圖片來源 @視覺中國
文｜海豚投研
今年在 ChatGPT 火爆出圈的同時，$Palantir Tech.US 作爲一家大數據公司，也靠着隻有官宣和試用、連變現模式還沒有的 AI 産品，迎來了底部三倍的行情。盡管在大數據領域，因爲幫助定位抓捕本拉登而名氣響當當，但這家年收入不足 20 億美元的 " 神秘 " 公司在社會、資本市場上都飽受争議：
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占比近一半。但政府客戶的遊說等轉化成本非常高，并不适合規模化的變現。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 年随着經濟預期向下，企業砍 Capex 導緻 IT 支出縮水，使得 Palantir 在去年下半年的商業拓展也并不是很順利。
" 增長下滑以及不确定性 " 使得 Palantir 的估值泡沫迅速破滅，一度跌至隻剩 125 億，隻有上市之前公司估值的一半。海豚君認爲，" 增長不确定性 " 源于 Palantir 的産品定制化屬性更重，拓客緩慢，實際上并不具備 SaaS 公司的 " 易擴展 " 優勢，因此直接對标 SaaS 公司的估值水平其實并不合适。
但今年 AI 新一輪技術浪潮開啓，恰好處在風口的 Palantir，能否憑借硬核的 AI 産品（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确定價了？接下來海豚君将深入研究 Palantir，着重讨論這些問題。
以下爲詳細分析：
神秘的國防 " 利刃 " 是如何煉成的？
Palantir 是一家大數據公司，基于知識圖譜技術，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，它的産品特點在于能夠提供安全訪問，清晰的展示數據關系圖，以及一個用戶友好的 UI 界面。
目前 Palantir 的産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，面向終端客戶的分别是 Gotham（政府客戶）和 Foundry（非政府客戶），Apollo 是爲了自動更新、修複、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，目前主要變現的産品 Gotham 和 Foundry，創造的收入占比目前爲 1:1。
Palantir 上市于 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，也是很多散戶關注的熱門股之一。
不過在上市之前，Palantir 就并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 認可并通過旗下基金 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（識别出某個别墅的數據表征異常，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、金融欺詐識别。前者是 Palantir 的立身之本，後者則幫助 Palantir 在向商業機構客戶拓展時，摩根大通等一些銀行客戶成爲 Palantir 進軍商業的第一批客戶。
但相比于企業客戶，早期政府以及軍隊方給 Palantir 帶來的合同更多，并且也賦予了 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）。那麽 Palantir 是如何具備在政府部門的競争優勢的呢？這樣的優勢是否有較高的壁壘？
——先上結論，海豚君認爲，重視技術（人才）+ 高度定制的産品服務 + 極高的遊說轉化成本，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，因此說起它，外界的第一感覺就是 " 神秘 "。由于産品深度定制，因此技術實力具體咋樣，也不适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 作爲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 決定自建内部系統之前，旗下的風頭基金 In-Q-Tel 還參投了 Palantir，這都爲 Palantir 的技術實力做了強有力的背書。
那麽 Palantir 是如何煉造這樣的技術優勢的呢？或許可以從它的發展曆程來感知一二：
（1）技術來源：創始人 Peter Thiel 将 PayPal 的欺詐識别技術帶來了 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 的反欺詐技術作爲技術基石，Palantir 就已經算是站在巨人的肩膀上了。
（2）市場切入：如果再具體的說，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，而這種技術非常适合應用在情報分析工作中。當時 911 事件剛發生，美國乃至全球都處于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 上市并沒有發新股融資，而是采用直接上市 DPO 的方式，因此上市之後也就沒有股東限售期之說，資本市場流通的股份來自于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%，用于高管和員工的股權激勵、增發融資等。但這樣的薪酬方式，對于中小股東來說，就并不友好了。不過好的迹象是，公司的 SBC 費用絕對額正在逐季減少，随着收入的增長，SBC 占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，客戶群體逐步向美國軍隊、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，占總收入比重達到 16%。
2、高度定制但成本昂貴的産品服務
和其他大數據分析軟件相比，Palantir 的一大特點就是 " 貴 "。這不僅源于它的産品是高度定制化，還因爲 Palantir 與客戶的合同報價中包含了維護、培訓的費用（因爲定制化的産品，所以這兩塊服務少不了），因此整個産品包的價格就顯得更高。能夠輕輕松松夠得上這個門檻的，也就隻剩下政府以及各行各業的龍頭企業了。
下圖爲 Palantir 的早期報價結構，可以看到整個産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，客戶可以選擇以 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 多美元的價格訂閱 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 财報數據計算，2022 年平均每個客戶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，但過硬的産品質量，加上全方位的服務，對于日常面積大量複雜信息的情報局以及其他國防部門來說，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 的産品和服務。
一個小插曲可以體現 Palantir 的産品服務如何完善。2015 年美國陸軍想要嘗試自主開發情報分析軟件，在對外招标時故意排除了 Palantir。Palantir 先是抗議，抗議無效後，于 2016 年向聯邦法院起訴美國陸軍違反了 1994 年的《聯邦采購精簡法案》（美國政府部門必須優先考慮目前現有可行的商業軟件，而非定制開發），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标時，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 " 的定制化産品服務，政府部門的依賴性隻會越來越強，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，短時間内競争對手很難頂替掉它。
3、極高的客戶轉化成本
那麽最初 Palantir 到底是怎麽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，必須要花的遊說成本。雖然早期 Palantir 并沒有專門的銷售團隊，創始人 Alex 一直自诩自己家的産品足夠優秀并不依賴銷售人員。但拿下政府客戶，需要拉攏一些中間政客進行傳話，這裏的成本并不亞于搭建一支銷售團隊的費用。
而由于 Palantir 的産品一直偏定制化，因此哪怕後來 Palantir 在滲透商業機構客戶的時候，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。
增長被質疑，看好的聲音寥寥
盡管技術領先，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，目标價相比于 IPO 之前的 260 億估值，并沒有多少溢價。
但公司卻給自己畫了一個大大的 " 餅 "。在招股說明書裏面，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 家客單價爲 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 市占率才剛達到 1.6%，似乎增長的空間還非常廣闊。
但海豚君認爲，Palantir 的增長之路可能并不是它自己想的那麽順暢。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：總規模增長不确定
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挂鈎，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，除了有特别的國際擾動，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，但因爲俄烏戰争以及中美大國對抗帶來的一些影響，拜登政府明确表示近幾年并不會減少國防預算，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。由于國防安全領域大多爲敏感數據，因此 Palantir 能夠轉化的美國本土之外的政府客戶也并不多，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，此番更換并非 Palantir 的産品原因，而是出于政治安全訴求，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系優勢的美國，還是國際政府，盡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确定性都很高。
2、企業市場：市占率提升并不容易
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，肯定是要低于政府情報部門的。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 于 2016 年推出了專門面向企業客戶的産品—— Foundry。Foundry 在整體上偏定制化的基礎上，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）定制化：相比于其他競品，Palantir 的多源異構數據處理能力，使得 Foundry 可以深入企業客戶的生産、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：公司可以将其他細分領域的數據分析産品作爲模塊，接入到 Foundry 平台，比如 ERP、SAP。此外，盡管客戶的平台多爲定制化，但 Apollo 平台能夠實現功能變動的統一更新，而無需每個客戶逐一調試。
（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爲 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爲 5 萬美元 / 月。光内部買三套就需要花費 240 萬美元，這意味着一個 Palantir 的企業客戶每年會花近 300 萬美元的支出用于内部數據分析管理上。
價格高且通用性有限，使得 Palantir 在商業市場滲透推進很慢，盡管公司宣稱已經在十幾個行業有了合作案例，但往往隻有頭部公司才有購買實力。對于中小公司而言，Palantir 實在是太貴了！
拯救增長預期的新看點：AI
産品逆天，但不具備商業拓展性，是機構在 Palantir 上市時覺得 " 增長不确定下估值較貴 " 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産品。
2）另一方面，爲了加強公司與客戶之間的溝通（1、價格貴 2、因爲涉及數據安全問題，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）。
但海豚君認爲，深入業務定制化正是 Palantir 現有産品的優勢所在，如果一味地爲了調整商業模式，而改變産品本身特色，打破重來做一個 " 普通 " 的标準化産品，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 更能脫穎而出，而這一輪的 AI 浪潮就是這樣的一個機會。AI 大模型說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 産品，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，更偏向于 AI 應用：
a．管控大模型學習敏感數據。首先，借助 Palantir 原本的處理（軍事）敏感數據的技術優勢，爲政府、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。産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），由于 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，提供準确、合規的決策解析，避免出現違背法律、監管和道德的問題。
目前随着 AI 應用的全球落地，針對 AI 合規、道德、隐私、監督方面的問題，用戶們也是越來越關注。AIP 的推出，正符合這樣的需求趨勢。
b. 平台的 AI 助手。和其他爲客戶提供軟件服務的公司一樣，AIP 爲兩個面向客戶的終端平台 Gotham 和 Foundry 提供了 AI 對話的入口功能，客戶可以通過問答的方式，調用平台的模塊和功能，降低平台的使用門檻。
截至二季度末，公司宣稱，自 AIP 推出 10 周以來，一共有 100 多家機構，5000 多人正在使用 AIP，月環比增速 50%。另外還在與 300 多家機構推進合作。目前 AIP 尚未進行商業化，Palantir 現階段的目的是讓更多的客戶參與試用。
至于何時進行收費和商業化？隻能說暫時還沒有時間線，需要随着産品的完善動态調整。Palantir 的管理層認爲還需要繼續了解客戶的需求來提供更多深入的服務，屆時産品變現也是自然而然的事情，相信這個時間并不會太久。
連商業化的 timeline 都沒有給出，恰恰說明從 5 月 AIP 平台揭開面紗以來的這一輪上漲基礎并不牢靠，更多的是情緒泡沫下，打入了太多樂觀預期。
雖然 Palantir 短期估值仍然不排除還有泡沫，但至少在 AI 浪潮下，Palantir 确定性的握有一張入場票，因此海豚君認爲 Palantir 還是具備長期跟蹤研究的價值，尤其是在數據驅動商業的大方向下，研究 Palantir 對行業的發展進程會有較大的幫助。
