Palantir、Salesforce、ServiceNow 三巨头，作为 To B Agentic AI 落地成功的行业典范，通过三家公司AI业务的深度横向对比分析，对行业发展具有深刻的方向指引及业务启示意义。

总述分析结论：

To B Agentic AI正从“功能增强层”进化为“企业智能核心”，其发展遵循智能化协同、垂直化深耕、价值共享化、数据资产化四大原则。To B Agentic AI落地实践的核心本质是数据整合能力×行业Know-How×生态开放性的全面升级。

To B Agentic AI最终竞争力 = 数据控制力 × 场景话语权 × 生态开放性

Palantir：

数据控制力（★★★★★）×场景话语权（★★★★☆）×生态开放性（★☆☆☆☆）

Salesforce：

数据控制力（★★★☆☆）×场景话语权（★★★★☆）×生态开放性（★★★☆☆）

ServiceNow：

数据控制力（★★★☆☆）×场景话语权（★★★★☆）×生态开放性（★★★☆☆）

从三家公司的具体分析可以总结发现To B Agentic AI落地实践的业务逻辑及趋势路径，具体表现为以下三个方面：

一、To B Agentic AI从单点辅助工具到企业智能中枢

1. 技术架构升级：AI Agent已从单一任务执行工具（如基础问答）发展为具备自主规划、记忆、工具调用和跨系统协同能力的智能中枢。

• ServiceNow的AI Agent Orchestrator实现跨部门Agent通信，协同完成来自多个系统和部门的任务。
• Salesforce的Agentforce支持多Agent异步任务链处理，允许并行生成100+任务包，显著提升复杂业务流效率。

2. 决策能力质变：通过本体论（Ontology）映射企业数据关系，AI Agent实现从数据关联到决策优化的跃迁。

• Palantir的Gotham/Foundry平台将实体（人/设备）、事件（行为日志）、文档（非结构化数据）构建为知识图谱，提升决策准确性。

二、数据整合能力+行业知识成企业护城河

1.垂直场景领域知识壁垒驱动AI成功落地

• Palantir军工政府领域高复杂度决策智能中枢
• Salesforce CRM全链路智能化引擎
• ServiceNow ITSM工作流智能中枢

2.数据整合能力成为AI时代的核心竞争力

• Palantir具备动态本体建模功能，其Apollo平台实现边缘+云端数据同步。
• Salesforce的Data Cloud整合ERP/CRM系统，搭配Atlas引擎，实现智能决策。
• ServiceNow整合11个领域的数据知识图谱，并进行原子化工作流封装。

接下来，我们从AI Agent应用方向及最新进展、数据壁垒及行业know-how、市场策略与定价模式、2025年Q1业绩表现、市场客户反馈等几个方面展开具体的对比分析。

1. Agentic AI应用最新进展：从技术验证→ 市场拓展期

关键发现：

（1）国外To B Agentic AI落地经历三阶段（2023-2025）

• 技术验证期（2023-2024年初）：LLaMA开源模型（2023年2月）证明公开数据集可训练SOTA模型，为AIP提供技术可行性。
• 场景启动期（2024年）：Salesforce Agentforce 1.0（2024年10月）、ServiceNow Now Assist（2024年9月）在下半年陆续发布。
• 市场爆发期（2025年）：2024Q4-2025Q2成商业化爆发期，Palantir AIP收入连续多季度增速超50%，ServiceNow AI客户超过1000家，Salesforce大额订单同增200%。

（2） Agentic AI围绕“降低成本+提高效率+增强体验”提高应用场景ROI

• Palantir动态本体引擎：实现设备参数实时仿真 → 故障预测准确率95% → 维护成本下降60%
• ServiceNow的4000+工作流模板产生力：工单自动分配率82% → MTTR降低40% → 运维成本下降$350万/年
• Salesforce的Orchestrator引擎：实现跨部门协作，人力成本下降45% → 决策速度提升3倍 → 满意度提升35%

（3）不同领域数据积累驱动 Agentic AI应用落地方向

• Palantir AIP：基于军工国防高价值数据构建领域认知，实现军工到商业化能源、制造领域的知识迁移，统治高复杂度+低容错场景（国防/核能）智能决策中枢。
• Agentforce：Einstein GPT+Data Cloud整合22万亿条交易数据，实现客户生命周期行为推演，打造CRM全链路AI分析。
• Now Assist：依托ITSM垂直行业知识库，通过流程知识原子化封装和跨部门拓扑映射，卡位业务流程智能化，打造企业运营智能中枢。

2. 数据壁垒及行业know-how：中间层即护城河

关键发现：

（1）中间层成为To B Agentic AI的价值重心

“大模型底座通用化 + Agent开发简易化”背景下，中间层质量决定80%场景ROI。

• Palantir：以动态本体论×仿真沙盒构建因果推理壁垒，适配高复杂度场景（如核电站故障预测准确率>95%）。
• Salesforce：以Atlas引擎×Data Cloud实现行为预测闭环，销售转化周期压缩97%；
• ServiceNow：以Orchestrator×原子化流程达成跨部门协同，IT工单自动解决率82%。

（2） To B Agentic AI业务价值取决于核心三要素

落地场景越复杂、场景容错率越低、数据异构性越强，Agentic AI价值越大

• Palantir：从国防延伸到商业领域，如战场态势预判（多源数据、情况极其复杂）与核电设备预测性维护（错误成本无限大），实现复杂、低容错率场景的多源数据分析决策。
• Salesforce：全球最大CRM库+Informatica管道，处理量达22万亿条数据/季度(客户替换成本↑300%)，Einstein GPT构建7层深度的商业数据关系网络。
• ServiceNow：垄断IT/HR后台流程长尾复杂数据，Workflow Data Network打破第三方数据孤岛，打造11个领域知识图谱与工作流的原子化封装(客户续费率94%)。

3.  市场策略与定价模式：分层渗透的三种范式

关键发现：

从标准定价转向为价值结果付费，敢收高价因解决“不可解问题”（如Palantir战场决策）

（1）Palantir的分成制颠覆传统固定定价：将AI价值量化绑定客户业务成果，提高高价产品客户付费意愿。

（2）Salesforce的捆绑策略提升黏性：Data Cloud+AI组合使客户替换成本增加3倍。

（3）ServiceNow免费策略换规模：中长尾客户渗透率提升40%，为增值分成蓄客。

4.  2025年Q1业绩表现：从规模扩张到盈利拐点

关键发现：

2025年国外To B Agentic AI市场可能成商业化模式定型的关键分水岭

（1）Palantir进入AI商业化盈利拐点：美国商业收入连续多季度增速超50%，70%新增合同含AI模块,成为核心增长极。

（2）Salesforce的规模效应揭示B端AI的二律背反：场景广度扩张与变现深度难以兼得，Data Cloud是破局关键但需时间沉淀。

（3）ServiceNow平台粘性增长：使用≥2项AI功能客户季度环比翻倍（平台协同效应），标志着AI竞争进入“生态协同时代”，85%的多功能使用率证明“工作流原生集成”是高效的AI落地路径。

5.  市场客户反馈：价值认可与痛点并存

关键发现：

可量化、高回报产品效果决定高产品定价

（1）技术壁垒决定定价权：Palantir因本体论技术不可替代性，客户付费千万级合同。

（2）ROI透明度是付费关键：Palantir/ServiceNow客户均在可量化收益>30%时才接受分成。

（3）企业级AI的共性瓶颈：面临复杂场景支持不足问题，异构数据融合和智能决策准确性是成功落地关键。

三、AI效果可衡量，客户按结果付费提高付费意愿

当AI产品的收入依赖客户成功时，二者走向共生进化，即降低了客户初期的AI试错成本，也增加了AI产品的长期收益。这标志着To B Agentic AI从“效率工具”时代迈入“价值共创伙伴”时代。

1.Palantir的智能收益分成制（15%-30%分成）

Agentic AI从“卖功能”到“分利润”的价值共创伙伴的范式跃迁

（1）收益分成机制

• 试点阶段：产品部署初期，客户年收入贡献≤10万美元时，Palantir不收取分成。
• 规模化阶段：当客户年收入贡献>10万美元且边际贡献（收入减去获客/运维成本）转正时，触发分成机制。
• 分成比例：按客户实际成本节约额的15%-30%收取费用（用户问题核心诉求）。

（2）收益分成的产品实现方式

• 数据本体论映射：构建企业全域数据的“本体论”模型（Ontology），形成可计算的成本优化基础。
• AI驱动的成本节约量化：AIP Logic模块实时计算边际贡献，自动触发分成阈值。

• 动态可视化对象视图：可视化展示优化前后的资源利用率对比，按时间顺序呈现成本节约事件。

   图：物流集装箱利用率优化-链接对象视图示例

（3）物流运输行业（Foundry平台）示例

优化集装箱装载率，减少运输次数。具体展示装载率提升曲线（如从60%→85%）。自动关联“减少的运输次数×单次成本”生成节约额。

图：集装箱利用率优化带来的成本节约

2. ServiceNow的增值收益分成模式（90/10分配）

客户从“为功能付费”转向“为结果买单”，提高付费意愿

（1）增值收益分成逻辑

• 客户留存90%收益：ServiceNow仅抽取客户通过其平台创造增量价值的10%作为收入。
• 触发条件：需满足“正ROI验证”，即客户实际运营降本、效率提升或收入增长被量化确认。

（2）增值收益的价值量化与可视化

ServiceNow利用Now Assist AI通过NLP分析工单数据，自动计算效率提升指标（如工单解决时间缩短比例），基于Plotly的可交互可视化引擎，并通过Now Platform ROI仪表盘实现价值分成的透明化管理。

图：界面实现示例-OT进度看板

3. Salesforce产品化AI收益ROI模型

将AI效率提升从定性描述转化为可审计的量化指标

Salesforce动态价值仪表盘（ROI可视化中枢）

• 价值归因设计：例如AI营销场景中，通过销售业绩分成系统，突出$830K交易中的AI贡献交易（如Einstein推荐的$120K新商机）。
• AI验证引擎（结果可信度基石）：利用Now Assist引擎，通过BERT模型解析工单语义，关联ERP数据验证参数。

图：SalesforceROI模型销售业绩分成系统

四、结语

综上所述，Palantir、Salesforce、ServiceNow 三大巨头的实践，为 To B Agentic AI 的进化路径与竞争本质勾勒出清晰图景。从单纯的功能辅助工具，到企业智能中枢的“价值共创伙伴”，这场变革将推动整个行业进入以数据资产为核心、以生态协同为纽带的新竞争时代。

内容预告：接下来将推出三篇深度解析文章：

《深度解析Palantir：To B Agentic AI决策的全球领跑者》

《从辅助工具到自主决策：Salesforce重新定义企业级Agentic AI》

《ServiceNow：从工作流巨头到“AI智能中枢”的颠覆式跃迁》