Palantir Q2 財報全面超預期大漲 15%，AI 需求強勁推動全年指引上修

TradingKey - AI 軟體公司 Palantir（PLTR）再次交出遠超市場預期的單季業績。美東時間週一盤後，公司公布 2026 年第二季財報，營收與獲利均高於華爾街預期，並將全年營收預測一次性調升近 5 億美元。

受強勁業績與樂觀展望推動，Palantir 股價盤後上漲近 15%。

來源：Google Finance

Palantir 執行長 Alex Karp 將本季形容為「超乎想像」，並表示公司業務正在以前所未有的速度擴張。

與過去主要仰賴政府訂單不同，本季美國商業業務成為最強勁的成長來源，顯示 AIP 等人工智慧產品正在大型企業中加速落地。

業績超預期，美國商業收入激增149%

Palantir 第二季營收達 19.35 億美元，年增 93%，高於分析師預期的約 18 億美元；調整後每股盈餘為 0.41 美元，同樣超過市場預期的 0.34 至 0.35 美元。

公司獲利能力也明顯提升。第二季 GAAP 淨利達 10.62 億美元，稀釋後每股盈餘為 0.41 美元；GAAP 營業利益為 9.12 億美元，對應 47% 的營業利益率。調整後營業利益則達到 11.94 億美元，利益率升至 62%。

現金流表現同樣強勁。公司當季營業現金流為 12.16 億美元，調整後自由現金流達到 12.20 億美元，均相當於營收的 63%，也是單季自由現金流首次突破 10 億美元。

來源：Palantir

依業務來看，美國商業市場依然是本季最大的成長引擎。

其美國商業營收年增 149% 至 7.64 億美元，季增亦達 28%，明顯高於分析師先前約 7.16 億美元的預期。這顯示公司正在擺脫單純依賴政府和國防客戶的業務結構，逐步成為更廣泛的企業 AI 軟體供應商。

合約數據進一步反映了商業業務的成長動能。Palantir 本季簽署的合約總額達 33.73 億美元，年增 49%；其中美國商業合約額創下 21.32 億美元的新高，年增 153%。截至季末，美國商業剩餘合約價值達 62.38 億美元，年增 124%。

Palantir 並不直接與 OpenAI、Anthropic 等企業競爭基礎模型，而是透過 AIP、Foundry 和 Apollo 等平台，將模型串接至客戶現有的數據、權限與業務流程。這種定位使公司能夠從企業 AI 部署中受益，同時避免與模型開發商正面競爭。

美國政府業務也保持快速成長，第二季營收年增 90% 至 8.09 億美元。國防、情報和公共安全機構持續擴大 AI 投入，繼續為 Gotham 及相關戰場軟體提供需求。美國商業與 government 營收合計達到 15.73 億美元，年增 115%，目前已占公司總營收的 81%。

全年營收指引一次性上調近5億美元

比單季業績更令市場關注的是 Palantir 再次大幅調升全年展望。

公司目前預估，2026 年營收將在 81.50 億至 81.58 億美元之間，高於先前的 76.50 億至 76.62 億美元，相當於將預測中值調升約 5 億美元。依據新指引計算，全年營收預估成長約 82%。

美國商業營收預測也由先前的 32.24 億美元調升至超過 34.24 億美元，預估年增至少 134%。管理階層還將全年調整後營業利益指引調升至 48.89 億至 48.97 億美元，並預估調整後自由現金流達到 45 億至 47 億美元。

針對第三季，公司預估營收將在 21.60 億至 21.64 億美元之間，明顯高於華爾街約 20 億美元的平均預期；調整後營業利益預估達到 12.92 億至 12.96 億美元。Karp 認為，目前的強勁成長力道至少可能延續 18 個月。

「AI主權」成為Palantir的核心賣點

管理階層將本季的成長歸因於企業和政府對「AI 主權」的需求，即客戶希望在使用人工智慧的同時，繼續控制自身的資料、模型與決策流程。

Karp 認為，部分企業直接將內部資料與業務知識交給外部模型供應商，可能使自身的競爭優勢成為模型訓練資源。

「客戶真正希望保護的是自己的競爭優勢，而不是把這些價值變成別人訓練模型的資料，」Karp 表示。

Palantir 提供的則是一套能夠在客戶自身環境中部署與管理模型的軟體架構，讓企業保留對資料、權限與 AI 輸出的控制。

這一策略也回應了市場對 Palantir 可能被基礎模型廠商取代的擔憂。公司強調，模型能力提升並不能自動轉化為商業價值，企業仍需要資料治理、權限控制、系統整合與實際工作流程，而這些正是 Palantir 長期累積的優勢。

首席技術長 Shyam Sankar 表示，當前市場創造 AI 能力的速度，已經超過將這些能力轉化為經濟價值的速度。Palantir 希望扮演的角色，正是連結模型與實際業務結果，而不是透過模型呼叫量或代幣消耗獲得收入。