在实际操作中，这套方法会先从企业的核心目标出发，例如“降低坏账率”“提升库存周转”“减少设备停机时间”，再向下拆解出可以量化的关键指标，并据此反推：哪些数据是必要的，模型应该优化什么，最终AI的输出如何直接影响业务结果。这样一来，AI不再是一个“看起来很先进”的技术项目，而是明确服务于某个业务结果的工具。

当这种方法在多个行业、多个项目中反复验证后，第四范式开始做一件更重要的事情：把“如何做这件事”的过程本身产品化。这正是“先知平台”的由来。

先知平台并不是替客户写业务系统的软件，而更像是一条“AI工厂流水线”：它把数据接入、特征工程、模型训练、评估、部署和持续迭代这些原本高度依赖人工经验的步骤，尽可能标准化和自动化。这样一来，当进入一个新的客户或新的行业场景时，团队不再需要从零开始“手工搭建”，而是可以在既有框架内快速生成适配模型。

与此同时，第四范式也逐步调整了交付方式。过去，需求理解、系统集成、模型开发几乎全部由自己完成；而现在，公司更倾向于与熟悉客户业务的软件公司或系统集成商合作。这些合作伙伴负责需求梳理、本地实施和系统对接，第四范式则专注于提供模型能力和平台工具。通过这种方式，原本高度依赖“人天”的端到端项目，被拆分为“平台能力+合作伙伴实施”的组合，交付效率和覆盖面都显著提高。

这种转变，与Palantir的发展路径有着明显的相似之处。Palantir早期同样以重度定制项目起家，后来通过Gotham、Foundry等平台，把数据整合和决策支持能力抽象出来，让同一套平台可以服务更多客户、更多场景。不同的是，第四范式所面对的是中国市场更复杂的IT环境和国产算力背景，因此在形态上更偏重“方法论+平台+生态协作”的组合。

从结果来看，这一转型的意义在于：第四范式不再只是“为某个客户做一个AI项目”，而是在尝试成为让更多企业“更容易把AI用到关键业务里”的基础设施提供者。这正是它被视为“中国式Palantir路径探索者”的根本原因。

水务大模型示意图 图源：第四范式官网

放在中国软件版图中，第四范式站在哪里？

如果把第四范式放进中国软件产业的整体坐标系，它的独特性会更加清晰。

金蝶、用友、金山办公等做得非常好的是把云订阅与行业化产品结合，形成稳定的ARR（例如金蝶云订阅持续增长、用友云服务规模化），这是中国企业数智化的基石，但它们的商业模式与“把AI深度嵌入到国企/军工/复杂工业决策中”的模式并不完全重合。金蝶、用友擅长企业级管理软件与行业化云，而金山办公则在组织协作与文档协同领域用订阅实现高速扩张——这些企业的价值在于“广度+稳定的经常性收入”，而非单一客户的深度嵌入。

这些公司在中国长期扮演“把人力+交付能力带给大型客户”的角色。它们可以承接大规模落地工程、负责项目实施，但本质上更像“劳动力放大器”而非“把决策埋在平台里”的长期运营方。近年来，这些公司也在布局“全栈AI/云边端”能力（例如中软国际强调全栈AI产品与服务），并在行业内形成许多标杆案例，但要从“做工程”升级为“成为客户核心决策平台提供商”需要长期沉淀与很高的产品化能力。

与金蝶、用友这类企业管理软件公司相比，第四范式并不试图覆盖广泛的通用管理场景，而是聚焦“决策密度最高”的环节；与金山办公这样的订阅制SaaS相比，它不追求用户规模，而是追求在少数大型客户中深度嵌入；而与中软国际、软通动力等IT外包与系统集成公司相比，第四范式又不是以人力交付为核心，而是试图通过平台化，把“做模型、做决策能力”的部分标准化、规模化。

这使它处在一个相对稀缺的位置：既不完全是SaaS，也不只是外包，而更接近“组织级AI基础设施提供商”。

从这个角度看，市场把第四范式与Palantir对标，并非因为两者业务完全相同，而是因为它们试图解决的是同一类问题：如何让AI成为大型组织运转的一部分，而不是一个可选工具。

中国要走出自己的Palantir路线，还需要什么？

如果把第四范式视为一个样本，而不是孤立公司，那么问题就不再只是“它像不像Palantir”，而是：中国企业如何走出一条符合自身环境的AI应用之路。

从目前的实践来看，有三点尤为关键。

第一，中国的AI应用公司必须接受“早期不轻”的现实。

在算力、数据和流程尚未高度标准化的阶段，深度嵌入不可避免地意味着更重的交付、更长的周期。这并不是战略错误，而是产业阶段决定的成本。

第二，平台化与合作伙伴体系是规模化的唯一出路。

第四范式在沟通会上反复强调，通过合作伙伴来承接需求理解和系统集成，把自身聚焦在模型与决策能力本身，是降低边际成本、释放规模效应的关键。这一点，对于所有想做“AI基础设施”的中国公司都具有参考意义。

第三，真正的护城河不在模型，而在“被用起来的程度”。

无论是Palantir还是第四范式，真正决定长期价值的，都不是算法参数，而是其系统在客户业务中承担了多关键的角色。一旦AI成为不可替代的决策节点，商业模式和估值逻辑都会随之改变。

以Salesforce和Palantir为代表，从通用SaaS到嵌入式AI平台，软件产业正在经历一次深刻转向。第四范式未必会复制Palantir的路径和规模，但它所代表的，是中国AI应用公司在现实约束下的一种探索方向。

这条路不轻、不快，也不性感，但如果走通，它所构建的，将不只是一个公司的增长故事，而是中国在AI应用层面形成长期竞争力的关键一环。

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