北交所行业主题报告
北
交
所
研
究
全球巨头启示录：AI+国防双栖巨头 Palantir 商业启示，生成式 AI 产业化推手2025 年 03 月 07 日
——北交所行业主题报告
北交所研究团队
诸海滨（分析师）
zhuhaibin@
证书编号：S0790522080007
⚫看标杆：国防科技巨头 Palantir，持续更新平台及 AI 模型
Palantir 自 2003 年成立以来，始终致力于通过创新的软件解决方案，助力组织高
效整合大规模数据、优化决策流程并提升运营效能。公司的发展历程始于为美国
情报界开发反恐软件，凭借深厚的技术积累与卓越的数据处理能力，积累了丰富
的行业经验。目前，Palantir已成功构建了四大核心软件平台，包括 Palantir Gotham
（“Gotham”）、Palantir Foundry（“Foundry”）、Palantir Apollo（“Apollo”）以及
Palantir 人工智能平台（“AIP”）。截至 2024 年 12 月 31 日，公司的客户总数达到
711 家。公司的软件目前在全球约 90 个行业中广泛应用，服务于不同业务职能
和组织层级的用户，涵盖多样化的用例。在 2024 年，Palantir 实现了 29 亿美元
的收入，其中 55%来自政府部门客户，45%来自商业部门客户，体现了“政府+
商业”双轮驱动的业务模式。2024 年营业收入达到 亿美元，同比增长
%。其中政府业务实现 亿美元，商业业务实现 亿美元。
北
交
所
行
业
主
题
报
告
⚫观布局：生成式 AI 市场广阔，应用逐渐落地
根据麦肯锡研究显示，生成式 AI 的价值创造潜力极为惊人。到 2030 年前，它有
望为全球经济贡献 7 万亿美元的价值，比传统 AI 或分析的潜在经济效益高出
50%。作为 AI 研发高地的中国，将凭借战略性投资分享生成式 AI 总效益的 1/3。
经分析，MGI 发现，目前劳动者 50%工时内的工作可能在 2030 年前被自动化。
仅中国就有约 亿个岗位可能被生成式 AI 等自动化技术重塑。全球范围内，
生成式 AI 对高科技行业的影响最为显著。而在中国，最具代表性的将是先进制
造、电子与半导体这两大行业。IDC 预计，到 2025 年，中国的生成式 AI 软件市
场规模将达到 亿美元。随着大模型基础能力的提升和应用形式的创新，未
来大模型平台将逐渐分化为底层平台和智能体开发平台，前者将与企业数据分析
和机器学习开发平台整合，后者则朝着低代码无代码的方向发展。
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《汽车电子新订单注入业绩增长动
力，2024 年归母净利润同比增长 10%
—北交所信息更新》
开
源
证
券
证
券
研
究
报
告
《子公司产能建设+认证加速，2024 年
预计营收+18%—北交所信息更新》
《从"工具替代"到"流程再造"的数智
手术生态小巨人，星航 已取证—新
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⚫学经验：战略布局+技术创新，为北交所公司提供发展范式
Palantir AIP 为全球关键商业和政府环境提供实时、人工智能驱动的决策支持。
从公共卫生到电池生产，各类组织均依赖 Palantir 在其运营中安全、可靠且高
效地利用人工智能技术，以推动卓越的运营成果。围绕 Palantir Ontology 构建的
软件架构助力企业实现最优化决策。近年来，公司采取了多种销售和营销策略，
以加速客户获取能力，包括：公司平台的部署速度扩大计划长期合作的潜在客户
范围。2023 年公司推出了 AIP 训练营， 2024 年公司推出了开发者层，在美国
和部分国家/地区提供对 Foundry 和 AIP 的有限访问；公司已投资并计划继续投
资基于账户的销售团队；开发行业操作系统，帮助公司和政府机构高效管理其整
体运营；已与领先的公共云、私有云及混合云服务提供商建立了紧密合作；计划
继续建立合资企业和新业务伙伴关系，特别是在特定行业或领域。
⚫风险提示：行业竞争的风险、客户拓展的风险、产业政策落地不及预期风险
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1/21
北交所行业主题报告
目 录
1、 写在前面....................................................................................................................................................................................3
2、 看标杆：国防科技巨头 Palantir，持续更新平台及 AI 模型.................................................................................................3
、 历史发展：成立于 2003 年，逐步拓展业务领域与商业企业展开合作....................................................................3
、 商业模式：2024 年客户总数达到 711 家，“政府+商业”双轮驱动.........................................................................8
3、 观布局：生成式 AI 市场广阔，应用逐渐落地 ....................................................................................................................10
、 2030 年生成式 AI 有望为全球贡献 7 万亿美元价值，对高科技行业影响显著.....................................................10
、 2025 年中国生成式 AI 软件市场规模或达 亿美元，企业需提高变现能力....................................................12
4、 学经验：战略布局+技术创新，为北交所公司提供发展范式.............................................................................................15
、 平台：核心技术 Ontology 助力企业实现最优化决策，提升产品竞争力...............................................................15
、 布局：采取多种策略加速获客，提前布局 AIGC.....................................................................................................18
5、 风险提示............................................................................................................................. .....................................................19
图表目录
图 1： Palantir 自 2003 年成立以来，始终致力于创新软件解决方案 ........................................................................................3
图 2： 2023 年，Palantir 进一步拓展技术边界，推出了最新产品 AIP......................................................................................4
图 3： 2024 年营收 亿美元，同比增长 %（亿美元） ..................................................................................................6
图 4： 2024 年政府业务 亿美元，商业业务 13 亿美元（万美元）....................................................................................6
图 5： Palantir 2023 财年净利润扭亏为盈，实现净利润 亿美元（亿美元）.......................................................................7
图 6： 2024 财年 Palantir 净利率为 %...................................................................................................................................7
图 7： 2024 财年 Palantir 毛利率为 %....................................................................................................................... ............7
图 8： 2024 年美国客户贡献了 66%的收入，达到 19 亿美元（万美元）.................................................................................8
图 9： 至 2030 年，生成式 AI 有望为中国进一步释放 2 万亿美元的价值潜力......................................................................10
图 10： 在数个业务职能部署生成式 AI，可获取该技术带来的大部分效益........................................................................... 11
图 11： 全球工作自动化“中点情境”将提前 10 年实现.......................................................................................................... 11
图 12： 受生成式 AI 影响最大的前十大职业 .............................................................................................................................12
图 13： 在中国生成式 AI 对先进制造、电子与半导体及消费品等行业将带来最大效益......................................................13
图 14： 到 2025 年，预计中国的生成式 AI 软件市场规模将达到 亿美元.......................................................................14
图 15： Palantir AIP 将生成式人工智能与运营紧密结合...........................................................................................................15
图 16： Ontology 促进了与现有企业系统的深度双向互操作性................................................................................................16
图 17： 定义和执行逻辑的能力贯穿于整个平台........................................................................................................................17
图 18： 在 Ontology 中，表示这些“动态”的基本单位是行动...............................................................................................18
图 19： Palantir 计划继续建立合资企业和新业务伙伴关系 ......................................................................................................19
表 1： 目前，Palantir 已成功构建了四大核心软件平台 ..............................................................................................................4
表 2： Palantir 核心管理团队具备深厚的产业背景与资源优势 ..................................................................................................5
表 3： Palantir 的商业模式主要基于提供软件平台和服务 ..........................................................................................................8
表 4： 中国生成式 AI 应用开发平台市场 ............................................................................................................................. ......13
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1、 写在前面
得益于数字基础设施的建设与夯实，作为通用性人工智能技术代表的生成式 AI，
已日益融入生产力提升环节，推动数据要素价值充分释放，为诸多领域带来变化。
随着技术驱动的智能化战争趋势愈发明显，部分新科技公司越来越多的出现在美国
国防部及各军兵种的采购合同中，其中，帕兰蒂尔（Palantir）便是其中的佼佼者。
在本篇报告中，公司将聚焦全球数据分析解决方案提供商 Palantir Technologies，对
其商业模式和业务布局等情况进行深入研究，思考并总结其成功经验，从微观角度
探究其所在行业的发展特征与未来走势。
2、 看标杆：国防科技巨头 Palantir，持续更新平台及 AI 模型
、 历史发展：成立于 2003 年，逐步拓展业务领域与商业企业展开合作
Palantir 自 2003 年成立以来，始终致力于通过创新的软件解决方案，助力组织
高效整合大规模数据、优化决策流程并提升运营效能。公司的发展历程始于为美国
情报界开发反恐软件，凭借深厚的技术积累与卓越的数据处理能力，积累了丰富的
行业经验。此后，Palantir 逐步拓展业务领域，与众多商业企业展开合作，凭借对数
据处理挑战的深刻洞察，为其提供定制化的解决方案。
公司总部位于美国特拉华州，2005 年公司成为美国中情局的软件供应商；2008
年以来，公司一直自与美国陆军合作，与用户一起设计和部署现代任务必需的软件
解决方案；2020 年 9 月 30 日，Palantir 在纽约证券交易所通过直接上市公开发行，
股票代码为“PLTR”；2020 年 12 月，公司获得了美国食品药品监督管理局（FDA）
的一份三年期合同，推动其股价大涨逾 17%；2022 年，美国国土安全部与公司续签
了合同，以用案件调查管理软件支持国土安全调查；2024 年 9 月 23 日，Palantir 纳
入标普 500 指数。
图1：Palantir 自 2003 年成立以来，始终致力于创新软件解决方案
资料来源：Palantir 官网、Wind、开源证券研究所
目前，Palantir已成功构建了四大核心软件平台，包括 Palantir Gotham（“Gotham”）、
Palantir Foundry（“Foundry”）、Palantir Apollo（“Apollo”）以及 Palantir 人工智能平
台（“AIP”）。其中，Gotham 和 Foundry 专注于将海量信息转化为集成数据资产，助
力机构实现数据驱动的运营优化。Gotham凭借其卓越的性能，已在国防、情报、救
灾等多个领域为全球机构提供深度见解，积累了丰富的成功案例。Foundry 则致力于
成为行业级中央操作系统，为不同行业的企业提供统一的数据管理和分析平台，推
动行业数字化转型进程。Apollo 作为一款与云无关的单一控制层，自 2021 年推出以
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来，凭借其强大的功能，能够协调新功能、安全更新和平台配置的持续交付，确保
关键系统的稳定运行，为客户在复杂多变的环境中提供可靠的技术支持，使其能够
在几乎任何环境中灵活部署软件，满足多样化的业务需求。2023 年，公司进一步拓
展技术边界，推出了最新产品 AIP。
表1：目前，Palantir 已成功构建了四大核心软件平台
平台名称 平台介绍
Gotham 使用户能够识别隐藏在数据集深处的模式，从信号情报来源到机密线人的报
告。它还促进了分析师和操作用户之间的交接，帮助操作员计划和执行对平台内已识
别威胁的实际响应。Gotham 现在广泛应用于政府职能部门，公司也向公司的商业客户
提供 Gotham。
Gotham
Foundry 通过为数据创建中央操作系统，改变了组织的运营方式。个人用户可以在一个
地方集成和分析他们需要的数据。因为用于构建数据管道的步骤和方法难以理解和重
Foundry 新创建，数据项目经常失败，公司构建了 Foundry 的后端来解决这个问题的根源。该
平台的图形界面完成其余工作，允许用户跟踪和追踪他们的管道，以便他们知道表中
的行和列代表什么以及它们在那里的原因。
AIP 通过使用主要的核心组件来实现整个企业的负责任的 AI 优势，这些组件旨在有效
激活任何组织内的 LLM 和其他 AI。它提供对开源、自托管和商业 LLM 的统一访问，
这些 LLM 可以将结构化和非结构化数据转换为 LLM 可理解的对象，并将组织的行动
和流程转变为人类和 LLM 驱动代理的工具。AIP 可以允许组织通过用于决策、反馈和
AIP
AI 代理与人类操作员之间的安全交接的接口来为 AI 和 LLM 的操作使用提供动力，具
有广泛的安全和审计控制，可以对模型使用进行精细控制，并在整个工作流中集成人
工审查检查点。AIP 旨在与现有的 Palantir 产品（如 Foundry、Gotham 和 Apollo 平台）
无缝捆绑。
Apollo 使公司的软件和更新能够在整个业务中快速、安全地交付，同时还使客户能够
Apollo 在几乎任何环境中安全地部署自己的软件。Apollo 提供单一控制层来协调新功能、安
全更新和平台配置的持续交付。
资料来源：Palantir 年报、开源证券研究所
AIP 平台专为商业和政府部门客户设计，通过将现有软件平台与大型语言模型
（LLM）相结合，助力客户充分挖掘人工智能技术的潜力，实现数据与人工智能的
深度融合，从而在法律、道德和安全约束范围内做出精准决策，为组织的数字化转
型注入强大动力。
图2：2023 年，Palantir 进一步拓展技术边界，推出了最新产品 AIP
资料来源：Palantir 官网
在当前复杂多变的国际局势下，众多客户深刻意识到，传统的软件解决方案往
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往需要漫长的实施周期，难以满足快速响应的迫切需求。在此背景下，Palantir 的软
件产品凭借其快速部署和高效应用的优势脱颖而出，成为众多客户的首选。与内部
软件开发可能耗费数月甚至数年的漫长周期形成鲜明对比，Palantir 的软件能够在短
短几天内完成部署并投入使用，极大地提升了客户的应急响应能力和运营效率。这
一独特优势不仅为客户解决了燃眉之急，更在激烈的市场竞争中为 Palantir 赢得了宝
贵的客户信任与市场份额。
公司核心管理团队具备深厚的产业背景与资源优势。公司创始人 Peter Thiel 为
PayPal 创始人，在硅谷科技与投资领域积累了广泛的产业资源与生态网络，其创立
的基金为公司政府端业务拓展及融资渠道提供了有力支持。联合创始人兼 CEO
Alexander Karp 拥有超过 20 年的技术创业经验，并持有斯坦福大学法学博士学位，
具备深厚的技术与法律复合背景。公司核心技术团队均来自斯坦福大学、哈佛大学
等全球顶尖院校，团队构成涵盖工程师、律师及社会科学家等多领域专业人才，形
成了技术研发与合规实践的双重优势，为公司在数据安全与隐私保护领域建立了竞
争壁垒。
表2：Palantir 核心管理团队具备深厚的产业背景与资源优势
资管理者 简介
Karp 先生是公司的联合创始人之一，自共同创立 Palantir 以来曾在公司担任过多个职位，最近担任首席执行官，自 2003
年以来一直担任公司董事会成员。Karp 先生拥有哈弗福德学院的学士学位、斯坦福法学院的法学博士学位以及德国法
兰克福歌德大学的博士学位。
Alexander
Karp
自 2020 年 7 月以来，Moore 先生一直担任公司董事会成员。Moore 先生最初于 2005 年 2 月加入，是创始员工之一，并
Alexander 担任公司的运营总监，直至 2010 年 3 月。2013 年 2 月，Moore 先生与他人共同创立了云自动化公司 Node Prime，并担
Moore 任首席运营官，直至 2016 年 4 月被爱立信收购。2017 年 5 月，他加入了风险投资基金 8VC，目前担任合伙人。Moore
先生拥有斯坦福大学经济学学士学位。
Schiff 女士自 2020 年 7 月起担任公司董事会成员。于 2004 年 6 月至 2005 年 3 月以及 2013 年 4 月至 2020 年 6 月担任
Alexandra 《华尔街日报》记者。2006 年至 2009 年，她担任 CondéNast Portfolio 杂志的特约撰稿人，后来担任特约编辑，该杂
Schiff 志前身是全球媒体公司 CondéNast 的一部分。她曾为《纽约时报》、《名利场》和《彭博商业周刊》等出版物撰稿。Schiff
女士拥有杜克大学英语学士学位。
Stephen
Cohen
Cohen 先生是公司的联合创始人之一，自共同创立 Palantir 以来曾在公司担任过多个职务，最近担任总裁兼秘书，自 2005
年以来一直担任董事会成员。Cohen 先生拥有斯坦福大学计算机科学学士学位。
Thiel 先生是公司的联合创始人之一，自 2003 年起一直担任董事会主席。他自 2011 年起担任投资公司 Thiel Capital 总
裁，自 2005 年起担任风险投资公司 Founders Fund 合伙人。1998 年，Thiel 先生与他人共同创立了在线支付公司
Peter Thiel PayPal,Inc.，并从 2000 年起担任该公司的首席执行官、总裁兼董事会主席，直至 2002 年该公司被 eBay 收购。Thiel 先
生此前曾于 2005 年至 2022 年担任科技公司 Meta Platforms,Inc.的董事会成员，并于 2020 年至 2024 年担任生物技术公
司 AbCellera BiologicsInc.的董事会成员。Thiel 先生拥有斯坦福大学哲学学士学位和斯坦福法学院法学博士学位。
Stat 女士自 2021 年 1 月起担任公司董事会成员。Stat 女士拥有广泛的商业和领导经验，在医疗保健和技术领域拥有超
过 20 年的经验。Stat 女士在埃森哲工作了 15 年，从 2005 年 10 月到 2021 年 1 月，曾担任财富 100 强公司的高级顾问。
Stat 女士通过她的咨询公司担任顾问，并担任健康和软件技术公司以及非营利性医疗保健组织的董事会成员。Stat 女士
Lauren
于 2021 年 12 月至 2022 年 12 月担任卫星通信技术公司 Friendly Force 的兼职首席行政官，现在担任顾问。她还于 2021
年 6 月至 2022 年 6 月期间担任社会影响社区和风险投资组织 Notley 的驻地执行官。自 2022 年 7 月以来，Stat 女士一
直担任 3D 打印珠宝公司 Figa Jewelry 的管理成员兼首席执行官。她拥有斯坦福大学科学、技术和社会学士学位，主修
数学和化学。
Friedman Stat
Woersching 先生自 2022 年 6 月起担任公司董事会成员。Woersching 先生目前担任早期软件公司的私人顾问，专注于企
业战略、FP&A、分析、运营和高管招聘。2020 年至 2022 年，Woersching 先生担任 Easy Post 的收入运营副总裁，负责
分析、运营和企业战略，并担任首席执行官高级顾问，专注于企业发展、并购和融资。2017 年至 2019 年，Woersching
Eric
Woersching
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资管理者 简介
先生是风险投资公司 Initialized Capital 的普通合伙人，并担任多家私营科技公司的董事会成员。他拥有斯坦福大学电气
工程学士和硕士学位，并且是特许金融分析师。
资料来源：Palantir 官网、开源证券研究所
财务状况：随着人工智能行业蓬勃发展，企业越来越依赖数据分析进行决策，
公司的软件解决方案对寻求最大化数据效用使公司营收保持高速增长。2023 财年，
公司实现营业收入 22 亿美元，同比增长 17%。其中政府业务实现 亿美元，同
比增长 %，商业业务实现 亿美元，同比增长 %。2024 财年营业收入
达到 亿美元，同比增长 %。其中政府业务实现 亿美元，商业业务实
现 13 亿美元。
图3：2024 年营收 亿美元，同比增长 %（亿美 图4：2024 年政府业务 亿美元，商业业务 13 亿美元
元） （万美元）
%
%
%
%
%
%
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,000
60,000
40,000
20,000
0
2020 2021 2022 2023 2024
同比
2020 2021 2022
商业
2023 2024
营业总收入 政府业务
数据来源：Wind、开源证券研究所 数据来源：Wind、开源证券研究所
公司盈利能力较强。净利润方面，公司 2023 财年净利润扭亏为盈，实现净利润
亿美元，同比增长 %，2024年，实现净利润亿美元，同比增长 %。
毛利率方面，2020-2024 财年，公司毛利率分别为 %、%、%、%、
%。净利率呈上升趋势，分别为%、%、%、%、%。
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图5：Palantir 2023 财年净利润扭亏为盈，实现净利润 亿美元（亿美元）
10
5
%
%
%
%0
2020 2021 2022 2023 2024
%-5
%
%
%
-10
-15
净利润 同比
数据来源：Wind、开源证券研究所
图6：2024 财年 Palantir 净利率为 % 图7：2024 财年 Palantir 毛利率为 %
%
%
%
%
%
%
%
%
%
2020 2021 2022 2023 2024
%
%
%
%
%
% 2020 2021 2022 2023 2024
销售净利率
数据来源：Wind、开源证券研究所
销售毛利率
数据来源：Wind、开源证券研究所
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、 商业模式：2024 年客户总数达到 711 家，“政府+商业”双轮驱动
Palantir 与众多世界领先的政府和商业机构建立了合作关系。截至 2024 年 12 月
31日，公司的客户总数达到711家。公司的软件目前在全球约90个行业中广泛应用，
服务于不同业务职能和组织层级的用户，涵盖多样化的用例。例如，美国的公用事
业运营分析师、汽车制造工人、石油和天然气技术人员及运营商、制药研究人员；
韩国的供应链经理；英国和美国的公共卫生管理人员；以及美国和其他国家的特种
部队人员与军事官员等，均在使用公司的解决方案。
在 2024 财年，Palantir 实现了 29 亿美元的收入，其中 55%来自政府部门客户，
45%来自商业部门客户，体现了“政府+商业”双轮驱动的业务模式。公司的业务持
续全球化扩展，2024 财年 66%的收入来自美国客户，预计未来仍将是公司收入增长
的重要引擎，34%来自国际市场。
图8：2024 年美国客户贡献了 66%的收入，达到 19 亿美元（万美元）
200,000
150,000
100,000
50,000
0
2020 2021 2022
英国
2023 2024
美国 其他地区 法国
数据来源：Wind、开源证券研究所
在客户拓展策略方面，公司通过自费试点和训练营等方式，深度参与客户需求
挖掘与解决方案定制，尽管此类投入不保证未来回报，但为公司创造了独特的市场
机会。公司采用账户层面的客户管理模式，而非行业或部门划分，以确保能够针对
每个客户的特定需求优化增长策略。展望未来，公司计划进一步扩大在商业和政府
市场的覆盖范围，并根据对客户长期价值的评估动态调整资源投入优先级。
公司的商业模式主要基于提供软件平台和服务。具体来说，公司通过销售订阅
服务，使客户能够访问其在公司托管环境中的软件平台（PalantirCloud），以及提供
软件许可，使客户能够在自己的环境中使用软件（On-PremisesSoftware）。此外，公
司还提供专业服务，包括持续的运营和维护（O&M）服务，以确保软件的正常运行
和维护。公司的收入主要来源于这些服务的销售，合同通常为 1 至 5 年的期限，收
入在合同期间按比例确认。
表3：Palantir 的商业模式主要基于提供软件平台和服务
软件平台 商业模式
PalantirCloud 订阅服务为客户提供了在 Palantir 全权管理的托管环境下访问专属软件功能的使用权，该服务以
标准化运维（O&M）服务包形式进行商业化交付。根据合同条款，公司承诺在协议有效期内持续维护并保障
客户对托管软件平台的访问权限。针对 PalantirCloud 订阅服务产生的收入，公司严格遵循控制权转移时点的会
计准则，采用直线法在服务周期内进行系统性分摊确认。
Palantir Cloud
公司销售的软件许可证（主要为定期许可证）授予客户在合同期限内在其内部硬件基础设施或自有云实例上使
用功能性知识产权的权利。此类许可证通常与标准的运营与维护（O&M）服务捆绑销售。O&M 服务包括确保
On Premises Software
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软件平台 商业模式
软件运行所需的关键更新、技术支持及维护服务，这些服务对于软件在合同期限内保持其预期效用至关重要。
基于这一要求，公司认定软件许可证与 O&M 服务（公司统称为 OnPremises 软件）高度相互依赖且紧密关联，
共同构成合同范围内单一且独特的履约义务。因此，相关收入通常在合同期限内按比例确认。
公司提供专业服务以支持客户对软件平台的使用，具体内容包括按需用户支持、用户界面配置、培训以及持续
的本体与数据建模支持。专业服务合同通常涵盖在合同期限内按需提供的各类专业服务。这些服务通常与
PalantirCloud 订阅或 OnPremises 软件部署同步进行。由于专业服务是按需提供，并在整个合同期内持续交付，
因此相关收入在合同期限内按服务提供进度予以确认。
Professional Services
Contract Liabilities
客户的开票与付款时间相对于服务期开始时间因合同而异。公司在根据合同提供服务之前，通常会向许多客户
开具账单，从而形成由递延收入或客户押金构成的合同负债。其中，递延收入反映了在相关产品或服务转移给
客户之前，根据不可撤销合同开具的账单金额；客户押金则包括在合同期开始前提前收取或支付的款项，或为
应对客户取消合同期限内预计产生收入的活动而收取的金额
资料来源：Palantir 年报、开源证券研究所
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3、 观布局：生成式 AI 市场广阔，应用逐渐落地
、 2030 年生成式 AI 有望为全球贡献 7 万亿美元价值，对高科技行业
影响显著
生成式 AI 创造的主要价值可用“4C”来概括：
➢
➢
➢
➢
简化（虚拟专家）(Concision)：生成式 AI 能够利用非结构化数据源归纳并
提炼洞见，从而促进专业知识的传播；它还能解读文本与转录稿，创建嵌
入式文本，以支持相关资料来源的查询和引用。
编码与软件开发(CodingandSoftware)：生成式 AI 能够推动代码重构，从
而加快主机迁移；可以解读、生成代码，从旧有系统大规模迁移主机资料，
自动开发、记录、纠正测试，简化软件开发流程。
内容创作(ContentCreation)：生成式 AI 能够创作各种形式的内容初稿，可
生成文本、图片等信息载体，自动编写合同、招标书等文件，还能生成视
觉元素，加快研发节奏。
客户互动(CustomerEngagement)：生成式 AI 有助于打造高度个性化的消
费体验，如通过聊天功能优化客户服务，还能拓宽客户聊天机器人的应用
场景，从而加速客户拓展与数据收集。
根据麦肯锡研究显示，生成式 AI 的价值创造潜力极为惊人。到 2030 年前，它
有望为全球经济贡献 7万亿美元的价值，比传统AI或分析的潜在经济效益高出 50%。
作为 AI 研发高地的中国，将凭借战略性投资分享生成式 AI 总效益的 1/3。
图9：至 2030 年，生成式 AI 有望为中国进一步释放 2 万亿美元的价值潜力
25
20
15
10
5
0
全球 中国
生成式AI（万亿美元） 传统AI（万亿美元）
数据来源：麦肯锡全球研究院、开源证券研究所
生成式 AI 所具备的价值创造潜力毋庸置疑，但其效益取决于多重因素，不仅涉
及行业内不同职能的比例与重要性，也取决于行业的营收规模。
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图10：在数个业务职能部署生成式 AI，可获取该技术带来的大部分效益
资料来源：麦肯锡全球研究院
数十年来，科技进步不断重塑工作的本质，为劳动者持续注入“超能量”，帮助
人类更快速更准确地完成工作。生成式 AI 不仅将延续这一趋势，还将带来前所未有
的较大影响。伴随生成式 AI 的逐步推广，工作自动化的步伐将大幅加快，“中点情
境”有望提前 10 年到来，50%的工时预计将实现自动化。
图11：全球工作自动化“中点情境”将提前 10 年实现
资料来源：麦肯锡全球研究院
2017 年以来，麦肯锡全球研究院（MGI）始终密切关注自动化技术对工作的影
响。经分析，MGI 发现，目前劳动者 50%工时内的工作可能在 2030 年前被自动化。
仅中国就有约 亿个岗位可能被生成式 AI 等自动化技术重塑。这一系列惊人的数
字充分印证了生成式 AI 将给劳动者带来的较大影响。
生成式 AI 的颠覆性潜力将冲击各行各业的不同岗位，对各类职业造成的影响程
度各不相同，其中白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大。
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 11/21
北交所行业主题报告
图12：受生成式 AI 影响最大的前十大职业
资料来源：麦肯锡全球研究院
总体而言，生成式 AI 将促进劳动力转型升级，催生全新的工作方式，显著提高
人效。
随着生成式 AI 的持续进化，企业与劳动者必须高效加以适应和运用。组织必须
顺应 AI 发展潮流，围绕生成式 AI 的潜力重新定义工作岗位、培养全新技能。同样，
劳动者也必须树立终身学习的观念，积极提升自身技能，从而在 AI 赋能的未来持续
成长。
未来的工作也要求公司重新审视当前的教育体系。未来的人才必须具备数字化
素养，才能充分驾驭生成式 AI 及相关技术。同时必须重点培养学生的问题解决能力
与批判性思维，而非强调单纯的知识记忆。此外，由于那些仅需基本认知技能的工
作正逐步被自动化替代，社交技能与情感技能的重要性将与日俱增，相关教育也必
须纳入人才培养方案。
、 2025 年中国生成式 AI 软件市场规模或达 亿美元，企业需提高
变现能力
全球范围内，生成式 AI 对高科技行业的影响最为显著。而在中国，最具代表性
的将是先进制造、电子与半导体这两大行业。
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 12/21
北交所行业主题报告
图13：在中国生成式 AI 对先进制造、电子与半导体及消费品等行业将带来最大效益
资料来源：麦肯锡报告《生成式 A1 的经济潜力:下一个生产力前沿领域》
《中国生成式 AI 应用开发平台市场:企业统一 AI 开发平台的雏形》报告指出，
企业在扩展生成式 AI 应用时亟需统一的 AI 开发平台。这一平台可以帮助各级管理
层、员工及技术部门实现数据、模型和应用的统一管理。IDC 强调了生成式 AI 应用
开发平台应具备的一系列基本能力，包括数据准备、模型调优、RAG/Prompt 支持、
模型部署及确保应用安全等。
表4：中国生成式 AI 应用开发平台市场
序号 厂商
阿里云
优势
1
2
百炼以及 PAI:应用构建开放高效，应用集成灵活可配，模型服务丰富多元
BedRock 以及 SageMaker:丰富的模型选择，差异化定制，应用集成
千帆平台作为国内较早的大模型平台，为模型开发者以及应用开发者提供不同的开发工具链，已培育
出丰富的生成式 AI 应用生态
AWS 亚马逊云科技
3
4
5
百度智能云
创新奇智
奇智孔明 AlnnoGC 工业大模型平台，功能包括 ChatRobot、ChatBI、ChatDoc,应用场景包括工业机器
人、数据分析、企业私域知识搜索等
大模型开发工具链定位全流程的 LMLab 大模型构建工具，支持 LLM 部署、压缩和推理能力的 Inference
大语言模型服务，支持 Agent 智能体构建以及直接调用 AgentStudio
ModelArtsStudio 为大模型与生成式 AI 应用开发提供全栈开发工具，尤其注重企业级用户
方舟平台、HiAgent、豆包、Codez 形成大模型开发应用的完整矩阵，为用户打造数据飞轮
AIStudio 支持蚂蚁自研大模型以及主流开源模型的调优与部署，产品功能完善，使用简单灵活
深信服 Al 应用创新平台：提供一体化的 Al 算力管理和大模型应用开发能力，单节点起步、向导化配
置、预置企业常用应用模板，支持工作流零代码开发应用，业界首推模型动态加密能力
神州问学·专注于打通数据、模型、算力与应用的企业级一站式 Al 原生赋能平台，是国内较早的生成
式 AI 应用开发平台
DataCanvas 九章云极
6
7
8
华为云
火山引擎
蚂蚁集团
9 深信服
10 神州数码
360 智脑基于大规模高质量的语料训练，支持根据业务场景选择 API 类型并定制，提供相关 AI 解决方
案
11
12
13
14
360
天翼 AI
星环科技
智谱 Al
定位大模型深度应用综合解决方案，包含星海·全域 Al 平台、知识中台、智能体开发运营平台等
SophonLLMOps 星环大模型运营平台支持一站式 AI 开发，提供包括知识库在内的丰富的应用开发能
力
智谱 MaaS 平台面向开发人员极速构建变革性 AI 体验，已在金融、汽车等多家企业实现商业化部署
资料来源：IDC、开源证券研究所
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北交所行业主题报告
IDC 预计，到 2025 年，中国的生成式 AI 软件市场规模将达到 亿美元。随
着大模型基础能力的提升和应用形式的创新，未来大模型平台将逐渐分化为底层平
台和智能体开发平台，前者将与企业数据分析和机器学习开发平台整合，后者则朝
着低代码无代码的方向发展。
图14：到 2025 年，预计中国的生成式 AI 软件市场规模将达到 亿美元
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E
中国生成式AI软件市场规模（百万美元）
数据来源：IDC、开源证券研究所
麦肯锡研究显示，仅 9%的中国企业计划凭借部署 AI 实现超 10%的营收增长，
而领先国家有 19%的企业有望实现这一目标。同样，就利润贡献率而言，仅有 7%的
中国企业称 AI 对 EBIT 的贡献率突破 20%，而领先国家有 14%的企业突破了这一比
例。对比结果表明，中国企业亟需提高变现能力，将 AI 技术的潜力转化为切实的经
济效益。
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 14/21
北交所行业主题报告
4、 学经验：战略布局+技术创新，为北交所公司提供发展范式
、 平台：核心技术 Ontology 助力企业实现最优化决策，提升产品竞争
力
Palantir AIP 为全球关键商业和政府环境提供实时、人工智能驱动的决策支持。
从公共卫生到电池生产，各类组织均依赖 Palantir 在其运营中安全、可靠且高效地利
用人工智能技术，以推动卓越的运营成果。
Palantir AIP 将生成式人工智能与运营紧密结合。作为 AI Mesh 的一部分，AIP
与 Foundry（Palantir 的数据运营平台）和 Apollo（Palantir 的自主软件部署任务控制
系统）协同工作，提供全系列人工智能驱动的产品。这些产品涵盖从基于大语言模
型（LLM）的 Web 应用程序，到利用视觉语言模型的移动应用程序，再到嵌入本地
化人工智能的边缘应用程序。公司将这一整套功能、能力和工具统称为 Palantir 平台。
图15：PalantirAIP 将生成式人工智能与运营紧密结合
资料来源：Palantir 官网
尽管多种因素共同推动了 Palantir 平台实现并扩大其运营影响力，例如 AIP
Bootcamps，客户仅需通过实际操作即可在数小时内借助人工智能取得显著成果，但
其核心差异化优势在于围绕 Palantir Ontology 构建的软件架构。
Ontology 用于表征企业中的决策过程，而不仅仅是数据本身。全球每个组织都
面临着如何在实时环境中做出最佳决策的挑战，同时还需应对不断变化的内部和外
部条件。这些决策过程的复杂性通过 Ontology 得以体现，Ontology 促进了与现有企
业系统的深度双向互操作性。它能够自动整合相关数据、逻辑和操作组件，并将其
嵌入现代化且人工智能可访问的计算环境中。这不仅支持传统的商业智能和分析工
作流程，还为人工智能团队快速开发运营应用程序提供了可能性。
Ontology 通过将数据集成为对象和链接，使人类和人工智能均能理解现实世界
操作的复杂性，从而释放了构建人机协同工作流程的能力。
Ontology 原生支持多种数据类型及扩展原语，例如用于解锁非结构化数据的语
义搜索、用于处理图像和视频的媒体引用，以及用于将其他约束和上下文嵌入数据
的值类型。这些构成了人工智能工作流程开发的数据基础模块，并将在后续的逻辑
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 15/21
北交所行业主题报告
和操作部分进一步阐述。
该数据模型为开箱即用的应用程序提供支持，能够探索结构化、非结构化、地
理空间、时间序列、模拟及其他数据模式。这些基线工具通过上下文感知的 AIP Assist
功能得到增强，显著缩短了在平台中探索和分析数据时的价值实现时间。
除了应用程序构建与分析功能外，在 Ontology 中建模数据还会自动生成一个强
大的API网关和Ontology软件开发工具包(OSDK)，作为连接整个企业的“操作总线”。
图16：Ontology 促进了与现有企业系统的深度双向互操作性
资料来源：Palantir 官网
数据定义了决策的背景，逻辑则包含了丰富这一背景的推理与分析，使人类与
人工智能团队能够做出更优的决策。这些逻辑可以以模型输出和可视化的形式作为
额外背景呈现在操作应用程序中，也可以直接嵌入到操作机制中。
基于这一广泛定义，定义和执行逻辑的能力贯穿于整个平台。例如，模型、业
务逻辑以及模板化分析与报告均体现了这一能力。
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 16/21
北交所行业主题报告
图17：定义和执行逻辑的能力贯穿于整个平台
资料来源：Palantir 官网
任何决策若要产生实际影响，都必须能够在全球范围内传播。在此过程中，行
动定义了企业的“动词”，即具体执行的操作，并控制人类操作员或人工智能代理如
何确保其决策的持久性，无论是通过本体数据模型还是通过与外部系统的交互实现。
此外，在 Ontology 中捕获决策结果使用户能够将特定决策与未来数据中的结果观察
相匹配。这种机制形成了反馈循环，将未来的决策建立在对过去选择的分析之上，
并可用于重新训练或微调模型，或帮助操作员更清晰地理解历史背景。
在 Ontology 中，表示这些“动态”的基本单位是行动（Action）。行动为更改或
创建数据以及协调外部系统中的变更提供了精确且细粒度的控制。基本操作可以通
过点击表单配置界面轻松定义，而更复杂的操作则可以通过函数支持的操作和本体
编辑 TypescriptAPI 实现。此外，操作还可以在 Ontology 软件开发工具包(OSDK)和
平台 API 中进行封装，以便自定义应用程序开发和现有第三方工具。
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 17/21
北交所行业主题报告
图18：在 Ontology 中，表示这些“动态”的基本单位是行动
资料来源：Palantir 官网
、 布局：采取多种策略加速获客，提前布局 AIGC
近年来，公司采取了多种销售和营销策略，以加速客户获取能力：
扩大平台访问范围➢
公司平台的部署速度大大扩大了计划长期合作的潜在客户范围。2023 年，公司
推出了 AIP 训练营，这使公司能够在几天内根据实际客户数据提供真实的工作流程。
此外，在 2024 年，公司推出了开发者层，在美国和部分国家/地区提供对 Foundry 和
AIP 的有限访问。这一扩展使开发人员无需大量前期企业成本即可进行探索、创新
和开发。
随着公司继续向尽可能广泛的客户群体扩大平台的访问范围，公司与各种企业
及其所在行业的密切关系增强了公司自己的产品和业务开发工作，并有望继续增强。
➢ 直销团队
公司已投资并计划继续投资基于账户的销售团队，以识别并把握新客户和商业
机会。显著扩展了公司的商业客户群，同时深化了与全球主要政府机构的合作关系。
➢ 行业与行业操作系统
除了支持单个机构外，公司的平台已发展成为整个行业和部门的中央操作系统。
公司正在开发行业操作系统，旨在帮助公司和政府机构高效管理其整体运营。这些
操作系统使公司的软件能够大规模部署到特定行业内的机构中。公司已经在航空、
保险、医疗保健、汽车、安全与风险管理以及政府等行业建立了合作伙伴关系，并
计划继续扩展这些合作。
➢ 渠道销售与云合作伙伴关系
公司已与领先的公共云、私有云及混合云服务提供商建立了紧密合作，并持续
探索针对特定行业和领域的定制化合作伙伴关系。这些合作伙伴关系的形成，既满
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 18/21
北交所行业主题报告
足了公司对大规模计算资源的需求，也顺应了客户向云托管环境迁移的趋势。通过
利用这些提供商的现有市场覆盖，公司能够触达其庞大的客户群体，并显著扩展了
分销能力。
此外，公司正在积极探索与公共和私营组织建立渠道销售关系及类似联盟，为
公司与各类技术提供商（包括中小型技术公司）的合作开辟了新的途径。
➢ 合资企业与新业务伙伴关系
公司计划继续建立合资企业和新业务伙伴关系，特别是在特定行业或领域，这
些领域需要合作伙伴关系和额外投资以充分发挥平台的潜力。例如，公司通过 Palantir
Technologies Japan KK 与富士通有限公司建立了战略全球合作伙伴关系。通过这一合
作，双方将把 Foundry 和 AIP 的功能整合为富士通 Uvance 数据基础设施的核心组成
部分。富士通 Uvance 是一套旨在应对业务挑战和解决社会问题的全球解决方案。这
一合作不仅增强了平台的应用范围，也为双方在技术创新和市场扩展方面提供了新
的机遇。
图19：Palantir 计划继续建立合资企业和新业务伙伴关系
资料来源：Palantir 公告
➢ 客户增长
公司采用多种销售和营销策略来推动客户收入的持续增长。包括：(i)建立新的
生态系统合作伙伴关系，将平台从客户业务扩展到其合作伙伴和供应商的运营中；(ii)
销售额外的产品化跨行业软件功能；以及(iii)提供针对特定用例的软件战略实施服务，
以实现竞争差异化。
公司的销售和营销策略使我们能够横向扩展现有客户合同，覆盖单个机构内的
其他部门或职能，同时纵向扩展以吸引更多用户和用户群体。通过优先解决客户最
紧迫和最具挑战性的问题，建立了必要的信任基础，从而推动平台在整个企业范围
内的广泛应用。
5、 风险提示
行业竞争的风险、客户拓展的风险、产业链政策落地不及预期风险
请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 19/21
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特别声明
《证券期货投资者适当性管理办法》、《证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）》已于2017年7月1日起正
式实施。根据上述规定，开源证券评定此研报的风险等级为R4（中高风险），因此通过公共平台推送的研报其适用
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分析师承诺
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性、客户的反馈、竞争性因素以及开源证券股份有限公司的整体收益。所有研究分析师或工作人员保证他们报酬的
任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。
股票投资评级说明
评级 说明
买入（Buy）
增持（outperform）
中性（Neutral）
预计相对强于市场表现 20%以上；
预计相对强于市场表现 5%～20%；
预计相对市场表现在－5%～＋5%之间波动；
证券评级
行业评级
减持（underperform） 预计相对弱于市场表现 5%以下。
看好（overweight）
中性（Neutral）
预计行业超越整体市场表现；
预计行业与整体市场表现基本持平；
看淡（underperform） 预计行业弱于整体市场表现。
备注：评级标准为以报告日后的 6~12 个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现，其中 A 股基准指数为沪
深 300 指数、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针
对做市转让标的）、美股基准指数为标普 500 或纳斯达克综合指数。公司在此提醒您，不同证券研究机构采用不同
的评级术语及评级标准。公司采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决
定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较
完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。
分析、估值方法的局限性说明
本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型
均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。
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法律声明
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