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讓AI從炫技到落地——Palantir CEO 亞歷克斯·卡普的批判與藥方

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Palantir是目前美國最為神秘、增長最快的初創公司之一,復合回報高達73%,主要提供由人工智能驅動、輔助決策分析的軟件服務,業務范圍涉及國防、執法、醫療、金融等多個領域。該公司以《魔戒》中的“真知晶球”(Palantíri)自比,意寓其產品可提供類似的遠觀、洞察能力,幫助客戶找出大數據背后的聯系。

邪惡的索倫透過“真知晶球”監視中土世界,白袍巫師薩魯曼由于凝視晶球而墮落腐化。當下的Palantir因為向美國軍方提供情報軟件、向美國移民與海關執法局提供執法所需的監控定位服務而備受爭議。對此,Palantir聯合創始人亞歷克斯·卡普(Alex Karp)的態度則是,在開展道德評價之前,需先認清自身的實力——美國的安全環境與實力地位遠未達到可以輕易放棄AI武器化應用的水平。

在暢銷書《科技共和國》中,卡普批判硅谷將精力傾注狹隘的消費類產品,主張科技應與國家安全、民生福祉深度綁定,回歸其服務國家戰略與公共事業的本位。在2026年1月下旬達沃斯論壇的一場對話活動中,卡普基于“科技必須服務國家使命”這一核心立場,進一步將論述延伸至人工智能的現實落地問題,強調AI的成敗不僅取決于模型的技術性能,更在于能否通過本體模型、底層架構的設計與建設,將其轉化為可執行、可擴展的現實生產力。

一、安全導向:科技需錨定國家使命,回歸政企協作傳統

鋼和鋁決定了第二次世界大戰的勝負,核武器定義了緊隨其后的冷戰。而當前與未來的沖突形態,則在相當程度上由人工智能所形塑。卡普在《科技共和國》中以極具現實主義的筆調表示,當前世界主要國家已在實質上陷入了一場以人工智能為核心的新型軍備競賽,未來所有具有決定性影響的戰爭,都將由人工智能主導走向。然而,正如美國前參謀長聯席會議主席馬克·米利(Mark Milley)在《外交事務》雜志上所感嘆,未來戰爭正在步步逼近,但美國還未對此做好準備。

面對美國科技實力的相對衰退,卡普指出,在國防智能化建設愈發緊迫的背景下,美國最具潛力開發人工智能武器的新生代工程師卻普遍對軍事領域持回避態度,更傾向于投身消費類產品研發,導致國家AI國防應用能力建設面臨人才短板。這正是卡普在《科技共和國》中批判硅谷迷失于“玩具國”、脫離國家使命的根源。對此,卡普強調,科技創新不應脫離國家使命與公共事業,需重新激活二戰時期科技產業與美國政府緊密協作的傳統,讓技術力量成為國家競爭力的堅實支撐。

卡普以安全為導向的科技發展理念,在Palantir與美西方政府的合作中有著明確的體現。該公司自成立之初就為美國的情報與安全體系提供技術支持,其最早的政府客戶包括美國防部(DOD)、中情局(CIA)、聯邦調查局(FBI)等軍事、情報與執法部門。另外,Palantir還直接參與了牽涉美國利益的海外沖突,將其數據分析與決策支持工具部署于戰場態勢感知與情報作戰中,幫助以色列與烏克蘭定位打擊目標。

二、現實困境:AI價值困于紙上談兵,泡沫危機逐步顯現

在達沃斯論壇的對談中,卡普表示,關于人工智能是否具備價值的爭論已可告一段落——無論是其在戰場上的普遍應用,還是在商業領域帶來的積極溢出效應,人工智能的價值均已得到充分印證。當前行業面臨的核心痛點,已從“是否具有價值”轉向“如何在高度復雜且差異顯著的具體場景中實現價值落地”。

卡普以俄烏戰爭中無人機的實戰應用為例,表示在真實的戰場環境中,數據同步、信息保密、目標選擇、倫理約束,以及在電子干擾、無網條件下執行任務等多種復雜狀況,均會顯著影響人工智能系統的實際成效。這些因素既是AI服務現實需求的必經之路,也構成了部署中的關鍵瓶頸,導致許多系統僅停留在理論或實驗室階段,難以在真實場景中穩定運行。此種現實局限使得AI的真實價值難以被準確評估,進而引發市場對其是否存在泡沫的持續疑慮。

基于此,卡普指出,Palantir在戰場應用中的突出表現,正是源于其突破了現實部署的技術困境,使AI系統能夠在真實的復雜環境下實現預期功能。卡普還順帶提出,Palantir幾乎沒有銷售團隊。這在很大程度上得益于AI市場是一個“低信任環境”。市場上大多數的AI嘗試都以失敗告終。但只要Palantir交付的產品真正有效,產品自身就會形成說服力,驅動市場認可。

三、破局之路:構建定制化本體模型,實現AI精準賦能

在當前AI轉型浪潮中,單純依靠采購通用大模型難以解決實際場景中的復雜業務挑戰。卡普強調,要讓AI在生產實踐中真正發揮作用,關鍵不在于模型本身的規模或訓練能力,而在于能否把AI定制化嵌入明確的業務結構、數據語義和工作流程之中,使其產生可操作的洞察與決策支持。

在Palantir的產品設計與商業實踐中,這一思路體現為將“本體模型”(ontology)作為核心架構層,把分散、異構的數據轉化為與現實世界實體、關系、過程相對應的統一語義結構,從而使AI能夠在復雜組織中發揮作用。

這一“本體模型”不是抽象的哲學討論,而是技術實踐中的橋梁層:它連接數據、業務邏輯、規則和操作語義,使實踐主題可通過AI驅動下的分析、預測與執行,而能夠與客戶的業務工作對齊。通過這種結構化的設計,Palantir的AI能夠不僅進行數據洞察,還支持更深入的決策執行與業務協同,而不是停留在演示或輔助層面。

可以說,在卡普看來,AI成功落地的核心環節,是構建一個介于技術與業務之間的“翻譯層”,用作戰單位、情報機構、執法部門、企業等實踐主體能夠識別、理解、可落地執行的業務語言來編排和管理模型。只有通過現實世界中的實體與AI模型運作體系的映射與聯動,AI才能從抽象的技術轉化為實際的生產力,在戰場調度、醫療接診、金融決策等場景中穩定發揮作用。

卡普在對外交流與產品設計中高度重視本體模型的構建,這與其在哲學、社會理論領域的學術經歷密切相關。卡普在斯坦福獲得法律博士學位后,又在德國法蘭克福大學攻讀社會理論哲學博士學位。這鼓勵卡普將“本體論”這一哲學概念引入場景與技術融合的架構語境,也促成了Palantir從哲學概念出發理解數據整合和模型構建的意義。

四、延伸思考:AI時代的職業變革與實力競爭

AI的價值不在于技術本身,而在于如何將其成功落地并轉化為生產力與競爭優勢。這一點也引出了卡普另一個層次的判斷——開發、落地AI的過程,也是個人、國家實現自我迭代與體系建設的過程。而這一判斷,始終貫穿于他對AI時代下職業變革與國家實力競爭兩大核心問題的預判之中。

在職業變革方面,卡普指出,AI的精準應用與底層架構的搭建將重塑職場競爭格局,設立明確的能力篩選標準。一方面,職業技術人才的重要性將顯著提升。由于AI落地依賴大量能對接場景、操作架構、搭建系統的實操型人才,相關崗位需求將持續增長。另一方面,AI普及將倒逼從業者構筑自身的不可替代性——基礎性工作可能被替代,唯有掌握能與AI形成互補的“特殊能力”,才能立于不敗之地。卡普以自身管理實踐舉例:“我在帕蘭蒂爾每天所做的,就是識別‘特殊能力’,并將其匹配至最合適的位置。”這里的“特殊能力”,即指場景化問題解決、架構實施等與AI落地緊密配合的專屬能力。

在實力競爭方面,卡普表示,各國AI發展水平的差異根本上取決于國家底層架構的承載能力,目前只有中國與美國具備規模化應用AI的能力。引入AI的過程就像一次滲透測試——AI把新的負載壓在國家既有的體系之上。能夠承受、消化這種負載的社會、組織和公司將獲得巨大優勢。國家的制度與基礎設施越完善,越能支撐AI精準落地,并由此轉化為更強的國家競爭力;反之,若國家無法承受這種壓力卻對外示強,體系便可能崩潰,這正是必須從根本面對的問題。由此,卡普推斷,全球在規模化應用AI能力上的差距將進一步加速分化——換言之,國家間的AI競爭力差異,實質上反映的是底層支撐體系成熟度的差距,而非僅僅取決于具體算法或模型的優劣。

總體而言,卡普對人工智能的闡述既非盲目樂觀,也不囿于抽象倫理爭議,始終圍繞一個核心命題展開:如何使AI轉化為可用、可控且可持續的現實力量。從強調科技應回應國家使命,到剖析AI“紙上談兵”的落地困境,再到提出以底層架構和本體系統實現價值轉化——其論述始終指向一個清晰結論:AI競爭并非單純的技術模型競賽,而是制度韌性、工程體系與組織架構的綜合較量。

在這一判斷下,卡普的觀點為如何在人工智能競爭中調整產業政策、優化人才結構、重塑政企協作模式,提供了具有現實參照意義的思考方向。


宋舒揚,復旦大學國務學院碩士研究生,上海市科學學研究所科技與社會研究室實習生;莫非,上海市科學學研究所科技與社會研究室助理研究員。文章觀點不代表主辦機構立場。

◆ ◆ ◆

編輯郵箱:sciencepie@126.com

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