「萬物 Palantir 化」กำลังเกิดขึ้นหรือไม่? หุ้นส่วน a16z เตือน: สตาร์ทอัปส่วนใหญ่อาจตกหลุมกับดักที่ปรึกษาราคาแพง

ในรอบปีที่ผ่านมา มีสตาร์ทอัปด้าน AI เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ที่นำเสนอแนวคิดคล้ายกันในสไลด์นำเสนอการระดมทุนว่า: “เราเป็น Palantir for X” บริษัทเหล่านี้มักเน้นการส่งวิศวกรเข้าไปอยู่ในองค์กรลูกค้าโดยตรง เพื่อปรับแต่งกระบวนการอย่างลึกซึ้ง และสัญญาว่าจะส่งมอบระบบที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็วในสภาพแวดล้อมองค์กรที่ซับซ้อนอย่างสูง จำนวนตำแหน่ง FDE ( วิศวกรปฏิบัติการภาคสนาม ) ก็พุ่งสูงขึ้นหลายเท่าในปี 2025 ซึ่งแสดงให้เห็นว่ารูปแบบนี้กำลังถูกทำซ้ำอย่างแพร่หลาย

อย่างไรก็ตาม Marc Andrusko หุ้นส่วนด้านการลงทุนใน AI ของ a16z ชี้ให้เห็นว่า กระแส “Palantir化” นี้ สำหรับสตาร์ทอัปส่วนใหญ่มักเป็นเส้นทางที่มีความเสี่ยงสูงมากกว่าเป็นวิธีแก้ปัญหาแบบ scalable ที่สามารถนำไปใช้ได้ทั่วไป

ทำไมองค์กรและสตาร์ทอัปถึงอยากลอกเลียนแบบ Palantir?

หลังจาก AI เข้าสู่ขั้นตอนการใช้งานในองค์กร ปัญหาเชิงปฏิบัติการก็เริ่มปรากฏชัดเจนขึ้น อย่างแรก โครงการ AI ขององค์กรมักติดอยู่ที่การไม่สามารถนำไปใช้งานจริงได้ ข้อมูลกระจัดกระจาย ระบบเก่า ๆ เยอะ และความรับผิดชอบภายในไม่ชัดเจน ทำให้หลายโครงการ AI อยู่ในขั้นตอน PoC เป็นจำนวนมาก คณะกรรมการและผู้บริหารต้องการซื้อ AI แน่นอน แต่ตัวอย่างที่สามารถนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงยังมีอยู่อย่างจำกัด

ประการที่สอง FDE ถูกมองว่าเป็นบทบาทสำคัญในการเติมเต็มช่องว่างด้านการนำ AI ไปใช้จริง การฝังวิศวกรเข้าไปในองค์กรลูกค้าโดยตรง ถูกมองว่าสามารถเข้าใจบริบททางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว ผสานรวมระบบ และส่งมอบผลลัพธ์ได้ กลายเป็นกลยุทธ์สำคัญที่สตาร์ทอัปด้าน AI ใช้ในการเจรจาสัญญามูลค่าหลายล้านดอลลาร์

ประการที่สาม สัญญาที่มีราคาสูงกว่าการขายแบบ PLG (Product-Led Growth) ทำให้สามารถสร้างเส้นโค้งการเติบโตได้ง่ายขึ้น ในสภาพแวดล้อมทุนปัจจุบัน การแลกกับกำไรขั้นต้นที่ต่ำกว่าเพื่อให้ได้ลูกค้ารายใหญ่ที่มีรายได้หลายแสนดอลลาร์ต่อปี เป็นแรงจูงใจที่แข็งแกร่งสำหรับสตาร์ทอัปในช่วงเริ่มต้นและนักลงทุน

จุดที่ยากต่อการลอกเลียนแบบของ Palantir

Marc Andrusko เน้นย้ำว่า ตลาดมักมองเห็นเพียงรูปลักษณ์ภายนอกของ Palantir แต่ไม่สนใจโครงสร้างพื้นฐานและสมมติฐานเชิงโครงสร้างที่อยู่เบื้องหลัง

Palantir ไม่ใช่โครงการแบบเน้นโปรเจกต์ แต่เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นความสามารถพื้นฐาน

แกนหลักของ Palantir Technologies ไม่ใช่การสร้างระบบเฉพาะสำหรับลูกค้า แต่คือการสร้างความสามารถพื้นฐานที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้สูง ตั้งแต่การบูรณาการข้อมูล การควบคุมสิทธิ์ ระบบเวิร์กโฟลว์ ไปจนถึงออนโทโลยี (Ontology) วิศวกรภาคสนามเป็นเพียงผู้ประกอบ “การประกอบ” ส่วนประกอบเหล่านี้เท่านั้น ไม่ใช่การเขียนระบบใหม่สำหรับแต่ละลูกค้า

ปัญหาที่สำคัญต้องมีระดับความสำคัญเทียบเท่ากับ Palantir

Palantir เริ่มต้นให้บริการในด้านต่าง ๆ เช่น การต่อต้านการก่อการร้าย การวางแผนทางทหาร การดำเนินคดีทางการเงิน และการตัดสินใจด้านการแพทย์ที่มีความเสี่ยงสูง ROI ของปัญหาเหล่านี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มประสิทธิภาพ 10% แต่เป็นเรื่องเกี่ยวกับชีวิต ความปลอดภัย หรือความสูญเสียมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ สถานการณ์ SaaS เชิงพาณิชย์ส่วนใหญ่ไม่สามารถรองรับต้นทุนการติดตั้งแบบ high-touch ได้ในระดับเดียวกัน

ความหนาแน่นของบุคลากรและวัฒนธรรมองค์กรเป็นสิ่งที่ยากต่อการผลิตในเชิงปริมาณ

Palantir สร้างกลุ่มวิศวกรที่สามารถเขียนโค้ด production ได้ เข้าใจการเมืองภายในองค์กร และสามารถสื่อสารกับผู้บริหารระดับสูงหรือหน่วยงานกำกับดูแลได้อย่างต่อเนื่อง Andrusko กล่าวตรง ๆ ว่า สตาร์ทอัปส่วนใหญ่มักจะเรียก FDE ว่าเป็นวิศวกรฝ่ายขายที่เปลี่ยนชื่อ หรือเป็นพนักงานระดับเริ่มต้นที่ต้องรับผิดชอบทั้งผลิตภัณฑ์ การส่งมอบ และบริการลูกค้าในคนเดียว

กับดักของการให้บริการเป็นความจริงที่มีอยู่

หากเพียงแค่ลอกเลียนแบบการส่งวิศวกรเข้าไปอยู่ในองค์กร โดยขาดแพลตฟอร์มที่สามารถพัฒนาต่อเนื่องได้ สตาร์ทอัปจะกลายเป็นเพียง “เอคเซนเชอร์ที่มีหน้าตาสวยงาม” แต่ยังคงถูกตลาดคาดหวังให้มีมูลค่าที่คูณด้วย SaaS

คำเตือนหลักของ a16z: ไม่ใช่ว่าไม่สามารถเรียนรู้ได้ แต่ไม่ควรลอกเลียนแบบทั้งหมด

Marc Andrusko เชื่อว่า “Palantir化” ไม่ใช่ความผิดพลาดโดยสิ้นเชิง แต่ต้องมีการจำกัดอย่างเข้มงวด เขาเสนอเกณฑ์บางประการเพื่อช่วยให้ผู้ก่อตั้งตรวจสอบตนเอง:

ปัญหานั้นมีความสำคัญระดับสูงหรือไม่? (เช่น ความมั่นคงแห่งชาติ ชีวิตผู้คน ทุนจำนวนมาก)

ลูกค้าส่วนใหญ่มักเป็นกลุ่มที่มีความเข้มข้นสูงและ ACV สูงมากหรือไม่?

การนำไปใช้ในแต่ละโครงการมีความสามารถในการเชื่อมโยงกันพอที่จะสร้างแพลตฟอร์มได้หรือไม่?

อยู่ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดและมีปัญหาในการบูรณาการข้อมูลสูงหรือไม่?

ถ้าคำตอบส่วนใหญ่มักเป็น “ไม่” การนำโมเดล Palantir ไปใช้ทั้งหมดจะนำไปสู่โครงสร้างธุรกิจที่ไม่สามารถขยายได้เกือบแน่นอน

สามสิ่งที่ Palantir ควรค่าแก่การเรียนรู้จริง ๆ

a16z เชื่อว่าสตาร์ทอัปยังสามารถเลือกหยิบแนวทางของ Palantir มาใช้ได้:

มองการปฏิบัติการภาคสนามเป็นโครงสร้างสนับสนุน (framework) ไม่ใช่หัวใจหลักของระบบ

กำหนดระยะเวลาอย่างชัดเจน (เช่น 90 วันนำไปใช้งาน) ขีดจำกัดด้านบุคลากร และจังหวะในการเก็บเกี่ยวผลลัพธ์ที่ปรับแต่งได้

ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านล่าง แทนที่จะเน้นการปรับแต่งกระบวนการแบบไม่จำกัด

สร้างโมเดลข้อมูล ระบบสิทธิ์ และเวิร์กโฟลว์ให้เป็นมาตรฐาน เพื่อให้การติดตั้งเป็นการประกอบชิ้นส่วน ไม่ใช่การเขียนใหม่ทั้งหมด

ให้ FDE ส่งข้อมูลย้อนกลับไปยังการออกแบบผลิตภัณฑ์โดยตรง

หากวิศวกรภาคสนามถูกแยกออกไปอยู่ใน “ฝ่ายบริการเชิงวิชาชีพ” การสร้างแพลตฟอร์มจะไม่สามารถเกิดขึ้นได้ตลอดไป

Marc Andrusko สรุปว่า ความสำเร็จของ Palantir มาจากการผสมผสานที่หาได้ยาก: วิศวกรรมแพลตฟอร์ม ทุนระยะยาว ความอดทนทางการเมืองและการกำกับดูแล รวมถึงจุดเข้าตลาดที่สำคัญอย่างมาก

สำหรับสตาร์ทอัปด้าน AI ส่วนใหญ่มักควรถามคำถามไม่ใช่ “เราจะเป็น Palantir ได้อย่างไร?” แต่เป็น “ในอุตสาหกรรมของเรา จำเป็นต้องมี ‘การปฏิบัติการภาคสนาม’ อย่างน้อยเท่าไหร่ เพื่อข้ามช่องว่างของการนำ AI ไปใช้จริง และเปลี่ยนเป็นแพลตฟอร์มที่สามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็ว?”

บทความนี้ 「万物 Palantir 化」กำลังเกิดขึ้น? หุ้นส่วน a16z เตือน: สตาร์ทอัปส่วนใหญ่อาจหลงทางเข้าสู่วิธีที่ปรึกษาราคาแพงที่สุด เริ่มต้นจาก Chain News ABMedia