엔터프라이즈 AI 1위 온톨로지 해자와 적정주가

하나의 엔진, 세 개의 차체

먼저 전체 그림입니다. 팔란티어의 제품 구조는 네 개의 층으로 쌓여 있습니다. 맨 위에 사람이 직접 만지는 세 개의 인터페이스가 있고, 그 아래에 데이터에 의미를 부여하는 온톨로지, 다시 그 아래에 소프트웨어를 어디서든 배포하는 아폴로, 맨 밑에 기업과 정부의 온갖 원천 데이터가 깔립니다. 위의 세 인터페이스는 갈라져 있지만, 아래 두 층은 세 제품이 통째로 공유합니다.

이 구조가 왜 중요한지는 반대로 생각하면 드러납니다. 만약 세 제품이 진짜 별개의 소프트웨어였다면, 경쟁사는 그중 하나만 골라 베끼면 됩니다. 하지만 세 제품이 같은 엔진을 공유한다면, 이야기가 달라집니다. 흉내 내야 할 대상은 화면이 아니라 그 아래 깔린 의미 레이어와 배포 인프라 전체가 됩니다. 그래서 이 장은 화면부터가 아니라 엔진부터 봅니다. 온톨로지가 무엇이고, 그것이 왜 단순한 데이터베이스가 아니며, 아폴로가 어떻게 국방 시장의 벽을 세우는지를 순서대로 확인한 뒤에야 세 인터페이스의 의미가 제대로 보입니다.

온톨로지: 데이터에 의미를 입히는 지도

온톨로지를 한 문장으로 정의하면, 조직의 흩어진 데이터에 현실 세계의 의미를 부여하고 실행까지 연결하는 운영 레이어입니다. 팔란티어의 공식 표현으로는 디지털 자산(데이터셋, 모델)을 현실의 대응물(공장, 장비, 고객 주문)과 연결하는 층입니다. 말이 추상적이니 병원으로 바꿔 봅니다. 병원에는 환자 정보 시스템, 검사실 시스템, 약국 시스템, 병상 관리 시스템이 따로 돌아갑니다. 온톨로지는 이 흩어진 데이터를 환자, 병실, 의사, 처방이라는 현실의 대상으로 다시 묶고, 그것들 사이의 관계와 할 수 있는 행동까지 정의합니다.

이 온톨로지는 다섯 가지 빌딩블록으로 지어집니다.

여기서 결정적인 지점은 뒤쪽 두 블록, Action과 Workflow입니다. 대부분의 데이터 도구는 앞의 세 블록까지만 합니다. 데이터를 모으고, 관계를 그리고, 보여주는 데서 끝납니다. 온톨로지는 그 위에 실행 레이어를 얹습니다. 예를 들어 환자 #12345의 처방을 바꿔야 한다는 질문이 들어오면, 온톨로지는 환자에서 담당 의사로 이어진 관계를 따라가 Dr.박을 찾아내고, 처방 변경이라는 Action을 제안한 뒤, 사람이 승인하면 실제 시스템에 반영합니다. 조회에서 끝나지 않고 행동까지 이어지는 것입니다.

이 실행 흐름에는 안전장치가 하나 박혀 있습니다. AI가 직접 실행하지 않고 제안만 한다는 점입니다. 실제 실행 버튼은 사람이 누릅니다. 이 사람 승인 구조는 사소해 보이지만, 의료나 군사처럼 실수가 곧 인명 피해가 되는 환경에서 팔란티어가 채택되는 결정적 이유가 됩니다. AI가 감각하고 판단하되, 방아쇠는 사람이 쥐는 구조입니다. 알렉스 카프의 표현을 빌리면 온톨로지는 AI의 두뇌에 붙은 몸체입니다. 두뇌만으로는 아무것도 만질 수 없고, 몸이 있어야 세상에 손을 댈 수 있습니다.

왜 하필 그래프여야 했나: 온톨로지의 심장

앞 소절에서 온톨로지가 데이터에 의미를 입히는 지도라고 했는데, 그 지도의 밑바탕이 되는 데이터 구조가 지식 그래프(Knowledge Graph)입니다. 온톨로지가 왜 남다른지를 이해하려면 이 한 층을 더 내려가야 합니다.

일반적인 데이터베이스는 표(엑셀의 행과 열)로 세상을 담습니다. 반면 그래프는 점(노드)과 선(엣지)으로 담습니다. 노드는 무엇인가를, 엣지는 어떤 관계인가를 나타냅니다. 엔비디아가 SK하이닉스에 주문한다처럼, 주어와 관계와 목적어로 이뤄진 최소 단위를 수십억 개 이어 붙이면 세상의 관계를 담은 거대한 그물이 됩니다. 구글 검색이 아이폰을 검색했을 때 애플, 팀 쿡, 그가 나온 대학까지 관계를 타고 이해하는 것이 바로 이 그래프의 힘입니다.

그래프가 표보다 나은 지점은 관계를 여러 단계 파고들 때 극명해집니다. 표 기반 데이터베이스는 관계를 한 겹씩 이어 붙일 때마다 여러 표를 겹쳐 뒤지느라 급격히 느려지지만, 그래프는 선을 따라 걷기만 하면 됩니다.

그런데 그래프를 쓰는 것 자체는 팔란티어만의 것이 아닙니다. Neo4j 같은 전문 그래프 데이터베이스가 이미 존재하고, 널리 쓰입니다. 그렇다면 여기서 기존 권위자의 반론이 나올 법합니다. 온톨로지도 결국 그래프 데이터베이스이니 Neo4j나 Snowflake로 대체할 수 있지 않느냐는 것입니다. 답은 앞 소절에서 본 두 블록에 있습니다. 팔란티어의 그래프는 읽는 데서 멈추지 않고, 그래프 위에서 행동합니다.

같은 그래프 구조가 실무에서 세 가지 능력으로 갈립니다. 첫째는 여러 단계 떨어진 원인을 추적하는 능력입니다. 어느 환자가 패혈증 위험군인지 판단하려면 환자에서 최근 검사, 그 검사와 반응하는 약물, 다시 그 환자의 알레르기 이력까지 세 단계를 타고 들어가야 합니다. 그래프는 이 순회를 자연어에 가까운 한 줄로 표현합니다. 둘째는 깨지지 않는 변화입니다. 표 기반 시스템에서 구조를 바꾸려면 수 주에 걸친 마이그레이션 계획과 서비스 중단을 감수해야 하지만, 그래프는 새 노드와 엣지 유형을 추가하기만 하면 되고 기존 데이터는 그대로 둡니다. 팔란티어가 2006년에 이미 동적 온톨로지 특허를 출원한 것이 이 문제를 겨냥한 것이었습니다. 셋째는 맥락을 아는 AI입니다. 매출이 왜 떨어졌느냐는 질문에, 일반 AI가 계절적 요인이니 경쟁 심화니 하는 일반론을 내놓을 때, 그래프에 연결된 AI는 3분기 하락의 주 원인은 특정 공급업체의 납기 지연으로 완제품 출하가 줄어든 것이라고 구체적 원인 체인을 짚습니다.

아폴로: 눈에 안 보이는 배포 해자

엔진의 나머지 절반은 아폴로입니다. 온톨로지가 데이터에 의미를 입히는 두뇌라면, 아폴로는 그 두뇌를 어디에든 심고 계속 업데이트하는 손발입니다. 겉으로 잘 드러나지 않지만, 국방 시장에서는 이 아폴로가 온톨로지 못지않은 진입 장벽을 만듭니다.

핵심 차이는 배포 방향에 있습니다. 보통의 소프트웨어 배포(CI/CD)는 개발자가 중앙 서버에서 각 환경으로 코드를 밀어 넣는 방식(Push)입니다. 그런데 이 방식은 인터넷과 물리적으로 끊긴 환경에는 통하지 않습니다. 밖에서 안으로 밀어 넣을 통로 자체가 없기 때문입니다. 아폴로는 방향을 뒤집습니다. 각 환경이 중앙 허브를 구독하고 스스로 업데이트를 당겨오는 방식(Pull)입니다. 이 차이가 인터넷 없는 전장, 이른바 에어갭 환경에서 결정적입니다.

여기에 국방 보안 인증이 겹쳐집니다. 미국 국방 데이터를 다루려면 FedRAMP, IL-5, 그리고 기밀 정보를 처리하는 IL-6 같은 인증이 필요한데, 이 인증들은 취득에만 수년이 걸리고 수천만 달러가 듭니다. 아폴로는 이 인증 요건을 충족하는 통제를 처음부터 내장한 채 에어갭 배포까지 해냅니다. 인터넷이 끊긴 기밀 환경에서 소프트웨어를 자율적으로 업데이트하는 이 조합을 현재 동일하게 갖춘 곳은 사실상 팔란티어뿐입니다. 경쟁사가 온톨로지의 화면을 흉내 낸다 해도, 이 배포 인프라와 인증 없이는 국방 에어갭 환경에 발조차 들이지 못합니다. 눈에 보이지 않는 곳에 세워진 벽이라 더 단단합니다.

세 인터페이스: Gotham, Foundry, AIP

이제 엔진을 확인했으니 그 위에 얹힌 세 차체를 봅니다. 셋은 같은 온톨로지와 아폴로를 공유하되, 겨냥하는 사용자와 시장이 다릅니다.

Gotham은 가장 오래된 얼굴입니다. 2008년 정보기관 도입 이래 군사 환경에 필요한 표적 관리, 멀티소스 인텔리전스 융합, 위성 태스킹 같은 전용 모듈을 얹었습니다. 최근의 계약 규모만 봐도 이 사업의 무게가 드러나는데, 미 육군의 통합 계약(Army ESA)은 최대 $10B 규모로 75개 계약을 하나로 묶었고, 정보 융합 체계인 Maven은 $1.275B까지 증액됐으며, 차세대 표적 지정 체계 TITAN은 첫 2기가 정시·예산 내에 인도됐습니다. 다만 이 국방 사업이 앞으로 어디까지 커질지, 그 전략적 함의는 미래 장의 몫이므로 여기서는 제품의 얼굴로만 짚고 넘어갑니다.

Foundry는 2016년 상업 시장으로 나온 얼굴입니다. ERP(SAP·Oracle), CRM(Salesforce), 클라우드 데이터 웨어하우스(Snowflake·BigQuery·Databricks)까지 200개가 넘는 커넥터로 기업의 모든 시스템에 연결하고, 그 데이터를 온톨로지 위에 올려 실행까지 잇습니다. 연결 자체가 이미 전환 비용의 시작입니다. 한 번 기업 시스템 전반을 Foundry에 물려 놓으면, 그것을 걷어내는 일은 새 시스템을 까는 것보다 훨씬 큰 공사가 됩니다.

세 얼굴 중 판을 바꾼 것은 2023년에 나온 AIP입니다. AIP는 독립된 제품이라기보다 온톨로지 위에 올린 자연어 인터페이스 레이어입니다. 사용자가 말로 물으면 대규모 언어모델(LLM)이 그것을 온톨로지 쿼리로 바꾸고, 그래프를 순회해 답을 찾은 뒤 Action을 제안합니다. 여기서 팔란티어의 판단이 선명합니다. LLM은 교체 가능한 부품이고, 온톨로지가 가치의 근거라는 것입니다. 실제로 AIP는 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 메타 등 여러 회사의 모델을 갈아 끼울 수 있게 지원합니다. 모델이 아무리 발전해도 환자 #12345의 담당 의사가 Dr.박이라는 조직 고유의 맥락과 실행 권한은 LLM이 아니라 온톨로지가 제공합니다. 이 AIP가 붙으면서 온톨로지 사용자가 수십 명에서 수천 명으로 늘었고, 그 효과가 상업 매출에 그대로 나타났습니다.

같은 엔진, 다른 설계도: 현장에서의 증거

온톨로지 소프트웨어는 모든 산업에서 동일합니다. 하지만 각 산업의 설계도(스키마)는 완전히 다릅니다. 병원의 환자와 항공기의 부품과 전장의 표적은 서로 닮은 구석이 없습니다. 이 산업별 설계도야말로 팔란티어가 20년간 현장에 엔지니어를 파견하며 쌓아 온 도메인 지식이고, 여기서 실전 운영자의 반론에 답할 수 있습니다. 그래서 실제로 돈이 되는 성과가 있느냐는 물음입니다.

이 사례들의 공통점은 데이터를 보기 좋게 정리한 데서 멈추지 않고 실제 업무의 결과를 바꿨다는 것입니다. 탬파 종합병원은 7개 시스템을 온톨로지로 통합해 환자 배치 시간을 크게 줄였고, 패혈증 조기 경보로 수백 명의 생존에 기여했습니다. 에어버스는 A350 한 대에 들어가는 수백만 개의 부품과 수십 개 공급업체를 하나의 관점으로 묶어 납품 비율을 끌어올렸고, 이 협력은 10년 넘게 이어지고 있습니다. BP는 전 세계에 흩어진 유정과 정유시설의 센서 200만 개를 온톨로지로 통합해 단일 운영 관점을 만들었습니다. 이 성과들이 팔란티어가 파는 것이 화면이 아니라 결과라는 증거입니다.

그래서 왜 안 뚫리는가: 축적, 전환비용, 인증의 3중 벽

여기까지가 팔란티어가 무엇을 만드는가였다면, 이제 이 장의 핵심 질문으로 돌아옵니다. 단순함 신봉자라면 이렇게 말할 것입니다. 결국 그래프 데이터베이스에 컨설팅을 얹은 것 아니냐, 소프트웨어를 복제하면 끝 아니냐는 것입니다. 절반은 맞습니다. 소프트웨어 자체는 복제 가능합니다. 오픈소스 그래프 도구로도 지식 그래프는 만들 수 있습니다. 복제 불가능한 것은 소프트웨어가 아니라 그 위에 시간이 쌓아 올린 세 겹의 벽입니다.

첫째는 축적의 벽입니다. 구글의 검색 알고리즘은 논문으로 공개돼 있지만, 20년간 크롤링해 쌓은 인덱스는 복제할 수 없습니다. 같은 원리로, 온톨로지 소프트웨어는 팔란티어가 팔지만 어느 회사에서 코드 A001이 완제품을 뜻한다는 비즈니스 규칙은 그 회사의 현업 담당자 머릿속에만 있습니다. 고객 조직 내부에 5년, 10년에 걸쳐 축적된 노드와 엣지, 그 위에 올라간 Action과 Workflow의 총합은 하루아침에 옮겨 심을 수 없습니다.

둘째는 전환 비용의 벽입니다. 한 번 온톨로지를 구축한 고객이 다른 플랫폼으로 갈아타려면 데이터를 다시 연결하고, 워크플로우를 다시 짜고, 사용자를 다시 교육해야 합니다. 단순 이전만으로도 6개월에서 9개월, 복합 도메인이면 수년이 걸립니다. 이 벽의 효과는 순매출유지율(NDR)이라는 숫자에 그대로 찍힙니다. 기존 고객이 1년 뒤 얼마를 더 쓰는지를 보여주는 이 지표가 팔란티어에서는 계속 올라왔습니다.

셋째는 인증의 벽입니다. 앞서 아폴로 소절에서 본 국방 보안 인증(FedRAMP High, IL-5, IL-6)과 에어갭 배포 능력의 조합입니다. 취득에 수년과 수천만 달러가 드는 이 조합을 온전히 갖춘 곳은 현재 팔란티어뿐이라, 경쟁사가 상업 시장을 흉내 내더라도 국방 미션크리티컬 영역에는 들어오기 어렵습니다.

이 지점에서 전제를 공유한 혁신가의 가장 날카로운 반론을 정직하게 받습니다. LLM이 발전하면 스키마 구축도 자동화되어 축적의 벽이 무너지지 않겠느냐는 것입니다. 현재 기술 수준을 보면 답이 나옵니다. LLM은 문서에서 고유명사(노드)를 뽑아내는 데는 능숙하지만, 정확한 관계(엣지)를 추출하는 정밀도는 그보다 크게 떨어지고, 학습하지 않은 도메인에서는 더 낮아집니다. 오류가 인명 피해로 직결되는 의료나 군사에서 이 수준의 환각율은 허용되지 않아 인간 검증이 필수로 남습니다. 오히려 팔란티어에게 LLM의 발전은 위협보다 기회에 가깝습니다. 온톨로지 구축의 최대 병목이 현장 엔지니어의 인건비였는데, LLM이 스키마 초안을 자동으로 만들어 주면 엔지니어는 처음부터 짜는 사람에서 초안을 검증하고 다듬는 사람으로 옮겨가고, 그만큼 더 많은 고객을 더 빨리 온보딩할 수 있기 때문입니다.

물론 이 벽이 영원하다고 말할 수는 없습니다. 마이크로소프트가 2025년 Ignite에서 유사한 온톨로지 기능(Fabric IQ)을 프리뷰로 공개하며 추격에 나섰고, 자사 클라우드 생태계와 결합할 경우 일반 기업 시장에서는 가장 직접적인 위협이 될 수 있습니다. 다만 아직은 프리뷰 단계로 실전 검증이 부족하고, 국방 미션크리티컬 영역에서는 인증과 에어갭이라는 격차가 남아 있습니다. 이 위협이 실제로 얼마나 벌어지고 좁혀지는지는 앞으로 지켜봐야 할 변수이고, 그 판정과 적정가 반영은 밸류에이션 장의 몫입니다.

여덟 달을 일주일로: 5일 안에 벌어지는 일

Bootcamp의 핵심은 순서를 뒤집은 데 있습니다. 보통의 영업은 슬라이드로 가능성을 설득한 뒤 마지막에야 실제 데이터를 만집니다. 팔란티어는 반대로, 고객이 자기 회사의 진짜 데이터를 들고 오게 한 뒤 일주일 안에 그 데이터로 돌아가는 결과물을 손에 쥐여 줍니다. 자동차로 치면 두 시간짜리 카탈로그 설명 대신 10분 시승을 먼저 시키는 셈입니다.

그런데 진짜 승부는 5일이 시작되기 전에 이미 결정됩니다. 팔란티어는 참가 조건으로 몇 가지를 요구합니다. 사업 책임자와 IT 담당자가 함께 참석할 것, 1~2주 전에 실제 업무 데이터를 미리 넘길 것, 풀고 싶은 문제를 사전에 정해 올 것입니다. 이 조건들이 그대로 필터가 됩니다. 사업 책임자가 닷새를 비운다는 것은 조직 안에 이미 AI 도입 합의가 있다는 증거이고, 실제 데이터를 넘긴다는 것은 보안 검토와 법무 승인이 끝났다는 증거입니다. 준비가 안 된 회사는 애초에 참가하지 못합니다. 이것은 우연히 살 사람만 걸러진 것이 아니라 설계로 걸러낸 것입니다.

닷새의 설계에는 심리적 장치가 겹겹이 박혀 있습니다. 첫 이틀은 상상을 열고, 가운데는 고객이 자기 손으로 만들게 해 소유감을 심고, 마지막엔 그 결과를 경영진 앞에서 스스로 발표하게 만들어 참가자를 조직 내부의 옹호자로 바꿉니다. 보여주고, 만지게 하고, 전파하게 하는 이 단계적 몰입이 5일을 계약으로 잇는 다리입니다. 어떤 헬스케어 기업은 지난여름 Bootcamp를 두 차례 마친 뒤 연말이 되기 전에 대형 계약을 맺었다고 회사가 어닝콜에서 밝혔습니다. 통상의 영업 사이클이라면 이 규모의 계약은 1~3년이 걸립니다.

왜 75%인가: 세 개의 장치가 동시에 작동한다

팔란티어는 Bootcamp 전환율이 약 75%라고 밝혀 왔습니다. 참가한 네 곳 중 세 곳이 계약으로 이어진다는 뜻입니다. 여기서 가장 먼저 나오는 합리적 의심을 정면으로 받겠습니다. "75%라는 건 결국 원래 살 사람만 골라 초대한 결과 아니냐"는 것입니다. 절반은 맞습니다. 앞 소절에서 봤듯 사전 조건이 강한 필터로 작동하니, 참가자 자체가 이미 구매 의지를 가진 집단입니다. 다만 이것은 결과를 부풀리는 버그가 아니라 의도된 설계입니다. 시승 예약에 면허증을 요구해 구경꾼을 걸러 내는 것과 같은 이치입니다. 문제는 이 선별 하나로 75%가 설명되지 않는다는 데 있습니다. 나머지 두 장치가 함께 돌아갑니다.

두 번째 장치는 상상이 아니라 체험입니다. 보통의 시연은 벤더가 준비한 샘플 데이터로 "이렇게 될 수 있습니다"를 보여 줍니다. Bootcamp는 고객의 진짜 데이터로 "이미 되고 있습니다"를 만지게 합니다. 가능성을 설득하는 것과 현실을 체험시키는 것은 결정의 무게가 다릅니다. 세 번째 장치는 의사결정자를 처음부터 테이블에 앉히는 것입니다. 엔터프라이즈 영업의 고질적 실패는 "기술 검증은 성공했는데 도입은 무산되는" 경우입니다. 엔지니어 선에서 검증을 끝낸 뒤 경영진 설득에 다시 몇 달이 드는 탓입니다. Bootcamp는 사업 책임자를 필수 참석시키고 마지막 날 경영진이 직접 결과를 확인하게 해, 기술 검증과 비즈니스 승인을 닷새 안에 한꺼번에 끝냅니다. 이 세 장치가 동시에 일어나야 75%가 나옵니다. 하나라도 빠지면 복제되지 않는다는 뜻이기도 합니다.

영업사원 일곱 명이 파는 회사

Bootcamp의 진짜 경제학은 닷새의 비용이 아니라, 그 닷새가 영업 조직 자체를 대체한다는 데 있습니다. 팔란티어 CEO는 회사의 전통적 영업사원이 단 일곱 명이라고 공개적으로 말해 왔습니다. 연매출 규모가 비슷한 소프트웨어 회사가 보통 수천 명의 영업 인력을 두는 것과 대조됩니다. 물론 이 숫자는 순수 영업 직군만 가리키는 표현이고, 실제 고객을 대면하는 FDE(Forward Deployed Engineer, 고객 현장에 파견돼 문제를 함께 푸는 엔지니어)는 훨씬 많습니다. 그럼에도 요지는 분명합니다. 팔란티어는 영업을 사람으로 밀어붙이는 대신 제품 체험으로 대체했습니다.

이 구조의 효율은 재무제표에 그대로 찍힙니다. 매출 대비 영업·마케팅 비용 비율이 FY2021 약 40%에서 FY2025 약 24%까지 꾸준히 내려왔습니다. 이 기간 매출은 크게 뛴 반면 영업·마케팅 절대 지출은 훨씬 완만하게 늘었습니다. 업계에서 신규 매출 1달러를 얻는 데 영업·마케팅 2달러가 드는 것이 2024년 중앙값인데, 팔란티어는 그 반대 방향으로 효율을 키우고 있습니다.

이 효율이 고객을 따낸 뒤에도 이어진다는 신호가 순매출유지율(NDR)입니다. 기존 고객이 1년 뒤 얼마나 더 지출하는지를 보여 주는 숫자인데, FY2025 139%에서 최근 분기 150%까지 올라왔습니다. 계약이 한 번 맺어지면 데이터가 쌓이며 지출이 스스로 늘어나는 구조입니다. US Commercial 매출이 $702M(FY2024)에서 $1.47B(FY2025)로 뛴 것도 이 확장의 결과입니다. 다만 이 유지율과 고객 수 지표의 해부는 영업 효율의 증거로만 여기서 짚고, 그 자체의 질과 지속성은 재무 장이 맡습니다.

경쟁사는 왜 이 방식을 못 따라오나

여기서 단순한 반론이 나옵니다. "경쟁사도 다 부트캠프나 서밋을 하지 않느냐"는 것입니다. 형식만 보면 맞습니다. Databricks도, Snowflake도, AWS도, Microsoft도 대규모 교육 이벤트와 실습 프로그램을 운영합니다. 그러나 나란히 놓고 보면 세 가지 결정적 차이가 드러납니다. 고객의 실제 데이터를 쓰는가, 엔지니어를 현장에 무료로 상주시키는가, 그리고 전환율을 공개할 만큼 확신하는가입니다.

차이의 뿌리는 두 가지입니다. 하나는 결과물을 얹을 바닥입니다. Bootcamp에서 만든 프로토타입은 팔란티어의 온톨로지 위에 세워지기 때문에 닷새 만에 실제로 돌아가는 워크플로우가 됩니다. 경쟁사의 교육 프로그램에는 그에 대응하는 의미 레이어가 없어, 실습은 실습으로 끝나기 쉽습니다. 온톨로지가 무엇인지의 구조 설명은 제품 장에서 다룹니다. 다른 하나는 무료라는 점입니다. Databricks의 AI FDE는 별도 계약을 맺는 유료 서비스입니다. "무료 시승"과 "유료 교육"은 고객이 느끼는 심리적 문턱이 완전히 다릅니다. 경쟁사 프로그램이 대체로 "도구를 가르치는" 자리라면, Bootcamp는 "고객의 실제 문제를 대신 풀어 주는" 자리입니다.

세그먼트마다 다른 경기장

팔란티어의 경쟁자를 하나로 묶어 말하기 어려운 이유는, 사업마다 상대가 다르기 때문입니다. 수영·달리기·사격을 한 대회에서 치르는 복합 경기처럼, 종목마다 만나는 선수가 다릅니다. 크게 세 경기장이 있습니다.

정부·국방에서 팔란티어는 사실상 독점에 가깝습니다. FY2025 미국 정부 매출은 $1.86B로, 여기서 팔란티어를 위협할 수 있는 상대는 제한적입니다. 유일하게 이름이 오르는 C3.ai조차 실제로는 다른 문제를 풉니다. 팔란티어가 정보 융합과 작전 의사결정을 맡는다면 C3.ai는 예측정비와 시뮬레이션을 다룹니다. 두 회사가 같은 입찰에서 정면으로 붙은 공개 사례는 확인되지 않습니다. C3.ai 전체 매출이 $389M로 팔란티어 정부 매출의 5분의 1도 안 된다는 점도 규모 차이를 보여 줍니다.

상업 시장은 레이어 전쟁입니다. 데이터는 저장, 처리, 분석, 의미, 실행이라는 층으로 나뉘는데, Databricks와 Snowflake는 주로 아래쪽 처리·분석 층에서 싸우고 팔란티어는 그 위 의미·실행 층에 있습니다. 그래서 Databricks와는 2025년 3월 파트너십을 맺어 100곳 넘는 공동 고객을 확보한 상태입니다. "Databricks로 데이터를 정리하고 팔란티어로 결정을 내린다"는 분업입니다. 진짜 장기 변수는 Microsoft Fabric IQ입니다. 팔란티어의 의미 레이어와 같은 층을 겨냥해, 별도 비용 없이 Azure 생태계에 끼워 제공하려는 시도인데 아직 미리보기 단계입니다. 이 위협의 시기는 뒤의 소절에서 따로 봅니다.

세 번째 경기장은 AI 에이전트입니다. OpenAI나 Anthropic 같은 범용 AI가 팔란티어를 대체할 것이라는 우려가 있지만, 여기엔 전제 하나가 어긋나 있습니다. 범용 AI는 조직의 운영 데이터에 직접 손대거나 실제 작업을 실행할 권한이 없습니다. 오히려 이들이 똑똑해질수록 팔란티어의 의미 레이어 위에서 더 정확한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 팔란티어는 AI 모델을 갈아 끼울 수 있는 부품처럼 다룹니다. 이 관점에서 범용 AI는 위협이라기보다 시장을 함께 키우는 보완재에 가깝습니다.

재무 화력: 누가 이 장기전을 버티나

경쟁이 길어질수록 결정적으로 작용하는 것은 체력입니다. 순수 AI 플랫폼 기업들을 재무 지표로 나란히 놓으면, 팔란티어의 위치가 유독 두드러집니다. 이 회사는 이 무리에서 유일하게 회계기준(GAAP) 흑자를 내고 있고, 빚이 없으며, 두둑한 현금을 쥐고 있습니다.

숫자를 하나씩 읽어 보면 대비가 선명합니다. 팔란티어는 매출이 가장 빠르게 크는 축에 속하면서도 영업이익률이 31.6%로 흑자입니다. 반면 Snowflake와 C3.ai는 여전히 큰 폭의 영업 적자를 내고 있고, 이익을 갉는 주식보상비용도 매출의 40~60%대로 무겁습니다. 팔란티어의 주식보상비용은 15.3%로 이 중 가장 가볍습니다. 여기에 장기부채가 없고 현금이 ~$8B 쌓여 있어, 순현금 상태입니다. 이 지표들의 재무적 함의를 깊이 파는 것은 재무 장의 일이고, 이 장은 "경쟁이 장기전이 될수록 팔란티어의 체력이 상대적으로 두껍다"는 사실까지만 기록합니다.

해자는 진짜인가: 복제 불가론과 과장론을 함께 놓고

팔란티어를 논할 때 가장 뜨거운 쟁점은 온톨로지가 정말 복제 불가능한 해자인가입니다. 여기서는 양쪽 논거를 모두 테이블에 올린 뒤, 검증 가능한 증거로 판단해 보겠습니다. 온톨로지의 기술 구조 자체는 제품 장이 다루므로, 이 소절은 "그것을 남이 따라 만들 수 있는가, 고객이 빠져나올 수 있는가"에만 집중합니다.

과장론부터 공정하게 받겠습니다. 한 기술 블로그는 팔란티어의 온톨로지 개념(오브젝트, 속성, 링크, 액션)이 데이터베이스의 테이블, 컬럼, 외래키, 저장 프로시저와 하나씩 대응되며 PostgreSQL로 구현 가능하다고 지적합니다. 기술 프리미티브 수준에서는 타당한 지적입니다. 실제 우위는 코드가 아니라 정부 시장 접근성과 현장 밀착 서비스, 그리고 한번 들어가면 나오기 힘든 경로 의존에 있다는 해석도 설득력이 있습니다. 다만 이 지적은 우위의 소재지를 옮길 뿐, 우위가 없다고 말하지는 못합니다. 프리미티브를 복제하는 것과 20년간 국방·정보·의료·에너지·금융에 걸쳐 쌓인 산업별 패턴을 복제하는 것은 다른 일이기 때문입니다.

증거로 넘어가면 복제 난이도가 드러납니다. 실제로 팔란티어에서 다른 플랫폼으로 옮기는 작업을 다룬 한 마이그레이션 백서는, 이것이 "데이터를 옮기는 일이 아니라 데이터의 의미를 옮기는 일"이라 코드 전체를 다시 써야 한다고 기술합니다. 노코드로 만든 파이프라인은 추출 가능한 코드조차 남기지 않습니다. 독립 평가기관의 판정도 한쪽으로 기웁니다. Morningstar는 전환비용과 무형자산을 근거로 좁은 해자(Narrow Moat) 등급을, Forrester는 AI/ML 플랫폼 평가에서 최상위 Leader를 부여했습니다.

가장 복제하기 어려운 영역은 배포입니다. 팔란티어는 인터넷과 물리적으로 분리된 에어갭 환경, 최고 기밀 등급(IL-6)의 분류 네트워크, 심지어 드론·잠수함 같은 엣지 환경까지 같은 소프트웨어를 배포할 수 있습니다. 이 조합을 갖춘 경쟁사는 사실상 없습니다.

전환비용에는 정직하게 짚어야 할 역설도 있습니다. 잘 설계된 코드는 온톨로지 의존을 추상화해 이전을 상대적으로 쉽게 만들 수 있다는 반론도 존재합니다. 그럼에도 시장의 무게중심은 "한번 깊이 구축되면 빠져나오기 매우 어렵다"는 쪽에 실려 있고, 실제 마이그레이션 사례가 커뮤니티에서 거의 공유되지 않는다는 점이 이를 방증합니다. 종합하면, 온톨로지의 기술 프리미티브 자체는 흔한 것일 수 있으나, 축적된 산업 지식, 전환비용, 그리고 아무도 따라오지 못한 에어갭·국방 배포의 결합이 해자를 실체 있게 만듭니다.

위협은 언제 오나: 1년·3년·5년의 시계

해자가 지금 견고하다는 것과 앞으로도 그렇다는 것은 다른 이야기입니다. 투자자에게 필요한 것은 "무엇을 언제 지켜봐야 하는가"의 시계입니다. 위협을 발생 확률과 영향, 그리고 도달 시기로 나눠 정리하면 다음과 같습니다.

가장 주의할 단일 변수는 Microsoft Fabric IQ입니다. 팔란티어의 의미 레이어와 같은 층을 겨냥하면서, 이미 방대한 Azure와 Office 생태계에 별도 비용 없이 얹혀 제공된다는 점이 위협의 핵심입니다. 다만 현재는 미리보기 단계이고, 실제 기업 배포는 정식 출시 이후의 일입니다. 그래서 투자자가 지켜볼 신호는 단순합니다. 순매출유지율이 의미 있게 꺾이는가, 대형 고객이 경쟁 플랫폼으로 옮겨 가는 공개 사례가 나오는가, 그리고 Microsoft 고객이 Fabric IQ로 자체 의미 레이어를 구축하기 시작하는가입니다.

역설적이게도 경쟁 구도의 일부는 오히려 팔란티어에 유리하게 작동합니다. Databricks가 데이터 인프라를 널리 보급할수록 그 위에 얹히는 의미 레이어의 가치가 올라가고, 엔터프라이즈 AI 시장 자체가 커질수록 팔란티어가 노리는 전체 시장도 함께 넓어집니다. 국방 AI 예산이 독립 항목으로 편성되기 시작한 것도 인증 해자를 가진 팔란티어에 유리한 흐름입니다. 결국 이 장의 두 질문에 대한 답은 이렇게 모입니다. 팔란티어는 남과 다른 방식으로 팔고, 그렇게 따낸 고객을 남이 쉽게 따라올 수 없는 벽으로 지키고 있습니다. 그 벽이 어떤 값으로 환산되는지는 밸류에이션 장이 잇습니다.

매출: 커질수록 빨라지는 비정상

먼저 규모와 속도입니다. 팔란티어의 연결 매출은 3년 사이 두 배가 됐습니다. $2.23B(FY2023)에서 $2.87B(FY2024)로 늘었고, FY2025에는 $4.48B로 다시 뛰었습니다. 여기서 눈여겨볼 것은 절대 규모보다 성장률의 방향입니다. 연간 성장률이 감속하기는커녕 FY2025에 56.1%까지 가속했습니다. 가장 최근 분기(Q1 2026)에는 분기 매출이 $1.63B로, 전년 동기 대비 성장률이 오히려 더 올라갔습니다. 회사가 커질수록 성장이 빨라지는, 상식과 반대로 가는 궤적입니다.

이 가속이 진짜인지 보려면 매출을 갈라봐야 합니다. 팔란티어의 매출은 크게 정부와 상업, 그리고 미국과 해외로 나뉩니다. FY2025 기준 미국 정부가 $1.86B, 미국 상업이 $1.47B, 해외(정부와 상업 합산)가 $1.16B입니다. 이 셋을 더하면 반올림 오차 안에서 연결 매출 $4.48B가 됩니다. 성장의 무게중심은 미국 상업입니다. 미국 상업 매출은 $702M(FY2024)에서 $1.47B(FY2025)로 두 배 넘게 뛰었습니다. 같은 기간 미국 정부는 $1.2B에서 $1.86B로 꾸준히 늘었고, 해외는 상대적으로 완만했습니다.

같은 업종의 다른 회사들과 비교하면 이 가속의 희소함이 더 뚜렷해집니다. 데이터·AI 소프트웨어 동종 기업들은 대부분 성장이 감속하거나 저속에 머무는데, 팔란티어만 홀로 가속합니다. 왜 미국 상업이 이렇게 빨리 크는지, 그 성장이 온톨로지 해자와 부트캠프 영업에서 어떻게 나오는지의 서사는 재무 장의 경계가 아니라 제품 장과 경쟁 장의 몫입니다. 재무 장은 '성장이 감속하지 않고 오히려 빨라졌으며, 그 동력이 미국 상업이라는 한 세그먼트에 집중돼 있다'는 사실까지만 기록합니다. 이 세그먼트 집중은 강점이자 뒤에서 볼 위험 신호의 한 축이기도 합니다.

수익성: 17년 적자 끝에 켜진 흑자

팔란티어는 2020년 상장 전까지 오래 적자를 냈던 회사입니다. 그래서 이 회사 재무의 진짜 사건은 매출 규모가 아니라 이익이 켜진 순간입니다. 회계기준(GAAP) 영업이익률은 5.4%(FY2023)에서 10.8%(FY2024), 그리고 31.6%(FY2025)로 3년 만에 계단을 밟고 올라섰습니다. 영업이익 자체로 보면 $120M(FY2023)에서 $1.41B(FY2025)로 열 배 넘게 뛰었습니다. 매출총이익률은 원래 소프트웨어 회사답게 높았습니다. FY2025 82.4%로, 고객사에 엔지니어를 상주시키는 인력 집약 모델임에도 이 수준을 유지합니다.

여기서 초심자가 헷갈리기 쉬운 지점이 하나 있습니다. 팔란티어는 회계기준(GAAP) 이익과 조정기준(Non-GAAP) 이익의 차이가 큽니다. 회계기준 희석 EPS는 $0.09(FY2023)에서 $0.63(FY2025)로 올랐는데, 같은 기간 조정기준 희석 EPS는 $0.25에서 $0.75로 더 높게 나옵니다. 두 숫자가 벌어지는 이유의 대부분은 주식보상비용(SBC)입니다. 조정기준은 이 비용을 이익에서 빼지 않고 계산해 더 좋아 보입니다. 그 SBC가 얼마나 무겁고 어떻게 희석을 만드는지는 뒤의 주주환원 소절에서 정면으로 다룹니다. 여기서는 회계기준으로만 봐도 이미 흑자가 켜졌다는 사실이 중요합니다.

이 흑자가 얼마나 예외적인지는 같은 업종을 보면 드러납니다. 데이터·AI 소프트웨어 동종 기업들은 매출은 크게 늘어도 회계기준 영업이익률이 여전히 깊은 적자입니다. 팔란티어만 홀로 두 자릿수 흑자를 냅니다. 여기서 전제를 공유한 혁신가라면 "그 흑자에 이자수익 같은 영업 외 항목이 섞여 부풀려진 것 아니냐"고 물을 수 있습니다. 절반만 맞습니다. 순이익률에는 두꺼운 현금에서 나오는 이자수익이 일부 섞여 있는 것이 사실이지만, 방금 본 영업이익률 31.6%는 영업 단계의 이익이라 그 왜곡에서 자유롭습니다. 즉 이 회사의 흑자는 영업 자체에서 나온 것이 맞습니다. 다만 순이익 지표를 그대로 외삽할 때는 이자수익 부분을 걷어내고 봐야 합니다.

현금과 자본구조: 부채 없는 철벽

이익이 켜진 것과 현금이 도는 것은 다른 질문입니다. 회계상 이익이 나도 현금이 함께 들어오지 않으면 이익의 질을 의심해야 합니다. 팔란티어는 이 시험을 통과합니다. 잉여현금흐름(FCF)은 $697M(FY2023)에서 $1.14B(FY2024), $2.10B(FY2025)로 매년 두툼해졌고, FY2025 잉여현금 마진은 46.9%에 이릅니다. 매출의 열에 넷이 넘는 돈이 곧바로 쓸 수 있는 현금으로 전환된다는 뜻입니다. 소프트웨어 회사라 공장에 들어가는 설비투자가 얇아, 번 돈의 대부분이 현금으로 남습니다.

대차대조표는 더 단순합니다. 팔란티어는 장기부채가 없는 무차입 회사입니다. FY2025 말 기준 순부채는 순현금 ~$8B 상태로, 갚아야 할 빚보다 손에 쥔 현금이 훨씬 많습니다. 현금성자산과 투자를 합치면 ~$8B 규모입니다. 인수로 큰 빚을 진 뒤 그것을 갚아나가는 회사들과 달리, 팔란티어는 애초에 빚이 없어 이자 부담도, 만기 상환 압박도 없습니다.

여기서 실전 운영자라면 "조정 잉여현금흐름은 SBC를 더해 부풀린 숫자 아니냐"고 지적할 수 있습니다. 맞는 경계입니다. 회사가 강조하는 조정 FCF에는 현금이 나가지 않은 SBC가 더해져 실제보다 커 보일 수 있습니다. 그래서 이 소절이 인용한 잉여현금흐름은 조정 전 기준으로 두었습니다. 조정 전으로 봐도 FY2025 $2.10B, 마진 46.9%는 두툼합니다. 다만 SBC가 이 현금 그림에 남기는 그림자, 즉 현금은 아끼지만 주식수를 늘리는 문제는 다음 소절에서 정면으로 봅니다.

주주환원과 희석: SBC라는 두 얼굴

팔란티어는 아직 배당이나 대규모 자사주로 현금을 돌려주는 회사가 아닙니다. 성장에 자본을 재투자하는 단계입니다. 그래서 이 회사의 주주환원을 볼 때 핵심은 배당이 아니라 희석입니다. 임직원에게 현금 대신 주식을 주는 주식보상비용(SBC)이 주식수를 늘려 기존 주주의 몫을 옅게 만드는 문제입니다. FY2025 SBC는 $684M로, 매출의 15.3%에 해당합니다.

여기까지만 보면 부담스러운 숫자지만, 방향을 봐야 정확합니다. SBC의 매출 대비 비중은 오히려 빠르게 내려오는 중입니다. FY2023 21.4%, FY2024 24.1%로 높았다가 FY2025 15.3%로 크게 낮아졌습니다. 매출이 SBC보다 훨씬 빨리 커지면서 비중을 눌러 내린 것입니다.

이 하락 추세를 같은 업종과 비교하면 팔란티어의 위치가 뚜렷해집니다. 동종 소프트웨어 기업들은 SBC가 매출의 절반 안팎에 이르는 경우가 흔한데, 팔란티어는 이미 업계에서 낮은 축으로 내려와 있습니다.

여기서 방어적으로 짚어 둘 것이 있습니다. SBC 비중이 내려온다고 해서 희석이 사라진 것은 아닙니다. 절대 금액 $684M는 여전히 무겁고, 주식수는 계속 늘어납니다. 개선된 것은 '매출 대비 속도'이지 '희석 그 자체'가 아닙니다. 이 점을 밸류에이션 장은 EPS를 계산할 때 주식수가 쉽게 줄지 않는다는 보수적 전제로 반영합니다. 다만 이 SBC를 임직원 보상 철학과 자본배분 규율의 관점에서 어떻게 평가할지는 재무 장의 경계 밖이며, 경영진과 조직을 다루는 문화 장이 잇습니다. 재무 장은 'SBC가 매출의 15.3%이고 방향은 개선이지만 희석은 지속된다'는 사실까지만 기록합니다.

효율과 백로그: 성장이 지속된다는 증거

지금까지가 '얼마나 벌었나'였다면, 이 소절은 '그 성장이 앞으로도 이어질까'를 재무제표 안에서 미리 읽는 지표들입니다. 미래 예측이 아니라, 이미 장부에 쌓인 계약과 지표로 성장의 관성을 확인하는 작업입니다.

첫째, 성장과 수익을 한 숫자로 묶은 지표입니다. 소프트웨어 업계에서는 매출 성장률과 이익률을 더한 값이 40을 넘으면 건강하다고 봅니다. 팔란티어는 가장 최근 분기(Q1 2026) 기준 이 값이 145에 이릅니다. 40이 기준선인 지표에서 세 배를 훌쩍 넘는, 보기 드문 수준입니다.

둘째, 기존 고객이 돈을 더 쓰는 정도입니다. 순매출유지율(NDR)은 기존 고객이 1년 전보다 얼마나 더 지출했는지를 보여주는데, 팔란티어는 108%(FY2023)에서 120%(FY2024), 139%(FY2025)로 매년 올랐고, 가장 최근 분기에는 150%에 이릅니다. 100을 넘으면 기존 고객만으로도 매출이 늘어난다는 뜻이니, 새 고객을 더하기 전에 이미 성장 엔진이 하나 더 도는 셈입니다.

셋째, 아직 매출로 잡히지 않은 계약, 즉 백로그입니다. 이미 계약은 됐지만 앞으로 매출로 인식될 몫이 얼마나 쌓여 있는지를 보면 가까운 미래 매출의 바닥이 보입니다. 잔여이행의무(RPO)가 $4.5B, 총 잔여 계약가치가 $11.8B, 최근 분기 총 계약가치(TCV)가 $2.41B입니다. 고객 수도 늘어 FY2025 말 954개사에 이릅니다.

여기서 단순함을 중시하는 독자라면 "Rule of 40은 조정기준 이익으로 계산한 값이라 부풀려진 것 아니냐"고 물을 수 있습니다. 타당한 경계입니다. 이 지표의 이익률 부분은 SBC를 제외한 조정기준을 쓰므로, 앞 소절에서 본 희석 문제를 담지 못합니다. 그래서 이 숫자는 성장의 관성을 보는 참고 지표로만 두고, 절대적 밸류에이션 근거로 삼지 않습니다. 반면 NDR과 백로그는 계약과 실제 지출에서 나온 값이라 조정 회계의 영향에서 상대적으로 자유롭습니다. 이 지표들이 가리키는 미래 매출을 실제 적정가로 옮기는 정량 작업은 재무 장이 아니라 밸류에이션 장의 몫입니다.

위험 신호: 숫자 뒤의 경고등은?

앞선 다섯 소절이 팔란티어 재무의 강점(가속하는 성장, 켜진 흑자, 두꺼운 현금, 개선되는 SBC, 쌓인 백로그)을 말했다면, 이 소절은 그 숫자 뒤에 숨은 경고등을 정직하게 나열합니다. 좋은 이야기만 하면 방어적 글쓰기가 아닙니다. 다만 미리 밝혀 둘 것이 있습니다. 팔란티어의 재무 위험은 지급 능력이 아닙니다. 부채가 없고 현금이 두꺼워 문을 닫을 위험은 낮습니다. 위험은 다른 곳, 이익의 질과 구조적 집중, 그리고 이 소절 밖의 밸류에이션에 있습니다.

가장 주의할 지점을 짚습니다. 첫째, SBC 희석입니다. 앞 소절에서 봤듯 방향은 개선이지만 절대 금액 $684M는 무겁고, 주식수는 계속 늘어납니다. 조정기준 EPS를 그대로 지속 가능한 주주가치로 외삽하면 이 희석을 놓치게 됩니다.

둘째, 세그먼트 집중입니다. 매출 소절에서 봤듯 성장의 무게중심이 미국 상업 한 곳에 크게 쏠려 있습니다. 지금은 그 세그먼트가 가장 빠르게 크는 강점이지만, 성장이 특정 세그먼트에 집중돼 있다는 것은 그 세그먼트가 둔화할 때 전사 성장 서사가 함께 흔들릴 수 있다는 뜻이기도 합니다.

셋째, 고객 집중입니다. 상위 소수 고객이 매출의 큰 몫을 차지하고, 고객 수 자체가 대형 소프트웨어 기업치고는 아직 많지 않습니다. 이 자체가 부실은 아니지만, 대형 고객이 지출을 줄이거나 계약을 다변화하면 매출이 흔들릴 수 있는 구조적 취약점입니다. 다만 이 고객 집중과 세그먼트 집중이 해자를 얼마나 갉는지, 그리고 정부 계약·규제·경영진을 둘러싼 정성적 위험을 어떻게 볼지는 재무 장의 경계 밖입니다. 그 판정은 제품·경쟁·문화 장이, 적정가에 미치는 영향과 높은 멀티플이라는 밸류에이션 위험은 밸류에이션 장이 잇습니다.

하나의 세계관: 기술공화국이라는 지도

카프는 2025년 2월 저서 「기술공화국(The Technological Republic)」을 출간했습니다. 320쪽에 이르는 이 책은 뉴욕타임스 베스트셀러 1위에 올랐지만, 일반적인 최고경영자의 자기 홍보 서적이 아닙니다. 이 책은 회사의 사업적 의사결정을 실제로 규정하는 세계관의 선언문에 가깝습니다. 320쪽을 한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 실리콘밸리가 사진 앱을 만드는 동안 국가가 가장 시급하게 필요로 하는 기술을 방기했고, 이제 소프트웨어 산업이 정부와의 관계를 재건해 서구를 방어해야 한다는 것입니다.

책의 부제 "Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West"가 세 개의 축을 압축합니다.

카프는 이 진단을 의사가 환자를 보는 순서로 전개합니다. 과거에는 건강했고(맨해튼 프로젝트와 DARPA처럼 최고의 두뇌가 국가를 위해 일했던 시절), 지금은 병들었으며(재능이 소비자 앱으로 흘러가고, 아무것도 믿지 않게 되었고, 국방을 더러운 일로 취급하게 된 세 갈래의 병), 치료법이 있고(명확한 미션이 오히려 창의성을 폭발시킨다는 팔란티어식 조직), 회복 후의 모습이 기술공화국(기술 엘리트가 국가 방위에 도덕적 책임을 지는 체제)이라는 구조입니다. 그가 가장 날을 세우는 지점은 실리콘밸리의 방향 상실입니다.

여기서 오해를 하나 막아 둡니다. 이것이 한 최고경영자의 사적인 정치 견해에 그친다면 투자와는 무관한 인물 비평일 것입니다. 그러나 다음 소절에서 보듯, 이 세계관은 팔란티어가 실제로 내린 사업적 결정들의 직접적인 원천이고, 그 결정들은 숫자로 나타났습니다. 세계관을 읽는 것은 카프에게 동의하기 위해서가 아니라, 이 회사가 왜 그런 선택을 했고 앞으로 어떤 선택을 할지 이해하기 위해서입니다.

세계관이 사업을 결정한다: 확신에서 나온 선택들

세계관은 사업 전략의 장식이 아니라 원천입니다. 팔란티어의 가장 중요한 사업적 결정들은 대부분 카프의 세계관에서 직접 흘러나왔고, 그 결과가 재무제표에 찍혀 있습니다. 실리콘밸리가 국방을 거부할 때 그 진공을 독차지했고, 적대국과 거래하지 않겠다는 선언이 보안 인증이라는 해자를 만들었으며, AI 무기는 어차피 만들어진다는 판단이 우크라이나와 이스라엘 전장의 퍼스트 무버 지위로 이어졌습니다.

구글이 2018년 국방부의 AI 영상 분석 계약(프로젝트 메이븐)을 직원 4,000명의 서명 항의에 밀려 포기하고, 마이크로소프트가 군사 계약에서 내부 반발을 겪는 동안, 팔란티어는 조용히 계약을 쓸어 담았습니다. 카프의 논리는 단순합니다. 실리콘밸리가 번영할 수 있었던 것은 미국의 법적, 경제적 보호 덕분이고, 그 보호는 군사력이 뒷받침하며, 군사력 강화에 기여하지 않는 것은 공짜로 먹고 계산을 하지 않는 것이라는 겁니다.

여기서 자연스러운 반론이 나옵니다. "지금까지 맞았다고 앞으로도 맞는다는 보장은 없지 않은가"라는 지적입니다. 정확합니다. 다만 짚어 둘 것은, 카프가 2025년 초에 내놓은 다섯 개의 예측(독일과 일본의 재무장, AI 군비 경쟁 심화, 실리콘밸리의 국방 회귀, 핵 억지력에서 AI 억지력으로의 전환, 서구 동맹의 기술 블록화)이 이후 1년 남짓 사이에 대체로 현실에서 전개됐다는 사실입니다. 독일은 국방비를 국내총생산 대비 상향했고, 방산 테크 스타트업으로 벤처 자본이 몰렸으며, 매출 성장률은 56.1%로 가속했습니다. "지금까지 맞았다"가 "앞으로도 맞을 것"을 보장하지는 않지만, 세계관과 현실이 벌어지지 않고 오히려 수렴해 온 것은 이 조직의 확신이 흔들리지 않는 이유의 하나입니다.

뿌리: 20년 전에 이미 쓰여 있었다

이 확신은 어디서 왔을까요. 놀랍게도 회사가 세워지기 1년 전, 2002년에 쓰인 한 편의 박사 논문까지 거슬러 올라갑니다. 카프는 창업 전 독일 프랑크푸르트 괴테대학교에서 사회과학 박사 학위를 받았고, 그 논문은 129쪽 분량의 독일어 저작이었습니다. 흔히 "카프는 하버마스의 제자"로 알려져 있지만 사실이 아닙니다. 실제 지도교수는 정신분석 사회학자 카롤라 브레데(Karola Brede)였고, 브레데는 2026년 인터뷰에서 카프가 하버마스와 "중요한 사항들에서 합의에 이르지 못했다"고 확인했습니다.

논문의 주제는 "말도 안 되는 말이 왜 통하는가"였습니다. 사회가 어떤 감정을 금기시하면 그 감정은 사라지지 않고 왜곡된 형태로 폭발한다는 것이 핵심 발견이었습니다. 카프는 이 논문에서 언어 속에 숨은, 화자 본인도 인식하지 못하는 패턴을 읽어내는 방법론을 조립했습니다. 그리고 1년 뒤 창업한 회사가 한 일은 매체만 바뀐 같은 작업이었습니다. 조직이 가진 데이터 속에서, 조직도 인식하지 못하는 숨은 패턴을 읽어내는 것입니다.

하버드의 모이라 바이겔(Moira Weigel)은 이 연속성을 정확히 지적했습니다. 논문이 "언어가 숨겨진 정체성과 친화성, 그 안에 잠재된 충동을 어떻게 드러내는지 증명한다"고 할 때, 그 문장의 "언어"를 "팔란티어 고담"으로 바꿔도 그대로 성립한다는 것입니다. 흥미로운 역전도 있습니다. 카프는 2002년 논문에서 "온톨로지(ontology)"라는 단어를 집단이 타인에게 폭력을 가하는 공허한 이데올로기적 기호로 비판했는데, 1년 뒤 핵심 제품의 이름을 바로 그 "온톨로지"로 붙였습니다. 제품이 무엇을 하는지는 제품 장의 몫이지만, 자신이 비판했던 단어를 제품명으로 되살린 이 궤적은 이 창업자의 지적 여정이 단순하지 않음을 보여줍니다.

전제를 공유하는 혁신가라면 "지적 일관성이 곧 사업의 강점인가"라고 물을 수 있습니다. 절반만 맞습니다. 20년의 일관성은 방향이 유행에 흔들리지 않는다는 강점인 동시에, 그 방향이 한 사람의 확신에 묶여 있다는 취약점이기도 합니다. 이 양날의 성격은 마지막 소절에서 리스크로 다시 다룹니다. 여기서는 이 확신에 20년의 뿌리가 있어 쉽게 뽑히지 않는다는 사실까지만 기록합니다.

실행 문화: 고통스러운 수평 구조

세계관과 확신만으로는 회사가 굴러가지 않습니다. 그것을 매일의 실행으로 옮기는 조직 문화가 있어야 합니다. 카프가 반복해서 강조하는 팔란티어의 문화는 "극도로 고통스러운 수평 구조"입니다. 통념과 정반대입니다. 국방 기업은 관료적이고 딱딱하다는 편견과 달리, 카프는 미션이 명확할수록 오히려 창의성이 폭발한다고 봅니다.

이 문화는 세 가지 조직 비유로 설명됩니다. 세계관이 규정한 방향을 조직이 어떻게 실행하는지를 보여주는 원리입니다.

이 문화의 가장 날카로운 표현은 인재 선별입니다. 팔란티어는 미션에 정렬되지 않는 인재를 의도적으로 걸러냅니다. 카프는 친이스라엘 입장으로 직원이 이탈한 사실을 인정하면서 이렇게 말했습니다. "당신을 단 한 명의 직원도 잃게 하지 않는 입장이라면, 그건 입장이 아닙니다." 회사가 특정 가치를 공개적으로 천명하고 그에 동의하지 않는 인재의 이탈을 감수하는 것은, 소수 정예를 유지하는 필터로 작동합니다. 그 결과가 상대적으로 적은 인력으로 큰 매출을 만드는 구조입니다.

여기서 실전 운영자의 반론이 나옵니다. "가치를 앞세운 채용이 인재 풀을 좁혀 결국 역량을 갉아먹지 않는가"라는 지적입니다. 이 반론은 정확히 흡수해 둘 필요가 있습니다. 팔란티어의 필터는 실력을 무시하고 성향만 보는 것이 아니라, 실력을 전제한 위에 미션 정렬을 추가로 요구하는 것입니다. 카프 본인이 강조하는 채점 기준은 "얼마나 설득력 있는가"가 아니라 "사업이 작동하는가, 엔지니어의 질이 높은가"입니다. 다만 이 필터가 지나치게 좁아지면 인재 풀 제약이 성장의 병목이 될 수 있고, 이 긴장은 실행 문화의 양면입니다.

통제권: 49.999999%라는 설계

확신과 실행 문화가 아무리 강해도, 외부 주주가 경영권을 흔들 수 있으면 방향은 언제든 바뀔 수 있습니다. 팔란티어는 이 가능성 자체를 의결권 구조로 봉쇄했습니다. 이 회사가 흔들리지 않는 마지막 이유이자 가장 논쟁적인 이유가 여기 있습니다.

팔란티어에는 세 종류의 주식이 있습니다. 일반 투자자가 보유하는 클래스 A(1주 1표), 내부자가 보유하는 클래스 B(1주 10표), 그리고 창업자 3인 전용의 클래스 F입니다. 핵심은 클래스 F의 특이한 설계입니다. 클래스 F는 1,005,000주 전량이 창업자 의결권 신탁(Founder Voting Trust)에 보관돼 있고, 그 의결권이 자동으로 조정되어 창업자 3인(카프, 스티븐 코헨, 피터 틸)의 합산 의결권을 항상 전체의 49.999999%로 유지합니다.

이 구조가 얼마나 특이한지는 같은 차등의결권을 쓰는 다른 빅테크와 비교하면 드러납니다.

소멸(sunset) 조건도 독특합니다. 알파벳과 메타의 차등의결권에는 시간 기반 자동 소멸 조항이 없어 창업자가 주식을 보유하는 한 영구 지속됩니다. 팔란티어의 클래스 F는 시간 기반 자동 소멸 조항이 없는 대신, 창업자 의결권 신탁의 종료나 마지막 창업자의 사망 같은 사건이 발생할 때 전환됩니다. 일부 미디어는 특정 소멸 연도를 언급하지만, SEC 공식 문서가 규정하는 것은 날짜가 아니라 사건입니다. 창업자 측의 행동이나 사망 없이는 이 통제가 소멸하지 않는다는 뜻입니다.

여기서 단순함을 중시하는 관점의 반론이 나옵니다. "결국 이건 그냥 나쁜 거버넌스, 소수 주주 무시 아닌가"라는 지적입니다. 실제로 이 구조는 논쟁적입니다. 소수 주주들이 창업자를 "종신 황제"로 만들었다며 소송을 제기한 바 있고, 의결권 자문사들은 통상 시간 기반 소멸 조항이 없는 다중 클래스 구조에 대해 이사 선임 반대를 권고합니다. 2024년 주주총회에서 피터 틸 이사 선임에 가장 많은 반대표가 나온 것도 기관투자자의 우려를 반영합니다. 다만 투자 판단의 관점에서 이 구조의 의미는 양면적입니다. 부정적으로는 소수 주주의 견제력이 약하다는 것이고, 긍정적으로는 행동주의 펀드나 적대적 인수가 회사의 장기 방향을 흔들 수 없다는 것입니다. 이 세계관에 베팅하는 투자자에게는 방향의 안정성이, 경계하는 투자자에게는 견제의 부재가 됩니다. 어느 쪽이든 이 구조가 조직을 흔들리지 않게 만든다는 사실 자체는 분명합니다.

흔들림의 이면: 견고함이 남기는 리스크

지금까지 이 장은 팔란티어가 왜 흔들리지 않는지를 그렸습니다. 세계관의 확신, 20년의 뿌리, 고통스러운 수평 문화, 그리고 통제권의 설계입니다. 이제 반대편을 봐야 정직합니다. 이 견고함을 만드는 바로 그 요소들이 동시에 리스크의 원천이기도 합니다.

가장 무거운 신호는 키맨 리스크입니다. 앞 소절들에서 본 세계관, 확신, 통제권이 모두 카프 한 사람에게 수렴한다는 것이 이 조직의 강점인 동시에 취약점입니다. 한 비평가는 카프의 철학적 자기 이해가 "이익과 사명, 비밀과 공개성, 자유주의와 강제" 같은 모순된 명령들이 즉각 붕괴하지 않고 공존하게 하는 내부 구조물로 기능한다고 분석했습니다. 문제는 그 구조물 없이, 즉 카프가 떠난 뒤에 이 모순이 노출될 때 회사의 서사가 유지될 수 있는가입니다. 게다가 공개된 승계 계획이 없어 이 질문에 대한 답이 아직 비어 있습니다. 클래스 F의 자동 조정 구조가 카프 개인에 대한 의존을 제도로 못박아 둔 것이, 역설적으로 승계 리스크를 키우는 셈입니다.

평판과 정치 리스크도 세계관의 직접적인 이면입니다. 서구가 우월하다는 카프의 명시적 주장과 22개 항목의 매니페스토는 "기술파시즘" 논란의 도화선이 됐고, 이는 유럽 시장에서 진입 장벽으로 작용할 수 있습니다. 영국의 한 하원의원은 팔란티어를 두고 "이토록 노골적인 이데올로기적 동기를 보이는 기업이 공공 서비스에 관여해서는 안 된다"고 발언했습니다. 세계관이 미국 정부와의 강한 정렬을 만든 것과 정확히 같은 원리로, 그 세계관은 다른 시장에서 저항을 만듭니다. 확신이 강할수록 편이 분명해지고, 편이 분명할수록 반대편 시장은 닫힙니다.

정리하면, 팔란티어가 흔들리지 않는 힘과 팔란티어가 안고 있는 리스크는 같은 뿌리에서 나옵니다. 한 사람의 20년 된 확신이 조직을 방향으로 묶고 통제권으로 봉인했기에 외부 충격에 강하지만, 바로 그 때문에 그 한 사람에게 묶여 있고 세계관이 그은 경계 밖 시장을 스스로 포기합니다. 이 견고함과 취약함의 동일 기원이 이 조직 문화의 본질입니다.

왜 미군은 소프트웨어 회사에 전장을 맡겼나

2026년 3월 미군의 이란 공습은 국방 관계자들이 "AI가 중심 역할을 한 첫 대규모 분쟁"이라 부른 사건이었습니다. 핵심은 속도였습니다. 과거라면 분석관 2,000명이 며칠에 걸쳐 처리했을 표적 분석을, 팔란티어의 Maven Smart System을 쓴 20명이 수시간 만에 끝냈습니다. 펜타곤의 AI 총괄은 당시 현장의 반응을 "AI에 대한 갈증이 끝이 없었다"고 표현했습니다.

이 극적인 압축이 어디서 나오는지 이해하려면 킬체인(kill chain)이라는 개념을 봐야 합니다. 킬체인은 표적을 찾고, 고정하고, 추적하고, 조준하고, 타격하고, 평가하는 여섯 단계의 연쇄입니다. 전통 방식의 병목은 두 가지였습니다. 위성, 드론, 신호정보가 각각 다른 시스템에 흩어져 사람이 수동으로 짜맞춰야 했고(데이터 분절), 그 짜맞추는 사람 자체가 병목이었습니다. 팔란티어의 답은 이 여섯 단계를 하나의 소프트웨어 플랫폼으로 연결하는 것이었습니다.

미군이 소프트웨어 회사를 고른 이유가 여기 있습니다. 문제가 하드웨어 성능이 아니라 데이터 통합과 의사결정 속도였기 때문입니다. 구글은 초기 Project Maven에 참여했다가 사내 반발로 철수했고, 대다수 빅테크가 국방을 기피하는 사이 팔란티어가 그 자리를 이어받아 실전 시스템으로 키웠습니다. Maven은 현재 활성 사용자 20,000명 이상, 35개 이상의 군과 전투사령부 도구로 확산됐고, 2026년 9월 공식 Program of Record 전환이 예정돼 있습니다. Program of Record가 된다는 것은 실험 단계가 끝나고 의회가 매년 예산을 배정하는 정식 프로그램이 된다는 뜻으로, 미래 매출의 안정성을 뜻합니다.

Maven에서 Golden Dome까지: 네오프라임의 부상

Maven이 문을 열자 국방 계약이 연쇄적으로 확장됐습니다. 표적 인식(Maven)에서 차량 탑재 타격(TITAN)으로, 다시 조선(ShipOS)과 미사일 방어(Golden Dome)로 전선이 넓어졌습니다. 개별 계약이 아니라 국방부의 소프트웨어 인프라 전반으로 침투하는 궤적입니다.

이 확장의 상징적 사건이 시가총액 역전입니다. 2024년 12월, 팔란티어의 시가총액이 전통 방산 대기업 RTX(레이시온)를 넘어섰습니다. 소프트웨어 회사가 하드웨어 중심 프라임 컨트랙터를 시가총액에서 추월한 것은 방산 산업 구조의 변화를 압축한 장면입니다.

이 흐름에서 "네오프라임(neo-prime)"이라는 말이 나왔습니다. 실리콘밸리 기반의 소프트웨어와 AI 중심 신흥 방산 기업군을 가리키는 업계 용어입니다. 다만 이것을 전통 프라임의 완전 대체로 읽으면 과합니다. TITAN에는 Northrop Grumman이 하드웨어 파트너로 참여하고, Boeing은 자사 생산 라인에 팔란티어 Foundry를 도입했습니다. 팔란티어의 CTO도 "대형 프라임은 경쟁자이자 고객이자 파트너"라고 정리합니다. 소프트웨어 레이어가 하드웨어 진영 위에 얹히는 보완 관계에 더 가깝습니다.

이 국방 시스템이 기술적으로 쉽게 뽑히지 않는 이유는 에지(Edge) AI에 있습니다. 전장의 근본 제약은 인터넷이 없다는 것입니다. 적이 통신을 차단하거나 아예 연결이 없는 에어갭 환경에서도 AI가 돌아가야 합니다. 팔란티어는 Foundry 온톨로지를 경량화한 임베디드 온톨로지(Embedded Ontology)를 TITAN 차량이나 산업 장비, 위성에 직접 심어, 클라우드 연결 없이 로컬에서 센서 데이터를 융합하고 표적을 인식하며 의사결정 기록을 남기게 만듭니다. 통신이 복구되면 배포 플랫폼인 Apollo가 그 사이 쌓인 데이터를 자동으로 동기화합니다. 예컨대 Satellogic 위성에 실린 팔란티어 소프트웨어는 궤도 위에서 이미지를 처리해 신호와 노이즈를 분리한 뒤 지상으로 보내고, 위성에는 7분 안에 소프트웨어 패치를 올릴 수 있습니다. 통신이 끊겨도 멈추지 않는 이 자율성이 전장과 산업 현장에서 팔란티어를 대체 불가에 가깝게 만드는 기술적 뿌리입니다.

계약은 정권을 살아남는가

여기서 투자자가 가장 날카롭게 물어야 할 질문이 나옵니다. 매출의 절반 조금 넘게가 정부에서 나온다면(FY2025 정부 세그먼트가 전체의 절반을 넘고, 그중 미국 정부만 $1.86B), 행정부가 바뀔 때 그 계약은 어떻게 되는가. 이 질문에 대한 답은 두 겹입니다. 첫째, 국방 예산 자체가 초당파적으로 우상향해 왔습니다. 미 국방 예산은 오바마 행정부의 시퀘스터로 FY2013에 6,100억 달러까지 눌렸다가, 이후 정당과 무관하게 반등해 FY2025에는 9,620억 달러에 이릅니다. 특히 국방 AI 예산은 FY2019부터 매년 초당파적으로 통과된 NDAA(국방수권법)를 통해 배정돼 왔습니다.

둘째, 팔란티어의 매출이 실제로 민주당과 공화당 행정부를 가리지 않고 성장했습니다. 아래는 정부 세그먼트 매출(미국과 해외 정부 합산)의 궤적입니다. 파란색으로 표시한 바이든 행정부 기간에도 정부 매출은 꺾이지 않고 계속 늘었습니다.

계약이 정권을 살아남는 이유는 세 가지 구조적 장벽에 있습니다. 실행 능력이 아니라 전환 비용의 문제라는 점이 핵심입니다.

가장 선명한 증거가 팔란티어의 ICE 계약입니다. 오바마 행정부에서 구축돼 트럼프 1기에 대규모 확장, 바이든 행정부에서 유지, 트럼프 2기에 재확대됐습니다. 네 번의 정권을 모두 통과한 것입니다. 물론 이것이 리스크가 0이라는 뜻은 아닙니다. 정부 예산은 정치적 변수에 노출돼 있고, 재정 긴축이나 우선순위 전환으로 방향이 바뀔 수 있습니다. 다만 팔란티어는 Maven, TITAN, 육군 EA, 해군 ShipOS, 우주군 C2, Golden Dome 등 여러 프로그램에 분산돼 있어, 단일 예산 삭감이 전체를 흔들기는 어려운 구조입니다.

예측에서 실행으로: Agentic AI와 온톨로지

국방이 팔란티어의 한 축이라면, 다른 축은 제품 자체의 진화입니다. 2025년부터 팔란티어는 전략 축을 "예측하는 AI"에서 "실행하는 AI"로 옮겼습니다. 데이터를 분석해 답을 보여주는 단계를 넘어, AI 에이전트가 물류 재경로나 청구 처리 같은 실제 업무를 자율적으로 집행하게 만드는 방향입니다. 이것이 Agentic AI이고, 팔란티어는 여기서 온톨로지(Ontology)를 결정적 차별점으로 내세웁니다.

실행하는 AI가 위험해지지 않으려면 통제가 필요합니다. 팔란티어의 CTO는 모든 에이전트 행동에 대해 세 가지를 답할 수 있어야 한다고 말합니다. 누가 이것을 승인했는가, 비용은 얼마였는가, 그 결과를 신뢰할 수 있는가. 에이전트에게 인간 직원과 동일한 보안 제어와 비용 귀속을 적용하는 거버넌스가 여기서 나옵니다. 이 통제 가능성이 규제 산업과 정부가 팔란티어를 택하는 이유이기도 합니다.

실제 배포 성과는 이미 나타나고 있습니다. 보험사 AIG는 멀티 에이전트로 인수심사를 5배 가속했고, 투자사 CAZ Investments는 처리 리드를 100배 늘리며 시간을 90% 줄였습니다. 한 글로벌 은행은 거래 모니터링 알림 해소를 60% 빠르게, 비용을 90% 낮췄습니다.

이 제품을 시장에 심는 통로가 AIP Boot Camp입니다. 1~5일 집중 워크숍에서 고객의 실제 업무로 시제품을 만들어 보여주고, 상당수가 분기 안에 유료 계약으로 전환됩니다. Q4 2025 어닝콜에서는 한 의료 기업이 두 번의 Boot Camp 뒤 $96M 계약을, 한 엔지니어링 서비스 기업이 데모 뒤 $80M 계약을 연내 체결한 사례가 공유됐습니다. 이 방식이 상업 부문 성장의 엔진이 되어, FY2025 미국 상업 매출은 $702M에서 $1.47B로 뛰었고 최근 분기에도 세 자릿수 성장을 이어갔습니다.

주권 AI와 제조 OS: 성장의 새 전선

국방과 상업 위에 두 개의 새 전선이 열리고 있습니다. 주권 AI(Sovereign AI)와 제조 운영체제(Manufacturing OS)입니다. 주권 AI는 정부와 규제 산업이 자기 데이터를 자기 통제 아래 두고 AI를 돌리려는 수요입니다. 2026년 3월 팔란티어는 NVIDIA와 함께 Sovereign AI OS 참조 아키텍처를 발표했습니다. 하드웨어 조달부터 애플리케이션 배포까지를 하나로 묶은 턴키 AI 데이터센터로, NVIDIA의 Blackwell Ultra GPU 위에 팔란티어의 AIP, Foundry, Apollo 스택을 얹는 구조입니다. 데이터 주권 요건이 있는 정부와 방산, 규제 기관이 1차 타깃입니다.

시장 여력은 두 방향에서 큽니다. 하나는 주권 AI 시장 자체로, McKinsey는 2025년 약 1,500억 달러에서 2030년 최대 6,000억 달러까지 커진다고 봅니다. 다른 하나는 정부 IT 침투 여력입니다. 미국 정부의 연간 소프트웨어 지출은 약 1,000억 달러인데, 팔란티어의 침투율은 자체 언급으로 2% 미만입니다. 이미 확보한 교두보 위에서 침투율을 높일 공간이 넓다는 뜻입니다.

침투율을 끌어올리는 지렛대가 FedStart입니다. 연방 정부에 소프트웨어를 팔려는 기업은 통상 수년이 걸리는 보안 인증(ATO)을 통과해야 하는데, FedStart는 이미 인증된 팔란티어 환경 위에서 실행하게 해 이 기간을 4개월 이내로 줄입니다. 다른 소프트웨어 기업들이 팔란티어 위에 올라타 정부에 진입하는 구조라, 팔란티어는 자기 매출을 늘리는 동시에 정부 소프트웨어 유통의 관문 역할을 함께 가져갑니다. Anthropic, Google Cloud, Accenture Federal Services 등이 이 통로의 파트너로 확인됩니다.

세 번째 전선인 Warp Speed는 팔란티어의 Foundry, AIP, Apollo 스택을 제조업에 특화한 운영체제입니다. 기존 ERP는 기업이 소프트웨어에 맞춰 업무를 바꿔야 했다면, Warp Speed는 온톨로지로 기존 시스템을 통합해 소프트웨어가 기업에 맞춥니다. L3Harris는 신규 공장의 연간 생산량이 30% 이상 늘 것으로 봤고, Anduril은 공급 부족 대응 효율을 200배 높였다고 밝혔습니다. 주목할 점은 이 확장이 방산에 머물지 않는다는 것입니다. 배터리 제조사 Panasonic Energy와 자동차 부품사 Lear Corporation처럼 군사와 무관한 민수 제조업으로 넘어가고 있습니다. 같은 기술을 다른 전장에 적용하는 셈입니다.

시장은 얼마나 크고, 순풍과 역풍은 무엇인가

이 모든 성장 전선을 하나로 합치면 팔란티어가 실질적으로 겨냥하는 시장(SAM, Serviceable Addressable Market)의 크기와 그 안에서의 점유율 궤적이 나옵니다. 아래는 우리가 추정한 시장 규모와 점유율 방향입니다. 상업 운영 AI와 정부 국방 AI를 합친 시장이 커지는 동시에, 팔란티어가 그 안에서 차지하는 몫도 함께 오르는 그림입니다.

시장이 $27.1B에서 $53.9B로 커지는 사이, 팔란티어의 점유율은 17%(FY2025 실적 기준)에서 32%까지 오르는 궤적으로 봅니다. 시장 확대와 점유율 상승이 곱해지는 구조입니다. 이 시장과 점유율 숫자가 매출과 적정가로 어떻게 번역되는지는 밸류에이션 장에서 다룹니다. 이 장에서는 성장의 방향까지만 확인합니다.

방향은 밝지만 팔란티어의 미래에는 순풍과 역풍이 함께 붑니다. 순풍은 방금 본 성장 전선들과 강한 실적 지표입니다. 최근 분기 순매출유지율(NDR)이 150%, 잔여이행의무(RPO)가 $4.5B로 전년 대비 크게 늘었고, 총 잔여 계약가치는 $11.8B에 이릅니다. 매출 성장률과 이익률을 더한 Rule of 40 지표는 145를 기록했습니다.

역풍도 분명합니다. 가장 실질적인 것은 유럽입니다.

유럽에서는 GDPR과 미국 CLOUD Act의 충돌, 즉 미국 정부가 유럽 서버의 데이터에도 접근할 수 있다는 우려가 실질적 장벽으로 작동합니다. 독일 경찰은 Gotham 사용을 보류했고, 스위스 연방 기관은 7년간 여러 차례 입찰을 거부했습니다. 그 결과가 성장률 격차로 나타납니다. 최근 분기 미국 상업 매출이 133% 늘 때 국제 상업은 26% 증가에 그쳤습니다. 여기에 감시와 인권을 둘러싼 논란이 브랜드 리스크로 얹힙니다. 창업자의 정치적 포지셔닝이 이 논란의 중심에 있는데, 그 세계관을 어떻게 볼지는 문화 장에서 다룹니다. 이 장이 기록하는 것은 그 논란이 유럽 시장에서 이미 실질적 진입 장벽을 만들고 있다는 사실까지입니다.

커버리지 현황: 32명의 양극단

레이팅부터 봅니다. 팔란티어를 커버하는 월가 애널리스트는 32명이고, 이 가운데 매수 계열이 21명, 보유가 9명, 매도가 2명입니다. 매수 비율은 65.6%로, 3분의 2에 가깝습니다. 엔비디아(90%대 매수)처럼 일방적이지 않습니다. 같은 AI 수혜주인데 왜 의견이 이만큼 갈릴까요.

엔비디아는 AI 인프라 투자가 몇 년 더 가느냐에서 갈립니다. 대부분이 간다에 동의하므로 매수가 압도적입니다. 팔란티어는 다릅니다. 비즈니스는 모두 인정하지만, 이 멀티플이 지속 가능한가에서 양극화가 일어납니다. 매도를 유지하는 두 곳이 이 구조를 압축해서 보여줍니다. RBC는 성장은 탁월하나 밸류에이션이 어떤 시나리오에서도 정당화되지 않는다고 말하고, Jefferies는 펀더멘털이 아니라 밸류에이션에 대한 콜이라고 직접 밝혔습니다. Bear조차 비즈니스를 부정하지 않습니다.

진짜 정보는 레이팅이 아니라 목표주가의 편차에 있습니다. 최고 $255.00에서 최저 $70.00까지, 3.6배가 벌어져 있습니다. 평균은 $183.12입니다.

상위권 목표가만 따로 보면 이렇습니다. 최고 $255.00(Bank of America)를 필두로 Wedbush와 Piper Sandler $230, Citigroup과 Rosenblatt $225, Truist $223, Loop Capital $220이 뒤를 잇습니다. 그런데 여기서 하나 짚을 대목이 있습니다. Morgan Stanley는 $205라는 높은 목표가를 제시하면서도 투자의견은 Equal-Weight(보유)입니다. 목표가가 높다고 매수가 아닙니다. 이 가격에 도달할 수 있다는 판단과 지금 이 가격에 사도 되느냐는 전혀 다른 질문이기 때문입니다.

이 편차의 방향은 다음 소절들에서 하나씩 뜯어봅니다. 다만 최근의 흐름 하나는 먼저 기록해 둘 만합니다. 2026년 들어 매도와 보유에서 매수로의 전환이 속출하고 있습니다.

시장의 전제: 컨센서스와 리비전

시장이 깔아둔 숫자를 봅니다. Non-GAAP 기준 컨센서스 매출은 올해(FY2026E) $7.72B, 내년(FY2027E) $11.2B이고, 조정 EPS는 $1.47, $2.12입니다.

여기에 한 가지 함정이 있습니다. 소스에 따라 EPS 컨센서스가 크게 벌어집니다. 한 집계는 Non-GAAP 기준으로 $1.47 안팎을, 다른 집계는 $0.85 안팎을 제시합니다. 약 80% 차이입니다. 이것은 회계기준(GAAP)과 조정기준(Non-GAAP)의 구분, 그리고 희석 주식 수 가정의 차이에서 비롯됩니다. 팔란티어는 주식보상비용이 매출의 15.3%에 이를 만큼 커서, 어느 기준을 쓰느냐에 따라 이익 숫자가 갈립니다. 증권사 분석의 표준인 Non-GAAP 기준을 따르면 EPS 컨센서스는 $1.47 쪽입니다. 컨센서스 숫자를 인용할 때는 반드시 어느 기준인지 확인해야 하는 이유입니다.

리비전의 방향이 더 중요한 시그널입니다. 최근 90일간 추정치 상향이 19건, 하향이 0건입니다. 전원 상향 수렴입니다. Q1 2026의 대형 실적 서프라이즈 직후 애널리스트 전원이 추정치를 올렸습니다. 그런데 그 강도가 연도별로 다릅니다. 올해(FY2026) EPS 월간 리비전은 약 +2.9%인데, 내년(FY2027) EPS 리비전은 약 +16.1%로 다섯 배 강합니다. 시장은 단기보다 중기에 더 큰 상향 확신을 보이고 있습니다. 올해 실적은 가이던스로 거의 확정됐고, 내년이 진짜 승부처라는 뜻입니다.

9분기 연속 Beat: 서프라이즈와 이중 구조

시장이 팔란티어에 높은 멀티플을 허용하는 배경에는 실적의 신뢰도가 있습니다. 상장 이후 13개 분기 동안 조정 EPS가 컨센서스를 밑돈 적이 단 한 번도 없습니다. Beat 10회, 부합 3회, 미스 0회입니다.

서프라이즈의 크기가 NVDA와 정반대로 움직인다는 점이 눈에 띕니다. 엔비디아는 매출 규모가 커지며 서프라이즈 폭이 줄어드는데, 팔란티어는 오히려 커지고 있습니다.

그런데 왜 이겨도 빠질까요. Q1 2026이 대표적입니다. EPS를 +22.2%, 매출을 +5.9% 이기고 매출은 전년 대비 +85% 성장한 역대 최고 분기였지만, 다음 날 주가는 빠졌습니다. 답은 멀티플에 있습니다. 이미 매우 높은 멀티플 상태에서는 Beat를 했느냐가 아니라 그 Beat가 높은 멀티플을 지속시킬 만큼 강했느냐가 주가를 지배합니다. 부합했던 세 분기가 모두 빠진 것도 같은 이유입니다. 부합 자체가 문제가 아니라, 부합이 곧 프리미엄 축소의 신호로 읽혔기 때문입니다.

실적의 신뢰도는 가이던스 패턴에서 한 번 더 확인됩니다. 분기 매출 가이던스를 9분기 연속 100% 상회했고, 조정 영업이익 가이던스도 9분기 연속 상회했습니다. 더 흥미로운 것은 이것이 단순한 보수적 가이던스가 아니라 이중 구조라는 점입니다.

연간으로 보면 숨겨진 매출이 점점 커지고 있습니다. FY2024는 초기 가이던스 대비 실적이 약 +$206M 초과했고, FY2025는 +$726M으로 3.5배 확대됐으며(실적 $4.48B, 성장률 56.1%), FY2026은 진행 중인데도 이미 +$464M 상향됐습니다. 이 패턴이 시장으로 하여금 컨센서스를 가이던스 위에 얹게 만드는 근거입니다. 다만 이 패턴이 얼마나 더 이어질 수 있느냐, 그 정량적 한계에 대한 답은 증권사 리포트에 없습니다. 이 질문은 사각지대 소절에서 다시 다룹니다.

방법론의 전쟁: 같은 기업, 다른 시간축

여기서 팔란티어 증권사 분석의 진짜 특이점이 나옵니다. 목표가가 3.6배 벌어지는 이유는 낙관과 비관의 정도 차이가 아닙니다. 애초에 몇 년 후를 기준으로 계산하느냐가 다릅니다.

엔비디아는 확인된 증권사가 전부 주가수익비율(P/E) 하나로 계산했습니다. 팔란티어는 방법론 자체가 뒤섞여 있습니다. 주가현금흐름비율(P/FCF), 기업가치매출비율(EV/Revenue), 현금흐름할인(DCF), 장기 EV 멀티플이 공존합니다. 이유는 팔란티어가 2023년까지 회계기준 적자였기 때문입니다. 적자 기업에는 P/E를 쓸 수 없어 EV/Revenue가 표준이었고, 흑자 전환 뒤 일부는 P/FCF로 옮겨갔지만 일부는 여전히 EV/Revenue를 씁니다. 전환이 진행 중이라 방법론이 섞여 있는 것입니다. P/E보다 P/FCF가 주류인 것도 같은 맥락입니다. 회계기준 이익에 주식보상비용이 크게 들어가서, 실제 현금 창출력을 보려면 현금흐름이 더 정확하다고 보는 것입니다.

배수가 높다고 목표가가 높은 게 아니라는 점이 핵심입니다. D.A. Davidson은 113배라는 가장 높은 배수를 쓰지만 목표가는 낮은 축($165)입니다. 반대로 Bank of America는 15배라는 가장 낮은 배수를 쓰고도 최고 목표가($255.00)입니다. 차이는 하나입니다. 몇 년 후를 보느냐.

같은 P/FCF를 쓰는 세 증권사만 비교해도 이 점이 드러납니다. D.A. Davidson은 CY2026을 봐서 $165, UBS는 CY2027을 봐서 $200, Morgan Stanley는 CY2030을 봐서 $205입니다. Bank of America가 최고가인 이유는 명확합니다. 현재 멀티플로는 정당화할 수 없지만 2035년의 생태계 지배를 가정하면 가능하다는 논리입니다. Jefferies가 최저가인 이유는 반대로 비교적 가까운 미래를 기준으로 지속 불가능한 프리미엄의 조정을 반영하기 때문입니다.

흥미로운 수렴도 하나 있습니다. Cantor Fitzgerald는 서로 다른 두 방법이 같은 값에 도달했습니다. FY2027 매출에 32배를 적용해도, FY2027 현금흐름에 60배를 적용해도 $138이 나옵니다. 두 렌즈가 교차검증된 셈이라, 방법론 기반이 탄탄한 중립 의견 중 하나로 꼽힙니다. 개인 투자자가 목표주가를 볼 때 반드시 던져야 하는 질문이 여기서 나옵니다. 이 숫자는 몇 년을 보고 나온 것인가. 같은 $200이라도 CY2027 기준과 CY2030 기준은 완전히 다른 투자 논리입니다.

Bull vs Bear: 멀티플에서 갈린다

방법론을 걷어내고 논쟁의 뼈대만 보면, Bull과 Bear는 놀랍게도 같은 사실 위에 서 있습니다. 둘 다 성장은 진짜라고 인정합니다. 갈라지는 것은 이 성장이 이 멀티플을 정당화하느냐입니다.

Rule of 40 점수는 최근 분기 145점, 순매출유지율은 150%로 소프트웨어 최상위권입니다. 이 사실 자체를 부정하는 Bear는 없습니다. 반면 현재 멀티플은 선행 P/E 81.4배, 후행 P/E 145.4배입니다. Bear의 주장은 이 두 사실이 양립하기 어렵다는 것입니다. Goldman Sachs의 한마디가 논쟁의 본질을 압축합니다. 비즈니스에는 매우 긍정적이면서도 중립을 유지하는 이유는 오직 밸류에이션이라는 것입니다. 실제로 미해결 질문들은 대부분 성장의 지속성과 멀티플의 정당화로 수렴합니다.

사각지대: 증권사가 답하지 않는 질문들

마지막으로, 32명이 합의한 평균 목표가 뒤에 남은 구조적 사각지대를 정리합니다. 레이팅과 목표주가만 보면 보이지 않지만, 적정가를 정밀하게 계산하려면 반드시 답해야 하는 질문들입니다.

계산 구조: 시장에서 시작해 적정가로 내려온다

적정가의 뼈대는 단순합니다. 주당순이익(EPS)에 적정 배수(P/E)를 곱하는 것입니다. 문제는 팔란티어의 EPS를 어떻게 믿을 만하게 추정하느냐입니다. 팔란티어는 여러 사업부의 합이 아니라, 하나의 소프트웨어 플랫폼이 여러 시장에 팔리는 구조입니다. 그래서 우리는 사업부를 하나씩 더하는 방식(바텀업) 대신, 팔란티어가 실제로 경쟁하는 시장 전체를 정의하고 그 안의 점유율로 매출을 잡는 방식(탑다운)을 주 경로로 씁니다.

출발점은 가장 최근 실적입니다. 팔란티어는 직전 분기(Q1 2026)에 매출 $1.63B, 전년 대비 85% 성장이라는 가속 구간에 있습니다. 순매출유지율(NDR)은 150%, 잔여이행의무(RPO)는 $4.5B로 미래 매출의 상당 부분이 이미 계약으로 잡혀 있습니다. 회사 연간 매출 가이던스도 $7.65B 이상으로 상향했습니다. 이 실적을 바탕으로 앞으로 3년을 추정합니다. 연도 표기는 팔란티어가 12월 결산이라 회계연도와 달력연도가 같습니다. FY2026이 곧 올해, FY2027이 내년, FY2028이 내후년입니다.

시장: 팔란티어가 실제로 겨루는 판의 크기

팔란티어의 매출은 세 개의 시장 레이어에서 나옵니다. 상업 영역의 운영 AI 플랫폼, 정부와 국방의 AI 소프트웨어, 그리고 국가 단위 주권 AI 플랫폼입니다. 이 셋을 합친 것이 팔란티어가 실제로 팔 수 있는 시장(SAM)입니다. 각 레이어는 서로 다른 리서치 기관의 시장 추정을 출발점으로 삼되, 팔란티어의 제품이 닿지 않는 부분(순수 BI 도구, GPU 하드웨어, 데이터센터 건설 등)을 걷어내는 필터를 적용해 산출했습니다.

세 레이어를 합치면 시장 규모가 나옵니다. 올해 $27.1B에서 내후년 $53.9B로 커집니다. 3년 연평균 성장률로 환산하면 약 26%입니다. 이 성장의 동력은 엔터프라이즈 AI의 스케일 배포 확산입니다. 지금은 기업의 약 3분의 1만이 AI를 실제 운영에 배포했지만, 3년 안에 그 비율이 70% 이상으로 오른다는 것이 여러 리서치 기관의 공통된 전망입니다. 시장 자체가 가장 가파르게 커지는 구간에 팔란티어가 서 있는 셈입니다.

점유율: 경쟁자가 없을 때 남는 건 미채택뿐

시장 규모를 정했으니 다음은 팔란티어가 그중 얼마를 가져가느냐입니다. 여기서 팔란티어의 구조적 특징이 드러납니다. 팔란티어의 운영 AI 시장에는 직접적인 정면 경쟁자가 사실상 없습니다. 데이터브릭스는 파트너에 가깝고, 마이크로소프트 Fabric IQ는 아직 2~3년 뒤의 위협입니다. 그래서 팔란티어가 못 가져간 시장은 경쟁사가 차지한 것이 아니라, 아직 아무도 채택하지 않은 영역(수작업, 자체 구축, 미도입)입니다.

팔란티어의 현재 점유율은 시장 규모 대비 17%입니다. 이를 새로운 시장을 연 다른 지배 기업들의 초기 점유율과 비교하면 위치가 보입니다. 구글 검색(약 55%)이나 AWS 클라우드(약 50%)의 초기보다는 낮고, 세일즈포스 CRM 초기(약 14%)보다는 높습니다. 직접 경쟁자가 없고 해자가 강하다는 점을 감안하면, 30% 이상으로의 확대는 무리한 가정이 아닙니다. 다만 AWS나 구글처럼 50%를 넘기는 것은 비현실적입니다. 팔란티어의 시장이 세 레이어에 걸쳐 있고, 각 레이어마다 다른 경쟁 구도가 존재하기 때문입니다.

이 근거 위에서 점유율이 올해 17%에서 내후년 32%로 오르는 궤적을 기본 시나리오로 잡습니다. 확대 속도는 해자의 강도, 시장 성숙도, 그리고 마이크로소프트 Fabric IQ의 등장 시점에 따라 달라집니다.

매출과 주당순이익: 세 변수를 곱한다

시장 규모에 점유율을 곱하면 매출이 나옵니다. 올해 $7.8B, 내년 $12.0B, 내후년 $17.2B입니다. 이 추정은 회사 가이던스, 시장 컨센서스와 크게 어긋나지 않습니다. 올해 우리 추정 $7.8B은 회사 가이던스 $7.65B을 웃돌고, 컨센서스 $7.72B도 소폭 상회합니다.

매출에서 주당순이익으로 내려오려면 이익률을 얹어야 합니다. 팔란티어의 운영 레버리지는 지금 폭발적으로 작동하고 있습니다. 조정(Non-GAAP) 영업이익률은 올해 회사 가이던스 기준 58%에서 내후년 64% 근처까지 오르는 궤적입니다. 소프트웨어 기업의 이익률 천장에 다가서는 셈입니다. 여기에 조정 기준 세율과 희석 주식수 증가(연 2~3%)를 반영하면 조정 주당순이익이 나옵니다. 올해 $1.47, 내년 $2.29, 내후년 $3.21입니다.

적정 P/E: 두 개의 프레임워크가 갈라지는 지점

주당순이익에 곱할 적정 배수가 이 밸류에이션의 승부처입니다. 팔란티어는 경기 순환을 타는 기업이 아니라 비순환 고성장 소프트웨어 기업이므로, 순환기 평균 P/E를 적용하면 안 됩니다. 대신 성장률에 비례한 배수(PEG)를 주 방법으로 쓰고, 팔란티어의 역사적 선행 P/E 밴드(약 40배에서 150배)를 교차 검증으로 씁니다.

여기서 두 개의 시각이 갈립니다. 첫 번째는 프레임워크 A(PEG)입니다. 성장이 둔화되면 배수도 따라 내려온다는 정통 관점입니다. 팔란티어의 성장률이 올해 90%대에서 내후년 40%대로 감속하면, 배수도 그에 맞춰 낮아져야 합니다. 두 번째는 프레임워크 B(P/E Floor)입니다. 카테고리를 만든 독점 플랫폼은 성장이 반토막 나도 배수가 일정 바닥 아래로 내려가지 않는다는 관점입니다. 구글(검색 90% 점유, 배수 바닥 약 25배), 아마존(전자상거래와 AWS 50% 이상, 바닥 약 50배)이 그 선례입니다.

핵심은 3년째(2028E)입니다. 프레임워크 A는 성장 둔화를 반영해 적정 배수를 60배까지 낮추고, 프레임워크 B는 독점 프리미엄으로 배수 바닥을 100배로 봅니다. 이 갈림의 원인은 단 하나, 팔란티어의 독점이 향후 3년 안에 검증되느냐입니다. 검증되면 배수 바닥이 생겨 프레임워크 B가 맞고, Fabric IQ 등으로 독점이 흔들리면 배수가 내려와 프레임워크 A가 맞습니다.

증권사들이 갈리는 지점도 정확히 여기입니다. 팔란티어를 커버하는 애널리스트는 32명이고, 그중 매수 의견이 21명, 보유 9명, 매도 2명으로 매수 비중이 65.6%입니다. 그런데 목표가는 최저 $70.00에서 최고 $255.00까지 3.6배 벌어져 있고, 평균은 $183.12입니다. 비즈니스 펀더멘털에는 강세론자도 약세론자도 대체로 동의합니다. 갈라지는 것은 오직 이 멀티플이 지속 가능한가입니다.

적정가와 시뮬레이션

주당순이익에 적정 배수를 곱하면 적정가가 나옵니다. 팔란티어는 단일 지점이 아니라 밴드로 제시합니다. 하단은 적정 P/E 하단(성장 둔화 반영)을, 상단은 적정 P/E 상단(독점 프리미엄)을 곱한 값입니다.

현재가 $126.00를 이 밴드에 놓고 보면, 1년 적정가 밴드 하단 $147.00에 대해서도 상승 여력이 16.7% 남아 있습니다. 즉 현재가는 올해 기준 적정가 밴드보다도 아래에 있습니다. 다만 이 판단은 위에서 쌓아 온 가정들이 지켜진다는 전제 위에 서 있습니다. 반대편의 위험도 분명히 해 둡니다. 프랜차이즈 프리미엄이 완전히 소멸해 배수가 성장률에 정확히 비례하는 수준(PEG 1.0)으로 내려오면, 올해 적정가는 $141.00까지 낮아집니다. 시장 성장이 크게 둔화되면 내년 기준 약 $100~120, 성장 급감과 프리미엄 소멸이 겹치는 이중 타격 시나리오에서는 $59~74까지 열려 있습니다.

이 적정가는 여러 개의 핵심 가정 위에 서 있습니다. 상업 부문 성장률, 순매출유지율, 이익률 궤적, 그리고 독점 검증 시점이 대표적입니다. 독자가 직접 매수 가격을 넣어 1년, 2년, 3년 후 주가 분포를 확인할 수 있도록 시뮬레이션을 붙입니다. 1만 개의 시나리오를 무작위로 돌려, 어떤 가정 조합에서 어떤 결과가 나오는지를 분포로 보여 줍니다.

우리의 판정

현재가 $126.00는 후행 P/E 145.4배라는 절대 수치만 보면 분명히 비쌉니다. 그러나 그 가격은 올해 적정가 밴드 하단보다도 아래에 있고, 상승 여력이 16.7% 남아 있습니다. 비싼 멀티플이 성장으로 정당화되는 구간이라는 뜻입니다. 이 판정이 흔들릴지 유지될지는 아래 세 축의 가정이 결정합니다.