Następny Palantir jest już tworzony, ale jeszcze nie możesz go kupić: 3 firmy AI do obserwacji w 2026 roku

Podczas gdy Palantir Technologies (PLTR) handluje się w pobliżu maksimów historycznych przy premiowych wielokrotnościach, nowe pokolenie platform AI dla przedsiębiorstw szybko się rozwija i może zaoferować inwestorom bardziej atrakcyjny punkt wejścia do tej samej bilionowej okazji.
Palantir niedawno przedstawił to, co wielu inwestorów uznało za jeden z najsilniejszych ostatnich raportów zyskowych w sektorze oprogramowania dla przedsiębiorstw. W IV kwartale 2025 roku firma zgłosiła wzrost przychodów roczny o 70%, przy czym przychody handlu detalicznego w USA wzrosły o 137%, a łączna wartość kontraktów osiągnęła około 4,3 mld dolarów. Zarządzanie opublikowało prognozę na cały rok 2026 na poziomie około 61% wzrostu przychodów, co oznacza ok. 7,2 mld dolarów przychodów. Prezes Alex Karp opisał firmę jako "n z 1".
Może mieć rację. Ale rynek agresywnie wycenił tę historię.
Dziś, przy obecnych cenach w okolicach 152 dolarów za akcję, Palantir handluje się przy około 45-krotnym przedziale przychodów w oparciu o prognozę na 2026 rok i przy około 73-krotnym przedziale przychodów z 2025 roku, wielokrotność, która pozostawia ograniczoną marżę błędu i wymaga stałego wykonania przez wiele lat. Dla inwestorów, którzy przeoczyliby transakcję z Palantir, lub którzy chcą bardziej korzystne ryzyko-zyskowe narażenie na AI dla przedsiębiorstw, pytanie brzmi: które firmy budują następny Palantir?
Wykryliśmy trzy firmy prywatne łączące ambicje podobne do Palantir z wycenami, które mogą jeszcze w pełni nie odzwierciedlać ich długoterminowego potencjału. Żadna z nich obecnie nie jest publicznie notowana, ale każda reprezentuje odrębną stawkę na to, kto będzie kontrolował infrastrukturę AI dla przedsiębiorstw w ciągu następnej dekady.
CO CZYNA "NASTĘPNEGO PALANTIR"?
Moat Palantir opiera się na trzech filarach: głęboko osadzone oprogramowanie dla przedsiębiorstw, które trudno zastąpić, franczyza rządowa i obronna z wysokimi barierami wejścia oraz platforma AI, która przekształca dane w operacyjne podejmowanie decyzji. Poniższe firmy atakują różne części tego równania. Żadna nie jest bezpośrednim replikatem Palantir, ale każda buduje trwałą, wysoko marżową pozycję w ramach tej samej ekosystemu AI dla przedsiębiorstw.
"Pytanie dla inwestorów nie polega na tym, czy AI dla przedsiębiorstw jest realne - jest. Pytanie brzmi, czy Palantir przy obecnych wielokrotnościach jest najbardziej efektywnym sposobem na posiadanie tej tendencji."
Założona w 2013 roku przez oryginalnych twórców Apache Spark w UC Berkeley, Databricks zbudowała kategorię data lakehouse od zera i obecnie zapewnia podstawową infrastrukturę danych i AI dla znacznej części dużych przedsiębiorstw, w tym większości Fortune 500.
Roczny przychód: Zgłoszono ponad 5 mld dolarów | Wzrost roczny: Zgłoszono 65%+ | Wysokość marży brutto subskrypcji: Zgłoszono powyżej 80%
Databricks to prawdopodobnie najbardziej przekonująca opowieść o infrastrukturze AI przed IPO w 2026 roku. Firma przekroczyła 5 mld dolarów rocznego przychodu bieżącego przy silnym wzroście, wysokich marżach brutto subskrypcji i pozytywnym przepływie gotówki wolnej. W porównaniu do Palantir, który w 2025 roku wzrosł o 56% i przewiduje około 61% wzrostu w 2026 roku, Databricks działa z porównywalną lub szybszą szybkością wzrostu, przy większej skali na rynku prywatnym i nie weszła jeszcze na publiczne rynki.
Firma niedawno przeprowadziła znaczną rundę finansowania z udziałem głównych inwestorów instytucjonalnych, w tym Microsoft, BlackRock, Blackstone, JPMorgan, Goldman Sachs i Qatar Investment Authority. Zgłoszone wyceny przekraczają 100 mld dolarów, a według niektórych szacunków przekraczają 130 mld dolarów. Prezes Ali Ghodsi stwierdził, że IPO w 2026 roku nie jest wykluczone, chociaż do marca 2026 roku nie złożył żadnego złożenia.
Porównanie z Palantir: Palantir znajduje się w warstwie decyzji, pomagając organizacjom działać na podstawie danych. Databricks znajduje się pod spodem, posiadając samą warstwę danych. Przy ponad 20 000 klientów i szybko rosnących przychodów z AI firma kształtuje się jako podstawowa infrastruktura dla AI dla przedsiębiorstw. Jej dalsze rozszerzenie na bazy danych i narzędzia natywne dla AI stawia ją w bezpośredniej konkurencji z platformami legacy takimi jak Oracle i SAP.
Przypadek wzrostu: szybkości wzrostu porównywalne lub przekraczające Palantir przy znacznie niższej implikowanej wielokrotności. Publiczne notowanie może przeszacować całą kategorię infrastruktury AI dla przedsiębiorstw.
Główne ryzyka: dostęp przed IPO jest ograniczony do akredytowanych inwestorów. Konkurencja ze strony Snowflake, Google BigQuery i AWS pozostaje intensywna. Zmiany w kadrze kierowniczej, w tym odejście kluczowych kierowników AI, wprowadzają pewne niepewności w kierunku potencjalnego roku IPO.
Podsumowanie: inwestorzy na rynkach publicznych mogą uzyskać pośrednie narażenie poprzez Microsoft (MSFT), który uczestniczył w ostatniej rundzie finansowania. Databricks jest powszechnie postrzegany jako jeden z najbardziej oczekiwanych kandydatów na IPO w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw.
#2 GLEAN Prywatna | Seria F | Wartość: szacunki branżowe sugerują około 7 mld dolarów+
Założona w 2019 roku przez Arvind Jain, byłego wybitnego inżyniera Google i współzałożyciela Rubrika, Glean rozwiązuje uporczywy problem przedsiębiorstw: pracownicy spędzają znaczną ilość czasu na poszukiwaniu informacji, które już istnieją wewnętrznie. Glean łączy dane w aplikacjach dla przedsiębiorstw w ujednoliconą, świadomą uprawnień warstwę wiedzy, umożliwiając pracownikom wysyłanie zapytań o informacje firmy przy użyciu języka naturalnego.
ARR: Zgłoszono przekroczenie 200 mln dolarów | Wzrost: około podwojenie w ciągu ostatniego roku
Glean oświadczył, że przekroczył 200 milionów dolarów rocznych przychodów cyklicznych na początku 2026 roku, mniej niż 9 miesięcy po osiągnięciu 100 milionów dolarów. Ostatnia runda finansowania, której rzekomo przewodzili Wellington Management przy wycenie szacowanej powyżej 7 mld dolarów, przyciągnęła udział Sequoia, Kleiner Perkins i General Catalyst. Firma została uznana przez analityków branżowych za innowacje w agentic AI i cytowana przez Bloomberg wśród godnych uwagi startupów AI w 2026 roku.
Porównanie z Palantir: Palantir koncentruje się na wysokim poziomie operacyjnego podejmowania decyzji, zazwyczaj w rządzie i dużych przedsiębiorstwach. Glean dociera do szerszej warstwy - każdego pracownika świadomego w organizacji, osadzając inteligencję w codziennych przepływach pracy w różnych sektorach. Całkowity rynku docelowy może być większy, a tarcie podczas wdrażania jest znacznie mniejsze.
Baza klientów Glean poszerzyła się poza technologię na finanse, handel detaliczny, produkcję i opiekę zdrowotną - sektory, które ściśle odpowiadają demograficznym cechom zawodowych tej grupy czytelników. Przypadek wzrostu: około 2-krotne zwiększenie przychodów w ciągu roku stawia Glean wśród szybciej rosnących przedsiębiorstw SaaS na tym etapie. Jego architektura zbudowana wokół uprawnień, zgodności i integracji danych dla przedsiębiorstw dobrze odnosi się do przejścia ku systemom agentic AI.
Główne ryzyka: Microsoft 365 Copilot, Amazon Q i Google Agentspace docierają do tych samych przypadków użycia z powiązanymi cenami i znaczącą przewagą istniejących relacji z przedsiębiorstwem. Firmy middleware historycznie stawały przed presją marżową, gdy hiperskala przenosiła się na sąsiednie rynki.
Podsumowanie: przy szacowanej wycenie powyżej 7 mld dolarów przy rzekomo ponad 200 mln dolarów ARR Glean nie jest tani, ale wielokrotność jest argumentacyjnie bardziej uzasadniona niż w przypadku Palantir, biorąc pod uwagę tempo wzrostu. Przyszłe publiczne oferty prawdopodobnie będą zależeć od dalszego rozwoju w kierunku kilku setek milionów ARR.
#3 SCALE AI Prywatna | Wspierana przez Meta | Wartość: rzekomo około 29 mld dolarów
Założona w 2016 roku przez Alexandr Wang, który opuścił MIT w wieku 19 lat, Scale AI stała się kluczowym graczem w ekosystemie AI, zapewniając wysokiej jakości dane szkoleniowe wykorzystywane do opracowywania modeli uczenia maszynowego, rekrutując i zarządzając kontrahentami na całym świecie do etykietowania i sprawdzania jakości danych, które uczą systemy AI myślenia.
Przychody w 2024 roku: rzekomo zbliżające się do 1 mld dolarów | Kontrakty rządowe: rzekomo przekraczające 300 mln dolarów w aktywnych zaangażowaniach DoD
W połowie 2025 roku Meta Platforms dokonała głównej strategicznej inwestycji w Scale AI, rzekomo nabywając znaczący udział niebędący akcja, i wyceniając firmę na około 29 mld dolarów. Po tej transakcji założyciel Wang przeszedł na rolę w Meta skoncentrowaną na strategii AI. Później pojawiły się doniesienia sugerujące, że kilka głównych klientów komercyjnych ponownie oceniło swoje relacje z Scale, przywołując niepotwierdzone przez jednoznacznie potwierdzone motywacje, w tym zarzuty związane z zarządzaniem danymi i uwarunkowaniami konkurencyjnymi. Firma również podjęła redukcję siły roboczej w tym okresie, zgodnie z opublikowanymi doniesieniami.
Porównanie strategiczne z Palantir, a nie operacyjne. Palantir działa w warstwie decyzji. Scale AI działa w warstwie danych szkoleniowych, podstawowym wejściem, które zasila systemy AI. Wraz ze wzrostem popytu na wysokiej jakości, ludzko-etykietowane dane ta warstwa może stać się strategicznie kluczowa. Zaangażowanie Scale w programy AI związane z obroną USA, w tym rzekome zaangażowania DoD o łącznej wartości powyżej 300 mln dolarów, umieszcza ją w sąsiedniej konkurencyjnej przestrzeni w stosunku do franczyzy rządowej Palantir.
Pracownicy firmy powiedzieli CNBC pod koniec 2025 roku, że ich działalność związana z danymi rośnie miesięcznie po transakcji z Meta, a ich działalność aplikacyjna pokazała znaczący przyspieszenie w drugiej połowie 2025 roku w porównaniu do pierwszej połowy. Na początku 2026 roku Scale uruchomił nowy oddział badawczy skoncentrowany na systemach agentic AI i robotyce.
Przypadek wzrostu: strukturalnie ważna pozycja w łańcuchu dostaw danych szkoleniowych AI, która trudno jest zreplikować. Popyt rządowy rośnie. Długoterminowa niedobór wysokiej jakości danych eksperckich z etykietami może wzmacniać przewagi konkurencyjne w miarę upływu czasu.
Główne ryzyka: doniesienia o ograniczonym zaangażowaniu z kilkoma głównymi klientami komercyjnymi reprezentują znaczące ryzyko koncentracji przychodów. Przejście kadrowe po przejściu Wanga do Meta wprowadza pytania o ciągłość. Organa regulacyjne w niektórych jurysdykcjach rzekomo zainicjowały przeglądy związane z transakcją Meta, chociaż wyniki pozostają niepewne. Nie ogłoszono żadnego terminu IPO.
Podsumowanie: Scale AI reprezentuje wysokoryzykowną, wysokowartościową pozycję na długoterminową ważność własnościowych danych szkoleniowych w AI. Wydarzenia 2025 roku wprowadziły realną niepewność w działalność, która wcześniej pokazywała nadzwyczajny komercyjny pęd. Inwestorzy na rynkach publicznych mogą rozważyć Meta (NASDAQ: META) jako pojazd do pośredniego narażenia.
PODSUMOWANIE
Palantir to naprawdę wyjątkowa firma. Ale przy premiowych wielokrotnościach przychodów ceny w niej zawarte jest wysokie stopień utrzymania wykonania przez następną dekadę. Databricks oferuje najbardziej przekonującą dużą skalę przed IPO infrastruktury. Glean reprezentuje szybko rosnącą stawkę na adopcję AI dla przedsiębiorstw na poziomie przepływów pracy. A Scale AI to bardziej złożony, ale potencjalnie kluczowy gracz w łańcuchu dostaw danych szkoleniowych AI.
Żadna nie jest bezpośrednim substytutem dla Palantir, ale razem odzwierciedlają szersze pytanie stojące przed inwestorami po wyróżniającej się wydajności Palantir: czy istnieje bardziej efektywny sposób na posiadanie okazji AI dla przedsiębiorstw?
Rozszerzenie informacyjne: ten artykuł służy wyłącznie celom informacyjnym i nie stanowi porady inwestycyjnej. Zawsze prowadź własne badania przed podjęciem decyzji inwestycyjnych. Poprzednie wyniki nie są wskaźnikiem przyszłych rezultatów. ________________________________________________________________________________________
Kirsten Co, MS, MBA, jest prezesem K&Company, gdzie współpracuje ze startupami AI nad pozyskaniem i utrzymaniem klientów korporacyjnych. Z 15-letnim doświadczeniem w sprzedaży dla przedsiębiorstw, rozwoju biznesowym i działaniach w USA, Azji i Pacyfiku oraz Europie oraz magistrem nauk o bezpieczeństwie globalnym i cyberprzestępczości z NYU, współtworzy Insider Monkey, opisując adopcję AI dla przedsiębiorstw, strategię wejścia na rynek i firmy AI prywatne warte obserwacji dla inwestorów.

tytuł_seo: 3 firmy AI do obserwacji w 2026 roku: PLTR Alternative
meta_opis: Odkryj 3 firmy AI, które wzrosną do 2026 roku, następny Palantir (PLTR). Działaj teraz, gdyż nie są jeszcze publicznie notowane.
wyrok_tekst: Panelisci ogólnie zgadzają się, że wysokie wyceny prywatne Databricks, Glean i Scale AI mogą nie przekładać się na podobny sukces na rynku publicznym, przywołując ryzyka takie jak kompresja wyceny, konkurencja ze strony hiperskali i potencjalne problemy z jakością przychodów. Wyrażają również zaniepokojenie związanym z utrzymaniem wysokich szybkości wzrostu przy dużych skalach i potencjalnym wpływie kontroli rządowej na Scale AI.
komentarz_ai_1: Artykuł łączy "szybkości wzrostu firm prywatnych" z "okazją na rynku publicznym" - niebezpieczny skok. Databricks przy 5 mld dolarów ARR rosnący o 65% brzmi imponująco - dopóki nie pamiętasz, że Palantir wzrosł publicznie o 56%, jednocześnie zarządzając nadzorem regulacyjnym, zmiennością zysków i oczekiwaniami akcjonariuszy. Trzy wymienione firmy działają na strukturalnie różnych rynkach (infrastruktura danych, wyszukiwanie, dane szkoleniowe) i stają przed różnymi dynamikami konkurencyjnymi. Co ważniejsze: artykuł zakłada, że te wyceny prywatne (powyżej 100 mld dolarów dla Databricks, 29 mld dolarów dla Scale) skurczą się a nie rozszerzą po IPO, co sprzeciwia się ostatniej historii. Prawdziwe ryzyko nie polega na tym, czy AI dla przedsiębiorstw jest realne - czy te firmy będą w stanie utrzymać 60%+ wzrostu przy skali 5 mld dolarów+ podczas konkurencji z AWS, Google i zintegrowanymi ofertami Microsoft.
komentarz_ai_2: Artykuł prawidłowo wskazuje, że wielokrotność przychodów Palantir 45x przedstawia ceny w niemal doskonałości, ale łączy "infrastrukturę" z "moatami konkurencyjnymi". Databricks to wysoko rosnąca data lakehouse, ale stawia przed poważną kompresją marży ze strony chmurowych hiperskali takich jak AWS i Google. Glean to zasadniczo otoczka warstwy wyszukiwania; jej ambicje "agentic" są podatne na agresywne pakietywanie Microsoft Copilot. Scale AI jest najbardziej niepokojący; inwestycja Meta tworzy masowy konflikt interesów, który prawdopodobnie na stałe odstrasza innych klientów Big Tech. Inwestorzy ścigające je jako "następnego Palantira" ignorują, że prawdziwy moat Palantir to jego lepka, misyjnie krytyczna integracja z przepływami pracy rządowych, których żadna z tych firm obecnie nie replikuje.
komentarz_ai_3: Artykuł prawidłowo podkreśla, że okazja AI dla przedsiębiorstw wykracza poza Palantir i że Databricks, Glean i Scale są strategicznie ważne. Ale wyceny prywatne są już wysokie: Databricks przy ~100–130 mld dolarów na ARR >5 mld dolarów (~20–26x), Glean ~7 mld dolarów na 200 mln dolarów ARR (~35x) i Scale ~29 mld dolarów na ~1 mld dolarów przychodów (~29x). Te wielokrotności kompresują tezę "obniżki". Brakujący kontekst: pakietywanie hiperskali (MSFT/Azure, AWS, Google) może szybko marginalizować oprogramowanie pośrednie; kontrola rządowa/regulacyjna (szczególnie dla Scale/Meta/DoD) może utrudniać wzrost; a cykle adopcji AI dla przedsiębiorstw, złożoność integracji i ryzyka nadzoru nad danymi/modelami mogą spowalniać wydatki. Dostęp inwestorów przed IPO i blokady koncentrują wczesne zyski dla informatorów, a nie dla kupujących publicznie.
komentarz_ai_4: Artykuł wywyższa Databricks (ARR 5 mld+ dolarów, 65% wzrostu), Glean (ARR 200 mln dolarów, 2x YoY) i Scale AI (~1 mld przychodów w 2024 roku) jako "następnych Palantirów", ale opiera się na niezweryfikowanych metrykach "zgłoszonych" prywatnych w porównaniu do audytowanych wyników PLTR z IV kwartału 2025 roku (70% wzrostu przychodów, 137% wzrostu handlu detalicznego w USA). Prywatna wycena Databricks powyżej 100 mld dolarów implikuje wielokrotność ARR przed IPO ok. 20x, ryzykując kompresję podobnie jak zdegradowanie po IPO Snowflake. AI przepływów pracy Glean stawia przed pakietowaniem hiperskali (MSFT Copilot), podczas gdy transakcja Meta w Scale spowodowała straty klientów, zwolnienia i zmiany kadrowe - rzeczywiste ryzyka przychodów lekceważone. Inwestorzy publiczni otrzymują rozcieńczony pośredni ekspozycję poprzez MSFT/META; bezpośredni dostęp ograniczony do elity.}