在企业落地AI的4x5分析框架一文中，我分析过，AI在业务活动级别和业务动作级别可以达到L4、L5的智能水平，例如在会议总结、营销素材生成、员工对话训练、骑手路径规划，可以完全替代人工。但是在业务流程级别甚至是价值链级别，只能达到L3的智能水平，例如希望让AI控制从自动补货到生产编排出货的全业务链路智能化自动化，还比较困难，具体分析如下图。

　　而业界更期待的，是AI能重塑企业价值链运作、经营管理与执行运作的模式，变的更高效，更智能。然而实践来看，LLM还做不到，目前只能给一些不疼不痒的决策建议和分析。

　　大家都在热情的摸索AI对企业经营的颠覆和赋能，而在这个混沌探索的过程中，美国一家老牌软件公司Palantir半路杀出，估值飙升，号称实现了企业AI应用的操作系统构建，帮助企业做到真正智能化运作。

　　Palantir从去年开始，俨然成为一个科技圈的明星，成为万众瞩目的焦点。

　　而Palantir在解决企业应用AI的问题中，确实有一套独创的方法论框架。

　　企业想要用好AI，首先要解决数据的问题，如果数据不够丰富，不够全面灵活，LLM就无法发挥能力，甚至，如果想让LLM自主智能决策，还需要让LLM理解之前业务运营、决策的过程和方案。

　　本体（Ontology）是一个哲学概念，在信息学等学科也有涉及，Palantir认为企业的数据，不应该是简单的结构化、非结构化存储，而应该是对客观物理世界更丰富的呈现，事物、对象 、属性、关系、特征，全部都应该被数字化。

　　所以，Palantir产品体系架构的核心底层概念，是Ontology，本质上是一个数据集成、重新建模的底座，通过接口，将下层应用数据库、业务流程，全部本体化存储，以便进一步分析应用。下图呈现了这个数据架构层次的概念：

　　为了实现Ontology，Palantir构建了叫做Foundry的产品，有点类似Salesforce的DataCloud，但又不太一样，因为Foundry是一个将企业数据本体化建模、转义、管理的平台，为AI理解和应用而设计；而DataCloud这类企业数据平台产品，是为了企业解决OLTP系统异构数据孤岛问题而设计的。

　　Foundry构建了本体化的数据底层后，AI（尤其是LLM）就可以进一步发挥价值了。

　　从功能设计角度来看，AIP平台和Salesforce Agentforce等toB软件的Agent平台非常类似，通过提示词来定义Agent的处理逻辑，指定tools，告诉Agent可以调用的外部能力，以及通过workflow来定义规则明确的处理逻辑，如下图Agent定义界面：

　　但不同之处，在于Palantir的数据底层，是“本体化”的数据，而非结构化数据和非结构化数据，这就让LLM可以更好的理解业务，从而实现智能化分析和决策，更重要的是，可以将决策拆解成任务自动执行（从Palantir的演示demo来看，所有决策执行前依然需要人来确认，遵循人机回环Human in the Loop的设计理念）。

　　根据Palantir的介绍，这套技术体系框架，让企业对AI的应用取得了质的飞跃，真正将AI融入到业务运营过程，包括实现2级业务流程在L5级别的智能化。

　　这套体系看起来确实很有创新，而Palantir不仅因为理念新颖，让人更加瞠目的是他的股价，如下图：

　　实际上，Palantir并不是一个性感的科技新贵，而是成立于2003年的IT老炮，在十几年的经营中，Palantir主要做数据分析、应用方向的政府项目，客户包括美国的各类军政部门，而且公司也不在硅谷，用我们世俗的眼光来看，就是一个传统的项目制外包公司囧。

　　而借着大模型的兴起，Palantir做了转型，推出了AIP、Ontology、Foundry这类产品，理念新颖，关键是客户用真金白银表达了认可，公司2024年营收24亿美元，比23年增长了29%，而且商业类客户营收年增长率始终在50%以上。

　　股价更是夸张，一路飙升，市盈率（PE，Price to Earning）达到了500倍，比Nvidia的PE顶峰时期还要高出四倍。

　　即便Palantir提出了酷炫的Ontology模型，但是应用的前提，依然是企业要解决信息化建设中的脏活和累活，甭管什么体，如果企业连主数据都没管明白，套一百个Ontology也解决不了问题。

　　其次，大模型到底能否在企业经营运营层面达到L5级别智能，我觉得仍有待观察。

　　我不知道Palantir的众多明星客户，上了AIP以后是否真的做到了智能决策和执行，目前好像都是媒体宣传比较多，但实际价值并没有看到证实。CIO说好，并不一定真的好。毕竟，国内也有很多信息化都搞不明白的公司，上了某书后，就说自己成为了先进组织，但是真实情况，只有自己心知肚明。

　　不过，Palantir的理念确实是创新，而LLM也在快速演化。如果企业数据和运作过程都被“本体化”，也许LLM真的能实现智能经营管理决策执行，想想还是让人兴奋期待的！

　　对了，最后再说下Palantir另一个被热议的模式：Front Deployment Engineer，前向部署工程师模式，即工程师直接驻场客户，快速研发、部署代码解决客户问题。

　　我查了下FDE模式最早在零几年Palantir就提出来了，产生的原因，是因为服务的都是toG客户，都是钱多事儿多需求个性化的大爷，为了伺候好这些客户，就搞了驻场工程师。

　　这活儿咱国内从业者都熟悉啊，不就是高级外包工程师么，现在恨不得把FDE包装成花儿了，还称为一种模式，真是让人蛋疼。

　　不过也无所谓了，IT领域不就是这样么，每年都要吹个概念，比如说某公司，两年前说自己是中台公司，去年说自己是Agent公司，今年又说自己是中国的Palantir。