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聲明：本文的任何前瞻想法僅為意見交流，非投資建議
PLTR本季財報開出後，暴漲近10%，驚豔市場，尤其當前在美股大盤估值偏高、關稅影響未明、聯準會降息決策不確定的狀況下，市場近期呈現偏中性觀望態度，又考量無論依照傳統PE ratio相對估值或PEG、DCF估值法，PLTR都已經呈現”超級高估”狀態，PLTR能有這樣的漲幅實屬不易；但奇怪的是，即便連4/7川普”解放日”附近，一堆優質股當時都跌到低估狀態，不過PLTR的估值當時仍相對維持在高位，並未跌到”爛掉”，其背後的原因，也值得我們深究探討，畢竟大機構們也不是傻子，許多分析師也都會算估值，如果一切真如我們看到，那機構們早該大幅拋售或減持PLTR，何以連眾散戶都覺得嚴重高估時，PLTR還能一路向上?背後是不是有我們沒看到，而機構發現了當然也不會告訴我們的事情?
到底傳統估值法還適不適用PLTR?甚至有沒有什麼我們認知外的事情，造成可能傳統估值法不再那麼適用PLTR了，而我們還不自知?
今天我們一探究竟！
要研究這個問題，我們首先從PLTR的商業模式來拆解
【行業創新收費制】
Gotham和Foundry，做為PLTR最重要的兩大產品，其核心商業模式正在發生顛覆行業的改變，在過往，傳統的軟體服務業，從一開始的套裝軟體買斷制，到後來的雲端串流訂閱制，本質上脫不開「論量計酬」的模式；如今，Gotham和Foundry乃至後來協助客戶無痛升級的Apollo，及幫助客戶走向「全自動高效率決策/管理」的AIP，正在幫助PLTR擺脫軟體業甚至AI業，過去「客戶用多少賺多少」的老鼠迴圈營利模式，目前最大的突破，就在於PLTR對用戶的收費模式已經導向「綁定客戶營運的KPI」，讓客戶和自己是同一條船上的，這基本是業界首創！
而這點看似只有商業客戶適用，但驚奇的是，居然連政府客戶也買單，稍後再來解釋緣由為何?
首先，在商業客戶上，CEO卡普表示「客戶可以先使用PLTR的所有產品，並發展得比競爭對手快，但一開始不用付太多錢，直到客戶真的看到成效，再根據PLTR為其創造的價值，抽成一部分比例給PLTR做支付」，卡普也表示「我們想和你(客戶)一起成為公司增長之旅的一部分，並給你自由(freedom)」。
給你自由?此話作何解?
舉例，以往在金融領域查貸款詐欺可能耗時兩個月，但用PLTR的系統十秒鐘搞定，這節省的部分就相當於是”時間自由”，客戶可以將時間拿去作更寶貴的事，或進一步提升生產效率。
透過馬克觀點前幾期的深入探討，我們也知道PLTR確實能幫客戶大幅提升企業運作效率，否則客戶也很精明，如果你的東西沒有用，我為何要以企業KPI為基礎讓你抽成?又，對客戶來說，不用一次預付大筆客製化開發費，而是看到結果再依KPI動態調整收費，也有助企業分攤風險；對PLTR來說，成功幫客戶創造更多價值，就能獲得更多收入，若不如預期則只能取得基本費用，會促使其與客戶形成更加長期的合作關係，也更容易爭取到客戶後續其他場景的擴展專案(客戶黏著度)！
事實上，目前沒有其他軟體公司能在競爭激烈的市場中，像PLTR一樣讓客戶心甘情願簽下以KPI為基礎的付費模式。這也是PLTR商業模式的護城河之一。
而在政府客戶上，PLTR確實也是全球第一批、同時最成功讓政府機關願意接受「以任務成效(KPI/Outcome)為基礎付款」的科技公司之一。
這在傳統政府採購流程中非常罕見，幾乎可說是開創性做法，對於PLTR來說，「任務成功執行度」越高，錢就能拿越多(例如：你幫我抓到多少人/保護了哪些事件，政府就滾動式解鎖付款，類似傳統企業”股權激勵”的獎勵模式)。通常會是由「幾乎保底可執行的主約」+「選擇性續期條款(英文叫Options)」組成，後者的options就是PLTR為政府達成任務KPI的收入來源。
雖然過去在市場上已有所謂VBP定價策略(Value-based pricing，基於價值定價)，但全都只是在銷售前期「估算價值」後定價，舉例如Adobe認為平均每位設計師每月能靠其軟體賺2000美元，那月費訂50美元是合理的。這都只停留在「價值參考」層面，而非實際綁定關鍵績效指標(KPI)收費；而為什麼其他公司難以複製這樣的收費模式?
- 目前沒有公司能做到像PLTR這樣的深度整合、且難以進入封閉產業，也無法像PLTR這樣做到完全客製部署與長期顧問合作
- 也是最重要的一點，即便如蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜等大企業，也不具備自動監控與結算客戶績效的能力，而PLTR能做到，是因為它與其客戶早已融為一體，其客戶所有的數據與績效基本上都紀錄在其平台裡，無法輕易竄改也難以短漏報，並且其平台裡也內嵌分潤追蹤模組，能支援「KPI動態收益計算」
【導流用訂閱模式的加入】
在只有Gotham和Foundry兩大產品時(Apollo是在Gotham和Foundry之後推出的，是第三個主要產品，但它本質上是用來支撐前兩者的運營和部署)，PLTR就像是高級西裝量身訂做的服務，而在開發出AIP平台並跟先期產品結合後，就像多了那種大量印刷但也可以接受客製化的T-shirt訂做服務。
以商業客戶為例，用戶免費試用後，在初期訂閱時可以使用依行業別預設好的Foundry + AIP基本模組(如第六期提到的NOS，以及Warp Speed[見註一])，倘若付費使用後發現有客製需求(幾乎一定會有，因為即便同行，公司內部也不完全一樣)，則額外談判project-based合約，PLTR會根據規模、複雜度報價；若進一步需要駐場工程師，則專案服務費另計。
這就是所謂的Land and Expand策略(先落地、再擴張)：
- PLTR用快速部署、低摩擦成本打入客戶，先取得信任
- 客戶發現核心資料流程或業務邏輯需要調整時(幾乎是必然，因為就像前面講的，每間公司內部實際運作都不會完全一樣)，再以專案型合作深化關係、擴大規模
- 在此過程中，PLTR維持高毛利、低流失的訂閱合約，且客戶黏著度也因為客製化而高
而以上兩種營利模式的綜合運用，乃根據客戶成熟度(新/舊客戶)、需求而定；當客戶從「標準訂閱＋固定模板」轉向「深度客製化」時，PLTR也通常會主動或應客戶需求，就收費架構重新進行KPI成果導向的合約談判。
光上述的所有內容，就足以讓目前的估值法不適用於PLTR，或者說即便仍適用，但根據能取得的資料根本無法正確計算(而如果估值偏離”上帝真值”太多，則基本上也可以說現存的估值方式不適用)，因為過去的估值法必須要抓出企業的增長能力或預期未來盈利的折現現金流等等，如果你要估算PLTR的估值，你至少必須先取得：
- 其所有客戶的簽約KPI抽成%
- 個別每一個客戶過去五年的營收成長狀況(或未來的現金流折現)
再去換算PLTR可能的潛在估值
但首先，光要知道所有客戶名單就幾乎不可能(有些還設有保密條款不得揭露)，客戶的合約也一定是商業機密；PLTR依據美國證交會(SEC)有義務披露的只有財報，客戶合約基本上不會揭露，更不用說其中談的KPI抽成%等細節，而且即便我們透過通靈的方式知道PLTR所有客戶的所有合約細節，也還要回過頭來去看個別客戶的營收成長，再去換算PLTR的可能營收，這些對有上市有財報的客戶可能還好，但沒上市的呢?要挖出他們內部的財務報表基本上不可能也不被允許。政府客戶更不可能，因為很多資訊甚至是國家級機密。
但唯一可以確定的是，PLTR未來會有很大概率呈現「指數型增長」，因為它的客戶進步，就是它的進步，所有上百家客戶的成長都會是它成長的基石，這根本上就是完美的複利模式！況且它的客戶數增長也還沒到天花板。
最後，雖然長期來看PLTR的營利模式看似無懈可擊，但風險並非不存在，比如，其客戶目前過度集中於美國市場，國際收入雖有所成長，但速度較慢，再者，與歐美政府的深度合作性質(尤其是美國國防部)，限制了其打入中國(及其盟友)市場的發展性，不過值得關注的是，若以Growth + Margin(成長率+利潤率)的方式來檢視，大家猜猜怎麼著?
PLTR僅輸給NVDA！！而且其他公司大多數差它一大截；考慮NVDA之後賣硬體的利潤由於市場競爭及關稅可能有所變動，PLTR身為純軟體業高毛利的特質，其G+M哪一天超過NVDA並無不可能。
再者，PLTR目前的未認列營收成長達+145%，遠超過已認列營收的漲幅(+93%)，這是非常誇張的數字，而通常一般企業都是已認列大於未認列，如果進一步拆解，非常有可能下一季PLTR的已認列營收就超過100%！
另一個值得關注的點，是其客戶數再度成長64%，不過官方仍未披露這些客戶的付費模式組成，原因仍為合約細節屬企業機密，且設有保密條款，不會對外公開。不過可以肯定的是，新客戶數增長勢必會繼續對PLTR遠期營收帶來動力，因為這些客戶裡一定有採用KPI收費制模式的；尚使用固定模板訂閱模式的，以後的轉化機率也很高，他們未來的成長，就是PLTR的成長！
在狩獵時代，一個部落的捕獵(或戰鬥)能力往往與其人數掛勾，「人數」便是衡量其實力的評估方法
在農業時代，一個家族的生產能力往往與其持有土地面積掛勾，「土地」便是衡量其實力的評估方法
又到了工業革命時代，機器取代人力/獸力/自然力，此時誰單純人多或土地大，已不再是重點，當時衡量一個工業企業的方法，變成看誰的設備強、廠房多、單位生產能力更強，到後來甚至引進「生產管理」的概念，逐步演變成我們今天看到的一切…
由上述人類演進的實例，大家可以發現，在每一個新時代的轉捩點，衡量過去的方法往往不適用於未來，但在轉變的當下，可能令人難以適應，甚至覺得”奇怪”。
250萬年前石器時代的狩獵生活，一直持續到距今一萬年前的新石器時代才開始出現農業，當時如果有一個部落人雖多，但所處地勢可耕地面積小，他們可能會想說「不對啊?明明我們人比較多不是嗎?」
到了工業時代，傳統的農業地主在新時代變革的當下可能會認為「隔壁的工廠憑什麼啊?就那小小的廠房，聽說他賺的比我多，憑什麼？！」
當然，我們站在2025年的今天，回過頭看，可能會覺得當初的人很可笑「明明時代就不同了！還一直用過去的思考方法」
但，如果我們現在很可能就已經是站在新舊時代轉捩點之間的人呢?
人類的歷史一直是以指數型速度在推進的，從採集狩獵到農業，我們花了29萬年、從農業到工業，我們花了1萬年、工業革命開始到資訊化時代，花了220年。
而資訊化之後至今，不過也才40~50年；如果我們把人類時代的進化定義成「每一次生產能力的大躍進」，那目前的AI發展很可能就是一次新的工業革命，革的是AI影響生產能力的超大幅提升！這也不是空穴來風，目前光是生成式AI就已大幅提升使用電腦工作者的生產力、PLTR的代理式AI也大幅提升決策、行動能力而避免傳統人工時代會遇到的拖延、爆成本問題；下一個階段，「物理實體AI」，會是更值得期待的，更不用說被預估可能五年內就會實現的AGI(通用人工智慧，就跟我們正常成人一樣是通用的，惟其智力遠遠大於普通人，約是人類水準的上限，比如愛因斯坦那些人)甚至再之後的ASI(超級人工智慧，智力水準比所有人類加總還要高非常多，也有失控風險，故必須謹慎)。
If this isn't a revolution in production, then what is?
換言之，我們這一輩人很可能就是幸運處在時代風口的
回到估值，有一句話叫做「沒有最準確的估值方法，只有最適合的估值方法」；經由前面闡述的人類歷史，再加上AI帶來的不只是像智慧型手機帶來的生活方式變化，而很可能是另一個新時代的開始。
如果當傳統模式可能已不足以評估新興產業(甚至時代)時，我們是否應另闢蹊徑?
值得大家思考
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〖註一〗Warp Speed
最初是疫情之後從疫苗分派系統抽出來誕生的模組；當時PLTR提供了Foundry作為底層數據平台，整合了製造、倉儲、物流、分發、接種等整個疫苗供應鏈，幫助CDC(美國疾病管制與預防中心)和美國政府即時掌握疫苗流向、配送狀況、存量、地區需求等。疫情之後，便獨立抽出做為Foundry的其中一款預設模組，其不只能用於醫療業或公共衛生疾病防治，更能用在製造業/傳產重工業加速生產流程、強化供應鏈協同、提升數位轉型能力，也能用在航太領域，用於複雜產品製造與項目管理。
而近期最大的突破，便是美國海軍(US.NAVY)也採用Warp Speed，做為支援美國海軍戰艦建造與艦隊準備的數位轉型計畫(Warp Speed for Warships)，目的在加速戰艦的建造效率，與協助軍方快速部署且透明化管理生產進度。
