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{{DISPLAYTITLE:카프 철학과 경영원칙}}

''This conversation was exported from ChatGPT''<ref>{{cite web|title=카프 철학과 경영원칙|url=https://chatgpt.com/share/695938b8-11f8-8012-a90d-591eed91eb4f|publisher=ChatGPT|access-date=2026-01-03}}</ref>

== gpt-5-2 ==
=== User: 팔란티어 주주 카프의 철학에 대해서 알려줘 ===
팔란티어 주주 카프의 철학에 대해서 알려줘

=== Assistant: 팔란티어Palantir의 공동창업자이자 장기 주주인 피터 틸Peter Thiel의 철학과, 현 CEO 알렉스 카프Alex Karp의 철학이 자주 함께 언급되는데, 질문하신 “주주 카프의 철학”은 보통 알렉스 카프의… ===
팔란티어(Palantir)의 '''공동창업자이자 장기 주주인 피터 틸(Peter Thiel)'''의 철학과, '''현 CEO 알렉스 카프(Alex Karp)'''의 철학이 자주 함께 언급되는데, 질문하신 “주주 카프의 철학”은 보통 알렉스 카프의 경영·사상적 철학을 의미하는 경우가 많습니다.
그래서 ① 카프의 철학을 중심으로, 필요하면 ② 틸과의 차이도 함께 정리해 드릴게요.

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카프는 실리콘밸리에서 드물게 기술의 ‘가치중립성’을 강하게 부정합니다.
* 기술은 → 누가 쓰느냐, → 어떤 국가·체제에 봉사하느냐에 따라 → 세상을 더 자유롭게도, 더 억압적으로도 만든다
* 그래서 팔란티어는 민주주의 국가, 서방 동맹, 법치 체계를 명확히 편든다고 공개적으로 말함

👉 “모든 고객이 고객이 될 수는 없다”는 철학

===== 실리콘밸리는 전통적으로: =====
* “정부 = 비효율적”
* “국방 = 구식” 이라는 인식이 강했지만,

카프는 정반대 입장입니다.
* 국가 안보·정보 분석·전쟁 억지는 → 민간 기술기업이 반드시 기여해야 할 영역
* 팔란티어는 CIA, 국방부, NATO, 우크라이나 정부 등과 협업

👉 “국가가 망하면 시장도 없다”

===== 카프는 월가식 사고를 매우 싫어합니다. =====
* 단기 주가
* 분기 실적 맞추기
* 투자자 눈치 보기 → 이런 것에 회사를 맞추지 않겠다고 여러 차례 선언

대신:
* 10년, 20년 후에도 필요한 기술
* 역사적으로 의미 있는 문제를 해결하는 회사가 되려 함

그래서:
* 상장 이후에도 → “우리는 일반적인 SaaS 기업이 아니다” → “성장 방식도 다를 수밖에 없다”고 강조

===== 카프 철학의 핵심 키워드 중 하나는 '''“유능한 소수(elite)의 책임”'''입니다. =====
* 모든 사람이 모든 결정을 민주적으로 하면 → 복잡한 문제(전쟁, 테러, 공급망 붕괴)는 해결 불가
* 대신: - 뛰어난 소수 - 강한 윤리의식 - 명확한 책임 를 가진 집단이 필요

👉 AI·데이터 분석 같은 “위험한 도구”일수록
아무에게나 주면 안 된다는 생각

===== 카프는 AI 낙관론자이면서도 강한 경계론자입니다. =====
* AI는: - 인간 의사결정을 대체하는 도구가 아니라 - 증폭시키는 도구
* 완전 자동화, 블랙박스 AI를 경계
* 그래서 팔란티어의 AI는: - 사람이 최종 판단 - 설명 가능성 - 감사 가능성 을 매우 중시

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👉 카프 = 영혼, 틸 = 구조라고 표현하는 투자자도 많음

==== 장점 ====
* 단기 트렌드에 흔들리지 않음
* 국가 단위의 장기 계약
* 경쟁자 진입장벽 매우 높음

리스크
* 정부 예산·정치 변수 영향 큼
* 성장 속도가 일반 빅테크보다 느려 보일 수 있음
* CEO 철학이 너무 강함 (호불호)

===== : =====

원하시면
* 🟢 팔란티어가 AI 시대에 왜 다시 주목받는지
* 🟢 카프 철학이 주가 변동성에 미치는 영향
* 🟢 장기투자 관점에서 맞는 종목인지 이런 쪽으로도 더 깊게 풀어드릴게요.

=== User: 세개 다 알려줘 ===
세개 다 알려줘

=== Assistant: 좋아요. ===
좋아요. 그럼 ① 왜 AI 시대에 팔란티어가 다시 주목받는지 → ② 카프 철학이 주가 변동성에 미치는 영향 → ③ 장기투자 관점에서 적합한지
이 순서로 하나의 흐름으로 정리해드릴게요.

=== ### ===

: 

팔란티어는 이 빈자리를 거의 독점하고 있습니다.

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* LLM / 생성형 AI
* 자동화
* “AI가 대신 결정”
* 결과가 틀려도 책임 주체 불명확

===== - AI + 인간 의사결정 구조 =====
* 설명 가능성, 감사 로그, 권한 통제
* 누가 어떤 데이터로 어떤 판단을 했는지 추적 가능

👉 전쟁·국방·금융·제조·의료처럼
“틀리면 큰일 나는 영역”에서는
팔란티어 방식 말고는 선택지가 거의 없음

==== AI가 확산되면서 기업들이 깨달은 현실: ====
* ❌ 데이터는 많은데 연결이 안 됨
* ❌ AI가 말은 하는데 믿을 수가 없음
* ❌ 규제·감사·보안 때문에 도입을 못 함

팔란티어는:
* 이미 10~15년 전부터
* 정부·정보기관 기준으로
* “AI를 통제하는 법”을 만들어 둔 회사

👉 AI 붐이 올수록
‘제일 늦게 평가받던 회사’가 갑자기 재평가

==== - 단순 구독툴 ❌ ====
* 고객 시스템 깊숙이 들어감
* 한 번 들어가면 교체 거의 불가능
* 계약 규모가 커지고, 시간이 갈수록 확장됨

→ AI 시대의 ‘운영체제(OS)’ 포지션

=== ### ===

: 

그래서 주가는 항상 극단을 오감.

==== ### ====
* “우리는 일반 SaaS처럼 성장 안 한다”
* “중요한 문제를 푸는 게 먼저다” → 투자자 입장에선 답답

===== - 정치 이슈 =====
* 예산 지연
* 계약 시점 불확실 → 분기별 실적 변동 큼

===== - 실리콘밸리 비판 =====
* AI 무분별 사용 비판
* 민주주의 vs 권위주의 구도 발언

👉 단기 투자자에겐 리스크

==== 팔란티어 주가 패턴: ====
* 기대 ↓ → 과도한 저평가
* 실제 성과 증명 → 급등
* 다시 기대 과열 → 조정

이유는 단순:
* “이 회사의 가치를 설명하기 어렵기 때문”
* 숫자보다 철학·구조·장기 계약이 중요

👉 이해 못하면 팔고
👉 이해한 사람만 남음

==== - 유행 따라 안 바뀜 ====
* AI 버블에도 방향 유지
* 기술 트렌드 바뀌어도 핵심은 동일

→ 변동성은 크지만, 붕괴 가능성은 낮음

=== 이건 투자 성향에 따라 명확히 갈립니다. ===

==== ✅ 5~10년 이상 투자 ====
✅ 단기 주가 변동 감내 가능
✅ 산업 + 국가 + 기술 흐름을 함께 보는 스타일
✅ “AI 인프라 기업”을 원함

이유:
* AI 규제 강화 → 팔란티어 유리
* 지정학적 긴장 지속 → 국방·정보 수요 증가
* 대기업·정부 데이터 복잡도 ↑ → 진입장벽 강화

👉 시간이 갈수록 해자가 깊어지는 구조

==== ❌ 1~2년 단기 수익 목표 ====
❌ 분기 실적이 명확해야 안심
❌ CEO 리스크 싫어함
❌ 밸류에이션 민감

→ 이 경우 엔비디아·MS·구글이 더 적합

==== - 비중 과하지 않게 ====
* 시장 과열 시 추격 매수 ❌
* 큰 조정 시 분할 매수 ⭕
* “AI 대장주”가 아니라 '''“AI 질서 설계자”'''로 이해

=== - 왜 주목? → AI를 “책임 있게 쓰는 방법”을 이미 가진 회사 ===
* 왜 변동성 큼? → 카프 철학이 월가 논리와 충돌
* 장기투자 적합? → 인내심 있는 투자자에게는 매우 독특한 자산

===== : =====

원하시면
* 📊 현재 밸류에이션이 역사적으로 어떤 구간인지
* 🇰🇷 한국 투자자 입장에서 환율·세금 포함 전략
* 🧠 엔비디아·MS·팔란티어 역할 분담 구조 이 중에서 이어서 더 파볼까요?

=== User: aip랑 saas가 뭐야 ===
aip랑 saas가 뭐야

=== Assistant: 좋은 질문이에요. ===
좋은 질문이에요. 팔란티어 이해의 핵심 기초 개념이라서,
비유 → 정의 → 차이 → 팔란티어에 왜 중요한지 순서로 쉽게 설명할게요.

==== ### ====

: 

===== - 넷플릭스 👉 영상 콘텐츠를 구독 =====
* 카카오워크 / 슬랙 👉 협업툴을 구독
* 회계·CRM·메일툴 👉 매달 사용료 내고 사용

👉 “필요하면 켜고, 싫으면 해지”

===== - 월/연 단위 구독 =====
* 표준화된 기능
* 고객마다 크게 다르지 않음
* 교체가 비교적 쉬움
* 빠른 도입, 빠른 해지

📌 예:
* Salesforce
* Zoom
* Notion
* Google Workspace

==== ### ====

: 

⚠️ 일반 용어처럼 쓰이지만, 팔란티어 고유 제품 이름이라고 이해하면 정확해요.

===== - SaaS = 완제품 가전 =====
* AIP = 공장 운영 시스템(OS)

===== AIP는 단순한 AI 챗봇이 아니라: =====
* 기업/정부의 모든 데이터 연결
* AI 모델을 실제 업무 프로세스에 붙임
* 사람이 승인·통제하면서 AI를 사용
* 결과에 대한 책임 구조를 남김

👉 “AI가 뭐라고 말했는지”가 아니라
👉 “그 말로 누가 어떤 결정을 했는지”가 핵심

===== SaaS 방식 =====
* “이상 징후가 있습니다” (알림 끝)

AIP 방식
# 공정 데이터 + 재고 + 납기 + 인력 정보 통합
# AI가 생산 중단 vs 계속 가동 시나리오 제안
# 관리자 승인
# 실제 실행
# 전 과정 로그 저장 (감사 가능)

👉 의사결정 시스템

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==== 카프가 계속 강조하는 말: ====

: 

이유는:
* 팔란티어는 ❌ “툴 하나 파는 회사”가 아니라 ⭕ “조직의 운영 방식을 바꾸는 회사”
* 고객 입장에서: - 도입은 힘들지만 - 한 번 쓰면 없으면 운영이 안 됨

👉 그래서:
* 매출 인식이 느림
* 분기 변동성 큼
* 대신 장기 계약 + 해지 거의 없음

==== ### ====
* 성장률
* 고객 수
* 구독 유지율

===== - 고객 깊이 =====
* 계약 확대
* 국가·대기업 침투율
* 교체 불가능성

👉 평가 기준 자체가 다름

==== - SaaS = 구독형 소프트웨어 도구 ====
* AIP (팔란티어) = AI를 통제하면서 의사결정에 쓰는 운영 인프라
* 차이의 본질 👉 “편리한 도구” vs “없으면 안 되는 시스템”

다음으로 이어서 보면 좋은 주제는:
* 🧠 왜 정부·국방은 SaaS를 못 쓰고 AIP를 쓰는지
* 💰 AIP는 매출이 어떻게 커지는 구조인지
* ⚠️ 팔란티어 리스크 (의존도·정치·윤리)

원하시는 거 하나 골라볼까요?

=== User: 다 알려줘 ===
다 알려줘

=== Assistant: 와, 좋아요. ===
와, 좋아요. 그럼 ① 왜 정부·국방은 SaaS를 못 쓰고 AIP를 쓰는지 → ② AIP 매출이 커지는 구조 → ③ 팔란티어의 리스크
이걸 한 번에, 연결해서 정리해드릴게요. 이해하고 나면 팔란티어가 왜 “특이한 회사”인지 확 와닿을 겁니다.

=== ### ===

: 

==== 일반 기업과 완전히 다릅니다. ====
* 데이터 출처 수십~수백 개
* 기밀 등급(Top Secret, Secret 등) 존재
* 부서·군·국가 간 데이터 장벽
* 결정 하나가 사람 생명·국가 운명에 영향

👉 “알아서 해주는 AI”는 절대 금지

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👉 SaaS는 “편리한 사무툴”까지가 한계

==== - 온프레미스 / 폐쇄망 가능 ====
* 데이터 접근 권한 사람·조직별로 분리
* AI가 제안 → 사람 승인 → 실행
* 모든 결정 로그 저장

👉 전쟁 후 감사까지 가능한 구조

그래서:
* 미 국방부
* NATO
* 우크라이나 정부 같은 곳에서 선택

=== ### ===

==== - 특정 부서 ====
* 특정 임무
* 매출은 작아 보임
* 시장은 실망 😑

==== - 현장 효율 급증 ====
* 의사결정 속도 개선
* 위기 상황에서 성과 증명

👉 교체 불가 상태 진입

==== - 부서 → 조직 전체 ====
* 분석 → 운영 → AI 의사결정
* 사용자 수가 아니라 업무 깊이 확장

👉 계약 규모 몇 배로 커짐

==== - 3~10년 단위 ====
* 예산에 “고정 비용”으로 편입
* 경기 침체에도 유지

===== - 신규 고객 증가율 ❌ =====
* 기존 고객 매출 확대 ⭕
* 분기 변동성 큼
* 장기 누적 매출은 계속 증가

=== 좋은 회사 ≠ 무조건 좋은 투자 ===
리스크를 정확히 알아야 합니다.

==== - 정부 예산 삭감 ====
* 정권 교체
* 국방·감시 논란

👉 계약 지연·중단 가능성

==== - 정부·대기업 비중 큼 ====
* 한 고객의 영향력이 큼

👉 SaaS처럼 고객 수로 분산되지 않음

==== - 철학적 발언 많음 ====
* 정치적 스탠스 명확
* 월가와 자주 충돌

👉 단기 주가엔 불리

==== - 매출은 늘지만 ====
* “폭발적 성장”처럼 안 보임
* AI 붐에서 상대적으로 소외된 것처럼 보일 수 있음

👉 이해 못하면 중간에 팔기 쉬움

==== - 감시 기술 ====
* 군사 활용
* 인권 이슈

👉 일부 기관·국가에서 배제 가능

=== <syntaxhighlight>SaaS:        편리함 → 빠른 도입 → 쉬운 교체 ===
AIP:   통제·책임 → 느린 도입 → 교체 불가

정부·국방:
SaaS ❌
AIP ⭕

</syntaxhighlight>

=== - 팔란티어는 - AI 유행을 타는 회사 ❌ - AI 시대의 “질서 설계자” ⭕ ===
* 주가는 - 단기: 뉴스·발언·기대에 흔들림 - 장기: 계약 누적에 따라 움직임
* 맞는 투자자 - 인내심 있음 - 변동성 감내 - 기술 + 국가 + 제도 같이 봄

===== : =====

다음으로 이어서 진짜 재밌는 주제도 있어요:
* 📉 왜 팔란티어는 항상 논쟁적인 밸류에이션을 받는지
* 🧩 엔비디아·MS·팔란티어가 경쟁이 아닌 이유
* 🇰🇷 한국 투자자 입장에서 포트폴리오에 넣는 법

어디까지 더 파볼까요?

=== User: 1번 2번 알려줘 ===
1번 2번 알려줘

=== Assistant: 좋아요. ===
좋아요. 그럼 요청하신 ① 왜 팔란티어는 항상 논쟁적인 밸류에이션을 받는지, ② 엔비디아·MS·팔란티어가 왜 경쟁이 아닌지를
투자 관점에서 딱 이해되게 설명할게요.

=== ### ===

: 

==== ### ====
* 매출 성장률
* 고객 수 증가
* ARPU
* Rule of 40

👉 이 기준으로 보면 팔란티어는:
* 성장 느려 보이고
* 고객 수 적고
* “비싸 보임”

===== 팔란티어는: =====
* 고객 수 ❌ → 고객 깊이
* 구독 ❌ → 미션 단위 계약
* 툴 ❌ → 운영 인프라

👉 그래서 숫자가 초반엔 답답,
👉 일정 시점부터 계단식으로 튀는 구조

==== 팔란티어의 성장은: ====
* 📈 매년 꾸준히 위로 ❌
* 🪜 계단식 성장

왜냐하면:
* 계약 하나가 커지는 데 시간이 오래 걸리고
* 대신 커지면 몇 배씩 커짐

👉 이 “계단이 언제 나오느냐”를
아무도 정확히 못 맞춤

그래서:
* 낙관론자 → “지금 싸다”
* 회의론자 → “아직 비싸다”

논쟁이 끝이 없음

==== 여기서 시장이 갈림. ====

===== - 해지 거의 없음 =====
* 국가 예산에 편입
* 위기 시 수요 증가

👉 프리미엄

===== - 정치 리스크 =====
* 성장 느림
* ESG 논란

👉 디스카운트

👉 같은 요소가
사람에 따라 정반대 평가

==== - 엔비디아 → GPU = 명확 ====
* MS → Copilot = 명확
* 팔란티어 → “그래서 이게 뭐야?”

👉 이해 비용이 높음
👉 그래서 항상 저평가 ↔ 고평가 오락가락

===== : =====

=== ### ===

: 

==== <syntaxhighlight>[ 지붕 ]  사용자 앱 / Copilot / ChatGPT ====
[  중간 ]  의사결정 · 통제 · 운영 (팔란티어 AIP)
[  바닥 ]  연산 · 인프라 · GPU (엔비디아)

</syntaxhighlight>

👉 서로 대체 불가능

==== ### ====
* AI의 전기·엔진
* GPU 없으면 아무것도 안 됨

===== - 모델 종류와 무관 =====
* 누가 이기든 돈 벌음
* 가장 빠르게 성장

👉 AI 원자재

==== ### ====
* AI를 사무·업무에 쉽게 쓰게 해줌
* Azure + OpenAI + Copilot

===== - 범용성 =====
* 생산성 중심
* “AI를 쓰는 느낌”을 제공

👉 AI 대중화 담당

==== ### ====
* AI를 현실 의사결정에 연결
* 통제, 승인, 책임 구조 설계

===== - 규제 산업 특화 =====
* 국가·대기업 중심
* AI가 “말만” 하는 걸 허용 안 함

👉 AI 실행 시스템

==== |     |     |     |     | ====
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👉 겹치는 영역이 거의 없음

==== 실제로: ====
* 팔란티어는 엔비디아 GPU 위에서
* MS Azure를 인프라로 쓰기도 함
* 그 위에서 AIP를 올림

👉 같은 AI 파이프라인의 다른 층

=== - 왜 밸류 논쟁? → SaaS 기준이 안 맞고, 성장 시점 예측이 불가 ===
* 왜 경쟁 아님? → AI 스택에서 맡은 역할이 다름
* 핵심 포인트 → 팔란티어는 “AI를 어떻게 써야 하는지 정하는 회사”

===== : =====

원하시면 다음 단계로:
* 📉 지금 시점에서 팔란티어를 볼 때 체크해야 할 지표
* 🧠 카프가 말하는 ‘AI 전쟁’의 의미
* 🇰🇷 한국 직장인 투자자 관점 포트폴리오 배치

어디까지 더 가볼까요?

=== User: 두번째 알려줘 ===
두번째 알려줘

=== Assistant: 알겠습니다. ===
알겠습니다. 그럼 ② 카프가 말하는 ‘AI 전쟁(AI War)’이 무엇을 의미하는지를
자극적인 표현 말고, 현실·구조·투자 관점에서 차분하게 풀어드릴게요.

=== ### ===

: 

==== 카프가 말하는 AI 전쟁은: ====
* ❌ 로봇이 인간을 공격하는 미래
* ❌ 터미네이터식 이야기

가 아니라,

===== - 군사 의사결정 속도 =====
* 정보 분석 능력
* 공급망 통제
* 사이버·경제·외교 전략

👉 AI를 쓰는 국가와 못 쓰는 국가의 격차가

전쟁 없이도 승패를 가른다

==== 카프가 가장 강하게 비판하는 건 이겁니다: ====

: 

===== ### =====
* 더 큰 LLM
* 더 많은 파라미터
* 더 좋은 벤치마크

👉 미국, 중국 모두 가능

===== - AI를 실제 의사결정에 연결 =====
* 인간 통제 하에서 실행
* 책임·감사·법적 정합성 유지

👉 이건 아무나 못 함

==== 이 말이 오해를 많이 받는데, 뜻은 이겁니다. ====

===== - 절차 많음 =====
* 규제 많음
* 책임 구조 복잡

===== - 빠른 실행 =====
* 데이터 통합 쉬움
* 통제 강함

👉 AI ‘실험’은 권위주의가 유리

===== : =====
* 무제한 AI ❌
* 통제된 AI ⭕
* 설명 가능한 AI ⭕
* 책임 있는 인간 결정 ⭕

👉 느리지만, 지속 가능한 방식

==== 카프는 팔란티어를 이렇게 정의합니다: ====

: 

===== - AI 모델 ❌ (OpenAI, Anthropic 사용 가능) =====
* GPU ❌ (엔비디아 사용)
* 클라우드 ❌ (Azure, AWS 사용)

하지만:
* AI가 언제, 누구에게, 어떻게 쓰이는지
* 최종 결정권자가 누구인지 를 설계

👉 전쟁의 “참모본부 시스템”

==== 카프가 자주 드는 실제 예시: ====
* 드론
* 위성
* 정보 분석
* 타격 판단

이 모든 게:
* 실시간 데이터 통합
* AI 분석
* 인간 승인
* 즉각 실행

👉 AI 없이는 전쟁 자체가 불가능한 구조

==== 그의 핵심 비판: ====
* “AI는 인류의 장난감이 아니다”
* “민주주의를 지킬 생각 없이 돈만 벌면 위험하다”
* “국방·정부와 일하는 걸 부끄러워하지 말라”

👉 기술 기업의 ‘중립 코스프레’ 비판

==== ### ====
* 정치적 논쟁
* 발언 리스크
* 주가 변동성 ↑

===== - AI 규제 강화 =====
* 국가 개입 확대
* “통제 가능한 AI” 수요 폭증

👉 팔란티어 같은 구조의 회사만 살아남을 가능성

=== - AI 전쟁 = 모델 싸움 ❌ / 시스템 싸움 ⭕ ===
* 핵심은 속도가 아니라 통제
* 민주주의는 느리지만 더 정교한 AI가 필요
* 팔란티어는 AI를 “결정권력”으로 만드는 회사

===== : =====

다음으로 이어서 보면 정말 도움이 되는 주제가 있어요:
* 📊 팔란티어 실적에서 ‘진짜’ 봐야 할 숫자
* ⚖️ AI 규제가 팔란티어에 유리한 이유
* 🇰🇷 한국·아시아에서 팔란티어가 확장될 가능성

어디까지 더 들어가볼까요?

=== User: 정치적 리스크 좀더 자세히 알려줘 ===
정치적 리스크 좀더 자세히 알려줘

=== Assistant: 좋은 질문이에요. ===
좋은 질문이에요.
팔란티어를 이해할 때 ‘정치적 리스크’는 핵심 중의 핵심이라서,
막연한 위험이 아니라 어떤 종류의 리스크가, 어떤 경로로, 언제 현실화될 수 있는지를 정확히 나눠서 설명할게요.

=== ## ===

: 

==== ### ====
* 팔란티어 매출의 큰 축은 미국 정부·국방·정보기관
* 미국은 정권 바뀔 때: - 국방 예산 우선순위 - 감시·프라이버시 정책 - 민간 기업과 정부 협업 기조 가 달라짐

===== ① 보수·안보 강화 기조 =====
* 국방·정보 예산 유지 또는 확대
* 팔란티어 수주에 유리
* 주가 심리 ⬆️

② 진보·시민권 강화 기조
* 감시 기술에 대한 견제
* 계약 심사 강화
* 예산 집행 속도 느려짐

👉 계약 취소보다는 ‘지연’이 많음
👉 실적이 분기 단위로 출렁임

===== - ❌ “정권 바뀌면 끝” =====
* ⭕ “실적 인식 타이밍이 꼬인다”

==== ### ====
* 성과가 좋아도
* 예산이 없으면 계약 못 함
* 예산은 의회 정치의 산물

===== - 정부 셧다운 =====
* 예산안 통과 지연
* 국방·IT 예산 삭감 논쟁

👉 이때 나타나는 현상:
* 신규 계약 연기
* 기존 계약 갱신 지연
* 매출은 뒤로 밀림

📌 중요
* 기술 문제 ❌
* 수요 문제 ❌
* 순수 정치 문제 ⭕

==== 이게 생각보다 큽니다. ====

===== - “정부 감시 도구” =====
* “빅브라더 기술”
* “인권 침해 기업”

===== - 여론이 악화되면 - 공공기관이 계약을 꺼림 - 정치인이 공격 소재로 사용 =====
* 특히: - 이민 - 테러 - 범죄 데이터 같은 민감 영역에서 심함

👉 계약 불가보다는 ‘정치적 부담’ 증가

==== 팔란티어는 고객을 가린다는 점이 독특합니다. ====

===== - 민주주의 국가 우선 =====
* 서방 동맹 중심
* 권위주의 국가 다수 배제

===== - ❌ 중국, 중동 일부, 러시아 등 대형 시장 배제 =====
* 시장 규모 제한
* “기회 손실” 발생

👉 매출 최대화보다 정치·가치 정렬 선택

📌 투자자 입장:
* 성장 상한선이 존재
* 대신 지정학 리스크는 줄어듦

==== 이건 숫자로 안 보이지만 큽니다. ====

===== - 정치적 발언 회피 안 함 =====
* 실리콘밸리·월가 공개 비판
* 민주주의 vs 권위주의 구도 명확

===== - CEO 발언 = 회사 메시지 =====
* 일부 기관·국가에선: - “정치적으로 부담스러운 파트너”
* 주가엔: - 발언 직후 변동성 ↑

👉 경영 리스크라기보다 ‘주가 리스크’

=== ## ===
* “정권 바뀌면 회사 망함”
* “정치 때문에 성장 불가”

==== - 성장 속도가 정치에 따라 달라짐 ====
* 실적 인식이 불규칙
* 주가는 이슈에 과민 반응

=== ### ===
* 분기 실적 예측 어려움
* 정치 뉴스에 흔들림

===== - 단기 노이즈 ⬆️ =====
* 장기 계약 안정성 ⬆️

===== - 상업 고객 비중 증가 (민간) =====
* 다국가 분산 계약
* AIP 확산으로 “없으면 안 되는 상태” 만들기

👉 이게 카프가 민간 AIP를 밀어붙이는 이유

=== : ===

다음으로 이어서 보면 이해가 완성됩니다:
* ⚖️ AI 규제가 왜 오히려 팔란티어에 유리한지
* 📊 실적에서 정치 리스크를 미리 감지하는 신호
* 🇰🇷 한국 투자자가 특히 조심해야 할 구간

어디까지 더 파볼까요?

=== User: 첫번째 알려줘 ===
첫번째 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다. 그럼 '''⚖️ “AI 규제가 왜 오히려 팔란티어에 유리한가”'''를
막연한 주장 말고, 규제 내용 → 산업 영향 → 팔란티어 포지션 순서로 아주 명확하게 설명할게요.

=== ### ===

: 

==== 사람들이 착각하는 게 있습니다. ====
AI 규제는 보통 이렇게 생각하죠:

: 

실제 규제는 이겁니다:

: 

===== 미국·EU·한국·영국 거의 동일합니다. =====
# 설명 가능성 (Explainability) → AI가 왜 그런 판단을 했는지 설명할 수 있어야 함
# 책임 주체 명확화 (Accountability) → 사고 나면 “AI가 그랬다” 금지
# 인간 개입 (Human-in-the-loop) → 중요한 결정은 사람이 승인
# 감사 로그 (Audit Trail) → 사후 조사 가능해야 함
# 권한·데이터 통제 (Governance) → 누가 어떤 데이터에 접근했는지 관리

📌 이게 전부 팔란티어의 기본 설계 철학

==== ### ====
* AI가: - 자동으로 판단 - 내부는 블랙박스
* 로그는 남아도 - “왜 그 결론?” 설명 불가
* 책임은: - 개발자? 사용자? 모델?

👉 규제와 정면 충돌

===== - 규제 산업(금융, 국방, 의료, 공공)에서: - AI 도입 지연 - 파일럿만 하다 중단 =====
* “재밌는 데모”는 많지만
* 실제 운영엔 못 씀

👉 AI 도입 속도가 느려질수록
‘준비된 회사’만 살아남음

==== ### ====

팔란티어는:
* 처음 고객이 - CIA - 국방부 - 정보기관 이었음

👉 규제가 아니라 ‘국가 기준’에서 시작

===== <syntaxhighlight>데이터 접근 권한 → 제한 =====
AI 분석 → 제안만
최종 결정 → 인간
실행 → 승인 후
전 과정 → 로그 저장

</syntaxhighlight>

이게:
* EU AI Act
* 미국 연방 가이드라인
* 국방·금융 규제

👉 이미 충족

==== ### ====
* AI 도입 비용 ↑
* 법무·감사·보안 비용 ↑
* 중소 AI 스타트업 탈락
* “빨리 만들어 팔기” 모델 붕괴

===== - 자본력 있음 =====
* 보안·감사 시스템 있음
* 정부·대기업 경험 있음
* 규제를 “일상”처럼 다뤄본 회사

👉 팔란티어, 몇 안 되는 수혜자

==== ### ====
* AI 도입 속도 ↓
* 의사결정 느려짐
* 계약 지연

👉 주가엔 불리할 수 있음

===== - “규제 통과한 AI 플랫폼”만 남음 =====
* 선택지 줄어듦
* 팔란티어로 쏠림

👉 가격 결정력 ↑
👉 계약 규모 ↑
👉 해지율 ↓

==== 일반 CEO: ====

: 

카프:

: 

이유:
* 규제는 혼란을 제거
* 장난감 AI를 걸러냄
* 진짜 운영용 AI만 남김

👉 팔란티어의 철학과 완벽히 일치

==== ### ====
* “규제 = 성장 둔화” ❌

===== - 규제 = 경쟁자 제거 =====
* 규제 = 해자 강화
* 규제 = 장기 독점력 상승

=== - AI 규제는 AI 금지법이 아니다 ===
* “통제·책임·설명”을 요구하는 법이다
* 팔란티어는 그걸 처음부터 전제로 설계
* 규제가 강해질수록: - 진입장벽 ↑ - 경쟁자 ↓ - 팔란티어 가치 ↑

===== : =====

다음으로 이어서 보면 퍼즐이 완성됩니다:
* 📊 실적에서 ‘규제 수혜’가 숫자로 드러나는 지점
* 🧩 왜 팔란티어는 시간이 갈수록 해자가 깊어지는지
* 🇰🇷 한국·아시아에서 규제 환경이 어떤 기회가 되는지

어디까지 더 볼까요?

=== User: 두번째 세번째 알려줘 ===
두번째 세번째 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다. 그럼 이어서 ② 왜 팔란티어의 해자는 시간이 갈수록 깊어지는지,
③ 한국·아시아 규제 환경에서 팔란티어가 왜 기회가 되는지를
현실적인 사례 + 투자 관점으로 설명할게요.

=== ### ===

: 

==== 대부분 기업의 해자: ====
* 특허
* 알고리즘
* 브랜드

팔란티어의 해자:
* 의사결정 프로세스 자체

즉:
* 누가 데이터를 볼 수 있는지
* AI가 어디까지 말할 수 있는지
* 누가 승인하는지
* 문제가 생기면 누가 책임지는지

👉 이게 시스템으로 굳어짐

==== ### ====
* “비싸다”
* “느리다”
* “컨설팅 회사 같다”

👉 불만 많음

===== - 조직 전체가 이 시스템 기준으로 움직임 =====
* 매뉴얼, SOP, 교육, 감사 체계가 연결됨

👉 팔란티어 없는 운영 상상 불가

===== - 법무·감사·규제 대응이 팔란티어 기준 =====
* 다른 시스템으로 바꾸면: - 감사 불가 - 책임 구조 붕괴 - 법적 리스크

👉 기술 교체 = 조직 재설계

==== 규제가 강화될수록: ====
* “누가 결정했는지” 중요
* “AI가 대신했다”는 변명 불가

👉 팔란티어 고객은:
* 이미 로그·승인·감사 구조 완성

👉 경쟁사 고객은:
* 이제 와서 구조 다시 짜야 함

📌 시간이 곧 진입장벽

==== - 고객 수 증가 ❌ ====
* ARPU 급등 ❌
* 대신: - 계약 연장 - 계약 확장 - 해지율 극저

👉 “안 보이는 해자”라 저평가되기 쉬움

===== : =====

=== ### ===

: 

==== 한국은: ====
* 개인정보 보호법 강함
* 망 분리·보안 규정 엄격
* 공공·금융 규제 매우 촘촘

👉 “AI 써라” + “사고 나면 엄벌”
👉 가장 어려운 환경

==== - 데이터는 많음 ====
* AI 시범사업은 많음
* 실제 운영은 거의 없음

이유:
* 누가 책임질지 불명확
* 규제기관 대응 불가
* 감사 대비 안 됨

👉 PoC 지옥

==== 팔란티어는: ====
* 온프레미스 가능
* 망 분리 환경 대응
* 권한·로그·감사 기본 탑재
* “AI는 제안만, 결정은 사람”

👉 한국 규제와 구조적으로 일치

==== ### ====

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==== 한국·아시아에서 팔란티어형 AIP가 맞는 곳: ====
* 금융 (은행·보험)
* 반도체·제조
* 에너지·인프라
* 국방·공공
* 대기업 그룹사 운영

👉 전부:
* 사고 시 사회적 파장 큼
* 규제 강함
* 의사결정 복잡

==== - 영업 사이클 김 ====
* 파일럿 기간 김
* 정치·행정 절차 김

👉 느리지만, 한 번 들어가면 오래 감

=== ### ===
* 기술이 아니라 조직·책임·규제 구조
* 시간이 경쟁자 제거 장치로 작동
* 규제가 강할수록 해자 깊어짐

===== - AI 도입 욕구 ↑ =====
* 규제 강도 ↑
* 책임 회피 불가

👉 가장 어려운 시장 = 팔란티어에 가장 맞는 시장

===== : =====

다음으로 자연스럽게 이어질 주제는:
* 📊 팔란티어 실적에서 ‘해자’가 숫자로 보이는 지점
* 🇰🇷 한국 투자자가 팔란티어를 볼 때 특히 조심할 포인트
* 🧠 카프 철학이 장기적으로 주주에게 유리한 이유

어디까지 더 이어갈까요?

=== User: 팔란티어는 자체개발 ai 모델을 쓰는지 ===
팔란티어는 자체개발 ai 모델을 쓰는지

=== Assistant: 좋은 질문이에요. ===
좋은 질문이에요. 이건 팔란티어를 AI 회사로 오해하느냐, AI ‘플랫폼’ 회사로 이해하느냐를 가르는 핵심 포인트입니다.

==== : ====

=== ### ===
* ❌ ChatGPT 같은 범용 LLM을 자체 개발하지 않는다
* ⭕ 필요하면 외부 모델을 사용한다

팔란티어의 공식 입장:

: 

==== ### ====

<syntaxhighlight>[ 데이터 ]
   ↓
[ 팔란티어 플랫폼 (Foundry / Gotham / AIP) ]
   ↓
[ 다양한 AI 모델 ]
* OpenAI
* Anthropic
* Google
* 오픈소스 (LLaMA 등)
* 고객 자체 모델
   ↓
[ 인간 승인 + 실행 ]

</syntaxhighlight>

👉 모델은 교체 가능,
👉 플랫폼은 고정

==== 여기서 중요한 오해가 많아요. ====

팔란티어가 자체 개발하는 핵심은:

===== - AI 결과를 어떻게 쓰는지 =====
* 언제 사람 승인이 필요한지
* 위험 수준별 자동화 범위

===== - 누가 어떤 데이터 접근 가능? =====
* AI가 어떤 정보까지 볼 수 있나?
* 모든 행동 로그화

===== - 단순 질의응답 ❌ =====
* 실제 업무 프로세스에 연결

===== - 상황별로 모델 선택 =====
* 비용·성능·보안 기준 자동 전환
* 특정 모델 종속 방지

👉 이게 진짜 기술 장벽

==== 아닙니다. 좁은 의미의 모델은 만듭니다. ====

===== - 수요 예측 =====
* 이상 탐지
* 최적화
* 시계열 분석
* 그래프 분석

📌 특징:
* 범용 LLM ❌
* 특정 문제 해결용 AI

👉 고객 데이터에 맞춰 맞춤 설계

==== ### ====

===== - LLM 개발 = 천문학적 비용 =====
* 경쟁자: OpenAI, Google, Meta

===== - 정부·국방은: - 외부 API ❌ - 모델 통제 ⭕ - 온프레미스 ⭕ =====
* “모델을 우리가 선택하겠다”

===== - 특정 모델에 종속되면: - 기술 리스크 - 정치·수출 규제 리스크 =====

👉 모델 교체 가능한 구조가 훨씬 안전

==== ### ====
* AI 기술 세대교체에 강함
* 특정 모델 붕괴 리스크 낮음
* 규제 강화에 유리

===== - “AI 대장주” 서사 약함 =====
* 화려한 데모 부족
* 이해 비용 높음

==== - 엔비디아: 연산 ====
* MS: 모델 + 클라우드
* 팔란티어: 통제 + 실행

👉 서로 필요함
👉 경쟁 관계 아님

=== - 팔란티어는 자체 범용 AI 모델 회사가 아니다 ===
* 여러 모델을 선택·통제·운영하는 플랫폼
* 자체 개발은: - 의사결정 구조 - 보안·감사 - 업무 특화 AI
* 모델 유행이 바뀔수록 오히려 유리

===== : =====

원하시면 다음으로:
* 📊 팔란티어 실적에서 AIP 비중이 어떻게 커지는지
* ⚠️ ‘모델 회사가 아니다’라는 점의 숨은 리스크
* 🧠 카프가 왜 모델 회사들을 공개 비판하는지

어디까지 더 이어갈까요?

=== User: 두번째 세번째 알려줘 ===
두번째 세번째 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다. 그럼 요청하신 대로 ② ‘모델 회사가 아니다’라는 점의 숨은 리스크,
③ 카프가 왜 모델 회사들을 공개적으로 비판하는지를
냉정하게, 투자자 관점에서 설명할게요. (좋은 얘기만 안 합니다)

=== ### ===

: 

이게 장점이자 리스크입니다.

==== AI 시장에서 투자자들이 좋아하는 그림: ====
* “이 모델이 혁신이다”
* “이 회사가 다음 GPT다”
* “성능이 경쟁사보다 몇 % 더 좋다”

👉 팔란티어는 이 서사에 안 들어감

그래서 생기는 문제:
* AI 강세장에서도
* 주가가 같이 안 오르거나
* 뒤늦게 반응함

📌 실제로:
* 엔비디아, 모델 기업 급등
* 팔란티어는 “왜 오르는지 모르겠다”는 평가 자주 받음

==== 팔란티어는: ====
* OpenAI
* Anthropic
* 오픈소스 모델

을 '''‘사용’'''합니다.

===== - 모델 성능 경쟁의 과실을 → 직접 독점하지 못함 =====
* 모델 가격 인상 시 → 비용 압박 가능
* 특정 모델 규제/제한 시 → 대체는 가능하지만 혼란 발생

👉 플랫폼은 안정적이지만,

폭발력은 남의 손에 있음

==== 팔란티어의 가치: ====
* 감사 가능성
* 책임 구조
* 통제 체계

👉 이건:
* 데모로 감동 주기 어렵고
* 숫자로 바로 안 보이고
* 언론 헤드라인에 안 뜸

그래서:
* 시장이 과소평가하기 쉬움
* 주가가 늘 “설명 싸움” 상태

==== 일반적으로: ====
* 모델 가격 ↓
* AI 사용 폭증
* 모델 회사·클라우드 수혜

팔란티어는:
* 가격 하락 → 고객 비용 ↓ (좋음)
* 하지만: - 마진 폭발 ❌ - “AI 싸졌다” 서사 ❌

👉 AI 코모디티화의 직접 수혜자는 아님

==== - 규제가 완화되고 ====
* 기업들이 “대충 써도 된다”는 분위기로 가면
* 자동화·블랙박스 AI가 허용되면

👉 팔란티어의 ‘통제 가치’가 희석

📌 이건 낮은 확률이지만,
리스크로는 반드시 인지해야 함

===== : =====

=== ### ===

: 

==== : ====

카프에게 이건:
* 무책임
* 위험
* 민주주의 파괴의 시작

==== ### ====
* 모델 회사: “우리는 도구만 제공”
* 사용자: “AI가 그랬다”

👉 사고 나면 책임 공백

===== - 왜 그런 결과가 나왔는지 설명 불가 =====
* 학습 데이터 불명확

👉 규제·법·감사와 충돌

===== - 누구나 =====
* 아무 제한 없이
* 고위험 의사결정에 사용

👉 권위주의 국가·범죄·전쟁 악용 가능

==== 카프는: ====
* 실제 전쟁
* 테러
* 금융 붕괴
* 공급망 마비

같은 현장 문제를 다뤄온 사람입니다.

👉 “AI 장난”의 결과를
현실에서 본 사람

==== 카프의 메시지: ====
* “모델 성능 경쟁은 결국 평준화된다”
* “남는 건 통제 구조다”
* “국가는 모델이 아니라 시스템을 산다”

👉 그래서:
* 모델 회사와 경쟁 ❌
* 모델 위에 질서 설계 ⭕

==== ### ====
* CEO 발언 리스크
* 업계 반감
* 주가 변동성 ↑

===== - 규제 강화 시: - 카프의 논리 = 표준 =====
* “책임 있는 AI”의 대변자 포지션

👉 시간이 갈수록 옳아질 가능성

=== ### ===
* AI 서사 중심에서 소외
* 모델 의존 구조
* 가치 설명 어려움
* 통제 가치가 무력화될 가능성(낮은 확률)

===== - 모델 회사 비난 ❌ =====
* 무책임한 AI 사용에 대한 경고 ⭕
* 민주주의·국가 관점의 문제 제기

===== : =====

다음으로 이어서 가장 실전적인 주제로 갈 수 있어요:
* 📊 지금 팔란티어를 볼 때 꼭 체크해야 할 지표 5개
* 🧮 팔란티어 적정 밸류를 계산하는 ‘현실적 프레임’
* 🇰🇷 한국 직장인 투자자 입장에서 비중·타이밍 전략

어디까지 같이 가볼까요?

=== User: 팔란티어같은 회사는 또 없나? ===
팔란티어같은 회사는 또 없나?

=== Assistant: 네! ===
네! 팔란티어처럼 AI·데이터 분석·의사결정 플랫폼을 제공하는 회사는 몇 가지가 있고, 여기엔 완전히 같은 회사는 없지만 비슷한 역할을 하거나 경쟁·대체 가능성이 있는 기업들이 있어요. 아래에서 분야별로 구분해서 정리했습니다 👇

==== ### ====
* 영국 기반의 데이터 분석·Decision Intelligence 플랫폼 제공기업.
* 여러 데이터 소스를 연결하여 리스크, 사기 탐지, 규제 대응 등에 AI를 활용함.
* 금융, 통신, 보험, 정부 등 다양한 산업에 사용됨. 위키백과<ref>{{cite web|title=위키백과|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Quantexa|publisher=en.wikipedia.org|access-date=2026-01-03}}</ref>

👉 왜 비슷?
‘여러 데이터 결합 → AI 기반 의사결정 인사이트’라는 점에서 팔란티어와 구조적 유사성이 있음.

===== - 미국 방산·정보 계약 기반의 데이터 분석, AI 지원 의사결정 시스템 제공. Nixsia.com<ref>{{cite web|title=Nixsia.com|url=https://nixsia.com/en/article/palantir-technologies-competitors|publisher=nixsia.com|access-date=2026-01-03}}</ref> =====

👉 왜 중요?
정부·국방 영역에서 데이터·AI 기반 의사결정 솔루션을 제공하는 점에서 비교 대상.

===== - 영국 정부·보안 부문 특화 AI 데이터 플랫폼 업체. Nixsia.com<ref>{{cite web|title=Nixsia.com|url=https://nixsia.com/en/article/palantir-technologies-competitors|publisher=nixsia.com|access-date=2026-01-03}}</ref> =====

👉 폴란티어처럼 복잡한 데이터 환경에서 AI 분석 및 전략적 인사이트 제공에 초점을 둠.

==== ### ====
* 빅데이터 기반 실시간 데이터 검색·모니터링·분석 플랫폼. 12397KR<ref>{{cite web|title=12397KR|url=https://www.12397kr.com/blog/what-companies-are-similar-to-palantir-68957/|publisher=12397kr.com|access-date=2026-01-03}}</ref>

👉 팔란티어처럼 기업 데이터에서 인사이트를 뽑아내는 도구이지만,
보안/정부보다는 IT 로그·운영 분석 쪽이 더 강점.

===== - 오래된 분석·AI 소프트웨어 기업. =====
* 통계·예측 분석·머신러닝 도구 제공. Pak Bloggers<ref>{{cite web|title=Pak Bloggers|url=https://www.pakbloggers.com/palantir-technologies-competitors/|publisher=Pak Bloggers|access-date=2026-01-03}}</ref>

👉 팔란티어와 다른 철학이지만, 고급 데이터 분석 영역에서 대체 가능한 기술적 경쟁자.

===== - 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 / 데이터 플랫폼. =====
* 기업 내부 데이터 통합·공유·분석 기능 제공. Pak Bloggers<ref>{{cite web|title=Pak Bloggers|url=https://www.pakbloggers.com/palantir-technologies-competitors/|publisher=Pak Bloggers|access-date=2026-01-03}}</ref>

👉 팔란티어는 의사결정 중심, Snowflake는 데이터 저장/처리 중심이지만
기업 데이터 인프라 측면에서는 고려 대상임.

===== - 대형 엔터프라이즈 데이터·클라우드 플랫폼 제공자. =====
* AI 분석 기능도 결합. Nixsia.com<ref>{{cite web|title=Nixsia.com|url=https://nixsia.com/en/article/palantir-technologies-competitors|publisher=nixsia.com|access-date=2026-01-03}}</ref>

👉 팔란티어처럼 데이터 환경 전체를 다루기도 하며,
방대한 고객 기반을 가진 전통적 대기업.

==== ### ====
* 보안 데이터 분석 중심 플랫폼.
* 기업/정부에서 비정형 데이터를 분석하여 위협 감지 지원. 위키백과<ref>{{cite web|title=위키백과|url=https://en.wikipedia.org/wiki/IKANOW|publisher=en.wikipedia.org|access-date=2026-01-03}}</ref>

👉 보안·위협 분석 쪽 특화된 데이터 플랫폼으로
팔란티어의 일부 기능과 겹침.

===== - 팔란티어 출신 인력 포함 신생 기업들이 비슷한 ‘AI + 데이터 + 고객 맞춤형 솔루션’ 지향 플랫폼을 개발 중. Investors.com<ref>{{cite web|title=Investors.com|url=https://www.investors.com/news/technology/palantir-stock-poolside-ai-coding-startups/|publisher=investors.com|access-date=2026-01-03}}</ref> =====

👉 아직 초기 단계지만, 의사결정/AI 워크플로우 플랫폼의 새로운 경쟁자로 떠오름.

==== ### ====
* 국방·정부 AI·데이터 프로젝트 수주·통합 서비스. TheStreet<ref>{{cite web|title=TheStreet|url=https://www.thestreet.com/investing/stocks/as-palantir-rolls-on-rivals-are-worth-a-second-look|publisher=thestreet.com|access-date=2026-01-03}}</ref>

===== - 미국 정부 대상 데이터·AI 시스템 통합 서비스 제공. TheStreet<ref>{{cite web|title=TheStreet|url=https://www.thestreet.com/investing/stocks/as-palantir-rolls-on-rivals-are-worth-a-second-look|publisher=thestreet.com|access-date=2026-01-03}}</ref> =====

👉 이들은 자체 플랫폼이라기보다
“팔란티어 같은 시스템 도입/운영 컨설팅 경쟁자” 성격이 강함.

==== |     |     |     | ====
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==== ✔ 정부 및 국방 중심 심층 데이터 + AI 의사결정 플랫폼 ====
✔ 통제·감사·책임구조 내재화
✔ 온프레미스 및 고보안 환경 대응

→ 이런 구조를 전부 동시에 갖춘 기업은 아직 거의 없음. RData<ref>{{cite web|title=RData|url=https://rdata.kbsec.com/pdf_data/20230302152330953K.pdf|publisher=rdata.kbsec.com|access-date=2026-01-03}}</ref>

==== ✅ 팔란티어와 격전지: 정부 AI, 보안, 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 ====
❌ 팔란티어와 동일한 비즈니스 모델: 거의 없음

➡️ 실제로 가장 큰 경쟁은 ‘대형 IT/AI 플랫폼 + 전문 서비스 결합’ 형태
예: Salesforce, AWS 파트너 네트워크, Microsoft, Oracle 등 마켓워치<ref>{{cite web|title=마켓워치|url=https://www.marketwatch.com/story/does-palantir-face-a-new-threat-from-salesforce-software-giants-clash-over-lucrative-government-contracts-22ccef39|publisher=marketwatch.com|access-date=2026-01-03}}</ref>

===== : =====

원하면 다음으로:
📊 이 경쟁사들 중 투자 관점에서 가장 유망한 기업 비교
📈 팔란티어 경쟁사별 성장/리스크 포인트 보시겠어요?

=== User: 팔란티어를 대체할 회사가 당분간 안나온다면 독점적인 지위가 될거고 대부분의 정부 국가 사회망에 팔란티어가 사용될 가능성이 있는데 이런 독점체제에서의 위험성은 무엇? ===
팔란티어를 대체할 회사가 당분간 안나온다면 독점적인 지위가 될거고 대부분의 정부 국가 사회망에 팔란티어가 사용될 가능성이 있는데 이런 독점체제에서의 위험성은 무엇?

=== Assistant: 아주 핵심을 찌르는 질문입니다. ===
아주 핵심을 찌르는 질문입니다.
이건 투자 질문이면서 동시에 문명·권력 구조 질문이에요.
차분하게, 감정 빼고 “팔란티어가 사실상 대체 불가 독점이 될 경우”의 위험성을 층별로 정리하겠습니다.

=== 질문은 이 가정 위에 있습니다: ===

: 

→ 이건 현실성이 있는 시나리오입니다.

=== ### ===

: 

==== 팔란티어는: ====
* “결정을 대신하지 않는다”고 말하지만
* 결정이 나오도록 ‘틀’을 만든다

예:
* 어떤 데이터가 중요하게 보이는가
* 어떤 경고가 먼저 뜨는가
* 어떤 선택지가 ‘합리적’으로 보이는가

👉 의사결정의 프레임을 장악

이건:
* 법으로 명시되지 않음
* 선거로 통제되지 않음
* 교체도 어려움

📌 역사적으로 가장 위험한 권력 형태입니다.

=== ### ===

: 

==== - 정부: “AI 시스템이 추천한 결정입니다” ====
* 공무원: “팔란티어 기반 분석 결과입니다”
* 시민: ❓

👉 책임 주체가 흐려짐

팔란티어가 말하는 “감사가능성”도:
* 기술적으로 이해 가능한 사람만 가능
* 일반 시민에게는 사실상 블랙박스

==== - 결정의 정치적 책임이 증발 ====
* 실패 시 책임 전가 구조 고착

=== ### ===

==== - 소프트웨어 버그 ====
* 데이터 모델링 오류
* 업데이트 결함
* 내부 인적 사고

👉 국가 단위 동시 오류 가능

예:
* 여러 나라의 - 국경 통제 - 금융 이상 탐지 - 군사 판단 - 공급망 관리

가 동시에 왜곡될 수 있음.

📌 이건 이론이 아니라
항공기·금융 시스템에서 이미 증명된 위험입니다.

=== ### ===

팔란티어가 제공하는 것:
* 데이터는 “국가 소유”
* 하지만: - 데이터 구조 - 권한 체계 - 분석 논리 - 운영 노하우

는 팔란티어 의존

👉 사실상:
* 디지털 행정 주권의 외주화

==== : ====

답이 NO면:
* 그 순간 이미 종속

=== ### ===

설령 회사가 중립을 지켜도:
* 미국 법
* 미국 제재
* 미국 외교 압력

의 영향을 받을 수밖에 없음.

📌 최악의 경우:
* 기술 접근 제한
* 업데이트 중단
* 특정 기능 통제

👉 경제 제재보다 훨씬 정밀한 무기

=== 독점은: ===
* 속도를 늦춘다
* 가격을 올린다
* 고객 맞춤을 줄인다

팔란티어는 지금은:
* “사명 중심”
* “장기주의”

이지만,

📌 경영진·주주 구성 바뀌면?
* 방산 독점기업의 역사와 동일한 길 가능

=== ### ===
* 누가 “위험 인물”인가
* 어떤 행동이 “이상 징후”인가
* 무엇이 “사회적 리스크”인가

👉 이 기준이:
* 입법이 아니라
* 코드와 설정으로 정해짐

그리고 그 설계자는:
* 선출되지 않음
* 교체 어려움

📌 이건 민주주의 국가에서도 권위주의적 결과를 낳을 수 있음

=== 👉 아닙니다. 오히려 정확히 알고 있음 ===

그래서:
* “AI는 민주주의의 도구가 될 수도, 파괴자가 될 수도 있다”
* “우리는 결정을 자동화하지 않는다”
* “인간이 책임지게 설계한다”

라고 계속 강조함.

📌 하지만:

: 

=== ### ===
* 독점적 지위 = 수익·계약 안정성
* 진입장벽 극대화

===== - 규제 폭탄 =====
* 분할 압력
* 국가별 자체 대안 개발 가속
* 정치적 표적화

👉 ‘너무 중요해진 회사’의 숙명

=== |     |     | ===
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===== : =====

원하시면 다음 단계로:
* 🧮 이런 리스크를 시장은 어떻게 가격에 반영하는가
* 🏛 정부들은 이미 어떤 ‘견제 장치’를 고민 중인가
* 📊 투자자로서 이 독점 리스크를 어떻게 관리할 것인가

어디까지 같이 파볼까요?

=== User: 두번째 알려줘 ===
두번째 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다. 그럼 ② 정부들은 이미 어떤 ‘견제 장치’를 고민·설계하고 있는가를
현실적으로, 이미 진행 중인 흐름 중심으로 설명하겠습니다.
(이건 추상 이론이 아니라 실제 관료·국방·EU가 움직이는 방향입니다)

=== ## ===

: 

=== ### ===

==== - 하나의 국가 시스템에 - 2~3개 이상 플랫폼/엔진 병행 사용을 법·계약으로 강제 ====
* 핵심 기능 분산: - 데이터 통합 A - 분석 B - 시각화 C

👉 팔란티어 단독 구조 차단

==== - EU 국방·정보 프로젝트 ====
* NATO 데이터 프로그램
* 영국 정부 조달 기준

📌 명시적 표현:

: 

==== - 독점 리스크 ↓ ====
* 협상력 유지
* 기술 종속 방지

❌ 단점:
* 비용 증가
* 속도 저하
* 효율 감소

👉 그래도 정부는 이걸 선택

=== ### ===

==== - AI 추천 결과에 대해: - 왜 이 판단이 나왔는지 - 어떤 데이터가 영향을 미쳤는지 - 인간이 개입할 수 있었는지 ====

를 법적으로 기록·제출 가능해야 함.

==== - EU AI Act ====
* 미국 행정명령(EO on AI)
* 국방 AI 윤리 가이드라인

👉 설명 불가 = 사용 불가

==== : ====

=== ### ===

==== - 데이터: - 국가 내부 저장 ====
* 모델: - 자체 or 오픈소스
* 플랫폼: - 국산 또는 준국산화

👉 완전 대체는 아니어도

‘비상시 탈출구’ 확보

==== - 프랑스 ====
* 독일
* 북유럽
* 일본

📌 특징:
* 성능은 팔란티어보다 낮아도
* 주권 확보가 목적

=== ### ===

==== - 소스 접근 권한 ====
* 데이터 스키마 공개
* 정부 내부 인력 동시 운영
* 운영 노하우 이전 조항
* 계약 종료 후 데이터·설계 이전 의무

👉 “나가도 시스템은 남는다”

==== - 기술보다 계약이 오래감 ====
* 정치 바뀌어도 유지됨

=== ### ===

==== - 군사 타격 ====
* 체포·감시
* 금융 제재
* 출입국 통제
* 사회보장 판단

👉 AI 단독 판단 불가

==== - 팔란티어의 영향력 제한 ====
* 책임 소재 명확화

📌 동시에:
* 시스템 속도 ↓
* 자동화 수익성 ↓

=== ### ===

정부들은:
* 팔란티어가 - 너무 강력해지는 것도 - 갑자기 사라지는 것도 - 정치 압력 받는 것도

모두 두려워함.

그래서:
* 내부 인력 양성
* 자체 분석팀 병행
* 핵심 로직 분리

👉 완전 의존 금지

=== ### ===

==== 1. 팔란티어가 사실상 표준이 됨 ====
# 정부·국제기구가: - 인터페이스 표준화 - 데이터 구조 공개 요구
# 기능별 모듈 분해
# 경쟁사 진입 가능

👉 MS Windows → Linux 서버 시장과 유사

=== |     |     | ===
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=== : ===

==== - ✔ 독점이 바로 해체되지는 않음 ====
* ❌ 하지만: - 마진 상한 존재 - 성장 속도 제한 - 정치 리스크 상존

👉 “유틸리티화된 독점” 가능성

다음으로 이어서 가장 의미 있는 주제는 셋 중 하나입니다:

1️⃣ 이 견제 장치가 실제로 주가·밸류에 어떻게 반영되는가
2️⃣ 팔란티어는 이런 견제를 알고 어떻게 구조적으로 대비 중인가
3️⃣ 투자자로서 ‘독점 + 규제’ 회사에 돈을 넣을 때의 전략

어디까지 파볼까요?

=== User: 두번째 알려줘 ===
두번째 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다.
그럼 ② 팔란티어는 이런 ‘정부 견제’를 이미 알고 있고, 구조적으로 어떻게 대비하고 있는가를
겉으로 보이는 PR 말고, 실제 제품·계약·조직 구조 기준으로 설명하겠습니다.

=== ### ===

: 

이게 역설적인 전략입니다.

=== ### ===

==== - Foundry / Gotham / AIP ====
* 각각: - 데이터 통합 - 분석 - 의사결정 보조

가 강결합이 아니라 느슨한 결합

👉 정부 요구:
* “이 기능만 쓰겠다”
* “이 모듈은 빼겠다”

가능.

📌 의미:
* 단일 벤더 강제 회피
* “팔란티어가 전부 먹는다” 인상 완화

=== ### ===
* 특정 모델 종속 ❌
* 오픈소스 + 상용 모델 병행
* 고객이 직접 모델 교체 가능

👉 정부 입장에서:
* “정권 바뀌어도 유지 가능”
* “미국 모델 차단 시도 대비 가능”

📌 이게 없으면
EU·일본 계약 자체가 불가능

=== ### ===

팔란티어는:
* 완전 오프라인
* 내부 망 전용
* 클라우드 미사용

까지 지원.

👉 정부가 원하는:
* 데이터 주권
* 외국 압력 차단

📌 이건:
* AWS, MS도 싫어하는 구조
* 팔란티어만 제대로 해주는 영역

=== ### ===

팔란티어 계약 특징:
* 데이터 스키마 고객 소유
* 분석 로직 문서화
* 일정 수준의 내부 인력 이관
* 종료 시 시스템 인수 가능성

👉 단기 매출은 손해
👉 장기 신뢰는 획득

=== ### ===
* AI는: - 추천만 가능 - 실행 버튼은 인간
* 누가 승인했는지
* 언제 어떤 정보 보고 판단했는지

모두 로그화.

👉 정부가 제일 좋아하는 구조
👉 독점 비판 회피

=== ### ===
* 전직 정보기관
* 국방부
* 공공기관

으로 인력 이동 허용·장려.

👉 기술이 국가 내부에 남음
👉 팔란티어 = 협력자 이미지

=== ### ===
* “AI는 위험하다”
* “무책임한 모델 경쟁은 문제다”
* “통제 없는 AI는 민주주의 파괴”

👉 단기 주가에는 마이너스
👉 장기적으로는 규제 설계 테이블에 초대

📌 규제의 적 ❌
📌 규제의 공동 설계자 ⭕

=== ### ===

: 
* 전기회사
* 통신망
* 군수 시스템

과 같은 위치.

👉 해체 대상 ❌
👉 관리 대상 ⭕

=== |     |     | ===
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=== : ===

==== - ❌ “FAANG식 폭발 성장” 기대하면 실망 ====
* ✔ “국가 인프라형 복리 성장”으로 보면 합리적

👉 느리지만 죽지 않는 회사

다음으로 이어서 가장 날카로운 주제는 셋 중 하나입니다:

1️⃣ 이 구조에서 팔란티어의 ‘진짜 해자’는 무엇인가
2️⃣ 규제가 강화될수록 실적은 어떻게 변할까 (시나리오별)
3️⃣ 개인 투자자가 팔란티어를 살 때의 ‘적정 비중’ 사고법

어디까지 같이 가볼까요?

=== User: 1번 2번 알려줘 ===
1번 2번 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다. 그럼 요청하신 대로 ① 팔란티어의 ‘진짜 해자’, ② 규제 강화 시 실적이 어떻게 변하는지를
겉보기에 좋은 말 제거하고, 구조·숫자·시나리오 중심으로 설명하겠습니다.

=== ### ===

: 

이건 따라 하기가 거의 불가능합니다.

==== 많은 사람이 착각합니다: ====
* “팔란티어는 기술력이 압도적이다”

❌ 절반만 맞음.
* 데이터 통합 기술 → 다른 회사도 가능
* AI 모델 연동 → 누구나 가능
* UI/시각화 → 경쟁사 존재

👉 기술 요소 하나하나는 복제 가능

==== 팔란티어는: ====
* 테러 방지 실패
* 작전 판단 오류
* 금융 시스템 오탐
* 공급망 붕괴

같은 치명적 실패 상황을 실제로 겪음.

👉 그리고:
* 어떻게 로그를 남겨야 하는지
* 어디서 인간이 개입해야 하는지
* 법적 책임이 어떻게 이어지는지

를 몸으로 학습

📌 이건:
* 데모로 배우는 게 아님
* 스타트업이 몇 년 만에 못 따라옴

==== 팔란티어 제품의 기본값: ====
* 감사 로그 ON
* 권한 세분화 ON
* 결정 추적 ON

👉 규제가 오면:
* 새로 고칠 필요 ❌
* 이미 있음 ⭕

📌 경쟁사는:
* 규제 오면 개발부터 다시 해야 함

==== 팔란티어 도입 비용은: ====
* 소프트웨어 + 컨설팅
* 조직 개편
* 업무 프로세스 재설계

👉 돈보다 더 무서운 건:
* 조직의 사고방식이 바뀜

📌 그래서:
* 교체 비용 = 기술 + 조직 + 정치 비용

==== 역설적이지만 핵심입니다. ====
* 탈출 조항 허용
* 데이터 구조 공개
* 모델 교체 허용

👉 정부 입장:
* “이 회사는 우리를 묶지 않는다”

결과:
* 심리적 락인 발생

📌 가장 강한 락인은
“갇혔다”는 느낌이 없는 상태

==== |     |     | ====
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|     |     |

👉 시간이 쌓일수록 강해지는 해자

=== 여기서 가장 중요한 포인트: ===

: 

==== ### ====
* 기업들이: - 빠른 자동화 - 블랙박스 AI 허용
* 규제 느슨

===== - 모델 회사, SaaS 폭발 성장 =====
* 팔란티어: - 상대적 성장 둔화 - “비싸고 느린 회사” 평가

📉 주가:
* AI 테마 대비 언더퍼폼

==== ### ====
* 설명 가능성 요구
* Human-in-the-loop 의무
* 책임 주체 명확화

===== - 경쟁사 진입 장벽 ↑ =====
* 팔란티어: - 계약 지속 기간 ↑ - 갱신률 ↑ - 정부 계약 확대

📈 실적:
* 매출 성장률: 중고속 (20% 안팎)
* 마진: 완만한 개선
* 현금흐름 안정화

👉 ‘유틸리티형 성장’

==== ### ====
* 소버린 AI 강제
* 국산 플랫폼 우대
* 외산 기술 통제

===== - 신규 계약 ↓ =====
* 기존 계약 유지
* 커스터마이징 증가

📉 실적:
* 성장률 둔화 (한 자릿수)
* 마진 압박

👉 하지만:
* 완전 퇴출은 거의 불가능

==== |     |     |     |     | ====
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|     |     |     |     |
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=== ### ===
* ❌ “AI 규제 수혜주 = 폭등주”
* ✔ “AI 규제 보험주”

👉 시장이 불안할수록
👉 정부가 고민할수록
👉 살아남는 확률이 올라가는 구조

=== : ===

: 

다음으로 가장 자연스럽게 이어질 질문은 이것입니다:
* 📊 그럼 이런 회사의 적정 PER/PS는 얼마가 합리적인가
* 🇰🇷 한국 투자자가 팔란티어를 포트폴리오에 넣는 법
* 🧮 팔란티어가 무너질 수 있는 ‘진짜 위험’ 3가지

어디까지 같이 가볼까요?

=== User: 세번째 알려줘 ===
세번째 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다.
그럼 마지막으로 '''③ 팔란티어가 무너질 수 있는 ‘진짜 위험 3가지’'''를
과장 없이, 그러나 가장 불편한 지점만 짚겠습니다.
(이건 찬성론자도 반드시 알고 있어야 하는 부분입니다)

=== ## ===

: 

=== ## ===

===== 많은 사람들이 이렇게 생각합니다: =====

: 

❌ 반만 맞습니다.

==== 규제는: ====
* 특정 기업을 밀어주기 위해 생기지 않습니다
* 권력을 분산시키기 위해 생깁니다

그래서 실제 규제는 종종:
* 다중 벤더 의무
* 오픈 표준 강제
* 기능 분해 요구
* 데이터·모델 분리

로 이어집니다.

👉 이건:
* “팔란티어만 쓰세요”가 아니라
* '''“팔란티어도 쪼개세요”'''입니다

==== - 팔란티어가 만든 구조가 ====
* 국제 표준이 되고
* 그 표준을 근거로
* 경쟁사들이 기능별로 침투

👉 MS가 Windows로 서버 시장을 잃은 구조와 유사

===== : =====

=== ## ===

===== ## =====

국가는 궁극적으로 이렇게 생각합니다:

: 

==== - 팔란티어 도입 (초기) ====
* 운영 안정화
* 내부 인력 양성
* 부분 모듈 대체
* 핵심 기능 국산화

👉 완전 퇴출은 아니지만
👉 성장 스토리는 꺾임

==== - 기존 계약: 유지됨 ====
* 신규 계약: 줄어듦
* 업셀링: 제한됨

📉 숫자로 보면:
* 매출 절대 감소 ❌
* 성장률 구조적 하락 ⭕

📌 투자자에게는:

: 

===== : =====

=== ## ===

===== ## =====
* 이념적
* 정치적
* 사명 중심
* CEO 영향력 절대적

👉 지금은 장점입니다.

==== ### ====
* 창업자 영향력 약화
* 세대 교체
* 기관 투자자 압박
* “왜 이렇게 느리냐”는 불만

👉 선택의 순간:
* 원칙 유지 → 성장 둔화
* 성장 가속 → 정체성 훼손

📌 이 갈등은:
* 외부에서 잘 안 보이지만
* 회사 내부에서는 가장 파괴적

==== - 보잉 ====
* GE
* 일부 방산 기업들

👉 모두:
* “사명 → 숫자” 전환 시점에서 균열 발생

===== : =====

=== |     |     |     | ===
| --- | --- | --- |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |

=== : ===

그래서:
* 단기 트레이딩 ❌
* “AI 엔비디아 대체” 기대 ❌
* 긴 호흡 + 비중 관리 ⭕

=== : ===

이제 남은 질문은 거의 이것뿐입니다:
* 그럼에도 불구하고 왜 사람들이 팔란티어를 사는가
* 한국 개인 투자자 기준으로 ‘적정 비중’은 얼마인가
* 지금 가격에서 사도 되는가, 기다려야 하는가

어디까지 같이 정리해볼까요?

=== User: 팔란티어에게 리스크가 될수도 있는데 왜 내부직원을 고객사로 이직하는걸 막지 않고 오히려 자유롭게 두는거지? ===
팔란티어에게 리스크가 될수도 있는데 왜 내부직원을 고객사로 이직하는걸 막지 않고 오히려 자유롭게 두는거지?

=== Assistant: 아주 날카로운 질문입니다. ===
아주 날카로운 질문입니다.
이건 팔란티어를 ‘일반 IT 회사’로 보면 절대 이해가 안 되는 부분이고,
국가·권력·장기 생존 관점으로 봐야 설명이 됩니다.

결론부터 말하면:

: 

아래에서 단계별로 풀겠습니다.

=== 먼저, 일반 회사 기준으로 보면 이건 미친 선택입니다. ===
* 기술 유출
* 노하우 이전
* 고객의 내부화 가속
* 협상력 약화
* 인재 공백

👉 보통 회사는 무조건 막습니다.

=== ### ===

: 

이건 역설이지만, 국가 상대 비즈니스에서는 사실입니다.

=== ## ===

정부·군·정보기관의 본능:

: 

팔란티어가:
* 인력 이동을 막으면 → 경계
* 인력 이동을 허용하면 → 신뢰

👉 “저 회사는 우리를 지배하려 하지 않는다”

이 인식이 결정적입니다.

=== ## ===

팔란티어 출신이 고객사가 되면:
* 시스템을 이미 이해
* 도입 필요성 인식
* 대체 비용 체감
* 내부 정치 구조 파악

👉 그 사람은:
* 공식 직원 ❌
* 가장 강력한 내부 옹호자 ⭕

📌 이건 돈으로 못 삽니다.

=== ## ===

팔란티어 출신이:
* “우리가 직접 만들어보자” 시도

결과:
* 비용 폭발
* 일정 지연
* 정치 갈등
* 감사·책임 문제 발생

👉 결국:

: 

📌 이건 이론보다 훨씬 강력한 락인.

=== ## ===

만약:
* 핵심 기술을 꽉 쥐고
* 인력 이동 막고
* 시스템 블랙박스화하면

👉 언젠가:

: 

라는 프레임이 씌워짐.

팔란티어는 그걸 미리 제거합니다.

=== ## ===

팔란티어가 진짜 두려워하는 건:
* 기술 유출 ❌
* 매출 하락 ❌

👉 의회·여론·정권으로부터의 퇴출

인력 개방은:
* “공공 파트너” 이미지 강화
* 적대적 조사 리스크 감소

=== 팔란티어 내부 논리는 이렇습니다: ===
* 단기 손해: - 인력 공백 - 프로젝트 비용 증가
* 장기 이익: - 계약 지속성 - 갱신률 - 정치적 생존

👉 명확한 손익 계산

=== 팔란티어가 이 전략을 쓸 수 있는 이유: ===
# 고객사가 스스로 만들기 어렵다
# 시스템이 복잡하고 깊다
# 조직 변화까지 요구된다
# 국가 단위 책임이 따른다

👉 “사람 몇 명 나간다고 복제 안 된다”는 자신감

=== |     |     | ===
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

=== : ===

=== - ❌ 이 전략은 단기 실적에는 독이다 ===
* ✔ 장기 생존에는 최적

👉 그래서:
* 분기 실적 변동성 큼
* 계약 유지율은 매우 높음

=== : ===

이제 질문이 여기까지 왔다는 건,
사실상 “이 회사는 좋은가?”가 아니라

“이 회사는 언제·어떻게 돈이 되는가?” 단계입니다.

다음으로 가장 자연스러운 질문은:
* 📊 그럼에도 불구하고 팔란티어의 ‘돈 버는 순간’은 언제인가
* 🧮 이 전략이 재무제표에 어떻게 나타나는가
* 🇰🇷 한국 투자자 기준으로 이 회사를 대하는 태도

어디까지 같이 정리해볼까요?

=== User: 고객을 서구권으로 제한하는 이유? ===
고객을 서구권으로 제한하는 이유?

=== Assistant: 이 질문은 팔란티어를 이해하는 거의 마지막 관문입니다. ===
이 질문은 팔란티어를 이해하는 거의 마지막 관문입니다.
“왜 돈 되는 시장을 스스로 버리나?”라는 의문이죠.
결론부터 말하면:

: 

아래에서 단계적으로 설명하겠습니다.

=== ## ===

팔란티어는 스스로를 이렇게 정의합니다:

: 

이건 이념 선언이 아니라 사업 포지셔닝입니다.

===== - 미국 국방·정보·정부 계약은 - 수십 년 - 자동 갱신 - 경기 무관 =====
* 대신 조건: - 신뢰 100% - 동맹 일관성

👉 중립은 허용되지 않음.

📌 팔란티어가:
* 중국
* 러시아
* 중동 권위주의 국가

에 팔면,
미국 핵심 계약은 즉시 위험해집니다.

=== 팔란티어 제품은: ===
* 명백한 듀얼유스(민군 겸용)
* 사실상 전략무기 취급

==== - ITAR / EAR 규제 ====
* 미국 의회의 청문회
* 국방부·정보기관 계약 재검토

👉 이건 “벌금” 문제가 아니라
👉 존재 문제

=== 팔란티어는 이미: ===
* 시민단체
* 언론
* 학계

로부터
“감시 기술 회사”라는 비판을 받습니다.

==== - 권위주의 국가 ====
* 인권 침해 국가

에 공급한다면?

👉 회사는 즉시:

: 

로 규정됨.

📌 그러면:
* EU 조달 시장 차단
* ESG 투자 배제
* 정치적 공격 표적

=== 서구권은: ===
* 규제 철학이 비슷
* AI 윤리 기준 유사
* 법체계 예측 가능

👉 제품을:
* 하나의 철학으로 설계 가능

비서구권까지 가면:
* 맞춤 개발 폭증
* 내부 윤리 충돌
* 조직 분열

=== 카프의 인식: ===

: 
* 선택하지 않아도
* 선택된 것으로 간주됨

👉 차라리:
* 명확히 편을 정하고
* 그 안에서 깊게 파는 전략

=== 비서구권 시장: ===
* 단기 계약
* 정치 리스크 큼
* 갑작스러운 계약 파기
* 지급 불확실성

서구권:
* 계약 규모 큼
* 법적 보호 강함
* 장기 반복 매출

👉 NPV 기준으로 서구권이 더 큼

=== 팔란티어 직원 상당수: ===
* 국가안보 의식 강함
* 정치적 신념 분명

👉 인권 침해 국가와 거래 시:
* 내부 반발
* 핵심 인재 이탈
* 조직 붕괴

📌 실제 실리콘밸리 사례 다수 존재

=== : ===
* 록히드마틴
* 레이시온
* 노스럽 그러먼

의 AI·데이터 버전

👉 이 포지션은:
* 글로벌 확장 ❌
* 진영 내 독점 ⭕

=== : ===

=== |     |     |     | ===
| --- | --- | --- |
|     |     |     |
|     |     |     |

👉 팔란티어는 ‘큰 회사’보다 ‘남는 회사’를 택함

=== : ===

다음으로 이어서 가장 의미 있는 질문은 아마 이것일 겁니다:
* 그럼 이 선택이 장기 매출 상한을 얼마나 제한하는가
* 중국·비서구권이 자체 대안을 만들면 어떤 일이 벌어질까
* 이 전략이 주가 변동성에 어떻게 반영되는가

어디까지 같이 가볼까요?

=== User: 두번째 ===
두번째

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다.
그럼 ② 중국·비서구권이 자체 대안을 만들면 무슨 일이 벌어지는가를
현실적인 시나리오 + 팔란티어에 미치는 영향 중심으로 정리하겠습니다.

=== : ===

👉 부분적으로 YES, 구조적으로는 NO 입니다.
왜 그런지 단계별로 보죠.

=== ## ===

===== - 국가 주도 AI 플랫폼 =====
* 공공 데이터 전면 통합
* 감시·치안·행정 자동화

👉 기술적 성능만 보면 팔란티어 ‘유사’ 수준은 이미 존재

===== - 중국/러시아 기술 수입 =====
* 자체 커스터마이징
* 규제·윤리 제약 거의 없음

📌 그래서:

: 

=== ### ===

==== - 민주주의 국가에서 ====
* 법·감사·책임이 있는 상태로
* 고위험 의사결정을 지원

==== - 국가 권력 강화 ====
* 빠른 통제
* 효율 최우선
* 책임·설명 부차적

👉 목표 함수 자체가 다름

=== ## ===

===== - 서구권: - 설명 가능 - 책임 구조 - Human-in-the-loop =====
* 비서구권: - 전면 자동화 - 중앙집권 - 블랙박스 허용

👉 AI 냉전 구도

📌 이 구도에서:
* 팔란티어는 “서구 표준”으로 고착될 가능성 ↑

=== ## ===

중국식 시스템이 발전할수록:
* EU, NATO, Five Eyes는
* 더 강하게 요구함:

: 

👉 결과:
* 팔란티어 같은 회사에
* 정치적 정당성 강화

📌 아이러니:

: 

=== ## ===

이건 분명한 단점입니다.
* 글로벌 TAM 제한
* 신흥국 대형 계약 불가
* 성장률 상한 존재

👉 팔란티어는:
* 세계 회사 ❌
* 진영 회사 ⭕

📉 그래서:
* 엔비디아 같은 멀티플은 기대 불가

=== 비서구권 대안이 존재하면: ===
* “미국이 AI로 세계 지배” 프레임 약화
* 팔란티어 = 진영 선택의 결과
* 강제 확산이 아님

👉 정치적 공격 리스크 ↓

=== ### ===
* 비서구권 시스템이
* 서구권에도 침투
* “속도·효율이 더 낫다”는 여론 형성

👉 이건 팔란티어에 진짜 위협

📌 하지만:
* 이 경우는 기술 문제가 아니라
* 서구 민주주의의 후퇴가 전제

=== |     |     | ===
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

👉 팔란티어는 ‘세계 챔피언’이 아니라

‘서구 진영 챔피언’이 될 확률이 높다

=== : ===

=== : ===

이제 정말 마지막 단계 질문으로 자연스럽게 이어집니다:
* 그럼 이런 회사의 주식은 ‘언제 사는 게 맞는가’
* 이 구조에서 팔란티어의 장기 수익 모델은 어디서 나오는가
* 한국 투자자 입장에서 이 회사는 필수인가, 옵션인가

어디까지 같이 정리해볼까요?

=== User: 사회문제해결을 위해선 민주주의로는 불가능하고 소수의 엘리트가 결정권을 가져야한다는 입장에 대해서 더 알려줘 ===
사회문제해결을 위해선 민주주의로는 불가능하고 소수의 엘리트가 결정권을 가져야한다는 입장에 대해서 더 알려줘

=== Assistant: 이 입장은 단순한 “권위주의 옹호”가 아니라, ===
이 입장은 단순한 “권위주의 옹호”가 아니라,
현대 복잡 사회에서 민주주의의 한계를 지적하는 엘리트주의적 문제의식입니다.
차분하게, 논리 → 철학적 뿌리 → 실제 주장 → 강점과 치명적 한계 순서로 설명하겠습니다.

==== : ====

핵심 키워드:
* 복잡성
* 전문성
* 장기 최적화
* 비대중적 결정

==== ### ====

현대 문제는:
* 기후 변화
* 재정·통화 정책
* AI 규제
* 인프라 설계
* 전염병 대응

👉 일반 유권자가 이해하기엔 정보 차원이 다름

📌 민주주의는 “이해”가 아니라
“선호”를 투표로 모음

===== 선거 주기 = 4~5년 =====
사회 문제 해결 = 20~50년

👉 정치인은:
* 인기 없는 정책 회피
* 미래 비용을 현재에 전가

📌 예:
* 연금 개혁
* 증세
* 환경 규제
* 구조조정

===== 대중은: =====
* 손실에 과민
* 복잡한 트레이드오프 싫어함
* 단순 서사 선호

👉 엘리트주의자 관점:

: 

==== ### ====

: 
* 다수 = 동굴의 그림자만 봄
* 소수 철학자만 실재를 이해

📌 현대 엘리트주의의 원형

===== - 과학자 =====
* 엔지니어
* 관료 엘리트

👉 정책을:
* 정치가 아니라
* 최적화 문제로 인식

📌 현대 중앙은행, 규제기관의 논리

===== : =====

👉 대중은:
* 통치자가 될 수 없고
* 통치자를 교체할 뿐

==== 이 입장은 요즘 이렇게 진화합니다: ====

: 

특징:
* 데이터 기반 정책
* 시뮬레이션
* 최적화
* 인간 판단 최소화

📌 팔란티어, 중국식 거버넌스, 실리콘밸리 테크 엘리트의 문제의식과 연결됨

==== ### ====
* 중앙은행 독립
* 전염병 방역 초기 통제
* 대규모 인프라 계획
* 전쟁 시 지휘체계

👉 속도·일관성·결단력

===== - 모든 사람이 참여하면 =====
* 결정 속도 ↓
* 책임 소재 불분명

==== ### ====
* 정보 편향
* 집단 사고
* 계급 이익 보호

📌 실패 사례:
* 금융위기 전 관료들
* 소련 계획경제
* 일본 버블 대응

===== 권력이 집중되면: =====
* 오류가 누적
* 내부 비판 제거
* 수정 불가능

👉 “틀렸을 때 고칠 방법이 없음”

===== 사람들은 묻습니다: =====

: 

👉 결과:
* 불복종
* 저항
* 사회적 폭발

📌 효율적이더라도
정당성 없는 시스템은 오래 못 감

==== 완전한 엘리트 통치 ❌ ====
완전한 직접 민주주의 ❌

👉 혼합 모델

===== - 결정: 엘리트 =====
* 방향 설정: 민주적 합의
* 집행: 전문가
* 견제: 시민·사법·언론

📌 서구 민주국가의 실제 작동 방식

==== : ====

==== : ====

이 질문에는 정답이 없습니다.
그래서 이 논쟁은 정치가 아니라 철학입니다.

===== - AI가 엘리트 역할을 대신할 수 있는가? =====
* 팔란티어식 ‘엘리트 보조 AI’는 어디까지 허용 가능한가?
* 민주주의의 최소 단위는 무엇인가? (투표? 설명 가능성?)

어디까지 파볼까요?

=== User: AI가 민주주의 진영보다 오히려 권위주의에서 더 효과적으로 쓰일것 같은데 어떻게 생각해 ===
AI가 민주주의 진영보다 오히려 권위주의에서 더 효과적으로 쓰일것 같은데 어떻게 생각해

=== Assistant: 아주 정확한 직관입니다. ===
아주 정확한 직관입니다.
결론부터 말하면:

: 

이게 핵심 구조입니다. 아래에서 차분히 풀겠습니다.

==== ### ====

권위주의 체제:
* 프라이버시 제약 거의 없음
* 통신·결제·이동 데이터 전면 수집
* 옵트아웃 불가

👉 AI 학습의 최대 병목 = 데이터
👉 이 병목이 사라짐

===== - 입법 과정 없음 =====
* 공청회 없음
* 사법적 제동 없음

👉 AI 추천 → 즉시 실행

📌 민주주의에서는:
* “설명 가능성”
* “정당성”
* “동의 절차”

가 반드시 필요 → 속도 저하

===== 권위주의: =====
* 실업, 차별, 오류에 대한 사회적 항의 억제
* AI 결정에 인간이 개입할 필요 없음

👉 완전 자동화 가능

===== - AI 정책 실패 =====
* 통계 조작
* 책임 전가

👉 민주주의에서는 불가능

==== ### ====
* 치안 예측
* 사회 신용
* 여론 관리
* 행정 자동화

👉 “AI 통치”의 실험실

📌 효율만 보면:

: 

==== 여기서 관점이 바뀝니다. ====

==== ### ====
* 상향 보고 왜곡
* 처벌 회피
* 통계 미화

👉 AI는 거짓 데이터로 최적화

📌 “Garbage In, Garbage Out”

===== 민주주의: =====
* 언론
* 야당
* 법원
* 시민사회

권위주의:
* 침묵

👉 AI가 틀려도:
* 수정 신호가 안 올라옴
* 오류 누적

===== AI는: =====
* 기존 권력 구조 강화
* 불편한 변화 억제

👉 단기 안정 ↔ 장기 경직

===== - 창의적 반대 의견 억제 =====
* 비주류 제거

📌 AI는 기존 패턴을 강화하지
새로운 패러다임을 만들지 않음

==== ### ====
* 오류 보고 가능
* 내부 고발
* 시민 피드백

👉 학습 신호의 질 ↑

===== - AI = 추천 =====
* 인간 = 책임

👉 느리지만 대형 사고 회피

===== - 정책 실패 → 정권 교체 =====
* AI 시스템 재설계

📌 권위주의는 실패 = 체제 위협

==== ### ====
* 권위주의 AI 통치 우위
* 민주주의 “비효율” 프레임 강화

===== - 권위주의 AI 경직 =====
* 내부 붕괴 위험
* 민주주의는 느리게 진화

👉 역사적 반복 패턴

==== : ====

==== 팔란티어의 선택 이유가 여기 있음: ====
* 민주주의는 느림
* 하지만 AI와 공존 가능한 유일한 체제

👉 권위주의 + AI = 단기 최적
👉 민주주의 + AI = 장기 생존

==== : ====

이 질문에 실패하면
체제는 기술에 의해 선택됩니다.

원하시면 다음으로:
* AI 독재는 실제로 가능한가?
* AI가 민주주의 자체를 대체할 수 있는가?
* 팔란티어 AIP는 이 구조에서 정확히 어떤 역할인가?

어디까지 이어갈까요?

=== User: 다 알려줘 ===
다 알려줘

=== Assistant: 좋습니다. ===
좋습니다. 그럼 이 논의의 끝까지 한 번에 정리하겠습니다.
아래 내용은 서로 분리된 질문이 아니라 하나의 흐름입니다.

=== : ===

이제 세 가지를 순서대로 봅니다.

=== ## ===

: 

==== ### ====
* 감시 → 예측 → 선제 대응
* 반대 의견 사전 제거
* 자원 배분 자동화
* 여론 조작 정밀화

👉 인간 독재자의 약점(피로, 감정, 실수)을 AI가 보완

📌 결과:
* “더 똑똑하고 덜 실수하는 독재”

==== ### ====
* 공포는 유지할 수 있어도
* 자발적 복종은 생성 불가

📌 체제 안정성 공식:

: 

===== - AI 정책 실패 =====
* 경제·환경·사회 충격

민주주의:
→ 정권 교체
→ 시스템 유지

AI 독재:
→ 체제 실패
→ 혁명 / 붕괴

===== AI는: =====
* 상층 엘리트에게만 이해 가능
* 결정 과정 불투명

👉 불만 축적 + 설명 불가
👉 폭발은 갑작스럽고 폭력적

===== : =====

=== ## ===

: 

==== 민주주의의 핵심은: ====
* 최적의 정책 ❌
* 빠른 결정 ❌

👉 “통치에 대한 동의 생성 장치”

==== - 정책 시뮬레이션 ====
* 최적 경로 계산
* 리스크 예측

==== - “왜 내가 따라야 하는가”에 대한 답 ====
* 패배한 쪽을 설득
* 책임 수용

📌 그래서 현실적인 미래는:

==== : ====

구조:
* AI: 선택지 생성
* 인간: 선택
* 시민: 승인 / 거부
* 법: 최종 통제

👉 투표는 줄어들 수 있지만
👉 동의 절차는 사라지지 않음

=== ## ===

: 

==== - 자동 집행 ❌ ====
* 블랙박스 판단 ❌
* 책임 이전 ❌

📌 왜냐하면:

: 

==== |     |     |     | ====
| --- | --- | --- |
|     |     |     |
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|     |     |     |
|     |     |     |

👉 느린 대신 정치적으로 살아남는 AI

=== ## ===
* 단기 효율: ★★★★★
* 장기 안정: ★★☆☆☆
* 붕괴 방식: 급격 / 폭력적

==== - 단기 효율: ★★☆☆☆ ====
* 장기 안정: ★★★★☆
* 붕괴 방식: 점진 / 교체 가능

=== : ===
* 잘 쓰면: 안정 강화
* 잘못 쓰면: 붕괴 가속

=== : ===

팔란티어, 서구 민주주의, 기술 엘리트들이
공통으로 택한 답은 하나입니다:

: 

=== : ===

여기까지 왔다면, 이제 진짜 마지막 선택 질문만 남았습니다:
* 이 구조에서 투자자로서 팔란티어를 어떻게 봐야 하는가
* 개인은 AI 시대에 어떤 능력을 가져야 살아남는가
* 민주주의 시민으로서 어디까지 양보하면 안 되는가

어디까지 더 파볼까요?

=== User: 팔란티어는 ai를 사용한 선택지나 가능성을 제시하고 결정 권한은 인간이 가지게 하는데 인간이 특정 결정을 내리도록 유도할수도 있지않아? ===
팔란티어는 ai를 사용한 선택지나 가능성을 제시하고 결정 권한은 인간이 가지게 하는데 인간이 특정 결정을 내리도록 유도할수도 있지않아?

=== Assistant: 아주 핵심을 찌른 질문입니다. ===
아주 핵심을 찌른 질문입니다.
이건 '''팔란티어·AIP·민주주의 AI 논쟁의 ‘가장 위험한 지점’'''이에요.

결론부터 말하면:

: 그렇다.
: 팔란티어는 “결정권을 인간에게 둔다”고 말하지만,
: 실제로는 인간의 결정을 ‘강하게 유도’할 수 있다.
: 
: 그리고 이 유도는
: 명령보다 훨씬 강력할 수 있다.

아래에서 왜 그런지, 어디까지 가능한지, 그리고 팔란티어가 왜 이걸 의식적으로 통제하려 하는지까지 설명하겠습니다.

==== 1️⃣ 왜 ‘선택지 제시’는 중립적이지 않은가? ====

===== 인간의 결정은 합리적이지 않다 =====

행동경제학의 기본 전제:
* 프레이밍 효과
* 앵커링
* 기본값 편향
* 위험 회피

👉 선택지를 “어떻게” 보여주느냐가

결과를 거의 결정한다

===== 예시 (정책 AI) =====

AI가 제시:
# 옵션 A: 비용 ↑, 안정성 ↑
# 옵션 B: 비용 ↓, 리스크 ↑
# 옵션 C: 현재 유지 (추천)

📌 이때 “추천” 표시 하나로
90%는 C를 선택

👉 명령 없이 사실상 결정

==== 2️⃣ 팔란티어가 할 수 있는 유도의 수준 ====

===== 팔란티어는 다음을 모두 조정할 수 있음 =====
* 선택지의 수 (3개 vs 10개)
* 제시 순서
* 시각적 강조
* 리스크 서술 방식
* 시뮬레이션 결과의 가중치
* 실패 시나리오 상세도

👉 이건 기술이 아니라
권력 설계

==== 3️⃣ 그래서 팔란티어는 “중립”이 아니다 ====

중요한 문장 하나:

: AI가 추천을 하는 순간,
: 중립성은 이미 깨진다.

팔란티어도 이걸 모를 리 없음.

==== 4️⃣ 그럼 팔란티어는 왜 “결정권은 인간”이라고 말할까? ====

===== 이유는 윤리가 아니라 책임과 생존 =====
* 법적 책임 회피
* 정치적 공격 차단
* 고객의 책임 전가 방지

📌 핵심:

: “우리가 결정한 게 아니라
: 당신이 선택했다.”

==== 5️⃣ 더 무서운 시나리오 ====

==== “합리성 강요 AI” ====

AI가:
* 과거 성공 사례
* 통계적 우위
* 비용 효율성

을 근거로
한 선택만 ‘정상’처럼 보이게 만들면

👉 인간의 반대는:
* 비합리
* 무능
* 책임 회피

로 낙인찍힘

📌 이건 명령보다 강한 통제

==== 6️⃣ 이게 민주주의에 왜 위험한가 ====

민주주의의 핵심은:
* 선택 ❌
* 이견의 정당성

하지만 AI 추천 구조에서는:
* 다수의견 = “데이터 기반”
* 소수의견 = “감정적·비과학적”

👉 이견이 구조적으로 억압됨

==== 7️⃣ 팔란티어는 이걸 어떻게 통제하려 하는가? (중요) ====

팔란티어의 실제 설계 철학:

===== ① 인간 승인 필수 (Human-in-the-loop) =====
* 자동 실행 불가
* 기록 남김

===== ② 반대 시나리오 강제 표시 =====
* “이 선택을 하지 않았을 때 결과”
* 실패 케이스 노출

===== ③ 감사 로그 =====
* 누가, 왜, 어떤 근거로 선택했는지 기록

===== ④ 의도적 불편함 =====
* 즉시 실행 버튼 없음
* 여러 단계 확인

📌 일부러 속도를 늦춤

==== 8️⃣ 하지만 솔직한 결론 ====

: 기술적으로는
: 인간의 결정을 유도하는 것을
: 완전히 막는 것은 불가능하다.

할 수 있는 건:
* 투명성
* 마찰
* 책임 분산

==== 9️⃣ 가장 중요한 문장 ====

: “AI가 권장하는 결정”과
: “AI가 강요하지 않는 결정”은
: 전혀 다르지 않다.

==== 10️⃣ 그래서 이 논의의 최종 질문 ====

: AI 시대의 자유란
: ‘선택권’이 아니라
: ‘비합리할 권리’일지도 모른다.

이 권리를 어디까지 지킬 것인지가
앞으로의 정치·기술·윤리의 핵심입니다.

원하시면 다음으로 이어서:
* AI 추천을 규제하는 실제 법·제도는 무엇이 있는가
* 팔란티어 내부에서 이 문제를 어떻게 논쟁하는가
* 투자자 입장에서 이 리스크는 주가에 어떻게 반영되는가

어디까지 더 들어갈까요?

== References ==
<references />


[[Category:ChatGPT Shares]]
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