팔란티어, 또다시 분기 매출 신기록: AI 수요 폭발이 만든 70% 성장의 실체

팔란티어, 또 한 번의 매출 신기록 달성

팔란티어(Palantir)는 2025년 4분기 실적에서 매출 14.07억 달러를 기록하며 전년 대비 70% 성장이라는 압도적 실적을 발표했습니다. 이는 FactSet 예상치(13.4억 달러)를 크게 상회한 수치로, AI 기반 소프트웨어 수요가 정부·기업 부문 모두에서 폭발적으로 증가하고 있음을 보여줍니다.

미국 시장이 성장의 핵심 엔진

팔란티어의 성장세는 특히 미국 시장에서 두드러졌습니다. - 미국 전체 매출: 93% 증가

- 미국 상업 부문 매출: 137% 증가

- 미국 정부 부문 매출: 66% 증가

미국 상업 부문은 단일 분기 매출이 5억 달러를 넘어서며 팔란티어의 새로운 성장 축으로 자리 잡았습니다.

AI 플랫폼(AIP)이 만든 ‘수요 폭발’

팔란티어의 AI 플랫폼(AIP)은 기업과 정부가 AI를 실제 업무에 적용하는 데 필요한 데이터 통합·분석·자동화 기능을 제공하며 수요가 급증하고 있습니다. CEO 알렉스 카프(Alex Karp)는 이번 분기를 “Remarkable Quarter”라고 표현하며 AI 도입 속도가 예상보다 훨씬 빠르게 진행되고 있다고 강조했습니다. 또한 팔란티어는 180건 이상의 100만 달러 이상 계약을 체결하며 기업 고객 기반을 빠르게 확장했습니다.

2026년 가이던스: 61% 성장 전망

팔란티어는 2026년 매출 전망을 61% 성장으로 제시하며 월가 예상치를 크게 상회했습니다.

이는

- 미국 상업 부문의 고성장

- 정부 부문의 안정적 수요

- AIP 도입 확산

이 결합된 결과로 해석됩니다. 실적 발표 직후 팔란티어 주가는 애프터마켓에서 6~9% 상승했습니다.

팔란티어 AIP 구조 설명

팔란티어 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 기업과 정부가 보유한 방대한 데이터를 실제 업무 프로세스에 연결해, “데이터 → 모델 → 의사결정 → 실행”까지 하나의 흐름으로 통합하는 플랫폼입니다.

1. 데이터 레이어 (Data Layer)

• 데이터 통합
  내부 ERP, CRM, 로그 데이터, 센서 데이터, 외부 오픈데이터 등을 하나의 모델로 통합합니다.
• 데이터 거버넌스
  권한 관리, 감사 로그, 데이터 계보(라인리지)를 관리해 규제 산업에서도 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다.

2. 모델 레이어 (Model & AI Layer)

• 내장 분석·ML 모델
  시계열 예측, 이상 탐지, 최적화 등 팔란티어가 제공하는 분석·머신러닝 모듈을 활용할 수 있습니다.
• 외부 LLM·AI 연동
  오픈소스 LLM, 상용 LLM, 자체 모델 등을 AIP 워크플로에 연결해 프롬프트 기반 업무 자동화를 구현합니다.

3. 워크플로·오케스트레이션 레이어

• 업무 프로세스 모델링
  공급망, 리스크 관리, 운영 최적화 등 실제 비즈니스 프로세스를 플로우 차트처럼 설계하고 실행합니다.
• 시뮬레이션·시나리오 분석
  “만약 A를 하면 B에 어떤 영향이 있는가”를 시뮬레이션해 의사결정 지원에 활용합니다.

4. 애플리케이션·인터페이스 레이어

• 도메인별 앱
  운영자, 분석가, 경영진 등 사용자 유형별로 맞춤형 대시보드와 앱을 제공합니다.
• 프롬프트 기반 인터페이스
  사용자가 자연어로 질문·지시를 내리면, AIP가 데이터 조회·모델 실행·액션 제안을 연결해 줍니다.

5. 보안·규제·감사 레이어

• 보안·권한 관리
  군·정보기관 수준의 보안 모델을 기반으로, 사용자·조직·프로젝트 단위의 세밀한 권한 제어를 제공합니다.
• 감사 가능성(Auditability)어떤 데이터와 모델이 어떤 의사결정에 사용되었는지 추적 가능하도록 설계되어 있습니다.

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팔란티어 vs 경쟁사 비교표

구분	팔란티어 (Palantir)	스노우플레이크 (Snowflake)	데이터브릭스 (Databricks)	마이크로소프트 (Azure AI)
핵심 포지셔닝	데이터·AI·업무 프로세스를 통합한 엔드투엔드 AI 운영 플랫폼	클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터 공유 플랫폼	레이크하우스 기반 분석·ML 플랫폼	클라우드 인프라 + AI 서비스(LLM, Copilot 등)
주요 고객	정부·국방·공공기관 + 대형 기업	데이터 분석 중심의 기업 전반	데이터·AI 팀이 강한 테크·엔터프라이즈	전 산업(클라우드 고객 전반)
강점	- 고보안·고규제 환경 경험 - 실제 운영 프로세스에 깊이 결합 - AIP로 AI 도입 속도 가속	- 강력한 스케일·성능 - 데이터 공유·마켓플레이스 생태계	- 데이터·ML 통합 워크플로 - 오픈소스 친화적(스파크, 델타레이크 등)	- 인프라·AI·SaaS를 모두 보유 - Copilot 등 생산성 앱과 연계
약점/제한	- 상대적으로 높은 가격 인식 - 초기 도입 시 컨설팅·구축 부담	- 애플리케이션 레벨까지는 직접 제공하지 않음 - AI 워크플로는 파트너/고객 구현 비중 큼	- 비기술 조직에는 진입 장벽이 다소 높을 수 있음	- 특정 클라우드(Azure)에 종속 - 데이터·도메인 특화 컨설팅은 파트너 의존
AI 적용 방식	- AIP로 데이터·모델·업무를 하나의 플랫폼에서 운영 - 도메인별 AI 앱을 빠르게 배포	- 데이터 클라우드 위에 파트너/고객이 AI 솔루션 구축	- 레이크하우스 위에서 ML·LLM 워크플로 구현	- Azure OpenAI, Copilot 등 서비스형 AI 제공
초보 투자자 관점 포인트	- “AI를 실제로 굴리는 운영 플랫폼”에 베팅하는 구조 - 정부·국방 레퍼런스가 리스크를 줄여주는 측면	- “데이터 인프라” 성장에 베팅하는 구조 - AI는 그 위에 올라가는 레이어	- 데이터·AI 엔지니어링 수요 증가에 직접 연동	- 클라우드·AI 전반 성장에 연동되는 대형 플랫폼

초보 투자자가 더 배워야 할 핵심 개념

1. AI 기업의 성장은 ‘고객 확장 속도’가 핵심이다
팔란티어는 미국 상업 부문 고객을 빠르게 늘리며 AI 도입이 실제 매출로 전환되는 구조를 보여주고 있습니다.

2. 정부·기업 양쪽에서 수요가 발생하는 기업은 변동성이 낮다
팔란티어는 정부 매출이 안정적 기반을 제공하고 기업 매출이 고성장을 이끄는 구조입니다. 이런 기업은 경기 변동에 상대적으로 강합니다.

3. AI 플랫폼 기업은 ‘반복 매출’이 중요하다
AIP는 고객이 장기간 사용해야 하는 구조라 계약이 쌓일수록 매출이 누적되는 특성이 있습니다.

 

4. 실적 성장률과 주가 밸류에이션을 함께 봐야 한다
팔란티어는 높은 밸류에이션 논란이 있지만 70% 성장률과 61% 가이던스는 이를 어느 정도 정당화하는 요소가 됩니다.

5. AI 기업의 경쟁력은 ‘기술’보다 ‘적용 속도’에서 갈린다
팔란티어는 AIP를 통해 기업이 AI를 실제 업무에 적용하도록 돕는 데 강점이 있습니다. 초보 투자자는 기술 자체보다 “얼마나 빨리 시장에서 쓰이는가”를 봐야 합니다.

 

공부하는 초보 투자자의 정리 내용입니다. 그냥 투자 참고 내용일 뿐임을 알아주셨으면 합니다.