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ServiceNow의 어닝 서프라이즈와 SaaS종말론 논쟁, Kimi K3가 AI 가격 체계를 재편하다 - 주간 SaaS 소프트웨어 팟캐스트 리캡 - 2026년 7월 26일 주
2026년 7월 19일부터 26일까지의 SaaS/소프트웨어 팟캐스트 주간 리캡입니다. 이번 주 방송들은 SaaS종말론, 저렴한 중국산 모델 Kimi K3, 좌석당 과금에서 성과 기반 과금으로의 전환, ServiceNow의 어닝 서프라이즈 분기 실적, 그리고 소프트웨어 밸류에이션이 앞으로 얼마나 더 떨어질지를 두고 격론을 벌였습니다.
주간 SaaS/소프트웨어 팟캐스트 리캡
2026년 7월 26일 주: ServiceNow의 어닝 서프라이즈와 SaaS종말론 논쟁, Kimi K3가 AI 가격 체계를 재편하다
대상 기간: 2026년 7월 19일 ~ 26일.
이번 주 소프트웨어 업계 팟캐스트들이 실제로 논쟁한 내용을 정리했습니다. 아래 내용은 모두 지난 7일 동안 공개된 에피소드에서 발췌한 것이며, 정확한 발언 시점을 직접 들어보실 수 있도록 링크를 함께 달았습니다.
이번 주의 화두
이번 주 거의 모든 소프트웨어 관련 대화를 관통한 것은 두 가지, 하나의 공포와 하나의 숫자였습니다.
공포는 "SaaS종말론(SaaSpocalypse)", 즉 AI가 전통적인 소프트웨어 기업들의 속을 비워낼 것이라는 발상이었습니다. 이는 창업자 쇼, 투자자 쇼, 심지어 CNBC 데스크에서도 등장했으며, 대개 "SaaS는 죽은 것인가?"라는 식의 표현으로 제기되었습니다.
숫자는 Kimi K3, 중국에서 나온 놀라울 정도로 뛰어나고 훨씬 저렴한 AI 모델이었습니다. 한 팟캐스트는 이 모델의 출시로 투자자들이 생각하는 OpenAI와 Anthropic의 기업가치가 약 3,140억 달러 증발했다는 추정치를 인용하며, 업계에서 가장 중요한 질문을 다시 던졌습니다. 뛰어난 AI가 저렴하고 개방적으로 변해간다면, 실제로 이익을 가져가는 쪽은 누구인가?
이 두 화두를 하나로 묶은 것은 소프트웨어 가격 책정 방식에서 일어나고 있는, 조용하지만 매우 구체적인 변화였습니다. "인당" 과금에서 벗어나 "사용량당" 혹은 "결과당" 과금으로 옮겨가는 흐름입니다. Salesforce는 이 부분에서 실질적인 뉴스를 만들어냈습니다. 그리고 이번 주 가장 많이 논의된, 단연 압도적인 상장 종목은 ServiceNow였습니다. 어닝 서프라이즈 분기 실적을 발표하며 "좋은 소프트웨어는 AI 시대에도 여전히 승리할 수 있다"는 대표 사례로 떠올랐습니다. 보안 분야의 딜메이킹(Palo Alto의 Protect AI 7억 달러 인수)과 소프트웨어 주식 밸류에이션에 대한 냉정한 진단이 이번 주를 마무리했습니다.
1. 주요 테마
테마 A: "SaaS종말론", AI가 소프트웨어를 죽이고 있는가?
이번 주 가장 시끄러웠던 주제로, 견해는 종말론적 비관에서부터 강한 반박까지 다양했습니다.
반박 진영의 목소리는 Startups For the Rest of Us의 Rob Walling에게서 나왔습니다(제842화, "What is the Future of SaaS in an AI World?", 7월 21일). 그의 핵심 주장은 소프트웨어를 가치 있게 만든 것은 애초에 코드가 아니었다는 것입니다. "해자는 코드였던 적이 없습니다. 코드 위에 덧붙인 모든 것이 해자였죠... AI는 그저 가장 눈에 띄는 부분을 소프트웨어를 만드는 데 있어 가장 리스크가 낮은 부분으로 만들었을 뿐입니다." 그는 흔한 공포 서사를 뒤집습니다. 진짜 위험은 그의 말에 따르면 소규모 스타트업이 아니라 비대해진 기존 강자들에게 있다고 봅니다. "진짜 SaaS-종말은 큰 회사들, 큰 기존 강자들을 향합니다. 가격을 너무 많이 올린 쪽이 바로 그들이니까요... 그들의 고객 기반은 지난 세 번의 가격 인상에 대해 아마도 조용히 불만을 품고 있을 겁니다. 사람들이 이제 교체하고 싶어하는 회사가 바로 그런 회사들이고, AI는 방금 그 대체품을 만드는 비용을 낮춰버렸습니다." "에이전트가 SaaS를 대체할 것"이라는 인기 있는 주장에 대해 그의 답은, 에이전트란 결국 구독료를 내는 소프트웨어일 뿐이며 여전히 SaaS이고, 오히려 에이전트에게는 그 아래를 받쳐줄 SaaS가 필요하다는 것입니다. "허공에 떠 있는 에이전트는 쓸모가 없습니다... 그것이 실행할 수 있는 백엔드가 필요하죠. 그러니 에이전트가 SaaS를 죽이지는 않을 겁니다. 오히려 SaaS가 필요하니까요." 그의 결론은 이렇습니다. "2000년에 인터넷이 죽지 않았듯, 2026년에도 SaaS는 죽지 않습니다." ("SaaS"는 software-as-a-service의 약자로, 월간 또는 연간 구독료를 내고 소프트웨어를 빌려 쓰는 표준 모델을 뜻합니다.)
비관 진영의 목소리는 The Synopsis("AI SaaS Risk (again), Atlassian, Duolingo, & Uber", 7월 23일)에서 나왔습니다. 이들은 Atlassian에 대해 상세한 약세론을 구축했습니다(구체적 수치는 '구체적 종목명' 섹션 참조). 어떤 소프트웨어가 가장 위험한지 판단하는 그들의 프레임워크는 되새겨볼 만합니다. "만약 특정 문제를 해결해줄 수 있는 정규직 직원이 내 옆에 앉아 있다면 문제가 될 만한" 소프트웨어는 위험하다는 것이며, 그 전형적인 희생양으로 숙제 도움 서비스인 Chegg를 듭니다. 반대로 여전히 스스로 데이터를 들여다보고 싶어지는 소프트웨어는 더 안전하며, 그 생존자 사례로 회계 소프트웨어인 QuickBooks를 듭니다. 그리고 그들은 생존자조차 리스크가 커지고 있다는 더 큰 지적을 덧붙입니다. "결과의 분포 자체가 넓어졌습니다... 부정적인 방향으로요."
같은 불안감의 '운영자 버전'은 Futureproof Founder(제407화, "The SaaSpocalypse", 7월 21일)에서 나왔습니다. 게스트의 직설적인 진단은 이렇습니다. 얇은 "래퍼" 앱(당신의 요청을 그저 ChatGPT로 전달하고 답을 되돌려주는 제품)들은 끝났다는 것이며, "래퍼들은 끝났습니다." 그는 "앞으로 대략 18개월에서 2년 동안" 기존 SaaS 공급자들 사이에서 적응 여부를 놓고 "상당한 물갈이"가 있을 것으로 예상합니다. 그가 보기에 살아남는 것은 복제하기 어려운 모든 것, 즉 데이터, 컴플라이언스, 신뢰입니다. 그는 진정으로 새로운 아이디어 하나를 짚었는데, 소프트웨어 벤더들이 자사의 AI 기능에 대해 공식적인 "신뢰 점수"와 심지어 보험까지 받게 되리라는 것입니다(그는 이제 MITRE를 포함한 컨소시엄이 지원하는 AIUC-1이라는 표준을 언급했습니다). "바이브 코딩만으로는" 보안 및 컴플라이언스 인증을 뚫고 들어갈 수 없다는 것입니다. ("바이브 코딩"이란 코드를 직접 작성하는 대신, 자연어로 AI에게 설명해서 앱을 빠르게 만드는 방식을 뜻합니다.)
테마 B: 좌석에서 사용량, 그리고 성과로 이어지는 거대한 가격 재설정
이번 주 가장 구체적이고, 실제 돈이 걸린 주제였습니다.
가장 명료한 설명은 Chat GPT Podcast("How AI Native Startups Hit Billions Faster", 7월 22일)에서 나왔으며, 애널리스트 Sean Kanungo의 발언을 인용했습니다. 20년간 소프트웨어는 "좌석 단위"로 팔렸습니다. 직원 50명이면 라이선스도 50개였죠. 이 계산법은 AI 앞에서 무너집니다. "AI 에이전트가 IT 티켓을 자율적으로 처리하고, 마케팅 카피를 쓰고, 고객 이메일에 답변할 수 있다면, 그야말로 다섯 사람 몫의 일을 하고 있다면, 회사가 왜 사람 좌석에 돈을 내야 할까요?" 문제는 AI를 많이 쓰는 사용자가 "컴퓨팅 비용을 100배로 발생시켜, 클릭 한 번 한 번마다 이윤을 적극적으로 갉아먹는다"는 점입니다. 그래서 가격 정책은 사용량 기반("일종의 공과금 청구서 같은")으로, 더 급진적으로는 성과 기반으로 옮겨가고 있습니다. "고객 지원 티켓이 성공적으로 해결됐을 때만 비용을 지불합니다. AI가 환각을 일으켜 문제를 해결하지 못하면, 비용은 전혀 발생하지 않습니다." 같은 에피소드는 AI 네이티브 기업들의 놀라운 효율성도 짚었습니다. 55%가 직원 1인당 40만 달러 이상의 매출을 창출하고 있으며, 스타트업이 10억 달러 밸류에이션에 도달하는 데 걸리는 시간은 이제 약 3.5년으로, 예전에 걸리던 대략 7년의 절반입니다. (또한 RAND의 통계도 인용되었는데, "AI 프로젝트의 80%가 여전히 사업적 가치를 전달하지 못한다"는 것으로, 승자는 인상적이지만 실패율 역시 높다는 것입니다.)
여기서 실제 헤드라인을 장식한 것은 Salesforce로, Insights for IT Negotiations("What Salesforce's Pay-Per-Resolution Model Really Means", 7월 23일)에서 상세히 해부되었습니다. Salesforce의 Agentforce 고객서비스 에이전트는 이제 대화당 2달러가 아니라 해결 건당 2달러(해결된 문제 기준)를 청구하게 되며, 결정적으로 "문제가 해결되지 않는 한 Salesforce에 어떤 비용도 지불하지 않습니다... 어떤 형태의 에스컬레이션이든 그것에 대해서는 비용을 내지 않습니다." 애널리스트 Adam Mansfield의 평가는 이례적으로 긍정적이었습니다. "잘했습니다, Salesforce." 그가 이렇게 판단한 이유에 대한 해석은 업계 전반에 대한 신호탄이나 다름없습니다. 고객들이 열린 결말의 사용량 청구서를 두려워한다는 것이죠. 고객들은 "저 밖에 떠도는 OpenAI와 Anthropic, 그리고 사용량 과금에 관한 끔찍한 이야기들... ChatGPT Enterprise를 쓰기 시작했다가 갑자기 예상치 못한 400만 달러짜리 청구서를 받은 회사들의 사례를 보고" 있다고 그는 말합니다. 사용량 기반 가격은, 그의 주장에 따르면, 구매자가 자신이 얼마를 내야 할지 예측할 수 없었기 때문에 실제로 Salesforce의 영업 사이클을 늦추고 있었습니다. 그가 강조한 함정은 이렇습니다. 여전히 작은 글씨로 적힌 세부 조항이 있다는 것입니다. 여전히 "사용량과 비슷한" 요소가 남아 있고(최소 1,000건의 해결 건이 담긴 패키지를 선불로 구매해야 합니다), "해결"이라는 정의 자체에 실제로 따져봐야 할 복잡한 메커니즘이 숨어 있습니다. "성과 기반이라고는 해도... 고객들은 여전히 무엇이 하나의 '해결'로 인정되는지를 따져봐야 합니다."
ServiceNow의 최고제품책임자도 The Product Podcast(Amit Zavery, 7월 22일)에서 같은 거시적 지적을 했습니다. 과거의 모든 기술 전환은 비즈니스 모델을 바꿔놓았으며, 이번 전환은 가격 정책을 "구독제에서... 좀 더 사용량 주도적인 가격 책정으로" 이동시키고 있다는 것입니다. "제가 그것을 쓸 때, 그때 비용을 지불하고 싶습니다."
테마 C: Kimi K3와 "지능의 상품화"
이번 주 시장을 가장 크게 움직인 사건은 The Rundown("Did China Break the AI Trade Again?", 7월 25일)에서 전면적으로 다뤄졌습니다. Kimi K3는 베이징의 스타트업 Moonshot AI(직원 약 300명, 기업가치 약 200억 달러, 카네기멜론 박사 출신으로 Meta와 Google Brain에서 일했던 33세의 Yang Zhilin이 창업)에서 나온 2.8조 파라미터의 오픈 웨이트 모델로, 지금까지 공개된 오픈 모델 중 가장 큽니다. 독립적인 벤치마크에서는 이 모델이 Anthropic의 Fable 5와 OpenAI의 GPT-5.6 다음으로 세계 3위에 올랐으며, 일부 코딩 테스트에서는 두 모델을 모두 능가합니다. 결정타는 가격입니다. Moonshot은 출력 토큰 100만 개당 약 15달러를 청구하는데, OpenAI 최상위 모델은 약 30달러, Anthropic의 Fable 5는 약 50달러로, 50~70%의 할인 폭입니다. ("오픈 웨이트"란 기업들이 모델을 다운로드해 매번 제작사에 비용을 지불하는 대신 자체 하드웨어에서 실행할 수 있다는 뜻이며, "토큰"이란 AI가 처리하는 텍스트의 단위이자 AI 사용량이 과금되는 표준 단위입니다.)
이것이 소프트웨어 업계에 중요한 이유는 이렇습니다. 이제 기업들은 대부분의 작업을 저렴한 모델로 처리하고, 가장 어려운 작업만을 위해 값비싼 프론티어 모델을 아껴둘 수 있습니다. 이는 이미 일어나고 있는 일입니다. "DoorDash는 낮은 수준의 작업에는 Moonshot 모델을, 가장 까다로운 최첨단 작업에는 Anthropic의 모델을 사용한다고 밝혔습니다. Airbnb 역시 마찬가지입니다. 그들의 고객서비스 에이전트는 대부분 알리바바의 Qwen 모델에서 실행됩니다." 그리고 "심지어 Microsoft도 Kimi K3가 결국 자사 Copilot 내부의 일부 기능을 구동할 수 있는지 테스트하고 있다는 보도가 나왔습니다." 한 애널리스트는 Kimi가 출시된 다음 날 OpenAI와 Anthropic의 기업가치 추정치에서 약 3,140억 달러가 깎여나갔다고 추산했습니다. 같은 에피소드에 등장한 낙관적인 반론은 이렇습니다. 2025년 초의 DeepSeek 공포(AI가 더 적은 하드웨어를 필요로 할 것이라는 우려로 잠시 엔비디아 시가총액을 약 6,000억 달러 날려버렸던 사건)와 달리, Kimi는 구동에 약 1.4테라바이트의 메모리가 필요한 거대한 모델이기 때문에, 제번스의 역설(자원이 저렴해지면 오히려 훨씬 더 많이 사용된다는 원리)을 통해 오히려 칩과 메모리 제조사, 그리고 이제 모든 곳에 AI를 탑재할 여력이 생긴 소프트웨어 기업들에 실제로는 호재가 될 수 있다는 것입니다.
테마 D: 오픈소스 모델이 조용히 토큰 물량을 잠식하고, "라우터"가 새로운 통제 지점으로 떠오르다
이번 주 가장 뛰어난 대화 두 편은 오픈 모델이 얼마나 빠르게 점유율을 잠식하고 있는지, 그리고 기업들이 이 전환을 어떻게 관리하고 있는지에 관한 것이었습니다.
Factory의 CEO Matan Grinberg는 Sequoia의 Training Data("The Coming 'Dark Factory' Where Software Builds Itself", 7월 21일)에서 가장 생생한 수치를 제시했습니다. 오픈 모델은 연초에 "토큰의 1% 미만"이었다가, 1분기에는 "한 자릿수 퍼센트"가 되었고, "이제는 두 자릿수 퍼센트로 넘어섰습니다." Factory 내부에서는 "우리 토큰의 절반이 오픈 모델"이며, 그는 오픈 모델인 **GLM 5.2를 "믿을 수 없을 정도"**라고 표현했습니다. 그의 핵심 통찰은 이렇습니다. 오픈 모델은 보통 한 세대 정도 뒤처져 있지만, "질문은 오픈 모델이 프론티어 마이너스 원(frontier minus one) 수준만큼 좋아지고 있는가입니다. 그리고 답은 명백히 그렇다는 것입니다." 그는 또한 이번 주 AI 낭비 현상을 가장 잘 묘사한 표현을 만들어냈는데, 바로 "토큰 맥싱(token maxing)"입니다. 기업들이 직원들에게 모든 일에 AI를 쓰도록 밀어붙이는 현상을 가리킵니다. "저희가 함께 일하는 은행들 중에는, 사람들이 이런 걸 물어보는 데 한 달에 문자 그대로 수십만 달러를 쓰는 곳들이 있습니다... 오늘 날씨가 어떤지 같은 것들이요." Factory가 내놓은 해법은 각 작업을 적절한 모델로 자동 배분하는 "라우터"입니다(사소한 작업에는 저렴한 모델을, 중요한 작업에는 프론티어 모델을). 그리고 이번 주 전체 분위기를 그대로 반영하듯, 기업들은 종속을 두려워합니다. "저희는 우리의 운명을 이 모델 제공업체들 중 어느 한 곳의 손에 맡길 수는 없습니다."
Fireworks의 CEO Lin Qiao는 20VC(7월 20일)에서 거시적 버전을 제시했습니다. 그녀의 전망은 이렇습니다. "향후 3년 내 비용이 10배 절감될 것입니다. 그리고 이 10배 비용 절감은 100배의 사용량을 이끌어낼 것입니다." 그리고 왜 이것이 하나의 거대한 AI로 수렴하지 않을지에 대한 그녀의 논지는 이렇습니다. "미래는 하나의 AGI가 아니라, 수백만 개의 특화된 모델들입니다." 각 기업이 자사 데이터로 오픈 모델을 튜닝하는 형태로 말입니다. 그녀는 이 사업이 전통적인 소프트웨어보다 마진이 낮은 사업이라는 점을 신선할 정도로 솔직하게 인정했습니다. 추론 마진은 "전통적으로 30~40% 범위에 머무는" 반면, 투자자들이 SaaS에 기대하는 총마진은 80%입니다. 다만 그녀는 이를 최적화보다 초고속 성장을 우선시하는 선택으로 설명했습니다. Fireworks 자체는 4년 만에 연매출 10억 달러를 달성했고, 하루 약 40조 개의 토큰을 처리하고 있습니다(이전의 15조 개에서 증가). 그리고 얼마 전 전 Salesforce 사장 George Hu를 영입했습니다.
사모펀드 운영자의 시각은 Vista Equity Partners의 Monti Saroya가 Alt Goes Mainstream(7월 22일)에서 들려준, 매우 구체적인 비용 사례에서 나왔습니다. Vista는 자사 보험 소프트웨어(Duck Creek)에 AI 기반 "최초 손해 신고" 기능을 구축해 프론티어 모델 위에서 돌렸는데, "작은 고객 하나에 호스팅 비용만 1,100만~1,200만 달러가 들었습니다... 도저히 지속 가능하지 않았습니다." 해법은 더 저렴한 SambaNova 하드웨어에서 돌아가는 오픈소스 모델로 전환하는 것이었습니다. 그의 더 큰 베팅은 이렇습니다. "일정 기간에 걸쳐... 20년 정도에 걸쳐 모든 것이 오픈소스화될 것입니다." 그의 비유는, 오픈 모델이 마치 Unix를 이긴 Linux와 같다는 것입니다. 그리고 일상적인 업무에 왜 가장 똑똑한 모델이 필요하지 않은지에 대한 그의 날카로운 한마디는 이렇습니다. "천재들이 당신의 보험금 청구 처리 과정을 운영하기를 원하시나요? ... 결국 천재는 비쌉니다."
테마 E: 실제로 돈은 어디로 흘러가는가, 인프라 대 애플리케이션?
뉴스 정리 프로그램 20VC(Harry Stebbings가 Scale Venture Partners의 Rory O'Driscoll, SaaStr의 Jason Lemkin과 함께 진행, 7월 23일)에서 Rory는 AI 경제를 세 가지 버킷으로 나눈 냉정한 지도를 제시했습니다. 인프라 계층은 연간 지출 약 8,000억~9,000억 달러이고, 두 대형 파운데이션 모델 기업을 합치면 약 1,000억 달러이며, "다른 모든 애플리케이션 기업을 다 합쳐 반올림해도 40~50[억]을 채우기가 어렵습니다." 그의 요약은 이렇습니다. "좋은 투자는 죄다 인프라 쪽에 있는 것처럼 보입니다." 그리고 애플리케이션 계층은 "거의 반올림 오차 수준입니다." 그는 Cursor 하나만으로도(약 40억 달러) 애플리케이션 계층 대부분을 차지하며, 학습 데이터에 대한 지출인 **Mercor(연간반복매출 약 20억 달러)와 Surge(약 30억 달러)**가 Cursor를 제외한 애플리케이션 생태계 전체와 맞먹는다고 지적했습니다. Jason Lemkin은 애플리케이션 매출이 선두 기업들 안에는 실재하며, 일정 규모에 도달하면 "모두가 자체 모델을 원한다"고 반박했습니다. (ARR = 연간반복매출; ACV = 연간 계약 금액.) 같은 에피소드는 Databricks가 1,880억 달러 밸류에이션으로 30억 달러 규모의 "시리즈 M"을 조달 중이라는 소식도 전했고, 두 사람 모두 하마터면 잊어버릴 뻔했던 초대형 뉴스인 Stripe의 PayPal 인수를 언급했습니다.
테마 F: 소프트웨어 주식 밸류에이션, 거품이 빠지고 있다
가장 직설적인 밸류에이션 진단은 Verdad의 Dan Rasmussen이 Planet MicroCap("Private Equity Unwind", 7월 25일)에서 내놓았습니다. 사모펀드의 소프트웨어 롤업에 대해 그는 이렇게 말했습니다. "저는 귀사의 소프트웨어 포트폴리오 전체를 EBITDA의 5~6배에 기꺼이 살 의향이 있습니다. 하지만 문제는, 당신들은 EBITDA의 25배를 지불했다는 것입니다. 그러니까... 당신들은 EBITDA 10배에 해당하는 부채를 짊어지고 있는 셈이죠." 그는 "자본적 지출이 없다는 점을 감안해" 7배나 8배까지는 늘려볼 수 있다고 했지만, 그것과 사모펀드가 이 딜들을 표시했던 가격 사이의 간극은 어마어마합니다. "그 사모펀드 포트폴리오들이 대체 얼마나 더 감액 처리되어야 하는지 생각하면 그저 흥미로울 따름입니다." (EBITDA = 이자, 세금, 감가상각 및 상각 전 이익으로, 현금 이익의 대략적인 대용치이며, 배수는 그 이익 1달러당 지불된 가격을 뜻합니다.) 그는 또한 처음으로 반도체 시장을 "거품처럼 보이는 무언가... 순환적이며, 다시 내려갈 것"이라고 지칭했습니다.
공개 시장에서의 반향은 Squawk on the Street(7월 23일)에서 나왔습니다. 소프트웨어(IGV 소프트웨어 지수)의 5년 롤링 수익률은 "2013년 이후 최악"이며, 많은 종목이 약 35% 하락했습니다.
테마 G: 보안 소프트웨어의 통합
Bold Start Ventures의 Ed Sim은 Resilient Cyber("Why AI Security Is Getting Rebuilt From Scratch", 7월 23일)에서 Palo Alto Networks의 Protect AI 약 7억 달러 인수를 상세히 다루며 이를 "AI 보안 역사상 첫 번째 엑시트"라고 평했습니다. 그는 딜 타이밍에 대해 이렇게 해석했습니다. "보통 첫 번째 딜이 가장 높은 가격을 받습니다." 그리고 Protect AI의 엑시트는 "12건에서 15건에 이르는 인수 물결을 촉발시켰습니다." 그의 솔직한 업계 진단은 이렇습니다. "세상은 더 많은 사이버보안을 필요로 합니다. 하지만 지금 우리가 가진 만큼 많은 사이버보안 회사들이 필요한 건 아닙니다." 그는 또한 모델 랩들을 서비스·보안 기업에 대한 경쟁 위협으로 보는 인상적인 프레임을 제시했습니다. "지금 벌어지고 있는 사상 최대의 도둑질은, OpenAI와 Anthropic이 자체적인 포워드-디플로이드(forward-deployed) 엔지니어링 회사를 만들어냈다는 것입니다."
2. 핵심 논쟁
논쟁 1: SaaS는 죽었는가? 약세론: AI가 해자를 침식하고, 사용자 인터페이스가 소프트웨어 위에 자리한 "AI 에이전트 계층"으로 옮겨가며, 비대해진 기존 강자들은 18~24개월에 걸친 "적응하거나 죽거나"식 물갈이에 직면해 있다(The Synopsis; Futureproof Founder). 강세론: SaaS는 죽지 않았고, 에이전트에게는 근간이 되어줄 "시스템 오브 레코드"로서의 소프트웨어가 필요하며, 코드는 애초에 진짜 해자였던 적이 없고, 고통은 값을 지나치게 매긴 기존 강자들에게 돌아가지, 군살 없는 플레이어들에게 돌아가지 않는다(Startups For the Rest of Us). 쟁점: AI가 대부분 소프트웨어 워크플로를 대체한다고 믿는가, 아니면 대부분 그 위에 얹혀 좋은 기반 시스템에 대한 수요를 오히려 늘린다고 믿는가?
논쟁 2: 좌석당 대 사용량 대 성과 기반 가격. 사용량 진영: AI 네이티브 제품의 기본값이다. 헤비 유저는 실제 컴퓨팅 자원을 태우기 때문이다(Chat GPT Podcast). 성과 진영: Salesforce의 해결 건당 2달러 모델이 예상치 못한 사용량 청구서에 대한 고객 친화적 해법이다(Insights for IT Negotiations). 쟁점: 성과 기반 가격은 구매자의 공포를 없애주지만, 무엇을 "결과"로 볼 것인지에 대한 빈틈없는 정의가 필요하며, 여기에는 작은 글씨로 적힌 세부 조항이 존재한다.
논쟁 3: 오픈 모델이 "충분히 좋아진" 지금, OpenAI와 Anthropic은 고평가된 것인가? 약세론: Lin Qiao는 대부분의 기업 워크플로가 더 저렴한 오픈 모델이나 튜닝된 모델에서 돌아갈 수 있으므로, 프론티어 모델 사용량은 "모든 일에 반드시 필요했을 때만큼 크지는 않을 것"이라고 주장하며, Kimi K3는 "그 가격 결정력에 대한 직접적인 공격"이라고 말한다(20VC/Fireworks; The Rundown). 강세론: 20VC에서는 "정말로 중요한 것은 OpenAI와 Anthropic의 [20]26년, [20]27년 성장률뿐입니다. 만약 매년 10배씩 성장하고 있고 어떤 형태로든 긍정적이고 개선되고 있는 총마진을 갖고 있다면, 그것만으로도 모든 고정비를 충당할 수 있습니다"라는 견해가 나왔으며, 여전히 이들은 최고의 모델과 가장 큰 생태계를 보유하고 있다(ChatGPT는 "10억 사용자에 근접해가고 있다"). 쟁점: 저렴한 오픈소스가 프론티어 랩들의 매출에 상한선을 씌우는가, 아니면 전체 사용량의 폭발적 증가가 어쨌든 그들을 함께 끌어올리는가?
논쟁 4: 인프라 대 애플리케이션 계층, 가치는 어디에 쌓이는가? 지금은 인프라가 우위다: Rory O'Driscoll은 애플리케이션이 약 8,000억~9,000억 달러 규모의 인프라 지출에 비하면 "거의 반올림 오차"라며, "저는 애플리케이션 계층이 아직 그 단계에 도달했다고 믿지 않습니다"라고 말한다. 애플리케이션 진영: Jason Lemkin은 선두 기업들 안에서는 매출이 실재하며, 진지한 애플리케이션이라면 결국 저마다 튜닝된 모델이나 추론 계층을 자체 구축하게 될 것이라고 본다(20VC).
논쟁 5: 대형 기존 강자들(ServiceNow, Salesforce)이 실제로 에이전트를 수익화하고 "오케스트레이션 계층"을 차지할 수 있는가? 강세론: ServiceNow의 Amit Zavery는 자사가 "20년 넘게" 비즈니스 프로세스의 오케스트레이터였다고 말하며, 자사 AI 사업이 이제 15억 달러 규모에 이르렀다고 밝힌다. 그리고 중요한 점은, 그가 승자독식 관점을 거부한다는 것이다. "업계는 오케스트레이터가 하나만 있게 될 것이라고 생각하는 것 같은데, 그건 잘못된 생각입니다. 여러 개가 생길 것입니다... 서로 다른 공급업체들에 의해 각각 오케스트레이션되면서요"(The Product Podcast). DA Davidson의 Gil Luria는 Closing Bell에서 이러한 실행력 서사를 뒷받침했다. 회의론 진영: 실적 발표 전, The Exchange는 부진을 예상하며, 기업 지출이 "관리 플랫폼"에서 사이버보안과 AI 인프라 구축 쪽으로 옮겨가고 있다고 주장했으나, 실제로 실적이 예상치를 웃돌면서 그 논거는 반박되었다.
논쟁 6: 공급업체 종속, 모델 랩 대 중립 플랫폼. Factory의 Grinberg는 기업들이 어느 한 AI 랩도 자사의 운명을 좌우하지 못하도록 "모델 독립성"을 원한다고 주장하지만, 정직한 후속 질문("그럼 저는 이제 그냥 Factory에 종속되는 것 아닌가요?")에는 정직한 답이 돌아왔다. 자동화 프로세스와 산출물은 "귀사의 코드베이스 안에 그대로 남는다"는 것이다(Training Data).
3. 구체적 종목명
상장 기업
ServiceNow(NOW), 이번 주의 명백한 승자. Closing Bell에 따르면, 매출(39억 9,000만 달러 대 예상치 39억 3,000만 달러)과 조정 주당순이익(0.90달러 대 예상치 0.85달러)에서 모두 예상을 웃돌았고, 주가는 약 6% 상승했습니다("소프트웨어 업종에 대해 이런 말을 하는 게 익숙하지는 않죠"). ServiceNow의 AI 사업은 "연환산 ACV 기준 10억 달러를 돌파"했으며, CPO Amit Zavery는 The Product Podcast에서 AI 사업이 올해 원래 계획했던 10억 달러에서 15억 달러로 늘어날 것이라고 밝혔습니다. Squawk on the Street에서 CEO Bill McDermott는 연간 가이던스를 "320억 달러 이상으로" 상향 조정하며 Salesforce와 Benioff를 직접 겨냥해 ServiceNow가 "CRM 플랫폼을 뒤쫓고 있다"고 말했습니다. 강세론(Gil Luria, DA Davidson, 매수 의견): "이건 AI와는 별로 상관이 없습니다... 사실 이건 그들이 핵심 사업에서 실행을 잘하고 있기 때문입니다." Armis와 Moveworks 인수가 이를 뒷받침했습니다. ServiceNow는 이제 Palantir, Datadog, Snowflake와 함께, 대부분의 경쟁사가 성장 둔화를 겪는 가운데 매출 성장이 가속화되고 있는 드문 소프트웨어 종목 대열에 합류했습니다. 약세론 및 관찰 포인트: 좌석 기반 가격에 대한 반발, 그리고 고객들이 4년이 아닌 2년 계약을 체결하고 있다는 보도가 있습니다. 실적 서프라이즈에도 주가가 눈에 띄게 급등하지는 않았습니다.
Salesforce(CRM). 새로운 Agentforce 해결 건당 2달러 성과 기반 가격은 이번 주 가장 큰 가격 관련 뉴스였습니다(Insights for IT Negotiations). 별도로 The Synopsis는 Salesforce를 성숙해가는 소프트웨어 기업의 좋은 사례로 들었습니다. 영업이익률은 2022년 이후 "3% 마진에서 이제 20% 마진으로" 올라섰고, 주식보상비용은 "중상위 한 자릿수 퍼센트"로 줄었습니다.
Atlassian(TEAM), 이번 주의 상세한 약세 사례(The Synopsis). 지적 사항: 창립 24년 된 이 소프트웨어 기업은 영업이익률 -4%, 매출의 약 50%에 달하는 연구개발비(고객들은 제품 변화를 "거의" 알아채지 못함), 매출의 25%에 달하는 주식보상비용을 기록하고 있으며, 고객 증가율은 코로나 이전 약 40%에서 "10%대 중반"으로 미끄러졌습니다. 이들은 최근 6억 달러 이상 규모의 브라우저 인수가 "손실 처리될 가능성이 상당히 높다"고 주장했습니다. AI 리스크는 워크플로가 Jira가 아니라 AI 어시스턴트에서 시작되는 것입니다. 반박(공동 진행자로부터): 여전히 80% 이상의 매출총이익률, 높은 순매출유지율(NRR, 기존 고객이 연도별로 지출을 얼마나 늘리는지를 나타내는 지표), 그리고 여전히 신규 고객을 확보하고 있다는 점을 들며 "AI 이후 더 나빠진 사업"이지만 녹아내리는 얼음덩어리는 아니라고 반박했습니다.
Adobe(ADBE). Squawk on the Street에서 Cramer는 신랄했습니다. CEO와 CFO 자리를 채우지 못한 이사회, Figma와 Canva로부터의 경쟁 압박, 그리고 AI 위협을 지적하며 "Claude를 쓰고 있다면, 저들을 전부 짓밟아버릴 수 있습니다"라고 말했습니다.
Datadog(DDOG). Gil Luria가 성장이 가속화되고 있는 몇 안 되는 소프트웨어 종목 중 하나로 지목했습니다(Closing Bell).
Snowflake(SNOW)와 Palantir(PLTR). 마찬가지로 "AI 직접 노출도 = 성장 가속화" 그룹으로 언급되었습니다(Closing Bell).
IBM(IBM)과 Pegasystems(PEGA). 두 회사 모두 기업의 "구축 효과(crowding out)"에 갇혀 있다고 지목되었으며, Gil Luria의 인상적인 표현을 빌리면 이렇습니다. "AI가 방 안의 산소를 빼앗고 있습니다. 소프트웨어를 AI로 대체하는 게 아니라, AI가 아닌 다른 모든 기술에 대한 지출을 토큰에 대한 지출로 대체하고 있는 것입니다"(Closing Bell).
Palo Alto Networks(PANW). Protect AI를 약 7억 달러에 인수하며 AI 보안 통합 물결의 신호탄을 쐈습니다(Resilient Cyber).
CrowdStrike(CRWD). ServiceNow의 사이버보안 진출에 대한 Cramer의 곁말: "차라리 CrowdStrike가 그걸 하는 게 낫겠습니다"(Squawk on the Street).
비상장 기업
Anthropic과 OpenAI. 이번 주의 핵심 인물들입니다. 두 회사 모두 조 단위 이상의 밸류에이션으로 상장을 신청했다는 보도가 있으며, 둘 다 이제 자사의 기업 사업 부문에서 Kimi발 가격 위협에 노출되어 있습니다(The Rundown). Vista의 Saroya는 Anthropic의 매출 연환산 수치가 불과 몇 달 만에 "300억에서 440억으로" 뛰었다고 언급했습니다(Alt Goes Mainstream). Squawk에서 Cramer는 두 회사를 이렇게 대비했습니다. "Anthropic에 대해서는 아무도 나쁜 말을 하지 않는데, 그건 제 생각에 Anthropic이 돈을 아주 많이 벌고 있기 때문입니다." 반면 OpenAI는 "그 모든 돈이 어디서 나올 것인가"라는 질문에 직면해 있습니다. Elon Musk Podcast(7월 23일)는 Anthropic이 OpenAI를 제치고 가장 가치 있는 스타트업이 되었다는 헤드라인을 다뤘습니다.
Moonshot AI/Kimi. 이번 주의 파괴자, 테마 C 참조. 2.8조 파라미터, 약 200억 달러 밸류에이션, 약 300명의 직원, 미국 프론티어 모델보다 약 50~70% 저렴함(The Rundown).
Databricks. 1,880억 달러 밸류에이션으로 30억 달러 규모의 "시리즈 M"을 조달 중이며, 2025년 약 54억 달러의 ARR을 기록했습니다(20VC; Alt Goes Mainstream).
Fireworks. 추론 분야 선두주자로, 4년 만에 ARR 10억 달러를 달성했고, 하루 약 40조 개의 토큰을 처리하며, 새로 15억 달러 라운드를 진행했고, 전 Salesforce 사장 George Hu를 영입했습니다(20VC).
Cursor(Anysphere). 매출 기준 단일 최대 AI 애플리케이션(약 40억 달러)으로 반복해서 언급되었으며, "애플리케이션 계층은 반올림 오차"라는 명제의 예외로 꼽혔습니다(20VC). 한 가지 유의점: 같은 에피소드와 Elon Musk Podcast에서 나온, Cursor가 "SpaceX에 인수되었다"는 발언은 확인되지 않은 지나가는 언급으로만 등장했으며, 확정된 딜이 아니라 팟캐스트 잡담으로 받아들여야 합니다.
Mercor와 Surge. 데이터 라벨링 기업들로, 각각 약 20억 달러와 약 30억 달러의 ARR로 언급되었으며, 얼마나 많은 자금이 학습 데이터로 흘러들어가고 있는지를 보여주는 사례입니다(20VC).
SambaNova. Vista가 투자한 AI 칩 기업으로, 공랭식 하드웨어는 신규 순전력 공급 없이 낡은 통신사 데이터센터를 재활용하는 더 저렴한 추론 센터의 기반이 되고 있습니다(Alt Goes Mainstream).
GLM 5.2(Zhipu)와 알리바바의 Qwen. 실제로 프로덕션에서 사용되고 있는 오픈 모델들로, GLM은 Factory로부터 "믿을 수 없을 정도"라는 평을 받았습니다(Training Data). Qwen은 Airbnb의 고객서비스를 구동하고 있습니다(The Rundown).
Stripe/PayPal. 이번 주 "메가" 딜로 언급된 Stripe의 PayPal 인수 건이지만, 진행팀이 시간이 부족해 깊이 다루지는 못했습니다(20VC).