a16z: 팔란티어화의 모든 것, 실패가 예고된 모방秀

2026.01.19

a16z: 팔란티어화의 모든 것, 실패가 예고된 모방秀

팔란티어 모델에서 실제로 복제 가능한 부분을 분석한다.

2026.01.19 - 03:08:17

Palantir

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

팔란티어 모델에서 실제로 복제 가능한 부분을 분석한다.

저자: Marc Andrusko

번역: TechFlow

TechFlow 리드: 실리콘밸리에 '팔란티어화(Palantir-화)' 열풍이 불고 있다. AI 스타트업들이 팔란티어를 따라 하며 엔지니어를 고객 현장에 파견하고 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하며 일곱 자리 수 이상의 대규모 계약을 체결하고 있다.

a16z 합작 파트너인 Marc Andrusko는 이에 냉수를 끼얹는다. 대부분의 기업들은 겉모습만 베끼고 있으며, 결국 SaaS 외피를 쓴 컨설팅 회사로 전락할 것이라고 지적한다. 본문은 팔란티어 모델에서 실제로 복제 가능한 요소와 환상에 불과한 부분을 분석한다.

본문 내용:

요즘 스타트업들의 비즈니스 플랜(BP)에는 이런 문구가 유행이다. 「우리는 기본적으로 X 분야의 팔란티어다.」

창업자들은 '프론트 디플로이 엔지니어(Front-Deployed Engineers, FDE)'를 고객사에 파견해 깊이 있는 맞춤형 워크플로우를 구축하고, 전통적인 소프트웨어 회사가 아니라 특수부대처럼 운영한다는 점을 자랑스럽게 이야기한다. 올해 들어 '프론트 디플로이 엔지니어' 채용 공고는 수백 퍼센트 급증했으며, 모두가 2010년대 초반 팔란티어가 개척한 모델을 따라 하고 있다.

왜 이런 방식이 매력적인지 이해할 수 있다. 기업 고객들은 지금 어떤 소프트웨어를 사야 할지 극도로 혼란스럽다. 모든 것이 AI라며 자신을 포장하고 있고, 신호와 잡음을 가르는 것은 그 어느 때보다 어려워졌다. 팔란티어의 판매 전략은 매력적이다. 혼란스러운 환경에 소규모 팀을 투입해 자체 구축된, 정보가 고립된 시스템들을 연결하고 몇 달 안에 맞춤형 작업 플랫폼을 제공하는 것이다. 일곱 자리 수 이상의 첫 번째 계약을 따내고자 하는 초기 스타트업에게 "당신 조직 안에 엔지니어를 배치해 문제를 해결하겠다"는 약속은 매우 강력한 설득력을 갖는다.

하지만 나는 '팔란티어화'가 보편적인 방법론으로 확산될 수 있을지 의심스럽다. 팔란티어는 '유일무이한 카테고리(Category of One)'다. 주가 거래 방식만 봐도 알 수 있다! 대부분 표면적인 것을 따라 하는 기업들은 결국 고비용의 서비스 회사가 되고 말 것이다. 소프트웨어 평가 배수를 받지만, 복리 효과를 낼 수 있는 경쟁 우위는 전혀 없다. 이는 2010년대 모든 스타트업이 자신을 '플랫폼'이라 했지만 진정한 플랫폼 기업은 극소수였던 것과 같다. 왜냐하면 진짜 플랫폼을 만드는 건 너무 어렵기 때문이다.

이 글은 팔란티어 모델 중 실제로 이식 가능한 부분과 독특해서 복제 불가능한 부분을 명확히 구분하고, 기업용 소프트웨어와 고도 접촉 서비스를 결합하고자 하는 창업자들에게 더 현실적인 로드맵을 제시하고자 한다.

'팔란티어화'란 대체 무엇인가

'팔란티어화'라는 표현은 이제 여러 가지 관련된 개념을 의미하게 되었다:

현장 밀착형 엔지니어링

프론트 디플로이 엔지니어(FDE, 팔란티어 내부에서는 '델타(Delta)'와 '에코(Echo)'라고 부름)는 종종 수개월 동안 고객 조직에 상주하며 비즈니스 상황을 이해하고 다양한 시스템을 연결하며 Foundry 플랫폼(또는 고보안 환경의 Gotham 플랫폼) 위에 맞춤형 워크플로우를 구축한다. 정가 기반의 고정 수수료이기 때문에 전통적인 의미의 SKU가 없으며, 엔지니어가 이러한 기능의 구축과 유지 관리를 책임진다.

명확한 철학을 가진 통합 플랫폼

팔란티어의 제품은 느슨한 도구 모음이 아니라 데이터 통합, 거버넌스, 운영 분석을 위한 명확한 철학을 가진 플랫폼이며, 조직 데이터의 '운영체제(OS)'에 더 가깝다. 목표는 조각난 데이터를 실시간이고 신뢰도 높은 의사결정으로 전환하는 것이다.

고가격·고접촉 영업 모델

'팔란티어화'는 또한 특정한 영업 스타일을 묘사한다. 긴 사이클과 높은 접촉을 특징으로 하며, 주요 타깃은 국방, 법집행, 정보기관 등 중요한 과업 환경이다. 규제의 복잡성과 산업 내 '거액의 베팅' 수준은 버그가 아닌 특성이다.

라이선스가 아닌 결과를 판다

수익은 장기적이고 성과에 연동된 계약에서 발생하며, 소프트웨어, 서비스, 지속적 최적화가 혼합된다. 단일 고객 계약은 연간 수천만 달러에 이를 수 있다.

최근 한 분석은 팔란티어를 '(a) 통합 제품 플랫폼을 구축하고, (b) 엘리트 엔지니어를 고객 운영에 밀착시키고, (c) 핵심 과업 중심의 정부 및 국방 환경에서 입지를 굳힌' 세 가지를 동시에 극단적으로 잘 해낸 유일한 기업으로 정의했다. 대부분의 기업은 이 중 한두 가지만 가능할 뿐, 세 가지를 동시에 해내기는 불가능하다.

하지만 2025년 현재, 모두가 이 모델의 광환을 누리고 싶어 한다.

왜 지금 모두가 팔란티어를 따라 하려는가

세 가지 힘이 교차하고 있다:

1. 기업용 AI의 '실전 적용' 문제

많은 AI 프로젝트가 실제 운영 환경에 들어가기 전에 막힌다. 일반적인 이유는 데이터가 혼란스럽고, 통합이 어렵고, 내부 주도자가 부족하기 때문이다. 구매 의지는 여전히 강렬하나(C-Suite와 이사회 차원에서 'AI를 반드시 사야 한다'는 상향식 압박이 존재함), 실제 배포와 ROI는 많은 일대일 지원이 필요하다.

2. 프론트 디플로이 엔지니어가 마치 빠진 다리처럼 보인다

언론 보도와 채용 데이터에 따르면, FDE 직무는 올해 폭발적으로 증가했다. 다양한 출처에 따르면 증가율은 800%에서 1000%에 이른다. AI 스타트업들은 엔지니어를 현장에 배치해 실제 적용을 실현하고 있다.

3. 빠른 성장이 이미 당연시되고 있음(다섯 자리 수 소액 계약보다 일곱 자리 수 이상 대규모 계약을 따내는 게 더 빠르게 성장하는 데 유리함)

엔지니어를 항공편으로 파견해 상주하는 것이 포춘 500대 기업이나 정부 기관에서 100만 달러 이상의 계약을 따내는 대가라면, 많은 초기 기업은 매출총이익률(GPM)을 성장 동력과 맞바꾸는 것을 감수한다. 투자자들도 점점 더 낮은 매출총이익률을 받아들이고 있는데, 새로운 형태의 AI 경험은 종종 많은 추론 비용을 요구하기 때문이다. 핵심은 고객 경영진의 위치와 신뢰를 얻고, '결과'를 제공한 후 이를 기반으로 가격을 책정하는 것이다.

그래서 서사가 이렇게 바뀌었다. "우리는 팔란티어가 했던 일을 할 것이다. 엘리트 소규모 팀을 보내 기적 같은 무언가를 만들고, 시간이 지나면 그것을 플랫폼으로 전환할 것이다."

이야기는 아주 특정한 상황에서는 성립할 수 있다. 하지만 창업자들이 자주 간과하는 엄격한 제약들이 있다.

비교가 무너지는 지점

출발부터 '결과'를 판다는 점

팔란티어의 핵심 제품인 Foundry는 수백 개의 마이크로서비스가 하나의 결과를 위해 결합된 것이다. 이러한 마이크로서비스들은 각 분야의 기업에서 흔히 발생하는 문제들에 대한 제품화되고 주장이 담긴 솔루션을 구성한다. 지난 2년간 수백 명의 AI 애플리케이션 창업자를 만났는데, 내가 말할 수 있는 것은 바로 이 지점에서 비교가 끊어진다는 것이다. 스타트업들은 거창한 결과 중심의 목표를 내세워 피칭하지만, 팔란티어는 먼저 마이크로서비스를 의도적으로 구축했고, 그것들이 핵심 역량의 기반이 되었다. 이것이 바로 팔란티어가 일반 컨설팅 회사와 다른 점이며(또한 내년 매출의 77배라는 높은 평가 배수로 거래되는 이유이기도 하다).

팔란티어는 다음과 같은 핵심 제품군을 보유하고 있다:

팔란티어 고담(Palantir Gotham): 국방 및 정보 플랫폼. 군사, 정보, 법집행 기관이 분산된 데이터를 통합 분석하여 작전 계획 및 수사에 활용하도록 지원.
팔란티어 아폴로(Palantir Apollo): 소프트웨어 배포 및 관리 플랫폼. 다중 클라우드, 온프레미스, 오프라인 환경 등 어떤 환경에도 자율적이고 안전하게 업데이트 및 신기능을 제공.
팔란티어 파운드리(Palantir Foundry): 산업 간 데이터 운영 플랫폼. 데이터, 모델, 분석을 통합해 기업 운영 의사결정을 추진.
팔란티어 온톨로지(Palantir Ontology): 현실 세계의 실체, 관계, 논리를 조직하는 동적이고 실행 가능한 디지털 모델로, 파운드리 내 애플리케이션과 의사결정에 동력을 제공.
팔란티어 AIP(인공지능 플랫폼): 온톨로지를 통해 LLM 등 AI 모델을 조직의 데이터 및 운영과 연결해 생산 가능한 AI 기반 워크플로우 및 에이전트 생성.

Everest 보고서 인용: 「팔란티어의 계약은 소규모로 시작한다. 첫 협력은 단기 트레이닝 캠프와 제한된 라이선스일 수 있다. 가치가 입증되면 더 많은 사용 사례, 워크플로우, 데이터 영역이 추가된다. 시간이 지남에 따라 수익 구조는 서비스 중심에서 소프트웨어 구독 중심으로 기울어진다. 컨설팅 회사와 달리 서비스는 제품 채택을 촉진하는 수단이지 주요 수익원이 아니다. 대부분의 소프트웨어 공급업체와 달리 팔란티어는 의미 있는 고객을 확보하기 위해 자신의 엔지니어링 시간을 선제적으로 투자할 의향이 있다.」

한편, 내가 보는 현재의 AI 애플리케이션 기업들은 종종 바로 일곱 자리 수 계약으로 뛰어들곤 한다. 그러나 반면에, 이것은 주로 전면 맞춤형 모드이기 때문이다. 초기 고객이 던지는 모든 문제를 해결하면서, 이후 그로부터 주제를 발견해 핵심 역량이나 'SKU'를 구축하기를 기대하고 있다.

모든 문제가 '팔란티어급 문제'는 아니다

팔란티어가 초기에 진출한 분야에서는 대안이 '아무것도 작동하지 않는' 상태였다. 테러 방지, 사기 탐지, 전장 물류, 고위험 의료 운영 등이 그 예다. 문제 해결의 가치는 증가된 효율성이 아니라 수십억 달러, 구조된 인명 수, 지정학적 결과로 측정된다.

중견 SaaS 기업의 영업 프로세스를 8% 최적화해주는 서비스를 판다면, 그런 수준의 맞춤형 배포를 감당할 수 없다. ROI 공간 자체가 수개월간의 현장 엔지니어링을 뒷받침할 수 없다.

대부분의 고객은 영원히 당신의 연구개발 실험실이 되고 싶어 하지 않는다

팔란티어의 고객들은 제품과 함께 진화하는 것을 당연하게 받아들인다. 그들은 많은 것을 용인하는데, 그 이유는 베팅 금액이 크고 대안이 제한적이기 때문이다.

국방 및 규제 산업 외부의 대부분의 기업은 자신이 장기적인 컨설팅 프로젝트처럼 느껴지기를 원하지 않는다. 그들은 예측 가능한 실시, 기존 소프트웨어 도구와의 상호 운용성, 그리고 빠른 성과를 원한다.

인재 밀도와 문화는 일반화될 수 없다

팔란티어는 수십억 달러 규모의 코드를 작성할 수 있을 뿐 아니라 관료제 속에서도 능숙하게 움직이며, 준장, CIO, 규제 당국자와 한 방에 앉아 대화할 수 있는 비범한 다재다능 엔지니어를 확보하고 훈련하는 데 10여 년을 들였다. 이 직무를 떠난 사람들은 '팔란티어 갱(Palantir Mafia)'이라 불리는 창업자 및 임원 집단 전체를 형성했다. 이들 중 다수가 유니콘 기업을 이끄는 이유는 높은 기술력과 동시에 고객 앞에서 매우 효과적이기 때문이다.

대부분의 스타트업은 그런 수백 명의 인재를 고용할 수 있다고 가정할 수 없다. 실질적으로 "팔란티어식 FDE 팀을 만들겠다"는 것은 종종 다음으로 퇴화된다:

기술영업(Solutions Engineer)을 이름만 'FDE'로 변경
초급 다재다능 인재에게 제품, 실시, 고객 관리를 동시에 요구
경영진은 팔란티어의 배치를 직접 본 적이 없지만 분위기를 좋아함

물론 외부에도 엄청난 재능을 가진 사람들이 많으며, Cursor 같은 도구는 비기술 인력도 코딩할 수 있게 하고 있다. 하지만 팔란티어 모델을 대규모로 운영하려면 기술과 비즈니스를 융합한 극도로 희귀한 인재가 필요하며, 팔란티어에서 실제로 근무해본 경험이 있으면 큰 도움이 된다. 왜냐하면 그것은 매우 독특한 기업이기 때문이다. 하지만 이런 인재군의 수는 제한되어 있다!

서비스 함정은 현실이다

팔란티어가 작동하는 이유는 맞춤형 작업 아래에 진정한 플랫폼이 있기 때문이다. 만약 당신이 현장 엔지니어 파견만 베낀다면, 결국 수천 개의 맞춤형 배포가 생기고, 이는 유지하거나 업그레이드할 수 없게 될 것이다. AI 도구가 이런 모드에서 소프트웨어 수준의 마진을 달성할 수 있는 세상이라 할지라도, 현장 배치에 지나치게 치우쳐 강력한 제품 골격이 부족한 기업은 증가하는 규모의 이익과 지속 가능한 경쟁 우위를 만들어내지 못할 가능성이 크다.

눈여겨보지 않는 투자자는 0에서 1000만 달러 계약 가치로 치솟는 호키스틱(Hockey-stick) 성장을 보고 서둘러 투자에 나설지도 모른다. 하지만 내가 계속 묻는 질문은 이것이다. 수십 개(혹은 수백 개)의 그런 1000만 달러 규모 스타트업들이 똑같은 피칭으로 서로 부딪힐 때, 무슨 일이 일어날까?

그때 당신은 더 이상 'X 분야의 팔란티어'가 아니다. 당신은 'X 분야의 액센추어(Accenture)'일 뿐이며, 다만 프론트엔드만 더 멋져 보일 뿐이다.

팔란티어가 진정으로 올바르게 한 것

신화를 걷어내면, 주목할 만한 몇 가지 요소들이 있다:

1. 프로젝트 우선이 아닌 플랫폼 우선

팔란티어의 프론트 디플로이 팀은 각 고객마다 완전히 맞춤형 시스템을 작성하는 것이 아니라, 재사용 가능한 소수의 기본 요소(데이터 모델, 접근 제어, 워크플로우 엔진, 시각화 컴포넌트)를 기반으로 구축한다.

2. 업무 방식에 대해 명확한 '주장'을 가짐

이 회사는 기존 프로세스를 자동화하는 데 그치지 않고, 종종 고객을 새로운 업무 방식으로 몰아간다. 소프트웨어 자체가 이러한 주장을 반영한다. 공급업체로서는 드문 용기이며, 재사용 가능성을 만든다.

3. 장기적 비전과 자본

팔란티어식 기업이 되기 위해서는 플랫폼과 영업 모델이 성숙해지는 과정에서 오랜 기간의 부정적 여론, 정치적 논란, 불확실한 단기 수익화를 견뎌내야 한다.

4. 매우 특정한 시장 조합

정보 및 국방 분야에서의 초기 진출은 버그가 아닌 특성이다. 높은 지불 의지, 높은 전환 비용, 높은 베팅 금액, 그리고 소수의 초대형 고객이 존재한다. 수십 년간 거의 경쟁 없이 계약을 따왔던 노후화된 경쟁자들이 있다는 것도 잊어서는 안 된다.

즉, 팔란티어는 단순히 '소프트웨어 회사 + 컨설팅'이 아니다. 그것은 '소프트웨어 회사 + 컨설팅 + 정치 프로젝트 + 극도로 인내심 있는 자본'의 결합체다.

이건 당신이 수직적 SaaS 제품에 아무렇게나 붙여 넣을 수 있는 게 아니다.

더 현실적인 프레임워크: 언제 '팔란티어화'가 합리적인가

'우리가 어떻게 팔란티어처럼 될 수 있을까?'라고 묻는 대신, 다음과 같은 필수 질문들을 던져보라:

1. 문제의 중요도

이 문제는 '핵심 과업(critical mission)' 수준(인명, 국가 안보, 수십억 달러)인가, 아니면 '설탕 뿌리기(decorative)' 수준(효율성 10~20% 향상)인가? 베팅 금액이 높을수록 현장 배치 모델이 더 타당하다.

2. 고객 집중도

당신은 수십 명의 초대형 고객에게 팔고 있는가, 아니면 수천 수만 명의 소규모 고객에게 팔고 있는가? 밀착형 엔지니어링은 집중되고 ACV(연간 계약 가치)가 높은 고객군에서 더 잘 확장된다.

3. 분야의 단편화 정도

고객 간의 워크플로우가 유사하고 사용하는 소프트웨어 도구가 동일한가, 아니면 매번 배포할 때마다 근본적으로 다른가? 각 고객이 모두 눈송이(snowflake)라면 일관된 플랫폼을 구축하기 어렵다. 어느 정도의 동질성이 도움이 된다.

규제 및 데이터 중력

당신이 운영하는 분야가 고도로 규제되고 데이터 통합의 고통점이 뚜렷한가(국방, 의료, 금융 범죄, 핵심 인프라)? 바로 그런 곳이 팔란티어식 통합 작업이 진정한 가치를 창출할 수 있는 영역이다.

대부분의 항목에서 좌하단(낮은 중요도, 단편화된 고객, 상대적으로 간단한 통합)에 위치한다면, 전면적인 '팔란티어화'는 거의 확실히 잘못된 모델이다. 그런 경우라면 아래에서 위로 올라가는 PLG(제품 주도 성장) 전략이 더 적합하다.

배울 만한 점은 무엇인가

모든 초기 기업이 팔란티어 모델을 성공적으로 적용할 수 있을지 의심스럽지만, 이 접근법에서 고려해볼 만한 요소들이 있다:

1. 현장 배치를 '비계'로 삼되 '건물'로 삼지 말라

다음과 같은 접근은 완전히 타당할 수 있다:

엔지니어가 초기 디자인 협력사와 함께 밀착 작업
최초 3~5개 고객을 생산 환경에 진입시키기 위해 어떤 대가를 치르더라도 노력
이러한 협력을 통해 기본 요소와 추상화를 압박 테스트

하지만 명확한 제약이 필요하다:

기간 제한 배치(예: "90일 내 프로덕션 진입")
명확한 비율(예: "단일 고객당 100만 달러 ARR 당 최대 엔지니어 인원 수")
분기별로 맞춤형 코드를 재사용 가능한 설정 또는 템플릿으로 전환하는 목표

그렇지 않으면 "나중에 제품화할 거야"라는 말이 "계속 미뤄진다"는 현실로 바뀔 것이다.

2. 맞춤형 워크플로우가 아닌 강력한 기본 요소를 기반으로 구축하라

팔란티어의 진정한 교훈은 제품 아키텍처에 있다:

통합된 데이터 모델 및 권한 계층
범용 워크플로우 엔진 및 UI 기본 요소
가능한 한 코드보다 설정 사용

현장 배치 팀은 각 고객을 위해 완전히 새로운 것을 만드는 데 시간을 쓰기보다, 어떤 기본 요소를 '선택'하고 '검증'하는 데 시간을 써야 한다. 완전히 새로운 것은 엔지니어에게 맡기라.

3. FDE를 제품의 일부로 삼되 단순한 전달 수단으로 삼지 말라

팔란티어의 세계에서 프론트 디플로이 엔지니어는 제품 발굴 및 반복에 깊이 관여하며, 단순한 실시를 넘어서는 역할을 한다. 강력한 제품 조직과 플랫폼 팀은 현장에서 FDE가 배운 것을 먹이로 삼는다.

만약 당신의 FDE가 별도의 '전문 서비스' 부서에 있다면, 이 피드백 루프를 놓치게 되고 순수한 서비스 회사로 미끄러질 것이다.

4. 당신의 매출총이익 구조에 정직하라

당신의 피칭이 80% 이상의 소프트웨어 매출총이익률과 150%의 순수익 잔존률을 전제로 하지만, 영업 모델이 장기 현장 프로젝트를 필요로 한다면, 장단점을 투명하게 공개하라—적어도 내부적으로는 그렇다.

특정 카테고리에서는 구조적으로 낮은 매출총이익률이지만 더 높은 ACV를 갖는 모델이 완전히 합리적일 수 있다. 문제는 자신이 SaaS라고 주장하면서 사실은 플랫폼을 가진 서비스 회사인 경우다. 투자자들은 보통 최대 매출총이익 절대치로 가는 경로를 보고자 하며, 이를 달성하는 방법 중 하나는 더 큰 규모의 계약과 더 큰 COGS(매출 원가)를 포함하는 것이다.

나는 어떻게 '팔란티어화' 스타트업을 압박 테스트할 것인가

창업자가 "우리는 X 분야의 팔란티어다"라고 말할 때, 내 메모장에 적을 질문들은 대략 이렇다:

주장을 담은 플랫폼 경계를 보여줘라. 공통 제품은 어디서 끝나고 고객 특화 코드는 어디서 시작하는가? 이 경계는 얼마나 빠르게 이동하는가?
배포 일정을 설명해봐. 계약 체결에서 처음으로 프로덕션 사용까지 얼마나 많은 엔지니어-월(Engineer-month)이 필요한가? 어떤 부분이 반드시 맞춤화돼야 하는가?
성숙한 고객의 3년 차 매출총이익률은 얼마인가? 현장 배치 투입은 시간이 지남에 따라 '顯著하게' 감소하는가? 그렇지 않다면 그 이유는?
내년에 50개 고객을 따낸다면 어디서 무너질 것인가? 채용? 신입 교육? 제품? 지원? 모델이 어디서 무너지는지 보고 싶다.
언제 '맞춤화하지 않기로' 결정하는가? 맞춤화 작업에 '아니오'라고 말할 수 있는 의지야말로 제품 회사와 '멋진 데모를 가진 서비스 회사'를 가르는 핵심이다.

이 답변들이 명확하고, 실제 배포 기반이며, 아키텍처적으로 일관된다면, 어느 정도의 팔란티어식 현장 배치는 진정한 경쟁 우위가 될 수 있다.

만약 답변이 모호하거나, 분명히 매번 협력이 완전히 독특하다면, 반복 가능성이나 진정한 대규모 확장 가능성을 뒷받침하기 어렵다.