지난 한 해 동안, 점점 더 많은 AI 스타트업들이 투자 유치 프레젠테이션에서 "우리는 X 분야의 팔란티어입니다"라는 식의 유사한 슬로건을 내세우고 있습니다. 이들 기업은 엔지니어를 고객사에 직접 파견하여 프로세스를 심층적으로 맞춤화하고, 매우 복잡한 기업 환경에서도 신속하게 활용 가능한 시스템을 제공하겠다고 약속합니다. 2025년까지 현장 배치 엔지니어(FDE) 채용 공고 수가 몇 배로 증가할 것으로 예상되는 것은 이러한 모델이 대량 확산되고 있음을 보여줍니다.
하지만 a16z의 AI 애플리케이션 투자 파트너인 마크 안드루스코는 이러한 "팔란티르화" 추세가 확장 가능하고 보편적인 해결책이라기보다는 대부분의 스타트업에게 리스크 부담이 큰 지름길에 가깝다고 지적합니다 .
기업과 스타트업이 팔란티어를 모방하려는 이유는 무엇일까요?
인공지능(AI)이 기업 도입 단계에 접어들면서 실질적인 문제들이 점차 드러나고 있습니다. 첫째, 기업 AI 프로젝트는 대개 실제 운영 환경에 투입되지 못하고 정체되는 경우가 많습니다. 분산된 데이터, 기존 시스템, 그리고 불분명한 내부 책임 소재로 인해 대량 AI 도입 프로젝트가 개념 증명(PoC) 단계에 머물러 있습니다. 이사회와 경영진은 AI 도입을 강력히 요구하지만, 실제로 운영 환경에 적용되는 경우는 드뭅니다.
둘째로, 현장 엔지니어(FDE)는 구현 과정에서 발생하는 격차를 해소하는 데 매우 중요한 역할을 하는 것으로 여겨집니다. 엔지니어를 고객사에 직접 배치하는 것은 AI 스타트업이 수백만 달러 규모의 계약을 확보하는 데 핵심적인 코인 로 간주되는데, 이를 통해 업무 맥락을 신속하게 이해하고 시스템을 통합하며 결과를 도출할 수 있기 때문입니다.
셋째, 고가 계약은 PLG 계약보다 성장 곡선을 생성하기가 더 쉽습니다. 현재의 자본 환경에서 연간 매출이 수백만 달러에 달하는 대형 고객을 확보하기 위해 낮은 이윤을 감수하는 것은 초기 단계 스타트업과 투자자에게 매우 매력적입니다.
팔란티어를 진정으로 모방하기 어렵게 만드는 요소는 무엇일까요?
마크 안드루스코는 시장이 팔란티어의 겉모습만 보고 그 구조적 기반을 간과하는 경우가 많다고 강조합니다.
팔란티어는 프로젝트 중심이 아니라 플랫폼 중심입니다.
팔란티어 테크놀로지스의 핵심 역량은 고객 맞춤형 시스템 구축이 아니라, 데이터 통합 및 접근 제어부터 워크플로우 엔진 및 온톨로지에 이르기까지 재사용성이 뛰어난 기본 기능을 구축하는 데 있습니다. 현장 엔지니어는 각 고객을 위해 시스템을 새로 작성하는 것이 아니라 이러한 기본 요소들을 "조립"하는 역할을 담당합니다.
이 문제는 팔란티르에게 매우 중요한 사안임이 분명합니다.
팔란티어의 초기 서비스 분야는 테러 방지, 군사 배치, 금융 범죄, 리스크 의료 의사 결정 등을 포함했습니다. 이러한 문제에 대한 투자 수익률(ROI)은 10%의 효율성 향상이 아니라 생명, 안전 또는 수십억 달러의 손실과 직결되는 문제입니다. 대부분의 상용 SaaS 시나리오는 이처럼 높은 수준의 구축 비용을 감당할 수 없습니다.
인재 밀도와 기업 문화는 대량 생산하기 어렵습니다.
팔란티어는 오랫동안 실제 운영 환경에 필요한 코드를 작성하면서 동시에 조직 내 정치 역학을 이해하고 고위 간부나 규제 기관과 소통할 수 있는 엔지니어 그룹을 육성해 왔습니다. 안드루스코는 대부분의 스타트업에서 소위 FDE(Full Development Engineer, 정식 개발 엔지니어)라고 불리는 사람들은 사실상 이름만 다른 영업 전담 엔지니어이거나, 제품 개발, 배송, 고객 서비스까지 모두 혼자서 처리해야 하는 주니어 직원일 뿐이라고 직설적으로 비판했습니다.
서비스 관련 함정은 실제로 존재합니다.
스타트업이 지속 가능한 플랫폼을 개발하지 않고 단순히 사람들을 웹사이트로 유도하는 과정만 반복한다면, 결국 "보기 좋은 인터페이스를 가진 액센추어"와 같은 기업으로 전락하게 되며, 시장에서는 여전히 SaaS 기업에 비해 훨씬 높은 기업 가치를 기대받게 됩니다.
a16z의 핵심 경고: 그것으로부터 배울 수 없다는 것이 아니라, 그것을 완전히 복사해서는 안 된다는 것입니다.
마크 안드루스코는 "팔란티르화"가 완전히 틀린 것은 아니지만 엄격하게 제한되어야 한다고 생각합니다. 그는 창업자들이 자체 점검을 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 기준을 제시합니다.
- 이 사안은 매우 중요한가요? (국가 안보, 인명, 막대한 금액 등)
- 고객들의 농도가 매우 높고 사과식초농도(ACV)가 극히 높은가요?
- 플랫폼을 구성하기에 충분한 공통점이 배포 방식들 사이에 존재합니까?
- 규제 수준이 높고 데이터 통합에 상당한 어려움이 있는 산업인가요?
만약 답이 대부분 '아니오'라면, 팔란티어 모델을 전적으로 채택하는 것은 거의 필연적으로 확장 불가능한 비즈니스 구조로 이어질 것입니다.
팔란티어에 대해 진정으로 알아볼 가치가 있는 세 가지
a16z는 스타트업들이 여전히 팔란티어의 방법론을 선별적으로 차용할 수 있다고 믿습니다.
최전선 배치를 본체가 아닌, 일종의 발판으로 취급하는 것.
기간(예: 출시까지 90일), 인력 제한, 맞춤형 결과 수집 속도를 명확하게 정의하십시오.
프로세스를 끊임없이 사용자 정의하기보다는 기본 아키텍처에 투자하십시오.
통합된 데이터 모델, 권한 시스템 및 워크플로를 통해 배포는 재작업이 아닌 조립 프로세스가 됩니다.
FDE가 제품 설계에 직접적인 피드백을 제공하도록 하세요.
일선 엔지니어들이 "전문 서비스 부서"에 고립된다면 플랫폼화는 절대 이루어지지 않을 것입니다.
마크 앤드루스코는 팔란티어의 성공이 플랫폼 엔지니어링, 장기 투자 자본, 정치 및 규제 당국의 인내심, 그리고 결정적인 시장 진입 시점이라는 드문 조합에서 비롯되었다고 결론짓습니다.
대부분의 AI 스타트업에게 진정한 질문은 "어떻게 하면 팔란티어처럼 될 수 있을까?"가 아니라 "최소한 우리 업계에서 AI 도입 격차를 해소하고 이를 빠르게 복제 가능한 플랫폼으로 전환하기 위해 얼마나 많은 '최전선 구축 사례'가 필요할까?"입니다.
모든 것이 팔란티르화되는 현상이 실제로 일어나고 있는 걸까요? a16z의 한 파트너는 대부분의 스타트업이 과도한 컨설턴트 비용의 함정에 빠질 수 있다고 경고합니다. 이 기사는 체인 뉴스 플랫폼인 ABMedia 에 처음 게재되었습니다.
