Rahul Garg

@elonmusk @SawyerMerritt Which vpn you used in china. Asking for a friend.

@SawyerMerritt Good trip

Elon Musk and Jensen Huang hanging out on Air Force One (with Diet Coke lol). To be a fly on that wall...

@amitisinvesting @chadwahl like AI FDE version of Apollo - look at problem, build solution, deploy solution, repeat.

@chadwahl FEELS LIKE APOLLO 👀

Forward Deployed Security Standards

@seema_amble All road leads to Palantir.

The only person who led the team that actually built the NHS Palantir platform is now speaking publicly. Worth 60 minutes before forming an opinion. youtube.com/watch?v=_wErq7… Functional Necessity and Standardization : The FDP acts as an "operating system" for the NHS. Its primary value lies in its unique ontology, which bridges the gap between raw data analytics and actionable, front-line clinical applications. It allows disparate organizations within the NHS to share a standard data model, enabling clinicians to build and transfer tools that improve patient care (e.g., managing waiting lists) across the entire system. Bartlett argues that there is no currently available, viable alternative in the market that offers this level of integration and functionality. The High Risk of "Starting Over" : Bartlett strongly cautions against triggering the break clause. He emphasizes that the program is already live in 137 trusts and rated "green" by government project watchdogs. If the contract were terminated, the NHS would lack a replacement strategy, effectively forcing trusts to revert to inefficient methods like spreadsheets and whiteboards. He views the £330 million cost as reasonable when compared to the massive, fragmented expenditure the NHS currently incurs for local data warehousing and the high costs of past electronic patient record transitions.

While the industry was naming things, Palantir was shipping them. Q4 2023 earnings. Shyam Sankar: "AIP is the AI-powered operating system for the enterprise. Not a Q&A bot. Not an agent framework. Not a way to dabble. A way to deliver." That was the thesis. What followed was the proof. AIPCon, Nov 2023. Shyam introduced the K-LLM Kernel. Never trust one model. Send prompts to K models, synthesize, map where they agree and where they diverge. "Why ask one mad genius when you can ask a committee of mad geniuses?" LLM-as-a-Judge wasn't a term yet. Palantir had already shipped evals. Dec 2023. AIP Logic launches. Build an LLM-powered function. Publish it. Call it inside another function. Composable. Structured outputs included. OpenAI shipped structured outputs in Aug 2024. Eight months later. The industry coined "Agents" and "MCP" sometime after that too. Then AI-FDE. A purpose-built agent that actually reduces headcount at scale. OpenAI is now building the same playbook. May 2026. Mindkit (formerly AI Hivemind) – a capability designed to dynamically create AI agent swarms to solve complex organizational problems. youtube.com/watch?v=YLBnmt… Original Post - linkedin.com/feed/update/ur…

@grok @SawyerMerritt @Starlink Based on the companies SpaceX aquired what % market share it can take ?

Global telecom services TAM is ~$1.9-2.2T USD in 2025 (projected ~$2.2-2.5T in 2026), per sources like Grand View Research, Deloitte, and Fortune Business Insights. Mobile/wireless makes up ~40-50% of that. Starlink's direct-to-device could nibble at rural/underserved slices long-term.

SpaceX has just received FCC approval to acquire ~65 MHz of nationwide spectrum from EchoStar for the company's next-gen direct-to-device @Starlink Mobile service. The FCC says the deal gives SpaceX “exclusive-use, contiguous spectrum nationwide” for direct-to-phone connectivity from orbit. Next-gen Starlink Mobile is going to be incredible, enabling 5G speeds from space in the middle of nowhere.

very hard to decide

AIP 🤝 SAP

@chadwahl Nice Coat

Palantir for SAP migration.

Beauty.

@chadwahl Great timing just found an opportunity for this.

SAP 🤝 Palantir

@PLTRs_Palantir Nice let me know if you need any help

@rahul_garg Incoming

$PLTR 4 Patents

A good meeting with the CEO of Palantir Technologies, Alex Karp. Step by step, we are developing cooperation with the American defense sector. Palantir is a renowned global company with strong potential, and there certainly are areas where we can be useful to one another, strengthening the defense of Ukraine, America, and our partners. We discussed areas of technological development – both in the context of combat operations and civilian needs. We agreed that our teams will stay in touch.

SpaceX is only ~200 satellites away from having launched as many satellites as the rest of the world combined (despite giving the rest of the world a 61-year head start)

@drmusician1 @UriahJacobs

(퍼옴) 엔터프라이즈 솔루션 엔지니어가 바라본 팔란티어 후기 <왜 팔란티어인가. 왜 지금인가> 저는 20년 넘게 엔터프라이즈 기술 비즈니스를 구축해왔습니다. Cloud Sherpas에서 Salesforce 기반 사업을 만들었습니다. Cloud Sherpas와 Thirdera에서는 ServiceNow 기반 사업을 만들었습니다. 그리고 지금은 Vanyar에서 Palantir 기반 사업을 하고 있습니다. 이것이 제가 세 번째로 확신을 걸고 뛰어든 플랫폼입니다. 그리고 이전 두 개를 합친 것보다 이번에 더 큰 확신을 가지고 있습니다. Salesforce, ServiceNow, Palantir의 연간 매출을 IPO 이후 연차 기준으로 정규화해 비교해보면... Palantir는 5년 차에 45억 달러에 도달, 6년 차에는 72억 달러 가이던스를 제시했고 ServiceNow는 59억 달러에 도달하는 데 9년이 걸렸고, Salesforce는 40억 달러에 도달하는 데 10년이 걸렸습니다. Salesforce는 40억 달러를 넘는 데 10년이 걸렸습니다. ServiceNow는 7년이 걸렸습니다. Palantir는 5년 만에 도달했습니다. 회사 가이던스에 따르면 2026년에는 다시 거의 두 배 가까이 성장할 예정입니다. 저는 Palantir를 10년 넘게 지켜봐 왔습니다. 상장 훨씬 이전부터였고, 대부분의 엔터프라이즈 기술 업계 사람들이 그들을 조용한 정부 계약업체 정도로 생각하던 시절이었습니다. 2017년 저는 비상장 시장에서 이 회사에 투자했습니다. 당시 월스트리트는 그들을 혹독하게 비판하고 있었습니다. 비판의 핵심은 “소프트웨어인 척하는 서비스 회사”이며 “절대 확장하지 못할 것”이라는 것이었습니다. 저는 동의하지 않았습니다. 그들의 기술을 실제로 사용하는 사람들에게서 충분히 많은 이야기를 들었고, 그들이 정말로 다른 무언가를 만들고 있다는 걸 알고 있었기 때문입니다. 그 확신은 ChatGPT가 등장으로 더 확실해졌습니다. 모든 CIO들이 갑자기 같은 질문을 하기 시작한 것이죠. “이걸 실제로 우리 비즈니스에 어떻게 활용하지?” 몇 달 뒤 AIP가 출시되었고, 상업 부문의 플라이휠은 가속되기 시작했습니다. 제가 만났던 대부분의 조직들은 결국 비슷한 문제를 안고 있습니다. 그들은 지난 10년 동안 SaaS를 계속 도입해왔고, 이제는 비즈니스 전체 그림이 수십 개의 앱에 흩어져 있습니다. 각 앱은 일부 조각만 가지고 있고, 전체를 아는 앱은 없습니다. 그리고 모든 앱은 자기만의 AI를 탑재했고, 각 AI는 자기 영역 안에서만 더 빠르게 추론할 뿐입니다. Palantir에서는 온톨로지가 먼저입니다. 온톨로지는 기업의 비즈니스 모델입니다. 고객, 제품, 공급업체, 직원, 주문, 배송, 그리고 이들 사이의 관계를 플랫폼이 일관되게 이해하고 다룰 수 있는 형태로 정의한 것입니다. 이 온톨로지는 원시 데이터와 그 위에 구축되는 모든 것 사이에 위치합니다. 즉, 한 번 “고객”이 무엇인지 정의하면, 모든 애플리케이션, 모든 AI 에이전트, 모든 분석가가 동일한 정의를 기반으로 움직이게 됩니다. 대부분의 데이터 인프라는 데이터를 정리하고 저장하는 데 집중합니다. 하지만 온톨로지는 “의미”에 집중합니다. 단순히 고객이 무엇인지가 아니라, 고객이 주문, 계약, 고객지원 티켓, 담당 직원과 어떻게 연결되는지를 담아냅니다. 어떤 행동이 가능한지, 누가 그것을 수행할 수 있는지, 무엇이 변경되면 비즈니스의 어떤 부분이 영향을 받는지도 함께 담아냅니다. 이것이 바로 엔터프라이즈 데이터에서 빠져 있었던 계층이며, AI 에이전트를 포함한 모든 것이 의존하게 되는 계층입니다. 데이터는 온톨로지로 들어갑니다. 애플리케이션과 AI는 그 위에서 동작합니다. AI 에이전트를 만드는 것 자체는 쉽습니다. 문제를 일으키지 않으면서 실제 업무를 수행하게 만드는 것이 대부분의 기업이 막히는 지점이죠. 에이전트가 무엇을 보고, 무엇을 하고, 실수했을 때 어떤 일이 벌어지는지를 통제하지 못한 채 중요한 행동을 하게 둘 수는 없기 때문입니다. 항구가 폐쇄되었을 때 배송 경로를 다시 짜주는 에이전트는 유용합니다. 하지만 왜 그렇게 결정했는지 설명하지 못하는 에이전트는 문제가 됩니다. 플랫폼은 “행동”과 “책임 추적성”을 같은 곳에서 제공해야 합니다. Palantir는 바로 그것을 위해 만들어졌습니다. 온톨로지 기반의 HR 에이전트는 직원 데이터를 볼 수 있습니다. 온톨로지가 그것을 허용하기 때문입니다. 같은 플랫폼 위에서 동작하는 공급망 에이전트는 그렇지 못합니다. 재무 에이전트는 총계정원장을 볼 수 있지만 개별 직원 연봉은 보지 못할 수도 있습니다. 권한은 에이전트 안에 존재하지 않습니다. 온톨로지 안에 존재합니다. 그리고 모든 행동, 모든 읽기, 모든 쓰기는 그 모델에 기록됩니다. 모든 것은 비즈니스 전체를 운영하는 온톨로지에 의해 통제되는 것이죠. 온톨로지가 하는 또 하나의 중요한 역할이 있습니다. 그런데 이건 충분히 이야기되지 않습니다. 모델은 계속 바뀝니다. GPT-5, Claude 5, Gemini 3, 그리고 앞으로 등장할 다음 세대 모델들까지. 만약 특정 모델 중심으로 에이전트를 구축한다면, 더 나은 모델이 나올 때마다 18개월마다 다시 만들어야 합니다. Palantir의 온톨로지는 모델 계층 아래에 존재합니다. 모델을 교체해도 그 아래의 온톨로지는 그대로 유지됩니다. 에이전트는 플랫폼의 하나의 응용 사례일 뿐입니다. Foundry는 그보다 더 큰 존재입니다. 지난 20년 동안 SaaS의 핵심 메시지는 이랬습니다. “우리 제품을 당신의 비즈니스에 맞게 설정하세요. 그러면 우리가 운영해드리겠습니다.” 즉, 당신은 남이 정의한 방식의 80%를 구매하고, 마지막 20%만 커스터마이징했죠. 이 방식은 이메일, 고객 연락처, 경비 보고서처럼 범용적인 영역에서는 잘 작동합니다. 하지만 당신의 경쟁 우위를 구성하는 요소를 담아내려 할 때는 훨씬 어려워집니다. 당신만의 공급망 로직, 보험 인수 모델, 제조 운영 방식, 고객 세분화 전략 같은 것들 말입니다. 실제로 당신의 경쟁 우위는 “회사를 운영하는 방식” 자체인 경우가 많습니다. 가격 결정 로직, 배송 규칙, 베테랑 직원들이 직감적으로 내리는 판단들 말입니다. Palantir에서는 그런 결정들이 더 이상 개인의 암묵지(trial knowledge)에 머무르지 않고 시스템의 일부가 될 수 있습니다. 원본링크 vanyar.com/articles/why-p…

@chadwahl @sidsingh_15 @sidekale @harksingh87 @PLTRs_Palantir