Palantir來台找合作?國防AI巨獸市值衝上3,750億美元,為何這次盯上台灣產業鏈?
Palantir來台找合作?國防AI巨獸市值衝上3,750億美元,為何這次盯上台灣產業鏈?

矽谷AI軟體公司Palantir,挾帶3750億美元市值與美國政府合作經驗,7月29日來台灣參加亞馬遜公司(Amazon)旗下雲端運算服務Amazon Web Services(AWS)在台北舉辦的台灣雲端高峰會。

資深顧問馬納斯科(Shon J. Manasco)在演講中宣布,未來將會有更多與台灣產業合作的計畫,並明確宣示將深化在台醫療、製造業等領域的合作,這不僅是Palantir全球商業佈局的關鍵一步,也預示著台灣產業與國際頂尖AI技術結合的新契機。

Palantir是什麼公司?

Palantir是一家美國軟體公司,專注於大數據分析和資料融合平台。該公司成立於2003年,由Peter Thiel、Stephen Cohen、Joe Lonsdale和Alex Karp共同創辦,總部設在科羅拉多州丹佛

Palantir最初以提供國防機構AI軟體和大數據分析技術,與美國聯邦調查局(FBI)、中央情報局(CIA),國土安全部(DHS)密切合作,因此也被市場視為AI軍工股。

值得一提的是,公司名稱源自托爾金小說《魔戒》中的「真知晶球」(palantír),象徵其資料洞察能力。

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palantir創辦人卡普。
圖/ https://x.com/PalantirTech/status/1885423018194718

Palantir在7月25日正式躋身美國市值前20大的企業之列。當天,Palantir股價上漲至歷史新高,收盤市值達3,750億美元,超越了家得寶(Home Depot)、寶僑(Procter & Gamble)和美國銀行(Bank of America)等老牌巨頭。

Palantir市值為何水漲船高?

這波上升主要受到AI平台需求大增、美國政府AI政策支持,以及獲得多項大型政府合約的推動。7月31日,Palantir股價上漲了1.52%,收盤價為158.61美元。

2025年,Palantir宣布與xAI、控股公司TWG Global合作進軍金融AI領域,同時獲得多個政府新合約。美國的財經新聞和評論網站《24/7 Wall st.》指出,Palantir的政府業務線占其收入的一半以上,但2025年第一季的每股盈餘來到13美分,相較於去年同期的8美分,高出62.5%。

《24/7 Wall st.》分析,Palantir雖然主要營收來自政府業務, 但其在能源、數據保護、醫療、零售、半導體和電信等商用領域也有佈局,近年其業務呈現「政府+企業」雙線增長趨勢。

2024年Palantir在美國的商業部門營收同比成長55%,2025年預計商業收入將年增至少68%,成為增長主力。2025年第一季,營收年增39%,調整後淨利大增70%。

而Palantir最賺錢的產品則是其在2023年推出的AI平台(AIP),旨在協助企業建構、部署和管理大語言模型與AI工具,目標是幫助企業量身打造內部AI工具,協助公司更快做出決策。

Palantir也找來微軟雲端Azure、亞馬遜(AWS)合作,擴展與政府和企業的合作訂單。目前Palantir研發的企業數據處理與分析平台Palantir Foundry也和亞馬遜旗下機器學習平台Amazon SageMaker整合,讓使用者可以在單一平台上開發、整合AI模型,對企業來說,能夠更快速的整合公司資料。

Palantir此次為何來台?

Palantir訪台主要目的為推動台灣產業的數據治理與AI應用轉型,尤其是結合台灣在全球製造業(如半導體、電子、醫療)中的領先地位,藉由其核心平台Foundry和AIP(人工智慧平台)賦能企業實現決策自動化與營運優化。

馬納斯科提到,隨著AI革命的到來,台灣的製造業具有領先地位,但是台灣是否能抓住AI變革的機會?馬納斯科指出,其AI平台除了可以幫助製造業最佳化生產時程,優化設備運作時間,而在大型醫療院所也能透過這個平台來強化照護現場的病床調度和護理人力的安排。

目前Palantir Foundry已與Amazon SageMaker機器學習平台整合,並利用AWS台北區域新啟用的資料中心提供低延遲與合規的本地資料儲存服務,特別適合金融、醫療與製造等高監管產業。

此外,這種整合讓台灣企業能在本地直接部署AI模型,加速AI轉型。目前Palantir也在台灣設有辦公室,為後續在台計畫鋪路。

目前Palantir正處於由「國防/政府主導」轉化成「AI商業雙引擎」模式的高速發展階段。AI成為其在今明年的營收及市值主要驅動力,美國本土大型企業和政府部門仍是其最大市場。

不可否認的是,未來數年,Palantir在大數據與人工智慧商業化浪潮中依然被視為重要的軟體與平台企業之一。

延伸閱讀:Palantir一年飆漲520%!解密矽谷最神秘公司,「文科生CEO」什麼來頭?

資料來源:《24/7 Wall st.》《Britannica Money》《中央社》

責任編輯:李先泰

關鍵字: #新創企業 #AI
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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