Embora a Palantir Technologies (PLTR) seja negociada a um múltiplo premium histórico, uma nova geração de plataformas empresariais de IA está a expandir-se rapidamente, oferecendo potencialmente aos investidores um ponto de entrada mais atraente para essa oportunidade de um bilião de dólares.
A Palantir acaba de entregar o que muitos investidores consideraram um dos mais fortes relatórios de lucros recentes em software empresarial. No quarto trimestre de 2025, a empresa registrou um crescimento de receita de 70% ano a ano, com a receita comercial nos EUA aumentando 137% e o valor total do contrato atingindo aproximadamente US$ 4,3 bilhões. A administração divulgou uma previsão para 2026 de crescimento de receita de aproximadamente 61%, implicando aproximadamente US$ 7,2 bilhões em receita. O CEO Alex Karp descreveu a empresa como “de 1”.
Ele pode estar certo. Mas o mercado avaliou essa história de forma agressiva.
A preços atuais de quase US$ 152 por ação, a Palantir é negociada a cerca de 45 vezes o lucro previsto para 2026 e cerca de 73 vezes o lucro para 2025, um múltiplo que deixa margem limitada para erro e requer execução sustentada ao longo de vários anos. Para os investidores que perderam a negociação da Palantir, ou que desejam uma exposição mais conveniente e ajustada ao risco à IA empresarial, surge a pergunta: Quais empresas estão construindo a próxima Palantir?
Identificamos três empresas privadas que combinam ambições semelhantes às da Palantir com avaliações que podem ainda não refletir totalmente o seu potencial a longo prazo. Nenhum deles é atualmente negociado publicamente, mas cada um representa uma aposta clara sobre quem dominará a infraestrutura empresarial de IA na próxima década.
O que torna o “próximo PALANTIR”?
O fosso da Palantir assenta em três pilares: software empresarial profundamente enraizado que é difícil de substituir, concessões governamentais e de segurança com elevadas barreiras à entrada e uma plataforma de inteligência artificial que transforma dados em decisões operacionais. As empresas abaixo atacam diferentes partes desta equação. Nenhum dos dois é uma cópia direta do Palantir, mas cada um está construindo uma posição durável e de alta margem dentro do mesmo ecossistema empresarial de IA.
“A questão para os investidores não é se a IA corporativa é real, mas sim se a Palantir, nos múltiplos atuais, é a forma mais eficaz de manter esta tendência.”
#1 DATABRICKS antes da emissão | Avaliação: Avaliações relatadas superiores a US$ 100 bilhões
Fundada em 2013 pelos criadores originais do Apache Spark na UC Berkeley, a Databricks construiu a categoria Data Lakehouse do zero e agora fornece dados essenciais e infraestrutura de IA para um número significativo de grandes empresas, incluindo a maioria das empresas Fortune 500.
Receita anual: relatada em mais de US$ 5 bilhões | Crescimento ano a ano: relatado 65%+ | Lucro bruto de assinantes: relatado acima de 80%
Databricks é sem dúvida a história pré-IPO mais atraente da AI Infrastructure em 2026. A empresa ultrapassou uma taxa de execução anual de US$ 5 bilhões, mantendo um forte crescimento, altas margens brutas de assinantes e fluxo de caixa livre positivo. Para efeito de comparação, a Palantir cresceu 56% em 2025 e prevê um crescimento de cerca de 61% em 2026. A Databricks opera a taxas de crescimento semelhantes ou mais rápidas, numa escala de mercado privado maior, e ainda não entrou nos mercados públicos.
A empresa levantou recentemente uma rodada significativa de arrecadação de fundos com a participação de grandes investidores institucionais, incluindo Microsoft, Blackrock, Blackstone, JP Morgan, Goldman Sachs e a Qatar Investment Authority. As avaliações reportadas ultrapassam os 100 mil milhões de dólares, com algumas estimativas situando-as acima dos 130 mil milhões de dólares. O CEO Ali Godsi afirmou que um problema em 2026 não está descartado, embora nenhuma submissão tenha sido feita para março de 2026.
Comparação da Palantir: A Palantir está na camada de decisão e ajuda as organizações a agir com base nos dados. O Databricks fica abaixo dele, possuindo a própria camada de dados. Com mais de 20.000 clientes e receitas impulsionadas pela IA em rápida expansão, a empresa está se posicionando como uma infraestrutura fundamental para IA empresarial. Sua expansão contínua em bancos de dados nativos e ferramentas de IA a coloca em concorrência mais direta com plataformas legadas como Oracle e SAP.
Caso otimista: as taxas de crescimento são semelhantes ou superiores à Palantir, com um multiplicador implícito significativamente menor. Um registro público poderia reavaliar toda a categoria de infraestrutura de IA empresarial.
Principais riscos: O acesso pré-IPO é limitado a investidores qualificados. A concorrência da Snowflake, Google BigQuery e AWS continua acirrada. Mudanças de liderança, incluindo a saída dos principais executivos e desenvolvedores de IA, introduzem incerteza antes de um potencial ano de IPO.
Resumindo: os investidores do mercado público podem obter exposição indireta através da Microsoft (MSFT), que participou na última ronda de angariação de fundos. Databricks é amplamente visto como um dos candidatos a IPO mais esperados em software empresarial.
#2 GLEAN privado | Série 6 | Avaliação: estimativas da indústria sugerem mais de US$ 7 bilhões
Fundada em 2019 por Arvind Jain, um ex-engenheiro ilustre do Google e cofundador da Rubrik, a Glean aborda um problema organizacional persistente: os funcionários passam muito tempo procurando informações que já existem internamente. O Glean conecta dados entre aplicativos corporativos a uma camada de conhecimento unificada e com reconhecimento de privilégios e permite que os funcionários consultem informações da empresa usando linguagem natural.
ARR: supostamente ultrapassou US$ 200 milhões | Crescimento: quase dobrou no ano passado
Glean disse que ultrapassou US$ 200 milhões em receita recorrente anual no início de 2026, cerca de nove meses depois de atingir US$ 100 milhões. Uma recente rodada de arrecadação de fundos da Wellington Management, com avaliação estimada em mais de US$ 7 bilhões, atraiu a participação da Sequoia, Kleiner Perkins e General Catalyst. A empresa foi reconhecida por analistas do setor pela inovação em inteligência artificial e citada pela Bloomberg entre as startups de IA proeminentes a serem observadas em 2026.
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Comparação da Palantir: A Palantir concentra-se na tomada de decisões operacionais de alto nível, normalmente dentro do governo e de grandes organizações. O Glean visa uma camada mais ampla, para cada trabalhador do conhecimento na organização, ao mesmo tempo que incorpora inteligência nos fluxos de trabalho diários entre indústrias. O mercado total endereçável pode ser maior e o atrito na implantação consideravelmente menor.
A base de clientes da Glean expandiu-se além da tecnologia para finanças, varejo, manufatura e saúde, setores que mapeiam de perto a demografia profissional deste público leitor. Caso em questão: um aumento de aproximadamente 2x na receita em um ano coloca a Glean entre as empresas de SaaS empresariais de crescimento mais rápido no momento. Sua arquitetura, construída em torno de permissões, conformidade e integração de dados corporativos, é adequada para a transição para sistemas de IA de agência.
Principais riscos: Microsoft 365 Copilot, Amazon Q e Google Agentspace visam os mesmos casos de uso com preços adicionais e o benefício significativo dos relacionamentos empresariais existentes. As empresas de middleware têm historicamente enfrentado pressão nas margens à medida que os hiperscaladores se movem para mercados adjacentes.
Resumindo: com uma avaliação de mais de US$ 7 bilhões, com mais de US$ 200 milhões em ARR, Glean não é barato, mas é sem dúvida um múltiplo mais defensável do que Palantir, dado o ritmo de crescimento. Uma futura oferta pública provavelmente dependerá da expansão contínua em direção a várias centenas de milhões em ARR.
#3 ESCALA AI privada | descendo de uma altura | Avaliação: Segundo relatos, cerca de 29 bilhões de dólares
Fundada em 2016 por Alexander Wang, que abandonou o MIT aos 19 anos, a Scale AI tornou-se um ator-chave no ecossistema de IA, fornecendo dados de treinamento de alta qualidade usados para desenvolver modelos de aprendizado de máquina, recrutando e gerenciando prestadores de serviços em todo o mundo para rotular e verificar a qualidade dos dados que ensinam os sistemas de IA a pensar.
Receita de 2024: supostamente se aproximando de US$ 1 bilhão | Contratos governamentais: supostamente mais de US$ 300 milhões em contratos ativos do DoD
Em meados de 2025, a Meta Platforms fez um grande investimento estratégico em Scale AI, supostamente adquirindo uma participação significativa sem direito a voto e avaliando a empresa em aproximadamente US$ 29 bilhões. Após o acordo, o fundador Wang mudou para uma função na Meta focada em estratégia de IA. Desde então, surgiram relatórios indicando que alguns grandes clientes comerciais reavaliaram as suas relações com a Scale, citando preocupações que podem ter incluído a gestão de dados e considerações competitivas, embora as motivações por trás das decisões individuais não tenham sido confirmadas de maneira uniforme. A empresa também reduziu seu quadro de funcionários nesse período, segundo reportagens publicadas.
A comparação da Palantir é estratégica, não operacional. A Palantir atua na camada de decisão. A Scale AI opera na camada de dados de treinamento, a entrada básica que impulsiona os sistemas de IA. À medida que aumenta a procura por dados de alta qualidade anotados por humanos, esta camada pode tornar-se estrategicamente crítica. O envolvimento de Scull em programas de IA relacionados com a defesa nos EUA, incluindo relatórios de envolvimento do DoD no valor cumulativo de mais de 300 milhões de dólares, coloca-o em território competitivo ao lado da franquia governamental de Palantir.
Representantes da empresa disseram à CNBC no final de 2025 que o seu negócio de dados cresceu mensalmente após o acordo Meta, e que o seu negócio de aplicações mostrou uma aceleração significativa no segundo semestre de 2025 em relação ao primeiro semestre. No início de 2026, a Scale lançou uma nova divisão de pesquisa focada em sistemas de inteligência artificial e robótica.
Bull Case: Uma posição estruturalmente importante na cadeia de fornecimento de dados de treinamento de IA que é difícil de replicar. A demanda do governo está aumentando. A falta de dados de qualidade com comentários de especialistas a longo prazo pode reforçar as vantagens competitivas ao longo do tempo.
Principais riscos: Relatos de envolvimento reduzido de alguns grandes clientes comerciais representam um risco significativo de concentração de receitas. Uma transição de liderança após a mudança de Wang para Meta apresenta questões de continuidade. Segundo relatos, os órgãos reguladores de algumas jurisdições iniciaram investigações relacionadas à transação Meta, embora os resultados ainda não sejam claros. Nenhum cronograma de IPO foi anunciado.
Resumindo: a IA em escala representa uma posição de alto risco e alto nível sobre a importância de longo prazo dos dados proprietários de treinamento de IA. Os acontecimentos de 2025 introduziram uma incerteza real num negócio que anteriormente tinha demonstrado uma dinâmica comercial extraordinária. Os investidores do mercado público podem considerar a Meta (NASDAQ: META) como um veículo para exposição indireta.
O resultado final
Palantir é um negócio verdadeiramente extraordinário. Mas com múltiplos de receitas premium, está a apostar num elevado nível de desempenho sustentado ao longo da próxima década. Databricks oferece o jogo mais atraente em infraestrutura pré-IPO em grande escala. Glean representa uma aposta de rápido crescimento na adoção de IA empresarial no nível do fluxo de trabalho. E a Scale AI é um ator mais complexo, mas potencialmente crítico, na cadeia de fornecimento de dados de treinamento em IA.
Nenhum dos dois é um substituto direto para o Palantir, mas juntos refletem a questão mais ampla que os investidores enfrentam após o excelente desempenho do Palantir: Existe uma maneira mais eficiente de se apropriar da oportunidade de IA empresarial?
Divulgação: Este artigo é apenas para fins informativos e não constitui conselho de investimento. Sempre faça sua própria diligência antes de tomar decisões de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. __________________________________________________________________________________
Kirsten Co, MS, MBA, é CEO da K&Company, onde trabalha com startups de IA para conquistar e reter clientes empresariais. Com 15 anos de vendas empresariais, desenvolvimento de negócios e operações nos EUA, Ásia-Pacífico e Europa, e um mestrado em segurança global e crime cibernético pela NYU, ela contribui para o Insider Monkey cobrindo a adoção de IA empresarial, estratégia de entrada no mercado e empresas privadas de IA para observar investidores.
