Представим крупную организацию: аэропорт, глобального автопроизводителя, большую больницу или даже национальную армию. В каждой из них есть огромный объём критически важной информации, которую необходимо организовать. Чем крупнее организация, тем сильнее данные разбросаны по десяткам отдельных систем и подразделений, которые почти не взаимодействуют друг с другом. А если и взаимодействуют — то редко эффективно.

В информатике термин «онтология» можно приблизительно определить так: структурированная система, которая формально описывает понятия, их свойства и связи между ними в определённой предметной области. У термина также есть древние философские корни.

Чтобы проиллюстрировать концепцию онтологии, с которой тесно связывает себя Palantir, можно взять пример аэропорта. Допустим, у самолёта во Франкфурте возникла техническая неисправность. Аэропорты — одни из самых сложных и загруженных объектов, которые только можно представить.

Десятки команд должны координировать, какой самолёт где находится в каждый момент времени. Если что‑то выходит из строя, возникает цепная реакция корректировок.

Система технического обслуживания знает, какая деталь сломалась и сколько займёт ремонт. Другая система знает состав экипажа и оставшееся у него рабочее время. Третья содержит сведения о пассажирах. Четвёртая — о стыковочных рейсах. Пятая — о стоимости свободных мест на альтернативных рейсах. И так далее.

В итоге многочисленным системам и командам нужно координироваться максимально быстро и эффективно. На практике в 2026 году это часто решается телефонными звонками между людьми. Тем временем самолёт остаётся на земле и каждую минуту приносит убытки.

Palantir продаёт программный слой, который располагается поверх всех этих систем и создаёт единую модель аэропорта. Такую «онтологию» можно представить как карту всего, что происходит в аэропорту. На ней видны самолёты, актуальная информация о них, состояние деталей, данные об экипажах, возможных пересадках и многое другое — в режиме реального времени. По сути, это система управления.

Это может звучать просто как база данных, но ключевое отличие заключается в связях и действиях, встроенных в онтологию Palantir. База данных хранит факты: бортовой номер самолёта, сломавшуюся деталь или место пассажира.

Система Palantir знает не только факты и объекты — например, конкретный самолёт, — но и связи между ними, возможные действия и способы согласования изменений. Она понимает, что пассажир А находится на самолёте Б, которому нужна деталь В, устанавливаемая бригадой Г. Она также знает, что пассажира можно пересадить, если доступны другой самолёт и экипаж, кто имеет право одобрить такое решение и какие дополнительные действия необходимо выполнить.

Именно это сочетание Palantir называет онтологией. Её можно сравнить с центром управления из боевика: полевые агенты действуют на месте, а диспетчерская видит всю картину происходящего. Особенно точно это описание подходит для оборонного направления компании. Неудивительно, что у многих Palantir и её сооснователь Питер Тиль вызывают ассоциации со злодеями из фантастических фильмов.

Как события 11 сентября привели к созданию Palantir

Palantir была основана в 2003 году Питером Тилем, Алексом Карпом, Джо Лонсдейлом, Стивеном Коэном и Нейтаном Геттингсом. Идея компании выросла из опыта PayPal.

В PayPal Тиль постоянно сталкивался с мошенничеством. Решение, которое он придумал, сочетало программное обеспечение для поиска подозрительных паттернов в огромных массивах данных и человека, принимающего окончательное решение.

После терактов 11 сентября стало ясно, что американские ведомства в совокупности обладали всей необходимой информацией для предотвращения атаки, но не смогли вовремя собрать её воедино. Тогда и появилась идея Palantir: создать систему, которая соединяет разрозненные, на первый взгляд не связанные между собой данные и позволяет обнаруживать скрытую преступную деятельность. По сути, тот же подход, что и в PayPal, но на других данных и в гораздо большем масштабе.

Тиль профинансировал запуск компании суммой в $30 млн. In‑Q‑Tel — венчурное подразделение ЦРУ — вложило ещё $2 млн. На фоне нынешней капитализации Palantir, колеблющейся примерно в диапазоне $350–400 млрд, эта сумма кажется незначительной. Но главное значение имели не деньги: In‑Q‑Tel предоставила доступ к нужным контактам и представила Palantir разведывательным ведомствам. Первые примерно два года именно они были единственными клиентами компании.

Отчасти это объясняется тем, что Palantir не сразу поняла, как эффективно внедрять продукт у клиентов. Исторически этот процесс был долгим и сложным. В компании есть два типа инженеров: продуктовые инженеры создают ПО внутри компании, а внедренческие инженеры — Forward‑Deployed Engineers, или FDE, — работают непосредственно в офисах клиентов несколько дней в неделю, внедряя и адаптируя систему под их нужды.

Основная часть их работы — разобраться, как именно функционирует организация, и создать для неё онтологию, то есть карту процессов и связей. Именно работа «на земле» занимала больше всего времени при внедрении. По отзывам бывших сотрудников Palantir, одним из главных препятствий часто становилась внутренняя политика.

До прихода Palantir каждое подразделение действует само по себе. Из‑за инерции и страха оказаться ненужными после внедрения ПО средний менеджмент нередко отказывается сотрудничать или передавать важные данные.

Сложности внедрения и общая комплексность продукта привели к постепенному замедлению роста Palantir с 2019 года до июня 2023-го. В нижней точке темп роста составил всего 12% год к году. Для компании, которую считают быстрорастущей разработчиком ПО, это почти равносильно некрологу. В тот период Palantir даже называли «ненастоящей SaaS‑компанией» — скорее корпоративными консультантами с программным логотипом.

Затем появился ИИ — и правила игры для Palantir изменились.

Платформы Palantir и влияние ИИ

С учётом оборонных корней компании первой платформой Palantir стала Gotham. Около пяти лет непрерывной разработки, начиная с 2003 года, позволили создать для разведывательных служб цифровой двойник значимых для обороны процессов и объектов.

Например, немецкий полицейский рассказывал о работе по выявлению структуры и связей преступного синдиката. На создание карты участников группы у него ушли месяцы. По его оценке, при возможности использовать Palantir эту работу удалось бы выполнить за несколько минут.

Почти все данные уже существовали: где‑то находилась информация о людях, где‑то — о связях между ними. Однако на их сбор и централизацию ушли месяцы. Gotham может сделать это практически мгновенно и автоматически обновлять схему при поступлении новой информации в любой точке цепочки.

Чуть более чем через десять лет Palantir создала вторую платформу — Foundry. Она делает то же самое для корпоративных процессов. Описанный выше пример с аэропортом — это, по сути, пример использования Foundry.

И Gotham, и Foundry работают поверх Apollo — платформы развёртывания Palantir. Если Gotham и Foundry представить как приложения, то Apollo будет операционной системой, которая обеспечивает их работу. Apollo обновляет Gotham и Foundry в самых разных средах: от защищённых государственных серверов до ноутбуков в военной технике на передовой.

Сложность бизнеса Palantir стала проблемой и для многих клиентов. Компании было трудно не только убедить потенциальных заказчиков внедрить продукт: даже после внедрения клиентам часто не хватало понимания, как эффективно им пользоваться. Это заметно замедлило рост в начале 2020-х.

Затем Palantir представила AIP — AI Platform.

Название не отличается особой оригинальностью, но AIP изменила и подход Palantir к клиентам, и эффективность работы её продуктов. Теперь с Gotham и Foundry можно взаимодействовать так же, как с ChatGPT или Claude. Не нужно точно знать, что делать и где искать нужные данные: ИИ сам помогает ориентироваться в системе.

Это настолько упростило использование продукта, что Palantir стала значительно важнее для уже существующих клиентов. Существенная часть роста в последние годы пришлась именно на них. Net dollar retention — показатель того, сколько клиенты прошлого года тратят в текущем, — вырос примерно со 100% в 2023 году почти до 160% в последнем квартале. Иными словами, на каждый доллар, потраченный клиентом годом ранее, теперь приходится $1,60.

Palantir также изменила стратегию привлечения новых клиентов. Объяснить словами, чем именно занимается компания, слишком сложно. Поэтому она стала проводить практические буткемпы для потенциальных заказчиков.

Palantir приглашает генеральных и ИТ‑директоров компаний, они приносят часть собственных данных, а команда Palantir за три‑пять дней демонстрирует, как именно продукт может улучшить их бизнес. Расходы берёт на себя Palantir, поэтому участники почти ничем не рискуют.

Эти изменения позволили компании существенно ускорить рост после минимума 2023 года.

Конкуренция: Microsoft, frontier labs и собственные разработки клиентов

Самый сложный вопрос в отношении Palantir — когда появится серьёзная конкуренция. Когда компания растёт такими темпами и поддерживает такую маржу, появление конкурентов кажется лишь вопросом времени. Саму онтологию теоретически способны построить и другие компании: например, Microsoft с Fabric IQ, Google или другие технологические гиганты.

Однако у Palantir есть большое преимущество в данных. Большие языковые модели в целом сопоставимы по уровню: одна может быть немного сильнее сегодня, а через месяц уже не входить в топ-5. По‑настоящему важно наличие уникального специализированного набора данных для обучения и настройки модели. И здесь Palantir особенно сильна.

Данные, с которыми компания работала на протяжении двух десятилетий, делают попытку догнать её дорогостоящей и очень длительной. С точки зрения клиента причин переходить к другому поставщику также немного. Пройдя многомесячный или годовой процесс внедрения, компания вряд ли захочет повторить его с другим подрядчиком.

Есть и особая корпоративная культура, которую можно почувствовать уже после нескольких минут интервью с Алексом Карпом. В Palantir сравнительно мало иерархии, а сотрудники во многом сами выбирают работу, которая, по их мнению, создаёт наибольшую ценность. Для компании стоимостью в сотни миллиардов долларов это редкость, и такую культуру невозможно быстро создать или скопировать.

Наконец, философия продукта Palantir отличается от подхода большинства конкурентов. Исторически корпорации покупали лучшие точечные решения: Slack вместо Teams, Excel вместо Sheets, Zoom вместо Meet. Компании создают один‑два превосходных инструмента и продают их широкому кругу клиентов. Это даёт меньшую ценность одной сделки, но большой объём продаж. Palantir же фактически строит для клиента целую операционную систему компании.

Очевидное возражение заключается в том, что Microsoft и Google уже объединяют множество инструментов в единые экосистемы. Они могли бы усилить их ИИ и предложить нечто сопоставимое. Но переход от «достаточно хорошего» решения к лучшему в классе гораздо сложнее, чем кажется.

Обычно конкуренции с Google, Microsoft или Amazon предпочитают избегать. Однако в данном случае эти компании могут оказаться слишком громоздкими и негибкими, чтобы победить Palantir в области онтологий. Кроме того, они уже тратят сотни миллиардов долларов и направляют лучших специалистов на решение других задач.

Конкуренция со стороны OpenAI и Anthropic

Возникает и другой вопрос: могут ли OpenAI и Anthropic со временем создать аналогичный продукт самостоятельно?

Сэм Альтман в одном из последних интервью Дэвиду Сенре фактически объяснил, почему OpenAI вряд ли будет двигаться в этом направлении. С одной стороны, он говорил, что GPT-4 уже достаточно силён, чтобы серьёзно изменить большую часть SaaS‑рынка, а тормозят это инерция и отсутствие хороших продуктов. С другой — отмечал, что OpenAI сохранит фокус на исследованиях и вычислительных мощностях, а не на создании прикладных корпоративных продуктов.

Anthropic активнее развивает продукты и функции для бизнеса. Но у действующего клиента Palantir почти нет причин переходить к ней, а у нового клиента — выбирать Anthropic вместо Palantir.

Даже если Anthropic сможет построить похожую онтологию, клиент получит схожий продукт, но окажется привязан к одной модели. Palantir же придерживается модельной нейтральности и предлагает ChatGPT, Claude, Mistral и другие модели.

Карп также регулярно критикует frontier labs из‑за вопросов конфиденциальности. Он предупреждает компании, что не стоит передавать интеллектуальную собственность и бизнес‑модель лабораториям, которые потенциально могут однажды сами начать конкурировать с ними. У него есть очевидный стимул усиливать эти опасения, но это не обязательно делает его неправым.

Наконец, какова вероятность того, что компании начнут создавать такие решения самостоятельно? В теории, с учётом влияния ИИ на продукты Palantir, это возможно. У организаций уже есть собственные данные, а современные ИИ‑инструменты могут облегчить разработку.

Но на практике этот путь кажется маловероятным. Зачем компании отвлекаться от основного бизнеса, перенаправлять лучших инженеров и значительные ресурсы на создание продукта, который можно купить? Это примерно то же самое, что отказаться от Zoom или Google Meet, потому что можно разработать собственный сервис видеосвязи.

Кроме того, внутренняя политика — одна из самых серьёзных проблем, с которыми сталкивалась Palantir при внедрении, — никуда не исчезает, даже если разработку ведёт сама компания. Поэтому собственные решения вряд ли станут серьёзной угрозой для целевых клиентов Palantir в ближайшее время.

Риски: идеология и география

Алекс Карп и Питер Тиль — фигуры, способные создавать репутационные и географические риски для Palantir. Тиль давно считается крайне противоречивой личностью, но Карп долгое время оставался гораздо менее известным, хотя уже более 23 лет руководит компанией.

В последние годы Palantir стала получать больше внимания общественности, и Алекс Карп активно этим воспользовался. На одном из выступлений вместе с Эндрю Россом Соркиным он рассуждал о том, что у каждого человека должны быть высшая и низшая цели. На вопрос о своей «низшей цели» Карп ответил, что ему нравится идея приобрести дрон, который распылял бы мочу с небольшим содержанием фентанила на аналитиков, пытавшихся навредить компании.

Подобное публичное высказывание многое говорит о его стиле мышления. В сочетании с целью сохранить доминирование США и Запада оно помогает понять, почему иностранные правительства могут настороженно относиться к передаче Palantir наиболее чувствительных данных.

Выше упоминался немецкий полицейский, которому Palantir могла бы сэкономить месяцы работы. Казалось бы, логичное решение — предоставить ему доступ к системе. Однако именно подобные заявления Карпа могут стать препятствием. Германия и Франция уже объявили о планах создать альтернативы Palantir, а европейские страны и крупные города отменяли контракты с компанией.

Это не обязательно станет критической проблемой: европейским правительствам может быть трудно создать продукт хотя бы приблизительно сопоставимого уровня. Тем не менее такой фактор остаётся препятствием для роста.

По размеру и темпам роста государственный и коммерческий сегменты Palantir выглядят похожими. Однако исторически бизнес в США рос значительно быстрее международного, который в основном сосредоточен в Европе. Более слабый рост Европы Карп однажды резюмировал предельно прямолинейно: «Рост Европы ужасен».

Вероятно, одна из причин заключается именно в осторожности и сопротивлении сотрудничеству с Palantir в Европе.

Хорошего дня!