AI平台缺点：欧洲公司和机构的Palantir的基本缺点

Palantir Technologies是一家美国软件公司，专门研究大量数据的集成，分析和管理平台的开发和营销。该公司成立于2003年，并在美国科罗拉多州的丹佛设有总部。创始人包括彼得·蒂尔（Peter Thiel）和亚历克斯·卡普（Alex Karp），他们也担任首席执行官。

Palantir以两种主要产品而闻名：

• Palantir Gotham：该平台主要由安全部门，情报服务和军队使用，可将，可视化和分析大量结构化和非结构化数据使用。例如，它用于打击恐怖主义和欺诈。
• Palantir Foundry：该平台针对商业和行业的公司和组织。它支持数据驱动的决策过程，实现数字化转型，除其他外，在金融行业，医疗保健和工业生产中使用。

从技术上讲，Palantir基于语义数据建模，颗粒状访问控制和高度可扩展的分析引擎，它使您可以在不实际复制它们的情况下连接各种来源的数据。

Palantir在全球工作，并为各个行业的州机构和公司工作。除了经典分析功能外，Palantir还越来越多地将人工智能和机器学习整合到其平台中，以实现预测分析和自动决策过程。

该公司自2020年以来已上市，并在2024年产生了约28.6亿美元的销售。Palantir也是Gaia-X的成员，Gaia-X是欧洲安全和网络数据基础设施的倡议。

适合：

• AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

Palantir Gotham and Foundry：与AI的数据集成

Palantir Gotham和Palantir铸造厂不是纯粹的AI平台，而是广泛的数据集成和分析平台，但是，它们越来越多地整合人工智能（AI）和机器学习（ML）。

Palantir Gotham最初是为安全和防御区使用的。该平台使用先进的AI和ML算法来分析大量和异质数量的数据，以识别模式并做出预测。因此，AI是哥谭分析功能的核心组成部分，例如在预测性警察工作或情报信息评估中。

Palantir Foundry针对来自各个行业的公司和当局。 Foundry还提供了集成AI的广泛选择，尤其是自从引入人工智能平台（AIP），生成性KI和大型语言模型（LLMS）直接集成到平台中。这使公司能够对自己的数据进行基于AI的分析，自动化和决策流程。

因此，这两个平台在较窄的意义（例如纯ML框架）上不是“ AI平台”，而是使用AI作为分析，示例识别和自动化的组成部分的模块化数据平台。额外的人工智能平台（AIP）越来越多地提供了Palantir的实际AI创新和功能，该平台扩展了Foundry和Gotham，并无缝将AI功能集成到现有数据过程中。

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通过Palantir的地缘政治依赖性：对欧洲公司的危险

欧洲公司和当局使用Palantir软件与相当大的法律，技术和声誉相关的风险有关。这些挑战范围从数据保护问题到破坏欧洲数字主权的地缘政治依赖性。以下各节详细分析了中心问题领域。

数据保护不兼容和宪法冲突

Palantir的软件解决方案是欧洲数据保护标准的基础，尤其是GDPR。联邦宪法法院在2023年裁定，在黑森斯和汉堡使用Palantir Gotham的使用是违宪的，因为数据访问的门槛不足以定义，并且受到了大规模未经文化的影响。具体而言，法官批评：

• 来自不同来源的数据的不受控制的链接（例如居民的注册登记册，手机数据）
• 缺少识别数据适应的透明度
• 控制机制不足以防止分析。

尽管进行了技术调整，但仍然存在基本问题：Palantir的AI算法是黑匣子，这实际上使数据处理变得不可能。对于公司而言，这意味着要有警告或罚款的永久风险，尤其是在处理敏感的个人数据时。

地缘政治依赖和主权关注

作为一家美国公司，Palantir受到《云法》的约束，这使美国当局可以访问美国以外的美国公司存储的数据。对于欧洲用户而言，这种法律情况是不可估量的风险，因为：

• 商业秘密或客户数据可以转发给美国职位
• 欧盟数据传输规则（例如隐私盾继任符号）不能保证合规性。

这种依赖性使法国和德国等国家开发了自己的解决方案。法国正在开发国家警察软件，而德国内政部正在推动“联合数据House P20”项目，以避免美国提供者。对于公司而言，这意味着卖方锁定效应的风险，同时在政治上被迫退出时，移民成本的上升。

适合：

• 为什么《美国云法》是欧洲和世界其他地区的问题和风险：带有远距离后果的法律（阅读时间：46分钟 /无广告 /无薪水）

通过政治相互依存的声誉风险

Palantir作为“与特朗普相关的监视公司”的形象正在欧洲负担。唐纳德·特朗普（Donald Trump）竞选活动的主要金融家彼得·蒂尔（Peter Thiel）在2024年代表了一个积极拒绝欧洲价值观（例如数据保护和国家透明度）的议程。这些关联导致：

• 公开披露使用时的公共关系危机
• 员工和客户抵抗合作
• 抵制netzpolitik.org或数字勇气等民间社会团体的呼吁。

这是Palantir与欧洲刑警组织合作失败的一个例子，欧洲刑警组织在2024年根据公众抗议而停产。对于私营部门的公司而言，在“通过协会的罪恶感”中使用palantir使用的风险 - 对于ESG认证的公司而言，这是一种尤其权衡的风险。

技术和经济效率低下

尽管许可成本高（企业许可每年100万欧元），但Palantir经常在欧洲带来令人失望的成果：

• 对本地法律制度的虚假调整：德国的软件对于简单的警察研究必须昂贵，因为原始功能（例如自动怀疑产生）违反了德国流程法。
• 过度复杂性：Hesse和NRW的用户报告抱怨80％的功能仍未使用，而IT部门的维护工作则同时超载。
• 缺乏互操作性：仅通过成本密集的适配器解决方案与欧洲云服务（例如Gaia-X）进行集成。

此外，Palantir没有为数据迁移提供退出策略，这是NHS在更换系统时目前在英国负担的问题。 NHS（国家卫生局）是英国国家卫生系统

适合：

• 布置了？锁定效果不仅对经济如此危险 -

结构性缺乏透明度和缺乏问责制

Palantir实践了一种秘密文化，该文化受到欧洲合规性要求的截然反对：

• AI算法不受外部审计的约束
• 甚至官方监督中心也没有深入了解数据处理逻辑
• 公司定期拒绝提供有关子公司之间数据流的信息（例如苏黎世和丹佛之间）。

这种缺乏透明度会使公司的风险冒险，作为欧盟AI法规的一部分，这是其AI系统可靠性的证据。在Palantir的银行模块中使用Swift数据的最新启示表明，违反合规要求的困难是如何可检测到的。

欧洲数字策略的系统风险

Palantir的缺点主要不是在技术弱点上，而是在美国技术机构与欧洲主权努力之间的根本利益冲突中。尽管该公司在利基地区（例如军事物流）提供短期效率提高，但从长远来看，其主导地位破坏了欧洲建立独立的AI生态系统的能力。目前的事态发展是从欧洲替代方案促进美国云提供商加强责任规则的促进，这表明帕兰蒂尔在欧洲在欧洲的市场地位在中期是不可持续的。对于公司而言，这意味着，一旦监管或政治框架条件提示，对Palantir基础设施的投资就会承受高海滩成本的高风险。

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• 对美国的数字依赖性：云优势，交易平衡表和锁定效果
• 供应商锁定的危险：为什么公司应避免依赖关系

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