CIA 정보활동에 쓰인 팔란티어

정부 기관 내에 흩어져 있던 서로 다른 정보를 연결하여 빈라덴의 은신처를 찾아내는 과정에 이 회사의 소프트웨어가 활용된 것으로 알려졌다. 그 회사가 바로 팔란티어다.

올해 팔란티어를 포함한 소프트웨어 기업들은 AI가 코드를 작성하고 데이터를 분석하며 업무를 자동화할 수 있게 되면서 기존 소프트웨어 구매의 필요성이 없어진다는 '사스포칼립스' 공포에 휩싸였다.

그러나 최근 시장 분위기가 변화하며 골드만삭스가 팔란티어의 경쟁력과 시장 확대 가능성을 긍정적으로 평가하는 등 실적 중심의 소프트웨어 기업들이 재주목받고 있다.

팔란티어는 2003년 페이팔 공동 창업자인 피터 틸의 주도로 설립되었다.

피터 틸은 페이팔에서 사용하던 금융사기 탐지 기술을 테러 조직이나 범죄 네트워크 추적에 활용할 수 있다고 생각했으며, 마침 2001년 911 테러 이후 흩어진 정부 데이터를 통합해야 한다는 필요성이 대두되던 시기였다.

기업은 SAP, 오라클, 세일즈포스 등 다양한 시스템을 사용하지만, 부서별로 시스템이 분절되어 기업 전체 상황을 종합한 최적의 의사결정을 내리기가 쉽지 않았다.

자동차 제조 기업이 부품 구매를 SAP로, 회계를 오라클로, 고객 관리를 세일즈포스로 처리하는 등의 사례에서 데이터 사일로 현상이 발생했다.

팔란티어는 서로 다른 시스템의 데이터를 연결하여 생산량, 비용, 고객 납기 등에 미치는 영향을 종합적으로 분석하고 최적의 의사결정을 지원하는 강점을 보유한다.

데이터에 권한과 업무 규칙을 반영해 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실질적인 업무 실행을 지원한다.

이러한 온톨로지 모델 안에 권한 및 업무 규칙까지 들어가면 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 지원할 수 있게 되며, 팔란티어는 파운드리(구축), AIP(LLM/AI 에이전트), 아폴로(배포)로 역할을 분담하여 이 기술을 구현한다.

세일즈포스는 고객 관리, SAP는 회계 및 핵심 거래, 서비스나우는 IT 서비스 및 업무 프로세스 관리에서 출발하며 각기 다른 전문 분야를 가진다.

반면 팔란티어는 서로 다른 시스템에 흩어진 데이터를 연결하여 복잡한 운영 문제를 해결하는 데서 출발했으며, 이것이 경쟁 기업들과의 차별점이다.

올해 월가를 흔든 '사스포칼립스'는 제프리스 주식 트레이딩 데스크에서 만든 용어로, 소프트웨어 업종의 경쟁 구도를 더욱 복잡하게 만들었다.

공포가 정점에 달한 것은 2026년 2월 앤트로픽의 업무 처리 AI 에이전트 '클로드 코워크' 공개 이후 이틀 만에 소프트웨어 기업들의 시가총액 약 2,850억 달러가 사라지면서 나타났으며, AI가 직접 코딩을 수행하면 기존 소프트웨어의 가격 결정력이 약화될 것이라는 우려가 확산되었다.

2026년 2분기 매출은 전년 대비 93% 급증한 약 19억 3,500만 달러를 기록했으며, 100만 달러 이상의 대형 계약도 220건 체결되었다.

2026년 1분기 매출은 전년 대비 85% 증가했으며, 2분기에는 매출 증가율이 93%로 높아져 약 19억 3,500만 달러의 총매출을 달성했다.

특히 미국 민간 기업 매출은 149% 급증한 7억 6,400만 달러를 기록했고, 미국 정부 매출 또한 90% 증가한 8억 900만 달러를 기록했으며, 100만 달러 이상 대형 계약도 220건 체결되었다.

AI가 코드를 작성하는 것과 기업 핵심 시스템에서 AI가 만든 소프트웨어를 운영하는 것은 전혀 다른 문제다.

은행, 병원 등 민감한 데이터를 취급하는 조직은 고객 정보 보호, 직원별 데이터 접근 권한 설정, AI 오판 시 책임 소재 명확화, 금융당국 규제 및 내부 감사 요구 충족 등이 필수적이다.

팔란티어의 온톨로지는 이러한 업무 규칙과 권한 체계를 AI에 연결하는 역할을 하며, 국방 분야 경험을 바탕으로 한 데이터 보안 및 통제 역량이 주요 경쟁력으로 작용한다.

생성형 AI 시장은 폐쇄형 모델을 중심으로 성장했으나, 기업 입장에서는 민감하고 보안이 중요한 정보를 외부로 내보내야 하는 우려가 있었다.

오픈형 AI 모델은 가중치를 공개하여 기업 내부 환경에 맞춰 AI 모델을 만들고 운영할 수 있어, 기업들이 핵심 데이터를 내부에 두고 직접 통제하려는 데이터 주권 이슈가 더욱 중요해지고 있다.

오픈형 AI 모델을 자체 도입하더라도 은행이나 병원 등의 복잡한 업무를 완벽히 자동화하기는 어려웠다.

팔란티어는 AI 모델 자체 개발보다 다양한 AI 모델을 기업의 데이터 및 실제 업무에 연결하는 플랫폼을 제공하며, 온톨로지와 AIP를 통해 다양한 AI 모델을 기업 업무에 통합하는 역할을 수행한다.

이 협력은 엔비디아의 오픈형 AI 모델인 네모트론과 GPU 가속 컴퓨팅 기술, 데이터 처리 및 최적화 소프트웨어를 팔란티어의 온톨로지와 AIP에 통합하는 것을 목표로 하며, 에어갭 환경에서도 AI를 운용하고 보안과 통제권을 유지할 수 있도록 지원한다.

팔란티어의 핵심 인력인 FDE(Forward Deployed Engineer)는 고객 현장에 배치되어 데이터 구조 분석, 코드 작성, 시스템 연결, 애플리케이션 개발 등 맞춤형 소프트웨어 구축을 담당했다.

FDE는 고객 데이터 깊숙이 침투하여 플랫폼 교체 비용을 높이는 효과를 창출했는데, 이제 AI가 이런 업무의 일부를 자동화하면서 FDE 인력 1인당 지원 가능한 고객사 범위가 확대되었다.

이는 인건비 부담을 줄이면서 확장성을 높이는 효율적 운영 체계 구축으로 이어져, 엔지니어 10명이 하던 작업을 AI 도움으로 더 적은 인원으로 처리하게 된다.

골드만삭스는 팔란티어의 투자 의견을 매수로 상향하고 목표가를 230달러로 제시했으나, 2027년 예상 매출 대비 37배에 달하는 밸류에이션 부담과 내부자 매도 등의 리스크가 존재한다고 분석했다.

현재 주가는 2027년 예상 매출의 약 37배에 달하는 높은 밸류에이션 수준을 형성하고 있어, 분기 실적이 시장 기대에 못 미치거나 회사가 가이던스를 낮출 경우 주가가 크게 흔들릴 수 있는 구조다.

팔란티어는 산업별 반복되는 문제를 공통 기능화하여 소프트웨어 개발 비용을 절감하고, AI와의 결합을 통해 고객별 구축 비용을 낮추는 전략을 구사하고 있다.

골드만삭스의 가브리엘라 보르스 애널리스트는 이러한 변화가 팔란티어의 성장 기회를 다시 확대할 수 있다고 판단, 10월 8일 투자 의견을 중립에서 매수로 상향 조정하고 12개월 목표 주가를 230달러로 제시했다.

현재 팔란티어의 시가총액은 약 4,600억 달러 수준으로, 지난해 매출 44억 8천만 달러와 비교하면 100배가 넘는 수준이다.

주가 매출 비율(PSR)은 2027년 예상 매출 기준으로도 약 37배에 달하여 S&P 500 내 최고 수준이며, 잭스 리서치가 투자 의견을 매수에서 보유로 하향하는 등 고평가 논란과 함께 회사 내부자의 주식 매도세 지속, 투자자 마이클 버리의 숏 포지션 유지 등 일부 리스크 요인이 상존한다.

팔란티어의 주가는 높은 성장률이 계속된다는 전제 위에 형성되어 있어, 분기 실적이 한 번이라도 시장 기대에 못 미치거나 회사가 가이던스를 낮추면 밸류에이션을 받쳐 줄 근거가 약해지면서 주가가 크게 흔들릴 수 있는 구조다.

과거 테러 추적 기술에서 기업용 AI 데이터 플랫폼으로 사업 영역을 전환하며 미래 가치가 주가에 상당 부분 선반영되었다는 평가가 있으며, 향후 관전 포인트는 실적 성장이 현재의 높은 밸류에이션을 따라잡을 수 있는지 여부다.