🤖 AI가 SaaS를 뒤흔들고 있다, 18개 실적 발표가 증명한 진짜 변화

 

"AI가 SaaS를 대체한다"는 말, 절반은 틀렸습니다

요즘 IT 업계에서 가장 핫한 논쟁이 있다면 바로 이거죠. "AI가 SaaS를 집어삼킬 것인가?" 챗GPT 등장 이후 이 공포는 계속 커졌고, 일부 투자자들은 기존 SaaS 주식을 대거 정리하기도 했어요.

근데요, 실제 SaaS 기업들의 실적 발표를 들여다보면 전혀 다른 이야기가 나옵니다. Snowflake, Salesforce, MongoDB, Atlassian, Palantir, Cloudflare를 포함한 18개 대형 SaaS 기업의 실적을 분석한 결과는 명확했어요. "AI가 SaaS를 죽이는 게 아니라, AI를 품은 SaaS는 오히려 더 강해지고 있다"는 것입니다.

숫자와 사실만으로 이야기해볼게요. 막연한 공포 말고, 진짜 변화를요.

AI 수익화, 아직 초기지만 방향은 확실합니다

가장 먼저 짚어야 할 게 있어요. "AI는 이미 돈이 된다"는 착각입니다.

18개 기업 실적 발표에서 공통으로 나온 솔직한 고백이 있어요. "AI는 아직 수익성이 없다. 지금 목표는 마진 중립적인 매출을 만드는 것이다."라는 말이었습니다. Microsoft, Salesforce, ServiceNow 거의 모든 기업이 AI 제품을 배포하면서 마진 압박을 받고 있다고 밝혔어요. AI 워크로드는 컴퓨팅 비용이 엄청나게 드니까요. Microsoft는 한 분기에만 AI 인프라 구축에만 약 25조 원 이상을 쏟아부었습니다.

그렇다고 실망할 필요는 없어요. 방향은 아주 명확하거든요.

Salesforce의 AI 에이전트 플랫폼 Agentforce는 출시 15개월 만에 2만 9,000건의 계약을 맺었고, 연간 반복 매출이 전년 대비 169% 성장해 약 8억 달러에 달했습니다. Atlassian의 AI 번들 제품은 9개월도 안 되어 100만 시트를 돌파했고요. 수익화는 이미 시작됐고, 시간문제일 뿐입니다.

AI 인프라 전략 vs AI 제품 전략, 둘 다 살아남는 방식이 따로 있습니다

이번 분석에서 정말 흥미로웠던 게 뭔지 아세요? AI를 대하는 전략이 기업마다 완전히 다르다는 거였어요. 크게 두 가지 방향으로 나뉩니다.

첫 번째는 AI 인프라 플레이입니다. Snowflake, MongoDB, Cloudflare가 대표적이에요. 이들은 AI 제품을 직접 만드는 게 아니라, AI가 작동하기 위해 반드시 필요한 기반 플랫폼을 제공합니다. Snowflake는 AI 기능 사용 고객이 9,100개 이상으로 늘었고, 회사 역사상 최대 계약인 약 5,500억 원짜리 딜을 성사시켰어요. Cloudflare는 2026년 1월 한 달 동안 AI 에이전트가 생성한 주간 요청 수가 두 배로 늘었다고 밝혔습니다. 인터넷 트래픽의 구성 자체가 바뀌고 있는 거예요.

두 번째는 AI 제품 플레이입니다. Salesforce와 ServiceTitan이 대표적이에요. ServiceTitan의 경우 현장 서비스 업체를 위한 AI 운영 시스템을 배포했는데, 첫 번째 도입 고객 그룹에서 평균 티켓 금액이 50% 증가했어요. 한 고객은 한 달 만에 매출이 50% 이상 성장했고, 또 다른 고객은 영업이익 마진이 18%에서 30%로 껑충 뛰었습니다. 이건 단순한 소프트웨어 기능 개선이 아니에요. 사업 자체를 바꿔버린 거죠.

AI 시대 SaaS의 진짜 무기, 데이터 해자

AI가 SaaS를 무너뜨리지 못하는 핵심 이유가 있어요. 바로 데이터 해자(Data Moat) 때문입니다.

AI는 학습 데이터 없이는 아무것도 못 해요. 그런데 기존 SaaS 기업들은 수년, 수십 년에 걸쳐 쌓아온 고객 데이터를 갖고 있습니다. 이게 신규 AI 스타트업이 절대 따라잡을 수 없는 장벽이에요.

ServiceTitan은 연간 약 110조 원 이상의 거래 데이터를 기반으로 AI를 훈련시킵니다. MongoDB는 단일 플랫폼에서 검색, 벡터 검색, 임베딩을 모두 처리하면서 "데이터를 이동할 필요가 없다"는 걸 가장 강력한 경쟁 우위로 내세워요. 금융기관처럼 민감한 데이터를 가진 고객들한테 이게 결정적인 이유가 됩니다.

Atlassian의 사례도 정말 인상적이에요. Jira와 Confluence에 쌓인 1,000억 개 이상의 객체와 연결 관계로 구성된 Teamwork Graph는 어떤 신규 AI 도구도 대체할 수 없거든요. 게다가 AI 코딩 도구를 사용하는 고객이 그렇지 않은 고객보다 Jira 태스크를 5% 더 많이 만든다는 데이터가 나왔어요. AI가 Atlassian을 위협하는 게 아니라, AI가 Atlassian을 더 필요하게 만들고 있는 거예요. 정말 역설적이죠.

신뢰 없으면 AI도 없다, 의료·보안이 보여준 현실

AI가 모든 걸 자동화할 것 같지만 현실은 달라요. 신뢰 문제가 가장 큰 걸림돌이거든요.

의사들이 쓰는 플랫폼 Doximity는 AI 제품 수익화를 일부러 미루고 있습니다. 이유는 단 하나예요. "AI가 완벽하지 않으면 배포하지 않겠다"는 거죠. Stanford-Harvard 공동 연구에서 AI가 실제 환자 케이스의 최대 22%에서 임상적 문제를 일으킬 수 있다는 게 밝혀졌거든요. 이 결정으로 다음날 주가가 24%나 빠졌지만, 장기적으로는 옳은 선택일 수 있어요.

사이버보안 기업 Qualys도 비슷합니다. AI 에이전트가 취약점을 탐지하고 패치까지 자동 실행하는 시스템을 구축 중이지만, 신뢰 없는 AI 자동화는 위험하다는 걸 잘 알아요. 의료와 보안 분야에서 AI 오류는 그냥 실수가 아니라 치명적인 결과로 이어지니까요.

신뢰는 하루아침에 쌓이지 않아요. 데이터가 쌓이고, 검증이 되고, 사람이 함께 확인하는 과정이 필요합니다. 이게 바로 기존 SaaS 기업들이 신규 AI 스타트업보다 유리한 또 다른 이유예요.

승자와 패자가 갈리고 있습니다, 어디가 무너지나

AI 시대에 모든 SaaS가 다 잘 되는 건 아니에요. 명확하게 승자와 패자가 나뉘고 있습니다.

대표적인 패자는 Zoominfo예요. 한때 연 20% 이상 성장하던 기업인데, 2026년 매출 성장률 가이던스가 고작 1%입니다. B2B 영업용 연락처 데이터를 파는 모델인데, AI가 그 데이터를 자동으로 찾아주고 AI 에이전트가 영업 사원을 대체하기 시작하면서 핵심 가치 제안이 흔들리고 있는 거예요.

반면 Palantir는 완전히 다른 모습이에요. 4분기 매출 성장률이 전년 대비 70%였고, 2026년 연간 매출 가이던스는 61% 성장이에요. 성장이 둔화되는 게 아니라 오히려 가속되고 있습니다. Palantir의 경쟁력은 단순한 데이터 분석이 아니라, 실제로 실행 가능한 AI 시스템을 기업과 정부에 구축해준다는 거거든요. 이런 실행 플랫폼은 AI 덕분에 오히려 더 필수 인프라가 되고 있어요.

monday.com은 흥미로운 두 갈래 상황이에요. 엔터프라이즈 고객은 AI 덕분에 대형 계약이 74% 성장했는데, 중소기업 자체 서비스 채널은 고전하고 있어요. AI 도구들이 중소기업을 위한 저렴한 대안을 만들어내면서 기존 구독 모델의 가격 경쟁력이 약해지고 있는 거죠.

내부에서 먼저 AI를 쓰는 기업이 살아남습니다

SaaS 기업들이 AI로 돈 버는 방식이 고객한테만 파는 게 아니에요. 자기 자신이 먼저 AI를 씁니다.

Blackbaud는 전 직원에게 AI 교육을 의무화하고, 엔지니어링 팀 전체가 AI 도구로 코드 작성과 버그 수정을 하고 있어요. Snowflake는 자체 AI 도구를 활용해 프로젝트 마진을 40~50% 개선하고 납기를 단축했습니다. AppFolio는 AI 기반 내부 효율화로 비GAAP 영업 마진이 1년 만에 20.2%에서 24.9%로 거의 5%포인트 올라갔어요.

이게 핵심이에요. 고객에게 팔기 전에 먼저 자기 자신이 AI로 비용을 줄이고 마진을 개선하는 기업이 결국 살아남는 거예요. 내부 효율화 없이 AI 제품만 파는 기업은 비용 압박을 버티지 못합니다.

한국 SaaS도 예외가 없어요, 지금이 바로 변곡점

이 변화가 해외 이야기만이라고 생각하면 안 돼요.

한국IDC에 따르면 국내 SaaS 시장은 2022년 약 1조 7,843억 원에서 연평균 15.5% 성장해 2026년에는 3조 614억 원 규모로 커질 전망이에요. 그런데 같은 기간 글로벌 AI SaaS 시장은 연평균 35.9% 이상의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 국내 성장속도가 글로벌 AI SaaS 성장에 비하면 절반도 안 되는 셈이에요.

더 솔직하게 말하면, 한국 시장은 아직도 구축형 솔루션 비중이 높고, AI 전환 속도가 느립니다. 국내 기업들이 커스터마이징과 데이터 통제를 선호하는 문화 때문에 SaaS 전환 자체가 늦어지고 있어요. 하지만 역으로 보면 기회도 있습니다. 아직 전환이 덜 된 시장이라는 건, 잘 만든 버티컬 AI SaaS가 들어갈 공간이 그만큼 크다는 뜻이기도 하니까요.

국내 SaaS 기업이 주목해야 할 신호는 명확해요. 단순 구독 모델로는 살아남기 어렵고, 고객의 비공개 데이터와 업무 플로우를 깊이 이해하는 버티컬 AI 플랫폼이 경쟁 우위를 가져갑니다. 반복 업무만 처리하는 범용 SaaS는 AI 자동화 도구로 대체될 위험이 계속 높아지고 있어요.

마무리

18개 실적 발표가 보여준 결론은 하나예요. AI가 SaaS를 없애는 게 아니라, AI와 결합한 SaaS가 그렇지 않은 SaaS를 없앨 것입니다.

데이터 해자를 가진 기업은 더 강해지고, 신뢰가 먼저인 분야는 서두르지 않고, 내부 효율화부터 시작한 기업이 마진을 지킵니다. 범용 데이터를 파는 모델은 AI에 잠식되고, 실행을 담당하는 플랫폼은 AI 덕분에 오히려 필수 인프라가 됩니다. 지금이 변화를 준비해야 할 바로 그 시점이에요. 구경하는 사람과 준비하는 사람의 차이는 앞으로 3년 안에 선명하게 드러날 겁니다.