종목예측
  • 메인
  • 뉴스
이번주 방송스케쥴

오펜하이머, 8월 3일 실적 발표 앞두고 팔란티어 주식 전망 제시

2026-07-27 23:50:52
오펜하이머, 8월 3일 실적 발표 앞두고 팔란티어 주식 전망 제시

팔란티어(NASDAQ:PLTR) 주식이 월요일 거래에서 상승세를 보이고 있지만, 올해 전반적으로 투자자들에게 큰 기쁨을 주지는 못했다. 회사의 높은 밸류에이션과 전통적인 소프트웨어 기업들을 위협하는 생성형 AI 업체들의 급속한 확장으로 인한 경쟁 심화 우려 속에서 주가는 29% 하락했다.



그럼에도 불구하고 주가 하락에도 불구하고, 이 빅데이터 AI 기업은 여전히 강력한 분기 실적을 내고 있다. 8월 3일 예정된 2분기 실적 발표를 앞두고, 오펜하이머의 파람 싱 애널리스트는 또 다른 견조한 실적이 나올 것으로 전망한다.



미국 정부 및 상업 부문 전반에 걸친 강력한 업계 조사를 바탕으로, 싱은 팔란티어가 2분기 매출 전망을 상회하여 가이던스 중간값인 79%와 비교해 최소 84%에서 85%의 전년 대비 성장률을 기록할 것으로 예상한다. 그는 또한 회사가 연간 전망치를 현재 71%에서 75% 이상의 성장률로 상향 조정할 것으로 본다. 싱의 조사에 따르면 팔란티어는 2분기 동안 다른 소프트웨어 기업들이 겪은 계약 지연에 "상대적으로 면역"되어 있었다.



구체적인 부문별로 보면, 싱은 미국 상업 사업이 최소 135%의 전년 대비 성장률을 기록할 것으로 예상하며, 팔란티어가 해당 부문의 연간 전망치를 최소 125%의 성장률로 소폭 상향 조정할 것으로 본다. 싱의 견해로는 국제 성장은 "더 먼 미래의 기회"를 나타낸다.



정부 사업 내에서 매출은 "주로 미국에 의해 주도"된다. 싱은 4월 30일 정부 셧다운 종료 이후 국토안보부 지출 증가와 중동 전쟁이 "높은 도입률과 소비를 촉진"할 것으로 예상한다.



그는 미국 정부 매출이 전년 대비 80% 초반대의 성장률을 기록할 것으로 전망한다. 그러나 유럽 동맹국들(프랑스와 독일)이 팔란티어와 계속 거리를 두고 있고, 영국에서 회사가 "강화된 조사"에 직면하고 있어 국제 성장은 더 약할 것으로 예상된다.



LLM(대규모 언어 모델) 제공업체들이 전진 배치 엔지니어를 배치하기 시작하면서 경쟁도 상업 사업에서 점점 더 큰 우려 사항이 되고 있으며, 이는 팔란티어의 경쟁 우위 강도에 대한 의문을 제기하고 있다. 그러나 싱의 조사에 따르면 이러한 우려는 과장되어 있다. 팔란티어의 온톨로지는 훨씬 더 복잡한 워크플로우와 애플리케이션을 지원하도록 설계된 반면, LLM 제공업체들은 일반적으로 더 단순한 사용 사례를 목표로 하고 있다. 별도로, 미국 정부 측면에 대한 싱의 조사는 팔란티어가 주계약자로서 점점 더 많은 작업 주문을 따내고 있으며 국방부 전반에 걸쳐 "점점 더 선호"되고 있음을 나타낸다.



마지막으로, 7월 14일 DevCon 6에서 공개된 여러 제품들은 에이전트 AI에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 설계되었다. 에이전트 도구의 지속적인 혁신은 외부 도구의 필요성을 줄이는 동시에 가치 창출에 필요한 시간도 단축할 것이다. 새로운 제품에는 에이전트 인프라 계층인 오케스트레이터, 런타임 및 API 플랫폼인 에이전트 엔진, 개발자가 복잡한 에이전트를 정의할 수 있게 해주는 에이전트 SDK가 포함된다. "우리는 팔란티어가 추가 혁신을 통해 에이전트 수요를 계속 포착할 것으로 예상한다"고 싱은 덧붙였다.



이에 따라 싱은 주식에 대해 아웃퍼폼(즉, 매수) 등급을 유지하면서 목표주가 200달러를 제시했는데, 이는 향후 몇 달 동안 주가가 58% 상승할 것임을 시사한다. (싱의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)



증권가의 평균 목표가는 그만큼 높지는 않지만, 181.24달러로 여전히 1년 상승 여력 43%를 제공한다. 투자의견 측면에서는 매수 15건, 보유 4건, 매도 2건을 기반으로 애널리스트 컨센서스는 이 주식을 중립적 매수로 평가한다. (PLTR 주가 전망 보기)





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

이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.