Palantir 기업리포트

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Author

Gigi Sung

Published

February 16, 2025

팔란티어 기업 리포트

1. 회사 개요 및 역사

팔란티어(Palantir Technologies)는 2003년 피터 틸(Peter Thiel)을 비롯한 페이팔 출신 인사들이 설립한 미국 소프트웨어 기업이다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 회사 이름 Palantir는 톨킨의 반지의 제왕에 등장하는 “투명한 영석(seeing stone)”에서 따왔으며, 테러 대응과 정보 분석을 위한 사명감을 담고 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 틸은 페이팔에서 사용되던 사기 탐지 알고리즘을 확장해 “시민 자유를 지키면서 테러리즘을 감소”시키는 소프트웨어를 만들고자 했고 (Palantir Technologies - Wikipedia), 이러한 비전을 바탕으로 팔란티어를 “미션 지향적 회사”로 출범시켰다.

팔란티어의 공동 창업자에는 피터 틸, 알렉스 카프(Alex Karp), 스티븐 코헨(Stephen Cohen), 조 론스데일(Joe Lonsdale) 등이 있다. 초기에는 페이팔 엔지니어 출신 네이선 게팅스(Nathan Gettings)와 스탠퍼드 대학생이었던 론스데일, 코헨 등이 프로토타입 개발을 주도했고, 틸은 2004년 스탠퍼드 시절 지인이었던 카프를 CEO로 영입하여 회사를 이끌도록 했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 카프 CEO의 지휘 아래 팔란티어는 CIA의 벤처투자기관인 In-Q-Tel로부터 200만 달러 투자를 받았고, 틸 본인과 그의 투자펀드로부터 3천만 달러의 자금을 확보하며 성장의 기반을 마련했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 창립 초기에 Sequoia Capital 등 실리콘밸리 투자자들로부터는 회의적인 반응을 받았으나, 미국 정보기관 출신의 분석관들과 소프트웨어 전문가들이 참여하여 기술을 개발했고 (Palantir Technologies - Wikipedia), 결국 미 정보기관들이 필요로 하는 대규모 데이터 통합 분석 플랫폼의 방향성이 입증되었다. 팔란티어는 단순한 인공지능(AI) 자동 분석만으로는 적응적 적수를 이길 수 없다고 보고, “인텔리전스 증강(intelligence augmentation)”이라 불리는 인간 분석관과 컴퓨터의 협업 방식을 핵심 철학으로 삼았다 (Palantir Technologies - Wikipedia).

현재 팔란티어의 본사는 콜로라도주 덴버에 있으며, CEO 알렉스 카프를 비롯한 주요 경영진이 회사를 이끌고 있다. 피터 틸은 팔란티어의 초대 회장이자 최대주주로서 전략적 방향에 영향을 주었으며 (Palantir Technologies - Wikipedia), 카프 CEO는 데이터 프라이버시와 시민 자유를 강조하는 독특한 경영 철학으로 유명하다. 팔란티어는 “민주주의 가치를 공유하지 않는 정부나 기업에는 제품을 판매하지 않는다”는 방침을 공식화하여, 중국과 사우디아라비아 정부와의 계약을 거부하기도 했다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 이러한 원칙은 테크 기업으로서의 윤리 의식을 드러내는 동시에, 팔란티어의 기업 비전이 단순 수익 추구보다는 서구 민주주의와 안전 보장에 기여하는 데 있음을 보여준다.

2. 핵심 제품 및 서비스

팔란티어는 대규모 데이터 통합과 분석을 위한 플랫폼 소프트웨어를 제공하며, 대표적으로 Palantir Gotham, Palantir Foundry, Palantir AIP 세 가지 주요 제품 라인업을 갖추고 있다.

  • Palantir Gotham: 정부 기관과 국방 분야를 위한 첩보·방위 분석 플랫폼이다. 2008년 공식 출시된 Gotham은 미 정보기관 커뮤니티(USIC)와 미 국방부(DoD)를 비롯한 군사 및 대테러 분석가들이 사용하며, 방대한 기밀 데이터를 통합해 위협 추적, 범죄 예측, 지리 공간 분석 등의 기능을 제공한다 (Palantir Technologies - Wikipedia) (Palantir Technologies - Wikipedia). 예를 들어 Gotham은 미군 현장에서 사용되어 여러 첩보 데이터베이스를 한 데 연결하고, 테러 활동 징후를 식별하는 데 활용되었다고 알려져 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 높은 보안 요구를 충족하여 미 국방부의 국가안보 시스템 IL5 등급 인증을 받은 몇 안 되는 SaaS 솔루션 중 하나이기도 하다 (Palantir Technologies - Wikipedia).

  • Palantir Foundry: 민간 상업 부문을 위한 엔터프라이즈 데이터 통합 및 분석 플랫폼이다. 기업이 보유한 여러 이기종 데이터 소스를 하나로 결합하고, 데이터 파이프라인 구축부터 분석, 시각화, 운영화까지 지원하는 종합 플랫폼으로 설계되었다. 파운드리의 고객사는 모건스탠리(Morgan Stanley), 머크(Merck), 에어버스(Airbus), 피아트크라이슬러(FCA) 등 다양한 업계를 망라하며 (Palantir Technologies - Wikipedia), 제조, 금융, 헬스케어 기업들이 공급망 최적화, 예측 유지보수, 금융 데이터 분석 등에 활용하고 있다. Foundry의 특징은 기업 데이터에 대한 온톨로지(ontology) 기반 모델링과 운영 워크플로우 구성이 가능하다는 점으로, 이를 통해 데이터 기반 의사결정을 실시간으로 지원한다.

  • Palantir AIP (Artificial Intelligence Platform): 2023년 4월에 새롭게 공개된 인공지능 플랫폼으로, 팔란티어의 기존 데이터 플랫폼에 대형 언어 모델(LLM)을 통합한 것이 특징이다. AIP를 통해 사용자는 자연어 AI 챗봇 인터페이스로 데이터에 질의하거나 명령을 내릴 수 있으며, 예를 들어 군사 시나리오에서 챗GPT 유사 인터페이스로 드론 정찰 영상이나 위성정보를 조회하고 작전 지시를 받을 수 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia). Palantir는 AIP를 시연하면서, 생성 AI가 제어 없이 치명적 공격을 수행하지 않도록 인간 승인 절차를 필수화하여 AI 윤리를 준수했다고 강조했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). AIP는 정부뿐 아니라 상업 영역에서도 활용되고 있는데, 인프라 계획 수립, 네트워크 최적화, 자원 배분 등의 분야에서 기업들이 사내 데이터를 LLM과 연계해 의사결정을 자동화하도록 돕고 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 기술적으로 AIP는 사용자가 GUI를 통해 원하는 업무용 AI 에이전트를 생성하고, 해당 모델을 기업의 온톨로지(디지털 업무 모델)에 연결함으로써 조직 내 문서와 데이터에 접근할 수 있게 해준다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 사전 정의된 템플릿 라이브러리와 테스트 케이스 검증 기능을 제공하여 신뢰성 있는 AI 활용을 지원하며, 고객 온보딩을 위해 AIP 부트캠프와 연례 AIPCon 컨퍼런스 등을 운영함으로써 생태계를 확대하고 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia).

이 밖에도 팔란티어는 Apollo(소프트웨어 배포 및 CI/CD 플랫폼), MetaConstellation(위성 데이터 네트워크를 활용한 AI 모델 배포 시스템), Skykit(현장용 휴대형 정보분석 키트) 등 특수 목적의 기술 솔루션을 보유하고 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia) (Palantir Technologies - Wikipedia). 이러한 제품군은 팔란티어의 핵심 플랫폼(Gotham, Foundry, AIP)을 보완하여 다양한 환경에서 소프트웨어가 끊김 없이 동작하고, 데이터 수집부터 분석, 현장 실행까지 End-to-End로 아우르는 팔란티어만의 서비스 모델을 완성한다.

3. 기술 혁신 및 차별화 전략

팔란티어는 대규모 데이터 통합과 운영 인텔리전스 분야에서 독자적인 기술 혁신을 통해 경쟁 우위를 구축해왔다. 전통적인 데이터 웨어하우스나 BI 도구와 달리, 팔란티어 플랫폼은 데이터 통합-분석-운영이 유기적으로 결합된 종합 솔루션을 지향하며, 다음과 같은 차별화 요소를 갖고 있다:

  • 온톨로지 기반 데이터 통합: 팔란티어 Foundry의 핵심에는 Ontology 개념이 있다. 온톨로지는 조직의 모든 데이터 자산 위에 놓이는 운영 레이어로서, 분산된 데이터셋들을 현실 세계의 객체와 개념에 맵핑하여 상호 연관 지식 그래프로 통합한다 (Overview • Ontology • Palantir). 예를 들어 제조 회사의 경우 설비, 부품, 주문, 재무 거래 등을 각각 객체로 정의하고 속성과 관계(link)를 설정함으로써, 기업 전체를 반영하는 디지털 트윈을 구축하게 된다 (Overview • Ontology • Palantir). 이러한 온톨로지 모델은 단순한 데이터 카탈로그나 스키마를 넘어서는 것으로, 팔란티어는 여기에 시맨틱 요소(객체, 속성, 관계)뿐만 아니라 키네틱 요소(액션, 함수, 동적 보안 규칙)까지 담아내어 사용자의 업무 흐름(workflow)을 직접 실행하고 변경사항을 추적할 수 있게 한다 (Overview • Ontology • Palantir) (Overview • Ontology • Palantir). 요약하면, 팔란티어의 온톨로지 기반 접근은 데이터를 업무 맥락에 따라 구조화하고, 그 위에서 애플리케이션과 분석이 바로 이루어질 수 있는 토대를 제공한다. 이는 전통적 데이터 웨어하우스처럼 단순 저장 및 질의에 머무르지 않고, 의사결정과 실행까지 연결되는 통합 플랫폼이라는 점에서 혁신적이다.

  • 목적 기반 액세스 제어 (Purpose-Based Access Control): 데이터 거버넌스와 보안은 팔란티어 플랫폼 설계의 핵심 원칙 중 하나로, 특히 Foundry에는 목적 기반 접근 통제(PBAC)라는 독특한 메커니즘이 구현되어 있다. 기존에는 사용자가 개별 데이터셋에 접근 권한을 신청하는 방식이었다면, 팔란티어에서는 사용자가 “목적(Purpose)” 단위로 접근을 신청하도록 한다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog). 목적이란 특정 업무 목표를 달성하는 데 필요한 데이터 모음으로, 거버넌스팀이 사전에 정의해놓은 것이다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog). 사용자는 자신이 수행하려는 업무 목적에 맞는 Purpose에 대한 접근을 요청하고 승인받으면, 그 Purpose에 할당된 데이터에 한정된 권한만을 갖게 된다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog). 이 과정에서 데이터 거버넌스 담당자는 왜 해당 사용자가 그 데이터에 접근해야 하는지 이유(rationale)를 기록해야 하고, 데이터 소유자 또한 자기 데이터셋이 특정 Purpose에 활용되는 것을 승인할 때 근거를 기록해야 한다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog). 이러한 이중 승인 절차와 사유 기록을 통해 “누가 어떤 데이터에 접근했고, 그 이유가 무엇인지”가 항상 명확하게 감사 추적될 수 있으며 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog), 필요 시 접근 권한이 목적 종료와 함께 자동 회수되어 과권한 부여나 데이터 오남용 위험을 낮춘다. 팔란티어의 PBAC는 비기술적 거버넌스 관리자도 쉽게 활용할 수 있는 인터페이스를 제공하여 조직 전반의 데이터 접근 통제를 체계화함으로써, 프라이버시 보호와 시민 자유 보장을 기술적으로 뒷받침한다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog). 이러한 접근 방식은 팔란티어가 정부 의료 데이터(예: 코로나19 대응)나 사법 데이터 등 민감정보를 다루면서도 철저한 권한 관리와 투명성을 확보해 신뢰를 얻는 기반이 되고 있다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog) (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog).

  • AI 및 자연어 처리 기술 활용: 팔란티어는 창업 초기부터 인간 분석관의 판단과 머신러닝 알고리즘의 조합을 강조해왔으며 (Palantir Technologies - Wikipedia), 최근에는 대형 언어 모델(LLM)과 같은 최신 AI 기술을 자사 플랫폼에 통합하는 데 선도적인 행보를 보이고 있다. 팔란티어 Foundry는 이미 다양한 머신러닝 모델을 플랫폼 내에서 훈련, 배포, 관리할 수 있는 기능을 제공해 왔으며, 2021년에는 IBM과의 파트너십을 통해 왓슨 AI를 Foundry에 연결하는 Cloud Pak for Data 솔루션을 선보여 비전문가도 AI 모델을 활용한 애플리케이션을 구축하기 쉽게 한 바 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia) (Palantir Technologies - Wikipedia). 2023년 출시된 Palantir AIP는 이러한 AI 통합 전략의 정점으로서, 사용자가 자연어로 데이터에 질문하고 분석 결과를 얻어낼 수 있는 대화형 인터페이스를 구현했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 예를 들어, 과거에는 데이터 분석가가 팔란티어에서 쿼리와 대시보드를 만들어 의사결정자에게 제공했다면, 이제는 의사결정자가 챗봇에게 직접 물어보고 분석 요약이나 권장 조치를 즉석에서 얻을 수 있게 된 것이다. 팔란티어는 이 과정에서 AI의 결과 근거(traceability)를 확인하고, 편향이나 오남용을 방지하기 위한 장치를 마련해 신뢰할 수 있는 AI를 지향한다. 실제로 AIP의 군사 활용 데모에서는 AI가 식별한 표적에 대해 인간이 최종 승인하도록 의무화함으로써, 치명적인 의사결정에 AI가 단독 관여하지 않도록 설계되었다고 밝히기도 했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 이러한 인간과 AI의 협업 철학은 팔란티어의 초기 인텔리전스 증강 개념에서부터 일관되게 이어져 온 것으로, 최신 LLM 시대에도 팔란티어가 고신뢰 AI 플랫폼으로 차별화되는 요인이다.

  • 데이터 거버넌스 및 보안 전략: 정부 기관과 국방 분야를 주요 고객으로 삼은 팔란티어는 보안과 데이터 거버넌스 면에서 업계 최고 수준의 기준을 준수한다. 접근 권한의 세분화와 감사 가능성은 앞서 언급한 PBAC를 통해 구현되고 있으며, 모든 데이터는 맥락에 맞는 암호화와 로그 기록 하에 처리된다. 팔란티어 Gotham의 경우 미 국방부로부터 미션 크리티컬 안전성 인증(IL5)을 받을 정도로 강력한 보안통제를 갖추고 있어, 국가안보 관련 시스템에 배포될 수 있는 몇 안 되는 상용 솔루션으로 인정받았다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 또한 팔란티어는 프라이버시와 시민 자유 보호를 위한 설계를 강조하여, 데이터 분석 플랫폼임에도 불구하고 개인정보를 수집하거나 판매하지 않는다고 천명하고 있다 (Palantir is Not a Data Company (Palantir Explained, #1)). 이는 팔란티어의 비즈니스 모델이 개인정보 수익화가 아닌 소프트웨어 구독에 기반함을 의미하며, 팔란티어 측이 “우리는 데이터 브로커가 아니다”라고 강조하는 부분이다. 내부적으로는 Forward Deployed Engineer라 불리는 현장 파견 엔지니어들이 고객사에서 플랫폼 구현을 도와주는데, 이들은 고객의 보안 및 윤리 규정 내에서 모든 설정을 맞춤 구성하여 데이터 오남용 위험을 최소화한다. 결과적으로 팔란티어 플랫폼은 협업과 투명성을 해치지 않으면서도 엄격한 보안 통제를 가능하게 하여, 대규모 데이터 프로젝트에서 흔히 문제되는 사일로화나 권한 관리 혼선을 효과적으로 해소한다 (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog) (Purpose-based access controls at Palantir | Palantir Blog).

  • 기존 기술과의 차별점: 팔란티어의 접근법은 기존의 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 BI 도구들과 몇 가지 중요한 측면에서 다르다. 첫째, End-to-End 플랫폼이라는 점에서 차별화된다. 기업이 Palantir Foundry를 도입하면 데이터 수집·정제(ETL)부터 분석, 시각화, 그리고 나아가 운영 시스템 연계와 액션 실행까지 원스톱으로 구현할 수 있다. 반면 전통적인 데이터 솔루션은 저장(예: Snowflake)과 분석(예: Tableau), 머신러닝(예: Databricks) 등이 분리되어 있어, 각기 다른 도구들을 통합하고 별도의 개발을 해야 하는 번거로움이 있다. 팔란티어는 통합 플랫폼으로서 이 격차를 메움으로써 구현 속도와 효율성을 높인다. 둘째, 맞춤형 컨설팅과 기술을 결합한 모델이다. 팔란티어는 단순 소프트웨어 라이선스 제공을 넘어 전문 엔지니어 팀이 고객 현장에서 솔루션을 공동 개발하는 형태를 취해왔는데, 이로 인해 도입 효과를 극대화하고 고객의 업무 흐름에 최적화된 시스템을 만들어준다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company) (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 이는 팔란티어가 종종 서비스형 소프트웨어 + 컨설팅 하이브리드로 불리는 이유이며, 경쟁사들 대비 전환 장벽이 높다는 평가를 받는다. 실제로 팔란티어 고객사는 수가 많지 않음에도 불구하고(2020년 기준 전 세계 125개 고객사 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company)), 한 번 시스템을 구축하면 계약당 수천만 달러 규모로 장기 이용하는 경향이 강하다. 핵심 시스템을 Palantir에 의존하게 되면 대체로 전환 비용이 매우 높고, 역사적 데이터와 기능을 잃기 어렵기 때문이다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 이러한 점에서 팔란티어는 고객 락인(lock-in) 효과를 누리며, 이는 강력한 경쟁 우위로 작용한다. 마지막으로, 결합의 유연성 측면에서 차별화된다. 일부 평론가들은 “Snowflake나 Databricks와 같은 도구들을 잘 조합하고 커스터마이징하면 팔란티어와 유사한 기능을 구축할 수 있다”는 지적을 하기도 한다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 그러나 이 경우 상당한 내부 기술 역량과 통합 비용이 필요하며, 유지보수 책임도 전적으로 사용자에게 있다. 반면 팔란티어는 이미 통합되고 최적화된 플랫폼을 제공하기 때문에, 고객은 빠른 배포와 확장에 집중할 수 있고, 팔란티어가 업그레이드와 최적화를 지속적으로 지원해준다는 장점이 있다. 요컨대 팔란티어의 기술 전략은 “남들이 모두 하는 것”을 단순 모방하기보다, 데이터 통합과 활용의 전체 흐름을 재정의하여 경쟁사와 다른 길을 개척해 온 것으로 평가된다.

4. 고객 기반 및 시장 적용 사례

팔란티어의 고객층은 크게 정부 부문과 상업(기업) 부문으로 양분되며, 두 시장에서 각각 중요한 역할을 수행하고 있다. 설립 초기부터 미국 연방 정부 기관들이 주 고객이었고 지금도 매출의 절반 이상을 정부 사업에서 올리고 있지만, 최근 몇 년간 민간 기업 고객 기반이 빠르게 성장하면서 상업 매출 비중이 꾸준히 확대되고 있다 (Document).

  • 정부 부문: 팔란티어는 미국 정보기관 커뮤니티(USIC)와 국방·치안 기관의 핵심 분석 플랫폼으로 자리매김해왔다. CIA, FBI, NSA 같은 정보기관들은 팔란티어 Gotham을 통해 부서별로 분절되어 있던 데이터베이스를 상호 연결하여 통합 분석을 수행하고 있고 (Palantir Technologies - Wikipedia), 미 국방부와 각 군 조직도 테러리즘 대응, 군사 정보 분석, 사이버 보안 등 다양한 분야에 Gotham을 활용하고 있다. 예컨대 미국 육군은 팔란티어 솔루션을 도입하여 자체 정보 시스템을 보완했고, 과거 팔란티어와 경쟁 관계에 있던 전통 군용 시스템(DCGS-A)을 대체하는 사례도 있었다. 미국 국내 치안 분야에서는 HHS(보건복지부)의 의료사기 조사나 ICE(이민세관단속국)의 불법이민 단속에 Palantir가 활용되어 왔다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 그 밖에 미 재무부 산하 재정적 책임 및 투명성 위원회(RATB)는 경기부양자금 유용을 탐지하기 위해 팔란티어를 도입했고, 2010년 조 바이든 부통령이 백악관 브리핑에서 Palantir 소프트웨어가 부정 수급 적발에 크게 기여했다고 언급하기도 했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 팔란티어의 정부 고객은 미국에 국한되지 않고 영국, 프랑스, 호주 등 우방국 정부로 확대되었으며, 영국 첩보기관(GCHQ)이나 방위부(MoD), 프랑스 내무부 등과도 프로젝트를 수행한 바 있다. 2020년대 들어 팔란티어는 미 주·지방 정부와 국제기구, 공공기관으로도 고객 기반을 넓혀가고 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia).

  • 상업 부문: 팔란티어 Foundry를 도입한 민간 기업들은 금융, 제조, 의료, 에너지, 물류 등 다양한 산업에 걸쳐 있다. 모건스탠리, JP모건 등의 금융사는 방대한 거래 데이터를 통합해 사기 거래 탐지, 고객 행동 분석 등에 Palantir를 활용했고 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company), 에어버스(Airbus)는 2016년 팔란티어와 협력하여 항공기 데이터 플랫폼 Skywise를 구축함으로써 항공기 생산량 증대와 운영 효율 향상을 이뤄냈다. Skywise 플랫폼은 항공기 부품 센서 데이터, 생산라인 정보, 항공사 운항 데이터를 Palantir Foundry로 연결한 것으로, A350 기종 생산율 2배 증가라는 성과를 낳았다는 보고가 있다. 제조 분야에서는 Fiat Chrysler (FCA)가 팔란티어로 공급망과 품질 데이터를 분석해 결함 부품을 조기 식별하고 리콜 비용을 절감했으며, 전력회사 PG&E는 장비 점검 데이터를 분석해 산불 예방에 Palantir를 활용하기도 했다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 의료 분야에서는 Merck KGaA가 신약 연구 데이터 플랫폼으로 Foundry를 도입했고, IBM은 Palantir와 파트너십을 맺어 자사 클라우드 데이터 플랫폼과 Palantir Foundry를 통합 제공함으로써 제조·유통 업종 고객들에게 AI 기반 데이터 분석을 지원했다 (Palantir Technologies - Wikipedia) (Palantir Technologies - Wikipedia). 이처럼 팔란티어는 포춘 500대 기업 여러 곳과 협업 관계를 맺고 있으나, 전통적 SaaS 기업에 비해 고객 수는 많지 않은 편이다. 2020년 SEC 상장신고서에 따르면 전 세계 고객 수가 125개에 불과했고, 상위 3개 고객이 전체 매출의 1/3 이상을 차지할 정도로 소수 대형 고객 위주였다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 이는 팔란티어의 고객당 매출 규모가 매우 크고(장기 계약으로 이어지는 경우 다수) 산업별 선도기업 중심으로 프로젝트를 전개해왔음을 보여준다. 최근 팔란티어는 중견 기업으로도 시장을 넓히기 위해 파트너사와의 협업, 클라우드 배포 용이성 개선 등을 추진하고 있어 고객 저변이 확대되는 추세다.

팔란티어 플랫폼의 활용 사례로는 정부와 민간을 넘나들며 다양한 프로젝트 성공담이 존재한다. 그 중 몇 가지 주목할 만한 사례는 다음과 같다:

  • 우크라이나 난민 지원 프로젝트: 2022년 러시아의 우크라이나 침공으로 초래된 난민 위기 상황에서, 영국 정부는 전쟁을 피해 온 우크라이나 난민들을 영국 가정과 연결해주는 “Homes for Ukraine” 이주민 수용 프로그램을 발족했다. 이 시스템의 백엔드에 Palantir Foundry가 사용되어, 불과 3일 만에 초기 버전을 구축하고 9일 만에 중앙 운영 플랫폼을 가동함으로써, 방대한 지원 데이터를 신속히 처리하여 난민들을 적절한 가정에 배치하는 데 성공했다 (Ensuring the Resettling and Safeguarding of Refugees Fleeing the War in Ukraine | by Palantir | Palantir Blog). Homes for Ukraine 플랫폼은 신청자 정보, 후원 가정 정보, 비자 발급 현황 등을 모두 통합 관리하여 잉글랜드와 북아일랜드 전역 2,000여 명의 지방자치단체 직원들이 난민 수용 프로세스를 한눈에 파악하고 협업할 수 있도록 했다 (Ensuring the Resettling and Safeguarding of Refugees Fleeing the War in Ukraine | by Palantir | Palantir Blog). 그 결과 2022년 3월 제도 시작 이후 100,000명이 넘는 우크라이나 난민이 영국 내 안전한 거처에 연결되었으며 (Ensuring the Resettling and Safeguarding of Refugees Fleeing the War in Ukraine | by Palantir | Palantir Blog) (Ensuring the Resettling and Safeguarding of Refugees Fleeing the War in Ukraine | by Palantir | Palantir Blog), 수용까지 걸리는 시간을 대폭 단축하여 인도주의 위기 대응에 크게 기여했다. 이 사례는 팔란티어 기술이 사회적 선의에도 활용될 수 있음을 보여주며, 데이터 통합과 워크플로우 자동화를 통해 정부 정책의 집행을 실질적으로 지원한 모범적인 예로 평가받는다.

  • 우크라이나 국방 및 전쟁 지원: 팔란티어는 2022년 발발한 우크라이나 전쟁에서 우크라이나 정부와 군대에 대한 기술 지원을 적극적으로 제공했다. 팔란티어 CEO 알렉스 카프는 여러 차례 우크라이나를 직접 방문하여 자사 소프트웨어를 제공하고 협력 방안을 논의했는데, 그 결과 현재 우크라이나의 국방 관련 6개 이상 기관이 팔란티어 제품을 활용하고 있는 것으로 알려졌다 (VIEWPOINT: AI for War and Peacetime: A Ukrainian Perspective). 팔란티어의 AI 기반 소프트웨어는 위성영상, 드론 정찰 영상, 개전 초기의 지상 보고 등 방대한 데이터를 실시간 분석하여 러시아군 표적 식별과 타격 좌표 산출에 활용되고 있다. 카프 CEO에 따르면, 우크라이나의 표적 선정의 대부분이 팔란티어 소프트웨어를 통해 이루어지고 있을 정도로 핵심적인 역할을 하고 있다 (VIEWPOINT: AI for War and Peacetime: A Ukrainian Perspective). 뿐만 아니라 팔란티어는 전쟁범죄 증거 수집, 지뢰 제거 위치 분석, 부패 공직자 색출 등 전시 뿐 아니라 평시 회복을 위한 다양한 프로젝트에 우크라이나 정부와 협력하고 있다 (VIEWPOINT: AI for War and Peacetime: A Ukrainian Perspective) (VIEWPOINT: AI for War and Peacetime: A Ukrainian Perspective). 예를 들어, 팔란티어는 우크라이나 검찰에 전쟁범죄 데이터베이스를 구축하여 방대한 영상과 증언 자료를 구조화하고 분석함으로써 국제형사재판소(ICC)에 제출할 증거를 체계화하는 작업을 지원했다. 또한 전쟁으로 대량 발생한 국내 실향민 및 난민 재정착 업무에도 팔란티어 플랫폼이 활용되어, 정부 부처 간 데이터를 공유하고 투명한 분배를 도왔다 (VIEWPOINT: AI for War and Peacetime: A Ukrainian Perspective). 이렇듯 우크라이나 사례는 팔란티어 기술이 현대전에서의 정보 우위 확보와 민간인 보호 양 측면에 모두 기여했음을 보여준다. 국방 분야에서 팔란티어의 중요성은 미군 내 사례에서도 드러나는데, 미 육군은 팔란티어의 전장 정보 체계를 도입해 멀티 도메인 작전에 필요한 데이터를 통합 관리하고 있으며, 팔란티어가 개발 중인 TITAN(전술 정보 목표 노드) 프로그램을 통해 이동식 AI 지상기지를 구축하는 등 차세대 국방 기술에도 협력하고 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 이러한 국방 적용 사례들은 팔란티어가 단순한 데이터 분석을 넘어 실시간 의사결정 지원과 현장 작전까지 포괄하는 독보적인 역량을 가졌음을 입증한다.

5. 재무 성과 및 성장 동력

팔란티어는 2020년 뉴욕증권거래소(NYSE)에 직상장(DPO)하여 공개시장에서 거래되기 시작했으며, 이후 매 분기 실적을 발표하고 있다. 최근 재무 성과를 보면, 매출은 견조한 성장세를 이어가고 있으며 수익성 측면에서도 개선되는 추이를 보인다. 2023년 회계연도 팔란티어의 총매출은 22억 25백만 달러로 전년 대비 17% 증가했고, 특히 상업 부문 매출이 10억 달러로 20% 성장하여 전체 매출의 약 45%를 차지했다 (Document). 같은 기간 정부 부문 매출은 12억 달러로 14% 증가하며 여전히 절반 이상을 책임졌으나, 성장률은 상업 부문 대비 낮았다 (Document). 팔란티어의 매출 성장률은 한때 40%를 넘기도 했으나 (2020–21년), 정부 매출 둔화로 2022년에 24%로 내려앉은 바 있다 (Palantir 2025 EPS, Revenue Estimates Rise. Is Palantir Stock A Buy …). 그러나 2023년 들어 상업 매출의 가속화와 함께 전반적인 성장세가 다시 높아지고 있으며, 미국을 중심으로 AI 수요가 급증한 2024년에는 성장률이 더욱 상승할 것이라는 전망이 나온다.

상업 부문의 세부 추이를 보면 특히 미국 상업 매출의 약진이 두드러진다. 2023년 미국 상업 매출은 4억 57백만 달러로 전년 대비 36% 증가하여, 팔란티어 상업 비즈니스 성장의 주요 동력이 되었다 (Document). 미국 외 상업 매출 성장률은 상대적으로 낮았지만 팔란티어가 해외 시장 개척을 본격화함에 따라 향후 확대가 기대된다. 고객 수 역시 빠르게 증가하는데, 2023년 말 기준 팔란티어의 총 고객 기관 수는 전년 대비 35% 늘었고 (Document), 특히 미국 상업 고객 수가 221개로 55% 증가하는 등 민간 영역에서 고객 풀이 크게 확장되었다 (Document). 이는 팔란티어가 그간 협업해온 대형 기업 외에도 중견·신생 기업들을 새로운 고객으로 유치하고 있다는 신호이며, 구독형 소프트웨어 매출 기반이 넓어지고 있음을 시사한다.

팔란티어의 수익성은 오랜 기간 도전 과제였으나 최근 획기적인 개선을 이루었다. 2003년 설립 이후 줄곧 영업손실과 순손실을 기록해왔던 팔란티어는 2022년 하반기부터 분기 기준 흑자 전환에 성공했고, 2023년에는 처음으로 연간 GAAP 순이익 2억 10백만 달러(매출의 9%)를 달성했다 (Document). 2023년 4분기까지 5개 분기 연속 GAAP 흑자를 이어가고 있으며 (Document), 조정 영업이익률도 2023년 연간 28%에 달해 규모 확장과 함께 수익창출 능력이 높아지고 있다 (Document). 이러한 흑자 전환의 배경에는 매출 증가와 더불어 팔란티어의 비용 구조 조정 노력이 있다. 팔란티어는 2020년 전후로 현장 엔지니어 파견 일수를 줄이고 원격 소프트웨어 배포(Apollo 플랫폼)를 강화하는 등 서비스 인건비 절감을 추진했으며, 마케팅 비용 절감과 클라우드 인프라 최적화 등을 통해 매출총이익률을 80% 이상으로 유지하고 있다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 이렇듯 규모의 경제가 발현되면서 최근 들어 현금흐름도 개선되어, 2023년 영업현금흐름이 7억 12백만 달러로 매출의 32%에 달하고 잉여현금흐름도 33% 마진을 기록했다 (Document).

팔란티어의 성장 동력으로는 몇 가지 요인을 들 수 있다. 우선, 상업 시장으로의 확장이 주요 동력이다. 정부 매출이 비교적 안정적이지만 성장률이 제한적인 반면, 민간기업들의 디지털 전환 수요는 팔란티어에 새로운 기회를 제공하고 있다. 특히 2023년 이후 생성형 AI에 대한 폭발적 관심으로, 기업들은 자사 데이터를 활용한 AI 솔루션 구축에 몰두하고 있다. 팔란티어는 이에 부응하여 AIP 플랫폼을 출시하고 적극적인 마케팅을 펼친 결과, 미국 상업 부문 신규 계약이 2023년 4분기에 전분기 대비 27% 증가하는 성과를 냈다 (). 실제로 2024년 초 팔란티어는 AI 컨퍼런스(AIPCon)에서 다양한 산업 고객 사례를 선보이며 수요 창출에 나섰고, 이는 미국 내 상업 매출 64% 급증(2024년 4분기 기준)으로 이어져 주가 상승을 견인했다는 분석이 있다 (Palantir Reports Q4 2024 Revenue Growth of 36% Y/Y, US …). 둘째, 기존 고객의 업셀링 및 확장 전략이다. 팔란티어의 평균 계약 규모가 크고 장기적인 만큼, 한 번 관계를 맺은 고객에게 추가 모듈이나 사용자 확장을 판매하는 것이 효율적이다. 예를 들어, 에너지 대기업 BP는 초기엔 팔란티어를 일부 프로젝트에 도입했다가 효과를 확인한 뒤 전사로 확대하여 수백億원 규모의 계약으로 성장시켰다. 팔란티어는 이런 사례를 늘리기 위해 고객 성공 팀을 운영하고 있고, 각 고객사의 경영진과 긴밀히 소통하며 추가 활용 분야 발굴을 돕는다. 마지막으로, 신규 영역으로의 진출이다. 팔란티어는 최근 모듈화된 제품 패키지를 만들어 중소 규모 조직에도 적용을 시도하고 있으며, 헬스케어, 공급망, 반도체 등 새로운 산업 vertical에 대한 전문 지식을 쌓아 포트폴리오를 다변화하고 있다. 또한 SPAC 투자를 통한 전략적 제휴로 신생 기업들과 관계를 맺고 미래 고객을 확보하려는 시도를 했는데, 예컨대 팔란티어는 몇몇 EV(전기차) 스타트업과 건강진단 스타트업 등에 투자하여 그들이 Palantir Foundry를 채택하도록 유도했다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 비록 일부 투자 손실 논란도 있었지만, 생태계 조성 측면에서 이러한 전략은 팔란티어의 장기적 시장 확장에 기여할 것으로 보인다.

요약하면 팔란티어는 정부 부문의 안정적 수요를 기반으로 상업 부문의 고성장을 동시에 꾀하며, AI 트렌드를 타고 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있다. 2024년 이후 매출 성장률이 재차 상승국면에 들어섰고, 경영진은 2025년 매출 30%+ 성장 가이던스를 발표하며 시장 기대를 웃도는 자신감을 보이고 있다 (Palantir Reports Q4 2024 Revenue Growth of 36% Y/Y, US …). 이는 팔란티어가 한층 체질 개선을 이루어 다음 단계로 도약할 준비가 되었음을 시사한다.

6. 경쟁 환경 및 리스크 요인

팔란티어가 속한 빅데이터 분석 플랫폼 시장은 최근 몇 년간 경쟁이 심화되고 있다. 팔란티어의 주요 경쟁사로는 Snowflake, Databricks와 같이 데이터 인프라 분야의 신흥 강자들뿐만 아니라, IBM, 마이크로소프트, 구글 등 거대 IT 기업들의 데이터 플랫폼 솔루션, 그리고 C3.ai나 SAS, DataRobot 등 특정 영역을 파고드는 기업들이 거론된다. 팔란티어는 오랫동안 유일무이한 통합 플랫폼으로 여겨져 왔으며 2020년 상장 당시만 해도 “팔란티어와 정면으로 경쟁할 제품은 없다”는 평가를 받았지만 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company), 시장의 변화로 잠재적 대안들이 부상하고 있다.

Snowflake는 클라우드 기반 데이터웨어하우스로서 대규모 데이터 저장 및 SQL 분석에 특화되어 있고, Databricks는 데이터 레이크와 웨어하우스를 결합한 레이크하우스(Lakehouse) 아키텍처로 데이터 엔지니어링과 머신러닝에 강점을 보인다 (Data Engineering Tactics: Databricks vs Snowflake vs Palantir | Restackio) (Data Engineering Tactics: Databricks vs Snowflake vs Palantir | Restackio). 이들 플랫폼은 오픈 에코시스템을 지향하고 수천 곳의 기업에 채택되면서 시장 점유율 측면에서 팔란티어를 앞서고 있다 (한 보고서에 따르면 빅데이터 분석 분야에서 Databricks가 15% 이상 점유하는 반면 팔란티어는 2% 미만 수준이다 (Databricks vs Palantir: Big Data Analytics Comparison - 6Sense)). 그러나 Snowflake나 Databricks는 주로 기술 인력이 많은 조직을 위한 툴로 활용되며, 팔란티어처럼 비기술 현업 사용자까지 포괄하는 end-to-end 솔루션을 제공하지는 못한다. 예를 들어 Snowflake 사용 기업은 별도로 데이터 시각화 도구나 워크플로우 도구를 연계해야 하고, Databricks 활용 시에는 파이썬/스파크 개발자가 모델과 분석 애플리케이션을 직접 구축해야 한다. 이에 비해 Palantir Foundry는 한 플랫폼 안에서 데이터 통합부터 분석 앱 배포까지 모두 가능하므로 사용 편의성과 생산성 면에서 우위가 있다는 평가가 있다 (Snowflake vs Palantir Foundry: Which is right for you?) (Snowflake vs Palantir Foundry: Which is right for you?). 다만, 경쟁사들도 점차 자사 플랫폼에 노코드/로우코드 기능과 파트너 솔루션 통합을 강화하여 팔란티어의 차별점을 좁히려 하고 있다. Snowflake는 Streamlit 인수 등을 통해 애플리케이션 레이어 진입을 모색 중이고, Databricks는 SQL Analytics 및 AutoML 기능을 추가하여 비개발자 친화적으로 진화하고 있다. 따라서 팔란티어는 계속해서 제품 혁신을 통해 기능 격차를 유지해야 하는 도전에 직면해 있다.

기술적 강점과 약점을 경쟁사 대비 살펴보면, 팔란티어의 강점은 완성도 높은 통합 플랫폼과 도메인 지식이다. 팔란티어는 오랜 기간 국방, 정보 분야 프로젝트를 수행하며 쌓은 전문성을 바탕으로, 단순 인프라 제공을 넘어 솔루션 수준의 문제 해결을 해준다. 또한 온톨로지, PBAC 같은 독자 기술은 경쟁사가 단기간에 모방하기 어려운 자산으로 꼽힌다. IBM이나 Oracle 등 전통 강자들도 유사한 통합 플랫폼을 꿈꿔왔지만, 팔란티어만큼의 유연성과 현장 적용성을 보여주지 못했다는 평이 있다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 반면 팔란티어의 약점으로 지적되는 부분은 높은 비용과 폐쇄성이다. 팔란티어 도입에는 막대한 초기 투자와 컨설팅 비용이 수반되고 고객이 특정 벤더에 종속되는 경향이 있어, 예산이 한정된 조직이나 오픈소스 지향 조직에는 진입 장벽이 높다. 실제로 어떤 기업들은 “Snowflake나 Databricks + 컨설팅으로 팔란티어의 일부 기능을 자체 구현할 수 있다”는 전략을 택하기도 한다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 팔란티어가 이들을 방어하려면 비용 대비 가치를 명확히 하고 더 유연한 모듈식 제공을 고려해야 할 것으로 보인다. 또한 클라우드 거인들(AWS, Azure, GCP)이 자사 클라우드 내에서 팔란티어와 경쟁되는 서비스를 내놓을 가능성도 경계 대상이다. 예컨대 AWS는 AWS Gotham과 유사한 국방전용 서비스를 개발 중이라는 소문이 있었고, Azure는 정부 기관을 위한 데이터 레이크 솔루션을 강조하고 있다. 팔란티어는 현재 이들 클라우드와 협업 관계를 유지하며 자사 소프트웨어를 AWS/Azure 마켓플레이스를 통해 공급하지만, 협력과 경쟁이 병존하는 미묘한 상황이라 향후 전략적 선택이 필요할 수 있다.

팔란티어의 비즈니스 리스크 요인으로는 정부 의존도, 계약 집중도, 윤리적 논란, 거시 환경 등을 들 수 있다. 정부 계약 의존도는 팔란티어에 양날의 검이다. 정부 사업은 경기에 덜 민감하고 안정적인 매출을 제공하지만, 정책 변화나 예산 삭감에 따른 충격에 취약하다. 예를 들어, 미국 정부가 재정 긴축으로 IT 지출을 줄이거나 정권 교체로 기술 사용 기조가 바뀌면 팔란티어의 성장에 제동이 걸릴 수 있다. 또한 팔란티어 매출의 상당 부분이 소수의 대형 계약에 집중되어 있어, 특정 대형 고객을 잃을 경우 타격이 크다 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company). 실제로 2019년 기준 상위 3개 고객 매출 비중이 34%였으며 (The history behind Silicon Valley most mysterious tech company), 팔란티어는 이러한 집중도를 낮추기 위해 고객 다변화를 모색하고 있다. 윤리적 리스크도 중요한 요인이다. 팔란티어는 그동안 대량 감시(surveillance)나 사생활 침해 논란에 여러 번 휩싸였다. 대표적으로, 팔란티어가 개발한 Gotham이 미국 일부 도시 경찰에서 예측 경찰(Predictive Policing) 용도로 사용되면서 AI 편향과 인권 침해 비판을 받은 사례가 있다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 또한 팔란티어가 미 이민세관단속국(ICE)의 불법이민 단속에 활용되자 2019년 인권단체들로부터 “팔란티어가 인권 침해에 기여하고 있다”는 비난과 항의가 제기되기도 했다 (Full article: Traveling technology and perverted logics). 이러한 부정적 여론은 팔란티어의 평판 리스크로 작용하며, 특히 유럽 등의 엄격한 개인정보보호 규제를 가진 시장에서 사업 확장에 장애물이 될 수 있다. 팔란티어 경영진은 “회사는 법을 집행하는 기관에 도구를 제공할 뿐, 윤리적 사용 책임은 고객에게 있다”는 입장이지만, AI 윤리와 프라이버시에 대한 사회적 관심이 높아지는 만큼 팔란티어도 보다 투명한 윤리 기준 공개와 내부 통제가 요구된다. 마지막으로 거시경제 및 주가 변동도 리스크이다. 팔란티어는 성장주로서 금리 상승기 등에 주가 변동성이 크며, 상장 후 한때 공모가를 크게 밑돌기도 했다. 경영진은 2025년 이후 큰 폭의 성장을 자신하고 있지만 (Palantir Reports Q4 2024 Revenue Growth of 36% Y/Y, US …), 만약 성장이 기대에 미치지 못하거나 경쟁 격화로 매출 둔화가 발생할 경우 투자자들의 실망으로 자본조달 여건이 악화될 수 있다. 다행히 현재 팔란티어는 약 37억 달러 이상의 현금성 자산을 보유하고 무부채 구조여서 단기 재무 위험은 낮지만 (Document), 장기적으로 기술 경쟁력 유지와 수익 창출 사이에서 균형을 잘 잡아야 한다.

요약하면, 팔란티어는 독보적 기술력과 기존 고객 기반의 충성도를 강점으로 하는 반면, 높은 진입비용, 윤리 이슈, 집중된 매출 구조 등의 약점을 안고 있다. 경쟁 환경에서는 Snowflake와 Databricks 등이 데이터 플랫폼 시장을 넓히며 팔란티어의 영역에 일부 겹치는 솔루션을 제공하고 있으나, 팔란티어는 엔드투엔드 플랫폼과 도메인 특화 역량으로 차별화를 유지하고자 한다. 앞으로 팔란티어가 이러한 경쟁과 리스크에 잘 대응한다면, 데이터 분석 업계의 선도적 지위를 더욱 공고히 할 수 있을 것이다.

7. 미래 전략 및 전망

팔란티어의 향후 전략은 한마디로 “AI 시대의 필수 인프라”로 자리매김하는 것이다. 알렉스 카프 CEO는 최근 투자자 서한에서 “우리의 비즈니스 성과는 놀라울 정도이며, 이는 우리가 AI 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다”고 언급했다 (Palantir Reports Q4 2024 Revenue Growth of 36% Y/Y, US …). 이렇듯 팔란티어는 앞으로 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 적극 포용하여 자사 플랫폼의 가치를 극대화할 계획이다. 구체적으로, Palantir AIP를 지속적으로 발전시켜 더 많은 산업 use case에 특화된 AI 에이전트를 제공하고, 고객들이 자기 데이터에 맞춤 학습된 사내 LLM을 구축할 수 있도록 지원할 예정이다. 예를 들어 제조업 고객을 위해서는 공정 최적화 AI 비서, 금융 고객에게는 리스크 관리 AI 어드바이저 등의 도메인별 AI 솔루션을 팔란티어 플랫폼 위에 쉽게 올릴 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 팔란티어는 AI 연구 커뮤니티와의 협업도 강화하고 있는데, 2023년에는 OpenAI, Cohere 등 LLM 개발사들의 모델을 Palantir Foundry에서 바로 활용할 수 있는 통합을 선보였고, 향후 고객 전용 대형모델 개발을 지원하는 툴체인도 제공할 가능성이 있다.

기술 개발 측면에서는 팔란티어가 이미 추진 중인 몇 가지 프로젝트가 미래 전략의 방향성을 보여준다. 우선, TITAN 프로그램은 팔란티어가 미 육군과 협력하여 개발하는 차세대 전술정보 플랫폼으로, 인공지능을 탑재한 이동식 지상 스테이션(일종의 AI 지휘 트럭)을 제공하는 것이다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 이 플랫폼은 전장에서 각종 센서(위성, 드론, 레이더 등)로부터 데이터를 수집·분석하여 표적을 식별하고, 원거리 정밀 타격에 필요한 정보를 실시간으로 제공한다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 팔란티어가 Anduril, 노스롭그루먼 등 국방 기술회사들과 파트너십을 맺고 개발 중인 이 프로젝트는 미래 전투의 데이터 허브가 될 것으로 기대되며, 2025년까지 미 육군에 시제품을 인도할 예정이다. 또한 MetaConstellation과 Skykit의 고도화를 통해 우주-지상 통합 정보 인프라 구축도 중요한 방향이다. MetaConstellation은 다수의 위성을 묶어 온디맨드로 AI 분석 작업을 수행해주는 네트워크로서, 향후 위성이 늘고 AI 모델이 복잡해짐에 따라 팔란티어가 전략적으로 투자하는 분야다 (Palantir Technologies - Wikipedia). Skykit은 현장의 요원이 배낭 형태로 휴대할 수 있는 팔란티어 시스템으로, 인터넷이 단절된 전장이나 재난 현장에서도 정보 분석 기능을 제공한다 (Palantir Technologies - Wikipedia). 2023년 보도에 따르면 팔란티어는 우크라이나군에 Skykit을 공급하기 시작했으며 (Palantir Technologies - Wikipedia), 이를 통해 전방에서도 Palantir AI를 활용할 수 있게 되었다. 미래에는 이러한 에지 컴퓨팅(Edge AI) 역량이 더욱 중요해질 것으로 보이며, 팔란티어는 소프트웨어뿐 아니라 전용 하드웨어 패키지에도 발을 넓혀 토탈 솔루션 제공자로 진화할 가능성이 있다.

글로벌 시장 전략으로는, 팔란티어가 동맹국 및 우방국 중심으로 해외 진출을 강화할 전망이다. 이미 영국, 캐나다, 호주, 일본, 한국, 유럽연합 등에서는 여러 프로젝트를 수행하며 신뢰를 쌓았다. 특히 일본에서는 2019년 손해보험사 SOMPO 홀딩스와 합작으로 팔란티어 재팬(Palantir Japan)을 설립하여 일본 기업 및 관공서 대상 사업을 전개하고 있다 (Digital Technologies | Sompo Holdings). 팔란티어 재팬은 현지화된 서비스와 인력을 제공해 일본 내 고객 확보에 성과를 내고 있으며, 2020년대 중반까지 수천억 원 규모 매출을 목표로 하고 있다 (Sompo Enhances Digital Transformation with Palantir’s AI Solutions). 한국에서도 대기업 제조사를 중심으로 Palantir Foundry 도입이 늘어나고 있고, 싱가포르, 인도 등의 시장에서도 초기 파트너십을 모색 중인 것으로 알려진다. 팔란티어는 “가치 동맹”을 중시하여 중국, 러시아 등 권위주의 국가 시장은 포기하지만, 대신 북미-유럽-아시아 민주국가 블록에서 국가간 협력을 활용한 확장 전략을 취할 것으로 보인다. 예를 들어 나토(NATO) 및 유럽연합(EU) 기구들과의 협업을 통해, 회원국 공동의 안전보장/경계 프로젝트에 팔란티어를 표준 플랫폼으로 제공하는 식의 접근이 가능하다. 또 하나 주목되는 전략은 민관 파트너십 강화이다. 팔란티어는 IBM 외에도 Accenture, AWS, Airbus 등과 파트너 관계를 맺어왔다. 앞으로 대형 컨설팅 업체들과의 제휴를 통해 팔란티어 소프트웨어를 솔루션 패키지로 제공하거나, 클라우드 마켓플레이스에서 구독형 모델을 확대하여 중견기업 접근성을 높일 것으로 예상된다. 이는 “Palantir를 쓰려면 거창한 프로젝트가 필요하다”는 이미지를 바꾸고 더 넓은 고객층을 흡수하기 위한 노력이다.

AI 통합 계획 측면에서, 팔란티어의 비전은 기업 모든 데이터의 AI 화(化)라고 할 수 있다. 카프 CEO는 인터뷰에서 “향후 5~10년 내 대부분 기업이 Palantir 같은 플랫폼 위에서 자신의 데이터에 AI를 적용하게 될 것”이라고 전망했다. 팔란티어는 이에 대비해 모델 중립적 플랫폼 전략을 취하고 있다. 자체 AI 모델 개발보다는 최고의 외부 모델들을 쉽게 연결하고 고객이 독자 모델을 훈련할 수 있는 인프라를 제공함으로써, 어떤 AI 시대가 오더라도 Palantir가 데이터와 AI를 잇는 중추가 되도록 하는 것이다. 동시에, 윤리적 AI에 대한 목소리도 팔란티어가 리더십을 발휘하려는 분야다. 팔란티어는 PBAC, 감사 추적 등 기존 강점을 활용해 AI 거버넌스 모듈을 개발 중이며, 이는 향후 정부 규제가 강화될 때 큰 경쟁력이 될 수 있다. 예를 들어 EU AI Act가 발효되면 기업들은 AI 사용내역을 기록·관리해야 하는데, Palantir Foundry는 이미 그런 기능을 상당 부분 제공하므로 규제 대응 솔루션으로 각광받을 수 있다.

전망적으로, 시장 애널리스트들은 팔란티어의 향후 몇 년을 “실적 모멘텀과 함께 리스크도 공존”하는 시기로 보고 있다. 강력한 현금흐름과 흑자를 발판으로 팔란티어가 공격적 투자에 나설 여력이 생긴 반면, 주가가 AI 테마로 단기간 급등한 만큼 실적이 기대에 못 미칠 경우 조정 가능성도 있다. 그러나 팔란티어 경영진은 장기적 관점을 유지하며, 2030년까지 $1조 이상 규모의 시장을 개척하겠다는 포부를 밝히고 있다 (Palantir Shares Rose 368% And AI Could Propel Them Higher). 이는 팔란티어가 현재 주력하는 국방·공공, 상업 AI 플랫폼 외에 새로운 제품 라인이나 대규모 인수합병(M&A)을 통해서라도 성장하겠다는 의미로 해석된다. 예컨대, 팔란티어가 미래에 클라우드 데이터베이스 업체 인수나 AI 스타트업 인수로 역량을 보완할 가능성도 배제할 수 없다.

결론적으로, 팔란티어는 지난 20년에 걸쳐 빅데이터 통합 분야를 개척해왔으며, 향후에는 생성 AI 시대의 핵심 인프라 공급자로 거듭나려 하고 있다. 기술적 차별화와 보안에 대한 신뢰를 유지하는 한편 사용자 저변 확대와 제품의 개방성에도 신경쓴다면, 팔란티어의 성장 여정은 지속될 것으로 보인다. 다가오는 몇 년은 팔란티어가 AI 물결을 타고 새로운 도약을 이룰 수 있을지 시험대가 될 것이며, 현재로서는 팔란티어가 그 기회를 포착할 준비를 착실히 갖춰가고 있다는 평가가 우세하다. 팔란티어가 “소수 엘리트 기관의 비밀 도구”에서 벗어나 산업 전반의 필수 플랫폼으로 자리잡는 미래를 실현할지 주목해서 지켜볼 만하다. (Palantir Reports Q4 2024 Revenue Growth of 36% Y/Y, US …) (VIEWPOINT: AI for War and Peacetime: A Ukrainian Perspective)