主权需要一个落地之处：Rackspace CEO 谈转型、客户零号与主权舱

摘要

在 Palantir 主权训练营（Sovereignty Bootcamp）上，Rackspace CEO Gijan Candia 讲述了一场转型：这家 27 年历史、从云托管与受管基础设施起家的公司，如今是一家企业 AI 公司。主权话题已从「国家议题」变成「企业议题」，而对 Rackspace 而言它成了增长战略的核心——他的判断是：「我们是一家数字业务，流程却极其手工」，需要以数字业务的速度运转。

他们的选择是成为「客户零号」（customer zero）：计划把约 70% 的后台迁上 Palantir，并把所学以 FDE 服务的方式交付给客户——包括在主权云上部署与运营 Palantir 平台。选择 CRM 作为起点，因为它贯穿从客户初次接触到后台、再到搭建 GPU 的整条链路，且数据最丰富也最碎片化。

Candia 的框架是「MCAT 四要素」：模型、算力、alpha 与数据，四者都必须拥有，主权才算成立。他经历董事会的四重拷问——数据在哪里、谁能强制访问、我们在 AI 环境里拥有什么、能否换模型而不丢智能——并得出关键结论：「模型不是资产，我们教会模型的东西才是资产。」如今 Rackspace 正与 NVIDIA、Dell、Palantir 共建「主权舱」——主权需要一个落地之处，而他们相信自己在建这个落地之处。

正文

一、从「数字业务、手工流程」到客户零号：Rackspace 的转型

Candia 开场自嘲（「主权」这个词用他的斯里兰卡口音说了十遍还是不利索），随后切入正题：主权已经像前面 Major Bernard Irwin 所说，从国家层面的议题变成企业层面的议题。对 Rackspace 来说，它在他上任后变得极其重要——他需要思考如何把公司推向下一代增长、以及必须做出的转型。

Rackspace 约 27 岁，起步于云计算的早期年代——受管算力、受管基础设施；如今是一家企业 AI 公司。过去 12 个月，他们一直在寻找加速增长的方式，而这需要从根本上改变公司的一切——先想清楚哪种技术最能加速自己。与 Palantir 的最初讨论围绕三个问题：如何快速规模化？如何快速行动？如何从根本上重新想象业务，以便按市场要求的速度执行？

27 年下来，数据无处不在、系统无处不在；过去每一件事都由「烟囱」驱动，如今则是「解决方案驱动」的节奏——每一样东西都得变。他们借第一次训练营把 Palantir 作为核心引擎来弄清楚这条路。他把公司的落差说得很直白：「我们是一家数字业务，流程却极其手工」，需要某种能以数字业务速度运转的东西。于是他们决定成为「客户零号」——既是为了自己转型，也是为了成为 Palantir 的合作伙伴：把学到的知识带给客户，以 FDE 服务的方式交付——包括 Palantir 的部署，以及在主权云上运营 Palantir 平台。

从 Rackspace 自身出发，他计划把约 70% 的后台迁上 Palantir。想象一下这个后台：大量技术会被淘汰，也有大量技术因为 27 年的历史背景与数据必须保留。在训练营中他们寻找「最复杂的起点」——「复杂，但也要有速度，两者都要」，最终选中 CRM：它触达一切——从与客户的初次接触到后台，再到搭建一台 GPU——必须保证整条流程顺畅运转。计费紧随其后（总得有人去收钱）。CRM 还拥有最丰富、也最碎片化的数据，正是他们需要去整合的。

二、为什么是 Palantir：本体即数字孪生，从后视镜到实时数据

为什么选 Palantir？Candia 说这个决定主要由他与领导团队推动，核心是主权——虽然做决定时他们自己并没这么想。真正打动他的是本体：在他看来，本体就像「业务数据的数字孪生」——在这个本体之上运行智能体，给他对业务的实时可见性。「我要从用后视镜经营业务，变成用实时数据经营业务」，这是最核心的驱动力。

随着深入，他们意识到关键不只是数据——数据、关系、上下文，所有这些必须聚合在一起。Candia 用医学院入学考试 MCAT 打比方（他本人当年也是考 MCAT 的人之一）：「模型重要，算力重要，alpha 重要，数据重要」——这四件事，主权要成真，你必须全部拥有。

本体给他们的能力是：在数据的核心处保护数据、并从那里管理所有角色权限——不用再操心角色怎么定义、谁有权访问什么数据，因为这一切都在组织数据的核心完成。他们还想确保数据不离开自己的防火墙。「顺便说一句，我们犯过所有能犯的错」——公司里确实有 Anthropic、OpenAI 以及各种工具；但当他们意识到客户在寻找什么时，也意识到必须开始把这些东西「圈起来」（ring fence）——控制这些构成所谓「alpha 智能」的组件，确实至关重要。

三、MCAT 四要素与董事会的四个拷问

他们向自己提出了几个值得每个人都问的问题：谁控制数据？谁控制从数据构建出的智能？——Karp 博士也说过：不是数据本身，而是从数据中定义出的洞见——那么谁控制它？还有：谁控制它运行的环境？对 Rackspace 而言，「本体加上资产必须属于我们自己」。模型也很重要（这是模型们被各种原因下架之前的事）：最近他听到某位前沿模型 CEO 的话——「未来只会剩下两种公司：公司和政府」——一旦你不断把 alpha 抽走，就不再需要其他公司了。这话也许极端，但让他印象深刻。

由此他们得出的认识是：「模型不是资产。我们教会模型的东西才是资产。」——这才是他们定义的智能。这一点对他们极其重要。

接下来是董事会的关卡，一连串必须通过的测试。第一个问题：数据住在哪里？——更准确地说，不是数据放在哪，而是「有没有任何政府能强制访问这些数据」，这才是主权问题；他们因为所处行业的性质，必须自己提出并回答它。第二个问题：在我们的 AI 环境里，我们拥有什么、别人拥有什么？第三个问题：我们能不能更换模型而不丢失智能？最后一个：你们能证明吗？董事会要求他们先测试这每一项、再回来汇报——要证明走这条路真的能为 Rackspace 带来主权。他们给出了答案，并继续前进。

四、主权需要落地之处：主权舱与部署运营一体化

现在他们在做什么？作为一家企业 AI 公司，他们把这一切整合进自己的企业 AI 技术栈——Palantir 是这个栈的关键组成部分。他们也认识到并非所有工作负载都一样：受监管的、主权的、机构主权的——不同类型的工作负载应该、也可以运行在不同的地方。本地（on-prem）、边缘（edge）、核心（core）与公有云（cloud）都重要：不是所有东西都要去一个地方，而是要有能力在不同地方运行，并掌控哪些东西放在本地、私有、为你圈定成主权的环境里——这极其、极其重要。控制算力、模型、数据栈与智能，最终才是真正要紧的：「alpha 或智能存放在哪里，是每家公司（当然也是我们）的差异化所在。」

为此，通过与 NVIDIA、Dell 与 Palantir 的合作，他们正在构建并部署「主权舱」（sovereign pods）——可以是 Rackspace 环境内的单租户或多租户舱位。这样他们不仅能带来纯学习意义上的收获（FDE 经验与整套技术栈的部署），还能托管并最终运营——部署加运营（deploy and operate）。Candia 认为这极其重要，因为这是一个极其迭代的业务。「主权需要一个落地之处，而我们相信，我们正在 Rackspace 里建造它可以落地的地方。」他直言：单靠部署是不够的，你还得能运营它——有些时候客户来运营，另一些时候 Rackspace 来运营。这就是他们的故事，也是他们对这段主权之旅的押注。