SaaS 기업의 위기와 AI 시대의 생존 전략
2/14/2026
토킹 포인트
- AI 에이전트 시스템의 등장으로 인한 소프트웨어-서비스(SaaS) 기업의 사업 모델 위협 심화.
- 데이터 보안, 사용량 기반 과금, 합리적인 가격 정책이 AI 시대 SaaS 기업의 경쟁력 결정 요인으로 부상.
- AI 기술 발전으로 인한 노동력 감소 예측과 이에 대한 대규모 재교육(Reskilling) 필요성 증대.
- AI 파괴적 혁신에 대한 방어적 포트폴리오 구축을 위한 투자 전략의 중요성 강조.
시황 포커스
- 최근 SaaS(Software as a Service) 주가 하락("SaaSpocalypse"로 명명)은 Anthropic 및 OpenAI의 기업용 에이전트 AI 시스템 출시와 관련됨. 해당 시스템들이 기존 SaaS 기업들이 제공하는 핵심 기능을 일부 대체할 수 있다는 인식이 확산됨.
- 골드만삭스의 "AI-Proof" 투자 포트폴리오에는 특정 산업에 특화된 Vertical SaaS 기업은 포함되지 않음. 이는 해당 분야가 AI의 영향에 상대적으로 취약할 수 있음을 시사함.
- 시장은 AI 에이전트의 등장으로 인해 SaaS 시장의 경쟁 환경 변화에 주목하고 있음. 특히, 기존 SaaS 기업들이 제공하는 기능의 대체 가능성에 대한 우려가 존재함.
- Vertical SaaS 기업에 대한 투자 심리가 위축될 가능성이 있음. AI 기술 발전으로 인해 해당 기업들의 경쟁력이 약화될 수 있다는 전망이 시장에 반영되고 있음.
트렌드 키워드
- SaaSpocalypse (SaaS 아포칼립스):
인공지능(AI) 제품이 소프트웨어-서비스(SaaS) 기업의 기존 사업 모델을 잠식할 수 있다는 우려로 인해 발생한 SaaS 기업 주가 급락 현상
1 / 2“최근 Anthropic과 OpenAI가 출시한 에이전트 AI 시스템은 SaaS 기업이 제공하는 핵심 기능을 수행하며, 이는 ‘SaaSpocalypse’라는 새로운 위기를 초래했습니다.” - 에이전트 AI (Agentic AI, Agent AI):
스스로 목표를 설정하고 이를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 AI 시스템
1 / 7“Anthropic의 Claude Cowork와 OpenAI의 Frontier는 에이전트 AI 시스템으로, SaaS 기업의 기존 서비스를 대체할 가능성이 제기되고 있습니다.” - 사용량 기반 과금 (Usage-based Pricing):
소프트웨어 사용량에 따라 요금을 부과하는 방식
“Rocket Software는 사용자 수 기반 과금이 아닌 사용량 기반 과금을 채택하여 AI 생산성 향상으로 인한 사용자 수 감소에 유연하게 대응하고 있습니다.” - 데이터 보안 (Data Security):
민감한 데이터를 안전하게 보호하는 기술 및 시스템
1 / 2“미션 크리티컬 소프트웨어는 민감하고 규제된 고가치 데이터를 다루기 때문에 AI로 대체하기 어렵습니다.데이터 보안” - 재교육 (Reskilling):
변화하는 직업 환경에 적응하기 위해 새로운 기술과 능력을 습득하는 과정
“AI로 인해 화이트칼라 일자리가 10% 감소할 경우 심각한 경기 침체를 야기할 수 있으며, 이를 해결하기 위한 대규모 재교육 이니셔티브가 필요합니다.” - 페어 트레이드 (Pair Trade):
두 개 이상의 관련 자산 간의 상대적 가치 차이를 이용하여 수익을 얻는 투자 전략
“Goldman Sachs는 AI 파괴적 혁신에 대한 방어적 포트폴리오 구축을 위해 장기적으로 AI 대체가 어려운 기업에 투자하고, AI에 의해 자동화될 가능성이 높은 기업을 공매도하는 페어 트레이드 전략을 제시했습니다.” - 화이트칼라 직종 (White-collar Jobs):
사무직, 전문직 등 지식 노동을 수행하는 직종
1 / 2“AI의 발전으로 인해 화이트칼라 직종의 일자리가 감소할 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.” - 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model):
방대한 양의 텍스트 데이터 세트를 학습하여 인간의 언어를 모방하고 이해하며 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 신경망 모델. 최근 챗봇 기술의 근간을 이루고 있으며, 복잡한 패턴 인식과 문맥 이해 능력을 바탕으로 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 추론 능력이나 사실적 정확성(환각) 문제로 인해 수학과 같은 엄격한 논리가 필요한 분야에서는 그 효용성이 아직 검증 단계인 상황. 이 모델들은 자체적으로 새로운 개념을 발명하기보다는 학습한 내용을 조합하고 재구성하는 데 강점을 보이는 한계도 존재
1 / 15“CIO들은 대규모 언어 모델의 등장으로 인해 기존 소프트웨어 벤더에게 가격 인하를 요구할 수 있습니다.”