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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.

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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

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그래서 주가는 항상 극단을 오감.

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• “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.

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- 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

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⚠️ 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

1. 공정 데이터 + 재고 + 납기 + 인력 정보 통합
2. AI가 생산 중단 vs 계속 가동 시나리오 제안
3. 관리자 승인
4. 실제 실행
5. 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

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• 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.

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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

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- 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

===

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

정부·국방:
SaaS ❌
AIP ⭕

- 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.

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• 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

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

👉 서로 대체 불가능

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• AI의 전기·엔진
• GPU 없으면 아무것도 안 됨

- 모델 종류와 무관

• 누가 이기든 돈 벌음
• 가장 빠르게 성장

👉 AI 원자재

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• AI를 사무·업무에 쉽게 쓰게 해줌
• Azure + OpenAI + Copilot

- 범용성

• 생산성 중심
• “AI를 쓰는 느낌”을 제공

👉 AI 대중화 담당

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• 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.

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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:

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• 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

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• 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.

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• 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”

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• 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

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• 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.

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사람들이 착각하는 게 있습니다.

AI 규제는 보통 이렇게 생각하죠:

실제 규제는 이겁니다:

미국·EU·한국·영국 거의 동일합니다.

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

📌 이게 전부 팔란티어의 기본 설계 철학

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• 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

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팔란티어는:

• 처음 고객이 - CIA - 국방부 - 정보기관 이었음

👉 규제가 아니라 ‘국가 기준’에서 시작

=====

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

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

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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:

###

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

👉 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

👉 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

👉 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

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

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• 빅데이터 기반 실시간 데이터 검색·모니터링·분석 플랫폼. 12397KR

👉 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

👉 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

👉 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

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

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• 보안 데이터 분석 중심 플랫폼.
• 기업/정부에서 비정형 데이터를 분석하여 위협 감지 지원. 위키백과

👉 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

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

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• 국방·정부 AI·데이터 프로젝트 수주·통합 서비스. TheStreet

- 미국 정부 대상 데이터·AI 시스템 통합 서비스 제공. TheStreet

👉 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

✅ 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

:

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

1. 정부·국제기구가: - 인터페이스 표준화 - 데이터 구조 공개 요구
2. 기능별 모듈 분해
3. 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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• ❌ “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:

1. 고객사가 스스로 만들기 어렵다
2. 시스템이 복잡하고 깊다
3. 조직 변화까지 요구된다
4. 국가 단위 책임이 따른다

👉 “사람 몇 명 나간다고 복제 안 된다”는 자신감

| | |

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- ❌ 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:

###

• 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

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- 자동 집행 ❌

• 블랙박스 판단 ❌
• 책임 이전 ❌

📌 왜냐하면:

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👉 느린 대신 정치적으로 살아남는 AI

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• 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:

1. 옵션 A: 비용 ↑, 안정성 ↑
2. 옵션 B: 비용 ↓, 리스크 ↑
3. 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.”

“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?