ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">后台炸了。ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">年终最后一篇文章《Palantir 的 AI + Data 方案到底能不能解决你的问题？》发出去之后，评论区比我想象的要热闹得多。ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">有共鸣的，自然也有质疑的。ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">其中有几条评论特别专业，甚至带着点恨铁不成钢的火药味，直指我不懂 Palantir，说我这是“盲人摸象”，说我搞的那个 Data Agent 充其量就是个低配版的“轻量级本体论”。ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我看这几条评论的时候，刚好在喝茶，茶水很烫，但我心里却突然凉快了一下。ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">为什么？因为他们说得ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">在技术原理上是对的，但在ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">商业现实中，可能是致命的。ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">今天，作为开年第一篇，咱不吵架，也不设计什么配图了，我想把茶杯放下，跟大家好好谈谈我的观点：为什么我承认 Palantir 是数据界的“神”，但我依然劝绝大多数中国企业，别去修这座“庙”。
01
“重”与“轻”的生死抉择
有个读者说得很精准：“你做的 Data Agent 和 Palantir，无非就是一个轻，一个重，殊途同归。”
这话我听着特别受用。
因为“殊途同归”是愿景，“一轻一重”才是生死的界限。
Palantir 的核心护城河是“本体论”（Ontology）。它不只是把数据连起来，它是要在数字世界里重新造一个“地球”。它要把你的工厂、你的卡车、你的订单、甚至你的竞争对手，都变成一个个活生生的“对象”（Object），然后定义它们之间错综复杂的每一条关系。
这套东西牛不牛？
太牛了。
这是上帝视角，是钢铁侠的贾维斯，是指挥诺曼底登陆的操作系统。
但代价是什么？
代价是极“重”。
Palantir 的“重”，不仅仅体现在它那昂贵的软件授权费上，更体现在它那著名的FDE（前线部署工程师）模式上。这群人是藤校毕业的顶级精英，他们像特种部队一样进驻你的企业，花上几个月甚至几年，手把手地帮你梳理业务，把你那乱七八糟的数据塞进本体论的框架里。
对于美国国防部、对于 BP 石油、对于空客飞机，这没问题。他们有的是钱，他们的问题是“不解决就会死”，或者是“解决了能多赚几十亿”。
但对于咱们大多数中国企业呢？
咱们面临的现实是：预算有限，耐心更有限。老板给你拨款做 AI 项目，恨不得下个月就要看到 ROI（投资回报率）。
如果你跟老板说：“老板，这套系统非常牛逼，但我们需要先花两年时间，把公司的所有业务逻辑都抽象成‘本体’，期间需要持续投入几百/千万。”
信不信老板能直接把你从办公室扔出去？
02
我们要的是“神”，还是“算盘”？
很多技术人员容易陷入一种“技术审美”的陷阱。
看着 Palantir 的架构图，我们会惊叹它的严谨、它的宏大、它的无懈可击。
我们觉得这才是正道，这才是终局。
于是，我们在做规划的时候，总想憋个大招，要做大而全的“企业大脑”，要做无所不包的“知识图谱”。
但企业经营的本质，不是为了欣赏技术架构的美，而是为了赚钱，或者省钱。
我提倡的 NL2LF2SQL（自然语言转逻辑形式转 SQL）的 Data Agent 路线，确实是“轻量级”的。
它没有 Palantir 那么严丝合缝。它不试图去模拟整个物理世界。它甚至“偷懒”了——它利用大模型（LLM）的泛化能力，去承担了一部分“理解”的工作，而不是像 Palantir 那样把所有规则都写死在代码里。
但这正是它的价值所在。
- •Palantir 是造航空母舰。你得有深水港，有核反应堆，有几千人的编制。
- •Data Agent 是造导弹快艇。我不需要你把整个海域都测绘一遍，我只需要你告诉我敌人在哪（数据在哪），我一发导弹过去（SQL/逻辑执行），把问题解决了就行。
对于 99% 的企业来说，你们不需要指挥一场战争，你们只需要算清楚每一笔账，归因清楚每一次利润波动。
为了这个目标，去搞一套复杂的“本体论”操作系统，ROI 是负的。
这就像是为了喝杯牛奶，你非要在家里建个现代化牧场，还得雇个博士来喂牛。
03
别让“长期主义”成了“烂尾”的借口
评论区有人说：“搞 AI 的拿着放大镜研究 AIP……从任何一个方面模仿 Palantir 都是画虎不成反类犬。”
这话特别扎心，但也特别清醒。
很多企业在做数字化转型规划时，特别容易犯“好高骛远”的毛病。PPT 画得震天响，张口就是“五年规划”，闭口就是“行业生态”。
结果呢？
第一年，搞数据集成，大家还在扯皮； 第二年，搞本体建模，业务部门说太复杂用不起来； 第三年，老板换人了，或者公司现金流紧了，项目直接腰斩。
这种“无脑上、无脑跟风”的代价，最后都是由企业自己买单的。
中小企业，甚至大部分头部企业，根本扛不住 5 年的“成效真空期”。我们需要的是“小步快跑，沿途下蛋”。
Data Agent 的路线，可能看起来没那么“宏大”。
它可能一开始只是帮你解决了一个“自动查库存”的问题，下个月帮你解决了“自动出经营日报”的问题。
它不够完美，它的本体论构建可能不够严谨。
但它是活着的系统。
它每一个迭代都在产生价值，都在给业务部门省时间，都在给老板提供决策依据。
这种过程价值，才是保证技术项目能存活下去的根本。
04
适合自己的，才是最好的
我没有否认 Palantir 的价值。
如果你是国家电网，你是中石油，你是那种牵一发而动全身的超大型实体，Palantir 也许真的是你的解药。
但如果你是一家年营收几亿的消费品公司，是一家正在快速扩张的连锁企业，或者是一家精打细算的制造业工厂，请务必保持清醒。
不要因为别人的跑车很酷，就卖了自己的皮卡去买跑车。
你的目的是拉货，皮卡虽然土，但它能跑烂路，能拉重物，最重要的是——它坏了你修得起，油费你付得起。
我们在做技术选型的时候，千万别只盯着“技术先进性”，而忘了“组织适配性”。
Palantir 代表的是一种“强管控、强精英”的治理模式。
而 Data Agent 代表的是一种“敏捷、协作、人机共生”的新范式。
前者是神的武器，后者是凡人的工具。
作为凡人，咱们还是先把手里的工具用好，把地里的庄稼种好，把口袋里的钱赚到，这比什么都强。
写在最后
我又看了一遍那些质疑我的评论。
其实我挺感谢这些声音的。
它们提醒我，技术的世界很大，山顶的风景很美。
但我也想提醒大家，在仰望星空的时候，别忘了脚下的路是不是泥泞的，别忘了你背上的干粮还够吃几天。
毕竟，活下去，才能看到终局。
