Palantir’s New Clothes: Foundry, AIP, & the Failure of Reason 형광색 사마귀가 사무실에 들어와 독일 철학에 대해 떠드는 것이 도움이 된다고 생각합니까? 그것이 도움이 된다고 생각합니까? 제가 단언컨대 전혀 도움이 되지 않습니다. 이것은 전기 작가 마이클 스타인버거(Michael Steinberger)의 훌륭한 저서 'The Philosopher in the Valley'에 따르면, 팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies)의 CEO인 알렉스 카프(Alex Karp)가 자신의 엔지니어들과의 단절에 대해 논의하며 한 말이다. 팔란티어에 관심이 있거나 (또는 팔란티어의 영향을 받는) 사람이라면 누구에게나 스타인버거의 책은 필독서이다. 다른 부분에서 우리는 팔란티어의 회장이자 진정한 설립자인 피터 틸(Peter Thiel)이 카프에 대해 아주 시적으로 이야기한다는 것을 알게 된다. “알렉스에 대한 나의 견해는, 그가 직설적이고 쉬운 방법 대신 정말, 정말 어려운 방식으로 일을 처리해야만 하는 어떤 심리적 문제를 해결해 나가고 있다는 것이다.” 나는 피터와 시간을 좀 보낸 적이 있다. 나는 그를 매우 좋아한다. 그는 훌륭한 사람이다. 나는 알렉스를 만나본 적은 없지만, 이 책을 통해 그를 높게 평가하게 되었다. 내 말은, 우리 모두가 심리적 문제를 해결하며 정말, 정말 어려운 방식으로 일을 하고 있지 않은가? 나는 사마귀도 아니고 초록색도 아니지만, 그 마음을 이해한다. 결국 나도 이 글을 쓰고 있으니 말이다. 그러므로 내가 앞으로 장황하게 늘어놓을 이야기는 개인적인 감정을 담으려는 의도가 아니다. 팔란티어란 무엇인가? 나는 몇 달 전 팔란티어 사람들을 잘 안다고 말하는 전직 하원의장과 전화 통화를 했는데, 그는 나에게 그들이 무슨 일을 하는지 알려줄 수 있는지 물었다. 많은 투자자들 또한 팔란티어가 무엇을 하는지 모를 것이라고 확신한다. 간단히 말해, 팔란티어는 기업 전반의 운영 체제 역할을 하는 소프트웨어 플랫폼을 고객에게 판매한다. 팔란티어는 일반적인 기성품 운영 체제를 판매하지 않는다. 팔란티어는 현장 파견 엔지니어(FDE) 팀을 보유하고 있으며, 이들은 수개월 동안 고객사에 상주하며 고객을 위해 운영 체제를 설치하고 맞춤화한다. 몇 주 또는 몇 달간의 맞춤화 과정을 거친 후, 팔란티어의 운영 체제는 조직이 기존 소프트웨어 설치 환경에서 데이터를 검색, 결합 및 분석할 수 있도록 해준다. 팔란티어는 기업들이 더 짧은 시간과 적은 비용으로 자사 소프트웨어를 시작할 수 있도록 "부트 캠프" 데모 세션을 활용해 왔다. 고담(Gotham)은 정부, 국방 및 정보 작전을 위한 팔란티어의 오랜 주력 운영 체제이다. 고담은 수년에 걸쳐 CIA와 함께 개발되었다. 이에 대해서는 나중에 더 자세히 다루겠다. IPO 당시 팔란티어의 고담은 이런 모습이었다. 파운드리는 팔란티어의 상업용 기업 고객을 위한 주력 운영 체제이다. 마찬가지로, IPO 당시 팔란티어 파운드리의 모습은 이러했다. 위 스크린샷은 팔란티어의 2020년 S-1 보고서에서 인용한 것이다. 일부 독자들은 이것이 SAP나 오라클(Oracle)과 무엇이 다른지 궁금할 것이다. 이는 생각보다 날카로운 질문이다. 팔란티어는 SAP나 오라클처럼 복잡하고 내장된 시스템을 대체하지 않는다. 대신 그 위에서 기존 소프트웨어를 응집력 있는 운영 환경으로 통합한다. 즉, 인사, 급여, 재고 관리 등에서 발생하는 데이터를 분석 및 전사적 의사결정을 위해 한곳으로 모은다. 기업 전체를 위한 이 맞춤형 중앙 집중식 파일링 및 검색 시스템이 바로 팔란티어가 '온톨로지(Ontology)'라고 부르는 것이다. 팔란티어의 Form-10 서류들은 이러한 접근 방식을 옹호한다. 우리의 소프트웨어는 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라 보완한다. 유연성과 개방성은 우리 소프트웨어의 핵심 원칙이다. 조직은 기존 솔루션을 우리의 중앙 운영 체제에 통합함으로써, 데이터 인프라 전체를 재구축할 필요 없이 핵심적인 기존 투자를 유지할 수 있다. 물론 SAP와 오라클 또한 소프트웨어를 구현하고 고객의 역량을 변화시키기 위해 현장 파견 엔지니어(FDE), 즉 구축 컨설턴트 군단을 필요로 한다. 하지만 SAP와 오라클은 매출의 80배, 100배 수준에서 거래되지 않는다. 팔란티어는 특별하다. 얼마나 특별한지 의문이 생길 수 있다. 팔란티어의 시작 2003년 피터 틸, 알렉스 카프, 스티븐 코헨이 CIA의 벤처 캐피털 부문인 인큐텔(In-Q-Tel)의 자금 지원을 받아 설립한 팔란티어는 실리콘밸리의 거물들과 정부의 가장 비밀스러운 기관에서 탄생했다. 틸은 페이팔(PayPal)을 공동 창립했으며 소위 '페이팔 마피아'의 일원이었다. 팔란티어의 씨앗이 된 초기 소프트웨어 커널은 사실 페이팔이 초기에 사기 행위를 퇴치할 수 있게 해준 보안 프로토콜이었다. 악명 높게도, 팔란티어의 첫 CIA 계약에는 엔지니어들이 3년 넘게 실리콘밸리와 워싱턴 D.C.를 격주로 200번 왕복하는 과정이 포함되었다. CIA는 수석 엔지니어인 스티븐 코헨에게 '2주(Two Weeks)'라는 별명을 붙여주었다. 이는 설치와 병행된 일종의 R&D였으며, 비용이 많이 들었다. 팔란티어 계약에 수반되는 광범위한 밀착 케어에도 불구하고, CIA와의 거래는 일반적으로 소액이거나 무상인 일련의 정부 계약으로 이어졌으며, 각 고객을 위해 소프트웨어 플랫폼을 맞춤화하는 데 필요한 엔지니어 팀의 비용을 충당하기에는 턱없이 부족했다. 팔란티어는 상장 전 비상장 기업으로서 38억 달러의 손실을 누적하게 된다. 팔란티어 엔지니어 마크 엘리엇(Mark Elliott)은 스타인버거의 저서에서 다음과 같이 언급했다. 그는 당시 팔란티어의 금융 서비스 기업용 소프트웨어인 고담(Gotham)과 메트로폴리스(Metropolis)에 대해 이야기하고 있었다. 그것들은 조직에 충분한 가치를 창출하지 못했기에, 그들이 우리에게 충분한 비용을 지불하고 싶어 하지 않았다. 이 문구를 기억해야 한다. 이것은 팔란티어가 해결해야 했던 근본적인 문제이며, 설립 후 첫 20년 동안 매년 적자를 낸 근본적인 이유이다. 팔란티어는 2019년 소프트뱅크로부터 받은 기업 회생 수준의 투자를 포함하여 여러 차례 긴급 자금 수혈이 필요했다. 스타인버거의 책에 따르면 틸은 팔란티어에 대해 이렇게 말했다. 만약 2004년에 우리의 첫 분기 흑자가 2022년 4분기에나 가능할 것이라고 누군가 말했다면, 매우 놀랐을 것이다. 이 손실 기간을 좀 더 살펴보자. 천재들이 모였다는 기업이 이토록 오랫동안 수익을 내지 못했다는 점은 상당히 중요하다. 알렉스 카프의 표현을 빌리자면, 팔란티어는 성공의 전형이자 옳고 선한 것을 위한 전사였다. 그의 엔지니어 컨설턴트들을 '현장 파견(Forward Deployed)'이라고 부르는 것은 그가 추구하는 고결하고 군사적인 분위기에 딱 들어맞았다. 정의롭고 올바른 회사라는 것이다. 알렉스는 팔란티어가 정의롭고 고결하게 약 40억 달러를 잃는 동안 인정받지 못하는 것에 좌절했다. 2000년대에 팔란티어는 CIA를 도왔던 것과 비슷한 방식으로 주로 다른 법 집행 기관과 정부 보안 기관을 도왔다. 기존 소프트웨어 위에 군림하는 플랫폼인 '고담'을 설치하고, 더 나은 데이터 저장, 접근 및 검색 방식인 '온톨로지'를 통해 기관의 이질적인 데이터 세트를 정리함으로써 그들의 투박하고 낡은 소프트웨어 인프라를 개선해주었다. 이것은 그리 어렵지 않았다. 정부 소프트웨어는 끔찍했기에 식은 죽 먹기나 다름없었다. 3년이 걸리긴 했지만, 그 이후로는 쉬운 목표였다. 스타인버거의 책에서는 다음과 같이 설명한다. 정부 관계자들에게 팔란티어의 소프트웨어는 신세계였다. 정부는 도입이 늦기로 유명했으며, 하드웨어와 소프트웨어의 상당 부분은 실리콘밸리 기준으로 볼 때 고대 유물 수준이었다. 반면 민간 부문에서 팔란티어의 소프트웨어는 그만큼의 참신함이나 놀라움을 주지 못했다. 도용된 영웅주의 마케팅? 2000년대가 끝나갈 무렵, 팔란티어는 정부 영역에서 벗어나고 싶어 했다. 운 좋게도 팔란티어는 두 건의 사건에서 공로를 인정받았는데, 스타인버거의 책에 따르면 두 건 모두 팔란티어를 사용하지 않았다. 우리가 고스트넷(GhostNet)을 밝혀냈다 (2009년) 학술 연구 그룹인 시티즌 랩(Citizen Lab)은 100개국 이상이 연루된 중국의 정보 사이버 스파이 작전인 고스트넷을 발견했다. 팔란티어는 이와 아무런 관련이 없었다. 스타인버거에 따르면 시티즌 랩은 팔란티어가 "우리에게 적합한 도구가 아니었다"라고 말했다. 그럼에도 불구하고 팔란티어는 군 당국을 겨냥한 광고를 게재하며 고스트넷 문제를 해결한 공로가 자신들에게 있다고 주장했다. 우리가 빈 라덴 사살을 도왔다 (2011년) 스타인버거의 책에 따르면, FDE 멜로디 힐데브란트(Melody Hildebrandt)는 "우리는 모든 회의에서 그 이야기를 꺼냈다"라고 인정했다. 하지만 스타인버거의 보고에 따르면, 실제 추적에 참여했던 두 명의 CIA 요원은 팔란티어가 아무런 역할도 하지 않았다고 단언한다. 2012년에 출간된 해당 작전에 관한 책에서도 팔란티어가 언급되긴 하지만, 습격 작전과는 관련이 없다. 그럼에도 불구하고 팔란티어의 CEO와 FDE들은 이 주장을 밀어붙였다. 당시 회사는 상장되지 않았으나, 이러한 거짓말은 고객과 화제성을 불러모았다. 많은 이들이 "빈 라덴을 찾고 사살하는 데 관여하고 사이버 스파이망을 손쉽게 무너뜨리는, CIA가 투자한 이 초특급 비밀 실리콘밸리 기업은 대체 무엇인가?"라고 물었다. 카프는 몇 년 후 전기 작가 스타인버거에게 빈 라덴 습격 당시 팔란티어의 역할에 대해 이렇게 묘사했다. "사람들이 그렇게 생각해주어 매우 자랑스럽다." 나는 전직 팔란티어 FDE를 인터뷰했다. 그는 이 사건에 대한 내부 이야기를 들려주었는데, 이는 스타인버거의 책 내용과 일치하는 것으로 보인다. 오사마 빈 라덴 추적과 같은 주요 마케팅 주장은 결코 확인된 적 없는 도시 전설이었다. 당시 모든 정보 분석가들이 알고 있듯이—다양한 국가의 극단주의자들을 추적하는 업무를 맡았던 구글 재직 시절의 나를 포함하여—빈 라덴은 지상 정찰의 연쇄 과정을 통해 잡혔다는 사실이 널리 알려져 있었다. 이는 그가 머물던 복합 시설에 집중하게 만든 인물들을 추적한 결과였다. 팔란티어 또한 스스로 이 성공의 이유라고 확신한 적이 없으며, 이는 구두로만 활용된 도시 전설일 뿐 서면으로 확인해준 적은 없다. 법무팀의 오랜 정책은 팔란티어 직원들이 구두로는 터무니없는 주장을 할 수 있지만, 절대 서면으로 세부 사항을 남기지 않는 것이었다. 비즈니스는 때때로 추악하다. 이것은 꽤 추악한 사례이다. 물론 팔란티어가 선한 일도 하지만, 그 선함이 악함을 상쇄하는지는 판단의 영역이며, 그것이 사업이 돌아가는 방식이기도 하다. 산업 스파이 의혹과 NSA 업무 비슷한 시기에 더 추악한 일이 있었다. 팔란티어는 더 나은 고담을 만들기 위해 경쟁사의 제품을 역설계할 목적으로 4년 동안 경쟁사의 IP를 훔쳤다는 혐의를 받았다. 스타인버거는 다음과 같이 기록했다. 팔란티어가 CIA와 협력하기 시작했을 때, 대부분의 분석가들은 i2의 '애널리스트 노트북(Analyst’s Notebook)'을 사용하고 있었다. 팔란티어 소프트웨어에 있는 정보는 애널리스트 노트북으로 내보낼 수 없었고 그 반대도 마찬가지였다. 이러한 상호 운용성 부족은 랭글리(CIA 본부)에서 신규 사용자를 확보하려는 팔란티어의 노력에 걸림돌이 되었다. 2010년 i2는 사기 및 산업 스파이 혐의로 팔란티어를 고소했다. i2는 2007년 당시 팔란티어의 사업 개발 책임자였던 쉬암 산카르(Shyam Sankar)가 i2의 소프트웨어를 획득할 목적으로 SRS 엔터프라이즈라는 유령 회사를 설립했다고 주장했다. i2에 따르면 팔란티어는 해당 기술에 대한 접근 권한을 이용해 '새로운 팔란티어 소프트웨어 제품과 기능을 개발'했다. 소송이 제기된 지 1년 후, 팔란티어는 i2에 1,000만 달러를 지급하며 합의했다. 액수가 적어 보일 수 있지만, 당시 팔란티어가 치열하게 경쟁하던 계약들 또한 규모가 매우 작았다. 몇 년 후인 2014년, 홈디포(Home Depot)와 팔란티어의 계약은 연간 500만 달러에 불과했다. 킴벌리 클라크(Kimberly Clark)는 연간 1,200만 달러를 지불하고 있었다. 코카콜라 또한 비슷한 계약을 맺고 있었다. 이 세 기업 모두 지출 금액이 적었음에도 불구하고 팔란티어 사용을 중단하고 자체 구축하기로 결정했다. (최근 홈디포가 팔란티어와 다시 협력하기 시작한 것으로 안다. AI 포모(FOMO) 때문일 것이다. 이에 대해서는 나중에 다시 다루겠다.) 2012년, 카프는 미국 기업 고객들을 대신해 위키리크스(Wikileaks)와 활동가 변호사 글렌 그린월드(Glenn Greenwald) 같은 지지자들을 대상으로 허위 사실 유포 캠페인을 벌이려 했다는 의혹에 대해 사과해야 했다. 2년 후, 글렌 그린월드는 에드워드 스노든이 국가안보국(NSA)의 기밀 문서 수천 건을 유포하는 것을 도왔다. 놀랍게도 당시 팔란티어는 (스노든에 의해 폭로된) 미국 시민에 대한 대규모 감시 혐의를 받고 있던 NSA와 협력했다는 사실을 인정해야만 했다. 이런 일은 지어내기도 힘들다. 200억 달러의 가치 이 모든 일의 결과로 팔란티어의 명성은 오히려 높아졌다. 그리고 개별 계약의 낮은 금액과 소프트웨어 설치를 위해 수개월 동안 엔지니어를 파견하는 손실 구조에도 불구하고, 팔란티어는 2015년에 200억 달러의 기업 가치로 자금을 조달했다. 하지만 그것으로 충분하지 않았다. 전직 직원의 구두 보고에 따르면 다음과 같다. 회사는 두 번이나 파산 위기에 처했다. 두 번째는 2019년경 일본 자본(소프트뱅크)이 투입되어 회사를 살려냈고, 그 직후 카프는 대외적으로 팔란티어에 영업 사원이 필요하다고 말했다. 당시 가시성을 유지하기 위해 인맥을 통해 성사시킨 계약 외에는 복리 효과를 내는 매출이 전혀 발생하지 않았기 때문이다. 예를 들어, BP(브리티시 페트롤리엄)의 경우, BP에서 근무하는 팔란티어 직원의 가족들이 계약을 유지하기 위해 결탁했다. 에어버스(AIRBUS) 계정에서는 팔란티어가 돈을 받는 대신 운항이 중단된 낡은 제트기를 대가로 받기도 했다. '복리 효과가 없는 매출'이란 한 번 판매된 후 해당 조직에 대한 매출이 일반적으로 늘어나거나 더 많은 계약으로 이어지지 않았음을 의미한다. 따라서 팔란티어는 상어와 같았다. 성장하기 위해서는 계속 헤엄치며 가능한 한 많은 계약을 추가해야만 했다. 스타인버거 또한 에어버스 계약에 대해 기술했다. 4만 명의 에어버스 직원이 파운드리를 사용하고 있다고 그는 말했다. 에어버스 CEO는 회사가 서로 격리된 24개의 서로 다른 데이터 세트가 얽혀 있는 복잡한 상황이었기에, 이 도입이 자신의 경력에서 최고의 결정 중 하나였다고 평가했다. 팔란티어는 바로 그런 문제를 해결하기 위해 만들어졌다. 하지만 팔란티어가 정말로 낡고 운항이 중단된 제트기를 대가로 받았을까? 내가 지어낸 이야기 같다고 했던가? 그렇게 들리지 않는가? 나는 나에게 전달된 이러한 세부 사항들을 확인할 수는 없다. 만약 사실이라면 믿기 힘든 일이다. 종합해보면, 2020년 말 상장 전 10년 동안 팔란티어는 옳든 그르든, 그리고 거의 전적으로 스스로의 의도와는 무관하게, 강력한 파트너들과 협력하는 영향력 있고 비밀스러운 기업으로서 대중적인 이름을 얻어가고 있었다. 그들이 얼마나 많은 돈을 잃고 있는지 아는 사람은 거의 없었다. 이름뿐인 상장(DPO) 그러다 2020년 여름, 팔란티어가 S-1 증권신고서를 제출했고 우리는 진실을 알게 되었다. IPO 서류에 따르면 팔란티어는 2020년 6월 30일 기준으로 역사상 39억 6,000만 달러의 손실을 기록했다. 상장 직전 두 해인 2018년과 2019년에는 합계 12억 달러의 손실을 냈다. 후기 펀딩 라운드는 결코 저렴하지 않았다. 8억 9,900만 달러 규모의 가장 큰 단일 라운드인 시리즈 K는 2019년에 주당 11.38달러에 진행되었다. 또한 회사는 자금 조달 사이의 현금 흐름을 보충하기 위해 회전 신용 한도(revolving lines of credit)를 활용하며 버텼다. 2020년 8월 상장을 준비하면서 팔란티어 이사회는 카프에게 11억 달러 상당의 주식 옵션을 부여했다. 지금까지 눈치채지 못했다면 말해주겠는데, 이 회사는 정말 돈을 펑펑 쓸 줄 안다. 이사회는 카프에게 1억 4,100만 주의 옵션(11억 달러 상당)을 부여하면서 주식의 공정 가치를 7.60달러로 책정했다. 행사 가격은 전년도 시리즈 K 펀딩 가격과 동일한 11.38달러였다. 팔란티어를 살려낸 그 펀딩 라운드가 보상 패키지의 가치 산정 기준이 된 것이다. 전직 팔란티어 FDE 소식통의 말에 따르면—이 또한 독립적으로 확인할 수는 없다—다음과 같다. 이 회사는 20/80 규칙으로 운영된다. 일단 전리품을 챙기면 20%는 최고 리더에게 가고 80%는 장군들과 그 아래 계급에 분배된다. 이 외에도 알렉스 카프는 절대적인 기술자라기보다는 회사의 얼굴(front)에 가깝다고 여겨진다. 이 또한 지독한 일이지만, 투자자들은 용서할 수 있다. 결국 경영진 보상은 진공 상태에서 존재하는 것이 아니기 때문이다. IPO는 주당 10달러에 진행되었으며, 이는 사실상 2019년 시리즈 K 자금 조달 가격보다 낮은 '다운 라운드(down round)'였다. R&D가 R&D가 아닐 때 IPO 문서인 S-1 신고서에서 흥미로운 점은 팔란티어가 고객을 위해 소프트웨어를 맞춤화하는 엔지니어 군단인 FDE의 노력을 R&D(연구개발) 비용으로 간주했다는 것이다. 현장에서 고객과 함께 일하는 우리의 소프트웨어 엔지니어들은 사실상 우리 연구 개발 노력의 한 축이다. 아마도 고담을 개발하기 위해 CIA와 협력하던 초기 시절의 유물일 것이다. 하지만 오늘날에는 그래서는 안 된다. 실제로 출장비, 주식 기준 보상(SBC), 클라우드 호스팅 비용 등이 모두 R&D 비용에 포함되었으며, 상장 직전까지 누적 R&D 비용은 15억 달러에 달했다. 상장 당시 팔란티어는 자본화된 R&D 자산이 없었다. 투자 설명서에는 누적 R&D 그래프가 그려져 있었다. 보기에는 좋았으나, 그중 상당 부분은 현장 맞춤화 및 소프트웨어 설치 비용이었다. 즉, 진정한 의미의 R&D가 아니었다. 따라서 실제 R&D는 표시된 것보다 훨씬 적었던 것으로 보인다. 또한 그것은 팔란티어가 비상장 기업으로서 소진한 약 40억 달러보다 훨씬 적은 수치였다. 도대체 카프의 팔란티어는 그 돈을 어디에 쓰고 있었던 것일까? 뜻밖의 횡재 (Windfall) 상장 전의 기괴한 행보는 여기서 끝이 아니었다. 팔란티어는 수년간 양도제한조건부주식(RSU) 형태로 주식 기반 보상을 부여해 왔다. 이 RSU들은 서비스 조건(재직 기간)과 성과 조건이라는 상당히 전형적인 이중 트리거를 가지고 있었다. 후자인 성과 조건은 '상장'으로 정의되었다. 따라서 비상장 기업 시절 팔란티어는 주식 기반 보상과 관련된 비용을 전혀 인식하지 않았다. 팔란티어는 IPO 직전에 막대한 주식 기반 보상(SBC)과 그에 따른 막대한 비용 처리를 결합하여 SBC를 앞당겨 배정했다. 2020년 7월 1일부터 8월 31일 사이에 회사는 90,789,357주의 RSU를 추가로 부여했다. 2020년 8월 31일 기준 발행된 모든 RSU와 관련하여, 만약 8월 31일에 성과 기반 확정(vesting) 조건이 충족되었다면, 서비스 기반 확정 조건을 충족한 67,914,346주의 RSU가 확정 및 정산되었을 것이다. 2020년 8월 31일 기준 발행된 RSU와 관련하여, 우리는 7억 1,010만 달러의 주식 기반 보상 비용을 인식했을 것이며, 나머지 11억 달러의 미인식 비용은 남은 서비스 기간에 걸쳐 인식될 예정이었다. 이에 따라, 2020년 9월 30일로 끝나는 분기에 우리는 약 8억 4,500만 달러의 주식 기반 보상 비용을 기록할 것으로 예상하며, 이는 주로 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장과 관련된 RSU 및 성장 단위(growth units)의 확정 및 정산과 관련된 일회성 비용과 주식 매수 선택권(stock option)의 예상 확정으로 구성된다. 이는 기술적으로 일반회계기준(GAAP)을 준수하는 것이지만, IPO 직전에 9,100만 주의 추가 RSU를 몰아넣고 8억 4,500만 달러의 비용을 처리한 것은 공격적이다. 2020년 12월 31일, 팔란티어는 마침내 상장되었고 그해 주식 기반 보상(SBC)은 연간 매출의 120%에 달했다. 이후 2021년부터 2022년 그리고 그 이후까지 SBC가 하향 추세를 보였을 때, 이는 2020년 IPO 전에 밀린 SBC를 미리 몰아서 처리한 덕분이었다. 나는 팔란티어가 SBC 보상액의 허위 하락을 성공적으로 설계하여 공모 투자자들을 안심시켰다고 믿는다. 글쎄, 두고 볼 일이다. 이 문제는 다시 수면 위로 떠오르기 시작했으며, 나중에 논의하겠지만 여전히 전체 이야기를 다 보여주지는 않는다. 돈, 구덩이를 만나다 이러한 기괴한 행보는 상장 기업이 된 후에도 계속되었다. 팔란티어는 2021년 SPAC(기업인수목적회사) 광풍이 절정에 달했을 때 약 24개의 SPAC에 4억 5,050만 달러를 투자했다. 이 투자에는 보답성(quid pro quo) 조건이 따라붙었다. 즉, SPAC들이 팔란티어의 소프트웨어와 컨설팅을 구매해야 한다는 조건이었다. 하지만 이 투자는 대외적으로 '전략적 성격'의 투자로 포장되었다. i2로부터 산업 스파이 혐의로 고소당했던 최고기술책임자(CTO) 쉬암 산카르(Shyam Sankar)는 2021년 3분기 실적 발표 전화 회의에서 이들 SPAC에 대해 다음과 같이 열변을 토했다. 기업들은 단순한 가시성이나 분석적 통찰력을 넘어, 이를 비즈니스 운영에서 조율되고 조직화된 행동으로 전환할 수 있는 기술적 인프라를 갖추어야 한다. 그리고 이것이 작동하는 모습을 볼 수 있는 가장 멋진 곳 중 하나가 바로 우리의 '데이 제로(Day 0)' 기업들이다. 이 기업들은 엄청난 야망을 가지고 있으며, 파운드리를 서비스형 인프라(IaaS)로 사용할 때 제공되는 속도의 획기적인 변화와 비용 절감을 높이 평가한다. 위조(Wejo)는 파운드리를 통해 단 6주 만에 시장에 내놓을 수 있는 애플리케이션을 개발할 수 있다. 사코스(Sarcos)는 아이언맨 슈트의 설계, 유지보수 및 상용화를 가속화하기 위해 매달 5,000억 개의 데이터 포인트를 통합하고 있다. 릴리움(Lilium)은 항공기의 모든 센서에서 스트리밍되는 방대한 데이터를 활용하여 지상 및 비행 테스트를 수행하고 있다." "우리는 초기 단계 기업들이 데이터의 중앙 운영 체제를 구축하고 '데이 제로'부터 빠르게 규모를 확장할 수 있도록 돕기 위해 이 프로그램을 시작했다. 이 기업들은 단순히 데이터와 운영을 관리하는 것이 아니라, 이를 활용해 전격전(blitz)을 펼치고 규모를 키우며 승리하고 있다." "우리는 10월에 두 번째 빌더 집단을 발표했다. 다양한 산업 분야의 7개 기업이 포함되어 있으며, 우리는 자동차, 바이오테크, 헬스케어, 미디어 등 여러 산업 분야의 혁신적인 기업들과 계속해서 파트너십을 맺고 있다. 블룸버그와 SEC(미 증권거래위원회) 공시 자료에 따르면, 팔란티어는 SPAC 거품 속에서 투자금의 대부분을 날렸다. 산카르가 회의에서 치켜세웠던 세 기업은 현재 모두 파산했거나 좀비 기업이 되었다. 릴리움은 5분 이상 날지 못하는 드론을 만들기 위해 9년 동안 15억 달러를 썼다. 사코스는 아이언맨 슈트를 만들겠다고 호언장담했다. 이는 그저 우스꽝스러운 일이며, 그 추락 과정 또한 결코 아름답지 않았다. 이러한 '데이 제로' SPAC 기업들과 얽힌 순환 매출(circular revenue) 구조는 팔란티어의 짧은 상장사 역사에서 유일한 사례가 아닐 가능성이 높다. 물론, 앞서 언급했듯이 이러한 현상은 현재의 AI 구축 붐 속에서도 만연해 있다. 선의로 이루어진 잘못된 투자는 이해할 수 있다. 우리 모두 실수를 하기 때문에 투자자들은 이를 용서할 수 있다. 하지만 어떤 잘못된 투자는 다른 투자들보다 용서받기 어렵다. 이는 자사 제품을 구매할 기업에 투자하여 팔란티어의 실적을 인위적으로 부풀리려는 노력으로 비춰질 수 있으며, 실제로 그렇게 해석될 수 있다. 이는 거의 용서받을 수 없는 일이다. 팔란티어의 문제는 그들의 과오가 '용서 가능한 종류'나 심지어 '덜 용서받을 수 있는 종류'에서 끝나지 않는다는 점이다. 팔란티어의 기괴한 마진 팔란티어는 스스로를 소프트웨어 기업으로 간주하며, 매우 높은 소프트웨어적 매출총이익률(gross margins)을 강조한다. 아래는 가장 최근인 2025년 3분기 10-Q 보고서 내용이다. 사실 팔란티어는 실적 발표 때마다 다른 모든 소프트웨어/SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업과 비교하여 자신들의 '40의 법칙(Rule of 40)' 우위를 보여주는 차트를 첫 슬라이드로 제시하며 회의를 시작한다. '40의 법칙'은 간단히 매출 성장률에 영업이익률을 더한 값이다. 팔란티어는 현재 매출이 빠르게 성장하고 있기 때문에 이 점수를 당연히 확보한 것처럼 뽐내고 있다. 보통 이 수치가 40 이상이면 건강한 것으로 간주되지만, 후술하겠지만 영업이익률의 정의는 기업마다 제각각이다. 물론 팔란티어는 역사적으로 소프트웨어/SaaS 기업이었던 적이 없다. 팔란티어의 높은 매출총이익률은 타 기업과 비교 대상이 될 수 없다. 그 이유는 FDE 군단의 비용—소프트웨어가 실제로 작동하게 만들기 위해 몇 달 동안 투입되는 엔지니어링 노동 비용—이 일반적이지 않게 매출총이익률 항목 아래에 있는 R&D(연구개발)와 판관비(영업 및 마케팅)로 분산되어 있기 때문이다. 기억해야 할 점은 팔란티어의 R&D가 일반적인 소프트웨어 기업의 R&D와 다르다는 사실이다. 실제 작업은 팔란티어의 파운드리가 아니라 고객이 이미 설치해 둔 제3자 소프트웨어에서 이루어진다. 팔란티어는 진짜 소프트웨어 기업들처럼 R&D에 비용을 쏟을 필요가 없다. 파운드리는 8주 만에 제작되었고, AIP는 불과 몇 주 만에 만들어졌다. 파운드리는 대대적인 맞춤화가 필요한 얇은 앱들이 얹어진 통합 계층일 뿐이다. AIP는 단순히 래퍼(wrapper)에 불과하다. 즉, 구조적으로 R&D가 필요 없는 형태다. FDE 인력의 비용을 R&D 항목에 포함하는 것은 R&D 비용을 인위적으로 부풀리는 행위다. S-1 투자 설명서의 데이터를 사용하여 이러한 역학 관계를 설명하는 표를 작성해 보았다. 액센추어(Accenture), 딜로이트(Deloitte), SAP, 오라클은 모두 구축 컨설턴트 비용을 매출원가(COGS)의 일부로 계산한다. 이는 매출총이익률 라인 위에 있는 '수익 창출 비용'이다. 하지만 팔란티어는 그렇게 하지 않는다. 그들은 자신들이 순수 소프트웨어 기업이라고 믿기 때문이다. 만약 팔란티어가 액센추어나 딜로이트의 회계 기준을 따랐다면, 매출총이익률은 곤두박질쳤을 것이다. SaaS/소프트웨어 기업이라는 가면극은 더 명백해졌을 것이고, 주가 매출 배수(PSR) 또한 지금보다 훨씬 낮아졌을 것이다. 주식 기반 보상(SBC)과 FDE 비용을 포함한 팔란티어의 실제 마진은 개선되고 있다. 이는 팔란티어가 설치를 더 빠르고 저렴하게 끝내기 위해 AIP 부트캠프에 더 의존하고 있고(이는 잠재적으로 장기적인 문제를 야기할 수 있음), AI 열풍으로 인해 고객 확보 비용이 최소화되었기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 팔란티어의 30% 미만인 GAAP 기준 영업이익률은 소프트웨어 기업의 마진에 미치지 못한다. 팔란티어는 43%의 영업이익률을 달성했다고 주장하기 위해 SBC를 다시 합산한다. 하지만 실제로는 전혀 그렇지 않다. 보고된 SBC와 관계없이, 오늘날 이미 15억 3,000만 달러의 미래 SBC 비용이 확정되어 있다. 5년에 걸친 4억 3,000만 달러 상당의 옵션, 8년에 걸친 1억 5,100만 달러의 주식결제형 주식감수권(SARs), 그리고 3년에 걸친 9억 4,700만 달러의 RSU가 그것이다. '주식 기반 보상의 비극적인 대수학'에서 논의했듯이, 이 비용 역시 전체 실상을 다 담아내지는 못할 가능성이 크다. 실력보다 운 팔란티어는 ChatGPT와 거대언어모델(LLM)의 상용화에 허를 찔렸다. ChatGPT 등장 이후, 경영진은 실적 발표 때마다 'AI'라는 단어를 쏟아냈다. 불과 1년 전인 2022년 2월만 해도 AI에 대한 언급은 단 한 번도 없었다. 이는 ChatGPT 등장 이전 팔란티어의 'AI'가 모델 버전 관리, 배포 파이프라인, 피처 엔지니어링과 같은 표준적인 머신러닝 인프라였기 때문이다. 팔란티어의 IPO 투자 설명서는 모델 검증 통계, 배포 워크플로우, 비교 도구 등을 설명하고 있는데, 이는 파운데이션 AI가 아니라 모두 표준적인 머신러닝 운영(MLOps)에 해당한다. 실제로 투자 설명서에서 AI를 언급할 때도 이를 '인공지능 / 머신러닝'으로 병기하여 표현했다. 팔란티어는 오늘날 자신들이 ChatGPT가 판도를 바꾸기 훨씬 전인 2022년 2분기에 '포레스터 웨이브(Forrester Wave)' AI/ML 플랫폼 부문에서 우승했다는 점을 내세우기 좋아한다. 하지만 해당 상은 AI의 차별성이 아니라 머신러닝을 위한 DevOps 툴링에 대해 수여된 것이었다. 스타인버거의 저서는 여기서 다시 한번 중요한 맥락을 제공한다. 팔란티어의 초기 엔지니어 중 한 명이었던 밥 맥그루(Bob McGrew)는 현재 OpenAI의 연구 책임자이다. ChatGPT가 출시된 지 얼마 지나지 않아 그는 팔란티어의 팔로알토 사무실을 방문해 카프와 코헨을 만났다. 그들은 ChatGPT에 진짜 지능이 있는지, 아니면 그저 설득력 있는 흉내에 불과한지 단순한 질문을 던졌다. 맥그루는 OpenAI가 곧 추론 능력을 갖춘 업데이트된 ChatGPT 버전을 출시할 것이라고 말할 수는 없었지만, 지능의 시대가 오고 있다고 귀띔했다. 맥그루는 "나는 모델이 더 좋아질 것이고, 이것은 실제 상황이며, 팔란티어는 대비해야 한다는 말을 계속 반복했다"라고 회상한다. 이에 카프와 코헨은 쉬암 산카르를 비롯한 다른 경영진과 함께 브레인스토밍을 시작했다. 인터뷰한 전직 팔란티어 소식통도 이러한 정황을 확인해 주었다. 이것은 정확한 사실이다. 2022년경 고객을 상대하는 모든 팔란티어 엔지니어(Echo)들은 LLM이 주류가 될 것이라는 예상을 전혀 하지 못했기 때문에 이를 저평가하기 시작했다. 내 옆 시애틀 사무실에 앉아 있던 머신러닝 전문가들도 마찬가지였다. 카프는 이를 '팔란티어는 곧 AI'라는 식으로 포장할 수 있다고 판단했다. ChatGPT가 나온 이후에야 브레인스토밍을 시작했다는 사실은 숨긴 채, 자신들이 20년의 경험과 거대한 선점 효과를 가졌다고 주장한 것이다. 실제로 그들은 그렇게 밀어붙였다. 팔란티어 경영진은 2023년 2월 실적 발표에서 'AI'를 18번이나 언급했다. 그리고 두 달 후, 카프는 인공지능 플랫폼(AIP)의 출시를 발표했다. 그 무렵 10년 전 산업 스파이 혐의를 받았던 산카르는 팔란티어와 AI에 대한 질문을 받자, "우리가 중요한 문제를 해결하며 쌓아온 20년의 경험이... 약 20년 앞서 있었기 때문에 많은 선점 효과를 주었다"라고 답했다. 하지만 스타인버거의 기록은 다르다. AIP는 불과 몇 주 만에 개발되어 파운드리에 통합되었다. AIP를 통해 기업들은 다양한 기능을 위해 타사의 LLM을 사용할 수 있게 된 것이다. 전직 팔란티어 소식통도 이를 확인해 주었다. AIP 플랫폼은 사실 팔란티어 엣지(Palantir Edge, 이전 제품)를 재탄생시킨 것으로, 다른 공급업체에 맞서 '다양한 데이터 분석 사례에 여러 LLM을 연결해 제공할 수 있다'는 마케팅 용도로 재포장된 것이다. 분명히 말하자면, 팔란티어 에지는 머신러닝 오케스트레이션 도구였다. 이는 LLM이나 파운데이션 AI 모델을 위한 것이 아니었으며, IPO 직후에 출시되었다. 첫 공식 문서도 2022년 6월에야 나왔을 정도로 비중이 작고 잘 언급되지 않던 제품이었다. 팔란티어는 LLM에 허를 찔리자, 에지를 가져와 서로 다른 타사 LLM 모델들을 조율할 수 있도록 재개발했다. 그래서 AIP를 내놓는 데 거의 시간도 걸리지 않았던 것이다. 참고로 팔란티어는 스스로 AI, LLM 또는 파운데이션 모델을 직접 개발한 적이 없으므로 엄밀한 의미의 AI 기업은 아니다. 6월이 되자 팔란티어는 마치 ChatGPT 이전에도 매년 이 일을 해왔던 것처럼 AIPCon 행사를 개최했다. RBC의 애널리스트 리시 잘루리아(Rishi Jaluria)는 2023년 상반기에 이를 지적했다가 실적 발표 참여를 금지당했다. 그는 "팔란티어는 자신들이 최첨단 생성형 AI 기업인 것처럼 암시하며 의도적으로 개인 투자자들을 공략하고 있지만... 실상은 그들이 주장하는 바와 다르다"라고 꼬집었다. 팔란티어는 모든 소프트웨어 개발 비용을 자산화하지 않고 발생 시점에 비용 처리하는데, 이는 구글처럼 심도 있는 독점 AI R&D를 수행하는 기업의 방식과는 일치하지 않는다. 또한 재무제표상에도 독점 소프트웨어 기술은 존재하지 않는다. 잘루리아는 이 발언으로 카프와 척을 지게 되었고, AIPCon 참석조차 불허되었다. 전직 팔란티어 FDE 엔지니어도 이 점을 독립적으로 지적했다. 지난 3년 동안의 실적 발표를 보면 팔란티어는 질문할 애널리스트를 소수만 선별해서 초대한다. 댄 아이브스나 국방 쪽을 담당하는 뱅크오브아메리카 애널리스트는 초대되지만, RBC 같은 곳은 절대 허용되지 않는다. 브렌트 틸 역시 밸류에이션에 대해 까다로운 질문을 던진다는 이유로 비난을 받는 애널리스트 중 한 명이다. 이후 2024년 2월, 카프는 한 행사에서 "우리에게 엿을 먹이려 했던 애널리스트들에게 펜타닐이 섞인 소변 세례를 퍼붓는 드론을 띄운다는 아이디어가 정말 마음에 든다"라고 공개적으로 자랑하기도 했다. 결과적으로 소변 드론이 아니라 팔란티어 AIP 전략은 통했다. 상업 기업에 소프트웨어를 판매하려던 수많은 실패 끝에, 팔란티어는 갑자기 판매가 쉬워졌음을 깨달았다. 첫해에 150개의 새로운 기업이 AIP가 탑재된 파운드리에 가입했다. 미국 전역의 경영진들이 AI 열풍에 뒤처지지 않으려는(cover-your-AI-hiney) 모드에 돌입했기 때문이다. 파운드리 AIP의 결함과 새로운 스탠퍼드 연구 팔란티어의 최근 번영을 이끌고 있는 파운드리 AIP에 대해 이야기해 보겠다. 나는 글래스도어(Glassdoor)에서 불만을 품은 전직 FDE들 사이의 흥미로운 패턴을 발견했다. 2023년 9월 현장 배치 엔지니어로서의 삶은 기술적으로 성취감이 없을 수 있다. 2023년 11월 속도가 생명이기 때문에 진행 중인 프로젝트가 중단되거나 매우 높은 수준의 품질로 구축되지 않는 경우가 빈번하다. 2024년 9월 실제 엔지니어링 대신 UI를 통해 클릭하고 드래그하는 것을 좋아하는 것이 아니라면 절대 현장 배치 엔지니어가 되지 마라. 2025년 8월 현장 배치 역할은 아무것도 직접 구축하지 않고 고객에게 기존 SaaS 제품을 안내하기만 하는 솔루션 아키텍트처럼 변하고 있다. 결과적으로, 해당 역할에 대한 급여가 낮아지고 있으며 이를 수행하는 사람들의 수준도 떨어지고 있다. 2025년 8월 제품이 꽤 형편없다... 카페인에 취한 23세 청년의 손에서는 훌륭한 데모용 제품(demoware)이지만, 지속적으로 가치를 제공하는 방식으로 '설정'하기가 매우 어려운 비즈니스 애플리케이션 소프트웨어이다... 진짜 혁신가들은 OpenAI로 떠났고, 진짜 실력자들(war dogs)은 Anduril로 옮겨갔다. 2025년 8월의 비판, 즉 FDE로서 "당신은 그저 고객에게 기존 SaaS 제품을 안내할 뿐이다"라는 지적은 매우 날카롭다. 카더라 통신은 이쯤 해두고, 이제 과학의 영역으로 들어갈 시간이다. 다시 한번 명확히 하자면, 팔란티어 AIP는 이미 타사의 기업용 소프트웨어를 사용하고 있는 팔란티어의 파운드리 프레임워크가 ChatGPT, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 타사의 LLM을 사용할 수 있도록 해주는 우회(workaround) 도구다. 며칠 전, 스탠퍼드 연구진은 "거대언어모델의 추론 실패(Large Language Model Reasoning Failures)"라는 제목의 논문을 발표했다. 학자로서 연구 논문을 깊이 있게 파헤치는 기회를 즐기는 입장에서 볼 때, 파운드리 AIP가 이러한 거대언어모델(LLM)들을 사용하고 있으므로 해당 논문의 내용은 팔란티어의 AIP에도 그대로 적용될 수 있다. 이에 따라 논문의 조사 결과들을 팔란티어 AIP에서 나타날 수 있는 잠재적인 실패 요인들과 매칭해 보았다. AIP는 몇 주 만에 구축되었다. 파운드리(Foundry)는 처음에 8주 만에 구축되었다. 래퍼(wrapper)나 심지어 슈퍼 래퍼를 만드는 것은 핵심 기능을 갖춘 기성품이나 SaaS 생산성 소프트웨어를 깊이 있게 만드는 것과는 다르며, 훨씬 더 쉽고 저렴하다. 만약 추론 실패가 이러한 LLM의 구조적이고 본질적인 문제라면, 팔란티어는 OpenAI, Anthropic, Google 등 LLM 제작자들에게 전적으로 의존하고 있기 때문에 이러한 결함을 해결할 수 없다. 이 논문은 LLM이 의도적인 추론보다 통계적인 패턴 완성에 우선순위를 둔다는 점을 보여준다. 즉, 문장을 완성할 수는 있어도 논리나 사실 관계가 일관되고 외부적으로 정합적인지 평가할 수는 없다. LLM은 결코 논리적 오류의 원인을 짚어내지 못할 수도 있다. 또 다른 결함은 추론 체인이 길어지거나 변수의 수가 증가함에 따라 자기 주의(self-attention) 메커니즘이 저하되기 때문에 발생한다. 현재 LLM을 사용하는 사용자라면 누구나 "너무 많은" 정보를 입력할 때 모델이 실패하거나 응답하지 않을 수 있다는 점을 알고 있다. 또한 그 임계값이 그다지 높지 않다는 사실도 자명하다. 이는 중대한 의사결정이 필요한 미션 크리티컬한 분야에서는 용납될 수 없는 일이다. LLM은 물리적 현실에 기반을 두고 있지 않다. 육체가 없는 비물리적 환경에서 수동적으로 학습하므로, 실제 물리적 및 인지적 사안에 대한 인과 관계와 예측을 평가해야 할 때 실패할 수 있다. 카프가 팔란티어로 "그저 AI 시장 전체를 차지하고 싶다"라고 말하는 것은, 사실 팔란티어의 소유도 아니며 근본적인 추론 능력이 체계적으로 신뢰할 수 없다고 판명된 기술을 확장하겠다고 약속하는 것과 같다. 장기적으로 팔란티어는 쉽게 대체될 것이라 믿는다. 미래의 AI가 그 일을 도울 것이며, 따라서 카프의 자랑은 단순한 허풍에 불과하다. 카프는 허풍이 자신을 성공하게 만들었다고 생각하며 앞으로도 그 방식을 고수할 것이다. 우리는 그것을 명확히 인식하고 그에 따라 계획을 세우면 된다. 파운드리 및 AIP의 온톨로지 부트캠프 논문은 계속된다. RAG(검색 증강 생성)는 우리 대부분이 직관적으로 인식하는 익숙한 LLM 모델이자 기능이다. 여기서 LLM은 외부 데이터베이스에 연결되어 해당 데이터를 답변의 우선 소스로 읽는다. 팔란티어가 온톨로지라고 부르는 것은 본질적으로 공통 플랫폼을 통해 사용하기 위한 이러한 데이터 검색 기능이다. 하지만 논문이 지적하듯이, LLM이 데이터에 대해 여전히 환각을 일으키거나 오해하고, 혹은 무시한다면 어떻게 되겠는가? 그런 경우, 팔란티어의 온톨로지는 AIP가 사용하는 기저 LLM의 핵심적인 환각 문제를 극복할 수 없다. 환각과 과잉 확신은 법률적 추론, 과학적 추론, 의료 의사결정 지원, 군사 표적 설정 등 실제 데이터에 기반한 100%의 정밀도와 신뢰가 요구되는 진정한 미션 크리티컬 작업에 치명적이다. 이 논문은 AIP의 핵심인 RAG 구조를 포함하여 현재의 어떤 완화책도 이 문제를 안정적으로 해결할 수 없다고 지적한다. 팔란티어는 파운드리 AIP 고객을 더 빠르게 확보하고 마진을 개선하기 위해 전체 FDE 파견 대신 짧은 데모인 '부트캠프' 방식으로 전환했다. 이러한 부트캠프는 사용 편의성을 위해 정제된 데이터로 구축된 연습용 시나리오이므로, 정제된 사례와 다른 실제 상황에서는 실패할 수 있다. 벤치마크 모델에서의 사소한 변동에는 단순한 순서 변경, 이름 변경, 바꾸어 말하기(paraphrasing) 등이 포함된다. 저자들이 보여주듯이, 이러한 표면적인 문제들이 LLM 실패를 유발할 수 있다. 이는 시스템에 숨겨진 취약성을 시사한다. 또한, 이 논문은 '역전의 저주(reversal curse)'를 설명한다. "A는 B이다"라고 학습된 LLM은 "B는 A이다"라고 추론하는 데 빈번하게 실패한다. 이 논문의 예시는 베르글룬드(Berglund)의 2024년 논문 "역전의 저주: 'A는 B이다'라고 학습된 LLM은 'B는 A이다'를 배우는 데 실패한다"에서 가져온 것이다. "톰 크루즈의 어머니는 메리 리 파이퍼(Mary Lee Pfeiffer)이다"라고 학습된 GPT-4는 "톰 크루즈의 어머니는 누구인가?"라는 질문에는 정확히 대답하지만, "메리 리 파이퍼의 아들은 누구인가?"라는 질문에는 "죄송합니다, 그 정보는 가지고 있지 않습니다"라고 대답한다. 이것은 지식의 격차가 아니다. 모델은 정보를 가지고 있다. 다만 관계를 거꾸로 추적하지 못하거나, 때때로 추적하지 않는 것일 뿐이다. 이는 갓난아기를 제외한 어떤 인간에게도 정말 사소한 작업이다. 예를 들어, 팔란티어의 오브젝트 익스플로러(Object Explorer)에서 사용자는 매끄러운 연결 집합을 보게 된다. 그러나 LLM은 이러한 연결의 귀환 경로를 보지 못할 수도 있다. 따라서 역전의 저주는 팔란티어가 판매하는 온톨로지에 구조적인 실패 지점을 제공한다. 또 다른 예는 복합 추론(compositional reasoning) 실패다. 스탠퍼드 논문은 드지리(Dziri)의 2023년 논문 "믿음과 운명(Faith and Fate)"을 지적한다. 이 논문은 두 개의 개별적인 수학 문제를 100% 정확도로 해결하는 모델이, 두 문제가 하나의 질의로 결합될 경우 성능이 거의 무작위 수준으로 떨어진다는 것을 보여준다. 이 AIP를 사용하는 군사 기획자들은 자신들의 본질적인 복합 의사결정 요구 사항이 지원되지 않는다는 것을 발견하게 될지도 모른다. '군수물자 AND 적의 위치 AND 날씨 AND 교전 수칙'을 동시에 고려하는 것이 바로 이 논문에서 LLM이 체계적으로 실패한다고 보여주는 복합 추론의 유형이다. 이는 끔찍한 결과를 초래할 수 있다. 파운드리는 결정론적(항상 1+1=2)이 되도록 구축되었다. 반면 AIP의 LLM은 확률론적(때때로 1+1=말)이다. "믿음과 운명"은 추론 체인의 링크나 결합이 많아질수록 전체 시스템이 환각을 일으킬 가능성이 높다는 것을 보여준다. 여기서 결정론적 시스템이 확률론적 시스템 및 엔진과 결합되고 있는 것이다. 군사, 법률, 수술 등 많은 환경에서 개별 단계에서는 90% 정확하지만 복합적인 상황에서 10% 정확한 시스템은 아예 시스템이 없는 것보다 더 위험하다. 이는 팔란티어가 장기적인 FDE '파견'에서 부트캠프로 전환한 것과 관련하여 가장 중요한 편향인 '자동화 편향(Automation Bias)'을 떠올리게 한다. 세련되고 잘 정제된 부트캠프 데모는 신뢰를 형성하는데, 이것이 바로 판매 프로세스의 핵심 목적이다. 세상이 쉽게 자동화될 수 있고 그에 따라 예측 가능해질 수 있다는 인상을 심어줌으로써, 팔란티어의 고객들은 LLM을 취약하게 만드는 실제 세계의 상황과 데이터 속의 노이즈를 무시하거나 조사하지 않도록 길들여진다. 궁극적으로, FDE에서 부트캠프로의 이동은 엄격한 검증에서 느슨한 설득으로의 전환이다. 이는 팔란티어의 절대적인 책임과 의무가 고객의 미래 골칫거리로 넘어갔음을 의미한다. 설득에 대해 말하자면, 이 논문은 LLM이 인간의 비합리성을 대규모로 물려받는다는 점을 보여주는 데 상당한 공을 들인다. 인간은 수많은 본질적인 심리적 편향을 가지고 있다. 스탠퍼드 논문은 동일한 이론을 끌어와 LLM이 어떻게 인간처럼 실패할 수 있는지 보여준다. 이러한 편향은 논문에 따르면 "광범위한 다운스트림 애플리케이션 전반에서 견고성 취약점으로 나타난다." 이러한 취약점에는 다음과 같은 것들이 포함된다. 학습 데이터에서 상속된 편향 구조적 특징에서 기인한 순서 기반 편향: 트랜스포머의 인과적 마스킹(causal masking) 등은 최신 정보가 더 큰 영향을 미치는 최신 편향(recency bias)이나, 긴 문맥 체인의 중간에 있는 정보가 무시되는 중간 정보 소실 편향(lost in the middle bias)과 같은 기계적 결함을 만들어낸다. 지시어 튜닝(Instruction tuning): 논리적 정확성보다 표면적인 인간의 선호도에 모델을 맞추는 방식이다. 시스템의 이러한 복합적인 붕괴는 시간이 걸릴 수 있으며, 대부분 현장 파견 엔지니어(FDE)들이 철수한 후에 발생할 가능성이 크다. 다중 에이전트의 시스템적 위험 논문의 세 번째 섹션에서는 팔란티어 AIP와 같은 순수 래퍼(wrapper) 제품에 특화된 위험인 다중 에이전트 시스템 실패를 다룬다. 여기서 문서화된 실패 사례는 다음과 같다. 장기 계획 수립의 붕괴(Long-horizon planning collapse): LLM 에이전트들은 상호작용이 길어짐에 따라 일관된 전략을 유지하지 못한다. 이는 LLM을 가끔 사용하는 사용자들도 흔히 경험하는 일이다. 의사소통 및 마음의 이론(Theory of Mind) 실패: 한 LLM의 사회적 추론 실패는 "다른 에이전트에 대한 오해와 부정확한 묘사로 이어져 전략적 불일치를 초래"할 수 있다. 기본적으로 한 LLM이 어떤 결론에 도달한 뒤 다른 에이전트들도 동일한 결론을 내렸을 것이라고 가정함으로써, 그렇지 않은 경우 실패가 발생한다. 연쇄적 오류(Cascading Errors): LLM 에이전트들은 명확한 역할 정의, 에이전트 간 교차 검증, 신뢰할 수 있는 종료 확인과 같은 효과적인 견고성 계층이 부족하여 오류가 연쇄적으로 발생하도록 방치한다. 예를 들어 2단계에서 실패하더라도 프로세스가 멈추는 것이 아니라, LLM 에이전트가 2단계의 성공을 환각(hallucinate)해내고 잘못된 정보나 문맥을 가지고 3단계로 진행해 버린다. 일반적으로 LLM 에이전트들은 3~5단계 이상의 태스크에서 실패하는 경향이 있다. 완화책은 특정 작업에 국한되며 일반화할 수 없다. 현재의 완화 방식은 오류를 줄일 수는 있지만, 어떤 방식도 오류를 완전히 제거하지 못하며 모두 일반화하기 어려운 상당한 수준의 작업별 엔지니어링을 요구한다. 이러한 실패 요인들은 팔란티어가 앞으로도 상당 부분 컨설팅 위주의 기업으로 남게 될 것임을 시사한다. 맞춤형 실패 완화 작업에 막대한 비용이 계속 투입되어야 하므로, 소프트웨어 서비스(SaaS)와 같은 경제 구조를 갖추는 것은 불가능하다. 또한 논문은 LLM이 '탈옥(jailbreakable)' 가능하며 적대적 공격에 취약하다는 점을 밝히고 있다. 이는 평상시에도 법적, 윤리적 위험을 초래하지만, 전투나 군사 상황에서는 치명적인 작전 위험을 만든다. AIP를 도입한다는 것은 이러한 취약점을 함께 가져온다는 의미다. 온톨로지(ontology)는 '진실의 중앙 플랫폼'을 표방하기 때문에, 특히 우려되는 두 가지 유형의 연쇄적 위험이 존재한다. 의미론적 표류(Semantic Drift): 만약 LLM 에이전트가 온톨로지의 특정 영역이나 클래스에서 문제를 해결하기 위해 환각을 일으킨다면, 해당 온톨로지의 '중앙 진실'에 연결된 모든 다운스트림 LLM 에이전트가 그 오류를 그대로 물려받게 된다. 타겟팅에서의 역전의 저주: 만약 LLM 에이전트가 '기폭장치 A는 드론 B와 호환된다'는 말을 들었을 때, 역전의 저주 때문에 '드론 B가 기폭장치 A에 적합한지'를 확인하지 못할 수 있다. 이 경우 모델은 환각을 통해 문제를 '해결'하려 할 것이고, 결과적으로 호환되지 않는 부품을 설치하게 되어 재앙적인 결과를 초래할 수 있다. 에이전트들을 감시하기 위해 또 다른 에이전트들을 만들 수도 있겠지만, 위에서 언급한 모든 문제는 그 '감시자 에이전트'들에게도 동일하게 적용된다. 이것이 바로 로마의 풍자 작가 유베날리스가 던졌던 "누가 감시자를 감시하는가?(Who watches the watchman?)"라는 문제다. 이 내용에 대해 더 자세히 알아보고 싶은 분들을 위해, GitHub에는 논문의 모든 출처가 정리된 목록이 제공되고 있다. (https://github.com/Peiyang-Song/Awesome-LLM-Reasoning-Failures) 주목할 점은 팔란티어가 SEC에 제출한 위험 공시 자료에는 제3자 LLM 사용과 관련된 위와 같은 위험들이 의도적으로 포함되어 있지 않다는 것이다. 팔란티어는 이러한 위험들을 고려하지 않고 오직 허풍과 함께 전속력으로 전진하고 있을 뿐이다. 팔란티어 AIP의 서사는 팔란티어의 파운드리 소프트웨어에 연결된 거대언어모델(LLM)이 대규모의 신뢰할 수 있는 의사결정 추론을 제공할 것이라는 단 하나의 약속에 기반하고 있다. 하지만 피어 리뷰(동료 심사) 저널인 "Transactions on Machine Learning Research"에 게재된 이 스탠퍼드 논문은 그러한 가정들에 정면으로 도전하고 있다. AIP는 타인이 개발한 기술을 기반으로 한 반응적 솔루션이자 래퍼(wrapper)일 뿐이며, 이 솔루션은 팔란티어가 스스로 해결할 수 없는 체계적인 추론 실패를 내포하고 있다. 팔란티어의 혼란(Chaos) 문제 위의 모든 문제는 팔란티어의 소프트웨어가 잠재된 복잡성과 혼란을 수면 위로 드러낸 뒤, 그저 순서를 매기는 역할 외에는 하는 일이 거의 없기 때문에 발생한다. 팔란티어는 기존 소프트웨어 시스템들이 우회하도록 설계되었던 조직 내의 이질적인 데이터 사일로(silos)들을 강제로 화해시키려 한다. 하지만 팔란티어는 파운드리에서도, AIP에서도 실제 기능을 제공하는 핵심 기술을 소유하고 있지 않다. 통합 계층이자 LLM 래퍼로서 팔란티어는 고객에 대한 고착도(stickiness)가 낮을 것이며, 이미 많은 기업이 팔란티어 소프트웨어를 퇴출시킨 사례가 풍부하다. 영리한 고객들은 오픈소스 도구를 사용하여 자신들만의 데이터 메시(data mesh)를 구축할 수 있다는 사실을 알고 있으며, 이미 실행에 옮긴 곳도 많다. 팔란티어는 자사 구성 요소들의 탈중재화(disintermediation) 위험에 노출되어 있으며, 무지함으로 인해 발생하는 기회의 창은 빠르게 닫히고 있다. 게다가 팔란티어는 시스템 내에 구조적인 오버헤드를 생성한다. 이제 LLM이 이 오버헤드에 통합되었으므로, 앞으로 LLM이 범용화됨에 따라 팔란티어는 가치가 거의 없는 사용자 인터페이스(UI) 제공자로 전락할 것이다. 팔란티어의 도입은 IT 예산의 이중 지출과 같으므로, 때가 되면 그 결과는 지체 없이 나타날 것이다. 팔란티어가 하는 모든 일은 이미 세상에 존재한다. 팔란티어는 모든 문제를 해결하기 위해 자신들에게 오라고 말하지만, 현대의 IT 부서나 복잡도가 낮은 기업들은 특정 업체에 묶이지 않은 상태(unbundled)를 선호하거나, 현장에서 직접 개발한 통합 시스템과 함께 가볍게 묶인 형태를 유지하며 각 분야의 최고 도구(best-of-breed)를 개별적으로 구매하여 사용하기를 원할 수 있다. 미국 경제는 상당히 잘 돌아가고 있으며, 대부분의 사람들은 제때 급여를 받고, 회계 장부는 정확하고 신속하게 마감되며, 약간의 노력만으로도 운전자본 관리는 놀라울 정도로 잘 이루어진다. 이것이 바로 ChatGPT가 등장하기 전 팔란티어의 매출 성장이 급격히 둔화되었던 이유다. 팔란티어는 막대한 수익을 낼 만큼 충분한 비용을 청구할 수 없었다. 팔란티어는 어떤 수익을 증명해야만 하는 다른 모든 시스템 위에 얹어진 추가 비용이기 때문이다. 그 수익이 나타나기까지는 시간이 걸릴 수 있지만, 몇 년이 지나면 많은 고객이 AI에 대한 포모(FOMO)에서 벗어나 스스로 더 저렴하게 처리할 수 있다는 사실을 깨닫게 될 가능성이 크다. 피터 틸을 비롯한 관계자들이 팔란티어의 오랜 수익성 결여에 의문을 가졌던 이유도 바로 여기에 있다. 팔란티어는 온톨로지가 반드시 필요하지 않은 통합 계층이거나, 시간이 지나면 내부에서 자체적으로 복제할 수 있는 영역이기 때문에 충분한 비용을 청구하지 못하는 것이다. 현재 AI 관련 담론은 SaaS(서비스형 소프트웨어)에 부정적이지만, 이들은 팔란티어에 비해 자금력이 풍부한 대형 SaaS 기업들이다. 일부는 이미 반격에 나섰다. 세일즈포스(Salesforce)는 정부 및 국방 계약을 팔란티어로부터 뺏어오기 위해 '미션포스(Missionforce)'를 출시했다. 마이크로소프트는 이에 맞서 '패브릭(Fabric)'을 출시했는데, 이는 팔란티어라는 넷스케이프에 대항하는 익스플로러가 될 수도 있다. 이러한 SaaS 기업들은 팔란티어보다 훨씬 더 많은 고객을 보유하고 있으며 새로운 접근 방식을 반복해서 테스트할 수 있다. 데이터브릭스(Databricks)는 팔란티어의 1,500개보다 훨씬 많은 17,000개의 고객사를 보유하고 있으며 팔란티어만큼 빠르게 성장하고 있다. 스노우플레이크(Snowflake)의 AI 데이터 클라우드는 이제 스노우플레이크가 접근할 수 있는 방대한 데이터 바로 위에서 앱 구축 기능을 제공한다. AWS는 베드락(Bedrock)을, 구글은 버텍스(Vertex)를 보유하고 있다. 이들 중 일부는 팔란티어가 하는 일과 거리가 있을 수 있지만, 이 플레이어들은 결코 경기에서 물러나지 않았다. 사실, 팔란티어 파운드리의 핵심 데이터 처리 엔진은 경쟁사인 데이터브릭스가 유지관리하고 상용화한 오픈소스 기술인 아파치 스파크(Apache Spark)를 기반으로 구축되었다. 여기에 전략적 모순이 존재한다. 팔란티어의 두터운 독점 계층이, 시맨틱/온톨로지 계층을 범용화(commoditize)하기 위해 적극적으로 노력하는 직접적인 경쟁자가 개발한 얇은 오픈소스 인프라에 의존하고 있다는 점이다. 또한, 오라클이나 SAP, 에픽(Epic)이 장악하고 있는 '레코드 시스템(systems-of-record)' 계층과, AI가 범용화하고 있는 '애플리케이션/인터페이스/통합' 계층 사이에는 중대한 차이가 있다. 팔란티어는 전적으로 후자에 속해 있다. 팔란티어는 독점적인 데이터를 보유하고 있지 않으며, 컴플라이언스 인프라나 결제 시스템도 가지고 있지 않는다. 최근 클라나(Klarna)의 CEO 세바스찬 시미아트코프스키(Sebastian Siemiatkowski)와 나눈 대화에 따르면, 클라나가 세일즈포스와 워크데이를 교체했을 때 그들은 팔란티어를 고용하지 않았다. 대신 AI 코딩 도구를 사용하여 자신들만의 인터페이스를 직접 구축했다. 이것이 팔란티어 모델에 대한 실질적인 중기적 위협이다. AI가 팔란티어를 직접 대체하는 것이 아니라, AI가 FDE나 부트캠프에서 수행하는 통합 작업을 기업들이 스스로 할 수 있을 만큼 저렴하게 만들어버리는 것이다. 그렇게 되면 파운드리의 애플리케이션을 교체하는 것은 시간문제일 뿐이다. 많은 이들이 이제 소프트웨어/SaaS 기업의 손쉬운 마진 시대는 끝났다고 말하지만, 이는 팔란티어가 수행하는 통합 및 시맨틱/온톨로지를 포함한 비대한 애플리케이션 계층에 해당되는 이야기다. 앞서 논의했듯이 팔란티어의 마진은 SaaS 수준에도 미치지 못하며, 팔란티어의 기능이 AI 코딩 도구의 범용화에 굴복하게 되면 마진은 더욱 하락할 것이다. 지난 20년 동안 팔란티어의 소프트웨어를 사용한 고객들은 팔란티어를 수익권으로 만들 수 있을 만큼의 가치를 부여하지 않았다. 이 고객들은 모두 투자자들로부터 조달된 약 40억 달러의 보조금을 받은 셈이다. 그 40억 달러는 실제 소프트웨어를 개발하는 R&D 비용이 아니라 대부분 소프트웨어를 설치하고 지원하는 비용으로 사용되었다. 이제 AI의 등장으로 모든 것이 변한 것처럼 보이지만, 새로운 현실을 직시해야 한다. 팔란티어는 이제 자신이 사용하는 LLM이 가진 것과 동일한 한계와 실패에 묶여 있다. 자금력이 탄탄한 경쟁자들은 시장 상황을 예의 주시하고 있다. 영리한 고객들이 '황제 팔란티어'가 벌거벗었다는 사실을 깨닫기 전후에 그들은 달려들 것이다. 지난해 올라온 글래스도어의 FDE 리뷰는 다음과 같이 지적한다. 파운드리는 똑같은 일을 하는 1,000가지 방법이 있지만 그 모든 방법이 어딘가 잘못된, 정말 끔찍한 소프트웨어다. 자세한 내용은 레딧(Reddit)에서 다른 데이터 엔지니어들의 리뷰를 읽어보라. FDE로서 당신은 매일 온종일 이 시스템만 사용하는 전문가가 되겠지만, 일상적인 일조차 얼마나 뒤섞여 있고 난해한 지에 놀라게 될 것이다. 특히 미국 정부의 보안 등급이 높은 배포 건을 다룰 때 더욱 그렇다. 이 역할이 존재하는 근본적인 이유는 고객이 스스로 사용하기에는 시스템이 너무 복잡하기 때문이다. 이는 단 하나의 리뷰일 뿐이지만, 지금까지 분석한 내용에 비추어 볼 때 과연 신뢰하기 힘든 이야기겠는가? 낙관론자들의 주장 (Bulls on Parade) 낙관론자들은 팔란티어가 정부와 상업 기업 모두에서 중요한 인프라 역할을 수행하기 때문에, 전통적인 SaaS 매출 배수보다 더 높은 가치를 인정받아야 한다고 주장한다. 전직 팔란티어 FDE는 이에 대해 다음과 같이 언급했다. (해당 주장을 독립적으로 확인할 수는 없다.) 그것이 바로 파운드리가 가진 허상이다. 파운드리는 공통 데이터 플랫폼이 아니다. 같은 분야에 약 1,560억 달러의 가치로 평가받는 데이터브릭스 같은 기업들이 있지만, 그들은 애저(Azure) 통합 외에는 직접적인 매출이 매우 적다. 이것이 바로 알리 고드시(데이터브릭스 CEO)가 상장을 하지 않는 주요 이유다. 팔란티어의 경우, 가짜 보도자료들 사이에 회계 담당자들이 교체되는 등 불투명한 수치 보고로 인해 매출의 실체는 여전히 미스터리로 남아 있다. 또한 낙관론자들은 액센추어와 같은 컨설팅 업체와의 파트너십을 통해 FDE 모델을 제3자로 확장함으로써 팔란티어의 도달 범위가 기하급수적으로 늘어날 것이라고 주장한다. 하지만 이 주장은 역설적으로 그동안 FDE들이 실질적으로 '비싼 컨설턴트'였음을 방증한다. 액센추어에 의존하여 문제를 해결하겠다는 발상 자체가 팔란티어가 결국 컨설턴트들이 수행하는 '온톨로지 통합 계층'의 컨설팅 회사임을 자인하는 꼴이다. 불과 며칠 전 전직 팔란티어 FDE는 다음과 같은 이야기를 전해 주었다. (사실 여부를 확인할 수는 없다.) 팔란티어가 통합 업체들에 완전한 지원 프로그램을 제공하지 않기 때문에 파트너사들은 확장할 수 없다. 2024년에 통합 성공 팀 전체가 해고되었다. 소위 컨설턴트라는 사람들 때문에 문제를 겪고 있는 고객들과 대화해본 결과, 한 고객은 '그가 시스템 전문가라고 들었는데 한 달 동안 파운드리에 로그인조차 하지 않아 결국 해고해야 했다'고 말했다. 이는 2주 전 한 고객이 다른 전문가를 찾아달라고 나에게 연락해왔을 때 들은 이야기다. 완전한 지원 프로그램 없이는 이러한 확장은 결코 일어날 수 없다. 컨설팅 업계의 생리를 아는 사람이라면 누구나 이것이 사실일 가능성이 높다고 판단할 것이다. 팔란티어는 자신들이 감히 내세우지 못하는 여러 기업을 도왔다. 허츠(Hertz), 웬디스(Wendy’s), 스텔란티스(Stellantis)가 팔란티어의 '최신 및 최고의 AI 시스템'을 도입했지만, 모든 문제가 단순히 타사 소프트웨어를 통합하는 것만으로 해결될 수 없기 때문에 모두가 어려움을 겪고 있다. 팔란티어의 마법은 많은 사람이 생각하는 것과 다르다. 강세론자들은 팔란티어 고객들이 매년 점점 더 많은 돈을 쓰고 있음을 보여주는 순매출 유지율(NDR) 지표를 지목한다. 각 고객 내부에서 오랫동안 약속해 온 '복리 효과'가 드디어 나타나기 시작했다는 논리다. 팔란티어의 비즈니스 모델이 제대로 작동하고 있다면 NDR 수치는 결코 떨어져서는 안 된다. NDR 상승이야말로 이 모델의 전체 구조이기 때문이다. 2020년 S-1 증권신고서에서 팔란티어는 '획득(Acquire), 확장(Expand), 규모 확장(Scale)' 비즈니스 모델을 설명했다. 막대한 비용을 들여 고객을 획득하고, 배포를 확장하여 매출을 높인 뒤, 최종적으로 고객을 수익이 나는 규모 확장 단계로 이끄는 방식이다. 전체 모델이 NDR이라는 에스컬레이터를 타고 올라가는 구조다. 따라서 2023년 초 NDR이 131%에서 107%로 하락했을 때, 이는 단순한 고객 획득의 문제가 아니라 비즈니스 모델 자체가 작동하지 않아 에스컬레이터가 고장 난 상태였음을 의미한다. 팔란티어 S-1에 나타난 단계별 경제성을 살펴보면 다음과 같다. 2019년 획득 단계의 고객으로부터 60만 달러의 매출을 올렸으나 6,540만 달러의 공헌 손실이 발생했다. 2020년 상반기 동일한 고객들은 1,880만 달러의 매출을 기록했고 공헌 손실은 1,390만 달러였다... 2019년 말 기준 확장 단계에 있던 고객들로부터는 1억 7,630만 달러의 매출을 올렸으며 공헌 이익률은 -43%였다... 2020년 상반기, 2019년 말 기준 규모 확장 단계에 있던 상위 25% 고객들의 해당 기간 공헌 이익률은 89%였다. 이 과정을 보면 2019년 획득 단계 고객군에서는 60만 달러 매출에 6,540만 달러 손실이 났고, 확장 단계에서도 매출은 늘었지만 큰 공헌 손실을 기록했다. 앞서 20년 동안 발생한 40억 달러의 손실이 실제 R&D와는 무관하다고 언급했는데, 그 돈은 결국 획득과 확장 단계에서 소각되었다. 팔란티어가 오랫동안 막대한 손실을 본 이유는 관계를 진전시키지 않거나 도중에 이탈해버린 고객들을 확보하고 확장하는 데 엄청난 금액을 쏟아부었기 때문이다. 심지어 규모 확장 단계에서도 2019년 기준 공헌 이익의 89%는 단 25%의 고객으로부터 나왔다. 이들은 경쟁이 적고 시장 논리로부터 보호받는 정부 관련 사업이었을 가능성이 높다. 하지만 정부 사업조차 확실한 승리는 아니었다. 뉴욕 경찰(NYPD)은 팔란티어를 자체 데이터 분석 도구로 교체했고, 로스앤젤레스 경찰(LAPD)은 관계를 끝냈다. 결국 미국의 모든 경찰 부서가 팔란티어를 포기했다. 카프 본인도 시스템이 "너무 복잡했고", "성과가 별로 없었다"라고 인정했다. 국가안보국(NSA) 역시 관계를 완전히 단절했다. 지난 20년 동안의 손실과 NDR 수치는 팔란티어 고객들이 제품을 사용해 본 뒤 공시된 것보다 훨씬 더 많이 거절했음을 시사한다. 이들은 단순히 간을 보던 고객들이 아니라 확장이나 규모 확장 단계까지 깊숙이 들어온 고객들이었다. 즉, 팔란티어가 막대한 초기 투자를 이미 감당한 상태였다는 뜻이다. 의존성을 만들어내야 할 '확장' 단계가 오히려 고객들에게 떠나는 법을 가르치는 과정이 된 셈이다. S-1 서류에는 "고객은 관계의 필요성과 추가 투자의 장점에 대한 당사의 평가 변화에 따라 단계를 왔다 갔다 할 수 있다"라고 설명되어 있다. 이는 완곡한 표현일 뿐, 사실 고객들은 단계를 이동한 것이 아니라 아예 밖으로 걸어 나가고 있었다. 상장 이후 팔란티어는 실적을 획득, 확장, 규모 확장으로 세분화하여 발표하는 것을 중단했다. 단계별 매출도, 코호트별 공헌 이익률도 더 이상 공개하지 않는다. 투자자들은 합산된 공헌 이익률이 개선되는 겉모습만 볼 수 있을 뿐 세부 실상은 알 수 없다. 여기서 NDR 차트가 진실을 말해주는 지표가 된다. AI 서사가 장악하기 전, NDR은 9분기 동안 131%에서 107%로 하락했다. 계정 내 매출 증대를 목적으로 설계된 비즈니스 모델에서 유지율이 정체되었다는 것은 모델이 작동하지 않았음을 의미한다. 획득 및 초기 확장 단계의 엄청난 비용을 정당화할 만큼 고객들이 빠르게 확장되거나 규모가 커지지 않았던 것이다. AI로의 전환이 모든 것을 바꿨다. AIP 부트캠프를 통해 2024~2025년 동안 약 460개의 신규 고객이 유입되며 고객 기반이 거의 두 배로 늘어났다. 이 부트캠프들은 더 저렴하고 짧아진 '획득' 단계였고, 수년 동안 그랬던 것처럼 초기 설치 후 고객이 거절할 시간을 줄여버렸다. 그 결과 NDR은 107%에서 139%로 급등했다. 139%는 경이로운 수치인 동시에 의심스러운 수치다. 이러한 높은 수치는 유지되기 어렵고 기저 효과와 관련이 깊다. 부트캠프를 통해 50만 달러 규모로 작게 시작했다가 12개월 내에 200만 달러 이상으로 확장한 고객은 낮은 초기 기반 덕분에 개별 유지율이 300% 이상으로 나타나며, 이것이 전체 수치를 기계적으로 부풀리게 된다. 부트캠프 프로그램은 이름만 바꾼 '획득' 단계일 뿐이다. 과거와 같은 공시 체계가 없기 때문에 투자자들은 이 새로운 고객군이 정말로 규모 확장 단계로 나아가고 있는지, 아니면 이전과 같은 이탈 패턴이 다시 나타나기 전의 일시적인 급증인지 알 수 없다. 향후 몇 년이 그 진실을 말해줄 것이다. 이 연구에는 일종의 대조군이 있다. 2025 회계연도 국제 상업 매출은 단 2% 성장에 그쳤다. 이는 미국 내에서 NDR을 끌어올리는 동력이 미국 외 생태계로는 전이되지 않고 있음을 시사한다. 미국과 유럽의 상업 부문 성장률 격차는 소프트웨어/SaaS 모델로는 설명하기 어렵지만, '컨설팅-ERP 모델'로는 쉽게 설명된다. 가장 최근인 2025 회계연도 실적 발표에서 카프는 유럽의 문제가 실제로는 '대역폭(bandwidth)' 문제라고 인정했다. 팔란티어는 미국 외 지역에서 어려운 일을 수행할 대역폭이 정말로 없는 독특한 상황에 처해 있다. 이것은 SaaS 기업이 작동하는 방식이 아니다. 카프는 방금 팔란티어가 SaaS 기업이 아님을 자인한 셈이다. 대역폭이 부족하다는 말은 정확히 컨설팅 회사의 문법이다. 설치를 맞춤화할 통합 엔지니어가 부족하다는 뜻이다. 팔란티어가 소프트웨어/SaaS 기업이며 컨설팅 회사가 아니라고 그토록 강조해 온 카프가 이런 말을 했다는 것은 아이러니하다. 또한 팔란티어가 해외에서 인기가 없는 트럼프 대통령 측과 가깝다는 사실도 작용한다. 현재로서는 트럼프 주변부에서의 인기가 국내 수익으로 그 공백을 메우고 있다. 카프는 이를 언급하며 "그 문제는 우리 문제라기보다 그들(유럽)의 문제가 될 것"이라고 일축했다. 시가총액이 3,750억 달러에 달하는 기업의 CEO가 전 세계 가용 시장의 3분의 2를 남의 일처럼 무시하고 있는 것이다. 이는 분명히 독점 소프트웨어가 가미된 컨설팅에 가까운, 설득과 관계 중심의 비즈니스 모습이다. 만약 국제적인 정체가 트럼프와의 연관성 때문이라면, 강세론자들은 워싱턴의 정권이 바뀐다고 해서 트럼프에 반대하는 유럽의 낙인이 쉽게 지워지지 않을 것임을 고려해야 한다. 비극적인 대수학 다시 보기 10년이라는 세월에 대해 이야기하자면, 팔란티어의 밸류에이션과 그 행방에 대해서도 논의해야 한다. 2020년 3분기 IPO부터 2025년 3분기까지 팔란티어는 연간 6.5%의 비율로 주주 가치를 희석해 왔다. 이는 거의 스페이스X나 머스크의 영역에 가까운 무모한 수준이다. 팔란티어는 자사주 매입을 진행해 왔는데, 역설적으로 이는 상황을 더 악화시킨다. '페이팔 마피아' 형제들은 자신들의 부를 지탱해 주는 주주들을 속이는 법을 분명히 잘 알고 있다. 모두가 부자가 되고 있을 때는 부패가 문제 되지 않는다. 수년간 머스크가 그랬던 것처럼 카프도 개인 주주 층을 공략한다. 2021년 배런스(Barron’s) 기술 투자 컨퍼런스에서 '카프 아빠'는 개인 투자자들에게 구애했다. 우리는 대담한 주장을 한다. 그리고 그 주장이 옳았음을 증명해 왔다. 우리는 우리가 할 일에 대해 명확한 영어로 말한다. 그렇기 때문에 우리는 흔히 개인 투자자라고 불리는 이들의 지능과 엄격함을 존중한다. 솔직히 월가 애널리스트들은 우리를 기업용 괴물 속의 프랑켄슈타인처럼 취급하며 난도질하는 경향이 있다. 2025년 2분기 실적 발표에서 진행자는 카프에게 개인 투자자들에게 전할 메시지가 무엇인지 마지막 질문을 던지며 판을 깔아주었다. 아마도 헤이터(haters)들과 말하는 것을 멈춰야 할 것 같다. 그들은 고통받고 있다. 이 여정이 얼마나 중요했는지, 얼마나 흥미진진했는지, 당신이 얼마나 즐거웠는지 말해주지 마라. 소프트웨어에 대해 20년 동안 공부했지만 매 분기 틀리기만 하는 애널리스트들에게 짧은 이메일을 보내는 것이 얼마나 재미있는지도 말이다. 그냥 그들과 말하지 마라. 그들은 고통 속에 있다.” “하지만 나머지 우리들은 이 시간을 즐기고 있으며, 여러분과 함께 즐기고 있다. 우리의 성과와 이에 대한 여러분의 지지는 모두 중요하다. 여러분은 그럴 자격이 있기 때문이다. 특히 나는 잊지 않았다. 여러분이 없었다면 DPO(직상장)도 없었을 것이고, 낮은 주가에서 지금에 이르지도 못했을 것이며, 현재 보유한 많은 고객과 우리가 가진 자부심도 없었을 것이다.” “하지만 나는 우리가 믿는 바를 지키면서 승리할 수 있는 능력이 세상에 중요하다고 말하고 싶다. 우리는 절반의 진실만이 만연한 세상에 살고 있기 때문이다. 팔란티어는 그저 이 나라를 더 좋게 만들고, 가치를 지지하며, 나라를 방어한다는 이유만으로 공격받는다. 우리가 의견을 당당히 밝히면서 승리할 수 있다는 것은 세상에 영향을 미친다. 우리가 틀렸다고 생각하는 사람들이 나쁜 사람들이고, 그들이 시기하며 고통받아야 한다면 말이다. 또다시 펜타닐 소변 드론 이야기가 나온다. 전직 자유지상주의자 카프가 이끄는 팔란티어는 정부가 1900년대보다 조금 더 잘 작동하도록 만드는 힘이 되어 왔다. 이는 더 정확한 적군 타격, 미국 내 더 효과적인 법 집행 및 국경 관리, 세계 일부 지역의 기아 방지라는 결과로 이어졌다. 그리고 이제는 AI 유포리아(AI Euphoria)라는 말 위에 안장을 얹고 거침없이 달리고 있다. 하지만 비상장 기업으로서 팔란티어는 수천억 달러의 가치가 결코 아니다. 우리는 코로나19 이후 개인 투자자들이 월가보다 더 광신적이고 아첨할 수 있다는 것을 배웠다. 이를 가장 먼저 파악하여 억만장자가 된 CEO들에게 경의를 표한다. 결국 광신적인 아첨꾼들만큼 주식 가치 희석이라는 쓰디쓴 굴을 잘 삼켜주는 이들도 없기 때문이다. 아래 차트는 다른 모든 조건이 동일할 때, 주식 희석이 현금 흐름의 현재 가치를 얼마나 잔인하게 훼손하는지 보여준다. 너무나 잔인해서 x축의 희석률을 5%까지만 설정해도 현재 가치의 40%가 손실되는 것을 증명할 수 있었다. 팔란티어가 그 '40의 법칙' 차트에서 스스로를 상상하듯, 6.5%라는 희석률로 차트 오른쪽 저 멀리 외롭게 서 있는 모습을 상상해 볼 수 있다. 주식은 세 가지 유형으로 나뉜다. 먼저 우리 대부분이 보유한 A주가 있다. 주당 1표의 의결권을 가진다. 내부자들이 보유한 B주도 있다. 이들은 주당 10표의 의결권을 가진다. 상장을 준비하면서 이사회는 카프, 틸, 코헨이라는 세 명의 창업자에게만 부여되는 세 번째 카테고리인 'F주'를 만들었다. 이 F주는 다른 일반적인 주식들처럼 주당 의결권 수가 고정되어 있지 않다. 대신 주주들에게 상정되는 모든 안건에 대해 이들 세 명의 의결권 합계가 정확히 49.99999%가 되도록 하는 데 필요한 만큼의 의결권을 부여하는 주식이다. 수치로 보는 실체 현재 블룸버그에 표시된 팔란티어의 시가총액은 약 3,250억 달러다. 주가가 최고치인 200달러 이상에서 현재 약 135달러 수준으로 내려왔기 때문이다. 하지만 아직 인식되지 않은 주식 기반 보상(SBC)을 포함한 완전 희석 기준(full dilution)으로 계산하면 시가총액은 다시 3,750억 달러로 늘어난다. 팔란티어는 2025년에 16억 달러의 순이익을 기록했다고 보고했다. 이로써 상장 후 5년 동안의 총 순이익은 14억 달러가 되었고, 같은 기간 주식 기반 보상(SBC)으로 지출된 금액은 32억 달러에 달한다. 2025년은 좋은 해였다. 사실상 팔란티어 역사상 처음으로 정말 좋았던 해였다. 상장 이후 영업 현금 흐름은 45억 달러이지만, SBC와 15억 달러의 미실현 수익(Unearned Revenue), 그리고 SPAC 투자 등으로 인한 3억 9,900만 달러의 증권 손실을 차감하고 나면 주주 이익(Owners' Earnings)은 매우 심각한 마이너스다. 회사는 4억 3,800만 달러어치의 자사주를 매입했지만, 상장 이후 발행 주식 수는 17억 4,000만 주에서 23억 9,000만 주로 오히려 늘어났다. 이를 구체적으로 분석하는 것은 까다로운 일이니 다음으로 미루겠다. 다만 "세상에나!"라는 감탄사가 나올 법한 수치라는 점만 짚고 넘어가겠다. 비상장 기업으로서 거의 20년 동안 40억 달러를 잃었던 이 회사는, 상장 후에도 버블 상태의 SPAC 투자로 돈을 날리면서 직원들에게는 엄청난 양의 주식을 계속 퍼주었다. 그러면서 2025년 매출은 고작 45억 달러를 기록하는 데 그쳤다. 미국 정부가 애지중지하는 데이터 집행관이자 AI 포모(FOMO)의 상징적인 수혜주치고는 참으로 왜소한(petite) 매출이다. 시가총액이 3,750억 달러인 기업의 매출 치고는 더더욱 그렇다 기업 가치 평가 (Valuation) 팔란티어의 가치를 평가하는 것은 매우 어렵다. 22년 된 기업이 20년 가까이 40억 달러의 손실을 낸 끝에, 이제야 운 좋게 기회를 잡아 실질적인 성장과 플러스 주주 이익을 보여주기 시작했기 때문이다. 팔란티어의 매출 성장세는 AI가 구원해 주기 전까지 가파르게 꺾이고 있었다. 시장은 지난 2년의 수치를 미래로 투영하고 있으며, 그 유일한 근거는 AI와 AIP라는 서사다. 하지만 가치 평가 방식은 정해진 정답이 없다. 팔란티어의 경우, 오랫동안 안정적으로 유지된 과거 이력도 없고 향후 10~20년 동안의 상승 궤적에 대한 확고한 믿음도 부족하다. 사실, 그 반대에 가깝다. 모든 근본적인 가치 평가는 미래 가치를 현재 가치로 환산하는 과정을 포함하며, 어떤 미래를 가정하든 공통적인 핵심 요소는 할인율이다. 내가 팔란티어의 주주 이익을 GAAP 버전으로 가정하고, 향후 5년 동안 연평균 50%의 고성장을 기록한 뒤, 그다음 10년 동안 연평균 25% 성장을 이어간다고 가정해 보겠다. 여기에 매년 4%의 주식 희석이 발생하고, 마지막 성숙 단계에서는 연평균 4% 성장과 자사주 매입으로 상쇄된 1%의 주식 희석을 적용한다면, 팔란티어의 적정 가치는 주당 약 46달러가 나온다. 이 계산에는 블룸버그가 제시한 팔란티어의 가중평균자본비용(WACC)인 무려 16.6%의 할인율을 사용했다. 이는 매우 엄격하면서도 단순한 모델이다. 위에서 언급한 모든 리스크를 고려할 때 이 정도의 높은 할인율은 당연히 요구된다. 만약 이 모델대로 흘러간다면, 주당 46달러에 매수했을 때 연간 16.6%의 장기 수익률을 기대할 수 있다는 뜻이다. 인정하라, 이조차도 낙관적인 전망이라는 것을 말이다. 동일한 이론을 바탕으로 다른 시나리오들도 실행해 보았다. 이것은 자사주 매입과 주식 희석 수정을 포함한 3단계 배당 할인 모델을 활용한 다섯 가지 시나리오일 뿐이다. 나는 내가 평가하는 모든 주식에 대해 이 분석을 수행한다. 이는 목표 주가를 정하기 위함이 아니라, 전체적인 가치 평가 논거에 사용할 하나의 데이터 조각으로 활용한다. 더 큰 문제는 이러한 모델이 내가 쓴 글의 내용과는 정반대로 이 비즈니스의 정당성을 입증해 주는 것처럼 보일 수 있다는 점이다. 나는 이 만 단어에 달하는 글을 통해 팔란티어의 번영할 장기 미래를 예측하고 있는 것이 아니다. 대안적으로, 우리는 역현금흐름할인법(Reverse DCF), 즉 '기대 투자' 방식으로 접근해 볼 수 있다. "시가총액 3,750억 달러에는 어떤 기대치가 반영되어 있는가?"라는 질문을 던져보는 것이다. 확인 결과, 10%의 할인율을 적용했을 때 이는 10년 안에 매출이 10배 이상 상승할 것을 가정한 수치다. 닷컴 버블 이후 시스코(Cisco)가 15년 동안 매출을 4배 늘렸던 것과 비교해 보라. 10년 만에 10배 성장은 흔치 않은 일이며, 내가 팔란티어에 기대하는 바와도 거리가 아주 멀다. 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners)는 하이퍼성장 기업의 가치를 평가하기 위해 '매출 성장 지속성(revenue growth endurance)'이라는 용어를 만들었다. 일반적으로 하이퍼성장 기술 기업의 성장률 감쇠(decay) 속도는 연간 30% 수준이다. 즉, 전년도 성장률의 약 70%를 유지한다고 가정한다. 현재 시장은 팔란티어의 매출 감쇠율을 15%에 가깝게, 즉 85% 이상의 매출 성장 지속성을 가진 것으로 가격을 책정하고 있다. 이는 엘리트 중의 엘리트나 가능한 수준이다. 하지만 병 속에 가둔 번개와 같은 우연한 성공은 보통 지속되는 현상이 아니다. 비율이나 재무제표를 더 깊이 파고들 수도 있겠지만, 제 논지를 읽었다면 알 것이다. 나는 팔란티어의 최근 승승장구하는 기세가 지속되지 않을 것이며, 결국 이 회사의 가치는 1,000억 달러 미만으로 증명될 것이라고 믿는다. 그렇게 터무니없는 소리처럼 들리지는 않을 것이다. 마지막 한 마디… B/S 비율 내가 파악한 팔란티어 주식 억만장자는 총 5명이다. 피터 틸, 알렉스 카프, 조 론스데일(2009년 퇴사), 스티븐 코헨, 그리고 산업 스파이 의혹을 받는 SPAC 전문가 쉬암 산카르다. 2025년 한 해 동안 팔란티어는 45억 달러의 매출을 올렸다. 이는 전 세계 주식 시장 역사상 처음으로 억만장자 수 대비 매출 비율(B/S Ratio, Billionaire to Sales)이 1보다 큰 사례가 아닐까 생각한다. 이러한 B/S 비율은 놀라울 정도로 적은 매출에 비해 주식 기반 보상이 얼마나 과도했는지를 잘 보여준다. 하지만 이것은 진정으로 '기대치'를 나타내는 비율이다. 만약 이 비율이 역사상 최고라면, 팔란티어에 대한 기대치 또한 역사상 최고라는 뜻이다. 나는 팔란티어 주식에 대한 풋옵션을 보유하고 있다. 현재 주식을 공매도하고 있지는 않다. 이 글의 그 어떤 내용도 투자 조언이 아니며, 무언가 배운 점이 있기를 바란다. 읽어주어서 고맙다.