硅谷大数据分析公司Palantir于2020年9月30日在纽约证券交易所“直接上市”（DirectListings），首次交易中开盘价为10美元，其估值约为220亿美元。同时它也成为了继Spotify、Slack和Asana后的第四家使用直接上市模式的公司。

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作为一家成立于2003年的软件公司，Palantir的初衷是为了美国情报机构构建软件系统，以协助反恐调查和行动。在2008年，Palantir发布了公司的基石软件平台——Palantir Gotham，该平台为国防和情报机构研发，可以使用户能够识别隐藏在数据集深处的秘密，数据来源范围从信息情报到机密线人的报告，从而帮助美国和盟国军事人员找到他们想要的东西，同时帮助相关部门进行情报分析，防御行动和任务规划。随着Palantir持续不断的研发，它发现商业机构在处理数据时所面临的挑战基本上是相似的，这些企业都被被庞大的项目数据管理所困扰，更谈不上将数据有效化。从而诞生了Palantir foundry。该平台通过为组织的数据创建一个中央操作系统，改变了组织与信息交互的方式。在构思Foundry的同时，为了保证Foundry和Gotham能够持续支持Palantir的SaaS平台和公共云等领域， Palantir Apollo也同步上线。它通过提供连续的、自动的更新而不中断服务，兼顾稳定性和速度之间的平衡。

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始于恐袭，立于政府，展于商界，神秘的独角兽数据公司的历程

Palantir的创始人为Peter Thiel, Alex Karp, Joe Lonsdale, Stephen Cohen和Nathan Gettings。其中第三位和第四位都是毕业于斯坦福计算机系的超级码农，毕业后直接加入Palantir。第五位是来自于PayPal的超级码农。由此可见五人中三位都是技术类的领导者，而Peter Thiel有着丰富且复杂的投资经历已经形成庞大的社会关系网。Thiel毕业于斯坦福的法学院，在1998年创立了Paypal，当2002eBay成功收购Paypal之后，Thiel陆续投资了Facebook、Asana、Quora、LinkedIn、Yelp、Yammer等公司。在投资之余，他也创立了两家公司，Palantir和Founders Fund。

而Alex Karp从德国的Frankfurt University以博士学位毕业之后开启了自己的投资之路。在投资的过程中，Thiel与另外三位工程师创始人创立了Palantir，核心理念是基于之前在Paypal开发的防欺诈系统，并开发出更先进的系统——一个“人+机器”的超级系统。在同一时间段，Karp被Palantir的其他4位创始人邀请成为CEO。

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Palantir 创立的起源可以追溯到911前后。在911之后，美国面临巨大的恐怖袭击威胁，然而反恐的信息挖掘和保护个人隐私之间出现矛盾。而身为坚定的右派的Peter Thiel希望用技术手段来解决这个矛盾。从而有了Palantir的初步构思——在尊重言论自由及保护个人隐私的前提下，挖掘和整理出最多的信息。Palantir的名称由来是来源于创始人之一Peter Thiel最欣赏的书籍——《指环王》中的Palantiri，它可以穿越时空、监视世界的水晶球，同时可以在各大势力中建立联系。而Palantir的目标也与之相近——用技术手段构建魔法球Palantir看清世界，在安全和隐私保护之间找到平衡。

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随着医疗系统、刑事司法系统等政府为公众提供的服务系统性的失败使得Palantir在政府端获得了发展的机会。尤其是政府机构经常使用单一用途的工具和定制软件解决方案，用于特定的工作流程，如客户关系管理和财务规划。而当系统过时或者不适用之后，修复遗留系统的代价可能与从头开始构建一个系统一样昂贵。随着政府机构的成长和变化，它们的遗留技术常常跟不上，为了某一部分的功能而不得不重新构架整个系统。而Gotham Palantir的出现让政府的数据整合和挖掘能力得到了新生。

在2004-2009年之间，Palantir主要为CIA等美国政府服务，为他们开发定制的软件，实现整合的信息检索和提取及分析关键信息。直到2008年，CIA都一直是Palantir唯一的大客户。面对美国政府内分散而略显初级的系统，同时还要在数据收集过程中满足各种权限及保密的需求，Palantir的工程师并没有忘记初心，始终坚持开发系统级的产品。将这些敏感的政府信息整合在一起的额外好处也得以体现，所有查询这些信息的人将在系统中留下痕迹，这可以防止斯诺登类似的泄密事件以及亡羊补牢。到2010年，Palantir在与InformationWarfare Monitor（IWM）的合作过程中，发现了两个黑客网络：Ghostnet和the Shadow Network。而这些都要归功于Gotham强大的功能。 

Gotham是一个大数据分析软件，该平台帮助组织组合、管理、保护和分析大块数据。Palantir Gotham有一组用于语义、时间、地理空间和全文分析的组合工具。该套件作为一个组织的知识库运行，它支撑整个分析数据库，并确保对用户的充分保护。用户可以开始分析来自多个来源的数据，将它们融合为以人为中心的模型、标记和安全数据，并将数据带入生活，进行人为驱动的分析。 

以调查非法象牙贸易的真实案例为例，Palantir Gotham可以通过整合和挖掘数据去分析出相关的参与者、组织和交易路线等。在挖掘和监视的过程中，Gotham会持续监控敏感组织和潜在人员。首先，Gotham会持续性的处理结构化和非结构化的数据，包括五种语言的海关文件、法庭记录、商业登记和媒体报道，整合资源来开发全球野生动植物犯罪数据库。如查获的500多个象牙非法贸易的详细信息。

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从公开文件中，Gotham分析出从东非到美国有着清晰的运输路线。在这些运输中，Gotham深度挖掘出相关的违法运输是由10个跨国航运公司主导的。而这些公司和众多高度军事化的人员紧密联系在一起。同时也发现这些人员参与和主导了区域冲突，政治腐败和有组织犯罪等。将这些不同的资源合并到一个统一的平台中，可以推导出有关象牙贸易公司的独特标志。当他人再次涉嫌非法交易，Gotham可以第一时间发出警告并实施监控，因为它可以分析出这些交易中是否带有犯罪库里的特征或者是否满足所有正当交易的所需的文件。

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但即便Palantir一直声称自己企业是在尊重言论自由及保护个人隐私的前提下进行研发软件和平台的，它在2010 年依旧遭遇了隐私侵犯的信任危机。当时，一家与美国政府关系密切的软件公司HPGary的邮件系统被黑客侵入，并被挖出 Palantir 向美国银行做的一个展示文档，里面说明了 Palantir 可以如何通过与第三方合作，有效打击维基解密。事件爆出后，即使AlexKarp 很快发表声明说撇清关系。但是由来已久的对Palantir暗地帮助美国政府侵犯隐私的猜忌，一时喧嚣尘上。

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而随着Palantir团队进一步的研发和探索相关模式的适用性，公司发现不仅仅是政府部门的软件有分散和不兼容的问题，相似的问题也出现在商业企业中。Palantir明确的提出未来的软件提供商的行业趋势是分为两类——Alpha 和 Beta类公司。Beta类公司存在于当商品化的解决方案跟的上市场的要求和变化，其提供的打包软件是为了满足标准化的需求而设计的。而Palantir是典型的Alpha公司。Alpha公司出现在当商品到了产生差异化价值和典型的打包软件是无法提供相应的独特的功能的时候，公司可以寻求利用其独特的资源或发现其竞争对手无法满足的需求。而在客户群体们，也就是各行业有软件中央平台需求的公司会呈现出两种不同的平台需求——Buy or Build。这些有着直接购买需求的企业是Palantir的首要商业客户。基于Palantir的判断，他们预计B端市场的TAM是560亿美元左右，因此在Palantir Gotham的框架上，研发推出了Palantir Foundry。Foundry是帮助那些被庞大的项目数据管理所困扰，更谈不上将数据有效化的公司所设计的。该平台通过为组织的数据创建一个中央操作系统，改变了组织与信息交互的方式。Foundry提供的中央操作系统不仅适用于个别机构，也适用于整个行业。和Gotham同源的技术使得Foundry具有强大的分析能力，它能够从无数的数据点构建现实世界的模型，也使Palantir的客户能够监控、适当地保护和控制对数据的访问和使用。

精准制导，“人+机器”新模式开启数据分析元年

“人+机器”的模式首先是由Paypal提出的（Palantir的创始人Peter Thiel同时也是PayPal的创始人）。这种模式借助计算机庞大和迅速的运算功能，结合人类发现捷径和直觉的能力以及经验，从而相互互补。人类在战略上占主导地位，而计算机注重在战术部分。这种模式可以减少人与计算机之间的摩擦，以帮助执行任务以及即将处理的数据或计算。 

从目前线上支付的商业模式上来看，有关在线支付业务的基本事实是弄清楚如何将资金从一个地方大规模转移到另一个地方而不会出错，如阻止欺诈的发生。所以本质上是一个分析问题。对于这个问题，paypal和它的竞争者使用了两种不同的办法。 

Paypal绝大数的竞争者是减少人工的操作，尽可能的转化为计算机的审核，是一种重复且快速的算法。而Paypal是专注于加强每个人类分析师的工作效率，将计算能力服务于人类，让人类去决策。在计算方面，授权该分析师使用计算带来的结果进行更快的探索业务决策，更快的处理问题。 

Paypal的这种技术被带到了Palantir。Palantir团队也面临着相似的问题，大量数据以极高的速度涌进来，他们必须快速的做出正确的决策。这种情况适用于很多行业，如执法部门，情报部门，公众卫生和国防。在将Palantir的平台适用于这些行业之前，首先要了解的是Palantir是一个分析数据的基础设施，而不是一个可视化的工具。它的可视化图形界面只是一个像汽车方向盘的界面，是访问所有工程师设计功能的工具。另外一点是这个平台不是一个封闭的环境，而是尽可能的开放和易于访问。这代表在实际情况中，Palantir支持开放数据格式。所以它是支持企业和政府部门中现有的软件，支持开放和公共的API，让第三方可以简便的创建新的功能。同时，Palantir不是以一个数据库去取代现有的所有软件。它其实是提供一个平台，使得分析师可以越来越有效的利用所有现有的基础架构，以便浏览数据和快速决策 

从官方披露的资料来看，Palantir的两大平台，Gotham和Foundry的功能是基本相似的，只不过分别服务于G端和B端。它们可以被总结为4大功能：数据集成，检索和发现，知识管理和协作功能。 

数据集成

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数据集成是整个平台的基础。通过数据集成，平台可以采用企业中所有形式的数据，从Word，Excel到企业级数据库，将其整合在统一环境中。这种架构是很迅速的，只需几日或者几周的时间就能整合整个企业的数据；同时它也是便捷的，可以处理不同的数据，支持可大规模扩展的方式。

 检索和发掘：4种类型的搜索模式

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首先就是最基本的搜索框，可以检索企业中的各种数据源。第二个被称为高级概念搜索，它可以帮助企业了解不知道的事情，换句话说是可以根据事物之间的关系进行搜索。而第三种被称为永久搜索，在用户进行描述性的搜索之后，Palantir会自动生成一些特征和描述。在未来Palantir会主动提醒用户浏览匹配该模式的新数据的出现。最后一个是地理空间和时间搜索，它可以搜索在某地某时发生的事情或者正在发生的事情。

这4种搜索功能整合在一起带来一种化学反应。当平台建立和整合了所有的数据，分析师可以使用直接的语句去询问，如：向我展示所有在学区区域发生犯罪的热图，并比较前六个月和后六个月之间的不同。由于独特的搜索模式不需要任何人进行编程，所以这种适用于非技术的分析师。

知识管理

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Palantir会根据输入数据的方式和时间跟踪谁在看这些信息，这些信息能够被用于哪些方面，是否被允许观看等等。也就是对不同的用户进行不同等级的授权。

 协作能力

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Palantir的设计不仅仅是为了适应分析行为，通过企业自身的数据进行分析和判断才是目的所在。在这个平台中，个人和群体可以一起工作，并受益于彼此的合作。总得来说，Palantir的方式是软件工程师处理大型软件项目的方式，即数百工程师同时对代码库的不同部分进行更改。

这种模式可以帮助分析师们从具有相同现实观点的团队开始分析，对不同种类的变化检验不同种类的假设，在最后调和这些更改，更新出最终答案。而通过知识管理，授权不同级别的权限给不同的用户，可以确保分析进程是以完全安全的方式运行，准确的向每个用户显示该用户被允许查看的信息。 

总的来说，Palantir的特性是可扩展的，强大的内核处理可支持一天处理数十亿数据；是安全的，系统会跟踪进入数据库的每个信息原子，对其进行访问控制和授权；是低风险的，Palantir不是引入定制开发项目，而是商业软件，可以在数周内部署；同时它也是一项成熟的技术，已经被用于很多领域：公共卫生，病毒追踪，执法部门，大型银行的欺诈行为等。 

真实案例：Palantir的精巧使用

在接下来的文章中，请读者将自己代入为一个反恐分析师，您的任务是关注北非的恐怖主义融资活动的日常，并追踪埃及的潜在用户。 

首先要做的是第一次登录。

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在软件的左侧被称为feeds，它代表着新收到的文件，消息，或者重点信息。 

点击Feeds，并开始检索新数据，从而可以得到下图的信息。信息表示一些慈善机构的人可能对美国某些城市进行恐怖袭击。

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从这些信息中，分析师首先要做的是提取名字并在Palantir中检索。

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在检索完成之后，可以得到上图的三张名片（这些信息可以是其他分析师之前做的资料，也可以是Palantir整合的其他部门的资料）。在名片中，蓝色字体代表其他分析师也进行了检索，如果点击这些超链接会直接指向相关的档案记录。

在了解相关信息后，将三人信息抓取到工作分析界面。

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如上图所示，只有一位嫌疑犯有照片，初步说明他的信息比较完善。选取有照片的人员，得到下图的信息综合视图，包含个人信息，付款记录，和总结。在这可以发现，即使名字是以阿拉丁文书写的，Palantir也会自动翻译成英语。同时也有视频和音频的记录。

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在了解这个嫌疑人的基本信息之后，分析师可以直接向Palantir询问一个深层问题，如：关于这三人之间的联系方式。此分析过程可以使用平台的功能search around来完成。

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在使用Search around之后，Palantir会询问需要匹配哪种探索类型。

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当选取模型之后会提取相关数据和信息，同时Palantir也会询问一些问题：这些人是哪些群体的；参加了哪些活动；还有其他人与这些活动有联系吗？最终将这些事情分成四个分离度。

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在建立关系网之后，可以使用直方图的工具去进行调查。直方图的工具会提供一个屏幕上内容的摘要，比如这些群体有什么共同点，在下图中，palantir分析整合出他们有着相同的居住地址、相同的电子邮件域名、相同的国籍和互相的电话来往。

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当然，Palantir也可以单独调查嫌疑人和某一人或者一个群体之间的关系，在下两张图，分析师发现Mike Fikri和MF有着相同的名字缩写，相同的地址，相同的国籍，并且共用一个手机。但是即使这样，分析师也不敢确定他们是同一人。

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但是在基于上述信息，分析师可以假设这两者是同一人，并通过Palantir可以验证，使用功能resolve。

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 Reslove功能会让Palantir合并两者，同时保留两个记录中的所有原始数据和信息。在合并之后，分析师可以检查现有的关系网是否有变化，从而判断假设的成立与否。如果假设不成立，这个操作可以被自己或者其他分析师撤销。 若是假设被证实了，自己可以向其他人发布这些更改。

 同时，为了帮助验证假设，palantir也可以以视觉上显示方向性的联系，比如电话，资金来源。

也可以选取特定的信息和数据进行交叉对比。如下图选取了电话来往和资金流向，可以发现在结束通话后，相关人员很快就收到了资金流入，并且可以看到相同的模式在接下来的几天中再一次发生。

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当调查结束，Palantir可以将调查结果以不同形式的数据显示出来，PDF, PPT 和Excel等目前市场上支持的所有形式。

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到此，一个反恐分析师的日常工作就结束了。从这次操作中，可以很显然的发现分析师将大部分的时间都花在搜索和判断上，而不是处理各种数据和复制工作结果。

从本质上来说，Palantir使得分析师可以专注于分析，而不用花费时间去处理技术上的事情，这就是Palantir从Paypal继承来的核心观点，即人+机器：减少分析师和所获得信息之间的摩擦。让数据和分析师合作，让分析师能够快速准确的回答问题并分享。

行业高速增长，数据集成和分析是未来趋势

公司预计潜在市场TAM在全球范围内高达1190亿美元，其中分为TO B和TO G。在B端市场上，公司预计B端市场的TAM是560亿美元。这个估算是根据世界各地的潜在客户的数量。首先大约6000家公司的年收入超过5亿美元，再同时根据企业规模和现有客户支出的内部数据，假设每个潜在商业客户的年度合同价值，最后预测B端市场的规模在560亿美元左右。 

而在G端市场上，由于Palantir产品的特殊性，它所倾向的客户群体也有独特性：包括美国政府机构、其盟友以及其他价值观一致的国家在内，政府部门的TAM基金为630亿美元。 

在美国政府部门的估算上，首先使用国际货币基金组织(IMF)发布的财务统计计算支出的总量，以联邦和州政府支出总额来衡量，在美国政府的各种功能，包括国防、经济事务，教育、卫生、公众服务、环境保护、公共秩序和安全。我们预计约有5%的支出是软件和咨询服务。由此模型可推算出公司美国政府部门的TAM是260亿美元，国际政府部门的TAM为370亿美元。

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Palantir的商业模式是以SaaS的模式为主。客户按合同付费，以得到软件平台的使用权限。其定价主要基于预期的软件平台将为客户产生的价值，而客户合同通常是多年协议。截至2020年6月30日,Palantir现有的客户合同平均3.5年。 

近年来，公司把业务扩展到商业领域。2019年， 53%的收入来自商业客户，47%来自政府机构。同时还在美国以外的地区进行了大规模扩张。2019年，40%的收入来自美国客户，其余60%来自海外客户。在H1 2020年平台被125个客户使用，包括一些世界上最大和最重要的机构。用户可以在此资产之上构建，以使数据具有可访问性和可操作性。客户遍布36个行业和150多个国家，在政府方面，平台对美国及其海外盟友的国防和情报工作至关重要，而在商业方面，Palantir与世界上一些最持久、最重要的跨行业公司合作，包括能源、交通、金融服务和医疗保健部门，如波音，空客和德国默克公司。

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在收入来源上， Palantir通过两种标准定价模式获得收入：SaaS订阅和专业服务。典型的Gotham安装包括：56.4万美元Palantir服务器的价格，假设4个核心$112K软件更新和维护服务器，每年（第一年免费）$ 100K培训，假设50个用户$600K工程服务集成。假设2-3名部署工程师为1年总计：150名用户。而除了对其实际软件产品的使用收费之外，在安装时他们还提供大量的工程，部署和培训服务合同包，所有这些服务都要收取额外费用。从2008年到2019年，Palantir总共创造了34亿美元的收入。自2009年以来，新客户以每年30%的复合增长率增长。仅在2019年，Palantir收入为7.426亿美元，比2018年的5.954亿美元增长了25%。2019年，每个客户的平均收入为560万美元，根据2019年的收入，前20大客户创造了4.952亿美元的收入，占同期总收入的67%。利润率也得到了提高。2019年的利润率为21%。2020年上半年的利润率为48%，而2019年上半年为17%。而在2020年第二季度的利润率是55%。将边际收入定义为收入减去收入成本、销售和营销费用(不包括基于股权费用)除以收入。

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在毛利率上，2019年实现毛利润5020万美元，毛利率为67%，剔除股权费用后为71%。2020年上半年的毛利润为3.485亿美元，毛利率为72%，剔除股权费用后为78%。2019年上半年的毛利润为2.213亿美元，毛利率为69%，剔除股权费用后为71%。最近，在2020年第二季度，毛利润为1.835亿美元，毛利率为73%，剔除股权费用后为80%。前20名客户的平均每位客户收入从2019年上半年的每位客户收入1100万美元增长到2020年上半年的1500万美元，增长了36%。

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近年来，经营业绩显著改善。2019年，公司净亏损5.796亿美元，剔除股权费用后，净亏损3.377亿美元。在2020年上半年，净亏损降至1.647亿美元，即剔除股权费用后的净利润为1720万美元，低于2019年上半年的亏损2.805亿美元，或剔除股权费用后的亏损1.676亿美元。

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运营结果的改善主要是由于收入的增加，以及安装和部署软件平台所需的软件工程师的时间和数量的显著减少。自2019年第二季度以来，安装软件以及开始与客户合作所需的时间减少了5倍以上，到2020年第二季度平均为14天。工程师能够管理的跨设备升级数量从2019年第二季度的平均每周2万次增加了一倍多，到2020年第二季度的每周超过4.1万次。自2009年以来，由于扩展了平台的功能，扩大了现有客户关系，并获得了新客户，这一数字以每年30%的复合增长率增长。 

在成本方面，Palantir可能会将相对较小比例的收入用于销售和营销，虽然其同行（如Splunk，Tableau和Qlik）将其50％以上的收入用于吸引和留住客户。我们认为这些公司营销支出水平提高的主要原因之一是来自大型成熟企业软件供应商的激烈竞争。规模较小的公司倾向于花更多钱与企业客户保持黏性，提供大幅折扣以说服客户使用他们的分析平台。然而，即使小公司采取这一步骤，已进入市场的参与者也可以降低价格以保留其客户群。由于Palantir不必将其收入用于销售和营销，这可能会带来大量节省，从而增加其盈利。 

从2008年到2019年12月31日，Palantir已经在研发上投资了15亿美元。它将继续投资开发的软件平台，并扩大它们的能力。

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截至2019年12月31日，Palantir共有2391名全职员工。在这些员工中，共有929名是软件工程师和其他技术人员，他们的主要职责是建设、运营和改进两个平台的能力。

Palantir认为它能够在合同中收取如此高的价格是因为他们的服务对他们的客户来说可以创造非常高的价值。此外，Palantir的价格实际上比同等价格的技术解决方案（如Bloomberg终端或SAP）便宜。在一个典型的一般例子中，Palantir部署超过3年，每用户11,000美元，低于Bloomberg终端的24,000美元价格。考虑到分析师的年薪从40,000美元到90,000美元不等，3年以上的每用户成本是相对较小的成本，特别是如果Palantir能够使这些用户在一个数量级上更有效。 

而由于Palantir特殊的股票资本结构提供三种类型的股票，A类，B类和F类。通过F类股票的发行，可以使得创始人们有能力控制总股本的49.999999%的投票权。这种模式可以持续性的促进产品创新和冒险，同时允许公司继续优先考虑长期目标，而不是短期的结果。再者，保持稳定董事会的构成和其政策，可以阻止可能涉及实际或威胁收购公司的某些类型的交易。集中控制可以让创始人完成一项其他股东不支持的交易。 

Palantir重点风险因素在于自公司成立以来，每年都遭受亏损，预计运营费用会增加，未来可能无法盈利。销售工作涉及相当多的时间和费用，销售周期通常很长，而且不可预测。公司的上市与承销的首次公开发行(IPO)有很大不同。首先Palantir没有承销商。因此，在纽约证券交易所开市前，承销商不需要建立簿册，也不需要以发行价向公众出售股票。考虑到没有承销商购买额外股票的选择权，也没有承销商参与稳定交易，A类普通股上市后一段时间内的公开价格可能会有更大的波动。此外，由于创始人有着集中控制权，创始人可能会支持长期战略投资决策，并可能导致支持该决策的董事成功被选举上。而这些决策和风险可能不会成功，并可能严重损害公司的业务。

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