Il prossimo Palantir è già in costruzione, non puoi ancora comprarlo: 3 aziende AI da tenere d'occhio nel 2026

Mentre Palantir Technologies (PLTR) scambia vicino ai massimi storici a multipli premium, una nuova generazione di piattaforme AI enterprise sta scalando rapidamente e potrebbe offrire agli investitori un punto di ingresso più attraente nella stessa opportunità da un trilione di dollari.
Palantir ha appena consegnato ciò che molti investitori hanno considerato uno dei più forti recenti rapporti sugli utili nel software enterprise. Nel Q4 2025, l'azienda ha registrato una crescita dei ricavi anno su anno del 70%, con i ricavi commerciali statunitensi in aumento del 137% e il valore totale dei contratti che ha raggiunto circa 4,3 miliardi di dollari. La direzione ha emesso una guidance per il 2026 di circa il 61% di crescita dei ricavi, implicando circa 7,2 miliardi di dollari di ricavi. Il CEO Alex Karp ha descritto l'azienda come "un n di 1".
Potrebbe avere ragione. Ma il mercato ha prezzato aggressivamente questa storia.
Ai prezzi attuali vicini a 152 dollari per azione, Palantir scambia a circa 45x i ricavi forward basati sulla guidance del 2026, e circa 73x i ricavi trailing del 2025, un multiplo che lascia limitata margine di errore e richiede un'esecuzione sostenuta per diversi anni. Per gli investitori che hanno perso il trade di Palantir, o che vogliono un'esposizione più favorevole al rischio su enterprise AI, la domanda diventa: quali aziende stanno costruendo il prossimo Palantir?
Abbiamo identificato tre aziende private che combinano le ambizioni simili a Palantir con valutazioni che potrebbero non riflettere ancora appieno il loro potenziale a lungo termine. Nessuna è oggi quotata in borsa, ma ciascuna rappresenta una scommessa distinta su chi controllerà l'infrastruttura AI enterprise nel prossimo decennio.
COSA RENDE UN "PROSSIMO PALANTIR"?
Il moat di Palantir si basa su tre pilastri: un software enterprise profondamente integrato che è difficile da sostituire, un franchise governativo e di difesa con elevate barriere all'ingresso, e una piattaforma AI che trasforma i dati in processo decisionale operativo. Le aziende qui sotto attaccano parti diverse di questa equazione. Nessuna è una replica diretta di Palantir, ma ciascuna sta costruendo una posizione durevole e ad alto margine all'interno dello stesso ecosistema AI enterprise.
"La domanda per gli investitori non è se l'enterprise AI sia reale, lo è. La domanda è se Palantir ai multipli attuali sia il modo più efficiente per possedere questa tendenza."
Fondata nel 2013 dai creatori originali di Apache Spark all'UC Berkeley, Databricks ha costruito la categoria data lakehouse da zero e ora fornisce l'infrastruttura dati e AI di base per una parte significativa delle grandi imprese, inclusa la maggioranza delle Fortune 500.
Ricavi annualizzati: riportati oltre 5 miliardi di dollari | Crescita YoY: riportata al 65%+ | Margine lordo di abbonamento: riportato sopra l'80%
Databricks è probabilmente la storia di infrastruttura AI pre-IPO più convincente del 2026. L'azienda ha superato un run rate di ricavi annualizzati di 5 miliardi di dollari mantenendo una forte crescita, alti margini lordi di abbonamento e un free cash flow positivo. A confronto, Palantir è cresciuto del 56% nel 2025 e guida una crescita di circa il 61% nel 2026. Databricks opera a tassi di crescita paragonabili o superiori, a una scala privata maggiore, e non è ancora entrata nei mercati pubblici.
L'azienda ha recentemente raccolto un round di finanziamento significativo con la partecipazione di importanti investitori istituzionali tra cui Microsoft, BlackRock, Blackstone, JPMorgan, Goldman Sachs e il Qatar Investment Authority. Le valutazioni riportate superano i 100 miliardi di dollari, con alcune stime che la collocano sopra i 130 miliardi di dollari. Il CEO Ali Ghodsi ha dichiarato che un IPO nel 2026 non è escluso, anche se nessun deposito è stato effettuato a marzo 2026.
Il confronto con Palantir: Palantir si trova al livello decisionale, aiutando le organizzazioni ad agire sui dati. Databricks si trova sotto di esso, possedendo il livello dati stesso. Con oltre 20.000 clienti e ricavi AI in rapida espansione, l'azienda si posiziona come infrastruttura fondamentale per l'enterprise AI. La sua continua espansione in database e strumenti nativi AI la mette in concorrenza più diretta con piattaforme legacy come Oracle e SAP.
Caso rialzista: tassi di crescita paragonabili o superiori a Palantir, a un multiplo implicito significativamente inferiore. Una quotazione pubblica potrebbe rivedere l'intera categoria di infrastruttura AI enterprise.
Principali rischi: l'accesso pre-IPO è limitato agli investitori accreditati. La concorrenza da parte di Snowflake, Google BigQuery e AWS rimane intensa. I cambi di leadership, inclusa la partenza di importanti dirigenti AI, introducono qualche incertezza in vista di un potenziale anno IPO.
In sintesi: gli investitori dei mercati pubblici possono ottenere esposizione indiretta tramite Microsoft (MSFT), che ha partecipato all'ultimo round di finanziamento. Databricks è ampiamente considerata una delle candidate IPO più attese nel software enterprise.
#2 GLEAN Private | Serie F | Valutazione: le stime del settore suggeriscono circa 7 miliardi di dollari+
Fondata nel 2019 da Arvind Jain, un ex Google Distinguished Engineer e co-fondatore di Rubrik, Glean affronta un problema persistente enterprise: i dipendenti passano molto tempo a cercare informazioni che esistono già internamente. Glean connette i dati attraverso le applicazioni enterprise in un livello di conoscenza unificato e consapevole delle autorizzazioni, permettendo ai dipendenti di interrogare le informazioni aziendali usando il linguaggio naturale.
ARR: riportato superato i 200 milioni di dollari | Crescita: circa raddoppiato nell'ultimo anno
Glean ha dichiarato di aver superato i 200 milioni di dollari di ricavi ricorrenti annuali all'inizio del 2026, circa nove mesi dopo aver raggiunto i 100 milioni. Un recente round di finanziamento guidato da Wellington Management a una valutazione stimata sopra i 7 miliardi di dollari ha attirato la partecipazione di Sequoia, Kleiner Perkins e General Catalyst. L'azienda è stata riconosciuta dagli analisti del settore per l'innovazione in agentic AI e citata da Bloomberg tra le notevoli startup AI da tenere d'occhio nel 2026.
Il confronto con Palantir: Palantir si concentra sul processo decisionale operativo di alto livello, tipicamente all'interno di governo e grandi imprese. Glean mira a un livello più ampio, ogni knowledge worker all'interno di un'organizzazione, integrando l'intelligenza nei flussi di lavoro quotidiani attraverso i settori. Il mercato indirizzabile totale potrebbe essere più grande e l'attrito di distribuzione è considerevolmente inferiore.
La base clienti di Glean si è espansa oltre la tecnologia verso finanza, retail, manifatturiero e sanità, settori che mappano da vicino le demografie professionali di questa lettoria. Caso rialzista: circa 2x crescita dei ricavi in un anno colloca Glean tra le aziende SaaS enterprise in più rapida crescita a questo stadio. La sua architettura, costruita attorno a autorizzazioni, conformità e integrazione dati enterprise, si allinea bene con il passaggio verso sistemi AI agentic.
Principali rischi: Microsoft 365 Copilot, Amazon Q e Google Agentspace stanno mirando agli stessi casi d'uso con prezzi in bundle e il significativo vantaggio delle relazioni enterprise esistenti. Le aziende middleware hanno storicamente affrontato pressione sui margini quando gli hyperscaler entrano in mercati adiacenti.
In sintesi: a una valutazione stimata sopra i 7 miliardi di dollari su riportati oltre 200 milioni di ARR, Glean non è economica, ma il multiplo è argomentabilmente più difendibile di quello di Palantir data la rapidità di crescita. Un'offerta pubblica futura dipenderebbe probabilmente dalla continua espansione verso diverse centinaia di milioni di ARR.
#3 SCALE AI Private | Sostenuta da Meta | Valutazione: riportata circa 29 miliardi di dollari
Fondata nel 2016 da Alexandr Wang, che ha lasciato il MIT a 19 anni, Scale AI è diventata un attore chiave nell'ecosistema AI fornendo dati di addestramento di alta qualità usati per sviluppare modelli di machine learning, reclutando e gestendo contractor in tutto il mondo per etichettare e verificare la qualità dei dati che insegnano ai sistemi AI come pensare.
Ricavi 2024: riportati vicini a 1 miliardo di dollari | Contratti governativi: riportati superiori a 300 milioni di dollari in impegni DoD attivi
A metà 2025, Meta Platforms ha effettuato un importante investimento strategico in Scale AI, acquisendo apparentemente una partecipazione non votante sostanziale e valutando l'azienda circa 29 miliardi di dollari. Dopo la transazione, il fondatore Wang è passato a un ruolo in Meta focalizzato sulla strategia AI. Successivamente sono emerse segnalazioni che diversi importanti clienti commerciali hanno rivalutato le loro relazioni con Scale, citando preoccupazioni che potrebbero aver incluso governance dei dati e considerazioni competitive, anche se le motivazioni dietro le singole decisioni non sono state uniformemente confermate. L'azienda ha anche intrapreso un ridimensionamento della forza lavoro durante questo periodo, secondo quanto riportato dalla stampa.
Il confronto con Palantir è strategico piuttosto che operativo. Palantir opera al livello decisionale. Scale AI opera al livello dati di addestramento, l'input fondamentale che alimenta i sistemi AI. Con l'aumento della domanda di dati di alta qualità annotati da esseri umani, questo livello potrebbe diventare strategicamente critico. Il coinvolgimento di Scale nei programmi AI legati alla difesa statunitense, inclusi impegni DoD riportati valutati sopra 300 milioni di dollari in aggregato, la colloca in territorio competitivo adiacente al franchise governativo di Palantir.
I rappresentanti dell'azienda hanno detto a CNBC a fine 2025 che la sua attività dati è cresciuta su base mensile dopo la transazione con Meta, e che la sua attività applicazioni ha mostrato un'accelerazione significativa nel secondo semestre del 2025 rispetto al primo semestre. All'inizio del 2026, Scale ha lanciato una nuova divisione di ricerca focalizzata su sistemi AI agentic e robotica.
Caso rialzista: una posizione strutturalmente importante nella catena di approvvigionamento dati di addestramento AI che è difficile da replicare. La domanda governativa sta aumentando. La scarsità a lungo termine di dati di alta qualità annotati da esperti potrebbe rafforzare i vantaggi competitivi nel tempo.
Principali rischi: segnalazioni di ridotto coinvolgimento da parte di diversi importanti clienti commerciali rappresentano un rischio di concentrazione dei ricavi significativo. La transizione di leadership dopo il passaggio di Wang a Meta introduce domande di continuità. Gli organi di regolamentazione in alcune giurisdizioni hanno avviato revisioni relative alla transazione Meta, anche se gli esiti rimangono incerti. Nessun timeline IPO è stato annunciato.
In sintesi: Scale AI rappresenta una posizione ad alto rischio e ad alto potenziale sull'importanza a lungo termine dei dati di addestramento proprietari in AI. Gli eventi del 2025 hanno introdotto reale incertezza in un'azienda che in precedenza aveva mostrato un eccezionale slancio commerciale. Gli investitori dei mercati pubblici possono considerare Meta (NASDAQ: META) come veicolo per esposizione indiretta.
IL FONDO
Palantir è un'azienda genuinamente eccezionale. Ma a multipli di ricavi premium, sta prezzando un elevato grado di esecuzione sostenuta nel prossimo decennio. Databricks offre il gioco di infrastruttura pre-IPO su larga scala più convincente. Glean rappresenta una scommessa in rapida crescita sull'adozione AI enterprise a livello di flusso di lavoro. E Scale AI è un giocatore più complesso ma potenzialmente critico nella catena di approvvigionamento dati di addestramento AI.
Nessuna è un sostituto diretto di Palantir, ma insieme riflettono la domanda più ampia che affrontano gli investitori dopo le performance di breakout di Palantir: esiste un modo più efficiente per possedere l'opportunità enterprise AI?
Divulgazione: Questo articolo ha scopo puramente informativo e non costituisce consulenza di investimento. Eseguire sempre la propria due diligence prima di prendere decisioni di investimento. Le performance passate non sono indicative di risultati futuri.