Palantir市值3200亿美元背后：中国谁在走同样的路？

2026年春节，AI成为最热话题，在国内，千问、元宝、豆包背后的互联网大厂砸下几十亿红包与免单，为自家AI APP换来了数千万日活。而在C端流量的喧嚣之外，一场更深刻的价值重构正在B端资本市场悄然上演。

港股上市公司智谱43天内股价从116港元涨至725港元，涨幅超500%，市值突破3232亿港元。这一暴涨不只是单一公司的资本神话，更揭示了一个核心现实：企业对AI规模化落地的需求已全面爆发，而率先交出答卷的服务商，正在获得超额的资本回报。

在中国市场，除了智谱，也有更多玩家开始瞄准这个市场。也是在这个春节，蚂蚁集团除了旗下阿福在C端市场上展现出强劲的发展势头之外，据悉，旗下蚂蚁数科也将推出百灵企业版，专注金融、医疗、能源等行业落地。

AI To B并非易事，根据波士顿咨询一项调研，全球仅5%的企业真正实现了AI规模化价值，而这95%的空白，正是AI时代最确定的商业机会——谁能帮企业跨过从试点到规模化的落地生死线，谁就握住了下一个十年最大的商业杠杆。

聪明钱的新方向

要理解资本市场为何会给B端AI公司高溢价，市值3200亿美元、市销率70倍的Palantir，是一个绝佳的参照物。

Palantir做的是一门极“重”的生意：深入政府与企业的业务系统，将散落的数据整合为可直接执行的决策支持能力。从五角大楼到CIA，它花了近二十年打通全球对数据安全、决策可靠性要求最苛刻的机构。

而一旦在最高安全等级的环境中证明了持续交付可靠结果的能力，商业世界的大门便彻底打开。华尔街金融机构、全球能源巨头、高端制造龙头纷纷入局，公司业绩近两年迎来集中爆发。

Palantir最新财报显示，2025年全年收入44.8亿美元，同比增长70%；其中美国商业收入Q4同比大增137%，大幅超出华尔街预期。

在这份亮眼财报中，最能体现其深厚商业壁垒的并非短期增速，而是高达139%的净留存率。这意味着老客户不仅没有流失，还在持续加速增购。当企业把AI嵌入决策流程，极高的迁移成本与长期信任沉淀，会让这种客户绑定关系持续自我强化。

如果说Palantir漫长的行业深耕，证明了深入企业核心系统的AI价值天花板有多高，那么大模型独角兽Anthropic在2026年初的行业冲击，则揭示了AI原生能力替代传统企业软件的速度远比市场想象的更快。

Anthropic之所以能引发如此巨大的冲击，在于其AI智能体已从辅助工具进化为直接劳动者。其发布的桌面智能体能够像人类一样操作软件、编写代码，直接动摇了传统SaaS赖以生存的“软件即服务”交互模式。2026年前2个月，Anthropic接连发布桌面智能体Claude Cowork、代码安全工具Claude Code Security。两款尚未正式商业化的预览版产品，先后击穿SaaS和网络安全两个千亿级板块的估值逻辑，引发全球软件股市值蒸发超8300亿美元。摩根大通在研报中直言“传统SaaS的商业模式正在崩塌”。

与此同时，引发这场行业地震的Anthropic，刚以3800亿美元估值完成300亿美元新一轮融资。

钱没有消失，只是换了赛道。企业IT预算正从传统软件快速流向能直接交付业务成果的AI原生公司。Menlo Ventures数据显示，2025年全球企业生成式AI支出达370亿美元，同比激增3.2倍。这印证了B端AI并非企业软件版图的新增细分板块，而是对整个企业服务行业的底层逻辑重写。

AI To B迎来窗口期

Palantir花了近二十年打通从五角大楼到华尔街的信任链条，而大模型时代的两股力量，正在大幅压缩这条链条的锻造周期。

第一股力量来自需求端：企业正在从“自建”急转向“购买”。越来越多企业意识到，从零训练一套低幻觉、高安全、符合合规要求的AI系统，技术门槛、资金投入与试错成本，远超出自身能力边界。

Menlo Ventures《2025年企业生成式AI现状报告》印证了这一趋势反转：2024年，47%的企业AI方案由内部开发；2025年，76%的企业AI用例计划通过采购第三方方案部署。

硅谷风投a16z对100位全球2000强企业CIO的调研显示，企业AI投入已从CTO的技术实验经费，升级为CEO的战略转型支出。有受访者直言：“2023年全年的AI预算，现在一周就花完了。”

第二股力量来自技术端：大模型推理技术的进步，大幅降低了企业AI落地门槛。企业无需从零训练专属大模型，即可在成熟基座上快速搭建可控、可解释的场景化应用，缩短了与服务商的信任建立周期。上述a16z调研显示，54%的受访企业表示，推理模型凭借“更快见效、更少工程投入、更高可解释性”，显著加速了AI规模化落地。

两股力量叠加，Palantir用近二十年走完的信任之路，后来者有可能在远短于二十年的时间内跑通。而那些在高合规、高风险的严苛行业积累了多年信任资产的玩家，只要将AI商业化提升为战略重心，过往的沉淀就能快速激活。

放到中国市场，最严苛的行业是金融，而这一市场恰恰存在旺盛需求。

中国信通院测试显示，即便是当前最先进的推理模型，幻觉率仍超10%。这在C端只是体验问题，在金融场景却可能酿成致命风险：一个错误审贷结论可能导致数亿坏账，一次合规疏漏可能引发监管一票否决。数据显示，2025年金融行业AI应用类项目数量，首次全面超越算力类项目。金融机构对算力、芯片等“硬投入”的焦虑性采购高峰已过，战略重心从“要不要用AI”，转向“AI用在什么场景、能带来多少ROI”，需求变为“找谁来交付落地结果”。

市场目前公开招投标统计的多是标准化的初步部署，而涉及核心系统改造、能实现规模化价值的深度合作，周期更长、金额更大、定制化程度更高，很难被招标数据捕捉。但这恰恰是衡量一家AI服务商真正竞争力的核心地带。据了解，蚂蚁数科目前已服务全部国有银行、股份制银行，超六成地方商业银行及数百家金融机构，成为最懂金融场景的AI服务商。

公开信息显示，宁波银行、上海银行、新华人寿、富邦银行、昆山农商行等一批金融机构，正基于蚂蚁数科自研的金融推理大模型，打造专属“AI大脑”。宁波银行基于蚂蚁数科Agentar知识工程平台搭建全行级智能化决策系统，复杂问题回答准确率从68%提升至91%；上海银行将其AI能力深度嵌入手机银行，用“对话即服务”重构了用户与银行的交互方式。

也正是因为底层技术能支撑金融场景的安全底线，落地案例验证了持续交付可靠结果的能力，蚂蚁数科才敢于推出行业少有的“按效果付费”模式，按大模型实际创造的业务增量定价，与客户共担落地风险。这是其对自身技术与交付能力最直接的商业化表达。

更重要的是，这套在金融严苛场景中打磨出的AI能力，已开始向金融外的实体产业迁移：新能源企业用其做发电功率预测；公共交通行业用其探索线路智能调度。从最难啃的金融场景出发，这套能力正在一圈一圈向外辐射。

这种跨行业迁移的底气，来自蚂蚁集团的生态协同。蚂蚁集团在医疗、政务、零售等领域的多年深耕，为蚂蚁数科提供了现成的场景入口与合规框架。相比独立AI公司需从零建立行业信任，蚂蚁数科可快速激活集团沉淀的信任资产，大幅缩短商业化周期。

临界点何时到来

Palantir的增长曲线，为行业证明了一条规律：B端AI的收入增长绝非线性，而是在信任积累到临界点后突然释放。拐点一旦到来，便猛烈且不可逆。

在中国，这场B端AI的价值重估才刚刚开始。2025年金融行业15亿元的公开中标数据，只是水面上的波纹；水面之下，是数百个正在推进的、涉及核心系统改造的亿元级深度战略合作。

没人能精准预判规模化爆发的临界点何时到来。但从Palantir 139%的净留存率，到智谱AI超500%的股价涨幅；从Anthropic引发的8300亿美元行业市值重构，到中国金融AI一年527%的规模暴涨，全球资本市场与产业端，已不再将B端AI视为传统软件的延伸，而是将其定位为下一代企业基础设施的核心资产，并正在为此提前定价。

谁在最难的行业积累了足够信任、打磨出成熟能力，谁就离临界点最近。Crunchbase近日发布的独角兽榜单，折射出蚂蚁集团估值逻辑的演进——从“金融基础设施”到“构建AGI能力栈的技术公司”，AI正在成为支付、金融、医疗健康三大业务的核心底座。

参考Palantir 3200亿美元市值的逻辑——高合规行业信任资产+139%净留存率+跨行业复制能力，这正是蚂蚁数科正在构建的商业壁垒。在金融AI深水区积累多年、已实现规模化价值交付的蚂蚁数科，无疑站在了临界点前沿，有望成为AI时代中国版Palantir的核心竞争者。

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