AI Agent는 SaaS를 죽이지 않는다

원문 저자: Sleepy.md

AI 에이전트가 뜨거운 인기를 끌면서 많은 사람들이 이미 SaaS에 대한 추도사를 쓰기 시작했습니다. 하지만 저는 아직 이르다고 생각합니다.

투자자들은 확실히 공황 상태입니다. 2026년 초, SaaS 종말에 대한 공포가 테크 업계 전체를 휩쓸었습니다. 1월 말, Anthropic이 단순히 Claude가 플러그인을 호출할 수 있게 하는 기능 업데이트를 발표했을 뿐인데, 이후 3주 동안 미국 주식 소프트웨어 섹터의 시가총액이 수천억 달러나 증발했습니다.

그들의 공포 논리는 매우 단순합니다. 그들은 AI가 이미 스스로 코드를 작성하고, 취약점을 찾으며, 심지어 동적으로 도구를 생성할 수 있다면, 코드 작성 비용은 무한히 0에 가까워질 것이라고 생각합니다. 에이전트가 기업을 위해 언제 어디서나 맞춤형 도구를 만들어낼 수 있게 되면, 월별 구독료를 받는 소프트웨어 회사들이 고심해서 구축한 방어벽은 자연스럽게 사라질 것이라는 겁니다.

그래서 CrowdStrike부터 IBM, Salesforce부터 ServiceNow까지, 실적이 아무리 좋아도 처참한 매물세를 겪고 있습니다.

동시에, 수많은 AI 창업자들이 비즈니스 플랜을 들고 VC를 찾아가 "에이전트 시대의 중간 계층을 만들겠다", "For Agent 창업"을 하겠다고 외치고 있습니다.

그들은 모두 한 가지를 걸고 있습니다: 도구를 만드는 것이 이 시대 가장 매력적인 사업이라는 것을.

하지만 우리가 PPT에서 시선을 돌려 기업이 실제로 운영되는 현장을 살펴보면, 사실 전혀 그렇지 않다는 것을 알게 됩니다.

소프트웨어는 결코 코드를 파는 것이 아니다

경제학에는 고전적이면서 반복적으로 검증된 이론이 하나 있습니다. 바로 "생산 요소의 희소성 이동"입니다. 모든 생산력 혁명은 원래 희소했던 어떤 요소를 풍부하게 만들고, 동시에 원래 간과되던 다른 요소를 극도로 희소하게 만들어 부가 후자에 집중되게 합니다.

산업 혁명 이전에는 노동력이 희소했습니다. 증기 기관은 기계적 노동력을 풍부하게 만들었고, 희소성은 자본과 공장으로 이동했으며, 그래서 공장주가 그 시대 가장 부유한 사람이 되었습니다.

인터넷 혁명은 정보 전파 비용을 0으로 만들었고, 희소성은 사용자의 "주의력"으로 이동했으며, 그래서 트래픽이 큰 사업이 되었습니다.

오늘날, AI 혁명은 코드 작성과 도구 제작 능력을 극도로 풍부하게 만들고 있습니다. 코드가 더 이상 희소하지 않은 에이전트 시대에, 희소성은 도대체 어디로 이동할까요?

사실, 소프트웨어 산업이 발전해 온 수십 년 동안, 코드 자체는 결코 진정한 방어벽이 된 적이 없습니다.

Linux 시스템의 모든 코드 줄은 무료지만, 이는 Red Hat이 IBM에 3400억 달러라는 천문학적인 가격에 인수되는 것을 막지 못했습니다. MySQL은 무료지만, Oracle이 이를 인수한 후에도 여전히 비싼 서비스 계약을 판매할 수 있었습니다. PostgreSQL의 코드는 누구나 다운로드할 수 있지만, AWS의 Aurora 데이터베이스 서비스는 여전히 기업 고객으로부터 매년 수십억 달러를 벌어들입니다.

코드는 무료가 되었지만, 사업은 여전히 존재하며, 그 사업은 꽤 잘 나갑니다.

가장 핵심적인 것은 사실 이 세 가지입니다: 고정화된 비즈니스 프로세스, 오랜 시간 쌓인 고객 데이터, 그리고 이로 인해 발생하는 극도로 높은 전환 비용.

Salesforce를 구매할 때, 당신이 사는 것은 그 CRM 시스템의 소스 코드가 아니라, 그 뒤에서 관리되는 50조 개가 넘는 기업 고객 기록, 그리고 판매, 고객 서비스, 마케팅 등의 단계를 어떻게 빈틈없이 맞물리게 하는지에 대한 프로세스 경험입니다. 이 데이터는 차가운 코드 줄이 아니라, 기업의 살아있는 시간과 역사입니다.

한 회사가 Salesforce를 10년 동안 사용했다면, 고객과의 모든 커뮤니케이션 기록, 모든 거래 내역, 모든 영업 기회의 추적 시점이 모두 그 안에 있습니다. 이전한다는 것은 소프트웨어 하나를 바꾸는 문제가 아니라, 회사의 기억 전체를 이사하는 것과 같습니다. 이것이 바로 Salesforce가 여전히 4100억 달러의 연간 수익을 올리고, 2030년 목표를 6300억 달러로 정할 수 있는 이유입니다.

생산 요소 희소성 이동의 프레임워크로 돌아가 봅시다. 에이전트가 스스로 도구를 만들 수 있고, 코드 작성 비용이 이미 0이 되었다면, 기업 서비스라는 시나리오에서 가장 희소한 요소는 도대체 무엇일까요?

에이전트의 목을 조르는 것

에이전트의 목을 진짜로 조르는 것은, 그에게 손이 없다는 것이 아니라, 그의 머릿속에 "컨텍스트"가 없다는 것입니다.

모든 도구를 가진 슈퍼 에이전트는 최고 성능의 주스 추출기와 같습니다. 회전 속도는 매우 빠르고, 칼날은 날카롭지만, 누군가 그 안에 과일을 던져 넣지 않으면, 분명히 당신에게 주스 한 잔을 만들어 줄 수 없습니다.

McKinsey는 연례 보고서에서 88%의 기업이 AI를 사용하고 있지만, 단지 23%만이 에이전트 시스템을 기업 내 특정 단계에서 실제로 규모 있게 도입했다고 지적했습니다. 그들을 막는 것은 결코 대형 언어 모델이 충분히 똑똑하지 않아서가 아니라, 기업의 데이터 아키텍처가 준비되지 않았기 때문입니다.

SAP 데이터 및 분석 총괄 Irfan Khan은 MIT Technology Review와의 인터뷰에서 이렇게 말했습니다: "기업은 전체 원장 시스템을 버리고 에이전트로 교체할 수 없습니다. 왜냐하면 에이전트는 비즈니스 컨텍스트 없이는 아무것도 할 수 없기 때문입니다."

여기서 말하는 "비즈니스 컨텍스트"란 이렇습니다: 이 회사의 재무 규정 준수 기준은 어디인지, 이 업계의 규제 요구 사항은 무엇인지, 눈앞에 있는 이 고객의 지난 10년간의 선호도와 역사는 무엇인지, 이 공급업체의 지불 조건과 계약 위반 기록은 무엇인지, 이 직원의 성과 역사와 승진 경로는 무엇인지... 이런 것들은 인터넷에 공개되어 있지도 않고, 크롤러로 수집할 수도 없으며, AI가 텍스트 예측을 통해 생성할 수도 없습니다.

Foundation Capital의 파트너 Ashu Garg도 같은 관점을 가지고 있습니다. 그는 에이전트가 필요한 것은 단순히 데이터가 아니라, "컨텍스트 그래프", 즉 기업이 무엇을 했는지뿐만 아니라 기업이 어떻게 생각하는지를 기록할 수 있는 추론 계층이라고 말했습니다. 이런 것은 오직 실제 비즈니스 운영에서 축적될 수 있을 뿐, 허공에서 만들어낼 수 없습니다.

이 논리 아래에서, 희소성은 이미 "도구 제작 능력"에서 "대체 불가능한 비즈니스 컨텍스트 데이터를 소유하는 것"으로 이동했습니다.

에이전트가 스스로 주스 한 잔을 만들어낼 수 없다면, 그 과일들은 도대체 누가 손에 쥐고 있을까요?

데이터 지주의 황금 시대

답은 AI에 의해 전복될 것이라고 여겨졌던 옛날 사람들을 가리킵니다.

2026년 2월 23일, Bloomberg는 "ASKB"라는 에이전트형 AI 인터페이스를 출시했습니다. Bloomberg Terminal은 소프트웨어 업계에서 가장 대표적인 존재 중 하나입니다. 전 세계에 단 32만 5천 명의 구독자만 있지만, 각 계정의 연간 요금은 3만 2천 달러로, 이는 Bloomberg가 매년 이 32만 5천 개의 계정만으로 1000억 달러가 넘는 수익을 올릴 수 있음을 의미하며, Bloomberg LP 전체 매출의 85% 이상을 차지합니다.

"사용자가 많을수록 좋다"는 인터넷 업계의 논리에는 반하는 것입니다. Bloomberg는 극소수의 유료 사용자만으로도 견고한 비즈니스 요새를 구축했습니다.

그것이 가능했던 이유는 단 하나, Bloomberg가 세계에서 가장 완전하고, 가장 실시간이며, 가장 깊이 구조화된 금융 데이터를 보유하고 있기 때문입니다. 이 데이터는 수십 년간 지속적으로 투자한 결과물로, 실시간 시세, 역사적 기록, 뉴스 말뭉치, 애널리스트 리포트, 기업 재무 데이터 등을 포함합니다. 금융 분야에서 진지한 결정을 내리려는 기관은 이것을 사용하지 않을 수 없습니다.

새로 출시된 ASKB에 대해, AI는 엔진이고, Bloomberg 고유의 데이터는 유일한 연료입니다. 금융 분야에서 역할을 발휘하려는 어떤 에이전트도 이 데이터를 허공에서 만들어낼 수 없으며, Bloomberg의 인터페이스에 순순히 접속할 수밖에 없습니다.

WatersTechnology는 매우 정교한 평을 내렸습니다: Bloomberg의 에이전트형 전략은 "데이터를 가진 사람들이 어떻게 AI를 자신의 현금 인출기로 만드는지" 보여줬다고요.

이 논리는 각종 수직 분야에서도 마찬가지입니다. Veeva는 세계 제약 업계의 규정 준수 및 연구 개발 데이터를 보유하고 있어, 제약 회사의 에이전트가 임상 시험, 규제 제출을 처리하려면 이 데이터를 호출해야 합니다. Epic은 미국 2억 5천만 명 이상의 환자 의료 건강 기록을 보유하고 있어, 의료 에이전트의 모든 진단 제안은 이 실제 진료 기록 데이터를 기반으로 해야 합니다. LexisNexis는 방대한 법률 문서 기록을 독점하고 있어, 법률 에이전트가 사례 검색과 규정 준수 분석을 하려면 이를 피해갈 수 없습니다.

이 데이터는 현실 세계에서 수십 년간의 비즈니스 운영이 결정된 결정체이며, 시간의 침전물이고, 복제할 수 없는 역사입니다. 이것이 바로 "생산 요소 희소성 이동"의 궁극적 표현입니다: 모든 사람이 최고급 AI 엔진을 보유하게 되면, 진정한 승부를 가르는 것은 당신만의 유전을 찾을 수 있는지 여부입니다.

과거에는 이러한 구독제 데이터 서비스는 인간 애널리스트에게 판매되었습니다. 대형 기관은 100개의 Bloomberg 터미널 계정을 구매해야 할 수도 있었습니다. 하지만 미래에는 기계가 데이터의 소비자가 될 때, 한 기관이 수만 개의 에이전트를 운영하며, 밀리초 단위로 이 독점 데이터 인터페이스를 미친 듯이 호출할 수 있습니다.

이는 규모의 도약입니다. 인간 애널리스트가 하루에 처리할 수 있는 쿼리는 제한적이지만, 에이전트의 호출 빈도는 인간보다 훨씬 많을 수 있습니다. 지속적이고 실시간이며 고가치 데이터에 대한 수요는 기하급수적으로 폭발할 것입니다. 구독제의 비즈니스 논리는 전복되지 않았을 뿐만 아니라, 기계의 탐욕스러운 식욕에 의해 무한히 확대되었습니다.

코드는 0이 되고, 데이터는 임대료를 받기 시작합니다.

하지만, 이것이 모든 SaaS 및 데이터 회사가 안심할 수 있다는 것을 의미할까요?

모든 SaaS가 이 카드를 가지고 있는 것은 아니다

만약 이 글을 SaaS 업계에 대한 무차별적인 낙관론으로 이해한다면, 그것은 큰 오해입니다. AI가 SaaS에 가져온 것은 잔혹한 대분화입니다.

TechCrunch는 2026년 3월 초 여러 주요 VC를 인터뷰하며, 지금 가장 투자하고 싶지 않은 것이 무엇인지 물었습니다.

실리콘밸리의 투자자들은 이미 발로 투표하고 있습니다. 단순한 워크플로우 캡슐화, 어떤 업계에나 적용할 수 있는 수평적 도구, 경량 프로젝트 관리 등, 한때 자금 조달 라운드를 지탱할 수 있었던 이야기들은 이제 공통된 운명, 즉 바로 패스당하는 것입니다. 이유는 간단합니다. 왜냐하면 이 에이전트들이 손쉽게 처리할 수 있기 때문입니다. 독점 데이터가 없는 소프트웨어 회사들은 빠르게 자본의 시야에서 사라지고 있습니다.

이 판단은 SaaS 세계를 두 동강으로 나눕니다.

한쪽은 단순히 얇은 캡슐화 도구형 제품을 제공하며, 공개 데이터에 예쁜 인터페이스를 씌우거나, 단순히 특정 단일 작업 프로세스를 최적화한 SaaS입니다. 이 유형 제품의 방어벽은 본질적으로 사용자 습관과 인터페이스 접착성입니다.

하지만 Emergence Capital의 Jake Saper가 말했듯이: "예전에는 인간이 당신의 소프트웨어에 습관을 들이는 것이 강력한 방어벽이었습니다. 하지만 만약 에이전트가 이 작업을 한다면, 누가 인간의 워크플로우를 신경 쓰겠습니까?"

이러한 SaaS는 확실히 큰 위협에 직면해 있습니다. GTM 도구 스택이 대표적인 사례입니다. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong 등, 이 회사들은 각각 고객 성공, 고객 서비스, 영업 외부 확장, 수익 예측, 통화 분석 등 인접 기능을 차지하며, 각각 별도의 예산, 별도의 운영, 별도의 통합이 필요합니다. AI 네이티브 회사는 이제 하나의 에이전트로 이 모든 단계를 연결하여, 이러한 점상 도구들의 존재 가치를 크게 떨어뜨릴 수 있습니다.

반면 다른 쪽 SaaS는 기업 핵심 비즈니스 프로세스에 깊이 내재되어 있으며, 대체 불가능한 독점 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 회사들은 에이전트에 의해 대체되지 않을 뿐만 아니라, 오히려 에이전트의 존재로 인해 더 가치 있게 될 것입니다.

Salesforce를 예로 들어 보겠습니다. 2026년 2월, Salesforce 실적 보고서에 따르면, Agentforce의 연간 반복 수익은 8억 달러에 달하며, 전년 동기 대비 169% 증가했습니다. 누적 24억 개의 "에이전트형 작업 유닛"을 전달했으며