记者没被 AI 取代,反而多了一个 ＂数据大脑＂——Palantir * Axel Springer 落地全解析

产业观察 | FDE 与企业 AI 落地案例解析

提起 Palantir，很多人首先想到的是国防、政务和大型工业项目。

但它还有一个少有人知的合作案例：与德国知名媒体集团 Axel Springer 的

Foundry 数据平台合作。

这场合作的重点，不是让 AI 替记者写新闻，而是让分散的数据真正进入内

容生产与企业经营的现场。

01

媒体集团不缺数据，缺的是统一视角

Axel Springer 手握众多主流媒体品牌，在长期运转中沉淀了海量数据：

新闻内容、用户阅读与编辑运营数据

订阅数据与广告投放数据

营收数据，以及不同媒体品牌各自的经营数据

这些资产大多零散地储存在不同部门、不同系统里。编辑部聚焦内容与新闻质量，运

营团队紧盯用户活跃与留存，管理层考量整体营收与经营效益——各岗位的数据视角

相互割裂，很难拼出完整、统一的业务全貌。

于是，一些看似简单的问题，往往难以得到完整答案：

一篇文章带来了多少阅读？这些读者是否继续阅读、最终订阅？

哪些内容真正提升了用户价值？内容投入与商业收入之间，究竟是什么关系？02

Foundry 做的，是把数据接回业务

Palantir 向 Axel Springer 落地的是 Foundry 数据运营平台。它不是单纯的数据仓

库，也不是只给分析师用的报表工具，而是把不同来源的数据放进统一的业务语境

里，纳入同一套分析体系。

当内容、用户、订阅、广告与收入数据被联系起来，企业就能进一步观察：

哪些内容更容易受到用户关注

不同栏目和品牌的表现如何

内容与订阅之间有什么关系

哪些用户更可能付费，哪些内容带来更高价值

内容生产

▼

用户阅读与互动

▼

订阅转化

▼

收入与经营决策

图 1　内容、用户、经营数据放进同一个业务框架

不是制造更多数据，而是让原本分散的数据，能够被共同理解、共同使用。

03

没有替代记者，而是给编辑更多依据

讨论媒体与 AI，常见的误区是“技术会不会取代记者”。这个案例呈现的方向恰恰相

反：它避开了这个误区，把重点放在赋能每一位从业者。编辑团队

观察文章与栏目表现

识别受众关注的话题

复盘发布后的传播效果

筛选更有潜力的创作方向

运营与管理层

识别优质内容

预判订阅与流失趋势

看清内容生产与商业收益的关联

让资源配置有更及时的依据

需要强调的是：数据不能替代新闻价值判断。一篇文章是否值得报道，仍要由记者和

编辑基于事实、公共价值与专业判断作出决定。数据提供的，是一层更及时的反馈。

04

从内容表现，走向订阅与商业运营

对数字媒体而言，内容生产最终要与订阅、广告和收入连接起来。Foundry 的应用方

向也因此延伸到商业运营层面：

企业经营也由此跳出传统的复盘模式：不必再滞后地依靠月度、季度报表总结得失，

而能依托更及时的数据反馈，灵活调整选题方向、运营策略与经营决策。

05

这不是软件采购，而是前线共创

从合作方式看，这个项目更接近 Palantir 常见的 FDE 模式。FDE 即 Forward

Deployed Engineer，前线部署工程师：工程团队深入业务现场，与客户一起理解流

程、连接数据、设计应用，并根据一线反馈持续迭代。

用户阅读路径与订阅转化分析

用户流失风险识别

内容与付费行为的关联

不同媒体品牌的经营表现对比

内容资源与营销资源的配置Palantir 提供

Foundry 平台

数据接入与治理能力

业务数据模型

分析与运营工作台

工程实施与现场共创

权限、审计与数据安全机制

Axel Springer 提供

媒体业务流程

编辑与运营经验

内容、用户、订阅与商业数据

真实的业务问题

对系统结果的反馈与验证

这类合作也不是一次性把整个集团数字化，而是沿着一条路径逐步扩展：

单个媒体业务场景

▼

内容与用户数据分析

▼

编辑与运营团队使用

▼

订阅、广告与收入决策

▼

扩展到更多品牌，形成集团级数据运营体系

图 2　先在真实业务中证明价值，再复制扩展

06

这场合作带来了什么

基于 Palantir 官方公开案例，可以比较稳妥地归纳出五点价值：

① 集团级数据应用能力

数据用于内容生产、用户分析、订阅运营、商业管理与企业决策。② 提升数据可访问性

数据不再只由分析师掌握，编辑、产品、市场与管理者都能使用。

③ 支持内容质量与编辑决策

更好地理解受众需求，对内容表现进行复盘。

④ 连接内容与经营结果

内容生产、用户互动、订阅转化与收入经营，放在同一个业务框架中。

⑤ 验证 Foundry 在媒体行业的可行性

它不只服务国防、政务与制造，也适用于内容密集型、多品牌、需要复杂数据协同的组

织。

07

看清价值，也看清证据边界

需要特别说明的三点

1. 成效没有量化披露。双方从未对外公开营收增幅、订阅用户增量、运营效率提升等

核心数据，因此不能据此判定具体的增长比例。

2. 合作是否延续，无法确认。目前公开资料中没有更新的续约协议、合作规模等信

息。Palantir 官网仍保留该案例页面，只能说明它具有参考价值，不能证明双方至今仍

保持全方位、持续性的深度合作。

3. 不要与 OpenAI 合作混为一谈。Axel Springer 于 2023 年与 OpenAI 开展的新闻

内容与生成式 AI 合作，是完全独立的项目，与本次 Foundry 合作无关。

08

对企业 AI 落地的真正启示

这个案例对 FDE 最大的启发，不是“媒体公司买了一个平台”，而是下面这条路径：真实业务问题

▼

现场理解业务流程

▼

连接分散数据

▼

建立业务对象与统一指标

▼

让业务人员直接使用

▼

持续根据反馈迭代

▼

沉淀为可复制的平台能力

图 3　从一个问题，走向一项能力

企业级 AI 落地，难道只是采购一款智能聊天工具就够了吗？答案显然是否定的。真正

有效的转型，要扎根真实的业务痛点，打通孤立的数据壁垒，深度适配原有业务逻

辑，让一线人员愿意用、能用好。

对国内企业而言，起点不应是“大模型平台”，而应是一个明确的问题：

哪些内容真正带来了客户？

哪些客户可能流失？

哪些订单可能延期？

哪些生产环节造成返工？

哪些销售线索最值得跟进？

从数据出发，但不要停留在数据里。

从项目落地，沉淀成企业自己的能力。如果你的企业也在思考 AI 如何真正落地

不妨先从一个具体的业务问题开始。

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