팔란티어 R&D 전략 분석: 연구개발 투자와 기술 혁신 로드맵

“프로덕트가 곧 전략인 회사”

팔란티어는 마케팅보다 제품 개발과 R&D에 돈을 쓰는 회사로 잘 알려져 있습니다.
실제 수치를 보면 이 이미지는 과장이 아닙니다.

2024년 기준 매출 약 28억 6,5백만 달러
같은 해 연구개발(R&D) 비용은 약 5억 800만 달러 수준으로,
매출의 약 17~18%를 차지합니다.

초기 상장 직후(2020년) R&D 비중이 매출의 50%를 넘었던 것에 비하면 비율은 낮아졌지만,
여전히 대형 소프트웨어 기업 평균보다 높은 편입니다.

팔란티어 10-K 보고서는 회사의 R&D 목표를 이렇게 요약합니다.

“플랫폼의 기능을 계속 확장하고, 새로운 모듈·기능·제품을 추가하며,
사용성을 높이는 것이 R&D의 핵심 목적이다.”

즉, 팔란티어의 R&D 전략은
“새로운 제품 라인을 여럿 만드는 것”이 아니라
기존 플랫폼(AIP·Foundry·Gotham·Apollo)을 지속적으로 고도화하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.

① R&D 투자 수준: 공격적인 투자에서 ‘지속 가능한 고투자’로

💰 매출 대비 R&D 비중 추이

공시 자료를 기준으로 보면, 팔란티어의 R&D 비중은 다음과 같은 흐름을 보입니다.

2020년: 매출 대비 약 51%
2021년: 약 25%
2022~2023년: 약 18~19%
2024년: 약 17.7%

초기에는 “제품 완성도”에 올인하는 단계였다면,
지금은 영업이익과 현금흐름을 유지하면서도 여전히 두 자릿수 비중의 R&D를 유지하는 단계로 진화한 모습입니다.

📌 정리하면,

절대액 기준: R&D는 계속 증가(2024년 5억 달러 이상)
비율 기준: 매출 성장 속도가 더 빨라지면서 자연스럽게 비중은 완만히 하락
전략적 의미:
- 단기 수익성을 전부 R&D에 태우는 ‘실험 단계’는 지났고
- 하지만 “R&D 지출 축소로 이익을 만들어낸 회사”는 아니다

즉, 팔란티어는 수익성 + 높은 R&D 비중을 동시에 유지하는 구조로 옮겨가고 있습니다.

② 핵심 연구 분야: AI/ML, 엣지 컴퓨팅, 실시간 데이터 운영

팔란티어 R&D의 축은 크게 세 가지로 묶을 수 있습니다.

1) 운영 중심 AI/ML – AIP와 온톨로지 중심 전략

2023년 출시한 AIP(Artificial Intelligence Platform) 는
기존 Foundry·Gotham에 대형 언어 모델(LLM) 을 결합한 운영형 AI 플랫폼입니다.
AIP의 연구 개발 방향은
- LLM을 단순 ‘챗봇’이 아니라
- 실제 운영 데이터·비즈니스 로직·권한 체계와 안전하게 결합하는 방법에 초점

이를 위해 팔란티어는 온톨로지(Ontology) 를 활용해
현실 세계의 자산·조직·프로세스를 소프트웨어 객체로 모델링하고,
여기에 AI 모델을 붙여 “설명 가능한 운영형 AI” 를 지향합니다.

2) 엣지 컴퓨팅(Edge AI) – Qualcomm과의 협력

팔란티어는 최근 Qualcomm과의 전략적 협력을 통해
AI·온톨로지 기술을 산업용 엣지 디바이스로 가져가고 있습니다.

목표
- 클라우드 의존도를 낮추고
- 네트워크가 불안정한 환경에서도 실시간 분석·의사결정이 가능하도록 하는 것
적용 영역
- 공장 설비, 플랜트, 차량/드론, 원격 인프라 등

즉, 팔란티어의 Edge AI R&D는
“데이터가 생성되는 곳에서 직접 AI가 돌아가도록 하는 것”에 맞춰져 있습니다.

3) 실시간 데이터 처리·배포 – Apollo와 운영 인프라

Apollo는 팔란티어 소프트웨어를
온프레미스·퍼블릭 클라우드·프라이빗 클라우드·엣지에 이르기까지
어디서나 배포·업데이트·관리할 수 있게 하는 플랫폼입니다.
Apollo 관련 R&D는
- 수천 개의 고객 환경에 대한 무중단 업데이트
- 보안 요구사항이 다른 환경(정부망, 방산망 등)을 동시에 지원
- 실시간 모니터링·롤백·버전 관리

다시 말해, 팔란티어의 R&D는
“멋진 화면”보다, 실제로 미션 크리티컬 환경에서 돌아가는
운영형 소프트웨어 인프라를 유지·확장하는 데 집중되어 있습니다.

③ 특허 포트폴리오: 데이터 통합·보안·시각화에 집중

팔란티어는 하드웨어 회사처럼 특허 숫자를 전면에 내세우는 편은 아니지만,
특허 데이터 분석에 따르면 데이터 통합·검색·보안 통신 같은 영역에 상당한 특허를 보유하고 있습니다.

데이터 통합·관리(G06F-16 계열)
- 이질적인 데이터 소스를 통합·검색·관리하는 기술
보안 네트워크 통신(H04L 계열)
- 민감 데이터·기관 간 데이터 협업 환경에서의 암호화·권한 제어
그래프 기반 시각화와 협업
- 노드·엣지 기반 그래프 인터페이스,
  일부는 “어떤 정보를 누구에게 어디까지 보여줄지”를 결정하는
  부분 마스킹·레닥션(redaction) 기술까지 포함

이는 팔란티어가 스스로를 “데이터 통합·운영 플랫폼”으로 정의하는 것과 정확히 맞물립니다.

④ 차세대 기술: 양자 컴퓨팅 대비, 차세대 AI 모델 통합

팔란티어가 양자 컴퓨팅 하드웨어를 직접 개발하는 것은 아닙니다.
그러나 10-K 및 각종 리스크 요인 설명에서 양자 암호·신기술 도입에 따른 보안·알고리즘 변화 가능성을 꾸준히 언급하며,
플랫폼이 장기적으로 변화에 적응할 수 있어야 한다는 점을 강조합니다.

실제 로드맵에서 더 구체적으로 드러나는 것은 차세대 AI 모델 통합입니다.

AIP를 통해
- 오픈소스·서드파티·자체 튜닝 LLM을 포함한
  다양한 모델을 추상화된 레이어에서 통합하고
- 고객이 모델을 바꾸더라도
  온톨로지·권한·비즈니스 로직은 유지되도록 설계
이는 곧,
- “어떤 모델이 표준이 될지 모르는 상황에서
  모델 교체 리스크를 줄이기 위한 아키텍처적 보험”이라 볼 수 있습니다.

⑤ 학계·연구기관과의 협력: 의료·공공 연구에서의 실험실 역할

팔란티어의 R&D는 기업 내부 개발뿐 아니라,
학계·의료기관과의 공동 연구 프로젝트를 통해 확장되고 있습니다.

🧬 All of Us / CLAD 프로젝트

미국 NIH(국립보건원)의 All of Us Research Program에서
팔란티어는 University of Colorado Anschutz Medical Campus와 협력해
데이터 연결·획득 센터(CLAD) 를 구축하는 파트너로 참여하고 있습니다.
여기서 팔란티어는
- 대규모 의료 데이터의 안전한 통합·가명처리·연구자 접근 관리 등
  데이터 인프라 레이어를 담당

🏥 헬스케어 파트너십

2024년 Nebraska Medicine과의 파트너십을 통해
의료 운영·진료 데이터에 AI를 적용하는 공동 연구 프로젝트를 수행 중이며,
2025년에는 Tampa General Hospital과 함께
AI 기반 통합 운영 시스템이 혁신상을 수상하는 등,
헬스케어 분야에서 “현장+연구” 접점을 넓혀가고 있습니다.

이러한 프로젝트들은
팔란티어에게 복잡한 실세계 데이터셋을 테스트베드로 제공하고,
동시에 플랫폼 기능을 의료·공공 연구용으로 확장할 수 있는 R&D 기반이 됩니다.

🧩 팔란티어 R&D의 본질: “제품이 곧 전략”

정리하면, 팔란티어의 R&D 전략은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

높은 R&D 비중을 유지하면서도 수익성을 확보
- 2024년 기준 매출의 약 18%를 R&D에 투자하면서도
  수익성과 현금흐름을 동시에 개선 중
AI·온톨로지·엣지·운영 인프라에 집중된 ‘좁지만 깊은’ 기술 스택
- AIP·Foundry·Apollo·Edge AI가 하나의 스택으로 이어짐
헬스케어·공공 연구 기관과의 협력을 통한 실제 데이터 기반 R&D
- All of Us, Nebraska Medicine, TGH 등 프로젝트는
  제품 고도화의 실험실 역할을 수행

팔란티어에게 R&D는 별도의 부문이 아니라, 회사 전략 그 자체입니다.
이 회사의 경쟁력과 밸류에이션을 이해하고 싶다면,
결국 “얼마나 더 빨리, 깊게 플랫폼을 진화시키고 있는가”를 봐야 합니다.