Palantir CEO：AI 模型会普及，嵌入企业系统才是难点

蒸馏可复用，是FDE从人力服务变成商业模式的分水岭 Palantir 做了十几年的 FDE，和今天还是同一物种吗？ 名字一样，物种已经变了。十年前 Palantir 的 FDE 难沉淀、难改产品，许多出来的人抱怨对 Foundry 没有话语权——「你自己不会用，看文档去」。今天 AI coding 把炮声变成了 PR：听得见痛点的人，可以大刀阔斧改仓库。另一层变化在供需：上一波靠商务关系卖人头，签几年合同慢慢交付；这一波大客户内部推力指数级上升，产品却没到百分百，FDE 成了填缺口的人。但模型公司做 FDE 和 SaaS 公司做 FDE 动机仍不同——前者多烧 token，后者让产品更强。Cresta 还配了二十多人的 FDPM 团队，迷你 CTO 和迷你 CEO 分工。Palantir 值得尊敬，复制 Palantir 不等于复制成功。 什么样的企业和老板，才走得通最后一公里？ 两位嘉宾从供需两侧印证了同一个判断：能推动 AI 的企业只有一个共同点，老板自己得 AI native。陆骁鹏在医疗行业服务过的老板里，有这种思维的最多 5%，策略六个字：先搞定标杆，向下推。钟钱杰从供给侧看到同步变化：去年还要费口舌鼓励大客户做 AI 化，今年大爆发，没人愿意做最后一批被淘汰的人。中间层的阻力来自利益互斥：你把每个人的能力蒸馏了，这个人就没有太多存在的必要了。没有 C-level 支持几乎推不动。这对 AI 落地公司意味着一个窗口：模型越来越强但没强到傻瓜式的时候，抢到的山头下来很难。 95%VS5%：企业AI落地的真实筛选 中国能跑通 FDE 吗？工程师还值得走这条路吗？ [...] Palantir 还是一家很神奇的公司。Palantir 里面有些模型像王老师讲的，有 Delta 跟 Echo。我们 Cresta 对这块是买账的：我这边有一个30人的 FDE team，我的 peer 是一个差不多20到25人的 FDPM team，Forward Deployed Product Manager。相当于我们是一堆迷你的 CTO，另一波人是迷你的 CEO，他们工作能力很强，察言观色、而且要 own 这些 behavior，很多时候 test case 是他们来写的。他们不需要真的碰 code、不需要知道怎么做 context engineering、做 MC

當「創造世界」的成本趨近於零，我們設計的到底是什麼？是更完美的像素，還是更深刻的價值？ 傳統的 UX 方法論建立在數位世界的穩定假設之上，但在 AI 驅動的、充滿不確定性的未來，這些方法正在失效。我們需要回歸原點，尋找指導我們穿越變革的第一性原理。 這讓所有 AI/UX 從業者陷入了靈魂拷問：我們到底是該成為更高效的「虛擬世界建築師」，還是該效法 Palantir，把自己丟進客戶的「法國餐廳廚房」裡，弄得滿身油污？ 我的答案是：這根本不是選擇題。 因為，當 AI 負責生成「世界」，你的價值就不再是創造世界，而是「詮釋和改造現實世界」。傳統 UX 設計師正在被快速淘汰，未來屬於那些用「世界模型」武裝自己，並採納「前線部署」心態的體驗工程師。 答案，或許隱藏在矽谷最神秘的公司 Palantir 和其 CEO Alex Karp 的哲學中。他們奉行的「前線部署工程師」(FDE) 模式，不僅是一種商業策略，更為 AI 時代的體驗設計揭示了三個不可動搖的第一性原理。 ## Palantir 的反常識設計：為何要親自走進「廚房」？ 在深入探討這三大原理之前，我們必須先理解 Palantir 的「前線部署工程師」(Forward Deployed Engineer, FDE) 模式。這不只是一個文化象徵，而是一種深層的組織設計理念。Karp 受其共同創辦人彼得·蒂爾 (Peter Thiel) 的早期影響，深信「在複雜環境中交付價值，需要將產品開發與現實場景無縫連接」。 這意味著 Palantir 從根本上拒絕了主流 SaaS 公司那種「標準化、規模化、遠端客製化」的模式，反其道而行，採取了成本極高的「共存共創」策略： 知識流動是雙向的：工程師不是高高在上的專家，被動地提供程式碼；他們是深入前線的學徒，首要任務是帶回無法被標準化的、最原始的「問題情境」。 [...] AI 素養與隱私體驗 # AI 素養與隱私體驗 # AI/UX 設計的第一性原理：從 Palantir「前線部署」FDE 模式得到的啟示 ### Forging Reality: An AI/UX Playbook for a Messy World. GAINSHIN's avatar 最近 AI 圈有兩件大事，看似風馬牛不相及，卻共同指向了一個深刻的難題。 第一件，是「世界模型」的火種

​ 「Ontology（本體論）」聽起來很學術，但說穿了，它就是一張「企業運作的數位地圖」。 ​ 大型企業的數據通常極其混亂，財務數據在 A 系統、工廠機台數據在 B 系統、客戶資料在 C 系統，彼此根本不通。Palantir 的 Ontology 平台，就是把這些分散、格式不同的數據，翻譯成 AI 和業務人員都能聽懂的「統一語言」。 ​ 有了這張地圖，Palantir 的 FDE（前線工程師）才能像神醫一樣，迅速把 AI 植入企業的核心運作流程中。 ​ 相反地，OpenAI 或 Microsoft 現在做的，是在一個「按流量計費、數據外流、沒有統一數據地圖」的地基上，硬塞一組昂貴的水管工。 ​ 這群工程師再厲害，也只能幫忙貼補丁，無法從根本上解決企業對數據安全、成本失控與系統不相容的集體焦慮。 ​ ▋AI 的「最後一哩」 ​ 把視角拉遠一點看，這其實是一個不同層級的互相競爭。 ​ 在這個新的戰場中，大家在比併誰能把 AI 真正塞進企業的作業流裡、產生可衡量的價值。 ​ 而 Karp 這場演出，本質上就是在告訴市場：這條賽道我跑了二十年，你們現在才進場，該用什麼姿勢跑，我最有資格說。 ​ 這個主題收錄在我最新一期的週末筆記中，共有四個主題，包括： ​ 主題一：Meta 真的是算力太多了嗎？ 主題二：Meta做雲，對三大雲和Neoclouds分別影響如何？ 主題三：數據不夠，算法來湊？PCE迎來改革，將通脹壓低？ 主題四：Palantir CEO Alex Karp 為何大駡大模型公司？ ​ 週末筆記完全免費，你只需要免費訂閱，就能定期收到我最新的看法，鏈結在留言區。 ​ - KP [...] ​ 然而，到了 2026 年，大模型實驗室們集體撞牆，發現光靠賣 API 不夠，於是紛紛開始「抄作業」： ​ - 2026 年 5 月，OpenAI 成立「OpenAI Deployment Company」，收購應用 AI 顧問公司 Tomoro，一口氣拿到 150 個 FDE。 ​ - Anthropic 同步推出「Applied AI Engineers」，還拉了 Blackstone、Goldman Sachs、Hellman & Friedman 一起搞 AI 落地合資公司。 ​ - 2026 年

All reactions: 1.3K 27 comments 799 shares Like Comment Most relevant  Ben Yuen AI總結 # 從間諜科技到標普500：我在 Palantir 的八年反思 —— 精華摘要 ## Palantir 的神秘與轉型 Palantir 長期以來始終帶有神秘色彩。早年它被外界視為「間諜技術」代表，和政府、NSA 的合作更讓外界議論紛紛，2016-2020 年間甚至常見辦公室外有抗議活動。即便如此，公司2020 年後逆勢崛起，成功加入標普 500 指數，市值一路飆升，更成為創投界追逐的焦點新星。這一切在資深員工和校友眼中極具戲劇性。 ## 招聘理念與工程師分類 - \\招聘哲學\\ CEO Alex Karp 以獨特的候選人面試風格著稱──沒有履歷、無初步描述，僅靠幾個隨機問題觀察候選人的思維模式與多元視角，面試過程極短、意在洞察本質。 - \\工程師分類\\ Palantir 工程師主分兩類： - \\前線部署工程師（FDE）\\：直接駐點客戶現場，每週需頻繁出差，深入解決困難產業的實際流程問題。 - \\核心產品開發工程師（PD）\\：較少接觸客戶，專注於將FDE現場創造的解決方案產品化，打造可重複利用的高效率工具。 這一雙軌模式鞏固了 Palantir 由服務型顧問公司轉型為高毛利軟體平台的道路。例如，Foundry 平台誕生初衷就是 FDE 在現場深挖需求、PD 再將其自動化、標準化，2023 年軟體毛利達到 80% 左右，真正從顧問轉型。 ## 文化與組織特色 - \\強烈「救世主」氣氛\\ Palantir 文化一度被形容為類邪教式的「救世主」組織——員工高度相信自己肩負重大責任並積極辯論甚至挑戰董事，開放與容忍不同意見。 [...] ## 半路工程師在矽谷's Post July 18, 2025 · 從間諜科技到標普500：我在 Palantir 的八年反思 前幾天分享 “從 OpenAI 內部看AI革命” 文章中提到的"《對Palantir的反思》的精彩文章"， 於是我也特別好奇的去拜讀， 感覺矽谷大科技公司的介紹文章很多， 但是 Palantir 真的是比較神秘。 這篇前員工的文章深入分享公司的文化、招人、做事方式、以及專注的

# Thread 6.9K views vktechread's profile picture vktechread Palantir 【Palantir 獨特文化：深入泥濘、貼近問題核心，建立起 FDE】 Palantir 內部有兩種工程師：一種在核心產品團隊(PD)工作、另一種則是與客戶合作的「前向部署工程師」(FDE)。 但有趣的是、《科技共和國》整本書都沒提到 FDE、反而花大量篇幅解釋背後哲學：「貼近問題核心」。 任何技術的構建都需要構建者和使用者之間的親密關係、不僅是情感上的、也是物理上的接近。 Translate 107 4 9 Log in or sign up for ThreadsSee what people are talking about and join the conversation. Log in with username instead

Palantir 创造了一个全新的品类 而当你在创造一个新品类的时候 产品发现的价值就变得至关重要了 你无法通过市场调研来了解用户的需求 你唯一能做的 就是像 FDE 那样 投身到用户的真实工作流里 和他们一起去探索、去创造 这就是为什么 FDE 模式在硅谷突然火了的原因 因为今天的 AI 创业者们 就和当年的 Palantir 一样 面对的是一片充满未知和机会的无人区 他们需要做的 不是优化一条已有的路 而是去探索和开辟一条全新的路 不过要注意的是 当产品形态和交付模式都发生了改变时 商业模式也必须随之调整 传统的 SaaS 软件 通常是按照订阅账户 或者按照实际用量来收费的 这种模式简单、可重复、易于规模化 但是在 FDE 模式下 这种定价方式显然已经失效了 因为你卖的不再是一个标准化的软件工具 而是一个帮助客户解决特定问题的结果 那么，该如何为结果定价呢？ 这是一个困扰着无数 AI 创业者的问题 Bob 提到 FDE 模式会天然地将公司推向更大、更灵活的合同 也就是说 你不用去纠结一个账号卖多少钱了 而是应该和客户一起评估 你帮他解决的这个问题 到底值多少钱 这种价值定价和风险共担的模式 在早期对创业公司其实是有利的 初创公司可以承担早期风险 对客户说你不用先付钱 等我们做出了效果 你再根据效果付费 这种自信 往往是敲开大客户大门的最好方式 于是，在 FDE 模式下 CEO 需要关注两个最核心的内部指标 一个是交付给客户的结果价值 比如我们为客户解决的问题是否越来越重要？ 创造的价值是否越来越大？ 另一个就是产品杠杆 我们的核心产品是否让 FDE 交付这些结果 变得越来越容易呢？ FDE 是否需要更少的时间和代码 就能完成部署了呢？ 一个成功的 FDE 公司 必须同时在这两个维度上取得进展才行 因为前者决定了公司的收入天花板 而后者决定了公司的利润率和扩张速度 在 [...] 这就导致为 A 客户开发的功能 B 客户可能完全用不上 反之亦然 如果为每个客户都开发一个独立的产品 那公司就变成了一个项目外包公司 如果试图把所有功能都集成到一个产品里 那这个产品又会变得臃肿不堪 最终谁都用不好 正是在这个两难的困境中 Palantir 的早期核心员工、现任 CTO 的 希亚姆·桑卡尔Shyam Sankar 真正发明出了 FDE 策略 希亚姆意识到 既然无法避免为每