摘要

本文深入解析Palantir公司的核心技術"本體論"(Ontology)——這個源自哲學的概念如何成為該公司AI業務的關鍵競爭優勢。文章揭示了Ontology如何將企業分散的數據統一轉化為可操作的知識體系，構建難以逾越的技術護城河，并推動公司實現45%的年銷售增長率。

引言：從哲學術語到商業利器

Palantir首席執行官Alex Karp經常讓人摸不著頭腦。在財報電話會議和其他場合，這位薪酬豐厚、頭發凌亂的高管可能會從公司業績的勝利宣言，突然跳到關于西方文明優越性的離奇論斷，再到針對做空者的古怪復仇幻想，話題天馬行空。

直到最近，讓人翻白眼的事情之一，就是Karp不斷地把最好留在哲學研究生休息室的術語——辯證法(dialectic)、決定性(determinative)、本體論(ontology)——硬塞進本該直截了當討論銷售、利潤和預期的對話中。

插播說明：所有記者都有合同義務注明，Karp在法蘭克福歌德大學獲得了新古典社會理論的哲學博士學位。

然而在某個時刻，最后那個詞——本體論(ontology)，"形而上學的一個分支，關注存在的本質和關系"（如果這樣說有幫助的話）——變成了Ontology（大寫），成為Palantir向企業快速增長的軟件包業務核心產品的關鍵組成部分。

什么是Ontology？技術高管的解釋

正如Palantir首席技術官Shyam Sankar在公司最近的財報電話會議上所說，當被問及公司在銷售AI軟件方面的競爭優勢時："我們的優勢歸結為Ontology。這實際上是AI需求側的優勢。這使得AIP能夠成為捕獲原始大語言模型(LLM)不斷擴展能力并將其轉化為商業價值的平臺。"

這聽起來非常重要。但要準確理解Ontology到底是什么，仍然相當困難。公司本身的解釋也只是模糊地有所幫助，稱"Ontology作為組織的數字孿生，包含實現各類用例所需的語義元素（對象、屬性、鏈接）和動態元素（操作、功能、動態安全性）。"

分析師視角：從數據碎片到運營知識

Mizuho分析師Gregg Moskowitz在一份新報告中試圖解釋這一概念，他寫道，本質上這是一個"將碎片化數據統一并轉化為運營知識"的工具。

高盛分析師在今年3月發布的一份關于Palantir技術棧的報告中做得更好。他們稱Ontology是"核心技術差異化因素"，"在組織內的原始數據（結構化、非結構化、孤立等）與運營決策之間架起橋梁。"

實際案例：全球制造商的數據整合

高盛分析師詳細闡述道：

"以一家全球制造商為例：在傳統數據方法中，它會為供應商、貨運、倉庫和產品分別建立獨立的數據庫/表格。

然而，這些只是通過外鍵（即一個表中引用另一個表主鍵的列）連接的行和列。

Palantir的Ontology則以不同方式建模現實世界的對象及其關聯關系：

1. '供應商'代表業務合作伙伴，與貨運直接連接
2. '貨運'代表貨物的物理移動，與'供應商'和'倉庫'都有鏈接
3. '倉庫'是存儲產品的位置，與'貨運'和'庫存'相連
4. '產品'是具有庫存水平、需求預測和風險因素等屬性的項目

因此，如果一批貨運延誤，所有受影響的產品、倉庫和供應商都會在本體論中自動更新。"

Ontology的真正價值：不只是數據整合工具

事情現在開始變得清晰了。本質上，Ontology是Palantir對公司不斷使用的各種數據和信息管道進行提煉、結構化和連接的方式，創建一個新的穩定基礎，公司可以在此基礎上運行Palantir軟件。

你可以看出這為什么可能是一個相當大的優勢。

優勢一：極高的轉換成本構建競爭護城河

首先，創建這個基礎需要公司進行大量的時間投資，通常由Palantir雇用的工程師——他們稱之為"前沿部署工程師"(Forward Deployed Engineers, FDEs)——以及企業本身的工程師共同完成。

這個過程可能需要數周甚至數月。這是一個敞開懷抱（數字意義上）的過程，可能會向外部人員暴露公司的商業機密、客戶信息以及許多其他敏感領域。

換句話說，他們不會希望經常這樣做。這意味著一旦建立了Ontology，擺脫Palantir軟件的"轉換成本"就會極高。想象一下更換銀行賬戶的麻煩，然后成倍放大。這是一條相當強大的競爭護城河。

優勢二：實時數據處理能力

根據高盛的說法，還有其他優勢。例如，向Palantir的Ontology提供數據的管道被設計為可以處理實時數據。高盛表示，大多數競爭對手的數據提取程序都被設計為定期批量更新。

理論上，這應該使基于Palantir基礎構建的工具能夠提供對業務更實時的洞察，因為流入和流出公司的數據會持續更新。

優勢三：定制化工具的規模化復制

更重要的是，Palantir的前沿部署工程師在建立Ontology基礎后，會繼續與分配給他們的公司合作，開發定制工具和軟件片段。

然后，Palantir本身可以將這些定制工具納入其自己的軟件產品中，提供給類似的公司——隨著Palantir客戶群的增長，這應該轉化為更高的利潤，因為公司銷售的是其工程師已經完成創建工作的軟件。

"這是一個迭代過程，其中FDE確定解決這一客戶問題的定制用例，而產品開發工程師將這些解決方案標準化，以便可以在類似的垂直領域進行擴展，使Palantir能夠以逐步提高的利潤率與更多客戶互動，"高盛寫道。

Ontology與AI的完美結合

當然，這個有組織的數據本體層也可以作為連接公司數據流與軟件領域最熱門事物——人工智能(AI)——的基礎層。

Palantir首席技術官Shyam在公司上次財報電話會議上說："在企業中實現AI價值需要優雅地集成LLM、工作流和軟件。這只有通過Ontology才能實現。"

也許是，也許不是。但這是一個相當不錯的銷售宣傳。從公司今年預期45%的銷售增長率來看——這確實奏效了。

技術架構深度解析

Ontology的雙重元素結構

根據Palantir官方描述，Ontology包含兩大核心元素：

1. 語義元素

• 對象(Objects)：代表現實世界的實體
• 屬性(Properties)：描述對象的特征
• 鏈接(Links)：定義對象間的關系

2. 動態元素

• 操作(Actions)：可在對象上執行的動作
• 功能(Functions)：處理和轉換數據的邏輯
• 動態安全(Dynamic Security)：實時權限控制?

與傳統數據架構的區別

商業影響：無法復制的競爭優勢

高轉換成本的戰略價值

從商業角度來看，Ontology創造了多層次的客戶鎖定效應：

1. 時間成本：建立需要數周到數月
2. 知識成本：涉及核心業務機密的深度暴露
3. 組織成本：需要雙方工程師團隊的緊密協作
4. 機會成本：遷移意味著業務中斷和重新學習?

這種高轉換成本在SaaS(軟件即服務)商業模式中是極為罕見和寶貴的，它確保了：

• 客戶生命周期價值(LTV)的最大化
• 收入的高度可預測性
• 市場份額的持續擴大

網絡效應與規模經濟

更巧妙的是，Palantir通過以下機制實現了正向飛輪效應：

步驟1：FDE為客戶A開發定制解決方案步驟2：產品團隊將方案標準化步驟3：將標準化方案推廣到客戶B、C、D...步驟4：邊際成本降低，利潤率提升步驟5：更多資源投入產品迭代

這種模式使得Palantir的產品能力隨客戶數量增長而指數級提升，而競爭對手卻需要為每個客戶重新開發。

市場表現：數字說話

Palantir的市場表現印證了Ontology戰略的成功：

• 2025年預期銷售增長率：45% ?
• 客戶粘性：接近零流失率（基于高轉換成本）
• 利潤率趨勢：隨規模擴大持續改善

這些數字背后，是Ontology作為技術基礎設施帶來的獨特價值主張。

行業競爭格局分析

Palantir vs 傳統數據集成商

傳統的企業數據集成方案（如Informatica、Talend等）主要聚焦于ETL(提取-轉換-加載)流程，而Palantir的Ontology超越了簡單的數據集成，實現了：

• 語義理解：不僅是數據移動，更是知識建模
• 實時性：持續數據流vs批處理
• 操作性：不僅能看，還能直接執行業務操作?

在AI時代的獨特定位

隨著大語言模型(LLM)的興起，企業面臨的核心挑戰不是缺少AI模型，而是：

1. 如何將AI連接到企業數據
2. 如何確保AI輸出的可信度和可操作性
3. 如何管理AI應用的安全和合規

Ontology恰好解決了這三大痛點：

• 提供標準化的數據接口供LLM訪問
• 通過結構化知識圖譜確保輸出可驗證
• 內置動態安全機制控制訪問權限?

實施案例：制造業數字化轉型

讓我們深入高盛提供的制造商案例，看看Ontology如何在實踐中創造價值：

傳統方案的痛點

場景：供應鏈中斷預警

在傳統系統中：

1. 貨運系統檢測到延誤→手動通知
2. 倉庫管理員收到通知→手動查詢影響
3. 采購部門評估→手動聯系供應商
4. 生產計劃調整→手動重排期

問題：反應慢、易出錯、成本高

Ontology解決方案

在Palantir系統中：

1. 傳感器檢測貨運延誤→自動更新Ontology
2. 系統自動識別所有受影響產品、倉庫、訂單
3. 自動通知相關利益方并提供影響分析
4. 自動生成應對方案供決策者選擇
5. 執行決策后，自動更新整個供應鏈狀態

結果：

• 響應時間從小時級降至分鐘級
• 人為錯誤接近零
• 決策質量提升（基于完整信息）?

技術實現：前沿部署工程師的角色

Palantir的FDE(前沿部署工程師)團隊是Ontology成功的關鍵：

FDE的工作流程

階段1：發現與建模（2-4周）

• 深入理解客戶業務流程
• 識別關鍵數據源和關系
• 設計初始Ontology架構

階段2：實施與集成（4-8周）

• 連接各類數據管道
• 建立對象和關系映射
• 開發初始用例

階段3：優化與擴展（持續）

• 根據反饋調整模型
• 開發新的定制工具
• 將成功模式標準化?

知識轉移機制

FDE團隊的工作成果不僅服務于單一客戶：

1. 垂直行業積累：同行業客戶共享通用模式
2. 跨域遷移：某些解決方案可跨行業應用
3. 平臺進化：優秀實踐反饋到核心產品

這種機制使得Palantir的平臺能力呈現復利式增長。

數據安全與合規考量

企業在采用Ontology時，數據安全是首要關切：

內置安全機制

• 動態權限控制：基于用戶角色和上下文的實時授權
• 審計追蹤：完整記錄數據訪問和操作歷史
• 數據溯源：追蹤每個數據點的來源和轉換過程?

合規性優勢

對于受監管行業（金融、醫療、國防），Ontology提供：

• 細粒度的訪問控制滿足合規要求
• 完整的操作日志支持審計
• 數據血緣分析證明合規流程

未來展望：Ontology的進化方向

與生成式AI的深度融合

隨著GPT-4、Claude等大模型能力提升，Ontology可能實現：

1. 自然語言查詢：用戶用日常語言提問，系統理解并執行
2. 智能推薦：主動識別業務機會和風險
3. 自動化決策：在預設規則下自主執行某些操作?

行業縱深與橫向擴展

Palantir可能的發展路徑：

縱深方向：

• 開發更多行業特定的預構建Ontology模板
• 深化與領域專家的合作
• 提供行業標準化解決方案

橫向方向

• 擴展到中小企業市場，開發輕量級Ontology版本
• 進軍新興市場和地理區域
• 與云服務商深度合作，提供托管服務

投資者視角：估值爭議與長期價值

Palantir的股價一直充滿爭議。批評者指出其高昂的估值倍數，但支持者認為市場低估了Ontology帶來的結構性優勢。

估值邏輯的轉變

傳統軟件公司按ARR(年度經常性收入)倍數估值，但Palantir的商業模式更接近平臺型企業：

• 網絡效應：客戶越多，產品越強
• 數據護城河：深度嵌入客戶運營
• 指數級擴展：邊際成本遞減

這些特征使其更應對標亞馬遜AWS或微軟Azure，而非傳統企業軟件公司。

結語：哲學照進現實

回到開頭，Alex Karp那些看似故作高深的哲學術語，或許并非全是裝腔作勢。Ontology——這個關于"存在本質"的哲學概念——在Palantir手中，真正變成了定義企業數據存在方式的工具。

本文轉載自???知識圖譜科技???，作者：KGGPT