$雲創數據(SZ835305)$  雲創還沒法和palantir相比，但有人走出來了，雲創也許可以像他一樣，幫助合作企業做知識圖譜等等吧~

等等吧，我是希望能持有幾年，雲創路還很長。

Palantir在美股市場長期被認知爲是項目制企業，估值一直給的不高。但Palantir公司近年用戶量增長非常迅速。2022年底，Palantir的客戶數量同比增長55%(368位客戶，2021年底客戶數量增速更是高達86%)。公司2022年底的美國商業客戶同比增長更是高達79%，達到143家。Palantir的客戶數量增速，體現高成長股的特徵。公司沒有一套放之四海而皆准的通用工具軟件，而是具體業務一個一個推進，爲什么還能有這么快的客戶數量增長？Palantir的產品70%是通用的，剩下的30%，需要工程師定制化滿足。我想，問題的關鍵，應當是這30%的定制化。這也是資本市場始終覺得Palantir不好分析的原因。我感覺如果從AI視角理解Palantir，也許我們可以對它的定制化抱有更強的信心。畢竟AI應用目前都是定制化居多，仍處在早期，真正產品化的企業，其實還沒有。即使ChatGPT如此爆紅，但真正過渡到收費選項的時候，還沒有發現非常高的付費率證據。再往前，我們看特斯拉的AI自動駕駛，付費率也是非常低，市場並沒有爲AI標准化產品規模化买單。

      Palantir的起家業務，爲軍方做情報分析，成果是找到本拉登的藏匿點。當時Palantir使用的AI技術是知識圖譜。知識圖譜是谷歌公司2012年提出來的大數據分析方法。它可以很好的分析非結構化數據。Palantir當時爲美國軍方做情報分析，對大量非結構化數據做知識圖譜形式的結構化處理，積累知識圖譜AI的經驗。從AI的應用看，知識圖譜模擬的是人類的聯想能力。實體、關系是知識圖譜的底層分類。Palantir利用知識圖譜做大數據分析，需要從海量的非結構化數據中，利用計算機自主分類實體、構建關系。如果沒有公司在軍方、政府領域大數據的運營經驗，公司也無法積累知識圖譜AI的訓練經驗。

      2022年3季度，Palantir獲得美國軍方的2.29億美元項目訂單，該項目爲美國特種部隊、聯合參謀部和武裝部隊的所有分支機構开發和提供人工智能和機器學習能力。Palantir的這筆交易是此前谷歌ProjectMaven項目的一部分，該項目的使命是加速推進國防部整合大數據和機器學習技術。該項目因違背谷歌公司文化的准則“不作惡”，最終谷歌並沒有把人工智能技術用於服務美國軍方。但Palantir的創始人Thiel認爲谷歌放棄Maven項目是反美行爲。我們可以理解爲，在AI軍備領域，谷歌已經把大數據應用的機會，讓給了Palantir。

      ProjectMaven項目是通過AI識別技術，在無人機拍攝的視頻中辨別、追蹤物體/人員，規劃打擊路徑，減輕軍事分析員的工作負擔。一开始軍方使用谷歌的AI技術，應用AI無人機對非攻擊性用途的目標識別。當軍方啓動致命打擊任務研究的時候，消息泄露，引發了谷歌員工的不滿。谷歌最終放棄該項目。

      Palantir在2022年獲取的軍方訂單，只是AI無人機研究應用的开始。隨着傳感器、飛控技術、AI識別、AI情報分析功能的日趨成熟，美國軍方對AI無人機的探索只會更大，這可能爲Palantir帶來大量的新軍事訂單。AI無人機的落地，最終體現在無人機的數量規模。Palantir在研發探索AI最優算法的過程中，可能需要研發專用的AI芯片來提高效率（類似谷歌研發了自己的TPU芯片），一旦公司走到這一步，就實現了產品化的重大轉型。

      Palantir爲軍方提供的知識圖譜AI分析，延展开來，可以實現爲政府機構提供非法移民識別、跨境洗錢識別、逃稅識別等服務，爲金融機構提供反欺詐、貸前審批等服務，爲廣告機構提供全媒體精准廣告投放服務，爲制造業提供殘次品原因分析的服務。知識圖譜AI，僅模擬人類的聯想能力。最新的AI技術，已經延展到事件知識圖譜，能夠模擬人類的因果思考。這是加上時間、地點維度大數據分析AI。早在爲軍方服務的時候，Palantir就已經構建時間、空間維度的大數據分析系統。在Palantir爲商業客戶做事前決策、事中優化的時候，基於事件知識圖譜的AI分析，起到了重要的作用。Palantir可以爲飛機制造商在保障安全、質量的同時，提供加快飛機生產周期；公司可以爲醫藥研發企業規劃臨牀試驗，提高臨牀試驗的成功率；Palantir還可以爲原油开發企業，優化供應鏈管理，增加產量/降低原油生產成本。

      部分投資者對Palantir的質疑，來自知識圖譜大數據分析的AI自動化程度到底有多高？畢竟Palantir對於30%的服務內容，需要工程師駐場定制，這影響到投資者對該公司產品未來的標准化，能否推廣到中小企業的質疑。我認爲，短期來講，Palantir目前客戶數量仍在快速增長，即使說定制化的業務需求，公司仍未滿足。長期來講，Palantir在軍方、政府、商業領域積累的業務經驗，正在走向標准品的路徑。任何一個方向的標准模式突破，都可能促成公司轉型爲產品型企業。

      比如說，軍方領域的典型是AI無人機，目前剛處在競爭的初步階段。Palantir在訓練數據、研究算法、無人機功能目標的研發上，都沒有形成標准模式。按AI在無人駕駛汽車領域的發展路徑，AI無人機將來也必然有標品出現。受限於大數據的局限性，只有和軍方深度合作的企業，才有訓練AI的機會。

      再比如說Palantir在商業領域滿足的業務需求內容：加快飛機生產周期、提高原油开採供應鏈效率、提高醫藥臨牀研發的成功率等。任何一個方向，都有通用性的價值。飛機生產、船舶制造、汽車制造、甚至包括火箭制造等，內部流程原理，是通用的。原油开採的供應鏈效率提升，同樣適用其他類別的工程公司。醫藥研發企業本身就是一個超大的行業，足夠成就大規模的AI算法企業。

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