对标Palantir，迈富时锚定工作流，跑出本体驱动 AI 复利飞轮

近日，Palantir公布2026财年第三季度业绩：收入23.13亿美元，同比增长96%；净利润11.28亿美元，两年前同期仅1.44亿美元；商业收入11.68亿美元，增长113%，历史上首次超过政府收入。过去二十年撑起这家公司估值的是国防与情报合同，如今增长引擎切换为市场化商业客户。

比亮眼财报更受市场传播的，是 CEO Alex Karp 在本次业绩电话会上的发言。谈及当下 AI 行业估值热潮，他直言：“我认为华尔街的情况是，大家很早就布局投资了这类企业。当你靠着一个实际运转效果不及预期的标的赚钱时，很难看清真相。” 他同时补充，当 AI 真正落地到产业一线、进入真实运营场景，客户才会意识到这类落地能力的价值。这番表态固然带有自身商业立场，但也点破企业 AI 赛道正在发生底层范式切换。

Palantir：企业AI的原子单位是工作流，而非智能体助手

Karp在股东信中提出，单纯使用语言模型，最好结果价值有限，更有可能演变为“混乱的代理人”。脱离企业自有数据集、岗位权责、业务边界的智能体，责任边界无限扩大，风险的爆炸半径不可控。

CTO ShyamSankar把判断讲得更加直白：企业的原子单位不是知识工作者。即便把员工个体效率大幅拉高，也未必能带来真实ROI。真正的原子单位是工作流。

这直接否定过去两年行业两大主流营销叙事：给每一位白领配AI助手、简单按席位收费；指望AI直接替代人力，只核算人力节约。席位模式天花板是员工数量乘以单价；而工作流模式，天花板是流程背后对应的企业收入与利润。

Sankar进一步观察到两类客户分化：追求市场份额、业务增长的客户更容易拿到AI的正向回报；一心只靠AI压缩成本、替换岗位的客户，落地往往举步维艰。他认为大部分具备商业价值的业务问题，并不一定需要最前沿大模型，真正卡脖子的，是把大模型、业务系统、人的协作完整整合进业务工作流的工程苦活。

当企业自有业务数据沉淀下来，反哺模型迭代，流程跑通产生更多业务数据，数据继续优化模型，业务嵌入程度持续加深，客户替换成本不断抬升，Palantir将这套闭环称之为复利循环，也是其能够实现超高净收入留存的底层根源。

迈富时：AI价值诞生于企业增长工作流的闭环运行之中

这套海外产业判断，同样可以在国内迈富时（02556.HK）的产品战略中找到清晰映射。公司率先完成向企业级AI原生平台的战略跃迁，核心逻辑同样指向：AI价值不在于问答对话，而在于深度嵌入企业经营工作流，跑通“策略—执行—数据回流—迭代优化”的完整闭环，系统越使用，业务适配能力越强，形成属于自己的业务复利飞轮。

Palantir的核心根基是Ontology本体建模，用来统一企业分散的数据、业务对象与业务规则。在迈富时，公司自研GenAIOS本体驱动AI操作系统，依托OAG本体增强生成引擎，把客户数据平台、订单、客服、文档库等异构系统的数据，构建统一的业务本体图谱，让AI对客户、商机、合同、线索等业务实体拥有一致的语义理解，这是AI能够介入真实业务流程的底层基座。

在此基座之上，迈富时搭建AI-Agentforce智能体中台与KnowForce知识中台，前者负责多岗位智能体编排、跨角色协同执行；后者完成多模态知识治理，沉淀企业组织经验，解决“人走知识流失”的行业痛点，覆盖市场、销售、法务、财务、经营分析等数十个岗位智能体，面向零售、汽车、金融、制造、医疗输出标准化行业方案包。

不同于简单把AI做成外挂副驾驶，迈富时的路径是把智能体真正嵌进获客、线索跟进、商机研判、客户运营全链路增长工作流，形成三层AI复利飞轮：业务交互越多，智能体对业务意图识别越精准；每一次成交、丢单、客户互动沉淀进入知识图谱，业务洞察持续优化；优秀业务实践沉淀为可复用智能组件，放大组织能力，进一步反哺业务流程，客户迁移成本随之抬升。

交付层面，迈富时没有走完全重人力定制开发的老路，也拒绝完全无实施的轻量化工具。一方面保留专业交付团队理解客户真实业务诉求；另一方面依托本体+中台架构，把行业know?how封装成模块化智能体组件，实现可配置、可组装，兼顾业务适配性与规模化复制能力。公司提出“全栈Token工厂”战略，创新推出场景Token模式，计费不再简单依据算力消耗，而是锚定业务价值结果，同时完成成本管控、权限隔离、全流程审计留痕，规避智能体无序执行带来的经营风险。

落地验证：高增财报背后，存量渗透带动商业闭环兑现

产业叙事最终需要财报数据完成验证。迈富时2026年上半年交出高弹性业绩：总营收19.60亿元，同比增长111.2%；归母净利润2.03亿元，同比增长466.1%；经营现金流净流入5.0亿元，收入、利润、现金流同步向好。

拆分业务结构，AI应用业务已经成为第一增长曲线：上半年AI应用业务收入11.28亿元，同比增长123.7%，收入占比达到57.5%，毛利率76.6%；前三季度AI应用业务依旧维持114%左右同比增速。客户侧，上半年付费客户数量同比增长25.9%，单客户价值同比提升80%，体现的不是一次性项目脉冲，而是原有存量合作客户持续增购AI智能体模块，客户价值不断释放。

区别于大量尚处在亏损投入阶段的AI应用厂商，迈富时依托十余年沉淀的客户底盘、本体驱动的平台架构，已经跑通“平台?工作流?数据回流?迭代增强?客户增购”的商业闭环。大量客户不再是单点试用AI工具，而是将智能体嵌入营销销售、客户运营的核心工作流。

市场对企业AI厂商的筛选标准正在变得严苛：只做问答助手、仅做prompt封装、无法深度接入业务工作流、缺少可审计治理能力的厂商，正在逐步被大企业采购排除在外。真正具备竞争力的选手，必须能够完成生产级智能体部署，实现跨系统、跨工作流编排。

尾声

正如Palantir管理层所言，大模型公司做大了整个AI市场，但真正的商业化交付，落在那些解决业务流程改造的平台厂商手中。本轮企业AI的竞争，不由模型参数定义，而由被真正改写的企业工作流定义。

这是产业的“第一幕的第一场”，故事能走多远，取决于有多少真实业务工作流被重构，以及重构之后客户是否愿意持续付费续约。Palantir用亮眼的商业收入与留存交出答卷，迈富时的复利循环，还将在后续财报中持续接受市场检验。