让AI从炫技到落地——Palantir CEO 亚历克斯·卡普的批判与药方

Palantir是目前美国最为神秘、增长最快的初创公司之一，复合回报高达73%，主要提供由人工智能驱动、辅助决策分析的软件服务，业务范围涉及国防、执法、医疗、金融等多个领域。该公司以《魔戒》中的“真知晶球”（Palantíri）自比，意寓其产品可提供类似的远观、洞察能力，帮助客户找出大数据背后的联系。

邪恶的索伦透过“真知晶球”监视中土世界，白袍巫师萨鲁曼由于凝视晶球而堕落腐化。当下的Palantir因为向美国军方提供情报软件、向美国移民与海关执法局提供执法所需的监控定位服务而备受争议。对此，Palantir联合创始人亚历克斯·卡普（Alex Karp）的态度则是，在开展道德评价之前，需先认清自身的实力——美国的安全环境与实力地位远未达到可以轻易放弃AI武器化应用的水平。

在畅销书《科技共和国》中，卡普批判硅谷将精力倾注狭隘的消费类产品，主张科技应与国家安全、民生福祉深度绑定，回归其服务国家战略与公共事业的本位。在2026年1月下旬达沃斯论坛的一场对话活动中，卡普基于“科技必须服务国家使命”这一核心立场，进一步将论述延伸至人工智能的现实落地问题，强调AI的成败不仅取决于模型的技术性能，更在于能否通过本体模型、底层架构的设计与建设，将其转化为可执行、可扩展的现实生产力。

一、安全导向：科技需锚定国家使命，回归政企协作传统

钢和铝决定了第二次世界大战的胜负，核武器定义了紧随其后的冷战。而当前与未来的冲突形态，则在相当程度上由人工智能所形塑。卡普在《科技共和国》中以极具现实主义的笔调表示，当前世界主要国家已在实质上陷入了一场以人工智能为核心的新型军备竞赛，未来所有具有决定性影响的战争，都将由人工智能主导走向。然而，正如美国前参谋长联席会议主席马克·米利（Mark Milley）在《外交事务》杂志上所感叹，未来战争正在步步逼近，但美国还未对此做好准备。

面对美国科技实力的相对衰退，卡普指出，在国防智能化建设愈发紧迫的背景下，美国最具潜力开发人工智能武器的新生代工程师却普遍对军事领域持回避态度，更倾向于投身消费类产品研发，导致国家AI国防应用能力建设面临人才短板。这正是卡普在《科技共和国》中批判硅谷迷失于“玩具国”、脱离国家使命的根源。对此，卡普强调，科技创新不应脱离国家使命与公共事业，需重新激活二战时期科技产业与美国政府紧密协作的传统，让技术力量成为国家竞争力的坚实支撑。

卡普以安全为导向的科技发展理念，在Palantir与美西方政府的合作中有着明确的体现。该公司自成立之初就为美国的情报与安全体系提供技术支持，其最早的政府客户包括美国防部（DOD）、中情局（CIA）、联邦调查局（FBI）等军事、情报与执法部门。另外，Palantir还直接参与了牵涉美国利益的海外冲突，将其数据分析与决策支持工具部署于战场态势感知与情报作战中，帮助以色列与乌克兰定位打击目标。

二、现实困境：AI价值困于纸上谈兵，泡沫危机逐步显现

在达沃斯论坛的对谈中，卡普表示，关于人工智能是否具备价值的争论已可告一段落——无论是其在战场上的普遍应用，还是在商业领域带来的积极溢出效应，人工智能的价值均已得到充分印证。当前行业面临的核心痛点，已从“是否具有价值”转向“如何在高度复杂且差异显著的具体场景中实现价值落地”。

卡普以俄乌战争中无人机的实战应用为例，表示在真实的战场环境中，数据同步、信息保密、目标选择、伦理约束，以及在电子干扰、无网条件下执行任务等多种复杂状况，均会显著影响人工智能系统的实际成效。这些因素既是AI服务现实需求的必经之路，也构成了部署中的关键瓶颈，导致许多系统仅停留在理论或实验室阶段，难以在真实场景中稳定运行。此种现实局限使得AI的真实价值难以被准确评估，进而引发市场对其是否存在泡沫的持续疑虑。

基于此，卡普指出，Palantir在战场应用中的突出表现，正是源于其突破了现实部署的技术困境，使AI系统能够在真实的复杂环境下实现预期功能。卡普还顺带提出，Palantir几乎没有销售团队。这在很大程度上得益于AI市场是一个“低信任环境”。市场上大多数的AI尝试都以失败告终。但只要Palantir交付的产品真正有效，产品自身就会形成说服力，驱动市场认可。

三、破局之路：构建定制化本体模型，实现AI精准赋能

在当前AI转型浪潮中，单纯依靠采购通用大模型难以解决实际场景中的复杂业务挑战。卡普强调，要让AI在生产实践中真正发挥作用，关键不在于模型本身的规模或训练能力，而在于能否把AI定制化嵌入明确的业务结构、数据语义和工作流程之中，使其产生可操作的洞察与决策支持。

在Palantir的产品设计与商业实践中，这一思路体现为将“本体模型”（ontology）作为核心架构层，把分散、异构的数据转化为与现实世界实体、关系、过程相对应的统一语义结构，从而使AI能够在复杂组织中发挥作用。

这一“本体模型”不是抽象的哲学讨论，而是技术实践中的桥梁层：它连接数据、业务逻辑、规则和操作语义，使实践主题可通过AI驱动下的分析、预测与执行，而能够与客户的业务工作对齐。通过这种结构化的设计，Palantir的AI能够不仅进行数据洞察，还支持更深入的决策执行与业务协同，而不是停留在演示或辅助层面。

可以说，在卡普看来，AI成功落地的核心环节，是构建一个介于技术与业务之间的“翻译层”，用作战单位、情报机构、执法部门、企业等实践主体能够识别、理解、可落地执行的业务语言来编排和管理模型。只有通过现实世界中的实体与AI模型运作体系的映射与联动，AI才能从抽象的技术转化为实际的生产力，在战场调度、医疗接诊、金融决策等场景中稳定发挥作用。

卡普在对外交流与产品设计中高度重视本体模型的构建，这与其在哲学、社会理论领域的学术经历密切相关。卡普在斯坦福获得法律博士学位后，又在德国法兰克福大学攻读社会理论哲学博士学位。这鼓励卡普将“本体论”这一哲学概念引入场景与技术融合的架构语境，也促成了Palantir从哲学概念出发理解数据整合和模型构建的意义。

四、延伸思考：AI时代的职业变革与实力竞争

AI的价值不在于技术本身，而在于如何将其成功落地并转化为生产力与竞争优势。这一点也引出了卡普另一个层次的判断——开发、落地AI的过程，也是个人、国家实现自我迭代与体系建设的过程。而这一判断，始终贯穿于他对AI时代下职业变革与国家实力竞争两大核心问题的预判之中。

在职业变革方面，卡普指出，AI的精准应用与底层架构的搭建将重塑职场竞争格局，设立明确的能力筛选标准。一方面，职业技术人才的重要性将显著提升。由于AI落地依赖大量能对接场景、操作架构、搭建系统的实操型人才，相关岗位需求将持续增长。另一方面，AI普及将倒逼从业者构筑自身的不可替代性——基础性工作可能被替代，唯有掌握能与AI形成互补的“特殊能力”，才能立于不败之地。卡普以自身管理实践举例：“我在帕兰蒂尔每天所做的，就是识别‘特殊能力’，并将其匹配至最合适的位置。”这里的“特殊能力”，即指场景化问题解决、架构实施等与AI落地紧密配合的专属能力。

在实力竞争方面，卡普表示，各国AI发展水平的差异根本上取决于国家底层架构的承载能力，目前只有中国与美国具备规模化应用AI的能力。引入AI的过程就像一次渗透测试——AI把新的负载压在国家既有的体系之上。能够承受、消化这种负载的社会、组织和公司将获得巨大优势。国家的制度与基础设施越完善，越能支撑AI精准落地，并由此转化为更强的国家竞争力；反之，若国家无法承受这种压力却对外示强，体系便可能崩溃，这正是必须从根本面对的问题。由此，卡普推断，全球在规模化应用AI能力上的差距将进一步加速分化——换言之，国家间的AI竞争力差异，实质上反映的是底层支撑体系成熟度的差距，而非仅仅取决于具体算法或模型的优劣。

总体而言，卡普对人工智能的阐述既非盲目乐观，也不囿于抽象伦理争议，始终围绕一个核心命题展开：如何使AI转化为可用、可控且可持续的现实力量。从强调科技应回应国家使命，到剖析AI“纸上谈兵”的落地困境，再到提出以底层架构和本体系统实现价值转化——其论述始终指向一个清晰结论：AI竞争并非单纯的技术模型竞赛，而是制度韧性、工程体系与组织架构的综合较量。

在这一判断下，卡普的观点为如何在人工智能竞争中调整产业政策、优化人才结构、重塑政企协作模式，提供了具有现实参照意义的思考方向。

宋舒扬，复旦大学国务学院硕士研究生，上海市科学学研究所科技与社会研究室实习生；莫非，上海市科学学研究所科技与社会研究室助理研究员。文章观点不代表主办机构立场。

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