팔란티어(NASDAQ:PLTR) 주가가 수요일 거래에서 큰 타격을 받고 있으며, 이 글을 쓰는 시점 기준 11% 하락했다. 이 주식은 AI에 대한 시장의 불안한 입장이 더욱 뚜렷해지면서 처벌받고 있는 AI 고공행진 종목군에 속한다.
이번 하락은 월요일 또 다른 뛰어난 분기 실적을 발표하며 인상적인 성장 궤적을 다시 한번 보여준 이 빅데이터 AI 기업이 하루 동안 상승세를 보인 직후 나타났다.
주요 내용으로는 의미 있는 매출 및 순이익 초과 달성, 미국 정부 및 미국 상업 부문 전반의 가속화된 모멘텀, 그리고 세 자릿수 확장을 시사하는 수주 지표 등이 포함됐다.
매출 성장률은 전년 대비 7포인트 가속화되어 70%를 기록하며 14억 달러에 도달했고, 상위 20개 고객으로부터 발생한 평균 후행 12개월 매출은 45% 증가한 9,400만 달러를 기록했다. 매출 상승은 다시 한번 AI 주도 전환에 의해 견인되었으며, 특히 미국에서 강세가 두드러졌다. 상업 부문 모멘텀이 더욱 강화되어 매출이 전년 대비 137% 증가하고 전분기 대비 16% 상승했다. 총 계약 가치는 43억 달러로 사상 최고치를 기록하며 전년 대비 138% 증가했고, 이 중 미국 상업 부문이 26억 달러로 전년 대비 161% 성장했다. 한편 미국 상업 부문 잔여 거래 가치는 전년 대비 145% 증가하고 전분기 대비 21% 상승했다. 총 잔여 거래 가치는 112억 달러로 전년 대비 105% 증가했으며, 잔여 이행 의무는 전년 대비 144%, 전분기 대비 62% 증가했다. 경영진은 4분기 동안 기존 국제 고객들과의 여러 대규모 장기 갱신 계약이 잔여 이행 의무를 뒷받침했다고 밝혔다. 미국 정부 매출은 국방부 및 민간 기관 고객들의 지속적인 수요에 힘입어 전년 대비 66%, 전분기 대비 14% 증가했다.
2026 회계연도 초기 가이던스 역시 예상을 훨씬 상회했는데, 회사는 총 매출 성장률이 전년 대비 60% 이상일 것으로 전망했으며 이는 증권가 예상치 40%를 크게 웃도는 수치다. 또한 조정 잉여현금흐름은 41억 달러로 예상되는데, 이는 전문가들이 예상한 31억 달러를 상회한다. 시티그룹 애널리스트 타일러 래드키는 이러한 수정치들이 "우리가 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 본 것 중 가장 강력한 수준"이라고 말했다.
"전반적으로 2026 회계연도 초기 가이던스는 인상적이며, 경영진은 올해 가이던스 철학에 실질적인 변화가 없다고 언급했다. 작년에 팔란티어는 초기 총 매출 가이던스를 약 30%로 시작했다가 4분기에 70%로 마감했다는 점을 주목한다"고 애널리스트는 덧붙였다. "팔란티어의 모멘텀은 성장 가속화 스토리가 드문 소프트웨어 시장에서 점점 더 두드러지고 있으며, 이는 팔란티어의 최고 수준 AI-FDE 및 데이터 온톨로지 역량 덕분이라고 본다."
또 다른 주요 가이던스 서프라이즈를 바탕으로 래드키는 2026 회계연도 성장 전망을 10포인트 대폭 상향 조정하여 전년 대비 약 61%로 제시했으며, 이는 미국 상업 부문 성장률 약 115%에 기반한다.
래드키는 또한 "수익성에서의 일관된 초과 달성"을 반영하여 영업이익 및 잉여현금흐름 전망을 경영진 가이던스의 상단으로 상향 조정했다. 이러한 수정의 결과로 래드키의 장기 성장 가정치가 상승했으며, 미국 상업 부문의 5개년 연평균 성장률은 약 50%에서 약 70%로 상향되었고, 통합 매출 연평균 성장률은 약 47%로 증가했다.
이에 따라 래드키의 목표주가는 235달러에서 증권가 최고치인 260달러로 상향되었으며, 이는 향후 몇 개월 동안 주가가 86% 상승할 것임을 시사한다. 굳이 덧붙일 필요도 없지만, 래드키의 투자의견은 매수를 유지한다. (래드키의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)
9명의 다른 애널리스트들이 래드키와 함께 강세 진영에 합류했으며, 6명의 보유 의견과 2명의 매도 의견이 추가되어 이 주식은 보통 매수 컨센서스 등급을 받고 있다. 평균 목표주가가 190.25달러인 점을 고려하면 12개월 수익률은 36%로 예상된다. (팔란티어 주가 전망 보기)

면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 애널리스트의 의견이다. 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되도록 의도되었다. 투자 결정을 내리기 전에 자체 분석을 수행하는 것이 매우 중요하다.