유의사항
이 글은 2026년 7월 31일까지 공개된 팔란티어 공식 홈페이지, 공식 기술자료 및 투자자 자료를 기준으로 작성했습니다.
기업의 사업 구조와 시장 환경은 이후 변경될 수 있습니다.
일부 내용에는 공개된 자료를 바탕으로 한 DANA NOTES의 분석과 해설이 포함되어 있습니다.
이 글에서 다루는 내용
앞선 글에서는 팔란티어가 기업과 정부기관의 데이터와 AI를 실제 업무에 연결하는 엔터프라이즈 소프트웨어 기업이라는 점을 살펴봤습니다.
그렇다면 팔란티어의 경쟁력은 어디에서 나올까요?
기업의 데이터를 관리하는 회사도 있고, AI 기술을 제공하는 회사도 많습니다.
팔란티어의 특징은 데이터를 모으거나 AI 기능 하나를 제공하는 데 그치지 않고, 데이터를 이해하고 분석한 결과가 실제 업무와 의사결정으로 이어지는 과정까지 연결하려 한다는 것입니다.
이러한 구조가 팔란티어의 주요 경쟁력으로 평가됩니다.
1. 기업의 데이터를 실제 업무 구조에 맞게 연결한다
기업의 데이터는 대부분 숫자와 코드 형태로 저장되어 있습니다.
하지만 직원들은 데이터베이스의 행과 열을 보고 업무를 하는 것이 아닙니다.
제조기업이라면 공장, 생산라인, 설비, 제품, 주문, 재고처럼 실제 업무에 존재하는 대상을 중심으로 판단합니다.
팔란티어는 서로 흩어진 데이터를 이러한 실제 업무 구조에 맞게 연결할 수 있도록 합니다.
예를 들어 하나의 주문에 어떤 제품이 포함되어 있는지, 그 제품이 어느 생산라인에서 만들어지는지, 필요한 부품의 재고는 충분한지 등을 서로 연결해서 볼 수 있습니다.
팔란티어는 이러한 구조를 Ontology(온톨로지)라고 부릅니다.
쉽게 말하면 기업의 복잡한 데이터를 실제 회사가 일하는 방식에 맞게 다시 연결해 놓은 지도와 비슷합니다.
이 구조가 만들어지면 데이터를 분석하는 데서 끝나는 것이 아니라 생산계획을 바꾸거나 재고를 이동하는 등 실제 업무와 연결하기도 쉬워집니다.
2. AI를 실제 기업 업무에 사용할 수 있도록 한다
생성형 AI가 발전하면서 많은 기업이 AI 도입을 시도하고 있습니다.
하지만 ChatGPT 같은 AI 서비스를 사용하는 것과 기업의 핵심 업무에 AI를 적용하는 것은 다른 문제입니다.
기업에서 AI를 사용하려면 내부 데이터와 연결해야 하고, 직원마다 다른 정보 접근 권한도 적용해야 합니다.
AI가 어떤 업무를 할 수 있는지, 어떤 행동은 사람이 승인해야 하는지도 정해야 합니다.
팔란티어는 이러한 환경을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 여러 AI 모델을 기업의 데이터와 업무에 연결할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.
중요한 점은 팔란티어가 특정 AI 모델 하나에 사업 전체를 의존하지 않는다는 것입니다.
새로운 AI 모델이 등장하더라도 기업이 이미 연결해 둔 데이터와 업무 구조를 활용하면서 다른 모델을 적용할 수 있습니다.
즉 팔란티어는 가장 뛰어난 AI 모델을 만드는 회사라기보다, AI를 기업이 실제로 사용할 수 있는 환경을 만드는 회사에 가깝습니다.
3. 고객 현장에서 직접 문제를 해결한다
팔란티어의 또 다른 특징은 고객에게 소프트웨어를 판매하고 끝내는 방식과 조금 다르다는 점입니다.
팔란티어는 엔지니어가 고객의 실제 업무 문제를 가까이에서 파악하고 소프트웨어를 적용하는 방식을 사용합니다.
이 방식을 FDE(Forward Deployed Engineering)라고 합니다.
예를 들어 제조기업에서 공급망 문제가 발생한다면 단순히 기존 프로그램 사용법을 알려주는 것이 아니라, 어떤 데이터가 필요한지와 실제 업무가 어떻게 진행되는지까지 파악하면서 문제를 해결합니다.
여기서 중요한 것은 한 고객에게서 만든 해결 방법을 그 고객에게만 사용하는 것으로 끝내지 않는다는 점입니다.
다른 기업에서도 사용할 수 있는 기능이라면 팔란티어의 공통 제품에 반영할 수 있습니다.
즉,
고객의 문제를 해결한다 → 필요한 기능을 발견한다 → 제품을 개선한다 → 다른 고객에게도 적용한다
는 과정이 반복됩니다.
고객 현장에서 얻은 경험이 다시 제품의 발전으로 연결된다는 점이 팔란티어의 특징입니다.
4. 정부·국방에서 어려운 운영 환경을 경험했다
팔란티어는 일반 기업용 소프트웨어 시장에서 시작한 회사가 아닙니다.
미국 정부와 정보기관을 대상으로 한 사업에서 출발했고 이후 국방 분야까지 사업을 확대했습니다.
정부와 국방 분야에서는 일반 기업보다 까다로운 환경에서 소프트웨어를 운영해야 하는 경우가 많습니다.
다루는 정보가 민감하고 사용자의 접근 권한도 복잡합니다.
인터넷에 연결할 수 없는 시스템이나 일반 클라우드를 사용할 수 없는 환경도 있습니다.
팔란티어는 이러한 환경에서도 소프트웨어를 운영해 온 경험을 가지고 있습니다.
이 경험은 국방 분야에서만 의미가 있는 것은 아닙니다.
금융, 에너지, 제조 등 보안과 안정성이 중요한 기업에서도 데이터 접근을 세밀하게 관리하거나 여러 IT 환경을 함께 운영해야 하는 경우가 있기 때문입니다.
팔란티어가 정부·국방과 일반 기업 시장을 동시에 공략할 수 있는 배경 가운데 하나입니다.
5. 한 번 만든 기술을 여러 산업으로 확장할 수 있다
팔란티어의 고객이 해결하려는 문제는 산업마다 다릅니다.
제조기업은 생산과 공급망을 관리하고, 항공사는 항공기와 운항 일정을 관리합니다.
병원은 환자와 병상, 의료진 운영을 관리해야 합니다.
겉으로 보면 전혀 다른 문제처럼 보입니다.
하지만 팔란티어의 관점에서는 공통점이 있습니다.
여러 시스템의 데이터를 연결하고, 현재 상황을 파악하고, 필요한 판단을 내린 뒤 실제 업무에 반영해야 한다는 것입니다.
팔란티어는 산업마다 완전히 새로운 제품을 처음부터 만드는 대신 공통 플랫폼을 기반으로 각 기업의 업무 구조를 구성합니다.
따라서 한 산업에서 쌓은 기술과 경험을 다른 산업으로 확장할 수 있습니다.
이를 플랫폼 확장성이라고 볼 수 있습니다.
팔란티어가 제조, 의료, 항공, 에너지 등 서로 다른 산업으로 사업을 넓힐 수 있는 이유 가운데 하나입니다.
팔란티어의 경쟁력 정리
| 경쟁력 | 쉽게 말하면 |
|---|---|
| 업무에 맞춘 데이터 연결 | 흩어진 데이터를 실제 회사가 일하는 방식에 맞게 연결 |
| 기업용 AI 활용 | AI를 기업 내부 데이터와 실제 업무에 연결 |
| 고객 현장 중심 개발 | 현장에서 문제를 해결하고 그 경험을 제품 개선에 활용 |
| 정부·국방 운영 경험 | 보안과 운영 조건이 까다로운 환경에서 쌓은 경험 |
| 플랫폼 확장성 | 하나의 기술 기반을 여러 산업과 고객에게 확대 |
팔란티어의 경쟁력은 이 다섯 가지가 따로 존재한다기보다 서로 연결되어 있다는 데 있습니다.
기업의 데이터를 업무 구조에 맞게 정리하고, 그 위에 AI를 연결합니다.
고객 현장에서 발견한 문제를 다시 제품 개선에 활용하고, 만들어진 기술을 다른 기업과 산업으로 확대합니다.
팔란티어가 단순한 데이터 분석 프로그램을 제공하는 기업과 다른 점도 여기에 있습니다.
정부 중심 사업에서 기업 시장으로 확대되고 있다
팔란티어는 오랫동안 미국 정부와 국방 분야로 잘 알려진 기업이었습니다.
하지만 최근에는 일반 기업을 대상으로 하는 사업도 빠르게 성장하고 있습니다.
2025년 팔란티어의 전체 매출은 약 44억8천만 달러였습니다.
이 가운데 정부 부문 매출은 약 24억 달러, 일반 기업을 대상으로 하는 상업 부문 매출은 약 20억7천만 달러였습니다.
전년과 비교하면 정부 부문은 53%, 상업 부문은 60% 증가했습니다.
아직 정부 사업의 규모가 더 크지만 두 부문의 격차는 크지 않습니다.
팔란티어에게 중요한 것은 정부와 국방에서 사용해 온 기술이 일반 기업에서도 계속 선택될 수 있는지를 보여주는 것입니다.
상업 부문의 성장은 팔란티어가 정부 중심 소프트웨어 기업에서 기업용 데이터·AI 플랫폼 기업으로 시장을 넓혀가고 있는지를 보여주는 지표 가운데 하나입니다.
팔란티어의 리스크는 무엇일까?
팔란티어가 강점을 가지고 있다고 해서 경쟁에서 자유로운 것은 아닙니다.
가장 먼저 살펴볼 부분은 경쟁 기업이 많다는 점입니다.
기업용 데이터와 AI 시장에는 대형 클라우드 기업과 데이터 플랫폼 기업들이 이미 경쟁하고 있습니다.
이들 기업 역시 데이터 분석과 기업용 AI 기능을 계속 확대하고 있습니다.
팔란티어가 현재의 차별점을 계속 유지해야 하는 이유입니다.
또한 팔란티어의 소프트웨어는 기업의 데이터와 실제 업무를 깊게 연결하는 방식입니다.
한번 제대로 구축되면 활용 범위를 넓힐 수 있지만 처음 도입할 때는 기업의 데이터와 업무 구조를 파악하는 과정이 필요합니다.
정부·국방 사업의 영향도 여전히 큽니다.
정부 계약은 규모가 클 수 있지만 정부 예산이나 정책, 계약 과정의 영향을 받을 수 있습니다.
AI 시장의 변화가 매우 빠르다는 점도 변수입니다.
새로운 AI 기술과 경쟁 제품이 계속 등장하기 때문에 팔란티어 역시 현재의 기술적 강점을 계속 발전시켜야 합니다.
앞으로 주목할 점
팔란티어의 경쟁력이 앞으로도 이어질지는 크게 세 가지를 살펴보면 이해하기 쉽습니다.
첫 번째는 일반 기업 시장에서 계속 성장할 수 있는지입니다.
팔란티어는 미국 정부와 국방 분야에서 성장했지만 최근에는 제조, 항공, 의료, 에너지 등 일반 기업 시장으로 사업을 확대하고 있습니다.
하지만 기업용 데이터와 AI 시장에는 이미 대형 클라우드 기업과 데이터 플랫폼 기업들이 경쟁하고 있습니다.
이러한 경쟁 속에서도 일반 기업 고객을 계속 확보하고 상업 부문의 성장을 이어갈 수 있는지가 중요합니다.
두 번째는 AIP가 기업의 실제 업무에 얼마나 많이 사용되는지입니다.
기업이 AI를 시험적으로 사용하는 것과 생산, 공급망, 의료 같은 핵심 업무에 사용하는 것은 다릅니다.
팔란티어가 AIP를 단순한 AI 실험 도구가 아니라 기업의 실제 업무에 계속 확대할 수 있는지가 중요한 부분입니다.
세 번째는 하나의 플랫폼을 여러 산업으로 얼마나 확장할 수 있는지입니다.
팔란티어는 제조, 항공, 의료, 에너지처럼 서로 다른 산업에 같은 기술 기반을 적용하고 있습니다.
각 산업에서 필요한 업무는 다르지만 데이터를 연결하고 분석한 뒤 실제 업무에 활용한다는 기본 구조에는 공통점이 있습니다.
따라서 한 산업에서 쌓은 기술과 경험을 다른 산업에서도 활용할 수 있다면 새로운 시장으로 사업을 확대하기가 쉬워집니다.
팔란티어가 현재의 기술 기반을 얼마나 많은 산업과 고객에게 확장할 수 있는지도 앞으로 주목할 부분입니다.
DANA NOTES 해설
팔란티어의 경쟁력을 가장 쉽게 이해하려면 AI를 만드는 회사와 AI가 일할 수 있는 환경을 만드는 회사를 구분해서 볼 필요가 있습니다.
좋은 AI 모델이 있다고 해서 기업의 업무가 바로 자동화되는 것은 아닙니다.
AI가 사용할 기업 데이터가 준비되어 있어야 하고, 서로 다른 데이터가 어떤 관계인지 알 수 있어야 합니다.
직원마다 다른 접근 권한도 적용해야 하고, AI가 어디까지 행동할 수 있는지도 정해야 합니다.
팔란티어는 바로 이 부분에 집중하고 있습니다.
기업의 데이터를 실제 업무 구조에 맞게 연결하고, 여기에 AI를 붙인 뒤 실제 의사결정과 업무로 이어지도록 만드는 것입니다.
따라서 팔란티어의 경쟁력을 볼 때 중요한 질문은 “팔란티어가 가장 좋은 AI를 만들 수 있는가?”가 아닙니다.
“기업과 정부기관이 AI를 실제 업무에 사용하려 할 때 팔란티어가 필요한 플랫폼으로 계속 선택될 수 있는가?”
앞으로 팔란티어를 볼 때는 이 질문을 중심으로 살펴보는 것이 좋습니다.
