在海豚君发完 Palantir 上篇之后，大数据领域出现了一个重磅消息——思科宣布将溢价收购大数据分析公司 Splunk，Splunk 股价当天暴涨 21%。这则消息让市场对 AI 与大数据领域的关注升温，Palantir 也在这样的情绪回暖下两周收获了近 25% 的涨幅。

但提起 Palantir，大多人对它是又爱又恨：神秘的技术实力似乎预示着 Palantir 的潜力无限，但上市三年 37% 的 CAGR 增速，实际上又含有不少疫情红利的水分，甩干之后的真实增速可能与 “潜力无限” 搭不上边。况且从去年四季度开始，Palantir 的收入增速已经回落至 15%+，尤其是非政府（企业）机构收入增速迅速滑坡。如果继续保持这样的增速水平，很难匹配目前 Forward PS 14x 的估值。

上文《Palantir：被 AI 激活的 “神秘” 军事武器》中，海豚君分别从国防预算规模扩张的影响因素、Palantir 在企业市场的竞争力两方面，阐述了 Palantir 的增长压力。虽然我们并不能武断的认为，Palantir 的增长潜力寥寥，毕竟在管理层眼中，公司的可触达市场规模是当前营业收入的近百倍。通过对潜在市场规模 TAM 的重估，我们认为对于找到当下的 Palantir 来说，AI 的赋能决不仅仅是锦上添花，更像是中长期帮助公司维持高增长的核心关键。

不过，在回答增长问题之前，本篇海豚君还想讨论一下Palantir 的商业模式（能否持续盈利）的问题。毕竟一个重定制化、重运维的产品，更倚重堆人（服务），但 Palantir 的竞争对手们往往选择的是更轻盈的产品（软件），在竞争愈来愈激烈的情况下，是否会拖累 Palantir 实现盈利的速度？

最终海豚君将围绕上述两个问题的讨论结果，对 Palantir 给出一个合理估值。

以下为正文内容：

一、同行们的血泪史：数据分析平台难逃 “盈利魔咒”？

对软件公司来说，公司早期处于亏损是很常见的事情。但只要产品过关，市场有需求，那么靠着卖套件收授权费的模式，可以将收入规模短时间内指数级扩张。

而对于 SaaS 公司来说，因为产品本身的可延展性，以及订阅模式的可持续、可预测性，市场往往也会赋予更高的估值。事实证明，最终存活并壮大的 SaaS 巨头在走过高增长期后，利润率也达到了非常可观的高度。哪怕每年的收入增速已经不足 20%，但良好的盈利模式仍然让它们赚取了高额的利润，市值也一步步壮大。

但海豚君研究了三家垂类大数据分析公司（Qlik、Splunk、Tableau）的发展历程和财务数据，发现都有盈利难的 “魔咒”：

尽管这三家公司在数据分析细分领域享有足够的知名度，但在收入增速迅速放缓（预示着公司增长遇到瓶颈或者迈入成熟期）之后，利润率并没有达到理想的高度。甚至只有在 Q4 签单旺季才会有正利润率，但大多数的季节仍然处于亏损中。

最终 Qlik、Tableau 分别在 2016 年、2019 年被私有化退市，Splunk 虽然仍然在公开市场交易，但也还未实现盈亏平衡，只是在 Cloud 产品收入规模不断扩大下，才有明显的减亏。

为什么数据分析公司难赚钱？是否意味着 Palantir 也有盈利难的问题？如何预判 Palantir 的商业模式是否能走通？下面海豚君展开分析。

1、数据分析赛道长期利润较薄：巨头吃肥肉，小公司只剩硬骨头

在大数据产业链中，一般划分为三个重要环节——数据源、基础设施、数据处理（储存、质控、整合、分析等）。

大数据分析（Big Data & Analytics）属于数据处理环节，按照具体的技术和功能实现，细分成四块——绩效管理与计划、商业智能与分析、分析数据的管理和融合、AI 软件和相关云服务。

其中 Palantir 的产品主要属于第二个板块，就是BI 商业智能软件（Business Intelligence software）和业务分析（Analytics），简称 “BIA”。不过从下图中的同行对比来看，更准确的说，Palantir 的优势偏重于后者 “分析”，具体表现为数据可视化、预测分析、地理空间智能（如收集整合各类数据，预测潜在的自然灾害）。当然，大数据分析中的其他板块，Palantir 也或多或少有一些产品涉猎。

同样在分析环节具备竞争优势的公司，主要为行业中的巨头公司如 IBM、Oracle、SAP、Microsoft 等，垂类公司中除了 Tableau 在数据可视化环节也有同样强悍的竞争优势外，其他方面并没有可以和 Palantir 直接对拼的能力。因此，从产品力方面，Palantir 的最直接的竞争对手实际上是行业的巨头。

但问题是，产业链中的 “数据分析” 环节能否单独实现盈利，市场上一直存在质疑的声音。上述几家大数据领域的巨头（IBM、Oracle、SAP、Microsoft、Google 等），往往借助自身原先在数据源（数据积累）或者软硬件基础设施上的优势，再进一步涉猎数据分析这个细分环节。而且，相对于对技术要求更高、客户个性化需求更重的【业务分析】，【BI 商业智能软件】的通用性更广，也就是更易规模化，因此在商业模式上也会更快跑通。

但对于单独做数据分析，尤其是聚焦在【业务分析】细分领域的的垂类公司，比如 Palantir、Splunk、Tableau、Qlik 等，创业多年（Palantir 2003，Splunk 2003，Qlik 1993），但仍然挣扎于盈亏平衡线。

可以说，产业链中肉最肥（最易获益）的地方，早早就被巨头盯上并且借助自己的资金优势、规模优势瓜分了绝大部份市场，对于小公司来说，只能靠硬实力去啃剩下的骨头。

2、四家垂类公司的指标对比：大数据分析，什么地方最烧钱？

（1）小公司依赖销售，但商业模式调整是破局关键

如果细扒一下 P、S、Q 各自的成本费用分布，会发现：除了技术上需要不断的投入外，三家还在存在另一个共通的高支出项——营销推广费用。Palantir（2022FY）、Splunk（2023FY）、Qlik（退市之前，2015FY）、Tableau（退市之前，2018FY）的 Non-GAAP 销售费用率分别达到了26.6%、36.8%、53.5%、43.9%。

这么一看，Palantir 的销售费率还算是低的。不过海豚君认为，这可能与 Palantir 在政府国防领域拥有绝对的优势有关。如果只看非政府的商业市场，可能 Palantir 的费率也并不低。

销售费率高，说明 “业务规模化” 的能力相对较弱。一方面可能由产品自身的竞争力不足导致，另一方面则可能与自身所处的赛道以及赛道的商业模式有关。

我们从上篇以及前文得知，Palantir 在其所属的细分赛道（“业务分析”），技术实力并不差，再结合 Splunk、Qlik、Tableau 的情况，说明销售费用率较高，更多的是与整个赛道的商业模式有关。

对此，数据分析公司的解决方法是——转型做云端 SaaS 产品，一般采取订阅收费模式，但目前 Palantir、Qlik 大部分的收入贡献还是来自于项目制的授权收入，以及与合同相关的运维服务收入。而 Splunk 及时转型云端，2020 年云服务收入占比接近 10% 后开始单独披露，目前云业务已经成为支柱型业务。

与云端产品的易扩展性驱动增长可持续、可预期的特性相比，项目制的商业模式弊端就很明显了：

1）收入波动大

比如，从 Splunk 的收入结构可以看出，细分业务中的 Cloud 订阅收入随着规模的扩大，增速保持平稳收敛，但 License 收入与当期是否有合同增量高度相关，因此在增速上会显示出剧烈的波动。

2）营销刚性

一般而言，项目制下，供应商会与客户签署一份一般 3-5 年的授权合同，然后再分期确认为 License 收入。由于供应商需要深入客户业务开发定制化的分析模块，提供一套完整的产品服务，因此会导致单个合同的金额庞大，甚至单个合同的变化对收入的影响都较大。高客单价会拖延客户的决策时间，而客户仍然有提前终止合同的权利。

因此除了在最开始转化客户的时候需要投入一大笔营销费用外，在合同存续期间，数据分析公司可能仍然需要持续为了维护客户关系而产生必不可少的支出。

（2）与同行相比，Palantir 的股权激励较高

除了营销费用外，另外相对较高的就是研发费用以及用于员工的股权激励。对于软件公司来说，因为成本主要是一些基础设施的折旧摊销，所以毛利率通常都比较高。Splunk 和 Qlik 综合毛利率都达到了 80% 以上，Splunk 在云服务推出初期，毛利率受到了一些影响，但当云服务的规模效应不断提高单个业务的毛利率快速改善后，Splunk 的整体毛利率开始逐渐恢复。

相比而言，Palantir 略低一些，但也有 70%+，可能是因为低毛利率的专业服务（Professional services）收入占比稍高。（参考 Splunk 的维修、专业服务综合毛利率和 Qlik 的专业服务毛利率与 License 授权收入的对比）

Palantir 对比 Splunk、Qlik，在其他支出细项中也有不同的地方，主要差异点在于 Palantir 的管理费用和对员工的股权激励都要显著的高。Palantir 的管理费用里面除了包含公司的行政运营人员的薪酬外，还包含了一些第三方的专业服务人员成本。但不管如何，无论是管理费用还是股权激励，占收入比重太高都是公司的运转低效，对中小股东不友好的表现。当然反过来也可以说，Palantir 未来还有不少提效减亏的空间。

综上，虽然 Palantir 在销售、技术上的投入都比较高，导致收入增长的同时对成本费用未产生明显的均摊效果，但相比于技术研发的烧钱，海豚君认为亟待解决的是商业模式（产品形态、收费方式）。这也是 Palantir 能够真正摆脱盈利困境的关键点——即云端收入能够像 Splunk 一样快速成为收入的主要支撑（Palantir 已于 2019 年起与 AWS、Google cloud、Azure 合作提供云端产品，并且在近两年中不断扩大与这些公有云供应商的合作）。

除此之外，Palantir 在公司运营费用、员工福利上也具备一些优化空间，无论是通过调整薪酬与业绩的绑定机制还是硬性压缩员工薪资，都有助于加速减亏，以及减少市场因潜在的股权稀释风险而打压估值的情况。

3、一个衡量规模效应是否存在的指标——Contribution Margin（边际收益）

那在软件公司真正实现盈亏平衡之前，如何预判公司的商业模式是否具备规模经济呢？

定性的来看，当然最关键的还是公司自身商业模式的切换——比如从签合同卖授权的方式，转型成云端订阅的方式。我们从 Splunk 的转型前后对比得出：从卖内地部署的套件转向提供云端订阅的产品，会随着云服务收入规模的不断扩大，单个客户的获取、维护成本率降低，使得整体盈利能力逐步改善。

反过来看 Palantir 转向云端从 2019 年到现在也有四年了，规模效应（获客成本占客户创造收入的比重越来越低）是否有体现？

Palantir 提出了一个 “Contribution Margin” 的运营指标概念，来衡量销售收入高于变动成本的部分占收入比重。即将管理费用、研发费用以及员工股权激励 SBC 视为不随收入变动的固定支出，将不含 SBC 的营业成本、销售费用视为可变支出，从而来衡量每单位产品销售所带来的利润水平。具体公式为：

边际收益=【总收入 - 营业成本（不含 SBC）- 销售费用（不含 SBC）】/总收入

单看 Palantir，综合边际收益率在 2020 年快速冲高，但在 2022 年下半年又有明显的减弱。由此可见，过去两年的业绩表现主要受益于疫情红利。其中 Palantir 在政府领域明显优势较高，在疫情前后的边际收益率波动（+-3%）相比商业市场（+-8%）更稳健一些。

那 Palantir 放在同行中什么水平？由于 Palantir 在政府领域的优势比较特殊，因此我们将商业市场的边际利润率与同行（Splunk、Tableau、Qlik）进行横向对比：

静态对比下，Palantir 的边际收益率高于 8 年前的 Qlik 和 5 年前的 Tableau。不过从三家同行的前后趋势上看，Splunk（持续提升）要明显比 Qlik（剧烈波动）、Tableau（持续下滑）更优秀。

综上来看，海豚君认为 Palantir 虽然因为所处赛道的特殊性，本身自带难赚钱基因，但也并不是没有持续盈利的可能性。

Splunk 的规模效应能够跑出来，核心关键还是取决于它及时转型云服务订阅，以及在自身优势下保持云服务规模的持续扩张。

从另一个角度也能说明这个问题，在第三方咨询机构 IDC 对未来商业智能分析的市场规模预测中，对基于云端服务的产品形式也比单独卖软件的商业模式，给了明显更高的增速。

而当下的 Palantir，虽然已经尝试了商业模式的切换，但云端产品的收入贡献还未形成明显的支撑，因此会显得 Contribution margin 提升缓慢。

除此之外，由于 Palantir 的政府业务在垄断优势下边际收益率已经相对较高了（60% 左右），由于领域特殊再进一步提升的空间有限。但商业领域不一样，客户选择是纯市场化的行为，数据分析公司在采用了适配的商业模式下，只要竞争力越强，理论上公司的边际收益率就可以做到非常高。

比如 2022 年虽然 Palantir 的政府合同增幅显著以及收入增速回升，但政府业务的边际收益率并没有明显提升，反而因为商业市场的拉胯，最终拖累了公司整体的 Contribution margin。

三、潜在千亿市场？估算 Palantir 的真实 TAM

Palantir 管理层比较自信，在 2020 年的招股说明书中，认为公司的潜在市场空间（TAM）超过千亿美金，其中政府市场为 630 亿，商业市场达到了 560 亿。但大数据分析市场很大，细分领域也多，那其中 Palantir 真正具备优势的 TAM 有多少？下面海豚君将分市场展开讨论。

1、政府市场：预计政府 IT 支出占比适度提升

先看政府机构的潜在市场空间，Palantir 在估算 TAM 时分为了国际市场（370 亿美元）和美国本土市场（260 亿美元），即假设政府总支出的 5% 用于 IT 投入上，然后在进一步对自己能够触达的领域给一个百分比权重。

Government TAM = Federal & state IT expenditures * X%

=Total federal & state expenditures * 5% * X%

对于国际市场，海豚君认为虽然现在 Palantir 确实有拿到欧洲、澳洲等国家的合同单，但由于国土安全以及数据隐私问题越来越得到关注，后续不排除会有更多的国家和法国一样，在现有合同到期后选择换掉 Palantir。因此谨慎的来看，真实 TAM 应该只算美国市场是合理的。

在美国政府领域，由于 Palantir 的优势明显，因此真实 TAM 主要就是看政府部门实际可以拿出多少预算用于大数据分析的投入上。

从 2021 财年（2020.9～2021.9）的支出情况来看，联邦政府 IT 支出占比只有总支出的 1%，在财政赤字泛滥的疫情期之前，也刚达到 1.5%。而在有明确的 IT 投入预算的机构部门中，占比最高的主要为国家档案部、核管理委员会以及商务部，可以达到 15% 左右，但其他大多数部门的 IT 支出比重是小于 5% 的。

海豚君认为，尽管趋势上确实存在数据化，但在 5 年中长期的视角，要迅速提升到 Palantir 预期的 5% 比重，难度还是偏大。因此我们下调到 2% 的水平，相当于较当下未来 5 年支出翻倍，但与公司的预期相比变相打个 4 折，即对应 5 年后的美国政府 TAM 为 104 亿。

另外，按照这个比重大小，我们估算当前的核心市场规模为 52 亿，Palantir 2022 年在美国政府的收入为 8.26 亿，市占率已有 16%。

2、商业市场：除了提高存量市占率，AI 是增量的关键

从前文得知，Palantir 主要处于大数据分析（Big Data & Analytics，BDA）市场，其中主要具备优势的领域是——“商业智能与分析（BIA）” 中的情景预测分析。当然，Palantir 项目制的产品包中，也包括给客户提供数据管理、数据融合、数据存储等服务，以及今年刚推出的AIP 平台和相关的云服务，这些不属于 BIA，但都属于整体 BDA。

因此从更精准的角度，海豚君认为能够适用 Palantir 做潜在市场的，核心市场就是商业智能 BIA，但乐观情况下也可以部分延展至数据管理及融合、AI 平台等两个细分领域。

按照 IDC 给的预测数据，2023 年 BIA 市场规模可以达到 242 亿美元，约占整个大数据分析市场的 18%。预计 2023-2027 年复合增速为 10%，即 2027 年达到 356 亿，这个增速勉强还行，但并不亮眼，可能与传统企业存在部分业务难以数据化，进而实现全方位的商业智能难度较大，情景预测的效果一般时很难驱动传统企业增加付费。

但数据管理、AI 平台两个细分领域的增长前景就好多了：

1）数据管理与融合在 2022 年就有 356 亿的市场规模，预计未来 5 年 CAGR 达到 18%，2027 年有望扩张至 807 亿，翻倍式增长。

2）AI 平台应该是未来五年增长 “最靓的仔”，2022 年仅刚过 200 亿的规模，2027 年就有望达到 870 亿，年 CAGR 高达 34%。

这也变相说明，虽然在存量的 BIA 市场，Palantir 可以通过调整商业模式、推出更符合需求的产品、壮大销售团队来抢夺客户，提高市占率，获得收入增长。但AI 才是增量的关键，借助 AI 行业高速增长的东风，搭顺风车的方式也相对来说更容易达成增长目标，因此这就不难理解 Palantir 在 OpenAI 刚展露风头的两个月后就迅速推出了自己的 AIP 平台并给予厚望。

因此在非政府机构的商业领域，按照核心 BIA 市场的规模，Palantir 的商业 TAM 在 2027 年有望实现 356 亿美元，这要小于公司自己的预测。

但是乐观点看，如果后续 Palantir 孵化出独立的数据管理平台产品，并且连同目前推出的 AI 产品顺利实现规模扩张，那么加上能够延伸的增量市场（数据管理、AI），海豚君认为 Palantir 的商业 TAM 在 2027 年有望实现冲击 2070 亿美元，不过在完整落地之前，YY 成分居多。

最终加上政府部门的核心 TAM，在合理（非乐观）预期下，海豚君估算 Palantir 的真实 TAM 在 460（=104+356）亿，虽然显著小于管理层预估的 1190 亿，但属于一个更聚焦的核心市场空间。

三、如何对 Palantir 给出合理估值？

虽然我们说 AI 对与 Palantir 来说是未来非常关键的增长动力，但由于目前数据管理领域竞争激烈，Palantir 自己的 AI 平台还未开始正式商业化，因此海豚君认为从安全边际来看，不需要着急在当下立即打入太多非核心市场的预期。

也就是说，商业领域我们仍然按照上文中的核心市场规模（460 亿美元，其中政府 104 亿，商业 356 亿）来确定 Palantir 的成长空间。

1、政府市场

海豚君假设 Palantir 在美国政府机构中的优势能够在中长期下继续保持，维持目前 16% 的市占率水平。那么预计 5 年后到 2027 年，Palantir 政府收入可以达到 104*16%=16 亿美元。

国际政府收入由于短期涉及到欧洲等几个国家有意愿中止协议的情况，因此中性预期下不做增长假设（零增长），保持目前 2.5 亿的收入水平。

综上，我们预计 Palantir 在 2027 年的政府收入，本地和国际加总 18.5 亿美元，较 2022 年的 10.7 亿年复合增速 CAGR 为 11.5%。

2、商业市场

根据 IDC 2021 年的数据，BIA 市场主要份额都在 Microsoft、Salesforce、SAP、IBM 等软件巨头手中，虽然可能在特定领域上，这些巨头没有垂类小公司 “专业”，但从普适性的通用需求上，这些巨头能够借助自身原本的产品优势，迅速将 BIA 软件触及到用户。垂类中，Qlik 目前份额相对靠前，市占率有 4.7%，不过 Palantir 2021 年市占率也有个 3.2%。

海豚君认为，垂类公司要想打破目前现有的竞争格局去攻占通用软件巨头的主场，还是非常困难的。按照相对合理的预期假设，我们认为 Palantir 如果能够通过推出偏标准化的产品类型和适配的商业模式，那么长期市占率提高到 5%（对齐 Qlik 的水平）还是有希望的。

因此海豚君预计 2027 年 Palantir 按照 5% 的 BIA 市占率，有望达到 356*5%=17.8 亿美元的商业收入，对应年复合增速 CAGR 为 16.3%。

综上，在不考虑 AI 带来的溢价情况下，我们预计 Palantir 2027 年政府 + 商业收入共 36.3 亿美元，总营收的 CAGR 为 13.8%。同时，在我们的预期下，由于 Palantir 未来主要是云端业务带来的收入扩张，因此在收入扩张时，能够同步改善公司自身的利润率水平。

对比目前类似的软件及 SaaS 公司，估值 EV/Revenue 平均线在 7.2x，近两年增速在 20% 以上的，估值则可以触及 10-15x 区间。另外值得一提的是，Adobe 增速虽然只有 10%，但因为有 AI 的情绪溢价，市场将估值拉倒了 11.7x。

海豚君预计 2027 年的 Palantir 收入增速会逐步收敛到 10% 的水平，如果不含 AI 溢价，那么给一个 5-6x 的 EV/Rev 才是合理的。但如果加上 AI 的情绪溢价，那么预计也能匹配 10-12x 的估值。也就是说，Palantir 估值区间在 218 亿～425 亿，按照每年 12% 折线到 2024 年底，现值对应 155~302 亿。

截至 2023 年 10 月 12 日，Palantir 市值 263 亿，显著高于核心业务估值（远期 218 亿，现值 155 亿），说明当下的估值已经隐含了大部分的 AI 溢价。除非 AI 产品开始变现后，收效远超市场预期。综合来看，海豚君认为，目前继续追涨的胜率并不算高（前几周 AI 板块已有情绪反弹），建议留足安全垫。

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海豚投研「Palantir」历史文章：

深度

2023 年 9 月 26 日《Palantir：被 AI 激活的 “神秘” 军事武器》

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