알렉스 카프는 기업들이 토큰에 돈을 쓰면서 지식재산까지 넘긴다고 경고했습니다. 토큰 값은 이미 100만 개당 1달러 아래까지 내려왔는데, 데이터를 밖으로 내보내지 않게 해 주겠다는 팔란티어의 미국 기업 매출은 1년 새 2.48배가 됐습니다.
팔란티어 CEO 알렉스 카프는 7월 1일 CNBC ‘스쿼크 박스’에서 미국 기업들의 생각을 이렇게 흉내 냈습니다. “토큰에 시간을 낭비하고, 가치는 못 얻고, 그쪽은 내 지식재산을 가져간다.” 여기서 ‘그쪽’은 문맥상 오픈AI·앤트로픽 같은 AI 연구소입니다.
이 문장은 CNBC 기사에 앞부분만 실렸고, 뒷부분은 미국 매체 미디어아이트(Mediaite)의 받아쓰기로 확인됩니다. 그래서 다대구는 카프가 공시 서류에 직접 남긴 문장과 팔란티어 장부, 공개 모델 가격표를 나란히 놓고 이 주장을 숫자로 확인해 봤습니다.
1. 카프는 공시 서류에 같은 말을 적었습니다
방송 발언보다 무거운 건 공시입니다. 8월 3일 SEC에 낸 2분기 실적 보도자료에서 카프는 “고객의 경쟁 우위가 미래 모델의 학습 데이터가 돼서는 절대 안 된다”고 썼습니다.
11월 2일 3분기 주주서한의 표현은 더 셉니다. 대형 언어 모델은 “가장 좋은 경우에도 그 자체로는 가치가 제한적이고, 훨씬 그럴듯한 경우에는 혼돈의 행위자가 된다”고 적었습니다. 파트너의 가치와 알파를 빨아들이는 소프트웨어는 만들 생각이 없다는 문장도 있습니다.
3분기 실적 보도자료에는 처방도 있습니다. 자사 제품을 설명하며 “온톨로지로 엮고 미세조정한 가중치 공개 모델”을 직접 언급했습니다. 회사 데이터 구조(온톨로지)에 맞춰 공개 모델을 고객 쪽에서 다듬어 쓰게 한다는 뜻입니다.
2. 토큰 값은 이미 바닥 가까이 내려왔습니다
카프 말을 따지려면 토큰 값부터 확인해야 합니다. 다대구는 AI 모델 중개 서비스 OpenRouter가 공개한 모델 목록 455개의 가격을 11월 5일 직접 내려받았습니다.
가중치가 공개된 모델 160개의 출력 토큰 값 중앙값은 100만 개당 0.675달러였습니다. 오픈AI·앤트로픽·구글·xAI의 비공개 모델 164개는 6.0달러로, 약 8.9배 비쌌습니다. 입력 토큰은 0.2달러 대 1.25달러였습니다.
가중치 공개 모델은 회사 서버에 직접 올려 돌릴 수 있습니다. 데이터를 밖으로 내보내지 않으면서 값도 싼 선택지가 생긴 셈입니다. 카프가 공개 모델을 앞세우는 이유가 여기 있습니다.
3. 기업 고객은 ‘지키는 층’에 돈을 냈습니다
그럼 기업들은 어디에 돈을 냈을까요. 팔란티어의 분기 실적 보도자료 다섯 개를 이어 붙였습니다. 미국 기업(상업) 매출은 2025년 3분기 3억 9,700만 달러에서 2026년 3분기 9억 8,400만 달러가 됐습니다.
1년 사이 2.48배이고, 3분기에는 처음으로 미국 정부 매출 9억 5,300만 달러를 넘었습니다. 전체 매출은 23억 1,300만 달러로 96% 늘었고, 조정 영업이익률은 62%였습니다.
10-Q에 적힌 고객 수는 911곳에서 1,090곳으로 19.6% 늘었습니다(다대구 계산). 매출이 96% 느는 동안 고객은 5분의 1 정도 늘었으니, 성장의 대부분은 기존 고객이 더 많이 쓴 데서 나왔다고 읽힙니다.
저는 이 숫자가 카프 주장의 절반을 받쳐 준다고 봅니다. 토큰이 싸질수록 기업은 모델보다 데이터를 어떻게 다루느냐에 돈을 더 냈습니다. 다만 그 돈이 지식재산을 지켜서인지, 업무 자동화가 잘 돼서인지는 장부만으로 나눌 수 없습니다.
4. 새 계약 증가율은 6%로 식었습니다
같은 보도자료에는 반대 방향의 신호도 있습니다. 3분기에 새로 맺은 계약 총액(TCV)은 29억 1,800만 달러로 1년 전보다 6% 늘었습니다. 2분기에는 49% 늘었던 숫자입니다.
미국 기업 고객만 떼어 보면 더 뚜렷합니다. 미국 상업 TCV 증가율은 2분기 153%에서 3분기 11%로 내려왔습니다. 남은 계약 가치(RDV)는 65억 1,700만 달러로 79% 늘었지만, 직전 분기보다는 4% 늘어난 데 그쳤습니다.
2분기 계약이 기록적으로 컸던 탓에 비교 기준이 높아진 면이 있습니다. 그래도 지금 매출 성장의 연료는 이미 맺은 계약에서 나오고 있고, 새 계약은 한 분기 쉬어 갔습니다. 아마 다음 분기 TCV가 카프 주장의 시장 반응을 더 정확히 보여 줄 겁니다.
5. 모델 회사들의 데이터 약속은 생각보다 촘촘합니다
카프의 경고를 ‘외부 모델을 쓰면 데이터가 다 학습에 쓰인다’로 읽으면 사실과 다릅니다. 오픈AI는 2023년 3월 1일부터 API 데이터를 본인이 동의하지 않는 한 학습에 쓰지 않습니다. 앤트로픽도 상업용 데이터를 기본적으로 학습에 쓰지 않는다고 밝혔습니다.
남는 쟁점은 보관입니다. 오픈AI는 남용 감시 기록을 최대 30일 보관하고, 데이터를 아예 남기지 않는 조건(ZDR)은 사전 승인을 받아야 합니다. 앤트로픽 개발자 문서는 최신 Fable·Mythos 5 계열 모델에 30일 보관이 필수라 ZDR을 쓸 수 없다고 적었습니다.
팔란티어도 같은 약속을 내걸었습니다. AIP 공식 보안 문서는 외부 모델을 쓸 때 프롬프트 속 고객 데이터가 보관되지 않고 재학습에도 쓰이지 않도록 “기술적·계약적 보장”을 둔다고 썼습니다. 차이는 약속이 있느냐보다 어떤 모델에 어떤 조건으로 적용되느냐에서 납니다.
엔비디아는 9월 10일 팔란티어와 공급망 AI를 함께 만든다고 발표했습니다. 베라 루빈 랙 하나에 부품 130만 개가 들어가는데, 엔비디아 Nemotron 모델을 팔란티어 플랫폼에 올리고 최종 결정은 공급망 전문가가 내리는 구조입니다. 공개 모델과 사내 데이터를 묶는 카프의 처방이 실제 계약으로 나온 사례입니다.
6. 자료 보관 조건과 수정 시간이 AI의 실제 비용을 가릅니다
앞서 다룬 앤트로픽 3분기 실적이 모델 회사 쪽 장부였다면, 팔란티어 장부는 그 모델을 쓰는 기업 쪽 지갑입니다.
학습 여부와 보관 기간은 별개입니다. “학습에 안 쓴다”는 답을 들었어도 30일 보관인지, 보관하지 않는지는 모델마다 다릅니다. 어떤 자료를 넣느냐에 따라서도 판단이 달라지는데요. 공개된 자료 요약과 거래처 단가표, 공정 기준은 같은 창에 넣을 자료가 아닙니다. 경쟁력과 바로 이어지는 자료라면 가중치 공개 모델을 회사 안에서 돌리는 방법도 견줘 볼 만합니다.
비용을 따질 때는 토큰 청구액에 사람이 고친 시간도 더해집니다. 카프 말처럼 가치 없는 토큰이 진짜 낭비라면, 그 낭비는 청구서보다 다시 손본 시간에 먼저 드러납니다.
본문 그래프 2점은 팔란티어 SEC 공시와 OpenRouter 모델 가격을 다대구가 직접 조회·계산·작성했습니다. 대표 이미지: 팔란티어 공식 이미지.
