2026 年第三季財報電話會議，2026 年 11 月 2 日

Palantir 在第三季交出了公司上市以來最強勁的成長表現。營收年增 96%、季增 20% 達到 23.13 億美元，單季營收首度突破 20 億美元大關。更具關鍵意義的變化在於業務結構。美國商業營收達 9.84 億美元，年增 148%、季增 29%，首度超越美國政府部門營收的 9.53 億美元。管理階層將此轉變歸功於新推出的「主權 AI」（sovereign AI）產品，並指出該產品推出僅滿一季。不過，前瞻性指標的表現未如營收那般戲劇性，且會議中對於需求能持續多久並未提供太多細節。

營收成長超越合約金額，合約期限正逐漸縮短

對投資人而言，最重要的細節在於已公布營收與未來承諾（forward commitments）之間的落差。美國商業總合約價值（TCV）預訂額為 14.63 億美元，年增率僅 11%，相對其 148% 的營收成長明顯落後。整體商業 TCV 預訂額為 16.52 億美元，成長 17%；公司整體 TCV 預訂額則為 29.18 億美元，成長 6%。剩餘合約總價值（remaining deal value）達到 134 億美元，年增 55%，但季增僅 2%。剩餘履約義務（remaining performance obligations）為 49 億美元，年增 88%，季增持平。美國商業剩餘合約價值年增 79%、季增 4%。

財務長 David Glazer 對此新產品相關現象提出解釋：「我們在該季簽署了多筆 8 位數金額的合約，其期限比平常來得短，因為客戶在企業內部快速採用了最初的主權 AI 功能。」他並補充，公司預期隨著時間過去，「這些合約的期限與規模都會增加」。執行長 Alex Karp 也描述了相同的模式：「互動速度快得多、部署速度快得多、合約期限較短，但隨後具備大幅擴展合約的能力。」這是一個合理的「登陸並擴展」（land-and-expand）商業模式，且所舉的實例也印證了這一點。儘管如此，過去 12 個月美國商業 TCV 數據為 61.14 億美元，年增 62%，其成長速度遠遠落後於當前的營收。投資人目前只能選擇相信未來的擴展能填補這項落差。淨美元留存率（net dollar retention）達到 165%，季增 800 個基點，則是這項模式正在發揮作用的最強有力證據。

什麼是主權 AI，以及為什麼客戶願意為其買單

Palantir 的核心訴求在於：企業可以在 Ontology 內部利用自身的營運數據對開源權重模型（open-weight models）進行後訓練（post-train），藉此保有模型權重的控制權，並以低得多的成本，在特定任務上達到超越前沿封閉模型的效能。技術長 Shyam Sankar 直接切入論點：「企業的基本單位是工作流程（workflow）。」他反駁了他所謂實驗室的自負觀念——即將個別知識工作者視為原子單位。「你可以讓任何一組工作者變得更具生產力，卻無法產生實際的 ROI（投資報酬率）。」

他將經濟邏輯描述為一條管線（pipeline）而非單一模型。「特定的後訓練模型只是一項商品。複利價值在於後訓練管線，它不斷從你在 Ontology 中擷取的營運廢氣（operational exhaust）中獲得餵養。」Palantir 正透過全新的 AutoResearch 功能與 AIP Evolve 朝著自動化循環（automated loop）邁進，這將能持續建構、部署模型並針對 ROI 進行評估。

管理階層引述了數項效能表現聲明，全數由公司自行通報且多數為初步數據。L3Harris 表示，經過微調的開源模型在 48 小時內就超越其前沿模型的表現，並在初步結果中將成本降低了 95%。在近期的一場 PACOM 演習中，Palantir 在受限的邊緣硬體上部署了一個 300 億參數的後訓練模型，據稱在特定任務上的表現優於被描述為 3兆參數模型的 GPT 5.6 Sol。NVIDIA 指出，其訓練旗下最小的模型以擊敗最大的模型，現在能在單一 GPU 上花費區區數小時完成重新訓練。McCarthy Building Companies 則預期，透過使用具備 4 億參數、經後訓練的 Nemotron 模型來進行分包商草擬作業，每年可節省 30,000 小時。Sankar 表示，主要好處並非成本：「最具決定性的變數在於，更多使用案例能夠真正達到可行性的門檻。」

「試用轉生產」轉換是明確的需求訊號

營收長 Ryan Taylor 提供了異常具體的轉換實例。一家工業材料公司從第二季將近 300 萬美元的試用期，轉為 2,900 萬美元的 ACV（年度合約價值）合約。一家全球運動用品公司將第一季開始、金額 1,600 萬美元的試用轉換為約 2,100 萬美元的 ACV 合約。一家全球家電公司在同一季從 100 萬美元的試用期進展到 300 萬美元的 ACV 合約，隨後在商業、財務與供應鏈工作流程中擴展了近五倍，達到 1,500 萬美元。一家服飾公司在參加 AgentCamp 後，從 250 萬美元的試用期轉為 1,150 萬美元的 ACV 合約。

Karp 表示，銷售運作方式已經改變：交易規模現在是「從 2,500 萬美元起跳」，而不是 25萬美元，且客戶往往是在聽取同業推薦後主動找上門。「這有點像搖滾演唱會，」他如此形容主權 AI 訓練營（bootcamps）。他也坦言面臨一項限制：「我們內部必須設法重新配置公司資源，以便專門服務這些客戶，因為我們甚至沒有足夠的頻寬來處理。」Palantir 的銷售團隊規模極小，因此即便需求維持強勁，運作產能仍可能成為抑制短期轉換率的瓶頸。

針對 Anthropic 與各大AI實驗室的市場定位

分析師 Gil Luria 追問 Palantir 如何說服那些直接向模型實驗室採購的高階主管，並指出 Anthropic 約有一半的客戶正是如此。Karp 認為兩者其實互補。「他們也在銷售我們的產品，因為人們會與他們互動……他們所做的是把市場做大。而我們所做的是服務已經成熟的市場。」他表示 Palantir 鮮少試圖取代實驗室的客戶：「好好享受你身邊的伴侶，直到你發現他不是你想要的。」他補充說，公司唯一的競爭動作僅止於教育客戶「在沒有應用層的情況下使用封閉模型的風險」。

Sankar 引述了 Anthropic S-1 招股說明書的第 209 頁，指出該頁描述了 AIG 利用 AIG（編按：原文如此，指 AIP）自動化商業保險承保的案例，並表示「整個工作流程……都是在 AIP 中運行，且由 Palantir 與 AIG 共同實施」。Karp 宣稱「一旦選了 Palantir，就回不去了」，這點尚未獲得證實；而他評論華爾街對實驗室的投資人「當你賺大錢時就很難看清現實」，則是一次言語上的抨擊而非證據。儘管依賴競爭對手的公開文件來佐證 Palantir 的角色相當引人注目，但這也同時顯示出 Palantir 觸及了多大比重的 AI 價值鏈。

政府部門：Maven 規模擴大，但成長速度不及商業業務

美國政府部門營收年增 96%、季增 18% 達到 9.53 億美元，整體政府營收總計 11.46 億美元，成長 81%。Maven 目前擁有超過 10万名使用者，且已開放給所有軍種使用，而不僅限於作戰司令部。美國陸軍授予 Palantir 一份主合約，以生產 8 套 TITAN 系統。Palantir 同時突顯了 DORA，這是一項能將 Maven 帶入斷網環境（disconnected environments）中的嵌入式運算裝置。國際市場依然是相對弱點：國際商業營收年增僅 21%、季增 1% 達到 1.84 億美元；國際政府營收則成長 31% 達到 1.92 億美元。Karp 避談歐洲市場，僅表示「我們最好還是避免談論它」。

財務表現與財務測瞻

獲利能力依舊亮眼。調整後營業利益為 14.27 億美元，利潤率達 62%；GAAP 營業利益為 10.85 億美元，利潤率 47%。GAAP 純益為 11.28 億美元，將近 2024 年第三季 1.44 億美元的八倍。調整後自由現金流為 12.16 億美元，利潤率 53%。GAAP 與調整後每股盈餘（EPS）皆為 0.44 美元。「40 法則」（Rule of 40）分數達到 158%，連續第 13 個季度上升。受 AI 平台投資及招募應屆畢業生驅動，調整後費用年增 53% 至 8.87 億美元。截至季末，公司持有 104 億美元的現金與美國公債。淨美元留存率為 165%，前 20 大客戶在過去 12 個月的平均營收達 1.46 億美元，成長 76%。

針對第四季，Palantir 預估營收將落在 26.49 億美元至 26.53 億美元之間，意味著約 15% 的季成長率；調整後營業利益則預估在 16.40 億美元至 16.44 億美元之間。全年營收預測上調至 85.30 億美元至 85.34 億美元，中位數為 85.32 億美元，年增 91%，較上一季隱含的預測調高了 9 個百分點。美國商業營收預測上調至 35.59 億美元以上，成長幅度至少 143%。調整後營業利益預測上調至 52.45 億美元至 52.49 億美元，調整後自由現金流預測則為 48 億美元至 50 億美元。戰略商業合約（strategic commercial contracts）帶來的營收約為 40,0000 美元（編按：應為 40 萬美元），預期第四季將低於 50,0000 美元（編按：應為 50 萬美元），此後將不再有相關營收。

Karp 的評論：企業估值與使命

Karp 表示，商業業務的轉變「大概證明了我們目前估值的合理性」，並形容公司「拿下整個市場」的雄心「已經不再顯得那麼瘋狂」。針對德意志銀行分析師 Brad Zelnick 提問關於股東信中提及「反戰運動」一事，他表示 Palantir 的產品旨在嚇阻衝突。「我是伴隨著左派背景長大的。我其實不喜歡戰爭，」他接著說，但美國必須在 AI 領域領導中國，而嚇阻力來自於對手深知有效的工具。Sankar 補充道，嚇阻力也取決於產能與「現代美國製造業技術堆疊」。Karp 在結語時對散戶股東發表了一番帶有對抗意味的談話，稱他希望「那些曾經嘲笑過你、嘲笑過我們的人」感到「痛苦」，這種語氣無疑無助於機構投資人的對話。

本季財報證實，Palantir 美國商業業務的成長引擎已超越該公司以往的任何水準，並具備強勁的留存率與轉換證據。尚未被證實的是，一旦第一波主權 AI 採用的浪潮被消化完畢，較短的合約期限與 11% 的預訂額成長是否能支撐營收維持在目前的水準。管理階層同時也沒有對這波浪潮的規模，或是滿足該浪潮所需的銷售產能給予量化評估。