다음 Palantir은 이미 구축 중입니다. 아직 구매할 수 없습니다: 2026년 주목해야 할 3개 AI 기업

Palantir Technologies (PLTR)가 사상 최고치 부근에서 프리미엄 배율로 거래되는 동안, 새로운 세대의 엔터프라이즈 AI 플랫폼들이 빠르게 확장되고 있으며, 투자자들에게 동일한 1조 달러 기회에 더 매력적인 진입점을 제공할 수 있습니다.
Palantir은 최근 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 가장 강력한 실적 보고서 중 하나로 간주되는 것을 방금 발표했습니다. 2025년 4분기에 이 회사는 전년 대비 70% 매출 성장을 기록했으며, 미국 상업 매출은 137% 급증했고 총 계약 가치는 약 43억 달러에 달했습니다. 경영진은 2026년 전체 연간 매출 성장률을 약 61%로 제시했으며, 이는 약 72억 달러의 매출을 의미합니다. CEO 알렉스 카프는 회사를 'n of 1'로 설명했습니다.
그가 옳을 수 있습니다. 하지만 시장은 이 스토리에 공격적으로 가격을 매겼습니다.
현재 주당 152달러 부근의 가격에서 Palantir은 2026년 가이던스를 기준으로 약 45배의 선행 매출 배수로 거래되고 있으며, 2025년 매출 기준으로는 약 73배의 후행 매출 배수로 거래되고 있습니다. 이 배수는 오류 허용 폭을 제한하고 수년간 지속적인 실행을 요구합니다. Palantir 거래를 놓친 투자자들이나 엔터프라이즈 AI에 더 유리한 위험 조정 노출을 원하는 투자자들에게 질문은 다음과 같습니다: 다음 Palantir을 구축하고 있는 기업은 어디일까요?
우리는 Palantir과 유사한 야망을 결합하면서 장기적인 잠재력을 완전히 반영하지 못할 수 있는 가치평가를 가진 3개의 비상장 기업을 확인했습니다. 오늘날 이들 중 어느 것도 상장되어 있지 않지만, 각각은 다음 10년 동안 누가 엔터프라이즈 AI 인프라를 통제할 것인지에 대한 독특한 베팅을 나타냅니다.
'다음 Palantir'의 조건은 무엇인가?
Palantir의 방어 경쟁력은 세 가지 기둥에 기반합니다: 대체하기 어려운 깊이 내장된 엔터프라이즈 소프트웨어, 높은 진입 장벽을 가진 정부 및 국방 프랜차이즈, 그리고 데이터를 운영 의사결정으로 변환하는 AI 플랫폼입니다. 아래 기업들은 이 방정식의 다른 부분을 공격합니다. 어느 것도 Palantir의 직접적인 복제품은 아니지만, 각각은 동일한 엔터프라이즈 AI 생태계 내에서 지속 가능한 고마진 위치를 구축하고 있습니다.
"투자자들에게 물어봐야 할 질문은 엔터프라이즈 AI가 실제로 존재하는가가 아니라, 그렇습니다. 질문은 Palantir이 현재 배수에서 이 트렌드를 소유하는 가장 효율적인 방법인가 하는 것입니다."
2013년 UC 버클리에서 Apache Spark의 원래 창시자들에 의해 설립된 Databricks는 데이터 레이크하우스 카테고리를 처음부터 구축했으며, 이제 대규모 엔터프라이즈의 핵심 데이터 및 AI 인프라를 제공하고 있으며, 포천 500대 기업 대다수를 포함합니다.
연간화 매출: 5억 달러 이상으로 보고됨 | 전년 대비 성장률: 65%+로 보고됨 | 구독 총마진: 80% 이상으로 보고됨
Databricks는 2026년 가장 매력적인 비상장 AI 인프라 스토리로 볼 수 있습니다. 이 회사는 강력한 성장, 높은 구독 총마진, 그리고 긍정적인 자유 현금 흐름을 유지하면서 50억 달러 연간화 매출 실행률을 돌파했습니다. 비교를 위해, Palantir은 2025년 56% 성장했으며 2026년에는 약 61% 성장을 가이드하고 있습니다. Databricks는 Palantir과 동등하거나 더 빠른 성장률로, 더 큰 비상장 시장 규모에서 운영되고 있으며 아직 공개 시장에 진입하지 않았습니다.
이 회사는 최근 마이크로소프트, 블랙록, 블랙스톤, JP모건, 골드만삭스, 카타르투자청 등 주요 기관 투자자들의 참여로 상당한 규모의 펀딩 라운드를 마쳤습니다. 보고된 가치평가는 1000억 달러를 초과하며, 일부 추정치는 1300억 달러를 넘는다고 합니다. CEO 알리 고드시는 2026년 IPO를 배제하지 않는다고 밝혔지만, 2026년 3월 현재 신고서는 제출되지 않았습니다.
Palantir 비교: Palantir은 의사결정 계층에 위치하여 조직이 데이터에 기반한 행동을 취하도록 돕습니다. Databricks는 그 아래에 위치하여 데이터 계층 자체를 소유합니다. 2만 명 이상의 고객과 빠르게 확장되는 AI 기반 매출을 통해 이 회사는 엔터프라이즈 AI의 기반 인프라로 자리매김하고 있습니다. 데이터베이스 및 AI 네이티브 도구로의 지속적인 확장은 Oracle 및 SAP와 같은 기존 플랫폼과 더 직접적인 경쟁 관계에 놓입니다.
강세론: Palantir과 동등하거나 이를 초과하는 성장률, 훨씬 낮은 암시적 배수. 공개 상장은 전체 엔터프라이즈 AI 인프라 카테고리의 가치평가를 재설정할 수 있습니다.
주요 위험: 비상장 접근은 투자자격 있는 투자자들에게만 제한됩니다. Snowflake, 구글 BigQuery, AWS와의 경쟁은 여전히 치열합니다. 주요 AI 임원들의 이탈을 포함한 리더십 변화는 IPO 연도로 접어들면서 일부 불확실성을 야기합니다.
결론: 공개 시장 투자자들은 최신 펀딩 라운드에 참여한 마이크로소프트(MSFT)를 통해 간접 노출을 얻을 수 있습니다. Databricks는 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 가장 기대되는 IPO 후보 중 하나로 널리 평가됩니다.
#2 GLEAN 비상장 | 시리즈 F | 가치평가: 업계 추정치에 따르면 약 70억 달러+
2019년 구글 수석 엔지니어이자 Rubrik 공동 창업자인 아르빈드 제인에 의해 설립된 Glean은 지속적인 엔터프라이즈 문제를 해결합니다: 직원들은 내부에 이미 존재하는 정보를 찾는 데 많은 시간을 소비합니다. Glean은 엔터프라이즈 애플리케이션 전반에 걸친 데이터를 통합되고 권한 인식형 지식 계층으로 연결하여 직원들이 자연어를 사용하여 회사 정보를 쿼리할 수 있도록 합니다.
ARR: reportedly 2억 달러 돌파 | 성장: 지난 1년 동안 약 2배 증가
Glean은 2026년 초 1억 달러 돌파 9개월 만에 연간 반복 매출 2억 달러를 돌파했다고 밝혔습니다. 웰링턴 매니지먼트가 주도하고 7억 달러 이상의 가치평가로 보고된 최근 펀딩 라운드에는 시퀀사, 클라이너퍼킨스, 제너럴 캐터리스트가 참여했습니다. 이 회사는 업계 분석가들로부터 에이전트 AI 혁신 분야에서 인정받았으며, 2026년 주목할 만한 AI 스타트업으로 블룸버그에 인용되었습니다.
Glean의 Palantir 비교: Palantir은 정부 및 대규모 엔터프라이즈 내에서 주로 고위급 운영 의사결정에 초점을 맞춥니다. Glean은 더 넓은 계층, 조직 내 모든 지식 근로자를 목표로 하며 산업 전반에 걸쳐 일상 워크플로우에 지능을 내장합니다. 총 시장 기회는 더 클 수 있으며 배포 마찰은 상당히 낮습니다.
Glean의 고객 기반은 기술을 넘어 금융, 소매, 제조, 의료 분야로 확장되었으며, 이 독자층의 전문직 인구통계와 밀접하게 매핑되는 분야입니다. 강세론: ARR 200M+ 달러 기준 약 70억 달러의 가치평가에서 1년 만에 약 2배의 성장률은 Glean을 이 단계에서 가장 빠르게 성장하는 엔터프라이즈 SaaS 기업 중 하나로 만듭니다. 권한, 규정 준수, 엔터프라이즈 데이터 통합을 중심으로 구축된 이 아키텍처는 에이전트 AI 시스템으로의 전환과 잘 부합합니다.
주요 위험: 마이크로소프트 365 코파일럿, 아마존 Q, 구글 에이전트스페이스는 번들 가격 책정과 기존 엔터프라이즈 관계의 상당한 이점을 가진 동일한 사용 사례를 목표로 합니다. 하이퍼스케일러들이 인접 시장으로 진출할 때 미들웨어 비즈니스는 역사적으로 마진 압박에 직면했습니다.
결론: ARR 200M+ 달러 기준 약 70억 달러의 가치평가에서 Glean은 비싸지 않지만, 성장 속도를 고려할 때 이 배수는 Palantir의 배수보다 더 방어 가능할 수 있습니다. 향후 공개 상장은 수백 백만 달러 ARR로의 지속적인 확장에 달려 있을 것입니다.
#3 SCALE AI 비상장 | 메타 투자 | 가치평가: reportedly 약 290억 달러
2016년 MIT를 19세에 중퇴한 알렉산드르 왕에 의해 설립된 Scale AI는 AI 생태계의 핵심 플레이어가 되었으며, 머신러닝 모델 개발에 사용되는 고품질 훈련 데이터를 제공합니다. 이 회사는 전 세계적으로 계약자들을 모집하고 관리하여 AI 시스템에 사고하는 방법을 가르치는 데이터를 레이블링하고 품질 검사합니다.
2024년 매출: reportedly 10억 달러 돌파 근접 | 정부 계약: DoD 참여 누적 3억 달러 초과 보고
2025년 중반, 메타 플랫폼은 Scale AI에 주요 전략 투자를 하여 상당한 비투표 지분을 인수하고 회사 가치를 약 290억 달러로 평가했다고 보고되었습니다. 거래 후 창업자 왕은 Meta에서 AI 전략에 초점을 맞춘 역할로 전환했습니다. 이후 보고서에 따르면 여러 주요 상업 고객들이 Scale과의 관계를 재평가했으며, 데이터 거버넌스 및 경쟁 고려사항을 포함한 동기가 일부 결정에서 일관되게 확인되지 않았음에도 불구하고 우려를 제기했다고 합니다. 이 회사는 이 기간 동안 인력 감축도 단행했다고 발표된 바 있습니다.
Palantir 비교는 전략적이며 운영적이지 않습니다. Palantir은 의사결정 계층에서 운영됩니다. Scale AI는 훈련 데이터 계층, AI 시스템에 동력을 공급하는 기반 입력에서 운영됩니다. 고품질 사람이 주석을 달은 데이터에 대한 수요가 증가함에 따라 이 계층은 전략적으로 중요해질 수 있습니다. Scale의 미국 국방 관련 AI 프로그램 참여, 누적 3억 달러 이상의 DoD 참여 보고를 포함하여, 이 회사는 Palantir의 정부 프랜차이즈와 인접한 경쟁 영역에 위치합니다.
회사 대표들은 2025년 말 CNBC에 메타 거래 후 데이터 사업이 월별로 성장했으며 2025년 상반기에 비해 하반기에 애플리케이션 사업이 의미 있는 가속화를 보였다고 밝혔습니다. 2026년 초 Scale은 에이전트 AI 시스템 및 로봇 공학에 초점을 맞춘 새로운 연구 부서를 출범했습니다.
강세론: AI 훈련 데이터 공급망에서 복제하기 어려운 구조적으로 중요한 위치. 정부 수요가 증가하고 있습니다. 고품질 전문가 주석 데이터의 장기적인 부족은 시간이 지남에 따라 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다.
주요 위험: 여러 주요 상업 고객들의 참여 감소 보고는 상당한 수익 집중 위험을 나타냅니다. 왕의 메타 이행 후 리더십 전환은 연속성 문제를 야기합니다. 규제 기관들은 특정 관할권에서 메타 거래와 관련하여 검토를 시작했다고 보고되었지만 결과는 불확실합니다. IPO 일정은 발표되지 않았습니다.
결론: Scale AI는 AI 분야에서 독점적인 훈련 데이터의 장기적인 중요성에 대한 고위험 고수익 포지션을 나타냅니다. 2025년 사건들은 이전에 뛰어난 상업적 모멘텀을 보여주었던 비즈니스에 실제 불확실성을 도입했습니다. 공개 시장 투자자들은 간접 노출을 위한 수단으로 메타(NASDAQ: META)를 고려할 수 있습니다.
결론
Palantir은 진정으로 예외적인 비즈니스입니다. 하지만 프리미엄 매출 배수에서 이는 다음 10년 동안 지속적인 실행의 높은 정도를 가격에 반영하고 있습니다. Databricks는 가장 매력적인 대규모 비상장 인프라 플레이를 제공합니다. Glean은 워크플로우 수준에서 엔터프라이즈 AI 채택에 대한 빠르게 성장하는 베팅을 나타냅니다. 그리고 Scale AI는 AI 훈련 데이터 공급망에서 더 복잡하지만 잠재적으로 중요한 플레이어입니다.
어느 것도 Palantir의 직접적인 대체품은 아니지만, 이들은 Palantir의 돌파적인 성과 이후 투자자들이 직면한 더 넓은 질문을 반영합니다: 엔터프라이즈 AI 기회를 소유하는 더 효율적인 방법이 있는가?
면책 조항: 이 기사는 정보 제공 목적으로만 제공되며 투자 조언을 구성하지 않습니다. 항상 투자 결정을 내리기 전에 스스로 실사를 수행하십시오. 과거 실적은 미래 결과를 나타내는 것이 아닙니다.
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Kirsten Co, MS, MBA는 K&Company의 CEO로서 AI 스타트업들이 엔터프라이즈 고객을 확보하고 유지하도록 돕고 있습니다. 미국, 아시아 태평양, 유럽에서 15년간 엔터프라이즈 영업, 사업 개발, 운영 분야에서 활동했으며 NYU에서 글로벌 보안 및 사이버 범죄 석사 학위를 취득한 그녀는 엔터프라이즈 AI 채택, 시장 진출 전략, 투자자들이 주목해야 할 비상장 AI 기업을 다루는 Insider Monkey에 기고하고 있습니다.