从Palantir到“日抛软件”:AI公司如何在模型平权时代,把定制做成印钞机

昨天刷到一个让人警醒的视频号消息：一家年营收数千万、团队上百人的AI公司，被央企客户的一句“无用”直接判了死刑。

创始人现在骑虎难下：继续做交付跟不上，不做百人团队就要断粮。这不仅是这一个公司的困境，更是当下无数AI To B企业的缩影。

看完这个案例，我想结合我之前提出的“日抛软件”理论，以及Palantir的启示，聊聊AI定制项目真正的破局点在哪里。

01 定制不是原罪，“手工作业”才是

很多AI创业者把“定制”视为洪水猛兽，认为标准化才是SaaS的未来。

大错特错。

看看Palantir，它做的难道不是定制吗？为什么它能做成百亿美金的公司，而国内很多AI公司一做定制就崩盘？

区别在于：Palantir是用标准化的操作系统（Foundry）去适配千变万化的工业场景。 它的底层是高度复用的方法论和模块。

而国内很多AI公司的定制，本质上是“高级外包”——售前为了签单疯狂承诺，交付进场后现写代码、现调模型。这种“手工作业”模式下，项目接得越多，坑就越多，技术债呈指数级增长。

这就是那个视频号案例失败的根源：把探索性的定制，当成了成熟的生意模式。

02 模型平权下的新解法：“日抛软件”与深度定制

随着大模型能力的“溢出”，AI的“进程”正在变得越来越大。

在这个背景下，我想重申我之前的观点：未来的企业软件，一定会回归到“日抛软件”（Daily Disposable Software）的逻辑上来。

这里说的“日抛”，不是指一次性使用，而是指软件的“形态极不稳定”和“按需生成”。

以前我们做软件，功能边界是死的，所以必须标准化；现在有了大模型，软件可以根据业务流程实时变化。这意味着，深度定制将成为常态，但定制的成本会变得极低。

• 过去： 定制=堆人天=高成本。

• 未来（日抛时代）： 定制=配置模块+调优Prompt=低成本。

你不需要为每个客户重写一套代码，而是基于强大的基座模型，通过RAG、Agent工作流等技术，像搭乐高一样，快速组合出一套看似“完全定制”的解决方案。

这就是“日抛软件”的本质：高度个性化，但底层高度标准化。

03 破局之道：从“挖坑”到“印钞”

回到那个陷入危机的AI公司，如果早一点引入“日抛软件”的思维，结局或许不同。

对于当下的AI创业者，我的建议非常明确：

1. 停止“虚假定制”： 不要再接那种需要推翻重来、没有任何复用性的项目。这只会让你离死亡更近。

2. 建立“日抛能力”： 你要有一套核心的标准化模块库（无论是知识库切片策略、工具调用插件，还是Prompt模板）。客户的表面需求是千变万化的（日抛），但你解决问题的内核必须是稳固的。

3. 利用模型溢出： 不要试图什么都自己做。利用模型能力的溢出，降低你构建复杂功能的边际成本。

写在最后

AI创业的下半场，比拼的不再是单纯的算法优劣，而是“工程化落地能力”。

当模型变成水电煤，谁能把“深度定制”做得像“拧开水龙头”一样简单、低成本，谁就能吃掉最大的市场。

不要被眼前的“坑”吓退，也不要被虚假的“订单”迷惑。用“日抛软件”的理论武装自己，才能在模型平权时代真正赚到钱。

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专注于AI商业落地与“日抛软件”理论研究。对于如何在你的赛道落地这套逻辑，欢迎在评论区留言交流。