Palantir 现在很火。公司最近加入了标普 500 指数，股价一路飙升，市值正逼近 1000 亿美元。风投们追逐着 Palantir 的前创始人，争相投资。
对于公司的老员工和前员工来说，这一切感觉非常奇怪。尤其是在 2016-2020 年那段时期，告诉别人你在 Palantir 工作并不受欢迎。这家公司被视为间谍技术、NSA 监控，甚至更糟的东西。办公室外经常有抗议活动。即使在那些道德上对此没有异议的人眼中，这家公司也被贬低为一家伪装成软件公司的咨询公司，或者充其量只是一种高级的人才套利。
我去年离开了公司，但从未公开写过我在那里学到的东西。而且外界对这家公司也有很多不了解的地方。所以，作为一名在那里工作了八年的人，我想借此解释其中的一些情况。
（注：我是以个人身份撰写这篇文章的，与公司已不再有任何正式关系。我做多了 $PLTR。）
1. Why I joined
我于 2015 年夏天加入，最初在刚开设的伦敦办公室工作，后来搬到硅谷，最后去了华盛顿特区——担任前沿部署工程师。背景介绍一下，当时公司大约有 1500 人，在帕洛阿尔托（总部）、纽约、伦敦和其他几个地方设有办公室。（现在大约有 4000 人，总部位于丹佛。）
我为什么加入？
首先，我想在“困难”的行业里解决真实、有意义的问题。出于个人原因，我感兴趣的领域是医疗健康和生物科技，而公司当时在这些领域才刚刚起步。公司当时谈到要在医疗健康、航空航天、制造业、网络安全等行业开展工作，我觉得这些行业非常重要，但当时大多数人并没有在做这些。那时热门的是社交网络（Facebook、LinkedIn、Quora 等）和其他各类消费级应用（Dropbox、Uber、Airbnb），但很少有公司在解决经济中那些真正棘手的部分。如果你想从事这些经济中“更难”的领域，同时又想要硅谷式的工作文化，那么在相当长的一段时间里，Palantir 基本上是唯一的选择。
我的目标是创办一家公司，但我希望（1）先在其中某个行业深耕一段时间，学到真正的东西；（2）为一家美国公司工作，以此获得绿卡。Palantir 两者都能提供，所以这是个容易的选择。
第二，人才密度。我和一些开创医疗健康业务线的早期员工（Nick Perry、Lekan Wang 和 Andrew Girvin）聊过，印象极为深刻。随后我又面试了多位早期负责业务运营和战略的人员，印象更加深刻。这些人极其强悍、好胜，一心想赢，是真正的信徒；他们是一群奇特而迷人的人——业余时间读哲学，尝试各种怪异的饮食方式，还把骑行 100 英里当作乐趣。后来我了解到，这种特质是从 PayPal 黑手党那里继承下来的。PayPal 早期员工 Yishan Wong 曾撰文谈到这种强度的重要性：
"总的来说，随着我考察越来越多的初创公司，我发现 PayPal 的人才水平在硅谷初创公司中并不罕见，但真正的差异化因素可能是高层的强度：Peter Thiel 和 Max Levchin 都是极其强势的人——极度好胜、勤奋工作、绝不接受失败。我认为正是这种领导力，才能推动一支'标准'水平的优秀团队做出伟大的事情，并进而孕育出源源不断的后续成就。"
Palantir 是一个异常高强度、也异常古怪的地方。我记得第一次和 Stephen Cohen 交谈时，他把办公室的空调设在 60 华氏度，房间里摆着几台造型怪异的、用于降低二氧化碳含量的设备，杯子里还装着一大堆冰块。整个谈话过程中，他一直在嚼冰块。（据说这对认知能力有好处。）
我还面试了 CEO Alex Karp，并与其他领导团队成员进行了交流。我大概不需要说服你相信 Karp 有多古怪——只要看一场他的访谈就知道了。我不能透露 Karp 和我聊了什么，但他在 2012 年的一次访谈中很好地展现了他的风格：
我喜欢在没有任何关于候选人的资料的情况下与他们见面：没有简历，没有预先沟通或职位描述，只有候选人和我共处一室。我会问一个相当随机的问题，一个与他们将在 Palantir 做的工作毫无关联的问题。然后我观察他们如何拆解这个问题，是否意识到看待同一事物可以有多少种不同的方式。我喜欢把面试控制在很短的时间内，大约 10 分钟。否则，人们就会进入他们准备好的套路回答，你就无法了解他们真实的样子。
我的面试往往和工作或软件毫无关系——其中一场面试，我们花了整整一个小时讨论维特根斯坦。值得一提的是，Peter Thiel 和 Alex Karp 都是哲学专业出身。Thiel 的课程笔记不久前刚发布（https://blakemasters.tumblr.com/peter-thiels-cs183-startup），其中讨论了莎士比亚、托尔斯泰、Girard（当时还鲜为人知，如今已成老生常谈）等等。
智力上的宏大抱负与强烈的竞争心相结合，对我来说是完美的契合。事实上，即使在今天这种特质也很难找到——许多人模仿了“硬核”的工作文化和“这就是海军陆战队”的氛围，但很少有人拥有那种智识氛围，那种置身于丰富思想之中的感觉。这一点很难装出来——你的创始人和早期员工必须是真正有趣的思想者。如今做到这种结合的公司，我首先想到的是 OpenAI 和 Anthropic。难怪它们是人才磁石。1
2. Forward deployed
我加入时，Palantir 的工程师分为两类：
- 与客户打交道的工程师，有时被称为 FDE，即前沿部署工程师。
- 在核心产品团队工作的工程师（产品开发——PD），很少去拜访客户。
FDE 通常需要“驻场”到客户的办公室，每周在那里工作 3-4 天，这意味着大量的出差。这在当时乃至现在，对一家硅谷公司来说都是极不寻常的。
这种模式有很多值得深入探讨的地方，但其核心理念是：深入了解困难行业（制造业、医疗、情报、航空航天等）的业务流程，然后运用这些知识设计出真正解决问题的软件。PD 工程师随后将 FDE 构建的东西“产品化”，并且——更广泛地说——构建能为 FDE 提供杠杆的软件，让他们把工作做得更好更快。2
Foundry 产品最初的成形过程正是如此：FDE 前往客户现场，不得不手动完成大量繁琐的工作，而 PD 工程师则构建了自动化这些繁琐工作的工具。需要从 SAP 或 AWS 导入数据？这是 Magritte（一个数据接入工具）。需要可视化数据？这是 Contour（一个点击式可视化工具）。需要快速搭建一个 Web 应用？这是 Workshop（一个类似 Retool 的 Web 应用制作界面）。最终，你拥有了一整套围绕“集成数据并以某种方式使其有用”这一松散主题的出色工具。
在当时，让客户直接使用这些工具被视为一个激进的举措——这些工具还不具备那样的成熟度——但如今这驱动了公司 50% 以上的收入，它的名字叫 Foundry。从这个角度看，Palantir 完成了一次罕见的服务公司 → 产品公司的转型：在 2016 年，把它描述为一家硅谷服务公司并非完全没有道理，但在 2024 年，这种描述已经大错特错，因为公司利用早年积累的经验成功打造了一个企业数据平台，这体现在毛利率上——2023 年毛利率达到 80%。这是软件级别的毛利率。相比之下，Accenture 是 32%。
Tyler Cowen 有一句精彩的话：“稀缺的是上下文”，你可以说这是这一模式的基础洞见。亲自到客户现场——创业导师 Steve Blank 称之为“走出办公楼”——意味着你能捕捉到他们工作方式中的隐性知识，而不仅仅是企业软件通常依赖的那种被压平的“需求清单”模式。这家公司对此的坚持达到了令人捧腹的程度：接到一个电话后，就得订一张第二天一早飞往某个极其偏僻地方的航班，这是家常便饭；“先上飞机，再问问题”是这里的文化倾向。这导致很长一段时间差旅开支失控——我们很多人最后都拿到了美联航 1K 或类似的会员等级——但它也意味着一场长达十年的高强度学习循环，最终得到了回报。
我第一次真正的客户合作是与空中客车（Airbus），这家总部位于法国的飞机制造商。我搬到图卢兹待了一年，每周四天与制造人员一起在工厂里工作，帮助他们构建我们软件的本地版本。
我在图卢兹的第一个月，因为空管人员每个周末都罢工，我根本没法飞出这座城市。欢迎来到法国。（我是在开玩笑——法国很棒。而且空客的飞机非常了不起。这是一家真正以工程为核心的公司。CEO 一直都是受过训练的航空工程师，而不是什么 MBA。不像……算了。）
CEO 告诉我们，他最大的问题是 A350 制造的规模化。于是我们最终构建了直接解决这一问题的软件。我有时把它描述为“Asana，但用于造飞机”。你把各种分散的数据来源——工单、缺失的零件、质量问题（“不符合项”）——整合到一个美观的界面中，可以勾选完成的工作，查看其他团队在做什么、零件在哪里、进度安排如何，等等。让他们能够搜索（包括模糊/语义搜索）以往的质量问题，并查看这些问题是如何解决的。这些都是很基础的软件功能，但你也见过企业软件能有多糟糕——仅仅把这些“最佳实践”的界面部署到真实世界中，就有着惊人的威力。这最终帮助推动了 A350 制造的提速，成功地将制造速度提升了 4 倍，同时保持了空客的高质量标准。
这使得这款软件很难被简洁地描述——它不仅仅是一个数据库或电子表格，而是针对那个特定问题的端到端解决方案，通用性什么的见鬼去吧。你的工作是解决问题，不必担心过拟合；而产品部门（PD）的工作则是把你构建的任何东西加以泛化，目标是把它卖到其他地方。
图卢兹的 A350 总装线。我大部分时间都待在这里。它令人叹为观止。截图来自这里。
FDE 往往倾向于编写能快速解决问题的代码，这通常意味着——委婉地说——技术债务和临时性的权宜方案。PD 工程师编写的软件则能干净地扩展、适用于多种用例、且不会崩溃。这家公司的一个关键“秘诀”在于：创造深度、持久的企业价值需要两者兼备。BD 工程师通常有很高的痛苦耐受度，具备深入嵌入一家陌生公司并赢得客户信任所需的社交和政治技巧，以及极高的速度——你需要快速构建出能交付核心价值的东西，让客户意识到你们是货真价实的。客户对大多数软件承包商的期望低得可笑，这一点也帮了忙——这些承包商通常是 SAP 或类似软件的实施者，按长达数年的“瀑布式”时间表工作。所以当一支由二十几岁年轻人组成的杂牌军出现在客户现场，并在一两周内构建出人们真正能用的软件时，人们立刻注意到了。
这种双管齐下的模式构成了一台强大的引擎。客户团队通常规模很小（4-5 人），运作快速且自主；这样的团队有很多，都在快速学习，而核心产品团队的职责就是吸收这些经验并构建主平台。
当我们被允许在组织内部工作时，效果往往非常好。障碍主要来自政治层面。每当你看到政府又把一份 1.1 亿美元的合同交给 Deloitte 去建一个无法使用的网站，或者出现 healthcare.gov 式的溃败，或者 SFUSD 花费 4000 万美元实施一套——又一次——无法使用的薪资系统时，你看到的就是政治压倒了实质。SpaceX 与 NASA 的对比是另一个例子。
这个世界需要更多像 SpaceX 和 Palantir 这样以执行力取胜——达成结果——而不是靠玩弄政治游戏或构建无法达成目标的狭窄单点解决方案的公司。
3. Secrets
FDE 做的另一件关键工作是数据集成，这个词会让大多数人昏昏欲睡。这曾是（现在仍是）这家公司业务的核心，而其重要性多年来被大多数观察者低估了。事实上，直到现在随着 AI 的到来，人们才开始意识到拥有干净、经过整理、易于访问的企业数据有多么重要。（参见：AI 模型中的“它”就是数据集）。
简单来说，“数据集成”意味着（a）获得企业数据的访问权限，这通常需要与组织中的“数据所有者”谈判（b）清洗数据，有时还要进行转换，使其可用（c）把它放到所有人都能访问的地方。Palantir 主软件平台（Foundry）中许多基础性的底层软件，不过是让这项任务变得更容易、更快速的工具而已。
为什么数据集成如此困难？数据通常以不同的格式存在，计算机难以直接分析——PDF、笔记本、Excel 文件（天哪，那么多 Excel 文件）等等。但真正造成阻碍的往往是组织内部的政治：某个团队或小组控制着一个关键数据源，他们存在的理由就是充当该数据源的守门人，而在公司里，他们通常正是以这个数据源守门人的身份（并且常常还负责提供对该数据的分析）来证明自己存在的价值。³ 这种政治可能是一道难以逾越的障碍，有时还会导致荒诞的结果——一家公司购买了为期 8-12 周的试点，而我们却把整整 8-12 周都花在争取数据访问权限上，最后一周才手忙脚乱地做出可以演示的东西。
Palantir 早期想明白的另一个“秘密”是，围绕数据访问的争夺，部分源于对数据安全的真实担忧，而通过在平台的数据集成层——在所有层级——内置安全控制，可以缓解这种担忧。这意味着基于角色的访问控制、行级策略、安全标记、审计追踪，以及大量其他数据安全功能，而其他公司至今仍在追赶。正因为这些功能，部署 Palantir 往往让公司的数据变得更安全，而不是更不安全。⁴
4. Notes on culture
这家公司的整体“氛围”更像一个救世主式的教派，而不是一家普通的软件公司。但重要的是，批评在这里似乎被高度容忍甚至受到欢迎——有人给我看过一封邮件链，一位初级软件工程师正与公司的一位总监进行公开而激烈的争论，而全公司（大约一千人）都被抄送在内。作为一个信奉理性主义思维的哲学专业毕业生，这一点对我而言至关重要——我可不想加入一个不容批评的教派。但一个由持怀疑态度的人组成的“教派”，他们深切关注这个世界正走向何方、软件在其中扮演着怎样的存在性角色，并乐于为此争论——这样的地方让我很感兴趣。⁵
我不确定他们现在是否还这么做，但在当时，你入职时他们会送你几本书：Impro、《The Looming Tower》（一本关于 9/11 的书）、《Interviewing Users》和《Getting Things Done》。我还收到了一份早期 PDF 版本的、后来成为 Ray Dalio《Principles》的书。这些书奠定了基调。《The Looming Tower》的用意显而易见——这家公司的创立部分就是对 9/11 以及 Peter 所认为的随之而来的对公民自由不可避免的侵犯的回应，这段背景很有价值。但为什么要送 Impro 呢？
成为一名成功的 FDE 需要对社交情境有不同寻常的敏感度——你真正要做的是与企业（或政府）对口方的高层建立伙伴关系并赢得他们的信任，而这往往需要玩一些政治游戏。即兴表演（Impro）在极客中很受欢迎，部分原因在于它从机制上拆解了社交行为。公司的用语中充满了即兴表演的术语——“角色分配（casting）”就是一个例子。Johnstone 讨论了同一个演员如何仅通过改变部分肢体行为来表现“高地位”或“低地位”——例如，说话时保持头部不动是高地位的表现，而频繁左右晃动头部则是低地位的表现。站得笔直并露出双手是高地位，弯腰驼背且双手插兜则是低地位，诸如此类。如果你不懂这些，你就很难在客户环境中取得成功。这意味着你不太可能完成客户数据的集成，也无法让人们使用你的软件。而这意味着失败。
这是前 FDE 往往能成为出色创始人的原因之一。（在每一期 YC 批次中，前 Palantir 员工出身的创始人通常比前 Google 员工出身的创始人更多，尽管 Google 的员工数量约是 Palantir 的 50 倍。）优秀的创始人有一种读懂现场气氛、群体动态和权力关系的直觉。这一点通常很少有人谈论，但它至关重要：创办一家成功的公司，本质上就是参与一场又一场的谈判，并在总体上赢得胜利。招聘、销售、融资，本质上都是谈判。如果没有这些对人类行为的直觉，很难成为谈判高手。这是 Palantir 教给 FDE 的东西，而在硅谷其他公司很难学到。
另一个原因是，FDE 必须善于理解事物。你的工作效率与你多快能学会用客户的语言交流、并深入钻研他们的业务运作方式直接相关。如果你在医院工作，你会很快学会谈论产能管理和患者流转，而不是只说“帮你改善医疗保健”。药物研发、健康保险、信息学、癌症免疫治疗等领域也是如此；它们都有各自的专业术语，而表现出色的人往往能快速掌握这些术语。
我从 Tyler Cowen 的《Talent》一书中得到的最喜欢的洞见之一是：最有才华的人往往会发展出自己的一套词汇和梗（memes），而这些词汇和梗是通往由这个人构建的整个思想世界的入口。Tyler 本人当然是这方面的绝佳例子。任何 MR 的读者都能立刻说出 10 多个“Tyler 式用语”——比如“model this（对此建模）”、“context is that which is scarce（稀缺的即语境）”、“solve for the equilibrium（求解均衡）”、“the great stagnation（大停滞）”等等。你还能找到其他擅长此道的人。Thiel 是一个，Elon 是另一个（“多行星物种”、“守护意识之光”等都是梗）。Trump、Yudkowsky、gwern、SSC、Paul Graham，他们都经常创造新梗。事实证明，这是衡量影响力的一个很好的代理指标。
这个洞见同样适用于公司，而 Palantir 拥有自己庞大的一套术语，其中一些晦涩到“Palantir 到底是做什么的？”都成了网络上的一个梗。“Ontology（本体论）”是个老词，此外还有“impl”、“artist's colony（艺术家聚落）”、“compounding（复利）”、“the 36 chambers（三十六房）”、“dots（点）”、“metabolizing pain（代谢痛苦）”、“gamma radiation（伽马辐射）”等等。重点不在于解释所有这些术语——每一个都压缩了一整套丰富的洞见——而在于：当你在寻找值得加入的公司时，寻找一家拥有丰富内部语言或词汇、能帮助你以更有趣的方式思考问题的公司，是一个不错的选择。
提到 Palantir，大多数人想到的是 Peter Thiel。但其中许多术语其实来自早期员工，尤其是现任公司总裁的 Shyam Sankar。尽管如此，Peter 对公司文化仍有深远影响，即使在我任职期间，他完全没有参与公司的日常运营。这份由 Joe Lonsdale 撰写的文件原本是内部文件，后来在某时被公开，从中可以领略到这类文化原则的风貌。
其中一件事（我认为）源自 Peter，那就是不给员工头衔的想法。我在那里的时候，每个人的头衔基本上都是“前沿部署工程师”，除此之外只有五六个总监和 CEO。偶尔有人会给自己编一个不同的头衔（我认识的一个家伙自称“特别事务主管”，我觉得非常好笑），但这些头衔从未真正流行起来。这很容易追溯到 Peter 的基拉尔式信念：如果你设立头衔，人们就会开始觊觎它们，最终在公司内部催生损害内部团结的竞争性政治。不如干脆给所有人同样的头衔，让他们专注于目标本身。
关于“扁平层级”立场，已有不少优秀的批评——《无结构的暴政》就是其中很出色的一篇——而且这种理念在现代创业公司中似乎基本已经过时了，如今的公司很快就会出现 CEO、COO、VP、创始工程师等等头衔。但我的经验是，它在 Palantir 运作得很好。有些人确实比其他人更有影响力，但这种影响力通常建立在某项令人印象深刻的成就之上，而且最关键的是，没有人能命令别人做什么。所以，即使某个人很有影响力，或者觉得你的想法很蠢，都无关紧要——只要你认为那是对的，你完全可以无视他们，去做你想做的东西。不仅如此，公司文化还推崇这样的人：流传着一些故事，说某位工程师无视一位总监，坚持构建了某个最终成为关键基础设施的东西，而这被树立为值得效仿的榜样。
这样做的代价是，公司常常让人感觉没有明确的战略或方向，更像是一个培养皿：一群聪明人各自建立小领地，朝着随机的方向前进。但它极具创造力。那家公司产出了多少新颖的 UI 概念和想法，这一点被严重低估了。其中只有一部分如今有了 Palantir 之外的对应产品，例如 Hex、Retool、Airflow 都包含一些最早在 Palantir 开发的组件。这家公司现在对 AI 也在做同样的事情——它面向大型企业部署 LLM 的工具非常强大。
“无头衔”的做法还意味着，在公司内部，人们的“流行度”起落非常快。因为每个人的头衔都一样，你只能通过其他方式来衡量影响力，比如“谁现在和这位总监关系特别铁”或“谁在主导这个看起来很重要的产品计划”，而不是“这个人是某某的 VP”。结果就是一场规模化上演的英雄与混蛋过山车——某个人会风光一阵子，然后神秘消失，几个月内看不到他在做任何可见的事情，而你永远无法完全确定到底发生了什么。
5. Bat-signals
还有一件事我也可以追溯到 Peter 身上，那就是人才蝙蝠信号的理念。如今我自己创业了（目前还在隐身模式），对此有了更深的体会：招到优秀的人很难，你需要一个差异化的的人才来源。如果你每年只是在和 Facebook/Google 争夺同一批斯坦福 CS 毕业生，你必输无疑。这意味着你需要一批（a）特别想加入你而不是其他公司的人才，以及（b）一种能大规模触达他们的方式。Palantir 拥有好几个差异化的招聘优势来源。
首先，是在国防/情报工作还不流行时就支持这类工作的人。这种立场筛选出的往往是比通常比例更高的、来自中西部或红州的聪明工程师，还有不少聪明的退伍军人、前 CIA/NSA 人员——他们既想为美国效力，又看到了在硅谷公司工作的吸引力。我入职 Palantir 的第一天，在团队内部入职培训上遇到另一个人，他看起来比我年长一些。我问他来 Palantir 之前是做什么的，他面无表情地直视着我说：“我在那个机构干了 15 年。”随后我被介绍给我的第一位主管，他曾是俄亥俄州的 SWAT 警察（！），还是陆军退伍军人。
这类人很多，其中许多极具才华，而他们大多不会去 Google。Palantir 是这类人唯一真正的“灯塔”，在当时支持军队、宣扬爱国情怀还极其不合潮流的时候，公司却大声地表明了这些立场。这树立起一个极其有效、独一无二的“蝙蝠信号”。（现在有了 Anduril，以及大量国防和制造业初创公司。）6
其次，想加入这家公司，你得有点怪，至少在最初的炒作浪潮退去之后是这样（尤其是在特朗普执政时期，公司当时被视为异类）。部分原因是那种激进的“使命至上”式品牌定位——这在当时还很罕见——但公司也毫不讳言：员工工作时间长、薪酬低于市场水平、需要频繁出差。与此同时，我们还因为与政府合作而被硅谷的招聘会拒之门外。这一切筛选出的是某一类人：能够独立思考、不会因一条负面新闻就过度反应的人。
6. Morality
道德问题是一个引人入胜的话题。公司毫不掩饰地亲西方，这一立场我大体认同——一个更加倒向中共或俄罗斯的世界在我看来是糟糕的，而这就是摆在眼前的选择。7 身处自由国家时批评它很容易，但经历过另一种制度（就像我这样——我在一个压制性国家度过了几年的童年时光）之后，就难多了。所以我对公司帮助军队毫无异议，即使我并不认同军队所做的某些事情。
但军队难道不会有时做坏事吗？当然会——我反对伊拉克战争。这就触及了问题的核心：在这家公司工作既不是 100% 道德上的善——因为我们有时会帮助一些目标与我相左的机构——也不是 100% 的恶：政府做了很多好事，通过提供不那么糟糕的软件帮助他们更高效地做成这些事，是一件高尚的事。厘清道德问题的一个方法，是把公司的工作分成三类——这些分类并不完美，但请容我道来：
- 道德上中立。普通的企业工作，例如 FedEx、CVS、金融公司、科技公司等等。有些人可能会对此有意见，但总体而言，人们对这类工作感觉良好。
- 毫无疑问是好的。例如，与 CDC 合作应对疫情；与 NCMEC 合作打击儿童色情制品；等等。大多数人都会认同这些是值得做的工作。
- 灰色地带。我指的是“涉及道德上棘手、艰难的决策”：例如医疗保险、移民执法、石油公司、军队、间谍机构、警察/犯罪等等。
每位工程师都面临一个选择：你可以做 Google 搜索或 Facebook 信息流这类工作，这些看起来算是略有好处的事情，基本上属于第一类。你也可以去做第二类的工作，比如 GiveDirectly 或 OpenPhilanthropy 之类的。
对 Palantir 的关键批评似乎大致是：“你不应该做第三类的事情，因为有时这涉及做出道德上糟糕的决策。”一个例子是 2016-2020 年间的移民执法，其许多方面让很多人感到不安。
但在我看来，完全回避第三类、干脆置身事外，同样是一种责任的放弃。第三类的机构必须存在。美国是由持枪的人来保卫的。警察必须执法，而且——根据我的经验——即使是对警务的某些方面在道德上感到不适的人，在自己家被盗时也会很快报警。石油公司必须提供能源。医疗保险公司必须不断地做出艰难的决策。是的，这些事情都有不光彩的一面。但我们要因此与所有这些机构彻底切割，任由它们自行其是吗？
我不认为对于是否应该与第三类客户合作存在一个明确的答案；这需要具体问题具体分析。Palantir 对此的回答大致是：“我们会与大多数第三类组织合作，除非它们明显是坏的，并且我们相信民主进程会让它们随着时间朝好的方向发展。”因此：
- 在 ICE 的问题上，他们在特朗普时代退出了与 ERO（执法与驱逐行动局）的合作，同时继续与 HSI（国土安全调查局）合作。
- They did work with most other category 3 organizations, on the argument that they’re mostly doing good in the world, even though it’s easy to point to bad things they did as well.
- 我无法谈论具体细节，但 Palantir 的软件在阻止多起恐怖袭击中发挥了部分作用。我相信仅凭这一事实就足以证明这一立场的正当性。
这种立场让许多人感到不安，正是因为你无法保证自己时时刻刻都在做百分之百的好事。在某种程度上，你受制于历史，你赌的是：(a) 好事多于坏事，(b) 身处其中比置身事外更好。这对我来说已经足够了。其他人则更愿意去别处。
当然，这种立场的危险在于，它可能变成一个万能的论据，让你去做权力结构想要的任何事情。你只是在放大现有的流程。这正是“具体问题具体分析”的意义所在：没有通用答案，你必须具体对待。就我而言，我在那里的大部分时间都在做医疗和生物领域的工作，我对自己的贡献感到心安。我相信那些阻止了恐怖袭击的人，对他们自己的贡献也同样心安。或者在疫情期间分发药品的那些人也是如此。
尽管风向已变，从事这些“棘手”领域的工作如今已成潮流，但对技术从业者来说，这些问题依然重要。AI 就是一个很好的例子——许多人对部署 AI 的某些后果感到不安。也许 AI 会被用于黑客攻击；也许深度伪造会以各种方式让世界变得更糟；也许它会导致失业。但 AI 也有巨大的好处（Dario Amodei 在最近的一篇文章中对其中一些阐述得很好）。
和 Palantir 一样，从事 AI 工作很可能并非百分之百的道德之善，也不是百分之百的邪恶。不参与其中——或者呼吁暂停/停止，这只是一种幻想——不太可能是最佳立场。即使你不在 OpenAI 或 Anthropic 工作，如果你是一个有可能参与 AI 相关事务的人，你大概也想以某种方式参与其中。有一些容易的路径：构建评测、从事对齐研究、致力于社会韧性。但我在这里的主张是，灰色地带同样值得参与：从事政府 AI 政策工作。将 AI 部署到医疗等领域。当然，这会很艰难。纵身投入吧。8
当我想到当今 AI 领域最有影响力的人时，他们几乎都是身处局内的人——无论是在 AI 实验室、政府，还是在有影响力的智库。我宁愿成为其中一员，也不愿做一个高谈阔论者。当然，这会涉及艰难的抉择。但当事情发生时身处其中总归更好，即使你之后不得不离开并发出警报。
7. What next?
我是否仍然看好这家公司？是的。
这一轮 AI 周期的巨大生产力提升，将出现在 AI 开始为这个时代的大公司和大型企业——制造业、国防、物流、医疗等行业——提供杠杆的时候。Palantir 已经与这些公司合作了十年。AI Agent 最终将驱动许多核心业务流程，而这些 Agent 将依赖对关键业务数据的读写权限。花十年时间整合企业数据，正是将 AI 部署到企业的关键基础。这个机会是巨大的。
至于我，我正在执行期待已久的宏大计划，接下来要创办一家公司。是的，其中会有政府业务的部分。团队非常出色，没错，我们正在招聘。我们有时甚至会聊到维特根斯坦。
感谢 Rohit Krishnan、Tyler Cowen、Samir Unni、Sebastian Caliri、Mark Bissell 和 Vipul Shekhawat 对本文的反馈。
OpenAI 和 Palantir 都需要富有且信念坚定的人多年持续注资，即便没有任何明显或显而易见的突破（分别是 Elon/YC Research 和 Peter Thiel）。Palantir 挣扎了多年，在政府领域几乎没有获得任何真正的进展，做的完全与“精益创业”背道而驰；OpenAI 在语言模型出现之前，花了数年时间被 DeepMind 压制（至少在声势上）。正如 Sam Altman 所指出的：
“OpenAI 违背了 YC 的所有建议，”Altman 对 Stripe 联合创始人、同为亿万富翁的 John Collison 说。
这种相关性确实有几分道理：把公司的目标定在赚钱之外的事情上（公民自由；AI 之神），你从一开始就能吸引真正的信徒，而他们又会创造出极具生产力的智识文化，这种文化在你最终取得成功之后依然会延续下去。
不过这很难复制——你需要一位有远见的亿万富翁，以及一个被忽视的经济领域。AI/ML 在 2015 年并不热门；政府科技在 2003 年也不热门。
Ted Mabrey 关于 FDE 模式的这篇文章写得很好：
Sarah Constantin——同样是 Palantir 前员工——在她那篇出色的文章中对这一点进行了更详细的阐述：
顺便提一句：媒体常常把这家公司描绘成一家“数据公司”，或者更糟，一家“数据挖掘”公司之类的。据我所知，这只是媒体的一个简单误解。Palantir 为企业做数据集成，但数据归企业所有——而不是 Palantir。“挖掘”数据通常意味着利用别人的数据为自己牟利，或者将其出售。Palantir 不这么做——客户数据始终留在客户那里。
正如 Byrne Hobart 在他关于这家公司的深刻洞察文章中所指出的，“邪教”只是“能够支付低于市场水平的薪水并获得高于平均水平的员工留存率”的委婉说法。这也说得通——公司支付的薪水确实低于市场水平，而且员工在公司待上 5 年以上是很常见的事。话虽如此，大多数早期员工由于股票的表现都获得了丰厚的回报。但我们当时并不确定自己会做得好；我们大多数人在心里早已把自己股权的价值一笔勾销了，尤其是在最艰难的那几年。我清楚地记得，当时有一本那种“解释你股权价值”的小册子，上面展示了如果公司估值达到 1000 亿美元时股权的价值，我们一群人还嘲笑这有多狂妄自大。截至撰写本文时，公司估值已达 974 亿美元。
顺便说一句，即使在那个年代，这家公司也不是什么极端右翼反“觉醒文化”的避风港。是的，公司里有各种意识形态光谱的人，但总体而言，我记得我的绝大多数同事都是普通的中间派。
在我看来，大多数活动人士对我们确实需要一支强大军队这一点存在误解。不知道他们中有多少人在俄罗斯入侵乌克兰之后修正了自己的观点——（事实上，Palantir 在乌克兰的应对行动中发挥了关键作用）。
Paul Christiano 是 AI 安全领域这方面的一个很好的例子——他进入了政府部门，现在领导着美国 AI 安全中心。