（Palantir 收费 1000 万欧元，替换的法国公司报价 4000 万欧元）。

因此无论是有本土关系优势的美国，还是国际政府，尽管每个部门的合同额比企业更可观，但能够给 Palantir 带来的收入增长实际上不确定性都很高。

2、企业市场：市占率提升并不容易

虽然 Palantir 在政府端建立了较高的优势，但资本市场更关注 Palantir 在企业端能否同样横扫千军。商业市场中，企业对大数据的处理要求，肯定是要低于政府情报部门的。但在同等满足技术要求的基础上，企业一定会比政府机构更加考虑性价比、兼容性的问题。

在进军商业市场上，Palantir 于 2016 年推出了专门面向企业客户的产品——Foundry。Foundry 在整体上偏定制化的基础上，具有融合外部第三方的软件的功能。但缺点是基础价格比 Gotham（政府版）更贵，这让 Palantir 没有显著优势的企业市场上，横向对比起来会更加惨烈。

（1）定制化：相比于其他竞品，Palantir 的多源异构数据处理能力，使得 Foundry 可以深入企业客户的生产、管理等各个环节的数据，处理分析后，然后再根据企业的需求灵活开发上层的应用。

（2）兼容性：公司可以将其他细分领域的数据分析产品作为模块，接入到 Foundry 平台，比如 ERP、SAP。此外，尽管客户的平台多为定制化，但 Apollo 平台能够实现功能变动的统一更新，而无需每个客户逐一调试。

（3）价格高：上文提到，Gotham 的基础报价一个永久授权的服务器核价格为 15 万美元，单月 7000 美元，如果需要 48 核，意味着全年 400 多万美元的费用。但 Foundry 的基础报价是每套 10 万美元/月；如需多套，则每增加一套的费用为 5 万美元/月。光内部买三套就需要花费 240 万美元，这意味着一个 Palantir 的企业客户每年会花近 300 万美元的支出用于内部数据分析管理上。

价格高且通用性有限，使得 Palantir 在商业市场渗透推进很慢，尽管公司宣称已经在十几个行业有了合作案例，但往往只有头部公司才有购买实力。对于中小公司而言，Palantir 实在是太贵了！

拯救增长预期的新看点：AI

产品逆天，但不具备商业拓展性，是机构在 Palantir 上市时觉得 “增长不确定下估值较贵” 的核心原因。Palantir 的管理层也逐渐意识到这个问题：

1）一方面，正在不断尝试改变报价模式，推出更多通用性和兼容性的产品。

2）另一方面，为了加强公司与客户之间的沟通（1、价格贵 2、因为涉及数据安全问题，Palantir 的负面新闻一直较多），Palantir 在这两年也在不断投入壮大自己的销售团队（2021 年上半年开始快速扩招销售人员）。

但海豚君认为，深入业务定制化正是 Palantir 现有产品的优势所在，如果一味地为了调整商业模式，而改变产品本身特色，打破重来做一个 “普通” 的标准化产品，反而得不偿失。

Palantir 强在技术，因此如果遇到由技术而非商业模式引领的行业变革，Palantir 更能脱颖而出，而这一轮的 AI 浪潮就是这样的一个机会。AI 大模型说到底本质上还是数据问题，而对数据的清晰、处理、分析，恰恰是 Palantir 的优势。

2023 年 4 月底，Palantir 正式推出新开发的 AI 产品，AIP（Artificial Intelligence Platform）。不过 AIP 平台的核心卖点不是 Palantir 自己去开发大模型 LLM，更偏向于 AI 应用：

a．管控大模型学习敏感数据。首先，借助 Palantir 原本的处理（军事）敏感数据的技术优势，为政府、军方以及商业企业提供一个能够安全使用（训练、推断）目前主流 AI 大模型的应用平台。产品的核心特点是有效控制大模型学习和运行的数据范围（细化数据颗粒度、API 接口定义哪些数据可以暴露给大模型），由于 Palantir 有处理深度细化的军事敏感数据经验，因此更擅长设置敏感数据的隔离防护，提供准确、合规的决策解析，避免出现违背法律、监管和道德的问题。

目前随着 AI 应用的全球落地，针对 AI 合规、道德、隐私、监督方面的问题，用户们也是越来越关注。AIP 的推出，正符合这样的需求趋势。

b. 平台的 AI 助手。和其他为客户提供软件服务的公司一样，AIP 为两个面向客户的终端平台 Gotham 和 Foundry 提供了 AI 对话的入口功能，客户可以通过问答的方式，调用平台的模块和功能，降低平台的使用门槛。

截至二季度末，公司宣称，自 AIP 推出 10 周以来，一共有 100 多家机构，5000 多人正在使用 AIP，月环比增速 50%。另外还在与 300 多家机构推进合作。目前 AIP 尚未进行商业化，Palantir 现阶段的目的是让更多的客户参与试用。

至于何时进行收费和商业化？只能说暂时还没有时间线，需要随着产品的完善动态调整。Palantir 的管理层认为还需要继续了解客户的需求来提供更多深入的服务，届时产品变现也是自然而然的事情，相信这个时间并不会太久。

连商业化的 timeline 都没有给出，恰恰说明从 5 月 AIP 平台揭开面纱以来的这一轮上涨基础并不牢靠，更多的是情绪泡沫下，打入了太多乐观预期。

虽然 Palantir 短期估值仍然不排除还有泡沫，但至少在 AI 浪潮下，Palantir 确定性的握有一张入场票，因此海豚君认为 Palantir 还是具备长期跟踪研究的价值，尤其是在数据驱动商业的大方向下，研究 Palantir 对行业的发展进程会有较大的帮助。