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閱讀本篇前需具備的背景知識[MKP第2期、第5期]
近期，PLTR旗下AIP平台的其中一個客戶AFS(Accenture Federal Services，專門為美國聯邦政府提供科技與顧問服務，註一)，預計培訓一千位專業人員來與PLTR能協同工作，這對PLTR相當於免費節省了千位FDE的人力；而什麼是FDE呢？即Forward Deployed Engineer（前線部署工程師），是PLTR內部非常關鍵的一類工程師，主要負責深入客戶現場理解客戶需求，並快速構建解決方案，將PLTR的核心產品/平台（如Foundry、Gotham、AIP）與客戶系統整合，是介於傳統「軟體工程師」與「顧問」之間的混合型角色。在人資的立場上屬於高成本的員工類型，故該合作案使PLTR在不增加支出的情況下擴大了公司產品覆蓋範圍！
透過上一期文章我們也瞭解到，在2023年PLTR推出AIP平台前，基本上無論是軍用版Gotham還是商用版Foundry，均只停留在「給予客戶快速精準決策的能力」(雖然即便是這樣也很強了)，但整合AIP後，其增加了AI代理的能力(Agentic AI，代理型人工智慧，見註二)，也就是能在一定的定義條件下幫用戶「自動執行工作」的能力，像特斯拉的FSD其實某種程度上也可被視為Agentic AI的一種具體實作，而針對PLTR，以下用一個實際案例讓大家進一步理解：
PLTR的Nuclear Operating System(NOS)平台
可以先簡單理解為NOS前身就是PLTR與核能業者共同開發、部署在Foundry平台上的產業特定應用模組集合，後來這個模組抽出來就變成NOS，專為核電廠建造、營運而存在。換句話說，以後只要有新的核電廠要建造，就快速先在該電力公司的Foundry上先套用NOS，後續再視客製化需求進一步修改即可。
在大型公共建設的項目上，以往全人工規劃、指揮時代常常有「工期」「預算」爆炸情況；以核電項目為例，傳統完工實際支出比原始預算暴增幾倍、工期多拖5到10年不等，都是常見的事。
但客戶只要與PLTR合作，搭載NOS的Foundry客製化完成後，再配合AIP，這整套系統就能在幾乎符合預算、工期的狀況下，自動執行建廠的指揮調度到建廠完成後的發電營運，這就是代理AI的應用潛力！(如果未來納入人形機器人，會更加無可限量)
總而言之，代理型AI是「擁有目標意識與自主能力」的新世代AI，不再只是工具，而是策略參與者。
誰能最早理解並整合這種AI，就能重塑商業流程、產品與整個行業運行模式。
而無論哪個產業，只要其運作模式被成功寫入本體論框架而形成半客製模板(後面還能進一步導向全客製)，對於PLTR來說都是新挖一條護城河，潛在競爭對手的切入門檻也會逐漸提高，就算他們能透過完全模仿PLTR的模式來搶佔市場份額，也只能進攻那些尚未成為PLTR客戶的產業類別(因為已開發完成的客戶轉換成本之高，不太可能打掉重練)；目前實際上確實已有競爭者開始模仿，但「深度整合的內部體驗」目前仍是PLTR獨家，也讓其擁有持續擴張的非對稱優勢。
惟目前PLTR六成以上收入來自美國，是否能在國際市場如同美國一樣打增長大門，是未來值得關注的方向！
下一期，我們將探討8/4 PLTR財報開出後暴漲現象，以及這是否與其商業模式的本質有關？敬請繼續關注MKP馬克觀點
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〖註一〗
AFS同時與google 也有合作案，主要在於AI數據分析的決策支援，google 也成立「資料與AI卓越中心」，任務為推廣生成式 AI 應用於政府機關。
〖註二〗
何謂代理型AI(Agentic AI)?
即具「自主行動能力」的AI(不僅只有回應指令，而能主動規劃、決策與執行任務)。
定義核心在於：具備「目標導向行為」並且「有自主規劃與決策能力」最後能依照前面的結果「自行執行任務」
