中國AI軟件如何走出自己的「範式」路線？

底線思維

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► 文觀察者網心智觀察所在過去一年裏，全球 AI 軟件領域出現了一種頗具象徵意義的分化：一邊是 Salesforce 這樣的標準化訂閱制 SaaS 巨頭，持續推出 AI 功能，卻面臨收入增速放緩、資本市場反應平淡；另一邊則是 Palantir——一家起家於政府與情報系統、長期以「定製化」「重交付」著稱的公司，卻在 AI 應用浪潮中實現收入加速與股價重估。這一對比背後，隱藏的是一個更深層的變化：...

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平台作為「軍方運作中樞」來部署，這類合同同時帶來大量長期收入與高切換成本。在民營部門，Palantir 的 Foundry 在醫療與製造供應鏈優化等場景裏，顯示了「把數據流、排班、庫存、預測等不同系統合成一個決策視圖」帶來的實際經營改善：例如提升排班與資源利用、提前識別瓶頸，從而直接量化節省與效率提升，而這類改善比起「一個插件功能」更像是把客户的運營方法論做了重構。Palantir 這類公司與 Salesforce 有着根本不同的邏輯。Salesforce 代表的是雲計算時代的典型成功範式：企業業務流程具有高度共性，軟件可以高度標準化，按用户數或模塊訂閲收費即可規模化增長。但 AI 的價值，恰恰往往不體現在「有沒有某個功能」，而體現在是否介入關鍵決策、是否真正改變業務結果。在 AI 應用中，決定成敗的往往是：數據是否可用、模型是否貼合具體業務、結果是否可解釋、責任如何界定。這些因素高度依賴企業自身的流程與歷史系統，很難被完全標準化。Palantir 的做法不是試圖把 AI 做成「通用功能」，而是把 AI 深度嵌入客户的真實運作體系之中，一旦上線，替代成本極高。也正是在這個意義上，資本市場開始重新認識這類「看起來不夠輕」的公司：它們增長未必線性，卻一旦嵌入成功，就擁有極強的長期黏性。客户一旦把關鍵決策放在對方平台之上，遷移成本極高。因此市場願意對這類企業給予溢價。順便一提，Palantir 這家硅谷神秘而硬核的AI巨頭最近宣佈，繞過大學，直接招聘高中畢業生，如果成功轉正，年薪直接給到17萬美元。他們不看成績單，不看競賽獎項，只看一樣東西：你解決真實問題的能力。第四範式在做什麼？從中國語境看「同構性」如果把視角轉向中國，第四範式所處的位置，恰恰落在這一變化的交匯點上。第四範式是一家成立於2014年的中國人工智能公司，長期服務於銀行、能源、製造、零售等大型組織，核心業務是把 AI 模型用於具體、垂直的業務場景中，例如金融風控、設備故障預測、供應鏈優化等。這些並不是面向大眾的通用應用，而是直接嵌入企業關鍵系統的「內核能力」。在第四範式2025Q3季報溝通會上，公司管理層對自身路徑做了一個頗為坦率的總結：早期確實以項目制為主，為大型客户交付完整的 AI 系統；但在不斷實踐中，他們逐漸把「如何在垂直場景中訓練、部署和複用模型」的方法論沉澱下來，形成了名為「先知」的 AI 平台。這一平台不直接替客户寫業務系統，而是為合作伙伴和客户自身提供模型與決策能力的「底座」。這一轉型邏輯，與 Palantir 從「為單一客户做系統」走向「平台化操作系統」的過程高度相似。不過，中國市場的特殊性，使得第四範式不得不走一條更「重」的路線。在溝通會上，公司反覆提到一個現實問題：在中國，尤其是在信創（信息技術應用創新，即國產軟硬件替代）背景下，客户預算高度集中在硬件與算力採購上。國產 GPU 和服務器買回來了，但「怎麼用起來」成為最大難題。於是，第四範式不得不通過「軟硬一體」的方式交付，把模型、平台與算力適配打包，先解決可用性問題，再談軟件價值。這也解釋了一個外界常見的誤解：看財務報表，第四範式毛利率不算高，甚至被認為「像在賣硬件」。但從公司披露的信息看，硬件本身幾乎不貢獻利潤，其目的在於為平台和模型創造落地入口。拆分來看，先知平台的軟件部分正在體現規模效應，淨利潤也從持續虧損走向盈虧平衡。此外，第四範式的管理層在多次公開場合中都比較坦率地承認，公司早期的業務形態，更接近「AI 解決方案公司」：每拿下一個大客户，團隊就需要深入對方的業務現場，從頭梳理流程、理解數據、訓練模型、再把系統完整交付。這種方式雖然能解決問題，但高度依賴人力，項目之間難以複製，規模擴張也非常受限。真正的轉折，來自於公司在大量項目實踐中逐漸意識到一件事：不同客户的業務場景雖然各不相同，但「把 AI 用起來」的路徑，其實是有共性的。比如，無論是銀行的信用風控，零售的推薦系統，還是能源企業的設備預測維護，表面看是完全不同的行業，但在 AI 落地過程中，都會反覆遇到類似問題：業務目標是什麼？哪些數據與這個目標最相關？模型效果好不好該如何衡量？模型上線後，如何與原有系統協同運行？如果效果偏離預期，該從哪裏調整？正是在反覆回答這些問題的過程中，第四範式逐漸形成了一套內部方法論，管理層將其稱為「北極星指標」。簡單來説，北極星指標並不是一個單一的數字，而是一種把企業戰略目標、業務指標和AI 模型效果串聯起來的工作方法。在實際操作中，這套方法會先從企業的核心目標出發，例如「降低壞賬率」「提升庫存周轉」「減少設備停機時間」，再向下拆解出可以量化的關鍵指標，並據此反推：哪些數據是必要的，模型應該優化什麼，最終 AI 的輸出如何直接影響業務結果。這樣一來，AI 不再是一個「看起來很先進」的技術項目，而是明確服務於某個業務結果的工具。當這種方法在多個行業、多個項目中反覆驗證後，第四範式開始做一件更重要的事情：把「如何做這件事」的過程本身產品化。這正是「先知平台」的由來。先知平台並不是替客户寫業務系統的軟件，而更像是一條「AI 工廠流水線」：它把數據接入、特徵工程、模型訓練、評估、部署和持續迭代這些原本高度依賴人工經驗的步驟，儘可能標準化和自動化。這樣一來，當進入一個新的客户或新的行業場景時，團隊不再需要從零開始「手工搭建」，而是可以在既有框架內快速生成適配模型。與此同時，第四範式也逐步調整了交付方式。過去，需求理解、系統集成、模型開發幾乎全部由自己完成；而現在，公司更傾向於與熟悉客户業務的軟件公司或系統集成商合作。這些合作伙伴負責需求梳理、本地實施和系統對接，第四範式則專注於提供模型能力和平台工具。通過這種方式，原本高度依賴「人天」的端到端項目，被拆分為「平台能力 + 合作伙伴實施」的組合，交付效率和覆蓋面都顯著提高。這種轉變，與 Palantir 的發展路徑有着明顯的相似之處。Palantir 早期同樣以重度定製項目起家，後來通過 Gotham、Foundry 等平台，把數據整合和決策支持能力抽象出來，讓同一套平台可以服務更多客户、更多場景。不同的是，第四範式所面對的是中國市場更復雜的 IT 環境和國產算力背景，因此在形態上更偏重「方法論 + 平台 + 生態協作」的組合。從結果來看，這一轉型的意義在於：第四範式不再只是「為某個客户做一個 AI 項目」，而是在嘗試成為讓更多企業「更容易把 AI 用到關鍵業務裏」的基礎設施提供者。這正是它被視為「中國式 Palantir 路徑探索者」的根本原因。放在中國軟件版圖中，第四範式站在哪裏？如果把第四範式放進中國軟件產業的整體座標系，它的獨特性會更加清晰。金蝶、用友、金山辦公等做得非常好的是把雲訂閲與行業化產品結合，形成穩定的 ARR（例如金蝶雲訂閲持續增長、用友雲服務規模化），這是中國企業數智化的基石，但它們的商業模式與「把 AI 深度嵌入到國企/軍工/複雜工業決策中」的模式並不完全重合。金蝶、用友擅長企業級管理軟件與行業化雲，而金山辦公則在組織協作與文檔協同領域用訂閲實現高速擴張——這些企業的價值在於「廣度+穩定的經常性收入」，而非單一客户的深度嵌入。這些公司在中國長期扮演「把人力+交付能力帶給大型客户」的角色。它們可以承接大規模落地工程、負責項目實施，但本質上更像「勞動力放大器」而非「把決策埋在平台裏」的長期運營方。近年來，這些公司也在佈局「全棧 AI / 雲邊端」能力（例如中軟國際強調全棧 AI 產品與服務），並在行業內形成許多標杆案例，但要從「做工程」升級為「成為客户核心決策平台提供商」需要長期沉澱與很高的產品化能力。與金蝶、用友這類企業管理軟件公司相比，第四範式並不試圖覆蓋廣泛的通用管理場景，而是聚焦「決策密度最高」的環節；與金山辦公這樣的訂閲制 SaaS 相比，它不追求用户規模，而是追求在少數大型客户中深度嵌入；而與中軟國際、軟通動力等 IT 外包與系統集成公司相比，第四範式又不是以人力交付為核心，而是試圖通過平台化，把「做模型、做決策能力」的部分標準化、規模化。這使它處在一個相對稀缺的位置：既不完全是 SaaS，也不只是外包，而更接近「組織級 AI 基礎設施提供商」。從這個角度看，市場把第四範式與 Palantir 對標，並非因為兩者業務完全相同，而是因為它們試圖解決的是同一類問題：如何讓 AI 成為大型組織運轉的一部分，而不是一個可選工具。中國要走出自己的Palantir 路線，還需要什麼？如果把第四範式視為一個樣本，而不是孤立公司，那麼問題就不再只是「它像不像 Palantir」，而是：中國企業如何走出一條符合自身環境的 AI 應用之路。從目前的實踐來看，有三點尤為關鍵。第一，中國的 AI 應用公司必須接受「早期不輕」的現實。在算力、數據和流程尚未高度標準化的階段，深度嵌入不可避免地意味着更重的交付、更長的周期。這並不是戰略錯誤，而是產業階段決定的成本。第二，平台化與合作伙伴體系是規模化的唯一出路。第四範式在溝通會上反覆強調，通過合作伙伴來承接需求理解和系統集成，把自身聚焦在模型與決策能力本身，是降低邊際成本、釋放規模效應的關鍵。這一點，對於所有想做「AI 基礎設施」的中國公司都具有參考意義。第三，真正的護城河不在模型，而在「被用起來的程度」。無論是 Palantir 還是第四範式，真正決定長期價值的，都不是算法參數，而是其系統在客户業務中承擔了多關鍵的角色。一旦 AI 成為不可替代的決策節點，商業模式和估值邏輯都會隨之改變。以 Salesforce 和 Palantir 為代表，從通用 SaaS 到嵌入式 AI 平台，軟件產業正在經歷一次深刻轉向。第四範式未必會複製 Palantir 的路徑和規模，但它所代表的，是中國 AI 應用公司在現實約束下的一種探索方向。這條路不輕、不快，也不性感，但如果走通，它所構建的，將不只是一個公司的增長故事，而是中國在 AI 應用層面形成長期競爭力的關鍵一環。來源|心智觀察所","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"}}}