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팔란티어 vs C3.ai vs Anduril 비교: 차세대 방산·AI 기업 경쟁 분석

by havanabrown 2025. 12. 12.

팔란티어 vs C3.ai vs Anduril 비교 차세대 방산·AI 기업 경쟁 분석

“같은 AI, 전혀 다른 전쟁터”

이 세 회사는 모두 “AI 기업”으로 묶이지만,
팔란티어(Palantir), C3.ai, Anduril은 서로 다른 전장에서 싸우고 있습니다.

  • 팔란티어: 데이터 통합·운영 플랫폼, 소프트웨어 인프라형
  • C3.ai: 엔터프라이즈 AI 애플리케이션, 모델·솔루션형
  • Anduril: 자율 무기·감시 시스템, 하드웨어+소프트웨어 결합 방산 테크

겉으로 보기엔 모두 “AI+국방/엔터프라이즈”지만,
투자 관점, 기술 구조, 매출 구조는 완전히 다릅니다.

 


1. 시장 포지셔닝: 운영 중심 vs 분석 중심 vs 하드웨어 방산

📌 팔란티어: “운영체제형 AI 플랫폼”

  • 핵심 플랫폼: Gotham, Foundry, Apollo, AIP
  • 역할: 고객 조직(정부·기업)의 데이터·업무 프로세스를 통째로 디지털화하고
    그 위에서 분석·의사결정을 수행하는 “운영 시스템” 역할.
  • 정부: 방산·정보기관(미 DoD, 미 정보기관, 우크라이나 등)
  • 상업: 제조, 헬스케어, 에너지, 금융 등으로 확장 중.

“데이터 인프라 + AI 운영 플랫폼” 포지션.

 

📌 C3.ai: “엔터프라이즈 AI 애플리케이션 회사”

  • 제품: C3 AI Suite, C3 Generative AI 등
  • 전략: 특정 산업(에너지, 제조, 금융 등)에 도메인 특화 AI 앱을 제공
  • 비즈니스 모델: 구독형 엔터프라이즈 SaaS + 프로젝트성 서비스
  • 최근: 생성형 AI 제품(Generative AI) 매출이 FY25 기준 100% 이상 성장.

“AI 앱·솔루션 패키지” 중심의 엔터프라이즈 AI 플레이어.

 

📌 Anduril: “AI 방산 하드웨어 + 자율 시스템”

  • 설립: 2017년, 팔머 러키(전 Oculus 창업자) 주도
  • 제품: 자율 드론, 감시 타워, 무인 수상정, Lattice AI 운영 시스템 등
  • 포지션: “소프트웨어+하드웨어 일체형 방산 기업”
  • 2024~2025: 매출 추정 10억 달러 규모, 2025년 시리즈 G 이후 기업가치 약 300억 달러 수준.

→ “차세대 방산 플랫폼 빌더”에 가까운 포지션.

 


2. 기술 아키텍처: 온톨로지 vs 데이터 웨어하우스 vs 레이크하우스+자율 시스템

🧱 팔란티어: 온톨로지 기반 운영 플랫폼

  • 핵심 개념: 온톨로지(Ontology) – 조직의 사람·설비·계약·이벤트를
    “객체(Object)–관계(Link)” 구조로 모델링해 디지털 트윈을 만드는 방식.
  • 위에 얹히는 계층:
    • 데이터 통합 (ETL, 연결기)
    • 분석·시각화
    • 워크플로·액션(업무 프로세스 자동화)
  • 장점:
    • 복잡한 조직 운영(군 작전, 공급망, 병원·공장 운영)을 실시간으로 통제·시뮬레이션 가능
  • 한줄 요약:
    → “데이터 모델이 곧 조직의 운영모델”인 구조.
  •  

🧱 C3.ai: 데이터 웨어하우스+ML 모델 관리 구조

  • 핵심: 기업의 데이터 레이크/웨어하우스 위에
    C3의 AI 앱이 올라가는 구조 (Azure, AWS, GCP 등과 긴밀 연동).
  • 제공:
    • 산업별 데이터 모델 템플릿
    • ML 모델 개발·배포 파이프라인
    • 준비된 AI 애플리케이션(예측 유지보수, 사기 탐지 등)
  • 초점:
    → “기존 데이터 인프라에 AI 애플리케이션을 얹는 것”에 가까움.
  •  

🧱 Anduril: 레이크하우스+실시간 자율 시스템

  • 데이터: 센서, 드론, 레이더, 통신 장비 등 수많은 하드웨어에서 나오는 데이터
  • 플랫폼: Lattice OS – 이 데이터를 통합하고 자율 시스템(드론 군집, 감시망)을 제어하는 소프트웨어.
  • 아키텍처 특징:
    • 저지연 실시간 처리
    • Edge 환경에서의 자율 의사결정 (전장·국경 등)
  • 한줄 요약:
    → “AI 눈(센서) + AI 뇌(소프트웨어) + 몸(드론·무기)를 한 번에 제공”.

 


3. 가격·계약 구조: 구독 vs 소비 vs 방산 계약

💵 팔란티어

  • 계약 형태:
    • 장기 정부 계약 (수년~10년) + 상업용 구독 모델
    • 프로젝트 초기에는 FDE(현장 상주 엔지니어)를 파견해 구축, 이후 사용량·유저 수 기반 과금
  • 특징:
    • 도입 진입장벽은 높지만, 일단 들어가면 ‘기반 인프라’가 되어 교체가 어렵다.

 

💵 C3.ai

  • 가격 모델:
    • 구독(subscription) + 사용량 기반(consumption)
    • 프로젝트 기반 컨설팅·서비스도 병행
  • 최근: 방산 및 엔터프라이즈 AI 파트너십(마이크로소프트, AWS, 맥킨지 등) 확대.

 

💵 Anduril

  • 방산 계약 구조:
    • 미 국방부, 미 해병대, 미 공군 등과 프로그램 단위 수백~수십억 달러 규모 계약
    • 하드웨어+소프트웨어+유지보수 패키지
  • 비즈니스 특징:
    • 수주 성공 시 매출이 크게 튀지만, 프로젝트 의존도와 자본집약도가 크다.

 


4. 고객군·산업 분포: 누구 돈으로 크는가?

👥 팔란티어

  • 정부:
    • 미국 정부(국방부, 정보기관, 국토안보 등) + NATO·동맹국
  • 상업:
    • 에너지(BP), 항공(Airbus), 자동차(Ferrari), 헬스케어, 금융 등 다변화.
  • 최근: 미국 상업 매출이 분기 기준 100% 이상 성장하며 성장 엔진으로 부상.

 

👥 C3.ai

  • 고객:
    • 에너지, 제조, 국방, 통신, 금융 등
  • 포지션:
    • “엔터프라이즈 AI 솔루션 벤더”로, 비교적 폭넓지만 깊이는 케이스별로 차이.

 

👥 Anduril

  • 99%가 국방·안보 고객에 집중
    • 미군, 국토안보부, 국경경비, 동맹국 방산 프로젝트
  • 사실상 순수 방산 테크 플레이어.

 


5. 시가총액·성장률(대략적 비교)

(2025년 기준, 대략적 규모/순위 중심)

  • 팔란티어
    • 매출: 2025년 가이던스 기준 44억 달러 안팎, 전년 대비 50% 안팎 성장.
    • 시가총액: Mid-cap을 넘어서는 대형 소프트웨어 기업급으로 평가
  • C3.ai
    • 매출: 분기 7,500만 달러 수준(연간 3억 달러대), 20~30% 성장.
    • 시총: 팔란티어 대비 훨씬 작은 수십억 달러대.
  • Anduril
    • 매출: 2024년 기준 약 10억 달러 추정, 100% 이상 성장.
    • 기업가치: 2025년 시리즈 G 이후 약 305억 달러 수준.

덩치 순서: 팔란티어(상장 대형) > Anduril(비상장 유니콘) > C3.ai(상장 중형)

 


6. 경쟁·협력 구도: 적이자 동지

  • 팔란티어 vs C3.ai
    • 모두 “엔터프라이즈 AI”를 내세우지만,
      • 팔란티어: 데이터·운영 인프라 + AI
      • C3.ai: AI 앱·모델 패키지
    • 같은 기업을 두고 경쟁하는 경우도 있지만,
      • “팔란티어로 데이터 통합 → C3.ai로 특정 AI 앱 추가” 같은 보완적 구조도 가능.
  • 팔란티어 vs Anduril
    • 국방에서 겹치지만,
      • 팔란티어: 정보·지휘·데이터
      • Anduril: 자율 무기·센서·드론 플랫폼
    • 실제로 동일 프로그램 내에서 함께 쓰일 수도 있는 조합.

 


🧾  “어떤 AI에 투자하는가, 어떤 AI를 도입하는가”

  • 팔란티어는 “국가·기업 운영을 재설계하는 데이터/AI 운영체제”
  • C3.ai는 “기존 인프라 위에 올라가는 AI 애플리케이션 번들”
  • Anduril은 “AI가 실물 하드웨어를 움직이는 자율 방산 회사”

세 회사 모두 AI를 내세우지만,
어디에, 무엇을, 어떻게 적용하느냐는 완전히 다릅니다.

  • 투자자라면:
    • 인프라형(팔란티어), 앱형(C3.ai), 방산 하드웨어형(Anduril) 중
      어떤 리스크·규제·성장 스토리를 선호하는지부터 점검해야 하고,
  • 기업 고객이라면:
    • 우리 문제는 “데이터 통합·운영 재설계”인지,
    • “특정 영역 AI 앱 도입”인지,
    • “물리적 시스템까지 포함한 자율화”인지부터 정의해야 합니다.