Palantir CTO 谈 SaaS 末日与阻止下一场世界大战 | a16z

摘要

• Shyam Sankar 的国防论点是，美国把全国动员变成专业化产业，因而失去了威慑力。 1989年，主要武器支出中只有6%流向国防专业公司；如今这一比例已升至86%。要扭转这种隔离，就必须把商业研发和制造重新接回国家安全体系，因为“一个国家开战时，整个国家都要参战”。

• 国防领域的机会不只是增加竞争者，更在于让创始人、异见者，以及愿意保护他们的领导者重新回到体系中。 冷战后的“最后晚餐”将51家主承包商压缩为5家，但 Sankar 认为，更深层的伤害在于“整合催生了趋同”，管理层的重心转向分红、回购和现金流。反面范式是 Higgins boat：它曾遭海军拒绝，最终却占到二战全部登陆艇的92%。

• AI 对 beta SaaS 的威胁，远大于对那些能够体现客户竞争优势的软件的威胁。 Sankar 的划分标准是：有些软件让所有公司变得更相似，另一些面向 alpha 的平台则帮助每家公司以不同方式运营；AI 和 vibe coding 会进一步强化后者。上线后的维护仍然“难得多”，而且部分问题尚未解决，但他不认为这能保护那些因从众心理而被购买的标准化软件。

• 他的 AI 栈判断是，随着模型商品化，芯片和 AI 基础设施——也就是他所称的“ontology”层——将沉淀更持久的价值。 模型公司正向上延伸，进入围绕模型构建的软件“harness”；窄领域应用则随着客户和使用场景扩张，向下深入基础设施。这种汇合让独立模型承压，而在他的理论中，芯片和基础设施可能仍具备防御性。

• 首选的宏观结果不是替代劳动力，而是借助 AI 推动再工业化，修复工资增长与 GDP 增长之间的断裂，并让生产重新接上创新。 Sankar 指出，Hadrian 能让人的生产率提升“50到100倍”，并把 AI 称为对抗中国制造规模的“大卫弹弓”。他的警告是，把发明和生产分开是一个战略错误：“如果你不制造这个东西，就无法创新如何制造它，也无法创新这个东西本身。”

• AI 带来的即时组织优势属于领域专家：他们现在可以直接构建产品，而不必再向官僚体系请愿。 情报准尉过去需要制作一份 PowerPoint、层层争取许可，如今可以花2周做出一个能运行的应用；销售团队同样需要一套“Iron Man 战甲”，而不是为了替代而替代。Sankar 认为，目标应该是“主宰我的行业”，而不是满足“人必须被替代”这一信条。

• Sankar 最终认为，美国最大的战略危险是“自杀，而不是他杀”——国家意志、能动性和正常运转的制度正在崩塌。 他的答案包括动员军队预备役人才、恢复制度能力、推进最大化再工业化，以及让英雄主义重新变得有吸引力的娱乐内容。硬实力和乐观主义叙事服务于同一个目标：尽早动员下一代，阻止一场更大的战争。

精读

1. 威慑有倒计时，动员需要数年

• Sankar 形容自己成为公开倡议者，既是“出于绝望，也是出于乐观”：绝望来自五角大楼长期处于“温水煮青蛙”的状态，乐观则来自创始人重新愿意为国家利益建设企业。

• 俄罗斯2014年吞并克里米亚、2015年军事化南沙群岛、JCPOA 未能阻止伊朗获得核武器，以及10月7日事件，让他逐步确认威慑正在衰退。任何一个事件单独看都可以被搁置，但合在一起传递出同一个信号：“我们必须行动。”

• 但在过去1年里，他看到的部门层面变化，比此前19年加起来还多。他将其归因于领导力——包括选举带来的变化，他特意强调这不是在谈政治——在政府内外形成了“愿意行动者的联盟、具备能力者的联盟”。

• 二战的教训并不是珍珠港遇袭后，工业体系才突然按下开关。罗斯福通过《租借法案》提前启动动员，给工厂大约18个月完成改造，同时为英国和苏联建立能力与威慑，使美国在珍珠港事件发生时已达到满负荷生产：“我们不会有等待遭到攻击的奢侈。”

2. 国防变成了为金融而非发明服务的孤岛

• 1989年，主要武器支出中只有6%流向国防专业公司；Sankar 说，如今这一比例已达86%。Chrysler 曾同时生产 Minuteman 导弹和小型厢式车，意味着普通消费也在补贴国家安全，而国防体系可以接入商业市场的价格—性能曲线。

• “最后晚餐”将51家主承包商压缩为5家，但 Sankar 不认为工业竞争减少是核心诊断。政府本身是一个买方垄断者，很多创新来自军种之间的竞争；真正发生的是金融化——“分红、回购、现金流”——以及异见者被逐出体系。

• 他用加拉帕戈斯象龟作比：在买方垄断的特殊环境里，它可以进化得极其精巧，却无法在大陆狼群之间生存。Palantir 创立之初，外部企业没有进入国防部的正门，只有 In-Q-Tel 通过情报体系提供入口。约从2015年开始出现的开放，为2024年的“18条论点”积累了一支延续10年的创始人梯队。

3. 异见者只有在强势领导者保护下才能带来突破

• 旧工业基础不是抽象概念，而是 Glenn Martin、Jack Northrop 和 Leroy Grumman 这样的创始人：他们的建设目标超越季度业绩。Andrew Higgins 体现了同一模式：海军曾抵制他的设计，甚至试图夺走他的登陆艇方案，但 Higgins boats 最终占到二战全部登陆艇的92%。

• Sankar 眼下的代表人物是 Colonel Drew Cukor。一次撤离雅兹迪难民的失败行动，让他看到了错误解读情报的代价：如果一名海军陆战队员误判 RPG 目标，降落和撤离就会变得不安全，随后数千人遭到虐待、奴役或强奸。Cukor 后来在五角大楼地下室里、几乎没有资源的情况下建立了 Project Maven。

• 反对者甚至指控 Cukor 在地下室窝藏伊朗人。调查发现，他是一名虔诚的摩门教徒，与4个女儿住在一套1,400平方英尺、根本没有地下室的房子里。这个荒诞故事说明，官僚体系会攻击那些把任务置于个人仕途之上的人。

• John Boyd 的考验是“成为谁，还是做成事”：你可以成为一个人物，也可以完成一件事业，但不能两者兼得。空军厌恶他，海军陆战队却吸收了他的 OODA loop 和高低组合理念；同样重要的，还有一位未具名的三星将军保护了他。Bernard Schriever 也曾解雇难以共事的 Edward Hall，随后又把他请回来，因为 Minuteman 离不开他。

4. 产业老兵是一项尚未启用的军事能力

• 以色列让 Sankar 看到预备役专业能力能够释放什么潜力。10月8日，约360,000名预备役人员被动员，其中许多人带着20年的商业经验回归；他们在4个月内推动以色列国防军完成的现代化，超过 Sankar 在此前10年里观察到的进展。

• 美国“人才多到快被淹没”，却让自愿性质的军民融合变得困难，而中国则采取强制方式。二战期间，美国通过直接授衔招募了100,000名专业人士，这与今天的 Detachment 201 类似。Sankar 对比自己说：“我不确定24岁时自己能为陆军贡献多少，但我想44岁时能贡献不少。”

• 他与 Bob McGrew、Meta CTO“Boz”，以及 OpenAI 前首席产品官、现任科学负责人的 Andrew Wheel 一同加入这项工作：他们一边向陆军领导人提供建议，一边直接参与项目。Sankar 的职责包括长期兵力结构，以及把软件视为一种“可塑的武器系统”，由指挥官通过作战数据团队加以运用。

• 让他意外的是，那些自学成才的“绿装人”质量很高。过去只能做 PowerPoint 的领域专家，如今2周内就能构建一个应用，迫使组织围绕实证展开讨论。剩下的制度陷阱，是还没证明1有效，就急着从0冲到N；初创公司对此的理解比《财富》100强企业更深。

5. AI 正在把 alpha 软件与 beta SaaS 分开

• Katherine 提出了关于 SaaS 末日的两种看法：AI 可能抹平代码、数据和用户界面的护城河，但不是谁都能随手 vibe-code 出拥有深度集成和分发能力的产品。Sankar 的回答是：“两者都是真的”，但决定性区分在于 alpha 与 beta。

• Beta 软件让客户变得和所有人一样，围绕“能不能卖出去？”这一反馈闭环构建；Alpha 软件则体现一家公司的差异化运营方式。AI 可以让定制软件更容易开发，从而抬高承载战略的工具箱的溢价，同时打压那些因为“大家都在用”才被购买的标准化产品。

• Sankar 认为，疫情本应成为软件行业的“斯普特尼克时刻”：没有人谈论那些拯救供应链的 ERP 部署，因为它们在2周内就像“纸老虎”一样垮掉。CEO 们谈论的反而是 Zoom 和 Teams 如何支持远程办公。Palantir 受益于客户能够以接近扰动发生的速度调整。上线后的维护仍然难得多，且部分问题尚未解决，但 Sankar 不认为运营难度能挽救低价值的 beta 软件。

6. 模型商品化，芯片与运营基础设施保留价值

• 当被问及 AI 经济价值最终会由应用还是基础设施捕获时，Sankar 描述了两条路径：模型公司向上进入围绕模型构建的软件，有时被带着贬义地称为“harness”；窄领域应用则随着使用场景扩张，沿价值链向下深入基础设施。

• Palantir 的理论是，价值会沉淀在2个可能具备防御性的层面：芯片，以及 AI 基础设施——后者被它称为 ontology。模型本身则持续面临商品化和利润率压力。

• Sankar 不接受“AI 将要做 X”这种表述。人类会利用 AI 产出某种结果，这既赋予人能动性，也带来责任。《经济学人》提出的可能路径——从垂直 AGI 到经济崩溃，再到2%的增长——都不是命运：“我们想选哪一种，取决于我们自己。”

• 他认为，大多数技术革命本质上都是工具革命，并列举了望远镜、显微镜、动力织机和个人电脑。Galileo 并没有发明望远镜，他只是使用了它。模型发明者可能拥有各自的“jagged intelligence”，技术上的天才并不保证他们能够正确预测社会后果。

7. 再工业化让生产重新接上创新

• Sankar 认为，AI 赋予工人“超能力”，有机会修复1970年代形成的工资增长与 GDP 增长脱钩的断裂。Hadrian 的技术可以让人的生产率提升“50到100倍”，提供一种不对称的“大卫弹弓”，而不是试图复制中国的生产方式。

• 全球化的“最大谎言”是，创新可以留在本土，而生产转移到海外。SpaceX 将研发工程师与生产放在同一地点，以缩短反馈周期；作为反面例子，Sankar 说，我们曾把 WuXi 看成合同制药研发中一组廉价的移液机械臂，但如今全球50%的临床试验都在中国进行。

8. 胜出的 AI 组织会增强人的能力，并让工程师重新掌握话语权

• Sankar 对比了欧洲与美国：欧洲在过去50年里没有一家从零创建、价值超过€100B的公司，而美国则孕育出本土的万亿美元级公司。他的解释是创始人，但也警告称，美国的超大市值公司已经开始通过职业经理人式的趋同而“欧洲化”。

• Intel 选择了自己的 CFO，而不是 Pat Gelsinger，担任 CTO；这一决定看似成功了10年，随后却“断崖式下坠”。Sankar 称那是金融工程，而不是工程。他认为，Boeing 上一位工程师出身的 CEO 还是2004年的那位，并回忆 Andy Grove 曾告诉销售人员：工程师创造价值，销售只是把价值搬来搬去。

• 当主持人提出销售可能是最难自动化的岗位时，Sankar 拒绝把替代作为目标。“哺乳动物+AI”混合团队可以给销售人员穿上 Iron Man 战甲，并复制顶尖销售的方法。CEO 们问他的，是如何摧毁竞争对手、实现增长，而不是如何把所有人都解雇。

• 他更尖锐的批评是，一些实验室用 AGI 填补了 Pascal 所说的“上帝形状的空洞”，把可能正确的信仰条文与经验事实混为一谈。中国在专注于生产力方面可能占据优势，但 Sankar 仍会“100次里100次押注美国”。

9. 国家意志、制度能力与文化构成同一套战略

• 尽管 Sankar 是对华鹰派，他仍称美国最大的危险是“自杀，而不是他杀”。他区分了大豆自由贸易与走私农业真菌，但认为决定性竞争在于，美国人是否仍保有能动性、共同目标，以及能够正常运转的制度——从政府服务到飞机舱门不会脱落。

• 物理 AI 因而需要最大化再工业化，而不是做一点友岸外包。美国曾发明大规模生产和核能；认为美国人不可能再次做到这一点，“实在难以置信”。他以“Maduro”和“Midnight Hammer”提醒人们美国仍具备能力和意志，同时认为俄罗斯和中国的体系都未能保护自己的伙伴。

• Sankar 说，自己是通过《猎杀红色10月》、Red Dawn 和 Rambo 系列电影开始融入美国的：5岁时，“在懂公民课之前，我就知道成为美国人是什么感觉”。他还听《300勇士》的制作者说，影片上映后美国海军海豹突击队的招募量暴增；这说明娱乐可以激励人们，而不必变成“Pravda”。

• 他计划拍摄的 Rickover 电影，将整个论点集中到一个创始人身上。Rickover 曾在女厕所旁的办公室里工作，同时遭到海军和 Oppenheimer 的反对，但他说自己在大约5到6年内造出了第一个项目 Nautilus。Rickover 担任4星上将长达30年，要求反应堆“安全到足以让我儿子使用”，并设定了比要求高100倍的安全标准。软实力与硬实力最终服务于同一个使命：激励下一代，并阻止第三次世界大战。