接著上一篇，在Marc Andrusko 的《The Palantirization of Everything》文章中，另一個令我心中波瀾起伏的是「Palantir化」這個提法。觀乎當下企業級 AI 初創圈正盛行一種「我們就是XX領域的 Palantir」（對標Palantir）的敘事模式——派遣工程師深入客戶內部，以高度定製化方式打通數據孤島、解決業務痛點。聽起來很cool，但若細心推敲，這股風潮背後隱藏著極大的誤區與資源陷阱。

對我們團隊而言，長期堅持一個核心信念：科技企業的成長路徑是「產品先行，定製為終」（Product -> Customization）。正如Andrusko所言，若一上來就奔著「全定製服務」而去，不是創新，而是把自己變為客戶的「高級外勞」，陷入永無止境的人力消耗之中。

Palantir 真的只是「派工程師進去」嗎？

根據 Marc Andrusko 的洞察，許多初創公司對 Palantir 的理解仍停留在表面——他們看到「前線部署工程師（FDE）」穿梭在政府與企業間，便誤以為只要「派對人」就能複製成功。

但他明確指出：Palantir 的真正護城河，不在「人事」，而在「產品平台」——一個經過長年打磨、具備明確設計哲學的「組織資料操作系統」（如 Foundry 和 Gotham）。它的核心不是「人多力量大」，而是「底座厚，能扛住千鎚百鍊」。

更關鍵的是，Andrusko 警示：「服務導向成長」（Service-led growth）雖能快速拉高收入，卻導致長期利潤率下滑與資本效率降低。 許多模仿者正是「先有服務、再建平台」，結果是疲於奔命，越做越虛弱，最後淪為人力密集型的「技術外包商」，而非科技創新者。

產品先行的真正意義：讓客戶少走冤枉路

為什麼一定要把「產品」放在第一位？因為對客戶而言，定製化本質上是一種風險承擔。

假如你沒有一套經過市場洗禮、多個客戶驗證的成熟產品，那麼每一次「度身訂造」都像在黑暗中開車——沒有車頭燈，只能靠撞牆摸索。數據不通、邏輯不穩、系統不可靠，最後賠上的不只是金錢，還有企業的信任。

反過來，如果企業有可靠的產品底座，客戶買的就不只是一段程式碼，而是一套被驗證過的「業務解決方案」。Andrusko 提到，Palantir 的 Foundry 內建「本體論（Ontology）」，能理解人與事件、部門與流程之间的真實關係。這種能力，絕非短時間靠堆人力就能複製。

這種認知，在AI時代尤為關鍵。用標準化產品去規範客戶的混沌，是高維度對低維度的教育；而用零散定製去服從客户的舊習慣，則是供應商對自身能力的放棄。

AI編程革命的真正紅利：從「碼農」轉向「架構師」

如今，LLM 的編程能力已可處理大部分基礎邏輯與接口開發，這正是關鍵的轉折點。我們再也不必耗費大量人力去「寫程式碼」。

根據 Andrusko 的觀察，未來「前線工程師」的角色將逐步轉型為 策略顧問、架構設計師、數據治理推動者，而非原始的執行者。

這意味著一旦產品底座牢固，AI 可迅速完成技術層的「骨架搭建」，團隊就能騰出空間，深入參與更高價值的工作——如企業數據治理、流程重構、決策系統優化。

這時候，我們不再只是替客戶「解決問題」，而是幫助他們「重構自己」。這種轉變，正是真正的降維打擊：你用產品+AI的雙重力量，輕易穿透別人需要多年試錯才能觸及的系統深度。

產品化的代價與回報：慢，才能快

這麼多年我們團隊也跌跌撞撞，踩過無數的坑，堅持「先產品再定製」的路徑，注定要坐一段時期的「冷板凳」。產品要打磨、要迭代、要打敗無數競爭者，才可能進入主流市場。爆款不會一夜而至，短期營收也難見突飛猛進。

但這正是「真創新」與「偽創新」的分水嶺。

• 「偽創新」靠的是「接單」，靠的是「快錢」；
• 「真創新」靠的是「定義」，是「建立可重複、可擴增的系統能力」。

當你的產品已在市場中站穩馬步，後續的服務與定製，將如「搭車」般輕便自然。若用張Sir的AI養生哲學來比喻，就是我們帶著解藥去幫助病人，而非在病人身上不斷試新藥。

換個思維：別被「快速交付」綁架

今天很多企業急於「看到成果」，於是直接選擇定製方案。但真正的成果，不是「某週交出一份報告」，而是「系統能自我演化、流程能持續優化」。

Andrusko 的觀察給了我們一個警醒，Palantir 是「一類唯一的公司」（One-of-a-kind category），不是靠模仿就能複製。它的成功，建立在產品、人才、跨領域知識與高風險客戶的長期信任之上。 他不是一家「軟件+顧問公司」，而是一個「軟件+顧問+政治項目+極度有耐心的資本」的複合體。

如果你缺乏這樣的底座，卻想借著「派人」去走捷徑，更大可能是在用體力勞動去補償技術上的平庸。

【張Sir講白話：創新不是讓公司變大，而是讓複雜變得簡單。 既然 AI 已幫我們外包了體力活， 我們就該把資源，投注在數據與流程的真正重塑上—— 做回自己業務的「CEO」，而不是別人的「高級外勞」。

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