Palantir也给了国内公司一种启示，相比于通用的AI平台，做具体AI应用的想象空间，并不一定更差。

作者|杨知潮

从2023年开始，李彦宏就反复强调一个意思：AI应用的想象空间，会比AI模型更大。

Palantir（简称PLTR，中文译名帕兰提尔）的出现，算是对李彦宏预言的一种回应。

它已经成为眼下美股最火爆的AI公司。这个因搜捕本拉登而著名的软件服务企业在8月成为美股的最大亮点，尽管股价在近几天经历了一些波动，但其热度居高不下，日成交额在百亿美元以上，位居各种互联网券商的热榜。股价上，过去一年已经累计暴涨400%以上，就连英伟达、博通也无法比拟。其势头甚至有些压住了英伟达。成为了美股AI的又一类新故事。

这个新故事不再是关于算力和通用大模型，而是应用。它的技术护城河不在于模型有多大，算力有多强，而是对一个产业的理解有多深。它更像是一个深耕行业的行业顾问，而不是一个全知全能的硅基上帝。

这是一个国内厂商长期忽视的领域，毕竟大多数大厂都想做平台，都想做游戏规则制定者，而不愿意深入进具体的应用领域。但Palantir带来了一种新的启示：把AI落地的想象空间，可能比创造AI更大。

01 反常识的存在

要找到中国的Palantir，首先要理解Palantir的内核。

在Palantir之前，AI领域里赚到大钱的都是平台型公司，如平台型算力公司英伟达，或者Azure、AWS这样的云服务平台。毕竟平台型的AI公司可以控制行业的游戏规则，自然更加赚钱。

但Palantir的出现，则证明未必如此。

在2025年，Palantir这家应用公司，似乎展现出了比平台型公司更强大的潜力。8月，Palantir发布了一份惊艳的财报。收入大涨五成，Palantir股价也迎来历史新高，过去一年已经累计暴涨400%以上，从市值上看，Palantir已经是美股前十的科技公司了。

理解Palantir，只需要抓住几个关键词：

第一个关键词是应用。和反复强调AI应用重要性的百度一样，应用也是Palantir区别于其他AI公司的最根本特征，这点从“AI应用第一股”的称号中便不难发现。

和谷歌这种技术导向型AI公司不同，Palantir根本不是做AI起家的，它从来都是扎根于应用本身。AI公司的逻辑是造锤子，再拿造好的锤子找钉子。而应用公司的逻辑是擅长钉钉子，只是在钉钉子的过程中找到了AI这个“锤子”。

具体到业务上，Palantir其实只有两个业务：面向政府机构和国防的Gotham和面向企业的Foundry。至于AI平台Palantir AIP，只是一个附属于旧业务的“插件”，目的是降低Foundry的使用门槛，不算一个完全的新业务。

Palantir不喜欢谈模型技术，怎么应用才是它逻辑里的重点，按照公司高管的说法：“LLM 是割裂的智能，Ontology 才是真实理解的逻辑。没有 Palantir，LLM 无法真正工作在现实世界中。”这种理念和李彦宏所说的“模型本身不创造价值，应用才创造”非常接近。

Palantir的第二个关键词，是深入行业。

Palantir和行业扎得很深。比如：据外媒披露，疫情期间，Palantir曾经和英国国家卫生服务体系合作，整合了地区的患者数据和医疗资源，形成了一个调度模型，将疫情期间的资源分发效率提高了40%以上。

SAAS公司普遍讨厌定制化，因为它会拉低毛利率，规模效应更弱。但这种逻辑，构成了Palantir独特的护城河：专业。

通用模型会被算力和人才追赶，但专业领域的数据，却是一种只可以靠时间积累的宝贵财产。

Palantir和客户的绑定非常深，前20大客户平均每年花费7000万美元，客单价奇高，每增加一个客户都会对Palantir的财报产生巨大影响。

技术实力+深度绑定，为Palantir构建出一种锁定效应，这种锁定效应，让Palantir不必和模型层一样内卷，摆脱了一部分竞争，由此带来了极高的利润率。

最新财报显示，Palantir的调整后经营利润率高达46%,净利润率为33%，自由现金流利润率高达57%。这是一个非常恐怖的利润率。微软的自由现金流利润率也常年只有30%多。

显然，Palantir贩卖的可不止是想象空间，哪怕它不成长，也已经是一个足够优秀的好生意。

Palantir也给了国内公司一种启示，相比于通用的AI平台，做具体AI应用的想象空间，并不一定更差。

02 中国的Palantir在哪？

这也是李彦宏过去多年不停重复的观点。

在他看来，百模大战实在不是一种明智的选择。在移动互联网时代，微信、抖音这些超级应用，他们创造的价值并不比安卓更少。任何时代，应用层的机会都是远多于系统层，AI时代也应该如此。

在他的理念下，百度也极其看重应用。这种理念最终带来了强大的落地能力：2025年上半年，百度智能云中标48个项目，中标金额5.1亿，均为第一。

数字背后是应用能力。和Palantir一样，百度非常愿意深入到具体的业务里。以Palantir和百度都有介入的智慧交通领域为例，百度打造的“公路应急指挥智能体”已在河北京雄高速落地使用，能高效识别如异常停车等突发事件，并快速生成处置预案，显著缩短应急响应时间，将预警准确率提升至95%以上。

深入场景，深入应用，是Palantir区别于平台型AI厂商的根本差异，也是百度一直以来遵循的一个理念，毕竟模型本身无法创造具体价值，应用才可以。

当然，百度不光做应用，也有很多算力、模型层的上层布局，但百度的各种平台，也都是为应用服务的。

比如百度智能云千帆大模型平台，就是一个“生产智能体的AI”。刚刚结束的百度云智大会上，千帆平台正式升级至4.0版本，还升级了一整套针对特定领域的专精模型，比如金融、视觉、角色扮演的专用模型，效率更高，更专业。比如网易游戏《逆水寒》里的两个NPC，就是用这一平台打造的，他们可以根据自己的人设，用特定语气、风格和玩家互动。

围绕百舸平台和千帆平台，百度也会做许多“开箱即用”的智能体，比如一见视觉大模型平台，它能在几分钟内生成一个复杂的AI技能。一见工序合规分析正在落地三一能源的工厂车间。当部署完成后，工人一旦出现操作失误，便会立即收到警报提示，管理者也能在平台上看到详细信息，实时判断新工序的执行情况，大幅减少人工现场巡检耗时。

不难发现，和Palantir近似，百度做AI，会做得“很深”，直接具体到某个领域的某个场景，解决直接的问题。

除了应用理念，百度的客户结构甚至也和Palantir有些相似。虽然没有Palantir那么强的军方基因，但百度却拥有大量的国央企客户。数据显示，65%的央企会选择百度智能云。

除了百度这样的大厂，还有一个群体也可能成为中国的Palantir：垂直技术服务商。

它们不一定有很强的AI技术，但必须有一个行业丰富的经验。比如百度地图和高德地图，他们长期做交通，和车企、交通部门都有很深的合作关系。再比如京东物流、顺丰、菜鸟这样的物流服务商，他们有着很强的物流领域数据积累。

除了这些叫得上名的服务商，还有海量的创业公司，他们未必有百度这样强大的模型能力、算力能力，但他们却长期深耕于某一个领域，积累了大量的数据。

而随着百度千帆这样的平台崛起，眼下AI创业的门槛非常低，甚至只需要一些自然语言就能够生成一个智能体。这些服务商的数据，很容易被打包成模型，建立起强大的护城河。这也是百度的另一层价值：通过降低AI应用开发的门槛，发掘出更多的“中国Palantir”。

这种生意的想象空间和利润率，未必会比模型层乃至算力层更差。

03 完全不同的估值逻辑

尽管有各种相似之处，但在资本市场，百度等AI应用厂商和Palantir完全遵循着两种估值逻辑。

PLTR的滚动市盈率接近500倍，是整个标普500里PE最高的企业——换句话说，美国资本市场给了它所有科技大公司里最高的估值。

这是英伟达都没有的待遇，在市场看来，Palantir的成长空间比所有AI大厂都更广阔。

而百度这边的滚动市盈率已经来到了8倍。即便百度一季度智能云收入增速已经来到了42%，二季度AI新业务收入增长34%，AI新业务收入超过百亿元，核心净利润增长35%，但仍然无法让百度享受到AI公司的估值。

抛开业绩上的差距，这当然也有估值逻辑的问题。

整个中国资本市场似乎都不喜欢听AI的故事，阿里和腾讯也没有从AI中收获估值的暴涨。阿里巴巴这家全面转向AI的大厂，滚动市盈率只有15倍左右，市场完全把它定义为一个消费公司。在美国资本市场，AI是最好的讲故事方式。但AI只要落到中国公司身上，仿佛它就不是AI了。

相反，整个2025年，中国资本市场似乎更愿意相信消费的故事。港股三姐妹不是地平线、百度、阿里云，而是泡泡玛特、老铺黄金、蜜雪冰城。

比起奶茶直接的盈利方式，国内市场似乎不相信AI能够创造爆炸式的收入增长。毕竟就像腾讯管理层所说，国内的SAAS市场没有美国那样发达，不容易赚取云服务的收入。此外，国内也没有英伟达这样强大的算力公司。

但Palantir的崛起，也带来了新的启示：只要用数据扎根行业，AI技术就自然而然地拥有创造爆炸式增长的机会。只要持续深耕应用，积累行业经验，无论是百度这样的AI大厂，或是那些数字服务公司，都有机会成为中国的Palantir。

头图来源|AI制图

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