在解析Palantir的过程中，笔者意识到要理解本体，必须先说清楚企业IT架构。面对AI+时代的汹涌巨变，传统IT架构正在经历深刻演进。未来，哪些领域将孕育出新一代的变革性产品？Palantir的“本体”理念与这一趋势有何内在关联？本文试图建立一个初步的思考框架，以期为行业探讨提供参考。

全面数字化、AI+时代的核心变化

在全面数字化和人工智能+深入发展的阶段，企业面临的根本性转变，是从“流程自动化”进入到“智能决策”。IT的核心使命，不再只是记录业务或在确定环节支持人类决策，而是逐步升级为能够闭环应对生产与经营中的复杂问题——这才是“数据驱动”的真正意义，也是企业进入智能化阶段所面临的第一个系统性变革：为整个IT架构装上“数字大脑”。

• 流程自动化回答的是“怎么做”，关注执行效率，适用于路径明确、高度确定性的业务环节。在传统IT架构里，数据是静止的档案，人类作为流程设计者定义规则，系统按指令执行。

• 智能决策回答的是“做什么”，致力于优化结果、创造新价值、发现机会。在AI驱动的体系中，数据是训练和优化智能决策模型的燃料，人类转变为目标设定与监督者，负责定义成功的标准、评估结果和进行关键干预，其他都交给系统自主完成。

企业数字化的高级阶段，正是将两者结合，先由智能系统“做对的决定”，再由自动化系统“把决定做对”，以此构建持续优化的智能业务闭环。

第二个核心变化，是IT与业务彻底融合。

随着数字化向业务决策环节渗透，以及AI的广泛部署，传统IT系统必须超越流程信息化的定位，与业务真正融为一体。企业的物理资产、运行流程与经营决策，都将在数字空间中形成实时映射、动态调优的“数字孪生”，推动IT从成本中心转向由可组合能力模块构成的业务“沙盘”和“指挥中枢”。

在全面数字化基础上，未来企业将运行在一个“感知-决策-执行-优化”的闭环中：

• 感知：IT系统从所有触点（网站、IoT传感器、交易系统）实时收集数据。

• 决策：AI模型基于数据进行分析、预测，并直接做出或建议最优决策（自动调整定价、预测设备故障、分配营销预算等）。

• 执行：自动化流程无缝执行决策（派发工单、生成个性化营销内容等）。

• 优化：执行结果的数据再次被收集，用于评估效果并反馈给AI模型，使其不断学习优化。

在这一过程中，业务和技术之间的界限逐渐消融，企业的战略和运营规则以算法形式被编码在系统中，自动运行。业务人员得以直接调用IT封装的能力模块快速创新，实现更低门槛的业务构建与迭代。

相应的，组织架构也必须重构：企业须打破部门墙，培育融合IT架构师、AI工程师与业务领域专家的跨职能产品团队。这类团队应具备以下特征：

• 共同目标与问责：团队共同对某一数字产品或业务成果（如“用户转化率”、“供应链效率”）的全生命周期负责，而非对各自部门的职能任务负责。

• 共享语言与认知：IT人才需深入理解业务痛点，业务专家需具备基本的数据素养和技术理解，人工智能人才则需在两者间精准翻译与锚定价值。

• 嵌入式工作模式：人工智能工程师与数据科学家不再是中心化的“支持资源”，而是长期嵌入业务线，与业务专家并肩作战。

在企业IT装上“数字大脑”、并与业务达成深度协同的背景下，数据洪流、计算巨浪与实时性挑战就成为必然结果。这直接引发了第三大变革：构建能够低成本、高弹性、可持续支撑复杂计算需求的新一代基础设施。

• 传统CPU架构已难以满足AI算力需求，基础设施须集成GPU、TPU、NPU等专用加速硬件，并统筹其功耗、散热与调度复杂度；

• 基础设施的目标不再仅是提供资源，更在于提升算力效能，需借助软件定义（SDx）、自动化编排与精细监控，将每一单位计算资源转化为业务洞察，以抑制成本膨胀；

• 面对算力规模扩张，设施须秉持绿色低碳原则，采用液冷、自然冷却、AI能效优化及清洁能源等方式，实现可持续的规模发展。

理解这三大核心变化，有助于跳出技术表象，从战略层面研判企业IT市场的未来动向，形成独立而清晰的判断依据。

企业IT架构的演进与市场动向

《说人话，到底什么是“本体”》一文中，我们曾介绍过计算机语言的5层结构，这是一种自下而上的技术视角；传统企业IT通常采用自顶而下的6层模型。两者之间的对应关系如下图：

图源：DeepSeek

一般而言，企业IT架构中1～3层为资源层，构成业务的物理基础；第4层（数据层）是业务的“知识中心”；第5～6层属于业务层。随着数字化的深入和人工智能的普及，企业架构的每一层都正在面临新的挑战与变革。

• 第一层 硬件/基础设施层

这一层是所有软件和应用运行的物理基础，涵盖计算（服务器、CPU、GPU等）、存储、网络硬件，以及数据中心基础设施和云服务。主流供应商包括戴尔、思科、IBM、Intel、英伟达、AWS、微软（Azure）等。

AI+时代的挑战：异构计算与绿色节能。

除了CPU逐渐被GPU等专用加速器替代之外，以下动向也值得关注：：

• RDMA（远程直接内存访问） 逐渐成为高性能计算和大规模数据传输的标配，解决了传统TCP/IP在高并发和低延迟场景中的性能瓶颈。Oracle凭借其为高性能计算优化的OCI（Oracle Cloud Infrastructure），在AI浪潮中迅速崛起，对AWS和Azure构成强劲竞争。

• 数据中心在水资源和能源消耗方面面临严峻挑战。据国际能源署（IEA）报告，一个100兆瓦的数据中心日均耗水量可高达200万升。美国已有企业（如Gradiant）积极布局水循环利用技术，以提升数据中心的可持续性。

• 第二层 虚拟化/抽象层

该层通过虚拟机监控程序、容器运行时、软件定义网络/存储等技术，将物理资源抽象化和池化，以实现灵活分配与高效利用。主流厂商包括VMware、红帽、思科及多个开源社区。

AI+时代的挑战：算力抽象与智能调度。

• 容器化技术（如Docker）和编排系统（如Kubernetes）逐渐替代传统虚拟机，成为AI训练任务调度的事实标准。围绕Kubernetes的生态（如Kubeflow for MLOps）正在快速发展。

• 实现细粒度的资源计费与成本分摊（Showback/Chargeback）机制，使业务团队能够优化计算资源使用，控制成本。需要具备细粒度计费和成本分摊能力，让业务团队清楚计算成本，从而优化资源使用，避免浪费。

• 第三层 操作系统/运行时层

本层管理硬件资源，为应用程序提供运行环境与基础服务，涵盖服务器与客户端操作系统、运行时环境等。主流供应商包括红帽（服务器OS）、微软/苹果/谷歌/华为（客户端OS）、Oracle/微软（运行时）等。

AI+时代的挑战：AI工作负载优化与一致性保障。

• 需深度优化以支持AI框架（如PyTorch, TensorFlow）及其依赖（比如英伟达推出的CUDA指令架构），减少内核开销，支持GPUDirect等加速技术。

• 提供极度稳定和一致的运行时环境，支持DevOps/MLOps流程，实现从开发到生产的无缝衔接。

此外，笔者在《从齿轮到算法：工业4.0的智能化演进全景》等文章中提到过，在硬件“具身智能化”、软件“智能体化”的远景趋势下，操作系统可能面临从“资源管理者”向“智能体协调中枢”的角色跃迁，所以这一层需要的可能不是局部优化而是系统性变革。

• 第四层 平台/中间件层（数据层）

提供数据库、应用服务器、消息队列、API管理等通用服务和集成能力，使应用不必从头开发所有功能。主流供应商包括IBM、Oracle、红帽、谷歌等。

AI+时代的挑战：数据治理、实时性与孤岛破解。

• AI模型严重依赖高质量数据，必须实现实时数据流入、统一治理与特征管理。

• 数据应对业务团队友好，容易被发现、理解与使用。

• 云厂商推出的全托管MLOps平台（如SageMaker、Vertex AI）集成从数据标注到模型监控的完整工具链，显著降低AI应用开发门槛。

• 第五层 软件应用层

包括ERP、CRM等解决具体业务问题的应用程序。ERP、CRM等系统的主流供应商有SAP、Oracle、Salesforce、微软等企业。

AI+时代的挑战：重构以集成AI能力，实现从“功能驱动”到“智能驱动”。

• 传统企业软件（如SAP、Salesforce）全面嵌入AI功能。

• Microsoft 365 Copilot、Adobe Firefly等产品将生成式AI深度集成至应用层面。

• OpenAI、Anthropic、Midjourney等通过AI原生应用，开创了全新的软件类别。

• 第六层 访问/表现层

作为用户与IT系统交互的接口层，这一层负责信息呈现和用户访问支持。

AI+时代的挑战：多模态交互升级。

交互方式不再只是图形界面（GUI），需要支持语音交互（VUI）、手势识别、AR/VR等新型交互模式。

总的来说，在“人工智能+”时代，企业IT架构正从以流程为核心的“刚性”架构，转向以数据智能为核心的“柔性”架构。未来的领军企业，必是那些能将AI能力深度融入每一IT层级，并有效管理其复杂性与成本的组织。

云服务巨头（AWS、Azure、GCP）凭借全栈能力在这场变革中占据关键地位，而传统企业软件厂商也通过深度集成AI保持竞争力。整个IT生态正在算力、智能、可持续性等多重驱动下，进入新一轮重构与创新周期。

Palantir“本体”的做法

把握了企业IT架构的逐层演进方向，我们是否就真的能够从容应对未来？抑或，这种渐进式的改良是否足以代表未来的整体趋势？

回顾《汽车工业第四代生产范式，为什么没有率先出现在中国》系列，尽管传统工业强国和大国如德、中都基于自身积累积极推进智能制造，却在一定程度上成为美国特斯拉和SpaceX“新制造”模式的追随者。这一现象表明，以人工智能为核心的新工业革命所具有的“颠覆性”，很难仅通过渐进式改造来实现。企业更需要以终为始，从未来数字业务的基本形态出发，反向推导并系统构建新范式。

在这场变革浪潮中，Palantir提出的“本体”理念，尽管主要作用于传统IT架构中的第四层（平台/中间件层，即数据层），但其影响却是颠覆性的。它通过引入一个跨越所有层级的统一语义逻辑层，既向下穿透至第一层（硬件/基础设施层）的数据存储机制，也向上渗透并重塑第五、六层（软件应用层和访问/表现层）的功能逻辑。

在传统企业IT架构中，业务语义被硬编码于众多分散的应用和接口之中，依赖各应用系统自行处理互操作。这种做法不仅导致严重的数据孤岛和集成困境，也造成大量重复、不一致的语义计算。

而“本体”的做法，正是将原本分散在不同孤立系统中的“语义处理”能力抽象和剥离出来，形成一个独立的、中央化的语义平台。这好比无论什么专业的学生，在基础教育阶段都使用同一套人教版的语文教材和新华字典——ERP、CRM等应用系统就像不同的专业学科，而“本体”就是那套共同的语言基础，确保所有系统在语义层面互通、一致、可协同。

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