$第四范式(06682)$ 范式突围，当中国PLTR遇上BAT，为何AI垂直王者无惧巨头？
当美国云巨头垄断算力市场时，Palantir（PLTR）以4000多亿市值证明：企业AI的核心战场从不是通用算力的比拼，而是垂直场景的深度渗透。这一逻辑同样适用于中国市场——BAT等云厂商的生态霸权，非但不会阻挡第四范式的成长，反而会因其业务定位的本质差异，成为其差异化优势的“背景板”。在AI从技术探索走向产业落地的浪潮中，第四范式正以“行业数据+场景深耕+信创适配”的三重壁垒，走出一条与巨头并行不悖的崛起之路。
一、赛道分野：巨头的“基建逻辑”与范式的“落地逻辑”
BAT等云厂商的核心定位是“AI时代的基础设施提供商”，而第四范式则是“企业智能生产力的转化者”，二者在业务内核、价值链条与盈利模式上存在根本分野，构成了“互补而非竞争”的产业格局。
云厂商的优势集中在“通用能力供给”。以阿里云、腾讯云为代表，其核心业务围绕算力租赁（如云服务器、GPU集群）、基础平台（如AI开发工具链）和通用技术（如人脸识别、语音识别API）展开，本质是通过规模化的基础设施服务获取收益。这种模式决定了其必然追求“广度覆盖”，试图将同一套技术框架复制到千行百业，但难以深入每个行业的业务肌理——就像谷歌云可以提供Vertex AI开发平台，却无法替代Palantir为金融机构构建专属反洗钱模型。对云厂商而言，企业AI需求是“流量入口”，而非价值核心。
第四范式则聚焦“垂直价值创造”。其以先知AIOS平台为核心，深耕金融、能源、交通等14个重点行业，核心任务是将企业的行业数据转化为可落地的决策智能。这种模式追求“深度绑定”：为招商银行打造的AI客服Agent，需吃透金融对话数据的行业特性，才能实现95%的复杂咨询准确率；与国家电网合作的智能调度系统，要融合电网运行数据与气象数据，方可达成10%的能源浪费减少。对第四范式而言，行业数据是“核心资产”，场景落地是价值终点，这与云厂商的“基建思维”形成清晰区隔。
这种分野在商业数据上尤为明显：2025年中期，第四范式先知AI平台收入占比达81.8%，其中标杆客户平均收入同比增长56.6%，印证了其“深度服务+高客户粘性”的模式有效性；而云厂商的AI业务多依附于云计算收入，单个行业解决方案的收入占比往往不足1%，二者完全处于不同的价值赛道。
二、壁垒构建：PLTR的成功密码在中国如何复制？
Palantir在美国市场的崛起，关键在于抓住了“巨头不愿做、客户做不了”的市场空白——即私有化部署场景下的深度数据整合与决策支持。第四范式在中国市场，正以更适配本土需求的方式复制这一逻辑，构建起BAT难以突破的三大壁垒。
1. 行业数据闭环：比技术更稀缺的“场景资产”
在大模型开源成为趋势、算力逐步商品化的今天，行业数据已成为AI竞争的核心壁垒。第四范式深耕行业十余年，积累的不仅是技术，更是沉淀在垂直场景中的数据资产与转化能力。在金融领域，其掌握了信贷审批、反洗钱等场景的高维交易数据，构建的智能风控模型能将不良贷款率降低0.5%；在能源领域，通过分析石油管道信号、风电设备运行数据，形成的预测模型准确率已达92%。
这些数据资产具有“私有性”与“场景性”双重属性：既属于企业客户的核心商业机密，需通过私有化部署保障安全，又高度依赖行业经验进行清洗与特征提取。BAT虽能接触到海量用户数据，却缺乏行业级的业务数据积累；即便获取数据，也因缺乏场景认知难以转化——就像亚马逊云无法替代Palantir处理军工领域的敏感数据，阿里云也难以吃透国家电网的调度逻辑。这种“数据-场景”的深度绑定，正是第四范式的核心护城河。
2. 信创生态卡位：巨头难以企及的“国产化枢纽”
中国市场的独特性在于信创产业的蓬勃发展，而这恰恰是第四范式的战略高地。不同于BAT的“全球技术+本土适配”路径，第四范式从起步就深度绑定国产算力生态，通过自研AI引擎EngineX实现了华为昇腾、寒武纪等主流信创芯片的批量适配，其信创模盒已上线超百个认证模型，预计一年内将增至十万级。
这种布局形成了“国产芯片-行业模型-企业需求”的闭环：在金融、政务等敏感领域，企业既需要满足数据安全要求，又需要AI技术落地，第四范式的“信创算力+行业适配”方案成为唯一选择。BAT虽也布局信创，但因其业务与国际技术生态深度绑定，在国产化适配的深度与响应速度上远不及第四范式。正如Palantir凭借政府与军工领域的私有化部署优势避开云厂商竞争，第四范式也以信创生态枢纽的定位，在国产化浪潮中占据了巨头难以替代的位置。
3. 产品形态创新：“平台+Agent”的落地加速器
第四范式的产品演进始终围绕“降低企业AI落地门槛”展开，形成了“先知AIOS平台+行业Agent+软硬一体”的独特形态。先知AIOS 5.0平台通过自然语言交互，让业务人员无需编码即可构建行业大模型；搭配「Virtual VRAM」虚拟显存扩展卡与SageOne一体机，可将GPU利用率提升至100%，推理成本降低50%。这种“软件+硬件”的深度集成，完美解决了企业“不会用、用不起”的痛点。
BAT的AI产品多为“工具级”，如百度飞桨是开发框架，腾讯云TI-ONE是训练平台，均需企业配备专业算法团队进行二次开发。而第四范式的产品是“生产力级”，以金融风控Agent为例，已封装了数据处理、模型训练、推理加速的全流程能力，企业开箱即可用。这种“成品化”的解决方案，与云厂商的“工具化”产品形成鲜明对比，精准切入了市场空白。
三、增长验证：数据与案例下的范式力量
市场担忧的核心是“巨头挤压下的增长空间”，但第四范式的经营数据与标杆案例，已充分证明其在巨头生态中的成长韧性。
从增长速度看，公司营收从2020年的9.42亿元增至2024年的52.61亿元，复合增长率达53.7%；2025年中期收入26.26亿元，同比增长40.7%，其中核心的先知AI平台收入同比激增71.8%。在BAT AI业务增速普遍低于20%的背景下，这样的增长曲线堪称亮眼。更关键的是盈利拐点的临近：2025年中期经调整净亏损同比收窄70%，预计年内即可实现盈利，这种“高增长+减亏”的组合，印证了其商业模式的可持续性。
从客户粘性看，2024年标杆客户数达161个，同比增长16%，平均收入达1910万元；2025年中期虽受行业季节性影响，标杆客户平均收入仍同比增长56.6%。工商银行、国家电网等核心客户的合作持续深化，从单一项目扩展至全业务线AI转型，这种“深度绑定+量价齐升”的客户结构，正是Palantir成功的核心要素，也是BAT难以撼动的——云厂商可以争夺一次性的算力订单，却无法抢走沉淀了数年数据与经验的深度合作。
从生态协同看，第四范式与云厂商甚至形成了“互补共生”的关系：其SageOne一体机可部署在阿里云、腾讯云的基础设施之上，为云厂商的通用算力注入行业灵魂；而云厂商的算力资源，也为第四范式的解决方案提供了底层支撑。这种“你做基建、我做转化”的分工，彻底消解了“竞争威胁论”的担忧。
四、结语：AI落地时代的必然选择
Palantir的崛起告诉我们：在巨头主导的科技生态中，垂直深耕者永远拥有生存与壮大的空间。第四范式在中国市场的实践，正是这一逻辑的延续——BAT的云生态越完善，企业的基础算力需求越易满足，对“数据-场景”转化的需求就越迫切，而这恰恰是第四范式的核心价值。
当AI从“技术概念”迈入“生产力革命”，市场终将明白：云厂商提供的是“水电煤”，而第四范式提供的是“智能生产线”。前者是基础，但后者才是创造价值的核心。在信创浪潮与行业智能化转型的双重驱动下，第四范式正以清晰的定位、深厚的壁垒与强劲的增长，成为中国版Palantir的最佳继承者，其成长之路，无人可挡。
机场航班延误，闲写一篇涨停