O Próximo Palantir Já Está Sendo Construído, Você Ainda Não Pode Comprá-lo: 3 Empresas de IA para Observar em 2026

Enquanto a Palantir Technologies (PLTR) negocia perto de máximas históricas com múltiplos premium, uma nova geração de plataformas de IA empresarial está escalando rapidamente e pode oferecer aos investidores um ponto de entrada mais atrativo para a mesma oportunidade de trilhões de dólares.
A Palantir acaba de entregar o que muitos investidores consideraram um dos relatórios de resultados mais fortes recentes em software empresarial. No 4T2025, a empresa registrou crescimento de receita de 70% ano a ano, com receita comercial nos EUA subindo 137% e valor total de contratos atingindo aproximadamente US$ 4,3 bilhões. A administração emitiu orientação para o ano inteiro de 2026 de aproximadamente 61% de crescimento de receita, implicando cerca de US$ 7,2 bilhões em receita. O CEO Alex Karp descreveu a empresa como "um n de 1".
Ele pode estar certo. Mas o mercado precificou agressivamente essa história.
A preços atuais próximos a US$ 152 por ação, a Palantir negocia a aproximadamente 45x receita futura com base na orientação de 2026, e cerca de 73x receita de 2025, um múltiplo que deixa margem limitada para erro e exige execução sustentada por vários anos. Para investidores que perderam a operação Palantir, ou que desejam exposição mais favorável e ajustada ao risco para IA empresarial, a questão se torna: quais empresas estão construindo o próximo Palantir?
Identificamos três empresas privadas combinando ambições semelhantes à Palantir com valuations que ainda podem não refletir totalmente seu potencial de longo prazo. Nenhuma é negociada publicamente hoje, mas cada uma representa uma aposta distinta sobre quem controlará a infraestrutura de IA empresarial na próxima década.
O QUE TORNA UM "PRÓXIMO PALANTIR"?
O fosso da Palantir repousa em três pilares: software empresarial profundamente embutido que é difícil de substituir, uma franquia governamental e de defesa com altas barreiras de entrada, e uma plataforma de IA que transforma dados em tomada de decisão operacional. As empresas abaixo atacam diferentes partes dessa equação. Nenhuma é uma réplica direta da Palantir, mas cada uma está construindo uma posição durável e de alta margem dentro do mesmo ecossistema de IA empresarial.
A questão para investidores não é se a IA empresarial é real, ela é. A questão é se a Palantir com múltiplos atuais é a forma mais eficiente de possuir essa tendência.
Fundada em 2013 pelos criadores originais do Apache Spark na UC Berkeley, a Databricks construiu a categoria lakehouse de dados do zero e agora fornece infraestrutura de dados e IA central para uma parcela significativa de grandes empresas, incluindo a maioria da Fortune 500.
Receita Anualizada: Reportada em mais de US$ 5B | Crescimento YoY: Reportado em 65%+ | Margem Bruta de Assinatura: Reportada acima de 80%
A Databricks é, sem dúvida, a história de infraestrutura de IA pré-IPO mais atraente de 2026. A empresa ultrapassou uma taxa de execução de receita anualizada de US$ 5 bilhões enquanto mantém crescimento forte, altas margens brutas de assinatura e fluxo de caixa livre positivo. Em comparação, a Palantir cresceu 56% em 2025 e está orientando crescimento aproximado de 61% em 2026. A Databricks está operando em taxas de crescimento comparáveis ou mais rápidas, em uma escala privada maior, e ainda não entrou nos mercados públicos.
A empresa recentemente levantou uma rodada significativa de financiamento com participação de grandes investidores institucionais incluindo Microsoft, BlackRock, Blackstone, JPMorgan, Goldman Sachs e Qatar Investment Authority. Valuations reportados excedem US$ 100 bilhões, com algumas estimativas colocando acima de US$ 130 bilhões. O CEO Ali Ghodsi afirmou que um IPO em 2026 não está descartado, embora nenhum registro tenha sido feito até março de 2026.
A comparação com a Palantir: A Palantir está na camada de decisão, ajudando organizações a agir com base em dados. A Databricks está abaixo dela, possuindo a própria camada de dados. Com mais de 20.000 clientes e receita impulsionada por IA expandindo rapidamente, a empresa está se posicionando como infraestrutura fundamental para IA empresarial. Sua contínua expansão em bancos de dados e ferramentas nativas de IA a coloca em competição mais direta com plataformas legadas como Oracle e SAP.
Caso Otimista: Taxas de crescimento comparáveis ou superiores à Palantir, em um múltiplo implícito significativamente menor. Uma listagem pública poderia reprecificar toda a categoria de infraestrutura de IA empresarial.
Riscos Principais: O acesso pré-IPO é limitado a investidores credenciados. A competição da Snowflake, Google BigQuery e AWS permanece intensa. Mudanças na liderança, incluindo a saída de executivos-chave de IA, introduzem alguma incerteza caminhando para um potencial ano de IPO.
Conclusão: Investidores de mercado público podem obter exposição indireta através da Microsoft (MSFT), que participou da última rodada de financiamento. A Databricks é amplamente vista como uma das candidatas a IPO mais aguardadas em software empresarial.
#2 GLEAN Private | Série F | Valuation: Estimativas do setor sugerem aproximadamente US$ 7B+
Fundada em 2019 por Arvind Jain, um ex-Google Distinguished Engineer e cofundador da Rubrik, a Glean aborda um problema persistente empresarial: funcionários gastam tempo significativo buscando informações que já existem internamente. A Glean conecta dados através de aplicativos empresariais em uma camada de conhecimento unificada e consciente de permissões, permitindo que funcionários consultem informações da empresa usando linguagem natural.
ARR: Reportadamente superou US$ 200M | Crescimento: Aproximadamente dobrou no último ano
A Glean afirmou ter ultrapassado US$ 200 milhões em receita recorrente anual no início de 2026, aproximadamente nove meses após atingir US$ 100 milhões. Uma rodada recente de financiamento supostamente liderada pela Wellington Management em um valuation estimado acima de US$ 7 bilhões atraiu participação da Sequoia, Kleiner Perkins e General Catalyst. A empresa foi reconhecida por analistas do setor por inovação em IA agente e citada pela Bloomberg entre notáveis startups de IA para observar em 2026.
A comparação com a Palantir: A Palantir foca em tomada de decisão operacional de alto nível, tipicamente dentro de governo e grandes empresas. A Glean visa uma camada mais ampla, todos os trabalhadores do conhecimento dentro de uma organização, incorporando inteligência em fluxos de trabalho do dia a dia através de indústrias. O mercado endereçável total pode ser maior e o atrito de implantação é consideravelmente menor.
A base de clientes da Glean expandiu além de tecnologia para finanças, varejo, manufatura e saúde, setores que mapeiam de perto para as demografias profissionais desta leitura. Caso Otimista: Aproximadamente 2x crescimento de receita em um ano coloca a Glean entre as empresas SaaS empresariais de crescimento mais rápido nesta fase. Sua arquitetura, construída em torno de permissões, conformidade e integração de dados empresariais, alinha-se bem com a mudança para sistemas de IA agente.
Riscos Principais: Microsoft 365 Copilot, Amazon Q e Google Agentspace estão mirando os mesmos casos de uso com preços agrupados e a vantagem significativa de relacionamentos empresariais existentes. Negócios de middleware historicamente enfrentaram pressão de margem quando hiperscalares entram em mercados adjacentes.
Conclusão: Em um valuation estimado acima de US$ 7 bilhões em supostamente mais de US$ 200 milhões em ARR, a Glean não é barata, mas o múltiplo é argumentavelmente mais defensável que o da Palantir dado o ritmo de crescimento. Uma futura oferta pública provavelmente dependerá de contínua expansão em direção a várias centenas de milhões em ARR.
#3 SCALE AI Private | Apoiada pela Meta | Valuation: Reportadamente aproximadamente US$ 29B
Fundada em 2016 por Alexandr Wang, que abandonou o MIT aos 19 anos, a Scale AI tornou-se um player-chave no ecossistema de IA fornecendo dados de treinamento de alta qualidade usados para desenvolver modelos de aprendizado de máquina, recrutando e gerenciando contratados em todo o mundo para rotular e realizar controle de qualidade nos dados que ensinam sistemas de IA a pensar.
Receita 2024: Reportadamente aproximando US$ 1B | Contratos Governamentais: Reportadamente excedendo US$ 300M em engajamentos ativos do DoD
Em meados de 2025, a Meta Platforms fez um investimento estratégico importante na Scale AI, supostamente adquirindo uma participação substancial não votante e avaliando a empresa em aproximadamente US$ 29 bilhões. Após a transação, o fundador Wang transitou para um papel na Meta focado em estratégia de IA. Relatos subsequentes sugeriram que vários clientes comerciais importantes reavaliaram seus relacionamentos com a Scale, citando preocupações que podem ter incluído governança de dados e considerações competitivas, embora as motivações por trás de decisões individuais não tenham sido uniformemente confirmadas. A empresa também empreendeu uma redução de força de trabalho durante este período, segundo relatos publicados.
A comparação com a Palantir é estratégica e não operacional. A Palantir opera na camada de decisão. A Scale AI opera na camada de dados de treinamento, a entrada fundamental que alimenta sistemas de IA. À medida que a demanda por dados de alta qualidade anotados por humanos aumenta, esta camada pode se tornar estrategicamente crítica. O envolvimento da Scale em programas de IA relacionados à defesa dos EUA, incluindo engajamentos reportados do DoD avaliados acima de US$ 300 milhões no agregado, a coloca em território competitivo adjacente à franquia governamental da Palantir.
Representantes da empresa disseram à CNBC no final de 2025 que seu negócio de dados crescia mensalmente após a transação com a Meta, e que seu negócio de aplicações mostrou aceleração significativa no segundo semestre de 2025 em relação ao primeiro semestre. No início de 2026, a Scale lançou uma nova divisão de pesquisa focada em sistemas de IA agente e robótica.
Caso Otimista: Uma posição estruturalmente importante na cadeia de suprimentos de dados de treinamento de IA que é difícil de replicar. A demanda governamental está aumentando. A escassez de longo prazo de dados de especialistas anotados de alta qualidade pode fortalecer vantagens competitivas ao longo do tempo.
Riscos Principais: Relatos de redução de engajamento de vários clientes comerciais importantes representam um risco significativo de concentração de receita. A transição de liderança após a mudança de Wang para a Meta introduz questões de continuidade. Órgãos reguladores em certas jurisdições supostamente iniciaram revisões relacionadas à transação com a Meta, embora resultados permaneçam incertos. Nenhum cronograma de IPO foi anunciado.
Conclusão: A Scale AI representa uma posição de alto risco e alto potencial sobre a importância de longo prazo de dados de treinamento proprietários em IA. Os eventos de 2025 introduziram incerteza real em um negócio que anteriormente mostrava momento comercial excepcional. Investidores de mercado público podem considerar a Meta (NASDAQ: META) como veículo para exposição indireta.
A CONCLUSÃO
A Palantir é um negócio genuinamente excepcional. Mas com múltiplos de receita premium, ela está precificando um alto grau de execução sustentada na próxima década. A Databricks oferece a jogada de infraestrutura pré-IPO em grande escala mais atraente. A Glean representa uma aposta de crescimento rápido na adoção de IA empresarial no nível de fluxo de trabalho. E a Scale AI é um player mais complexo mas potencialmente crítico na cadeia de suprimentos de dados de treinamento de IA.
Nenhuma é um substituto direto para a Palantir, mas juntas elas refletem a questão mais ampla enfrentando investidores após o desempenho de destaque da Palantir: existe uma forma mais eficiente de possuir a oportunidade de IA empresarial?
Divulgação: Este artigo é apenas para fins informativos e não constitui aconselhamento de investimento. Sempre conduza sua própria diligência antes de tomar decisões de investimento. Desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. ________________________________________________________________________________________
Kirsten Co, MS, MBA, é a CEO da K&Company, onde trabalha com startups de IA para conquistar e reter clientes empresariais. Com 15 anos em vendas empresariais, desenvolvimento de negócios e operações na América do Norte, Ásia-Pacífico e Europa, e mestrado em Segurança Global e Cibercrime pela NYU, ela contribui para o Insider Monkey cobrindo adoção de IA empresarial, estratégia go-to-market e empresas privadas de IA dignas de observação para investidores.

[seo_title]: 3 Empresas de IA para Observar em 2026: Alternativa PLTR

[meta_description]: Descubra 3 empresas de IA prontas para decolar até 2026, o próximo Palantir (PLTR). Aja agora, pois ainda não são negociadas publicamente.

[verdict_text]: Os painelistas geralmente concordam que os altos valuations privados da Databricks, Glean e Scale AI podem não se traduzir em sucesso similar no mercado público, citando riscos como compressão de valuation, competição de hiperscalares e potenciais problemas de qualidade de receita. Eles também expressam preocupação sobre a sustentabilidade de altas taxas de crescimento em grandes escalas e o potencial impacto de escrutínio governamental sobre a Scale AI.

[ai_comment_1]: O artigo confunde "taxas de crescimento de empresas privadas" com "oportunidade de mercado público", um salto perigoso. Databricks em US$ 5B ARR crescendo 65% soa impressionante — até você lembrar que a Palantir cresceu 56% publicamente enquanto gerenciava escrutínio regulatório, volatilidade de resultados e expectativas de acionistas. As três empresas citadas operam em mercados estruturalmente diferentes (infraestrutura de dados, busca, dados de treinamento) e enfrentam diferentes dinâmicas competitivas. Mais criticamente: o artigo assume que esses valuations privados (US$ 100B+ para Databricks, US$ 29B para Scale) vão comprimir em vez de expandir pós-IPO, o que contradiz história recente. O risco real não é se IA empresarial é real — é se essas empresas podem sustentar crescimento de 60%+ em escala de US$ 5B+ enquanto competem contra AWS, Google e ofertas integradas da Microsoft.

[ai_comment_2]: O artigo identifica corretamente que o múltiplo de receita 45x da Palantir está precificando quase-perfeição, mas confunde "infraestrutura" com "fosso competitivo". Databricks é um lakehouse de dados de alto crescimento, mas enfrenta severa compressão de margem de hiperscalares como AWS e Google. Glean é essencialmente um wrapper de camada de busca; suas ambições "agentic" são vulneráveis ao agressivo agrupamento da Microsoft de Copilot. Scale AI é a mais preocupante; o investimento da Meta cria um conflito de interesse massivo que provavelmente aliena permanentemente outros clientes Big Tech. Investidores perseguindo essas como "o próximo Palantir" estão ignorando que o verdadeiro fosso da Palantir é sua integração pegajosa e crítica para missão em fluxos de trabalho governamentais, o que nenhuma dessas empresas replica atualmente.

[ai_comment_3]: O artigo destaca corretamente que a oportunidade de IA empresarial se estende além da Palantir e que Databricks, Glean e Scale são estrategicamente importantes. Mas valuations privados já estão elevados: Databricks em ~US$ 100–130B em um ARR >US$ 5B (~20–26x receita), Glean ~US$ 7B em US$ 200M ARR (~35x), e Scale ~US$ 29B em ~US$ 1B receita (~29x). Esses múltiplos comprimem a tese de "desconto". Contexto faltando: agrupamento de hiperscalares (MSFT/Azure, AWS, Google) pode rapidamente marginalizar middleware; escrutínio governamental/regulatório (especialmente para Scale/Meta/DoD) pode prejudicar crescimento; e ciclos de adoção de IA empresarial, complexidade de integração e riscos de governança de modelo/dados podem desacelerar gastos. Acesso de investidor pré-IPO e lock-ups concentram retornos iniciais para insiders, não compradores públicos.

[ai_comment_4]: O artigo hypeia Databricks (ARR US$ 5B+, crescimento 65%), Glean (ARR US$ 200M, 2x YoY) e Scale AI (~receita US$ 1B 2024) como "próximos Palantirs", mas se baseia em métricas privadas "reportadas" não verificadas versus resultados auditados da PLTR 4T2025 (crescimento receita 70%, comercial EUA 137%). O valuation privado da Databricks US$ 100B+ implica múltiplo ~20x ARR pré-IPO, arriscando compressão como derating pós-IPO da Snowflake. A IA workflow da Glean enfrenta agrupamento de hiperscalares (MSFT Copilot), enquanto o acordo Meta da Scale desencadeou perdas de clientes, demissões e mudança de liderança — riscos reais de receita minimizados. Investidores públicos obtêm exposição indireta diluída via MSFT/META; acesso direto limitado a elites.