2 月 3 日，Palantir 於盤後公布 2024 年第四季財報，不僅營收達 8.28 億美元，超乎市場原先 7 億的預期，年增更是高達 36%，又以來自美國政府的營收年增 45% 最令人驚喜。利多消息傳出，隨即吸引市場目光。Palantir 不僅股價上漲，估值更是一路竄升，展現大眾對於公司未來發展的高度期待。作為近期科技界的成長新星，本文將詳細介紹 Palantir 的業務內容並剖析其優勢與風險，一探時下最受矚目的 AI 概念股。
公司介紹
Palantir（NASDAQ: PLTR）是一家軟體服務公司，由董事長 Peter Thiel 及執行長 Alex Karp 等人於 2004 年創立。Palantir 最初專注於美國政府情報部門的大數據研究，近年則逐漸擴展服務範圍至私營企業，協助客戶業務上的分析與決策制定。Palantir 的主要營收來源為美國政府，雙方合作範圍從起初的國防領域，一路拓展至移民管理、災害應對、疾病疫情管制等不同面向。2009 年前納斯達克主席麥道夫龐氏騙局的揭發，以及 2011 年美國政府襲擊賓拉登的計畫皆是仰賴 Palantir 出色的分析能力而成功。受惠於 AI 浪潮，Palantir 於 2024 年第四季超乎預期的成長，不到一年市值翻了四倍。截至 2025 年 2 月，Palantir 市值已突破 2600 億美元。
商業模式
Palantir的客戶拓展模式主要分為三階段：取得客戶（Acquire）、擴張（Expand）與規模（Scale）。Palantir 初期多瞄準政府及大型企業等技術上具備較低可行性的客戶進行開發，藉由其高風險、高建置成本的特性，建立與競爭對手的市場區隔，該時期成本多由 Palantir 吸收。一旦客戶開始成長，Palantir 便會進一步確立客戶需求並強化應用，同時進行垂直及水平整合。當企業具有一定盈利能力且對服務產生依賴性時，Palantir 便可獲取收益，再將其投入另一處於起步階段的客戶，創造正向循環。
回歸產品本身，「整合」與「隱私」為相較於其他軟體服務公司，Palantir的兩大優勢。過往，企業資料多儲存在各部門獨立的系統中，彼此沒有訪問權限，形成數據孤島（silos）。Palantir 透過單一平台，能串接企業不同來源與格式的數據，在具備隱私之下轉換成可視化圖表與易解讀的資訊。如此一來便能大大降低資料處理與轉換的麻煩，即時的數據取得更能提升營運效率。此外，Palantir 相當重視資料的安全性，藉由訪問管制、數據加密與威脅偵測系統等有效保護機密，是為政府乃至企業客戶選擇 Palantir 的主因。
業務介紹
根據 2024 年 Q3 季報，Palantir 的營收來源拆解如下：
| Q3 2024營收（億） | Q3 2024佔比（％） | Q3 2023佔比（％） | |
|---|---|---|---|
| Government | 4.08 | 56.2 | 55.1 |
| U.S. Government | 3.2 | 44.1 | 41.1 |
| Commercial | 3.17 | 43.7 | 44.9 |
| Total | 7.26 | 100 | 100 |
| Q3 2024（億） | 佔比（％） | |
|---|---|---|
| United States | 4.99 | 69 |
| United Kingdom | 0.69 | 10 |
| Rest of world | 1.57 | 21 |
| Total | 7.26 | 100 |
資料來源：SEC PLTR 2024年Q3 10-Q
Palantir 的主要營收來源為政府，尤以美國政府為大宗，且比例持續上升。綜觀 Palantir 業務，旗下 Gotham 與 Foundry 為主力服務平台，並以Apollo 進行後台管理。相對於其他競品，Palantir 提供高度客製化的應用，近年更是開發 AIP，期望透過 AI 提升客戶決策上的效率。以下詳細整理了 Palantir 四大產品的定位與服務內容：
| 定位 | 服務對象 | 領域 | 應用 | |
|---|---|---|---|---|
| Gotham | 軟體平台 | 國防部門 | 國防、情報 | Palantir的起家業務，協助政府進行情報的搜集與分享，以及國防安全的監管。其能夠整合多種來源的數據，包括衛星和其他監視系統等，提供實時的數據分析和可視化圖表等，協助用戶迅速理解複雜的情況並做出決策。近年，Gotham也加入了混合實境、邊緣計算及AI輔助等功能，提高戰略制定效率。 |
| Foundry | 軟體平台 | 政府、企業 | 金融、醫療等 | 能收集不同來源及格式的數據進行整合，並提供即時分析。Foundry應用場景多元，也支援跨領域的數據管理。開放架構使客戶可以根據自身需求進行調整，給予數據管理上一定彈性。 |
| Apollo | 部署管理後台 | 平台開發人員 | 為一管理及整合Gotham與Foundry的SaaS系統。Apollo的核心功能為自動化持續整合（CI）並得以於不同環境中持續部署（CD），減少開發者人工作業量，提高使用者數據應用上的靈活性與安全性。 | |
| AIP（Artificial Intelligence Platform） | 生成式AI輔助 | 平台使用者 | AIP與Foundry、Apollo構成AI Mesh，成為全方位的AI驅動產品。AIP能在短時間內整理大量數據，結合大型語言模型（LLM）與生成式AI產出視覺化建議，為用戶提供類似於顧問般的決策幫助，並自動化工作流程。此外，AIP相當強調應用範圍的限制及數據合規性，以確保AI的安全性。 |
競爭優勢
數據整合力
Palantir 的核心競爭力之一在於其獨特的 Ontology 技術，這是一種先進的知識表示系統，能夠以結構化的方式定義數據之間的關聯與意義，從而更深入地理解數據的整體脈絡。透過 Ontology，Palantir 能夠將來自不同來源、格式與結構的數據整合到同一個平台，打破數據孤島，建立統一的數據知識圖譜。當企業逐步開始導入 AI 作為決策輔助，數據是否能夠串連，將起到十分關鍵的作用。
數據可視化
Palantir 強調數據可視化的重要性，並將其作為平台的核心功能之一。平台提供強大的可視化工具，能夠將複雜的數據分析結果以直觀、易懂的圖表、地圖等形式呈現出來，使得非技術人員也能輕鬆理解數據，並參與到數據驅動的決策過程中。
AI 智能代理
Palantir 平台不僅僅是一個數據分析工具，更進一步發展出 AI 智能代理應用，其人工智能平台（AIP）允許企業在私有網絡中部署大型語言模型和其他先進的 AI 技術，實現業務流程的自動化和智能化。這些智能代理利用人工智能技術，能夠自動執行複雜的任務，例如監控供應鏈、優化生產流程、預測潛在風險等。透過 AI 智能代理，並結合企業產品本身低代碼（零代碼）的特點，試圖打造企業低技術背景實現實現工作流程的自動化和智能化，大幅提升運營效率。
發展前景與風險
政府訂單使風險集中
與政府的緊密關係對於 Palantir 而言，實為一把雙面刃。國防事務多與機密相關，且 Palantir 針對該領域提供高度客製化的產品服務，提高了政府方的轉換成本。Palantir 在國防領域的長期耕耘，使其與政府客戶建立深厚的信任關係。這種長期合作模式確保了 Palantir 營收的穩定性，因為政府合約通常具有較長的期限和較高的續約率。不過，美國政府作為 Palantir 的主要客戶，使其業務較易受政局波動影響，也可能會因此壓縮他國政府及私人企業的訂單及服務的限制。
私部門領域競爭
| 平台 | 業務階段 |
|---|---|
| Gotham | Palantir 最初以 Gotham 平台在政府和國防領域建立聲譽，並深耕多年，在這些領域已相當成熟。 |
| Foundry | 相較之下，Foundry 平台雖然是 Palantir 拓展私營企業市場的主力，但起步較晚，仍處於成長階段，需要時間來擴大市場佔有率。其他市占率相對具有龐大資本與聲望的競爭者如：Microsoft Azure、IBM，這些競爭者具有龐大的客戶群作為基礎，並且有更為廣泛的產品線提供彈性的定價策略。 |
相對同行，Palantir 客製化的產品服務帶來價格高昂的問題。國防導向的 Gotham 平台每個核心價格為 $141,000，為同行的 3 倍以上，而面向私營企業的 Foundry 平台基礎報價相對 Gotham 又更貴，能負擔對應價格的企業寥寥無幾。因此，Palantir 多與大公司如：摩根大通、默克藥廠等進行合作，得以快速打入市場、站穩腳跟。2024 年第四季財報指出，Palantir 的客戶數量年增 43%，季增為 13%，顯示公司當前的開拓客源路線沒有問題，但投資人須留意後市的成長續航。
另一方面，高度客製化的產品服務也為 Palantir 帶來了研發成本上的問題，於往後如何有效控管成本並維持技術優勢將成為一大考驗。近期，Palantir 主力開發 AI 應用即為嘗試在自身技術優勢上再度拉大與同行的差距，未來也值得持續關注其創新動向。
小結
Palantir 雖以高價客製化解決方案著稱，但其基於 Ontology 的獨特數據整合技術與領先的 AI 應用平台 (AIP)，已在市場上建立穩固基礎。對投資人而言，Palantir 的優勢在於政府合作帶來的長期穩定營收，以及市場對其利用 AI 技術在數據分析領域持續擴大競爭優勢的高度期待。政府訂單比例較重以及私部門業務開發的高度競爭環境，都是 Palantir 未來在業務成長上需要面臨的挑戰。有興趣的朋友歡迎追蹤我們，未來會有更多關於 AI 軟體產業的持續更新喔！
