要点
- Palantir 的本体层让企业能够将业务运营建模为多模态语义对象，而非维度表，使运营应用和 AI Agent 能够运行在同一个数据基础之上，无需为每个用例重建架构。
- Palantir 推出了 Evolve，这是一款分析生产日志的工具，可将前沿模型替换为更便宜的替代方案，通过模型重构和提示词调优，在两天内为一家客户削减了 60% 的 token 成本。
- Palantir 提供免费的开发者层级和面向初创公司的 Builders 计划，押注其产品将成为基础性基础设施，让公司在创立之初就与 Stripe Atlas 等服务一起采用。
摘要
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Palantir 的 Chad Wahlquist 谈本体论、仪表盘和 Evolve
Palantir 的前沿部署架构师 Chad Wahlquist 的职业是解决一个大多数企业软件公司宁愿忽视的问题：企业实际上并不了解自己是如何赚钱的。Wahlquist 表示，他经常遇到一些财富 500 强企业以及规模较小的公司，它们无法识别自己最赚钱的产品，甚至常常主动将销售推向错误的产品，因为数据在任何人看到底层运作机制之前就已经被汇总成了 KPI。
按照 Palantir 的说法，解决方案是本体论——一个语义层，按照业务实际运作的方式来建模，而不是强行将其塞进行和列中。Wahlquist 将其与可追溯到 1996 年 Kimball 的维度建模进行对比，后者在 2026 年仍是大多数 Tableau 部署的基础。本体可以在一个语义对象中容纳 CAD 文件、图像、计算机视觉模型和表格数据——例如，代表一家制造工厂。正是这种多模态结构，让 Palantir 能够在同一个基础上运行运营应用、KPI 和 Agent，而无需为每个用例重建数据架构。
“我们开发了一个名为 Evolve 的工具，它会实际分析生产环境中的日志，了解这些模型的运行情况、人们用它们在做什么、其上的架构，并且能够替换来自不同提供商的不同模型。其中一些客户通过重新架构、选择不同的模型并进行提示词调优，在两天内消除了 60% 的 token 成本。”
消灭所有仪表盘
Wahlquist 对仪表盘的态度很直接：他想消灭它们。KPI 和指标应该是运营应用的副产品——决策实际发生的地方——而不是凭空猜测构建的独立产物。他认为，如果把构建仪表盘当作目标，你得到的就是“梦幻田园”——没有人会来。OODA 循环（观察、判断、决策、行动）只有在应用内以行动收尾时，才能真正影响业绩。
Evolve 与 60% 的 token 成本削减
Palantir 最近推出了一款名为 Evolve 的工具，用以解决 Wahlquist 经常看到的一种模式：团队在最新的前沿模型上构建 AI Agent 工作流，因为这是让东西跑起来最简单的方式，结果却把 token 预算烧得一干二净。Evolve 会分析生产日志——模型的表现如何、用户在做什么、架构长什么样——并找出哪些环节可以用更便宜、更旧或更具确定性的模型来处理而不损失质量。它还会标记出缓存模型已足够的情况，或者将某项数据放入本体（ontology）后就能完全省去模型调用的情况。
Palantir 的 McCarthy 在一次公司活动中提到，一位客户通过模型替换、重新架构和提示词调优的组合，在两天内将 token 成本降低了 60%。
你不会读到的企业 AI 竞争优势
真正获得 AI 优势的公司并不会到处宣传。Wahlquist 举了 AIG 作为公开的例子——将复杂的商业保险承保从数月缩短到数小时或数天，这种信任与速度优势，是缺乏同样工具的竞争对手在竞标中根本无法匹敌的。他说，类似的时刻正在各行各业发生，只是它们会保持低调，直到体现在财报和利润率数据中。
面向构建者的 Palantir
Wahlquist 表示，Palantir 提供免费的开发者套餐和一个 Builders 计划，其中已经包括两人初创公司。目前已有 Shopify 的实时集成。他提到一位小企业主，主要通过 YouTube 视频自学，使用 Palantir 在三个月内将 -10% 的利润率扭转为 +9–10% 的利润率。Wahlquist 认为，Palantir 的产品方向是成为公司从第一天起的基础层，就像你注册 Stripe Atlas 时一起注册的东西，尽管目前的销售方式和叙事还没有达到那一步。
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