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作者 標題 Re: [標的] 美股PLTR 多
時間 Sat Feb 20 05:34:39 2021
今天有人問我為什麼看好 PLTR
寫一點看法。
我一開始是衝著 meme 買的，但仔細研究後完全改觀。
PLTR不是AI公司
他想解決的問題跟AI一點關係都沒有。他比較類似於基礎軟體 DDOG、OKTA這種。
他想解決的是軟體業中，最難的問題中的兩個： access control 和 data share
今天軟體寫了一條數據進資料庫：然後呢？
他想解決的是軟體業中，最難的問題中的兩個： access control 和 data share
今天軟體寫了一條數據進資料庫：然後呢？
要理解它們在做什麼，一定要去看 Alex Karp 這段訪問 (2009)
https://charlierose.com/videos/12809
Alex Karp — Charlie Rose
![[圖]]()
Alex Karp, C.E.O. of Palantir, on his career and what led him to create software that is used by the CIA, FBI, and others. ...
![[圖]](https://i4.disp.cc/t/0/charlie-p-2ac84d705612380f0a79a2a6de8ae53e55dd42d283.jpg)
美國很多政府機構在2001前就已經知道很多恐怖分子在計畫幹一票。但當時為什麼沒有成功阻止 911的發生？因為 data share 的困難。
簡單來說就是 CIA、FBI、警察機構等等全部都有自己的一套系統。彼此之間互不往來：也很難往來。因為美國法律的關係，想要建立跨組織並且有實際用途的資料分享幾乎不可能。結果就是 CIA 看得到一塊恐怖組織、FBI 看到幾個人、但兩邊的分析師沒辦法把這兩個資料串連起來找出其中的關聯。
這也是 PLTR 創立的契機：如何快速地建立安全資料分享的管道，來使資料的效益最大化？
難點在哪：只要跟法律扯上關係的都很棘手。特別是寫軟體的人常常腦子裡有反政府、對法律反感的想法。要找一批聰明的人，願意坐下來把這塊摸熟，並且寫出高度安全並容易使用的資料分享後端軟體，這件事我認為極難。PLTR 這公司竟然還活著這件事本身就很稀奇。
PLTR等於是把寫軟體的想法倒過來
先建立出100% regulation compliant的資料管道
再去理解如何做 data model 來讓分析師找出資料的效益
換句話說它們提供的是由上往下的思維，以安全性和 data governance 出發。而不是一般軟體人在寫app時的由下往上。
要在 100% data compliant 的環境下讓使用者有好的體驗，極難。
下面這篇文我認為講到了 PLTR 的護城河。
Skywise (Airbus的Foundry平台) 的第一手使用者體驗
https://redd.it/llm1yi
作者說飛機在天上飛時，當飛機出現一個 fault code說有個閥門出問題了，他可以點一下就馬上開始自動聯絡機場，聯絡乘客說會有 delay，連絡機場的航空技工告訴它們準備要維修了，如果沒有料件還可以聯絡同機場的其他航空公司或供應商來借料(這點超神)。
沒有 Foundry 時，這些資料都是在不同的軟體當中。現在都在同一個介面，而且可以跟不同航空公司跟OEM廠商協調。換句話說，就是把維修的delay降到最低。
裡面也說除了即時處理外，也可以建模組來抓出可能會出問題的閥門，提早進廠修理。這我認為反而沒有第一點來的強。
你有看過哪個軟體可以讓不同公司(上百家)安心地分享資料，大家參與的都能撈到好處？
政府平台 Gotham 也是同樣的想法。見前幾篇前我連結的 demo day
政府平台 Gotham 也是同樣的想法。見前幾篇前我連結的 demo day
要能夠做到美國軍事機密等級(IL-6)等級的 data share ，可以部署到核子潛艦上的等級，極難。
你今天有一個陸軍裝置說「Sam Jackson想要查這個海軍艦艇的資料」
誰可以查？可以讓他看多久？可以讓他連結到什麼資料？你怎麼知道這個 Sam Jackson 真的是 Sam Jackson 而不是在路邊撿到裝置的阿富汗恐怖分子？要怎麼把 Sam Jackson 查了資料這件事報告給海軍？
如果你去逛討論版，會發現很多人說「 Palantir做的事沒什麼，我也做得到」事實上就是寫軟體的人往往是嘴巴講講很強，自以為很強但是看不出問題的難點在哪。簡單來說：當看到軟體工程師說：這件事不難時，最好的做法就是當這個是屁話，自己去思考。最有名的例子：Dropbox創辦人在hackernews上發文後馬上有人說這個不難阿為什麼要做這個:
https://news.ycombinator.com/item?id=8863Palantir 在網路上這類的無用嘴砲資訊特別多。我的看法是他想解決的問題極難，而且它們已經幹了17年，已經打通了任督二脈。
他們之後能跨足的業務包括美國醫療產業和金融業：這個也是被 HIPPA 相關法律幹到創新跟資料分享極難的產業之一。
如果說現在美國的 generational company，十五年前賈伯斯在世時是蘋果，現在是 Tesla
第二線的就是 SQ 跟 PLTR。我在買這兩間公司的想法時跟買 TSLA 是比較接近的，而不是看他現在的每季財報。當然他們財報也很漂亮沒錯，但是世界上有些事情不是數據能量化的。
你如果是想買 AI 產業，不要去買 PLTR 。這不是他們的核心。Karp已經講過N遍了我不懂為什麼還是一堆人在講AI。
AYX、AI 這兩個跟 PLTR 是完全不能比的。
我現在手上大概是維持 10% 因為短期內他的成長率不會超過我手上其他的公司，但我不想錯過 generational company。
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※ 同主題文章:
01-27 21:37 ■ Re: [標的] 美股PLTR 多
02-17 01:57 ■ Re: [標的] 美股PLTR 多
02-17 10:14 ■ Re: [標的] 美股PLTR 多
02-17 12:41 ■ Re: [標的] 美股PLTR 多
02-19 15:50 ■ Re: [標的] 美股PLTR 多
● 02-20 05:34 ■ Re: [標的] 美股PLTR 多
推 : 推，無腦多支持。1F 02/20 05:41
噓 : 多少停利啊？ 聽你的有買一點2F 02/20 05:50
推 : ABC 大的文章的文章每次回頭看都還能學到一點新東西3F 02/20 06:06
推 : 求SUMO使用經驗分享4F 02/20 06:06
推 : 謝謝分享5F 02/20 06:24
推 : 前幾天打8折買不夠多6F 02/20 06:24
推 : 買完app已刪7F 02/20 06:28
推 : 已經聽大大的抱著><8F 02/20 06:30
推 : 推ABC大，跟你對PLTR看法一樣9F 02/20 06:37
推 : 停利點自己不會決定喔，要不要連擦屁股都幫你決定10F 02/20 06:41
推 : 航空公司有兩個大聯盟，聯盟內是願意有限度地互通資11F 02/20 06:42
→ : 料的
→ : 料的
推 : 推 分析的很讚13F 02/20 06:51
噓 : 好啊14F 02/20 06:52
推 : 推15F 02/20 06:58
推 : 謝大大好心分享16F 02/20 07:10
推 : 精闢17F 02/20 07:10
推 : 推分析18F 02/20 07:12
推 : PLTR鎖定的都是超巨大客戶or政府機關 提案被採用的19F 02/20 07:19
→ : 機率極高，但相對的機會只鎖定超巨型客戶，目前的架
→ : 構很難向下吃中小型客戶
→ : 機率極高，但相對的機會只鎖定超巨型客戶，目前的架
→ : 構很難向下吃中小型客戶
推 : 推優質分析22F 02/20 07:48
推 : 推推 學到很多 謝謝分享23F 02/20 07:52
推 : 推推24F 02/20 07:55
推 : 謝謝abc大分享～25F 02/20 07:58
推 : 他大型客戶合約的數字真的強，而且續約的YOY 成長也26F 02/20 07:59
推 : 軟體人常常反政府比較像是你腦補 還有有些issue真27F 02/20 07:59
→ : 高，其實現在好好專注大型客戶就夠了，不需要花80%28F 02/20 07:59
→ : 的不難 架構層面和介面層面真的不是同個等級的難29F 02/20 07:59
→ : 度 所以說不難真的不是在放屁 至於IAM本來就不是
→ : 簡單的事情 尤其在西方國家這些比較隱私敏感的國
→ : 家更是小心翼翼 各家的data structure在存放跟想
→ : 要存取的時候往往也不一致 扯到整合難的往往是產
→ : 業know-how 所以PLTR一旦能夠吃下一個產業前幾名
→ : 度 所以說不難真的不是在放屁 至於IAM本來就不是
→ : 簡單的事情 尤其在西方國家這些比較隱私敏感的國
→ : 家更是小心翼翼 各家的data structure在存放跟想
→ : 要存取的時候往往也不一致 扯到整合難的往往是產
→ : 業know-how 所以PLTR一旦能夠吃下一個產業前幾名
→ : 的力量在這個時候服務20%（或更小）的小客戶，看完35F 02/20 07:59
→ : 財報整體增長我直接加200股
→ : 財報整體增長我直接加200股
→ : 的Data integration 幾乎等於winner takes all 還37F 02/20 07:59
→ : 有飛機例子 作者說第二點是foundry的真實之美 透
→ : 過AI來達到成本節省和預防事故發生 比第一點事故
→ : 發生當下來觀看 對於公司更有價值 一點淺見...
→ : 有飛機例子 作者說第二點是foundry的真實之美 透
→ : 過AI來達到成本節省和預防事故發生 比第一點事故
→ : 發生當下來觀看 對於公司更有價值 一點淺見...
推 : 我原PO覺得很厲害 因為我80%看不懂 但我已經想買P41F 02/20 08:01
→ : LTR了
→ : LTR了
推 : 目前我比較期待他大量的賣給一些石油探勘等，每個合43F 02/20 08:01
→ : 約可能都上百億美金的價值，如果穩定又不可取代，
→ : 那就真的航空母艦
推 : 但AYX也不是AI公司吧
→ : 約可能都上百億美金的價值，如果穩定又不可取代，
→ : 那就真的航空母艦
推 : 但AYX也不是AI公司吧
推 : Wow這聽起來就很難做，身在軟體公司我們有好幾套47F 02/20 08:05
→ : 不整合的系統
→ : 不整合的系統
→ : 樓上 我覺得與其說難作 更前面的問題是 沒人有心49F 02/20 08:09
推 : 謝謝abc大分享想法50F 02/20 08:11
推 : 推51F 02/20 08:14
推 : 感謝分享！52F 02/20 08:14
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