Newsletter · 2026-07-12 · Ashutosh Agarwal

AI 에이전트가 시트 기반 가격 모델을 무너뜨리지만 누가 비용을 낼지는 아무도 합의하지 못하다

2026년 7월 12일 주간 SaaS 및 소프트웨어 팟캐스트 리캡. AI 에이전트가 시트 기반 가격 정책을 잠식하면서 거의 모든 프로그램이 같은 질문을 맴돌았고, 세일즈포스와 인튜이트를 비롯한 기존 강자들이 가장 크게 노출된 것으로 지목됐다.

주간 SaaS / 소프트웨어 팟캐스트 리캡

2026년 7월 12일 주간: AI 에이전트가 시트 기반 가격 모델을 무너뜨리지만 누가 비용을 낼지는 아무도 합의하지 못하다

이번 주 팟캐스트는 한 가지 불편한 질문에 지배당했다: AI가 그 일을 할 수 있다면, 소프트웨어 비용은 대체 누가 내는가? 아주 작은 운영자 대상 프로그램부터 대형 VC·시장 관련 팟캐스트까지, 거의 모든 소프트웨어 관련 대화가 결국 같은 아이디어로 돌아왔다. 소프트웨어를 판매하던 옛 방식(앱에 로그인하는 사람 한 명당 매달 고정 요금을 받는 방식)은 AI "에이전트"(스스로 작업을 수행하는 소프트웨어 로봇)에 의해 해체되고 있으며, 그것을 무엇이 대체할지, 누가 피해를 볼지에 대해서는 아직 아무도 합의하지 못하고 있다.

이어지는 내용을 쉽게 읽을 수 있도록 몇 가지 용어를 간단히 정리한다:

SaaS = "서비스형 소프트웨어(software as a service)", 즉 한 번 구매하는 대신 매달 대여하는 소프트웨어(세일즈포스, 허브스팟 등).
시트 기반 가격 정책(Seat-based pricing) = 앱을 사용하는 사람("시트") 한 명당 비용을 지불하는 방식.
사용량 기반 가격 정책(Consumption / usage pricing) = 실제로 사용한 만큼 비용을 지불하는 방식(흔히 AI가 읽고 쓰는 작은 텍스트 조각인 "토큰" 단위로 측정).
설비투자(Capex) = 빅테크가 데이터센터를 짓는 데 쏟아붓는 막대한 금액.
하이퍼스케일러(Hyperscaler) = 거대 클라우드 지주회사들: 아마존, 마이크로소프트, 구글.

아래는 실제로 사람들이 한 말이다.

1. 주요 테마

테마 1, '시트(seat)'의 죽음. 이번 주 가장 크게 울려 퍼진 주제였다. 가장 명확한 버전은 Business of Tech: Daily 10-Minute IT Services Insights(7월 7일)에 출연한 데이브 소벨(Dave Sobel)에게서 나왔다. 그의 주장: 30년 동안 소프트웨어 기업들은 사용자 한 명당 요금을 부과할 수 있었는데, 사람이 앱 안에 앉아 업무를 처리했기 때문이다. AI 에이전트는 그 연결고리를 끊는다, 에이전트는 "여러 시스템을 넘나들며 하나의 작업을 완료"하기 때문에, "특정 애플리케이션에 사람이 앉아 있지 않아도 작업이 완료된다." 그의 표현: "쉽게 말하면, 가치는 결코 소프트웨어 안에 있던 적이 없다. 그것은 소프트웨어가 사람이 하는 일을 돕던 그 업무 안에 있었다... 에이전트는 그저 그 나사를 풀어버렸을 뿐이다." 그는 에이전틱 AI가 "2030년까지 SaaS 지출 2,340억 달러에 영향을 줄 수 있다"는 가트너(Gartner)의 추정치를 근거로 들었다, 이는 기업들이 소프트웨어 구독에 쓰는 전체 지출의 약 20%에 해당한다. 판매자들 스스로도 이를 믿고 있다는 증거로, 그는 노션(Notion)이 자체 이메일 제품을 종료한 사례를 꼽았다(사용자 절반 이상이 받은편지함을 아예 열어보지 않았기 때문, 에이전트가 대신 처리했다), 그리고 거대 기업들이 인간 서비스로 방향을 트는 사례도 짚었다: 마이크로소프트의 신규 "프론티어(Frontier)" 부문(25억 달러 규모, 고객사에 상주하는 컨설턴트 약 6,000명), 이틀 전 발표된 아마존 자체의 약 10억 달러 규모 상주 컨설턴트 투입 공약, 그리고 OpenAI가 목표로 내건 "연말까지 인증 컨설턴트 30만 명."

테마 2, 사용량 기반 가격 정책이 승리하고 있지만, 정직한 모델은 결국 하이브리드다. 스트라이프(Stripe)의 AI 수익화 총괄이 The MAD Podcast with Matt Turck(7월 9일)에서 그 메커니즘을 설명했다. 기존 SaaS는 경제성이 "아름다울 정도로 단순"했다, 고객 한 명을 더 서비스하는 데 "사실상 비용이 거의 들지 않았기" 때문이다, 그래서 정액 구독과 시트 기반 라이선스가 잘 작동했다. AI는 이를 깨뜨린다, "모든 프롬프트, 모든 API 호출, 모든 작업에 실제 한계비용이 있기" 때문이다. 그가 본 시장의 모습: "여전히 순수하게 구독제나 시트 기반으로만 남아 있는, 확장 중이거나 이미 확장된 AI 기업은 거의 못 봤다," 소수의 헤비 유저가 "엄청난 비용을 발생시키고" 사용량 미터 없이는 "양과 염소를 구분"할 수 없기 때문이다. 그가 어디서나 목격하는 패턴은 하이브리드다: 사람들이 편하게 느끼도록 익숙한 정액 구독으로 시작한 다음, 특정 임계값을 넘으면 사용량 요금을 부과하는 방식이다, 그는 러버블(Lovable)과 일레븐랩스(ElevenLabs)가 둘 다 구독제로 시작한 뒤 그 위에 종량제(pay-as-you-go)를 얹은 사례를 들었다. 그리고 에이전트에 특화된 부분에서는, "실시간 계량(metering)"과 실시간 청구를 예상한다고 밝혔다, "에이전트는 기계 속도로 소비할 수 있기" 때문에, 그렇지 않으면 "지출을 잔뜩 쌓아놓고 사라져버릴" 수 있다.

가치 사슬을 "위로" 끌어올려 가격을 매긴 생생한 실제 사례는 힉스필드(Higgsfield) CEO 알렉스 마슈라보프(Alex Mashrabov)가 The Official SaaStr Podcast(7월 10일)에서 밝혔다. 그의 AI 영상 기업은 "토큰당 비용에서 결과물, 즉 영상 한 편당 요금 부과로" 전환했으며, 이제 사용량의 약 40%는 단순히 모델을 고르는 게 아니라 더 상위 수준의 "시네마 스튜디오/마케팅 스튜디오" 워크플로우다. 눈길을 끄는 대목은, 힉스필드 평균 고객이 "연간 약 1,000달러"를 지출하는 반면, 캔바(Canva)는 약 200달러에 그쳐, 고객당 매출이 5배에 달한다는 것이다, 그리고 그가 밝힌 약 3억 달러 규모의 매출 연환산(run-rate) 중 약 70%는 느리고 비용이 많이 드는 제작 과정을 대체하기 위해 이를 활용하는 크리에이티브 에이전시들에서 나온다.

테마 3, AI 비용이 이사회 안건이 되었다. 조던 윌슨(Jordan Wilson)은 Everyday AI 한 회차(에피소드 813, 7월 7일)를 통째로 "AI 비용 통제"에 할애했다. 촉발 요인: 업계가 조용히 무제한 요금제를 없애고 있다는 것이다, 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)은 무제한 "프리미엄 요청"을 토큰 크레딧으로 대체했고, 마이크로소프트의 코파일럿 "코워크(Cowork)"는 작업 단위 크레딧으로 이동했으며, xAI의 그록(Grok)조차 크레딧 단위로 요금을 부과하기 시작했다. 그는 헤비 유저가 얼마나 비싼지 실제 수치를 제시했다: 그는 월 200달러짜리 OpenAI 코덱스(Codex) 플랜에서 "일주일에 약 20억 개"의 토큰을 소모하는데, 이는 API 가격 기준으로 "월 20만 달러"짜리 비용이며, 오늘날의 구독제가 얼마나 크게 보조금을 받고 있는지 보여주는 사례다. 그는 구체적인 허리띠 졸라매기 사례를 인용했다: "우버는 2026년 AI 코딩 예산을 불과 넉 달 만에 다 써버렸다고 알려져 있다," "테슬라는 직원 AI 도구 지출을 주당 200달러로 상한을 뒀다," 그리고 UBS 설문조사에서는 "조사에 응한 기업의 60%가 이미 AI 지출을 억제하고 있다"는 결과가 나왔다.

테마 4, "SaaS는 죽었는가?" ("SaaS묵시록"). 2026년 초 소프트웨어 밸류에이션에서 약 3,000억 달러가 증발한 뒤 만들어진 이 표현은 계속해서 다시 등장했다. 진지한 목소리 대부분은 "아니다, 하지만..."으로 정리됐다(아래 논쟁 참고). The Information's TITV(7월 6일, "클로드가 SaaS묵시록을 가능하게 하고 있는가?")에서 유용한 프레임이 나왔는데, 소프트웨어를 실제로 걷어내고 있는 기업들의 사례를 보도했다: 프랑스 제약사 사노피는 워크로드의 80%를 서비스나우(ServiceNow) 등의 소프트웨어 앱에서 빼내어 커서(Cursor)와 클로드 코드로 구축한 자체 사내 플랫폼("컨시어지(Concierge)")으로 옮기는 것을 목표로 하고 있으며, "연간 최소 수천만 달러" 가치가 있다. 다만 기자의 단서가 중요했다: 대기업들은 "가장 큰 소프트웨어 공급업체를 대체하는 경우는 대체로 없다," 그리고 컨설턴트들은 세일즈포스 같은 시스템을 "시스템 오브 레코드(system of record)"로 유지하면서 그 위에 AI를 얹는 것이 파괴적인 뜯어내기보다 대개 더 현명하다고 말한다. 세일즈포스 자신도 여기에 적극적으로 나서고 있는데, "헤드리스 360(Headless 360)"을 출시하며 "사용자 인터페이스는 죽었다"고 선언했다.

테마 5, AI 인프라 지출: 여전히 가속 중이지만, 수익성에 대한 질문이 점점 커지고 있다. Closing Bell(7월 7일)에서, 딥워터(Deepwater)의 진 먼스터(Gene Munster)는 아마존의 신규 250억 달러 채권 발행(넉 달 전 370억 달러에 이어)을 "AI 구축이 아직 초반전"이라는 증거로 읽었다, 내년도 하이퍼스케일러 설비투자 성장에 대한 시장 컨센서스는 17%에서 23%로 뛰었고, 최근 아마존/구글의 움직임을 보면 실제 수치는 "약 37%까지 오를 수 있다"고 봤다. 한 주 내내 나온 반론은: 도대체 그 수요를 실제로 이끄는 게 누구이며, 그게 수익으로 이어지는가? Catalyst with Shayle Kann(7월 9일)에서, 세미애널리시스(SemiAnalysis) 소속 게스트는 프론티어 AI 랩들이 진짜 엔진이라고 주장했다, 아마존과 마이크로소프트가 짓고 있는 기가와트 중 합산 "절반"이 OpenAI와 앤스로픽으로 향하고 있으며, "이들은 사실상 점점 더 OpenAI와 앤스로픽의 대리인이 되고 있다." 앤스로픽은 2025년 말 1.5기가와트 규모의 용량에서 2027년까지 "10기가 이상"으로 늘리고 싶어한다고 알려졌다, "2년 안에 구글 하나를 짓는 셈이다."

테마 6, 거대한 모델 가격 전쟁이 엔터프라이즈 소프트웨어까지 내려왔다. OpenAI는 GPT-5.6(세 가지 등급: Sol, Terra, Luna)과 함께 앤스로픽의 엔터프라이즈 우위를 정면으로 겨냥한 데스크톱 에이전트 "챗GPT 워크(ChatGPT Work)"를 출시했다. Tech Brew Ride Home(7월 10일)에서, OpenAI가 내세우는 수치는 이렇다: 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수(Artificial Analysis Coding Agent Index)에서, Sol은 "출력 토큰을 절반 이하로 쓰고, 시간도 절반 이하로 걸리며, 비용도 약 3분의 1 저렴하면서도 80점으로 신기록을 세워 Fable 5보다 2.8점 앞섰다." 한편 Tech Brew's "China (AI) Rising"(7월 8일)는 중국 모델들(딥시크, Z.ai)이 "미국 토큰 사용량의 30% 이상(최고 46%까지)"을 차지하며 가격 면에서 미국 랩들을 압박하고 있다고 지적했다. 소프트웨어 투자자들에게 주는 시사점: 인프라 소프트웨어가 돌아가는 "엔진"이 빠르게 저렴해지고 상품화되고 있다는 것이다.

2. 주요 논쟁

논쟁 1, 전통적인 SaaS는 AI에 의해 죽임을 당하고 있는가, 아니면 그저 진화를 강요받고 있는가?

"과장됐다" 쪽: 아마데우스 캐피털 파트너스(Amadeus Capital Partners)의 앤 글로버(Dame Anne Glover)는 Private Equity Spotlight(7월 8일)에서 SaaS묵시록을 "과잉반응"이라고 불렀다, AI는 주로 SaaS 기업들을 "훌륭한 제품을 만드는 데 더 효율적으로" 만들어줄 뿐이라는 것이다. Spark of Ages(7월 10일)의 제프 매퀸(Geoff McQueen)은 이를 단도직입적으로 말했다: "SaaS묵시록은 상당히 과대평가돼 있다," 왜냐하면 비엔지니어가 AI로 빠르게 만드는 앱("바이브 코딩"된 앱)은 실제 제품에 필요한 "보안, 거버넌스, 확장성, 엔터프라이즈급 엄격함"이 부족하고, 대부분의 사람들은 그저 자신만의 소프트웨어를 만들고 싶어하지 않기 때문이다. 그의 정원 가꾸기 비유: 실제로 정원 가꾸기를 즐기는 사람은 약 20%뿐이다; 모두에게 도구를 준다고 해서 그것을 원하게 되는 건 아니다.
"그래도 일부는 죽는다" 쪽: 글로버 본인의 경고는 SaaS 기업들이 "공룡"이 되리라는 것이다, 엔지니어가 대체돼서가 아니라, "고객 니즈를 이해하지 못하고 있고 조직 내부의 누군가가 이제 AI로 직접 만들 수 있어 더 빠르고 더 잘할 수 있기" 때문이다. Futureproof Founder(7월 7일)의 저스틴 와트(Justin Watt)는 누가 위험에 처했는지 구체적으로 짚었다: "사라질 SaaS 기업들은... 매우 수직적이고 유연하지 못한" 기업들이며, 반면 "헤드리스" 데이터·API 방식으로 전환하는 기업들은 번창할 것이다.
쟁점: 더 쉬워진 코딩이 대체로 기존 강자들이 더 나은 제품을 만들도록 돕는가, 아니면 그들의 고객에게 그들을 대체할 능력을 쥐어주는가? 모두가 가격 모델과 업셀이 바뀐다는 데는 동의하지만, 벤더가 필요한 이유 자체가 살아남을지에 대해서는 의견이 갈린다.

논쟁 2, 시트 기반 가격 정책 다음에는 무엇이 오는가: 순수 사용량 기반인가, 아니면 다른 무언가인가?

사용량/소비 기반: 스트라이프의 AI 총괄(위에서 언급)은 사용량 기반 청구를 AI 기업들에게 "정말로 중요한" 요소로 본다.
결과/ROI 기반: 힉스필드는 "결과, 즉 영상 한 편당" 요금을 부과한다. INspired INsider(7월 9일)에 출연한 한 창업자는 시트도 소비량도 아닌, 에이전트가 완료한 작업에 연동된 ROI 기반 가격 정책을 의도적으로 택했다.
쟁점: 소비 기반 가격 정책은 매출을 비용에 맞춰주지만, 동시에 고객이 제품을 더 많이 사용하는 것에 대해 불이익을 준다, 바로 그 행동이야말로 원하는 것인데 말이다. 그 긴장 관계가 바로 이번 주 정직한 답이 "하나를 고르는 것"이 아니라 "하이브리드"였던 이유다.

논쟁 3, OpenAI는 실제 재정 위기에 처해 있는가, 아니면 그저 재포지셔닝 중인가?

약세론: Prof G Markets(7월 10일)에서, 저자 세바스티안 말라비(Sebastian Mallaby)는 OpenAI가 "자금이 바닥날 수 있다"는 자신의 예측을 고수했다, 지속 불가능한 소진 속도, 취약한 소비자 수익화("소매 소비자 중 실제로 돈을 내는 비율은 5% 정도였다"), 그리고 최대 이용자 시장인 인도, 브라질, 인도네시아가 "부유한 소비자층이 아니다"라는 점을 근거로 들었다. 앤스로픽(기업용 코딩, 사이버보안, 에이전트에서 더 강함)과 구글 제미나이(소비자 도달력과 광고 수익화에서 더 강함) 사이에 "끼여 있다"는 것이다. 그는 1,220억 달러 규모라는 헤드라인 투자 유치의 "약 3분의 2"가 미래 약속이나 현물 지급(payment-in-kind)이었다는 점도 문제 삼았다.
강세론: All-In(7월 11일)에서 브래드 거스트너(Brad Gerstner)는 OpenAI가 "다시 특유의 위세와 기세를 되찾았다"고 주장했다, 매출은 다시 연환산 "700억 달러"로 올라오고 있다고 알려지며, GPT-6가 30일 내 출시된다는 소문도 있다, 앤스로픽(매출 1,000억 달러를 넘어선다는 소문)과 나란히 조 단위 이상의 IPO 후보로 손색이 없다. 둘 다 따르고 있는 템플릿은 스페이스X의 IPO다(1조 7,500억 달러 밸류에이션에 750억 달러 조달).
쟁점: 한 기업의 경영 부실 속에서도 AI 섹터 전체는 건전한 것인가(말라비의 시각), 아니면 OpenAI의 모멘텀이 진짜이고 의심하는 이들이 성급한 것인가?

논쟁 4, AI 지출의 "청산(reckoning)"이 임박했는가? All-In(7월 11일)에서 차마스(Chamath)는 한 엔터프라이즈 고객의 사례를 전했다, "토큰 비용이 45일마다 두 배로 늘고 있는" 반면 다운스트림 생산성 향상은 "많아야 5% 정도"에 그쳤다는 것이다, 왜냐하면 모델 품질이 사실상 이미 "점근선에 도달"(정체)했는데도 "다음 단계의 개선에 도달하려면 훨씬 더 많은 토큰을 써야 하기" 때문이다. 그의 결론: 모든 대기업이 "앞으로 3~4년 안에" 이 청산에 직면할 것이다. 강세론 쪽 반박(위의 먼스터)은 성장이 진짜라면 지출 가속화야말로 원하는 그림이라는 것이다. 특기할 만한 점은, 비용이 오르는 와중에도 폐쇄형(closed) 모델들이 엔터프라이즈 점유율을 늘려가고 있다는 것이다, 한 인용된 수치에 따르면 오픈소스가 엔터프라이즈 지출에서 "19%에서 11%로" 줄었다.

논쟁 5, 파운데이션 모델 랩(OpenAI, 앤스로픽)이 애플리케이션 계층을 잠식할 것인가, 아니면 스타트업/기존 강자들이 이를 지켜낼 것인가?

20VC(7월 6일)에서, USV의 마이크 미냐노(Mike Mignano)는 랩들이 애플리케이션 계층을 이기지 못할 것이라고 주장했다: 규제상의 해자와 전문화가 스타트업에게 지속 가능한 우위를 준다(예: 8년째 헬스케어 사업을 구축 중인 어브리지(Abridge)), 그는 시장이 파편화돼 선두 기업조차 약 30%의 점유율만 가져가는 구도를 예상한다. 글린(Glean) 공동창업자 아빈드 자인(Arvind Jain)도 20VC(7월 11일)에서 비슷한 주장을 했다: "왜 OpenAI와 앤스로픽은 애플리케이션 계층에서 이기지 못하는가."
반복적으로 제기된 반대 긴장은, 가치가 모델 단에서는 상품화되고 있는 반면 "애플리케이션 계층"에 쌓이고 있다는 것이며, 이것이 바로 팔란티어(Palantir)의 알렉스 카프(Alex Karp)가 데이터 방어를 내세우는 이유다(아래 종목 섹션 참고).

3. 구체적인 종목들, 팟캐스트에서 논의된 강세/약세

인튜이트(INTU), 약세 쪽으로 기울지만 "붕괴가 이미 주가에 반영됐다"는 논쟁도. 이번 주 가장 많이 논의된 상장 소프트웨어 종목으로, 연초 대비 약 58% 하락했다. Stock Club(7월 9일)에서는 "실질적인 운영상 미스"로 평가받았다, 터보택스(TurboTax) 매출이 "크게 부진"했고, "하루 만에 20% 급락"을 촉발했으며, 가격 공시를 둘러싼 여러 증권 사기 조사도 진행 중이다. 골드만삭스는 이를 매도로 하향했다, AI 네이티브 경쟁자들이 등장하고 클로드/챗GPT가 "가이드형 소프트웨어"라는 해자를 잠식하면서 성장률이 "약 14%에서... 5~10%로" 둔화될 것으로 본 것이다. 인튜이트는 "17%의 인력 감축과 80억 달러 규모의 자사주 매입"으로 대응했다. 강세론의 근거는 얇다: "매출 성장 10%, EBITDA 마진 55%"는 악화되지 않았고, 브랜드(퀵북스, QuickBooks)는 여전히 강력하며, 34명의 애널리스트 중 27명이 여전히 매수 의견을 유지하고 있다, "두들겨 맞았지만... 80억 달러를 자사주 매입에 쓰고 있다." Motley Fool Hidden Gems(7월 10일)에서는 진행자들이 약세/"밸류 트랩" 쪽으로 기울었다: 클로드가 "내 세금 신고를 전부 처리할 수 있다"는 실존적 위협, "회계를 자동화하고, 급여를 관리하고... 자동화된 이메일 마케팅을 진행"하는 B2B 사업이 "AI로 매우, 매우 대체하기 쉬워 보이며" "가장 먼저 붕괴할" 대상이라는 점, 그리고 인튜이트가 계속해서 무리한 인수(메일침프, 민트)를 해와 "영업권만 늘어나고... 수익률을 뽑아내지 못한다"는 우려까지 더해졌다.

허브스팟(HUBS), 약세, 자초한 상처. The Information's TITV(7월 8일)에서, 엔터프라이즈 담당 기자 케빈 매클로플린(Kevin McLaughlin)은 허브스팟이 신규 AI 영업 리드 기능을 위해 서비스 약관을 변경해 고객 CRM 데이터를 활용하도록 했다가, 고객 반발이 일자 "불과 나흘 만에 강하게 후퇴"한 과정을 설명했다. 그는 허브스팟을 "SaaS묵시록에 가장 크게 타격을 입은 기업 중 하나"라고 불렀다, "지난 18개월 동안 75%" 하락했으며, 중소기업 고객들이 CRM을 상대적으로 쉽게 바꿀 수 있다는 점에서 구조적으로 취약하다. 일부 고객은 비용과 기능 제한을 이유로 "이미 허브스팟을 벗어나려 하고" 있었다. 강세론의 근거는 얇다: "히트작 AI 기능"을 내놓을 수 있다면 분위기를 반전시킬 수 있고, 그럴듯한 인수 대상이기도 하지만, "고객과의 신뢰는 쌓기는 매우 어렵고 잃기는 매우 쉽다."

쇼피파이(SHOP), 핵심 사업은 강세, 다음 행보는 미정. The Watson Weekly(7월 6일): "수년 만에 가장 강력한 분기," 처음으로 "단일 분기 GMV(총거래액) 1,000억 달러"를 돌파했고, 매출은 34% 증가한 약 32억 달러, 그 중 약 90%가 1년 넘게 플랫폼에 있던 판매자들에서 나왔다. (GMV = 팔린 상품의 총 달러 가치; 테이크레이트 = 쇼피파이가 가져가는 몫.) 강세 요인: 원터치 결제 시스템 숍페이(ShopPay)가 "연간 60% 이상 성장"하며 "적격 결제의 거의 40%"를 처리하고 있다; 판매자 솔루션 매출은 39% 증가했다. 약세/리스크 요인: "에이전틱 커머스... 쇼피파이가 가장 잘하는 것으로 알려진 것, 즉 매장(storefront) 자체를 조용히 죽일 수 있다는 것", 구매가 챗GPT나 구글의 AI 안에서 이뤄지게 되면 "판매자의 매장이 그늘 속으로 사라질 수 있다." 쇼피파이의 대응책(구글과 함께하는 카탈로그·인덱싱 사업, 비(非)쇼피파이 판매자에게도 개방)은 "아직 전혀 검증되지 않았다." 또한 쇼피파이 캐피털에서 늘어나는 "거래 및 대출 손실"도 지적됐다.

피그마(Figma), 약세 데이터 포인트. Big Digital Energy(7월 9일)에서, 팔란티어의 알렉스 카프는 경고성 사례로 피그마를 언급한 것으로 알려졌다, "클로드 디자인(Claude Design)" 출시 직전 피그마 이사회에 있던 앤스로픽 소속 임원이 사임한 뒤 "피그마 주가가 80% 하락했다"는 것이다. 별도로, 디자이너 패트리샤 라이너스(Patricia Reiners)는 Future of UX(7월 8일)에서 피그마가 "디자인 실무의 중심에서 백업 도구"로 밀려나는 모습을 묘사했다, 한 고객사는 "700개 컴포넌트"로 이뤄진 전체 디자인 시스템을 코드로 "하루 만에" 다시 만들었다고 한다.

팔란티어(PLTR), 강세론은 "데이터 방어". 역시 Big Digital Energy(7월 9일)에서: 카프의 논지는 파운데이션 모델 기업들이 "기업 데이터와 경쟁 우위를 훔치고 있다"는 것이다(그의 커서 사례: 커서는 클로드 코드의 "최대 고객이었다가" 이후 클로드 코드와 경쟁하게 됐다), 그래서 기업들은 "이 위협을 방어하기 위해 팔란티어의 데이터 보안이 필요하다"는 것이며, 진행자들은 이를 잭 니콜슨의 "그 벽 위에 내가 필요하다(you need me on that wall)"는 논리로 요약했다. 같은 진행자들은 정직한 긴장 관계도 짚었다: 가치는 "그 애플리케이션 계층에" 있는데 "파운데이션 모델들은 꽤나 상품화되고 있다"는 것이다. 카프의 더 큰 "SaaS를 밀어붙인다"는 프레임은 The Artificial Intelligence Show(7월 7일, #224)에서도 다시 다뤄졌다.

세일즈포스(CRM) & 서비스나우(NOW), '가장 먼저 도마에 오르는' 단골 이름들. TITV(7월 6일)에서, 논의는 계속 세일즈포스로 되돌아왔는데 마크 베니오프가 "SaaS를 개척했기" 때문이며 소규모 기업들이 CRM을 구매하기 때문이다(전환이 더 쉬운 편이다). 하지만 결론은 신중했다: 대기업들은 "가장 큰 소프트웨어 공급업체를 대체하는 경우는 대체로 없다," 그리고 더 영리한 전략은 이런 시스템 위에 "시스템 오브 레코드"로서 AI를 얹는 것이다. 세일즈포스 자체의 "헤드리스 360 / UI는 죽었다" 출시는 파괴당하기보다 그 흐름을 스스로 주도하려는 시도임을 시사한다. 서비스나우는 주로 사노피 같은 기업들이 워크로드를 빼내려는 시스템으로 등장했다.

커서(Anysphere, 비상장), 이번 주 가장 뜨거운 인프라 종목. Revenue Builders(7월 5일)에서, 커서의 글로벌 매출 총괄 브라이언 매카시(Brian McCarthy, 전 루브릭 CRO)는 자사의 경쟁력을 설명했다: 커서는 "사용하는 모델과 무관"하다, 하나의 "하네스" 안에서 클로드, OpenAI의 코덱스, 커서 자체의 "컴포저(Composer)" 모델을 모두 돌릴 수 있으며, 스노우플레이크/데이터브릭스에 비유하며 소프트웨어 개발의 "삽자루"로 자리매김하고 있다. 커서는 자율가입 엔지니어 300만 명을 통해 성장했으며 "경쟁이 거의 없었는데... 작업 단위에서 이뤄졌기" 때문이다. 이번 주 최대 뉴스: Limitless(7월 10일)에서, 커서는 코딩 특화 모델 그록 4.5 훈련에 쓰인 "데이터 해자"로서, 일론 머스크의 스페이스X AI에 보도된 바로는 "600억 달러"에 인수됐다(코딩에서 오퍼스(Opus) 4.8보다 "17배 저렴"하다고 알려짐).

스노우플레이크(SNOW), 내부 도입에서 나온 강세 신호. The Engineering Leadership Podcast(7월 7일)에서, 스노우플레이크 엔지니어링 부사장 비베크 라구나탄(Vivek Raghunathan)은 "2,500명 규모 엔지니어링 팀의 95%가 매주 능동적으로 코딩 에이전트를 사용한다"며, AI 도구 도입을 "가장 레버리지가 큰 조직 우선순위"라고 평가했다. 인프라 기존 강자들조차 더 작은 팀으로 더 많은 것을 해내기 위해 AI를 얼마나 빠르게 내재화하고 있는지 보여주는 대목이다.

루브릭(RBRK), 에이전트 보안으로 재포지셔닝. Eye On A.I.(7월 7일)에서, CEO 비풀 신하(Bipul Sinha)의 동료 데브레트 리시(Devvret Rishi)는 "루브릭 에이전트 클라우드(Rubrik Agent Cloud)"를 AI 에이전트 위의 거버넌스·보안 계층으로 자리매김시켰다, 진짜 엔터프라이즈 병목은 "모델 성능이 아니라 에이전트 리스크 관리"에 있다고 주장하면서다. 루브릭은 리시의 이전 스타트업 프레디베이스(Predibase)를 인수해 데이터·아이덴티티 보안을 AI 플랫폼 역량과 결합했으며, 포춘 글로벌 2000 기업을 타깃으로 하고 있다.

Neo4j(비상장), 인프라 강세론. Invisible Machines(7월 9일)에서, 사장 겸 최고제품책임자 수디르 하스베(Sudhir Hasbe)는 그래프 데이터베이스가 AI 에이전트에게 "필수 인프라"라고 주장했다(구조화된, 관계형 지식), 벡터 데이터베이스와 대비해 에이전틱 의사결정에서 Neo4j를 자리매김시켰다.

버셀(Vercel, 비상장) & AWS, AI 앱의 배관 역할. AWS for Software Companies Podcast(7월 7일)에서, 버셀과 AWS는 오로라(Aurora) 서버리스 데이터베이스 생성을 "몇 분에서 몇 초로" 단축시키는 "자율주행형 인프라"를 상세히 설명했다, 개발자들이 버셀의 v0 AI 빌더를 통해 몇 시간 만에 프로덕션 앱을 출시할 수 있게 해준다, AI가 소프트웨어 구축 비용과 시간을 얼마나 압축하는지 보여주는 구체적인 사례다.

아마존/AWS(AMZN), 설비투자와 클라우드 재가속. The Watson Weekly(7월 6일)를 통해: AWS는 "15분기 만에 가장 빠른 속도인 28% 성장"했지만, "이번 분기 설비투자 442억 달러로 전년 대비 거의 두 배"에 달했으며, 훈련 용량은 OpenAI와 앤스로픽에 배정돼 있고, 후행 잉여현금흐름은 1년 전 "거의 260억" 달러에서 "12억 달러로" 붕괴했다, AI 구축이 손익계산서는 버티고 있는 와중에도 현금흐름에는 드러나고 있는 것이다. 광고(분기 매출 24% 증가해 170억 달러 이상)는 여전히 고마진의 밝은 지점으로 남아 있다.

메타(META), 새로운 클라우드 경쟁자. The Rundown(7월 11일)에서, 메타는 여유 AI 용량을 임대하기 위해 클라우드 컴퓨팅 사업에 진출하는 것으로 보도됐다, 코어위브·네비우스와 경쟁하고 랩들보다 저렴한 모델 가격으로 압박한다, 월가에는 인프라 지출로부터 나오는 더 명확한 매출 경로를 제시하는 셈이다.

코스타 그룹(CSGP), 약세, 현금 소진 스토리(소프트웨어와는 직접 관련 없지만 참고로 표시). Stock Club(7월 9일)에서: 55% 하락, 홈즈닷컴(Homes.com)에 발목이 잡혔다, 흑자전환 시점이 "2030년"으로 미뤄졌고 "2026년 한 해에만 순투자 5억 5,000만 달러"가 들어간다, 여기에 행동주의 위임장 대결과 나스닥100 편출로 인한 인덱스 매도까지 겹쳤다.

팔로알토 네트웍스(PANW), CEO가 말하는 AI 가격 정책. CEO 니케시 아로라(Nikesh Arora)는 Squawk on the Street(7월 9일)에 샘 알트먼과 함께 출연해 AI 가격 정책과 엔터프라이즈 도입에 대해 논의했다(그리고 별도로 "직원의 90%가 준비돼 있지 않다"며 대량 해고보다 해커톤 방식의 교육을 선호한다고 밝혔다). 그의 코멘트 외에 새로운 강세/약세 투자 논지는 특별히 제시되지 않았다.