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Palantir CTO：技术本身就是问题，货物崇拜式管理是病根

发布日期：2026-01-02 16:22:16 浏览次数： 1824

作者：企业即算法

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~4700字

引言【王亚军】

Palantir到底是家什么性质的公司？

一种观点是把它当成管理咨询服务公司。AI带来智能商品化，这对传统的管理咨询业务模式来说是釜底抽薪。Palantir长期以来以结果定价的方式，反而符合这个趋势，对管理咨询公司有很大冲击。但是，如果没有技术作为杠杆，它的企业价值会非常有限。在之前的一篇文章中，Palantir商业事业部负责人Ted Mabrey解释了FDE+技术平台如何为企业客户创造价值（Palantir高管：你们那个不是FDE！）。

另一种观点是把它当成软件技术公司。有不少软件/AI企业研究、学习Palantir，或者打上“小Palantir”“中国的Palantir”标签，希望得到资本市场认可。但是，Palantir并不把自己和其他软件企业相提并论，而是观点鲜明地批判硅谷的软件技术公司，认为他们的业务模式是榨取型，并没为客户创造太大价值。

下面就是这样的一篇批判文章，作者是Palantir CTO Shyam Shankar，发表于2024年2月2日（当时股价~17美元，目前~200美元，市值~4600亿美元）。

Shankar来自一个印度移民家庭，孟买出生，在美国佛罗里达州的奥兰多市长大。家庭在尼日利亚经商被抢劫后，移民到美国，做小生意为生。他在Planatir早期加入公司，目前应该是CEO Alex Karp最有可能的接班人。

需要声明的是：转发这篇文章，不代表同意其政治观点。下面是正文。

2011年，泰勒·考恩（Tyler Cowen）提出，发达经济体正陷入一场“大停滞”（Great Stagnation）。这场停滞始于20世纪70年代末，因为所有那些生产力提升的低垂果实，那些由化石燃料和电力驱动的机器与工厂，都已被采尽。

技术进步对全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）的提升，微乎其微。这种情绪也体现在Founders Fund（译注：彼得·蒂尔的基金，他也是Palantir的联合创始人、投资人）那句著名的抱怨中：“我们想要飞行汽车，结果却只得到了140个字符。”

而这条推文则精准捕捉了当今大多数技术平庸至极的本质。我们已陷入一个SaaS的黑暗深渊。

我的同事泰德·马布雷（Ted Mabrey）写道：“软件公司交付的越来越多，各类机构消费的也越来越多，但所有这些软件消费带来的结果却是：生产率增长低于长期趋势。”

2024年1月，在达沃斯论坛上，萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示：“……经通胀调整后，全球实际上没有经济增长，我认为这是相当令人失望的状况。事实上，发达世界甚至可能出现负增长……个人电脑（PC）是上一次真正带来经济增长的时刻，对吧？上一次生产率统计数据出现显著提升，正是PC普及之时。” 纳德拉接着指出，人工智能（AI）有潜力恢复生产率增长。

尽管AI确实非常强大，但这一论点却是错误的。仅靠AI本身并不足以解决问题，因为它未能诊断出导致生产率失灵的根本系统性原因，更不用说加以纠正了。关键在于“为竞争优势而实施”（implementation for advantage）。

我提出一个替代性解释，这主要源于我在政府和财富500强机构一线推动生产力提升长达18年的亲身经验。“大停滞”的根源，恰恰在于技术本身，而非技术缺失。尤其是软件，特别容易将抽象层层堆叠，最终演变为模糊不清的遮蔽物，而这不会发生在硬件上。AI只会加速这一趋势。我们如今被困在一个“货物崇拜公司”（cargo cult company）的时代。

二战期间，美军曾将西南太平洋的一些岛屿用作军事基地。当地美拉尼西亚原住民惊奇地看到，每当士兵们朝天列队、打信号时，巨大的金属飞鸟就会神奇地出现，带来各种物资和货物。战争结束后，这些“魔法货物”也随之消失。部落酋长们试图通过重复他们认为曾召唤出货物的仪式来重现奇迹：砍伐森林，模仿飞机跑道，用木头制作飞机和控制塔的模型。然而，美国人和他们的可口可乐再也没有回来。

Stop the Cargo Cult | Monsoon Consulting

如今，“货物崇拜式编程”（cargo cult programming）在工程师群体中广为人知，指的是那些脱离因果逻辑、流于形式的代码实践。这通常表明工程师并未真正理解底层问题，只是机械地套用模式以期得到答案。这一类比很少被延伸用于描述“货物崇拜式管理”（cargo cult management），但后者其实危害更大。在货物崇拜式管理中，企业领导层采用某项技术（通常是软件）以及达成某些财务指标，来替代真正解决问题、获得事实真相。

货物崇拜公司，用抽象来遮蔽认知

硅谷流传着一句老话：“有第一个80%，还有第二个80%。” 虽然创造新技术极其困难，但要将其真正落地并产生可衡量的优势同样艰难。这一点自古皆然：蒸汽机只有被装进轮船和火车才有意义；莱特兄弟的飞机只有在能运送人员时才重要；电力必须输送到家庭；电话只有在形成网络连接后才产生价值。过去，发明与实施之间的联系更为直观。

到了1970年代，技术复杂度达到一个临界点，若无抽象就无法继续推进。作为一名电气与计算机工程专业的学生，我曾被教导抽象之美：要解决的硅片中的物理问题，突然变成了处理0和1的晶体管，继而成为执行指令的芯片，再变成可编写代码的计算机，最后演化为用户点击操作的界面。这种层层抽象是应对极端复杂性的有效手段，让一切变得可控。

但如今，这些抽象反而成了障碍。

我们已进入这样一个世界：完成“第一个80%”的人既无能力也无兴趣去完成“第二个80%”。SaaS行业常被视作“大停滞”的典型代表，因为它追求的是高利润率，而非高价值成果。公平地说，这是对当前严苛资本环境的理性回应，因为资本市场会惩罚任何偏离特定指标的行为。但问题不仅限于SaaS。1990年代，美国国防工业基础也经历了金融化转型，重心从创新转向分红与股票回购。类似现象不胜枚举。由于缺乏将资源投入实施环节所需的激励机制，企业转而创建一种抽象，用以定义“正确”的做事方式。

但当这种抽象脱离了实证结果，无法被测量或证伪时，它就不再是工具，而成了遮蔽现实的仪式，一种货物崇拜。你无法在不大幅穿透这些抽象的前提下发动AI革命；你必须重新设计应用、其代码乃至运行它的芯片（从CPU转向GPU）。SpaceX的成功并非因为它发明了全新的火箭或物理定律，而是因为它拒绝依赖那些掩盖了物理可能性的陈旧抽象。

放眼整个商业世界，尽管多年持续投资技术，现状却彻底失灵。一家货物崇拜公司斥资数十亿美元实施新一代企业资源规划（ERP）系统，却掩盖了一个事实：工厂一线员工仍在用Excel管理生产。同样，对“软件-工业复合体”最有力的控诉莫过于新冠疫情：面对供应链和企业运营的巨大冲击，企业唯一能拿出的相关技术竟只是Teams和Zoom这类视频会议软件。那么，过去数百亿美元投入的现代数据栈、云计算、ERP、数据湖、数据仓库和CRM系统又去了哪里？

问题不在于企业软件无效，而在于你从未让它为你真正发挥作用。隐藏在层层抽象之下的唯一真正衡量标准，是最终结果：决策优势（decision advantage）。这常被视为“实施细节”（即“第二个80%”），而实施工作往往被外包给所谓“专家”（新冠疫情本应让我们所有人看清所谓“专家”的局限）。那些自身从未经营过企业的咨询顾问，向货物崇拜公司兜售实施方法，进一步掩盖了生产率毫无提升的事实。

Palantir因推行“前线部署工程”（Forward Deployed Engineering）模式而遭到无尽嘲讽。投资者指责我们不过是家服务公司，仅仅因为我们不相信把软件“扔过墙”交给顾问去实施是对客户负责的做法。公平地说，许多客户也讨厌这一点，因为他们信奉一种世界观：只要完成正确的仪式（比如采购昂贵的ERP系统），就万事大吉。就像美国国防部的项目管理一样，商业世界普遍认为，实施最好由可互换（标准化）的“独立”顾问团队，按照成本、进度和性能指标来管理。

Palantir从未就实施服务单独收费，因为我们希望将成本与痛苦内化。唯有全身心投入解决整个问题，才能真正改进软件实施。SAP、Salesforce、微软、Snowflake等众多公司都在响应资本市场需求：追求高利润率的软件收入。它们依赖庞大的集成商生态系统提供服务，而这正是我们消费越来越多技术，却毫无成效的根本原因。

约翰·博伊德（John Boyd）会将此问题重新表述为OODA循环（观察、判断、决策、行动）。真正重要的技术，是能加速你的OODA循环、让你比竞争对手更快做出决策的技术。这种优势会不断复利。其他一切都不过是在重新排列甲板上的躺椅。你或许变得更聪明，但并未变得更好。关于OODA循环已有大量论述，但我认为最精辟的总结来自JRock在他那首（粗粝直白的）颂歌《赢》（Win）中所唱；或者如前陆军参谋长麦康维尔（McConville）将军更优雅的表述：“胜利才重要（Winning matters)。”

坦白讲：OODA循环的核心始终是人。技术服务于人。然而，如今的货物崇拜公司却将“采用架构上被认定为先进”的技术本身视为解决方案。货物崇拜者把一线用户当作阻碍创新的“异教徒”。

更大的问题是，就连软件-工业复合体的从业者自己也真心相信他们的技术有效（纳德拉是个例外，他对现状有着更清醒的认知）。他们同样陷入了货物崇拜，因为他们从不去工厂车间；他们不承担技术落地的重担；他们也不对生产率提升负责。企业管理层不愿穿透抽象的面纱，意识不到自己早已落入《绿野仙踪》的幻象之中。

如何走出货物崇拜

要克服这些问题，我们必须认识到：随着技术日益强大，卓越的领导力不是变得不重要，而是更加重要。技术越复杂精密，最优秀的领导者就越不可或缺。英特尔走向衰落的转折点，正是当CFO接任CEO，仅凭数字和抽象指标管理公司之时。现任CEO、前CTO帕特·格尔辛格（Pat Gelsinger）或许能扭转航向。与此同时，英伟达CEO、技术创始人黄仁勋（Jensen Huang）则围绕加速计算彻底重构了技术栈。

就此而言，技术的实际影响与人们当初的预期几乎完全相反。世人曾以为技术会成为一股强大的均势力量，结果却催生了更多“赢家通吃”、遵循幂律分布的结果。技术本应赋能普通人做更多事，实际上却让顶尖人才的价值大幅提升。人们曾以为技术会让地理位置变得无关紧要，结果却使创新、财富和影响力进一步集中在少数地区。硅谷愈发重要，欧洲在科技领域进一步落后，而中国至今仍未诞生一家全球性的企业软件公司。蒂姆·库克（Tim Cook）说苹果在中国制造产品，是因为那里“最好”，而非“最便宜”，而这正是西方产业政策失误的后果。

史蒂夫·乔布斯曾称Macintosh是“思想的自行车”。让我们摒弃货物崇拜式的“解决方案”。承认根本不存在万能流程，这个过程必将痛苦。技术只有在成为人类心智及其使用者的延伸时，才真正有效。永远、永远、永远从“决策优势”出发，逆向构建一切。

后记【王亚军】

Palantir的核心能力，是一种基于辩证哲学，敢于直面和善于解决复杂、系统、矛盾问题的组织能力。Shankar对抽象与现实、因果关系的思考，对货物崇拜管理者如何因为过度抽象而缺乏现实感、从而丧失因果推理能力的洞察，反映了Palantir的这种核心能力。

所有复杂、系统、矛盾的问题，都只能在现实世界中被发现和解决；但如果不想去解决的话，总是可以通过层层抽象在纸面上消失或无解。对任何一家企业来说，这不是理论或哲学的闲扯，而是每天都在发生的事情。比如，在各种管理会议中（如战略会、经营分析会、专题会）对每一个问题的讨论，都可能是在不恰当的抽象层、错误的因果关系假设下进行。PPT、Word、Excel都不是现实世界，但在那些脚不沾泥的会议中，往往被当成现实。（现实感值多少钱？不只是钱，更是生死）

货物崇拜式管理，在企业学习标杆时尤其容易发生。比如，很多企业学华为的管理，是因为华为的成功。但到底是什么导致华为成功？如果是管理体系，那华为的“老师”IBM为什么没有那么成功？为什么学华为的大量企业，要不学不会、要不越学越不好？（慕强式学习，是企业未来落败的早期症状）

现在又有迹象，美的成了新标杆。但到底是什么导致美的成功？如果是因为企业家交棒给年轻的职业经理人，那为什么在很多类似情况下并没有成功？和“创始人模式”相比，哪个更好、什么情况下更好？或者，如果认为是数字化带来企业成功，如何确认这个因果关系，而不是其他原因导致企业成功、进而造就了一个数字化成功的叙事？

那些马力全开学标杆、希望成功有秘方的企业，很可能是在投入巨大精力建设企业管理的草木飞机和控制塔，成为货物崇拜式公司。

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