AI 에이전트, 죽일 수 없는 SaaS

AI 에이전트가 주목받기 시작하자, 많은 사람들이 이미 SaaS의 종말을 예고하고 있다. 하지만 아직은 시기상조라고 생각한다.

투자자들은 확실히 공포에 휩싸여 있다. 2026년 초, SaaS 종말에 대한 공포가 기술 업계 전체를 휩쓸었다. 1월 말, Anthropic이 Claude가 플러그인을 호출할 수 있게 하는 기능 업데이트를 발표했을 뿐인데, 미국 주식 시장의 소프트웨어 부문 시가총액은 그 후 3주 만에 수천억 달러나 증발했다.

그들의 공포 논리는 매우 단순하다. 그들은 AI가 이미 스스로 코드를 작성하고, 취약점을 찾으며, 심지어 도구를 동적으로 생성할 수 있게 되었으니, 코딩 비용은 무한히 0에 가까워질 것이라고 생각한다. 일단 에이전트가 언제 어디서나 기업을 위해 다양한 맞춤형 도구를 만들어낼 수 있게 되면, 월별 구독료를 받는 소프트웨어 회사들이 고생 끝에 쌓아 올린 경쟁 우위는 자연스럽게 사라지게 될 것이다.

그 결과, 크라우드스트라이크(CrowdStrike)부터 IBM, 세일즈포스(Salesforce)부터 서비스나우(ServiceNow)에 이르기까지, 실적 보고서가 아무리 눈부셔도 모두 처참한 매도세를 겪고 있다.

동시에 수많은 AI 창업가들이 비즈니스 플랜(BP)을 들고 VC를 찾아가 “에이전트 시대의 미들웨어가 되겠다”, “에이전트를 위한 창업”을 외치고 있다.

그들은 모두 한 가지에 베팅하고 있다. 바로 도구를 만드는 것이 이 시대 가장 매력적인 사업이라는 사실이다.

하지만 시선을 그 PPT들에서 돌려 기업 운영의 실제 단면을 들여다보면, 사실은 전혀 그렇지 않다는 것을 알게 된다.

소프트웨어가 파는 것은 결코 코드가 아니다

경제학에는 「요소 희소성 이동」이라는 고전적이고 반복적으로 검증된 이론이 있다. 매번 생산성 혁명은 원래 희소했던 어떤 요소를 풍부하게 만들고, 동시에 원래 무시되었던 다른 요소를 극도로 희소하게 만들어, 부는 그에 따라 후자로 집중된다.

산업혁명 이전에는 노동력이 희소했다; 증기기관은 기계적 노동력을 풍부하게 만들었고, 희소성은 자본과 공장으로 옮겨가면서 공장주가 그 시대 가장 부유한 사람이 되었다.

인터넷 혁명은 정보 전달 비용을 제로로 만들었고, 희소성은 사용자의 「주의력」으로 옮겨가면서 트래픽이 거대한 사업이 되었다.

오늘날, AI 혁명은 코드를 작성하고 도구를 만드는 능력을 극도로 풍부하게 만들고 있다. 코드가 더 이상 희소하지 않은 에이전트(Agent) 시대에, 희소성은 도대체 어디로 옮겨갔을까?

사실, 소프트웨어 산업이 발전해 온 수십 년 동안 코드 자체가 진정한 경쟁 우위가 된 적은 한 번도 없었다.

리눅스 시스템의 모든 코드 한 줄 한 줄은 무료이지만, 이는 레드햇이 IBM에 340억 달러라는 천문학적인 가격에 인수되는 것을 막지 못했습니다. MySQL은 무료이지만, 오라클이 이를 인수한 후에도 여전히 이를 통해 고가의 서비스 계약을 판매할 수 있었습니다. PostgreSQL의 코드는 누구나 다운로드할 수 있지만, AWS의 Aurora 데이터베이스 서비스는 매년 기업 고객으로부터 수십억 달러를 벌어들이고 있습니다.

코드는 무료가 되었지만, 사업은 여전히 존재하며, 오히려 꽤 잘되고 있다.

사실 가장 중요한 것은 바로 이 세 가지다: 고착화된 업무 프로세스, 오랜 세월 쌓아온 고객 데이터, 그리고 이로 인해 발생하는 극도로 높은 전환 비용이다.

Salesforce를 구매할 때, 여러분이 사는 것은 그 CRM 시스템의 소스 코드가 아니라, 그 뒤에 관리되고 있는 50조 건이 넘는 기업 고객 기록과, 영업, 고객 서비스, 마케팅 등의 단계를 어떻게 완벽하게 조화시키는지에 대한 프로세스 노하우입니다. 이 데이터들은 차가운 코드 한 줄 한 줄이 아니라, 기업의 생생한 시간과 역사입니다.

한 기업이 Salesforce를 10년 동안 사용했다면, 고객의 모든 소통 기록, 모든 거래 내역, 모든 영업 기회의 진행 단계가 모두 그 안에 담겨 있습니다. 이를 이전하는 것은 단순히 소프트웨어를 바꾸는 문제가 아니라, 회사의 기억 전체를 옮기는 것과 같습니다. 이것이 바로 Salesforce가 여전히 410억 달러의 연간 매출을 기록하고, 2030년 목표를 630억 달러로 설정할 수 있는 이유입니다.

요소 희소성의 이동이라는 프레임워크로 돌아가 보자. 에이전트가 스스로 도구를 만들 수 있고, 코드를 작성하는 비용이 이미 제로가 되었다면, 기업 서비스라는 시나리오에서 가장 희소한 요소는 도대체 무엇일까요?

에이전트의 목을 조이는 것

진정으로 에이전트의 목을 조이는 것은, 그것이 손이 없다는 것이 아니라, 머릿속에 '문맥'이 없다는 것입니다.

모든 도구를 갖춘 슈퍼 에이전트는 마치 성능이 최상급인 주스기기와 같다. 회전 속도는 매우 빠르고 칼날은 날카롭지만, 누군가 과일을 넣어주지 않는다면 결코 주스 한 잔을 만들어낼 수 없다.

맥킨지는 연례 보고서에서 88%의 기업이 AI를 사용하고 있지만, 단 23%만이 기업 내 특정 단계에서 에이전트 시스템을 실제로 대규모로 도입했다고 지적했다. 이를 가로막는 것은 결코 대형 모델이 충분히 똑똑하지 않아서가 아니라, 기업의 데이터 아키텍처가 준비되지 않았기 때문이다.

SAP 데이터 및 분석 부문 사장인 Irfan Khan은 MIT Technology Review와의 인터뷰에서 “기업이 전체 총계정 원장 시스템을 버리고 에이전트로 교체할 수는 없다. 에이전트는 비즈니스 맥락이 없으면 아무것도 할 수 없기 때문이다”라고 언급했다.

여기서 말하는 '비즈니스 컨텍스트'란, 해당 기업의 재무 규정 준수 기준이 어디에 있는지, 해당 산업의 규제 요건이 무엇인지, 현재 이 고객의 지난 10년간의 선호도와 이력, 이 공급업체의 지급 조건과 계약 위반 기록, 이 직원의 성과 이력과 승진 경로 등을 의미합니다. 이러한 정보들은 인터넷에 공개되어 있지 않을 뿐만 아니라 크롤링을 통해 얻을 수도 없으며, AI가 텍스트를 통해 예측하거나 생성할 수도 없는 것들입니다.

파운데이션 캐피털(Foundation Capital)의 파트너인 아슈 가르그(Ashu Garg)도 같은 견해를 가지고 있다. 그는 에이전트(Agent)에게 필요한 것은 단순한 데이터가 아니라, 기업이 무엇을 했는지를 포착할 뿐만 아니라 기업이 어떻게 생각하는지를 기록할 수 있는 추론 계층인 ‘컨텍스트 그래프’라고 말한다. 이러한 것은 실제 비즈니스 운영을 통해 축적될 수밖에 없으며, 허공에서 만들어낼 수 없다.

이러한 논리에 따르면, 희소성은 이미 ‘도구를 만드는 능력’에서 ‘대체 불가능한 비즈니스 맥락 데이터’를 소유하는 것으로 옮겨갔다.

에이전트 스스로 주스 한 잔을 만들어 낼 수 없다면, 그 과일들은 도대체 누구의 손에 쥐어져 있는 것일까?

데이터 지주의 황금기

그 해답은 한때 AI에 의해 뒤집힐 것으로 여겨졌던 기존 기업들을 가리키고 있다.

2026년 2월 23일, 블룸버그는 'ASKB'라는 이름의 에이전트형 AI 인터페이스를 출시했다. 블룸버그 터미널은 소프트웨어 업계에서 가장 대표적인 존재 중 하나다. 전 세계적으로 구독자는 32만 5천 명에 불과하지만, 계정당 연간 3만 2천 달러의 요금을 부과한다. 이는 블룸버그가 매년 이 32만 5천 개의 계정을 통해 100억 달러 이상의 수익을 올릴 수 있음을 의미하며, 이는 블룸버그 LP 전체 매출의 85% 이상을 차지한다.

'사용자가 많을수록 좋다'는 인터넷 업계의 통념과는 정반대로, 블룸버그는 극소수의 유료 사용자를 바탕으로 견고한 비즈니스 요새를 구축했습니다.

이것이 가능했던 이유는 단 하나, 블룸버그가 전 세계에서 가장 완벽하고, 가장 실시간이며, 가장 심층적으로 구조화된 금융 데이터를 보유하고 있기 때문입니다. 이 데이터는 수십 년에 걸친 지속적인 투자의 산물로, 실시간 시세, 과거 기록, 뉴스 자료, 애널리스트 보고서, 기업 재무 데이터 등을 포함한다…… 금융 분야에서 신중한 의사결정을 내려야 하는 기관이라면 누구도 이를 사용하지 않을 수 없다.

새로 출시된 ASKB에게 있어 AI는 엔진이고, 블룸버그만의 독점 데이터는 유일한 연료다. 금융 분야에서 역할을 수행하고자 하는 어떤 에이전트도 이러한 데이터를 허공에서 만들어낼 수는 없으며, 오직 블룸버그의 인터페이스에 순순히 연결될 수밖에 없습니다.

WatersTechnology는 매우 정교한 논평을 내놓았습니다. 블룸버그의 에이전트 중심 전략은 "데이터를 소유한 이들이 어떻게 AI를 자신들의 현금 인출기로 만드는지"를 보여준다는 것입니다.

이러한 논리는 모든 수직 산업 분야에서 마찬가지다. Veeva는 전 세계 제약 업계의 규정 준수 및 연구개발 데이터를 장악하고 있으며, 어떤 제약 회사의 에이전트라도 임상 시험이나 규제 신고를 처리하려면 반드시 이 데이터를 불러와야 한다. Epic은 미국 내 2억 5천만 명 이상의 환자 의료 기록을 보유하고 있으며, 의료 에이전트의 모든 진단 제안은 이러한 실제 진료 기록을 기반으로 해야 한다; LexisNexis는 방대한 법률 문서 아카이브를 독점하고 있어, 법률 담당자가 판례 검색이나 규정 준수 분석을 수행하려면 이를 피할 수 없습니다.

이러한 데이터는 현실 세계에서 수십 년간의 업무 운영이 빚어낸 결정체이자, 시간이 쌓아 올린 결과물이며, 복제할 수 없는 역사입니다. 이것이 바로 ‘요소 희소성의 전이’가 보여주는 궁극적인 모습입니다. 모두가 최상급 AI 엔진을 갖추게 되었을 때, 승패를 진정으로 가르는 것은 오직 당신만의 유전을 찾아낼 수 있느냐에 달려 있습니다.

과거에는 이러한 구독형 데이터 서비스가 인간 분석가들에게 판매되었습니다. 대형 기관은 100개의 블룸버그 터미널 계정을 구매해야 했을지도 모릅니다. 하지만 미래에는 기계가 데이터의 소비자가 될 때, 한 기관이 수만 개의 에이전트를 운영하게 될 것이며, 이들은 밀리초 단위의 시간 내에 이러한 독점 데이터 인터페이스를 미친 듯이 호출할 것입니다.

이는 규모 면에서의 도약입니다. 인간 분석가가 하루에 처리할 수 있는 쿼리 수는 한정되어 있지만, 에이전트의 호출 빈도는 인간보다 훨씬 더 높습니다. 지속적이고 실시간이며 고부가가치 데이터에 대한 수요는 기하급수적으로 폭발할 것입니다. 구독형 비즈니스 모델은 뒤집히기는커녕, 오히려 기계의 탐욕스러운 욕구에 의해 무한히 증폭될 것입니다.

코드는 제로화되고, 데이터가 수익을 창출하기 시작합니다.

하지만 이것이 모든 SaaS 및 데이터 기업이 안심해도 된다는 뜻일까?

모든 SaaS가 이 카드를 가진 것은 아니다

이 글을 SaaS 업계에 대한 무조건적인 낙관론으로 이해한다면, 그것은 큰 오산이다. AI가 SaaS에 가져온 것은 잔혹한 대분화다.

TechCrunch는 2026년 3월 초 몇몇 주요 VC들을 인터뷰하며, 현재 가장 투자하고 싶지 않은 분야가 무엇인지 물었다.

실리콘밸리의 투자자들은 이미 발로 투표하고 있다. 단순한 워크플로 패키징, 어떤 업계에도 적용 가능한 범용 도구, 경량급 프로젝트 관리 등, 한때 투자 유치의 명분이 되었던 이런 이야기들은 이제 모두 거절당하는 운명을 맞고 있다. 이유는 간단하다. 이런 일들은 에이전트가 손쉽게 해낼 수 있기 때문이다. 독점적인 데이터를 보유하지 않은 소프트웨어 기업들은 자본의 시야에 들어갈 자격을 빠르게 잃어가고 있다.

이러한 판단은 SaaS 세계를 두 갈래로 나누었다.

한쪽은 공개 데이터에 멋진 인터페이스를 씌우거나, 특정 단일 작업 프로세스만 최적화한, 단순한 포장만 제공한 도구형 제품인 SaaS다. 이러한 제품의 경쟁 우위는 본질적으로 사용자 습관과 인터페이스 충성도다.

하지만 Emergence Capital의 Jake Saper가 말했듯이, "예전에는 사용자가 소프트웨어 내에서 습관을 형성하게 하는 것이 강력한 경쟁 우위였다. 하지만 에이전트가 이러한 업무를 수행한다면, 누가 인간의 업무 흐름에 신경 쓰겠는가?"

이러한 SaaS는 확실히 큰 위협에 직면해 있다. GTM 툴스택이 대표적인 사례입니다. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong 등 이 기업들은 각각 고객 성공, 고객 지원, 영업 확장, 매출 예측, 통화 분석 등 인접 기능을 차지하고 있으며, 각각 별도의 예산, 별도의 운영, 별도의 통합이 필요합니다. AI 네이티브 기업들은 이제 하나의 에이전트(Agent)로 이 모든 과정을 연결할 수 있어, 이러한 단편적인 도구들의 존재 가치가 크게 떨어지게 됩니다.

반면 나머지 절반의 SaaS 기업들은 기업의 핵심 비즈니스 프로세스에 깊이 통합되어 있으며, 대체 불가능한 독점 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 기업들은 에이전트에 의해 대체되지 않을 뿐만 아니라, 오히려 에이전트의 존재로 인해 더 큰 가치를 갖게 될 것입니다.

Salesforce를 예로 들면, 2026년 2월 Salesforce 실적 보고서에 따르면 Agentforce의 연간 반복 매출(ARR)은 8억 달러에 달해 전년 동기 대비 169% 증가했습니다; 누적 24억 개의 'Agentic 작업 단위'를 제공했으며, 누적 20조 개에 가까운 토큰을 처리했습니다. 또한 29,000개 이상의 Agentforce 고객과 계약을 체결했으며, 분기 대비 50% 성장했습니다. 무엇보다 중요한 점은 Agentforce와 Data 360의 합산 ARR이 29억 달러를 넘어섰으며, 전년 동기 대비 200% 이상 증가했다는 것입니다.

마크 베니오프(Marc Benioff)는 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 “우리는 이미 세일즈포스를 ‘Agentic Enterprise’의 운영 체제로 재구축했습니다. AI가 업무를 대체할수록 세일즈포스의 가치는 더욱 높아집니다”라고 말했습니다.

세일즈포스는 에이전트(Agent)에 의해 대체되지 않았을 뿐만 아니라, 오히려 에이전트가 작동하는 기반이 되었습니다. 그 가치는 바로 에이전트가 우회할 수 없는 비즈니스 데이터와 프로세스 맥락을 Salesforce가 장악하고 있다는 데서 비롯됩니다.

ServiceNow의 CEO 빌 맥더모트는 2026년 2월 공개적으로 다음과 같이 선언했습니다. "우리는 SaaS 기업이 아닙니다."

그는 자신을 부정하는 것이 아니라, 적극적으로 차별화를 시도한 것이다. 그의 논리는 SaaS가 ‘소프트웨어 제공 방식’에 관한 개념인 반면, ServiceNow가 지향하는 것은 기업 AI 에이전트의 오케스트레이션 계층과 실행 계층이라는 것이다. AI는 문제를 발견하고 제안을 할 수 있지만, 기업 시스템 내에서 실제로 작업을 실행하는 것은 ServiceNow와 같이 워크플로우에 깊이 통합된 플랫폼이어야 한다.

Workday는 2026년 3월 17일, HR 및 재무 데이터를 깊이 통합한 대화형 AI 제품군인 「Sana」를 출시했다. 이 제품의 핵심 논리는 AI로 Workday를 대체하는 것이 아니라, Workday의 데이터로 AI를 학습시키는 것이다.

Workday는 수천 개 기업의 급여, 성과, 조직 구조, 재무 예산 데이터를 보유하고 있으며, 이러한 데이터의 깊이와 독창성은 어떤 AI 네이티브 스타트업도 단기간에 복제할 수 없는 것입니다.

따라서 진정한 경쟁 우위는 데이터의 유무가 아니라, 자신이 보유한 데이터를 타인이 입수하거나 구매하거나 생성할 수 없는지 여부에 달려 있습니다.

다음 10년, 누가 수익을 거둘 것인가

모든 기술 혁명에서 궁극적으로 가장 큰 이익을 가져가는 것은 대개 그 획기적인 신기술을 발명한 사람이 아니라, 신기술이 생존하는 데 필수적인 희소 요소를 조용히 장악한 사람들입니다. 이 AI가 급속도로 발전하는 시대에, 대규모 모델의 능력은 점점 더 강해질 것이며, 에이전트 스스로 코드를 작성하고 도구를 만드는 능력은 점점 더 보편화될 것이다.

한때 '블랙테크'로 여겨졌던 이러한 능력들이 인프라가 될 때, '요소 희소성의 이동'이라는 논리는 단 하나의 결론만을 남긴다. 즉, 에이전트를 위해 필사적으로 도구를 만드는 그 사람들은, 이 시대의 최종 승자가 될 가능성이 매우 낮다는 것이다.

파운데이션 캐피털(Foundation Capital)은 2026년 2월 분석에서 소프트웨어 업계의 전체 시가총액이 향후 10년 동안 현재의 10배로 확대될 것이라고 전망했다. 하지만 이 10배의 성장은 모든 소프트웨어 기업에 고르게 분배되지 않을 것이며, 에이전트 시대를 진정으로 주도할 수 있는 기업들에 집중될 것이다.

진정한 승자는 에이전트가 피할 수 없는 데이터 자산을 손에 쥔 사람들이다.

오늘날의 창업자와 투자자에게 있어, 이 시대의 창업자에게는 두 가지 운명만 존재한다. 하나는 필사적으로 에이전트를 위한 도구를 만드는 것이고, 다른 하나는 먼저 그 땅을 선점하는 것이다. 지금 당신이 어떤 일을 하고 있는지, 마음속으로 잘 알고 있어야 한다.

에이전트의 손만 쳐다보지 말고, 에이전트의 목을 조르십시오.