從告贏美軍到拿下國防合約,Palantir如何在矽谷「娛樂狂熱」中逆勢崛起?
從告贏美軍到拿下國防合約,Palantir如何在矽谷「娛樂狂熱」中逆勢崛起?

帕蘭泰爾(Palantir)的軟體在阿富汗有一群忠實的支持者,特別是美國特種部隊。

對這些部隊來說,情報能力極其重要,能夠快速瀏覽多個資料庫、出任務前整合背景資訊的能力更是不可或缺。

然而,在全球各地擁有數十萬人的陸軍現役人員仍非常抗拒大規模採用帕蘭泰爾的產品。軍方花費超過十年自行開發的軟體系統當時仍處開發階段。

《聯邦採購效率法》至今已通過二十幾年,法案以簡明的措辭要求聯邦機構在開發自己的產品之前,應先考慮購買既有產品,這個規定似乎為聯邦機構帶來一條往前走的道路。

把最大金主告上法院

2016 年,帕蘭泰爾向位於華盛頓特區的美國聯邦索償法院提起訴訟,主張陸軍在開發自己的數據和分析平台時,根本拒絕考慮使用既有的商用產品。

這類訴訟稱不上史無前例,但也非常罕見,因為大多數政府承包商都很聰明,會避免控告將來可能成為潛在客戶的政府機構。但我們不是這樣看待事情。

聯邦法規的用詞非常簡單明瞭,要求軍隊在研發自己的軟體之前,至少要先考慮購買市場上已經有的軟體。此案由瑪麗安.布蘭克.霍恩(Marian Blank Horn)法官審理,她在2016 年11 月提出長達一百零四頁的判決書,裁定「陸軍未能妥善判斷⋯⋯市面上市否已有商品能夠滿足本次採購所需」,並認為「陸軍的做法無理又任性」。總之,我們贏了。

打破傳統軍工壟斷

2018 年3 月,美國陸軍宣布將從雷神(Raytheon)和帕蘭泰爾這兩家公司當中,擇一來開發未來的情報平台。約翰.麥肯(John McCain)曾是美國海軍軍官,判決出來的當下他是亞利桑那州的參議員。他寫道,這是正確的決定,陸軍投入了30 億美元的投資後,「是時候另闢蹊徑了。」一年後,也就是2019 年3 月,軍方宣布帕蘭泰爾得到整份合約。

根據《華盛頓郵報》(Washington Post)的報導,美國軍方轉向科技業,並在某種程度上勉強接受一家新創公司幫它們建置系統,是「政府第一次讓矽谷的軟體公司主導正式的國防計劃,而非交給傳統的軍事承包商處理」。這場轉變象徵美國國防部開始轉向軟體與科技領域,轉向過去曾多次拒絕與美國軍方合作的科技業──這個產業寧可把重心與大量心力投入在更好賺的消費性產品上。

三家截然不同的矽谷新創

2001 年,我們派工程師前往阿富汗的坎達哈,致力為美國及盟國情報機關打造更強大的分析軟體平台之際,矽谷在意的東西卻和阿富汗的山口和沙漠毫不相干,因為矽谷有自己的創投和創業家大軍。

Zynga 是一家電玩廠商,它們開發出社群網路遊戲《農場鄉村》(FarmVille),玩家可以在遊戲裡爭相開墾土地、飼養牲畜。當時,Zynga 因這款遊戲成為矽谷寵兒。2011 年12 月,Zynga 以70 億美元的估值上市。來自華爾街的熱情,以及想要把數百萬、甚至數十億的潛在使用者和流量變現的渴望,變得再明顯不過。

一位券商分析師在Zynga 上市前夕告訴《紐約時報》:「這是一場革命。」至於在阿富汗塵土飛揚的路上清除隱藏炸彈的工作──既孤獨又要與死亡為伍──感覺非常遙遠。

Zynga 對消費市場的熱情和興趣並非孤例。酷朋(Groupon)是當年最受矚目的公開上市公司,也是創投圈寵兒中的寵兒。

酷朋在地方零售商店為消費者提供折扣優惠,當時《富比士》(Forbes)有一篇文章指出,酷朋的估值高達250 億美元,將成為「歷史上創投投資的最大上市案」。這家公司如今雖仍在營運,但撐得很勉強,自從上市以來股價一路暴跌,如今的市值只剩過去的一點點。

Zynga 和酷朋曾吸引全世界的目光,相較之下,帕蘭泰爾走上截然不同的道路,遠離消費市場。許多人認為這才是正確的方向。有些員工覺得我們很蠢,還有一些員工辭職,前往新一代做消費者產品的新創公司工作。

有一位早期的工程師離職了,因為他認為我們的股票根本不值錢,他想要更多現金回報而不是股票,這樣他才能買高級音響。市場已經說話了,而大家不喜歡質疑市場的智慧。

科技產業已經轉身離開軍方,沒有興趣和龐大的官僚體系周旋,美國國內的民眾對軍方的態度也充滿矛盾,甚至有不少人明確反對。

對科技圈來說,還有其他更有利可圖的消費市場等著它們去征服。

然而,帕蘭泰爾之所以能夠站穩腳跟,正是因為我們能夠容忍衝突,甚至某種程度來說,我們偏好衝突,並且對一切有用的東西都非常執著—這是工程師的本能。

本文授權轉載自《科技共和國:硬實力、軟信念與西方未來——Palantir 帕蘭泰爾的思想起源》,Alexander C. Karp, Nicholas W. Zamiska著,感電出版

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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