2025 年 4 月 17 日，嘉宾：Shyam Sankar
要点
- Palantir 的 CTO 认为，企业 AI 自主性而非模型能力，才是决定性的商业问题：基础模型已经商品化，价值如今归属于能够大规模安全部署 AI Agent 的工具。
- Palantir 并行运行多个基础模型，而不是押注单一模型，这印证了开源模型在基准测试上已追平闭源竞争对手，同时推理成本大幅下降。
- 推行 1994 年《联邦采购精简法》的国防采购改革，是到 2027 年实现有效威慑的唯一可信路径，而由创始人主导、已部署超过 1000 亿美元的国防初创公司，标志着行业正从整合型主承包商发生结构性转变。
摘要
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Palantir 的 CTO、也是公司第一位前沿部署工程师的 Shyam Sankar 认为，企业自主性才是当下 AI 领域的核心议题——而不是关税，也不是 Nvidia 出口管制。模型层的问题已基本解决，真正的工作在于落地实施。
Sankar 的立场是，我们早已跨过了模型能力足以自动化重大事务的门槛。模型的渐进式改进仍然重要——它们决定了分解一个问题需要多少个 AI Agent——但价值创造已经转移到工具层面。他打了个比方：电力的价值并没有沉淀到涡轮制造商手中，而是流向了那些制造以电为动力的机器的公司。Palantir 赌的是自己是后者。
他引用的商业成果非常具体。在自动化监测上线后，Tampa General 医院的败血症死亡人数下降了一半。AIG 的保险核保业务，此前三周内只能处理 10% 的投保申请，如今不到一小时就能处理 100%。Sankar 并不把这些故事定位为成本节约案例，而是竞争护城河案例——赢家通吃式的动态，与国防领域的 OODA 循环逻辑如出一辙：决策速度就是一切。
模型无关性
Palantir 对基础模型的做法从一开始就是“K 个 LLM”——并行运行多个模型，而不是押注单一模型。Sankar 指出了两个实际原因。第一，开源模型在能力基准上已经追平、甚至在某些情况下超越了闭源模型，同时推理成本大幅下降，印证了商品化趋势。第二，模型会走向生命周期终点：最初的 GPT-4 已经下线。任何在假设某个特定模型会永久存在的基础上构建的企业，都已经暴露在风险之中。Palantir 构建的工具链，就是为了并行评测模型，并随着格局变化安全迁移。
“我们在坦帕综合医院实现了脓毒症监测的自动化，该医院因脓毒症导致的死亡减少了一半。我们实现了 AIG 保险承保流程的自动化——过去需要三周时间，而且只能处理 10% 的投保申请，现在只需不到一小时，就能处理 100%……创始人回来了。超过 1000 亿美元的资金已投入到国家利益事业中。你有 Palmer Luckey，有 Shield AI 的 Sang 兄弟——这些真正令人瞩目的创始人正在为国家利益而工作。”
机器人技术与物理自主
Sankar 反驳了物理自主是质的飞跃这一观点。Palantir 的软件中每天已有超过 30 万名蓝领工人在使用，从克莱斯勒的工厂车间，到每一架空客机身，再到 HD 现代造船。在力拓集团，从矿山向港口运输铁矿石的火车已完全实现自动驾驶，矿区内运输矿石的三层楼高的自卸卡车也是如此。他的看法是，这是程度上的差异，而非本质上的不同——系统只是不断变得更聪明。
关于数字孪生，他认为真正的价值在于类似 CI 检查式的场景建模：在对复杂系统做出更改之前，先模拟其下游后果。他举的例子是采购经理以低于标价 30% 的价格购买原材料，而生产经理却承受了 40% 的良率损失——这种价值链问题只有在端到端建模时才会显现出来。
国防改革
在 Sankar 看来，国防采购行政命令是避免对等竞争对手危机的最重要一步。他的诊断是：冷战结束后，国防部变成了一个买方垄断者——由单一买家决定建造什么、以什么价格、在什么条件下。他毫不客气地将其描述为最后一个仍在运行五年计划的机构，而中国和俄罗斯早在几十年前就抛弃了这种模式。他认为，威慑实际上在 2014 年左右就终结了，标志是斯普拉特利群岛（南沙群岛）的军事化和克里米亚的吞并。
该行政命令强制执行了一部 1994 年的法律——《联邦采购精简法》——该法律早已规定：只要存在商业产品就必须采购商业产品，在可能的情况下修改需求以适配商业产品，只有在此之后才进行定制开发。Sankar 称其为美国被违反得最多的法律。他的看法是，执行这部法律是在 2027 年之前形成有效威慑的唯一可信路径，因为在这个时间窗口内，几乎没有任何研发型项目能够建立起来。
他所勾勒的历史脉络是一以贯之的：希金斯登陆艇，在一位年轻海军陆战队员强行推动比武之前，一直被海军拒之门外；“捕食者”无人机，完全由通用原子公司以私人资本研发，长期被空军嫌弃，直到9/11事件才被重视。在英特尔，Bob Noyce 将政府收入限制在研发资金的4%以内，以保持工程团队对产品路线图的主导权——即便在1969年，英特尔96%的实际收入都来自阿波罗计划和国防部合同。1993年五角大楼那场被称为“最后的晚餐”的晚宴之后，国防主承包商从51家整合为5家，每美元国防开支的效率一夜之间削减了三分之二。Sankar 的论点是，真正的伤害并非竞争减少——而是整合催生了随大流的风气，排挤了那些真正能把事情做成的创始人型工程师。
他如今持乐观态度的理由是：已有超过1000亿美元以国家利益为名，由 Anduril 的 Palmer Luckey、Shield AI 的 Sang 兄弟，以及 Serco 的 Dino Mauro 和 Chris Brose 这样的创始人投入其中。创始人重返国防领域，Sankar 认为这将改变整个轨迹。
网络战争
Sankar 同意，网络冲突在公众意识中的权重低得危险——部分原因是它“不上镜”。他担心的是，习以为常会滋生虚无主义，一种“无能为力”的宿命论，而这恰恰是提升标准的错误前提。他预计，当物理系统大规模、显眼地被攻破时，情况就会改变——10万台人形机器人在同一座城市同时停摆，那画面会非常“上镜”。
AIP 与平台
Palantir 的本体论——Sankar 称之为声明式后端——让企业能够描述其数据的形态和企业的业务逻辑，而无需以命令式的方式把一切拼接起来。对于在 AIP 上构建产品的第三方初创公司来说，实际优势在于可以通过 SDK 访问20年来整合的国防数据，从而在产品质量上竞争，而不必在采购官僚体系中周旋。在飓风“海伦妮”期间，第101空降师的陆军士兵在没有 Palantir 参与的情况下，自行在该平台上构建了通用作战态势图——Sankar 称之为 OODA 循环的代码版本。
文化与职业
Sankar 明确地将“反叛”制度化。每位新员工与他的第一次 AMA 都以全场齐声让他“滚开”告终。其用意是表明 Palantir 是一个艺术家聚落，而非工厂——职业路径没有明确定义，但接触有吸引力的难题和卓越同事的机会是有保障的。
他的职业建议遵循同样的逻辑。成长不是渐进式超负荷训练，而是一剂近乎致命的伽马射线，有 50% 的概率会杀死你。在他看来，有着清晰路线图的线性职业晋升，不过是铅屏蔽，让你无法真正暴露于辐射之中。应该问的问题是：你将在哪里与最出色的人共事，并在难题上拥有最大的接触面——至于那是一家种子期公司还是一家规模化公司，完全取决于具体情况。
谈到前沿部署工程，Sankar 的态度很明确：盲目照搬这个模式只会毁掉它。前 Palantir 员工描述什么是"Echo"，却被告知这听起来像客户成功。事实并非如此。这套方法论之所以有效，靠的是对实施过程的完全掌控——这正是反馈回路、质量和持续改进的来源。抽掉这一点，剩下的就只是一层表皮。
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