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NVIDIA联手Palantir放话企业界：开权重模型已能替代闭源API，主权AI不是口号是架构
Palantir CEO Alex Karp 在 Q2 财报电话会上抛出了整件事里最尖锐的一句话："You are paying for the right for them to migrate your IP, your know-how, your expertise to their model, so that they can build a competitive business that doesn't require your business or people."（你付钱让他们把你的 IP、你的知识、你的专长迁移到他们的模型里，好让他们建立一个不需要你的生意的竞争业务。）
他说的是 OpenAI、Anthropic、Google 以及它们向企业收取的 token 费用。
在 Palantir 首届 Sovereignty Bootcamp 上，150 多家企业客户到场，NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 在台上打开了 Nemotron 开放模型与 Palantir Ontology 的连接管道。台下坐着国防承包商、金融机构、能源巨头。他们要讨论的只有一个问题：企业用专有数据建起来的 AI，凭什么要交出去？
150 家公司挤进一间会议室，只为一个答案
Palantir 的首届 Sovereignty Bootcamp 于 7 月 27 日至 30 日举行。名字本身就表明了立场：它不是"AI 培训营"，而是"主权集训"。150 多家客户到场，Alex Karp 开场致辞，CTO Shyam Sankar 和 NVIDIA VP Justin Boitano 随后登台。
Boitano 此行带来两个明确信号。第一，Open Secure AI Alliance 正式亮相，一个由 NVIDIA 发起、70 多家成员组成的联盟，包括 Microsoft、Cisco、CrowdStrike、IBM、Adobe、Hugging Face 和 Dell。第二，Nemotron 开放权重模型家族已在 Palantir AIP 平台上完成集成，客户可以直接在自己的基础设施上精调、部署、拥有这些模型。
Boitano 展示了 Nemotron 如何连接到 Palantir 的 Ontology 层，一套将企业数据、逻辑、行动和安全映射为统一操作定义的系统。他的核心论点直白：开放模型让企业不需要把最敏感的工作流发给一个外部供应商，就能获得有用的 AI。主权不是一个营销话术，而是架构属性。
Token 不是货币，Token 是新煤炭
Shyam Sankar 在财报电话会上放出了这次靴子营里最有传播力的一句话："Tokens are the new coal and AIP is the train."（Token 是新煤炭，AIP 是火车。）
这个比喻的杀伤力在于它颠倒了一整条价值链。在闭源 API 模式下，企业每调用一次模型就烧掉一笔 token 费用，钱流向模型厂商，数据也流向模型厂商。Sankar 的逻辑是：如果 AIP 是火车（也就是企业自己的 AI 操作系统），那么企业应该自己造机车，而不是付钱给别人运煤。
他进一步区分了两个概念：benchmaxing（刷榜）和 benchmaking（造尺子）。"我们一直被一小撮榜单绑架。模型厂商设计模型去刷这些榜单，然后放出模型说，看我们在榜单上多强。但这些榜单和你的生意几乎毫无关系。"Sankar 的主张是，每个企业应该定义自己的基准测试，"a customer-specific benchmark is not just a scorecard. It's a hill to climb"，然后在自己的基础设施上持续优化，因为"benchmark 是你的，trade-off 也是你的。"
这个判断有操作上的后果。Sankar 的言下之意是，企业不应该问"哪个模型最强"，而应该问"在我的数据、我的任务、我的约束下，哪个模型最适合"。两个问题的答案往往不同。
进栈 24 小时，Nemotron Ultra 在 5 个生产任务上击败了前沿模型
如果仅仅是观点，这就是一场营销。但 Sankar 给出了一个可以核验的事实。
"在把 NVIDIA 的 Nemotron Ultra 引入我们的技术栈后，24 小时内，我们就在 5 个生产任务上发现：一个未经后训练的标准 Nemotron Ultra 模型，击败了前沿模型。"
Nemotron Ultra 是 NVIDIA Nemotron 3 家族中的旗舰，253B 参数，开放权重，可在单套 8×H100 配置上运行，支持最高 128K 上下文窗口。与 GPT-5.6 Sol 或 Claude Fable 5 的闭源 API 不同，Nemotron Ultra 的权重可以被任何人下载、检视、修改、在自己的数据上后训练，且客户保留对微调后模型的所有权。
Sankar 没有披露这 5 个任务的具体内容，但他强调它们都是"生产任务"而非学术基准。这个细节很重要。学术基准（MMLU、HumanEval 等）衡量的是模型在标准化测试上的表现，但企业 AI 的真正瓶颈不在通用问答，而在特定领域的推理、数据集成和工作流编排。在这些场景下，一个可以在私有数据上精调的开放模型，有可能比一个无法接触企业私域数据的更大闭源模型更有效。
这不是理论推演，这是已经发生的工程事实。
Rhodium Group 在 8 月 5 日发布的一份报告中捕捉到了同样的趋势："开权重模型提供了部分最先进的能力，成本仅为闭源模型的一小部分，其访问不会被撤销，且可以运行在用户控制的基础设施上。"报告指出，这正在推动一种混合采用模式：前沿模型用于高度复杂的 agentic 和持续推理工作流，便宜的开权重模型精调后用于日常任务以削减推理成本，IP 敏感的工作负载则全部留在本地。
从 Nemotron 到战术边缘：五层架构如何把主权变成产品
Palantir 把 AI 主权从概念变成了可交付的产品。Gennaro Cuofano 在《The Business Engineer》的分析中指出，Palantir 已经定义了一套五层参考架构，它称之为 Sovereign AI Operating System（主权 AI 操作系统）。
逐层拆解如下。
Nemotron 开放模型（第一层）。 可检视、可修改、可在客户自有数据上后训练，客户保留对微调后权重的全部所有权。与闭源 API 的根本区别在于：模型是你下载到自己的基础设施上的，不是你在别人的云上租用的。
Palantir AIP（第二层）。 企业 AI 平台，连接 Ontology（本体论）层。Ontology 是 Palantir 最核心的差异化技术，它将企业内部的每一块数据、每一条业务逻辑、每一个操作和安全策略映射为一个统一的操作定义。模型连接 Ontology 后，AI 就不是在"猜"，而是在企业已定义好的语义框架内推理。
NVIDIA GPU 计算（第三层）。 从 DGX 到 B300，提供推理和训练的算力基础。Sankar 特别强调"我们几乎不拥有任何算力"。Palantir 不卖 GPU，不建云，它的定位是在已有硬件上跑软件。
Armada 容器化（第四层）。 Palantir 前员工 Chad Wahlquist 在推文中画出了这条链路："Fine-tuned Nemotron models → Running in Palantir AIP → Running on NVIDIA GPUs → In an Armada container → Dropped anywhere in the world." 容器化意味着整个栈可以在任何环境部署，从数据中心到军用战术边缘。
Apollo 运维（第五层）。 Palantir 的持续交付和运维平台，管理整个系统的生命周期。Wahlquist 的描述是："Shipping containers full of B300s + open weight models + Palantir AIP running anywhere in the world managed by Apollo."
这套架构回答了一个此前没有被认真回答的问题：如果企业既要前沿 AI 能力，又不能让数据和模型离开自己的掌控，技术路径长什么样。Karp 的答案是："The models actually fine-tuned by us in our enterprise on NVIDIA stack outperform frontier models. And you own the links, you own the alpha, you own everything."
70 家公司站在了"开放"这一边
Open Secure AI Alliance 不是一个姿态。7 月 27 日正式启动时已经有超过 70 家创始成员，覆盖了从芯片到云到安全到应用的全栈。
成员名单：Microsoft（云）、Cisco（网络）、CrowdStrike（安全）、IBM（企业 IT）、Adobe（创意工具）、Hugging Face（模型社区）、Dell（硬件），以及 Palantir 本身。这份名单的隐含信息是：这不是 NVIDIA 一家的联盟，这是整个企业 IT 生态在"开放 vs 封闭"问题上的站队。
联盟的目标是开发共享工具和标准，用于保护 AI agent 的安全。它建立在 Linux Foundation 的基础设施上，强调开源协作。Constellation Research 的 Larry Dignan 将这一动态概括为"Palantir 是 OpenAI 和 Anthropic 最可怕的噩梦"。
为什么是噩梦？因为 Palantir-NVIDIA 联盟攻击的不是前沿模型的技术能力，他们在战场上承认前沿模型在某些任务上很强。他们攻击的是商业模式的根基。如果企业可以在自己的基础设施上运行足以替代闭源 API 的开放模型，且成本更低、数据不离开、权重不可被撤销，那为什么还要付 token 费？
这个问题的杀伤力在 Q2 财报中已经显现。Palantir 当季营收 $19.35 亿，同比增长 93%，调整后运营利润率 62%，Rule of 40 达到 155%（软件行业 40% 即被视为优秀）。公司持有 $92 亿现金，零债务。Karp 将全年指引上调至 $81.5 亿。
赢的不是最强的模型，是拥有自己 AI 的人
Sankar 在靴子营上讲过一句话，可能是整件事里最容易被忽略也最重要的一句："We should not unilaterally cede human agency through a lack of imagination."（我们不应该因为缺乏想象力而单方面放弃人类的主体性。）
把这句话和 Karp 的"殖民"比喻放在一起，Palantir-NVIDIA 联盟传递的核心信息就清楚了。前沿模型公司想让你租用；Palantir 和 NVIDIA 想让你拥有。
这不会是一场一边倒的战争。前沿模型在复杂推理、长上下文 agentic 任务上仍有优势。但 Sovereignty Bootcamp 上传递出的信号已经足够响亮：开放权重模型在生产任务上可以和闭源前沿模型正面竞争，且保持数据和权重的完全所有权。150 家企业在靴子营里的反应说明，企业客户已经开始用钱包投票。
Karp 的判断是："Every single enterprise in this country is going to either look at doing this, find ways of doing it, or at least avoid the alternative of unprotected interaction with frontier models."（这个国家的每一家企业，要么会开始探索这样做，找到办法这样做，要么至少会避免与前沿模型进行无保护的交互。）
不管这句话最后是否完全兑现，一个共识正在形成：你的 AI 属于你还是属于别人，这个问题比你的 AI 有多强更重要。
参考来源：
- （2026年8月5日）