** Palantir 3Q26 실적발표 핵심요약 Part 1

** 실적 요약

**1. 전체 실적**

① 매출 23.13억 달러 (YoY +96%, QoQ +20%), 분기 매출 최초 20억 달러 돌파
* 컨센서스 약 21.80억 달러 대비 약 6.1% 상회
② 미국 매출 19.37억 달러 (YoY +119%, QoQ +23%), 전체 매출의 약 83.7% 차지
③ 미국 상업 매출 **9.84억 달러 (YoY +148%, QoQ +29%)**와 미국 정부 매출 9.53억 달러 (YoY +96%, QoQ +18%) 기록, 미국 상업 매출이 사상 처음으로 미국 정부 매출 추월 

**2. 수익성
**① 조정 영업이익 14.27억 달러, 조정 영업이익률 62%
* 직전 회사 가이던스 중간값 약 12.94억 달러 대비 약 10.3% 상회
② GAAP 순이익 11.28억 달러 (YoY 약 +137%), 순이익률 49%
③ 조정 희석 EPS 0.44달러 
* 컨센서스 0.41달러 대비 약 7.3% 상회

**3. 주요 지표
**① Rule of 40 점수 158%로 전분기 155% 대비 3%p 상승, 매출 성장률 96%와 조정 영업이익률 62%를 동시에 달성하며 높은 성장성과 수익성 유지
② 전체 TCV 계약액 29.18억 달러 (YoY +6%), 매출 성장률 96%에 비해 신규 계약액 증가율은 크게 둔화
* 전분기 전체 TCV 증가율은 YoY +49%
③ 미국 상업 TCV 계약액 14.63억 달러 (YoY +11%), 전분기 YoY +153% 대비 성장률 크게 둔화
* 미국 상업 잔여계약가치(RDV)는 65.17억 달러 (YoY +79%, QoQ +4%)로 증가

** CRO & CLO 라이언 테일러

**1. 역대 최고 성장률 달성과 미국 상업 사업의 폭발적 성장**
① 3분기 매출 전년 대비 96%, 전분기 대비 20% 증가하며 상장 이후 가장 높은 성장률 기록, 기업들이 AI를 실제 업무에 도입하면서 팔란티어 플랫폼에 대한 수요 급증
② 미국 매출 19억 달러로 전년 대비 119%, 전분기 대비 23% 증가하며 전체 매출의 84% 차지, 미국 상업 매출은 전년 대비 148% 증가하며 사상 처음으로 미국 정부 매출 추월
③ 상위 20개 고객의 최근 12개월 평균 매출 1억 4,600만 달러로 전년 대비 76% 증가, 미국 상업 고객당 평균 매출도 88% 증가하며 기존 고객의 계약 확대와 플랫폼 활용도 증가 확인

**2. Sovereign AI의 경쟁우위와 기업 고객의 대규모 계약 확대**
① Sovereign AI를 기업이 자체 데이터와 업무 지식을 통제하면서 AI 모델을 운영·개선하는 방식으로 제시, 외부 범용 AI 모델에만 의존하지 않고 기업 고유의 경쟁력을 AI에 반영하는 전략 강조
② L3Harris는 자체 데이터로 오픈소스 모델을 학습시켜 48시간 이내 기존 최첨단 모델보다 높은 성능을 확보하고 비용을 95% 절감, NVIDIA는 팔란티어 기반 업무 프로세스를 활용해 소형 AI 모델의 성능을 대형 모델 이상으로 개선
③ 기업 고객의 AI 시범사업이 대규모 상용 계약으로 빠르게 전환, 산업 소재 기업은 연간 계약가치(ACV) 약 300만 달러에서 2,900만 달러로, 글로벌 스포츠 기업은 160만 달러에서 약 2,100만 달러로 확대하며 AI 도입의 실질적 경제적 가치 입증

**3. 고객 생산성 혁신과 미국 정부 사업의 성장 지속**
① McCarthy Building Companies는 AI를 활용한 계약서 작성 자동화로 연간 3만 시간 절감 예상, Tampa General은 자체 데이터 통제 환경에서 AI 모델 성능을 7% 개선하고 응답 지연시간을 22배 단축
② 미국 정부 매출 전년 대비 96%, 전분기 대비 18% 증가하며 높은 성장세 지속, 미 육군으로부터 TITAN 시스템 8대 생산 계약을 수주하고 Maven을 중심으로 국방·민간 정부기관의 AI 도입 확대
③ 미국 연방항공청(FAA)은 팔란티어 Ontology를 통해 분산된 데이터를 통합하고 업무 프로세스를 혁신, 기존에는 수백 명의 분석가가 필요했던 업무를 효율화하며 정부기관 내 플랫폼의 실질적 가치 입증

** CTO 샴 샹카

**1. AI 모델보다 기업 업무 프로세스에 집중하는 AIP의 경쟁우위**
① 기업 AI의 경제적 가치는 AI 모델 자체의 성능 향상보다 AI·소프트웨어·인간을 실제 업무 프로세스에 통합하는 데서 발생한다고 강조, 개별 직원의 생산성 향상보다 기업 전체 업무의 실질적인 투자수익률(ROI) 개선에 집중
② 팔란티어 AIP를 기업의 업무 프로세스에 AI를 적용하는 핵심 플랫폼으로 제시, AIG의 복잡한 기업보험 인수심사 자동화 사례를 통해 AI 모델과 기존 업무 시스템을 연결하고 정량적으로 측정 가능한 경제적 가치 창출
③ AI 도입의 목표를 단순한 인건비·운영비 절감이 아닌 새로운 매출과 생산성 창출로 확대, 중환자실 환자별 AI 에이전트·유정별 생산 최적화 에이전트·고객별 성장 지원 에이전트 등 기존에는 경제적으로 수행하기 어려웠던 업무의 자동화 추진

**2. Sovereign AI와 자체 데이터 기반 AI 모델의 성능·비용 경쟁력**
① 기업의 고유한 운영 데이터를 Ontology에 축적하고 이를 활용해 오픈소스 AI 모델을 추가 학습(Post-training), 외부 최첨단 모델보다 특정 업무에서 높은 성능을 확보하면서 기업 고유의 데이터와 경쟁우위 보호
② AIP의 AutoResearch와 AIP Evolve를 통해 AI 모델의 추가 학습·성능 평가·배포를 자동화하는 폐쇄형 피드백 루프 구축, 업무 과정에서 새롭게 생성되는 데이터를 지속적으로 학습에 반영해 AI 성능과 투자수익률 개선
③ 미 인도태평양사령부(PACOM) 훈련에서 300억 파라미터 모델이 3조 파라미터 모델보다 특정 임무에서 높은 성능을 달성했다고 설명, L3Harris는 AI 비용 95% 절감, McCarthy는 40억 파라미터 모델을 활용해 연간 3만 시간의 계약서 작성 업무 절감 예상

**3. Maven의 군사적 활용 확대와 전술 현장 AI 플랫폼 구축**
① 미군 AI 플랫폼 Maven의 사용자 수 10만 명 돌파, 기존 전투사령부 중심에서 각 군과 다수의 전투지원기관으로 활용 범위 확대하며 미군의 핵심 AI 업무 플랫폼으로 성장
② Maven 개발자 커뮤니티 약 2만 5,000명 확보, 미군 합동 해커톤에 46개 팀이 참여해 부대 방호를 위한 전술 시뮬레이션과 드론 침입 분석 등 현장 중심의 AI 활용 사례 개발
③ 인터넷 연결이 어려운 전술 환경에서도 Maven을 사용할 수 있도록 DORA(Disconnected Ontology Resilient Architecture) 확대, 군인이 AI FDE를 활용해 기존 센서·무기체계를 수 시간 내 연결하고 독립적으로 AI 기반 작전 수행이 가능한 환경 구축

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