Palantir：被 AI 激活的 “神秘” 軍事武器

今年在 ChatGPT 火爆出圈的同時，$Palantir Tech(PLTR.US) 作為一家大數據公司，也靠着只有官宣和試用、連變現模式還沒有的 AI 產品，迎來了底部三倍的行情。儘管在大數據領域，因為幫助定位抓捕本拉登而名氣響噹噹，但這家年收入不足 20 億美元的 “神秘” 公司在社會、資本市場上都飽受爭議：

數據收集與處理是否合規？未來能否持續賺錢？

Palantir 的總營收中，政府尤其是軍方貢獻佔比近一半。但政府客户的遊説等轉化成本非常高，並不適合規模化的變現。因此上市之後，Palantir 主要講的就是 “提高在商業市場滲透” 的資本故事。但 2022 年隨着經濟預期向下，企業砍 Capex 導致 IT 支出縮水，使得 Palantir 在去年下半年的商業拓展也並不是很順利。

“增長下滑以及不確定性” 使得 Palantir 的估值泡沫迅速破滅，一度跌至只剩 125 億，只有上市之前公司估值的一半。海豚君認為，“增長不確定性” 源於 Palantir 的產品定製化屬性更重，拓客緩慢，實際上並不具備 SaaS 公司的 “易擴展” 優勢，因此直接對標 SaaS 公司的估值水平其實並不合適。

但今年 AI 新一輪技術浪潮開啓，恰好處在風口的 Palantir，能否憑藉硬核的 AI 產品（AIP），打破原先在商業市場的滲透瓶頸？市場對這部分的預期有多少已經明確定價了？接下來海豚君將深入研究 Palantir，着重討論這些問題。

本篇為 Palantir 研究上篇，主要梳理 Palantir 的發展歷程、業務模式以及當下的投資邏輯。下篇則圍繞經營能力的對比分析（與企業市場的競對 Oracle、Splunk），以及合理的增長預期假設，評估 Palantir 的合理價值。

以下為詳細分析

一、神秘的國防 “利刃” 是如何煉成的？

Palantir 是一家大數據公司，基於知識圖譜技術，提供數據集成、搜索、管理、協作等大數據功能。從終端體驗來看，它的產品特點在於能夠提供安全訪問，清晰的展示數據關係圖，以及一個用户友好的UI 界面。

目前 Palantir 的產品主要包含四大平台，Gotham、Foundry、Apollo以及今年推出的AIP 平台。四個平台定位清晰，面向終端客户的分別是 Gotham（政府客户）和 Foundry（非政府客户），Apollo 是為了自動更新、修復、監控功能模塊而推出的支持平台（收費相對較低）。除了 AIP 是剛推出沒多久還沒有變現外，目前主要變現的產品 Gotham 和 Foundry，創造的收入佔比目前為 1:1。

Palantir 上市於 2020 年末，正屬全球大放水時期，加上木頭姐的名氣加持，上市沒多久股價就水漲船高，一度翻了四倍。因此在資本市場，也是很多散户關注的熱門股之一。

不過在上市之前，Palantir 就並非默默無聞的小公司，尤其是技術實力，早期被美國情報局 CIA 認可並通過旗下基金 In-Q-Tel 進行了投資。

1）Palantir 不是從 0 開始的技術公司。創始人團隊中的一位 “靈魂人物”——Peter Thiel，原 PayPal 創始人以及 Facebook 早期投資人。PayPal 創始人的二次創業，已經足夠吸睛。

2）成立後的 Palantir 有兩次聲名鵲起。一個是在 2011 年協助美國政府成功抓捕本·拉登（識別出某個別墅的數據表徵異常，比如連基本的生活垃圾都沒有，從而鎖定本拉登位置），另一個則是 2009 年發現了前納斯達克主席伯納德·麥道夫的龐氏騙局。

這樣的華麗操作，也體現了 Palantir 最擅長的兩個應用領域——反恐情報分析、金融欺詐識別。前者是 Palantir 的立身之本，後者則幫助 Palantir 在向商業機構客户拓展時，摩根大通等一些銀行客户成為 Palantir 進軍商業的第一批客户。

但相比於企業客户，早期政府以及軍隊方給 Palantir 帶來的合同更多，並且也賦予了 Palantir 極高的技術背書（比如摩根大通的合作就是紐約警局從中推介的）。那麼 Palantir 是如何具備在政府部門的競爭優勢的呢？這樣的優勢是否有較高的壁壘？

——先上結論，海豚君認為，重視技術（人才）+ 高度定製的產品服務 + 極高的遊説轉化成本，共同構築了 Palantir 在政府業務領域的護城河。

1、神秘的技術實力

Palantir 常年給美國情報局（CIA）以及政府和軍方提供服務，因此説起它，外界的第一感覺就是 “神秘”。由於產品深度定製，因此技術實力具體咋樣，也不適合與其他同行直接橫向對比。

但自從成立以來，越來越多的政府部門選擇 Palantir 作為它的大數據分析軟件供應商，再加上本身情報局對數據處理要求非常高（大量的非結構化、碎片化數據），在 CIA 決定自建內部系統之前，旗下的風頭基金 In-Q-Tel 還參投了 Palantir，這都為 Palantir 的技術實力做了強有力的背書。

那麼 Palantir 是如何煉造這樣的技術優勢的呢？或許可以從它的發展歷程來感知一二：

（1）技術來源：創始人 Peter Thiel 將PayPal 的欺詐識別技術帶來了 Palantir，奠定了 Palantir 的技術基石。PayPal 在 2000 年初，數據處理分析的技術絕對是走在全球前列的。因此由 PayPal 的反欺詐技術作為技術基石，Palantir 就已經算是站在巨人的肩膀上了。

（2）市場切入：如果再具體的説，PayPal 給 Palantir 帶來的真正能力，是多源異構數據的處理分析能力，即如何從一大堆碎片化數據中找出相關性，有效分析後給出有價值的信息，而這種技術非常適合應用在情報分析工作中。當時 911 事件剛發生，美國乃至全球都處於反恐情緒最高峰的時期，因此 2003 年 Palantir 選擇在這個垂類正式進入市場。

（3）人才激勵：除了打造神秘感（情報分析），Palantir 主要是是靠着無上限的股權激勵，來吸引着全球頂尖技術人才的加入。Palantir 上市並沒有發新股融資，而是採用直接上市 DPO 的方式，因此上市之後也就沒有股東限售期之説，資本市場流通的股份來自於公司上市後員工售出手中的部分股權。

此外，公司每年股權稀釋大約 5-10%，用於高管和員工的股權激勵、增發融資等。但這樣的薪酬方式，對於中小股東來説，就並不友好了。不過好的跡象是，公司的 SBC 費用絕對額正在逐季減少，隨着收入的增長，SBC 佔總營收比重快速下滑至 20% 左右。

在上述（1）-（3）作用下，Palantir 依靠自己的技術實力，客户羣體逐步向美國軍隊、國土安全部等國防部門、聯邦調查局、警局滲透。截至 2020 年上半年，光軍隊就貢獻收入 7880 美元，佔總收入比重達到 16%。

2、高度定製但成本昂貴的產品服務

和其他大數據分析軟件相比，Palantir 的一大特點就是 “貴”。這不僅源於它的產品是高度定製化，還因為 Palantir 與客户的合同報價中包含了維護、培訓的費用（因為定製化的產品，所以這兩塊服務少不了），因此整個產品包的價格就顯得更高。能夠輕輕鬆鬆夠得上這個門檻的，也就只剩下政府以及各行各業的龍頭企業了。

下圖為 Palantir 的早期報價結構，可以看到整個產品價格包含了軟件授權費、維護費、培訓費以及一些專業服務費用。

例如，客户可以選擇以 14 萬美元一個 Gotham 服務器核（最小的服務器安裝選項。一般一台服務器 CPU 擁有少則單核，多則 48、64 個核）的價格來購買永久性的授權（本地部署），也可以選擇以每個月單核 7000 多美元的價格訂閲 Gotham 的雲服務授權。此外，還有幾百到幾萬美元不等的年度維護費用、培訓費用以及專業服務費用。

相比而言，市場上提供類似大數據分析服務的軟件平台，單位報價一般在幾千到幾萬美元/年。而根據 Palantir 財報數據計算，2022 年平均每個客户年均付費在已經達到 630 萬美元/年，其中每個政府機構年均付費超 1000 萬。

雖然價格不美麗，但過硬的產品質量，加上全方位的服務，對於日常面積大量複雜信息的情報局以及其他國防部門來説，反而是非常關鍵的。從 2005 年 Palantir 拿到 CIA 的第一個合同單子開始，美國的國防部門就一直依賴 Palantir 的產品和服務。

一個小插曲可以體現 Palantir 的產品服務如何完善。2015 年美國陸軍想要嘗試自主開發情報分析軟件，在對外招標時故意排除了 Palantir。Palantir 先是抗議，抗議無效後，於 2016 年向聯邦法院起訴美國陸軍違反了 1994 年的《聯邦採購精簡法案》（美國政府部門必須優先考慮目前現有可行的商業軟件，而非定製開發），當年聯邦法院判決 Palantir 勝訴。因此當 2018 年美國陸軍重新對外招標時，Palantir 意料之中的擊敗了對手 Raytheon（一家美國大型國防工業承包商），重新獲得了陸軍的合同。

因此這種 “保姆式” 的定製化產品服務，政府部門的依賴性只會越來越強，切換的成本也會更高，這讓 Palantir 在政府業務上建立起了一個高高的壁壘，短時間內競爭對手很難頂替掉它。

3、極高的客户轉化成本

那麼最初 Palantir 到底是怎麼從無到有的搭上政府這條線的？這自然少不了渠道建立過程中，必須要花的遊説成本。雖然早期 Palantir 並沒有專門的銷售團隊，創始人 Alex 一直自詡自己家的產品足夠優秀並不依賴銷售人員。但拿下政府客户，需要拉攏一些中間政客進行傳話，這裏的成本並不亞於搭建一支銷售團隊的費用。

而由於 Palantir 的產品一直偏定製化，因此哪怕後來 Palantir 在滲透商業機構客户的時候，仍然需要較高的營銷支出，直到目前，銷售費用率仍然維持在 35% 以上的水平。

二、增長被質疑，看好的聲音寥寥

儘管技術領先，壁壘堅硬，但 Palantir 上市之初，機構對 Palantir 的估值謹慎居多，大多給的是 “中立/持有” 評級，目標價相比於 IPO 之前的 260 億估值，並沒有多少溢價。

但公司卻給自己畫了一個大大的 “餅”。在招股説明書裏面，Palantir 預估潛在市場規模（TAM）超過 1000 億美元。

1）政府市場按照政府各項支出的 5% 來算出 630 億的市場；

2）企業市場按照 6000 家客單價為 930 萬美元的企業數來計算出 560 億的市場

最終合計 1190 億美元的總規模，按照 2022 年 Palantir 總營收 19 億美元來看，目前 Palantir 市佔率才剛達到1.6%，似乎增長的空間還非常廣闊。

但海豚君認為，Palantir 的增長之路可能並不是它自己想的那麼順暢。在不同的市場上，Palantir 面對的問題也不一樣。具體來看：

1、政府市場：總規模增長不確定

雖然 Palantir 在國防 IT 軟件投入上，護城河夠寬，但政府需求也自帶天然的 bug：

1）一國的政府預算變化往往與政治因素掛鈎，比如國際局勢、當政黨派偏好等，對潛在市場需求很難做長遠期的預測和規劃。

以美國國防支出舉例，近 30 年規模維持在 6000～8000 億美元區間，除了有特別的國際擾動，整體規模變動呈現比較鮮明的黨派偏好。比如民主黨派的奧巴馬執政期間（2009～2017 年），國防預算逐年下降；而在共和黨派的特朗普執政期間（2017～2021 年），國防預算年均增幅達到了 5%。

近兩年雖然是民主黨派的拜登執政，但因為俄烏戰爭以及中美大國對抗帶來的一些影響，拜登政府明確表示近幾年並不會減少國防預算，因此國防預算才沒有按照往常慣例逐年下降。

2）涉敏信息的處理上，很難跨國拓客

在面向國際政府市場上，拓客上還有更多的問題。由於國防安全領域大多為敏感數據，因此 Palantir 能夠轉化的美國本土之外的政府客户也並不多，目前來看主要是與美國政府利益綁定的英國政府，除此之外，就是法、德等西方國家的一些非國防政府部門或組織。

但今年，法國國土安全總局（DGSI）在與 Palantir 2019 年簽訂的 4 年合同到期後選擇替換了供應商，改成 Cybergem Chapsvision 和 Blueway，這兩家公司一直密切與法國政府合作。據悉，此番更換並非 Palantir 的產品原因，而是出於政治安全訴求，法國政府一直希望涉及國家安全的敏感數據能夠在本國軟件上運行，哪怕付出的成本更高（Palantir 收費 1000 萬歐元，替換的法國公司報價 4000 萬歐元）。

因此無論是有本土關係優勢的美國，還是國際政府，儘管每個部門的合同額比企業更可觀，但能夠給 Palantir 帶來的收入增長實際上不確定性都很高。

2、企業市場：市佔率提升並不容易

雖然 Palantir 在政府端建立了較高的優勢，但資本市場更關注 Palantir 在企業端能否同樣橫掃千軍。商業市場中，企業對大數據的處理要求，肯定是要低於政府情報部門的。但在同等滿足技術要求的基礎上，企業一定會比政府機構更加考慮性價比、兼容性的問題。

在進軍商業市場上，Palantir 於 2016 年推出了專門面向企業客户的產品——Foundry。Foundry 在整體上偏定製化的基礎上，具有融合外部第三方的軟件的功能。但缺點是基礎價格比 Gotham（政府版）更貴，這讓 Palantir 沒有顯著優勢的企業市場上，橫向對比起來會更加慘烈。

（1）定製化：相比於其他競品，Palantir 的多源異構數據處理能力，使得 Foundry 可以深入企業客户的生產、管理等各個環節的數據，處理分析後，然後再根據企業的需求靈活開發上層的應用。

（2）兼容性：公司可以將其他細分領域的數據分析產品作為模塊，接入到 Foundry 平台，比如 ERP、SAP。此外，儘管客户的平台多為定製化，但 Apollo 平台能夠實現功能變動的統一更新，而無需每個客户逐一調試。

（3）價格高：上文提到，Gotham 的基礎報價一個永久授權的服務器核價格為 15 萬美元，單月 7000 美元，如果需要 48 核，意味着全年 400 多萬美元的費用。但 Foundry 的基礎報價是每套 10 萬美元/月；如需多套，則每增加一套的費用為 5 萬美元/月。光內部買三套就需要花費 240 萬美元，這意味着一個 Palantir 的企業客户每年會花近 300 萬美元的支出用於內部數據分析管理上。

價格高且通用性有限，使得 Palantir 在商業市場滲透推進很慢，儘管公司宣稱已經在十幾個行業有了合作案例，但往往只有頭部公司才有購買實力。對於中小公司而言，Palantir 實在是太貴了！

三、拯救增長預期的新看點：AI

產品逆天，但不具備商業拓展性，是機構在 Palantir 上市時覺得 “增長不確定下估值較貴” 的核心原因。Palantir 的管理層也逐漸意識到這個問題：

1）一方面，正在不斷嘗試改變報價模式，推出更多通用性和兼容性的產品。

2）另一方面，為了加強公司與客户之間的溝通（1、價格貴 2、因為涉及數據安全問題，Palantir 的負面新聞一直較多），Palantir 在這兩年也在不斷投入壯大自己的銷售團隊（2021 年上半年開始快速擴招銷售人員）。

但海豚君認為，深入業務定製化正是 Palantir 現有產品的優勢所在，如果一味地為了調整商業模式，而改變產品本身特色，打破重來做一個 “普通” 的標準化產品，反而得不償失。

Palantir 強在技術，因此如果遇到由技術而非商業模式引領的行業變革，Palantir 更能脱穎而出，而這一輪的 AI 浪潮就是這樣的一個機會。AI 大模型説到底本質上還是數據問題，而對數據的清晰、處理、分析，恰恰是 Palantir 的優勢。

2023 年 4 月底，Palantir 正式推出新開發的 AI 產品，AIP（Artificial Intelligence Platform）。不過 AIP 平台的核心賣點不是 Palantir 自己去開發大模型 LLM，更偏向於 AI 應用：

a．管控大模型學習敏感數據。首先，藉助 Palantir 原本的處理（軍事）敏感數據的技術優勢，為政府、軍方以及商業企業提供一個能夠安全使用（訓練、推斷）目前主流 AI 大模型的應用平台。產品的核心特點是有效控制大模型學習和運行的數據範圍（細化數據顆粒度、API 接口定義哪些數據可以暴露給大模型），由於 Palantir 有處理深度細化的軍事敏感數據經驗，因此更擅長設置敏感數據的隔離防護，提供準確、合規的決策解析，避免出現違背法律、監管和道德的問題。

目前隨着 AI 應用的全球落地，針對 AI 合規、道德、隱私、監督方面的問題，用户們也是越來越關注。AIP 的推出，正符合這樣的需求趨勢。