AI 에이전트가 SaaS를 흔들고 있다: ‘사스포칼립스’가 진짜 위기인지, 과장인지, 그리고 누가 살아남는지
오늘 글에는 딱 5가지를 확실히 넣었어요.
1) 왜 “3년 반 지난 LLM”이 이제 와서 SaaS 공포를 키웠는지(핵심 트리거)
2) 주가가 크게 흔들린 SaaS/소프트웨어 기업들, 무엇이 공통으로 취약했는지
3) ‘인당 과금’이 왜 구조적으로 무너질 수 있는지, 그 다음 과금 모델은 뭔지
4) 망할 회사/살아남을 회사: 에이전트 시대의 생존 체크리스트
5) 한국(스타트업·SI·아웃소싱·주니어 생태계)에 먼저 터질 현실 시나리오
1) 뉴스 브리핑: “사스포칼립스”는 왜 지금 터졌나
핵심은 ‘챗봇’이 아니라 ‘에이전트’예요.
예전 LLM은 “말하면 코드 짜주는” 수준(바이브 코딩)이었고, 사람은 여전히 실행·연결·검증을 했어요.
그런데 최근 흐름은 “알아서 돌아다니며 실행까지 하는” 에이전틱 AI로 넘어왔죠.
대표 사례로 언급된 트리거
– ‘오픈클로(에이전트)’: 여행 예약 같은 실제 업무를 웹에서 직접 수행(검색→비교→구매→결과 전달)
– ‘클로드 코드’: 코딩을 넘어 데이터 가져오기/옮기기/분석 같은 작업을 단계적으로 실행
– ‘클로드 코드 시큐리티’: 코드 검수(정적 분석) 영역까지 AI가 빠르게 대체 가능하다는 시그널
시장 반응은 “실적 악화”가 아니라 “미래 과금/해자 붕괴 공포”에 더 가깝습니다.
즉, 지금 당장 매출이 무너졌다기보다 “구독 모델의 안정성(ARR)이 흔들릴 수 있겠다”는 재평가가 먼저 온 거예요.
2) 지금 주가가 흔들린 이유: “제품이 아니라, BM(과금)과 해자”가 공격받았다
이번 이슈의 핵심은 단순히 “AI가 기능을 흉내 낸다”가 아니에요.
AI 에이전트가 등장하면, SaaS의 비즈니스 모델 자체가 바뀝니다.
(1) 인당 과금(Seat-based pricing) 붕괴 시나리오
ERP/CRM/HR 등 B2B SaaS는 보통 “직원 수(계정 수)”로 과금하죠.
그런데 에이전트가 업무를 대신하면, 100명이 쓰던 툴도 “에이전트 1개 계정”으로 돌아갈 수 있어요.
그 순간 SaaS 매출의 가장 쉬운 성장 공식(Seat 확장)이 깨집니다.
(2) UI/UX의 가치 하락 시나리오
사람이 직접 클릭해야 UI가 중요해요.
에이전트가 API로 시스템끼리 대화하면, “예쁜 화면”이 아니라 “좋은 API 설계/권한/감사 로그”가 더 중요해지죠.
(3) “기능 해자”가 약해지고, “데이터/워크플로우/표준/전환비용”만 남는다
AI가 기능을 빨리 구현할수록, 기능 자체의 프리미엄은 낮아져요.
대신 다음이 방어막이 됩니다.
– 데이터가 쌓인 저장소(데이터 플랫폼)
– 업무 표준(프로세스)과 감사/규정 준수
– 마이그레이션 비용(전환비용)
– 네트워크 효과(업계 표준 파일/포맷/협업 관성)
3) “누가 떨고 있나”: 에이전트 시대에 취약한 SaaS 유형 4가지
원문 대화를 기준으로, 위험군을 실전형으로 정리하면 아래 4가지예요.
① 개발 난이도가 낮은 ‘간단 자동화/연동 SaaS’
API 붙여서 끝나는 수준의 기능, 또는 “귀찮아서 외주/툴로 쓰던 것”은 에이전트가 바로 먹습니다.
예: 단순 알림, 단순 워크플로우, 단순 데이터 이동/리포트 생성류
② 누구나 접근 가능한 데이터를 가공해서 파는 서비스
데이터가 공개돼 있으면(뉴스, 공시, 정형 정보 등) AI가 훨씬 쉽게 따라옵니다.
반대로 독점/폐쇄 데이터는 방어력이 세죠.
③ 업계 표준/강한 평판이 없는 제품
대체 비용이 낮은 제품은 “AI로 그냥 만들어볼까?”가 됩니다.
반대로 PPT/엑셀 같은 건 코드 문제가 아니라 ‘표준’이라 쉽게 안 바뀌죠.
④ 마이그레이션 이슈가 없는 제품
끊는 순간 손해가 크면 계속 쓰지만, 데이터/자동화 시퀀스/연동이 단순하면 갈아타기가 쉬워요.
메일침프 사례처럼 “기능은 단순하지만 운영/연동/히스토리 때문에 못 끊는” 유형은 오히려 방어력이 생깁니다.
4) 반대로 살아남거나 더 커질 쪽: “에이전트가 필요로 하는 SaaS”
여기서부터가 진짜 중요한 포인트예요.
AI가 SaaS를 없애는 게 아니라, SaaS의 역할을 바꿉니다.
(1) 오케스트레이션(조율) 계층: ServiceNow 같은 “흐름 관리자”
사람이 줄어도 ‘업무 흐름’은 남아요.
다만 사람이 하던 조율을 에이전트끼리 하게 될 뿐이고, 그 조율/티켓/승인/감사 체계를 잡는 회사는 더 중요해질 수 있어요.
(2) 데이터 인프라 계층: 저장소·권한·거버넌스가 해자
에이전트가 똑똑해질수록, 결국 “어디 데이터에 접근하느냐”가 경쟁력입니다.
그래서 데이터 플랫폼, 데이터 웨어하우스, 보안/접근통제, 감사로그 같은 인프라는 오히려 수요가 더 커져요.
(3) 특정 산업/규제/독점 데이터 기반 SaaS
제약, 법률, 세무처럼 데이터 공유가 어렵고 규제가 강한 영역은 “그냥 AI로 대체”가 생각보다 느립니다.
결국 ‘데이터+규정준수+책임 소재’가 패키지로 팔리기 때문이죠.
(4) “앱(애플리케이션)”에서 “인프라”로 지출이 이동
원문에서도 나오는 결론 중 하나가 이거예요.
기업이 예전엔 앱에 돈을 썼다면, 이제는 클라우드 컴퓨팅, 데이터베이스, API, 개발도구 같은 기반 레이어로 돈이 이동합니다.
이 변화는 글로벌 경제전망 관점에서 보면 IT 지출 구조가 “구독형 앱→사용량 기반 인프라”로 옮겨가는 장기 트렌드로 해석할 수 있어요.
5) “인당 과금” 이후의 가격 모델: 다음 BM은 이렇게 재편된다
원문에서도 “해결될 것이다”라고 했던 지점이죠.
그럼 뭘로 바뀌냐.
① 사용량 기반(Usage-based pricing)
좌석 수가 아니라, 처리한 작업량/호출 수/API 트래픽/자동화 실행 횟수로 과금합니다.
② 성과 기반(Outcome-based)
예: “리드 전환 몇 건”, “비용 절감 얼마”, “보안 취약점 탐지 몇 개”처럼 결과로 과금하려는 시도들이 늘어납니다.
③ 에이전트 과금(Agent/Task 기반)
기업 내 에이전트가 몇 개 돌아가고, 얼마나 많은 태스크를 수행했는지가 과금 단위가 됩니다.
특히 CRM/ITSM/보안처럼 “업무 티켓/태스크”로 환산되는 영역에서 빠르게 현실화될 가능성이 높아요.
④ 번들링/플랫폼화(마켓플레이스 수수료)
플러그인 생태계가 커질수록, SaaS는 기능 판매보다 “플랫폼 수수료/유통”으로 수익을 만들 수 있어요.
6) 한국에 먼저 올 충격: 스타트업·SI·주니어 생태계가 더 아프다
(1) ‘주니어 제품(MVP SaaS)’이 제일 힘들어진다
MVP를 빠르게 만들 수 있다는 건 진입장벽이 낮아졌다는 뜻이라서, 초기 SaaS의 가격/차별화가 더 어려워져요.
이미 실제 사례로 “문서 사인 SaaS를 끊고 내부에서 직접 개발” 같은 움직임도 나왔다고 하죠.
(2) SI/외주 시장은 더 빠르게 “컨설팅+AI 운영”으로 이동
인건비 차익 모델(특히 단순 프로젝트)은 AI가 정면으로 때립니다.
한국도 가산/구로 일대 SI 생태계가 큰데, “인력 투입=매출” 모델은 압박이 커질 수밖에 없어요.
(3) 살아남는 SI는 ‘지속적 클로딩(Continuous coding)’ 같은 형태
원문에 나온 한국 스타트업 사례가 힌트예요.
영업/컨설턴트가 고객과 대화하면서 AI로 90% 프로토타입을 바로 보여주고,
엔지니어는 뒤에서 보안/최적화/운영 가능한 코드로 다듬는 구조.
즉, SI가 “개발 인력 판매”가 아니라 “문제정의+프로토타입+검증”을 파는 쪽으로 올라탑니다.
(4) 주니어 인력 이슈: ‘기회’가 아니라 ‘입구’가 좁아진다
생산성이 올라가면 단기적으로는 “더 많은 일을 하자”가 되지만,
시장 수요가 한계에 부딪히면 결국 “더 적은 사람이 하자”로 이동할 수 있어요.
이때 가장 먼저 타격이 오는 게 주니어 채용/주니어 업무입니다.
7) 지금 이 공포, 거품일까? 체크해야 할 ‘진짜 지표’
원문에서도 결론은 명확했죠.
당장 재무 지표로 “폭망”이 나온 건 아니다.
그럼에도 시장이 민감한 이유는, SaaS 밸류에이션의 핵심이었던 반복매출(ARR)에 대한 믿음이 흔들리기 시작했기 때문입니다.
앞으로 볼 지표 4개
1) NRR(순매출유지율)이 꺾이는지: 업셀/크로셀 둔화 포함
2) 가격 인하/대규모 할인(디스카운트)이 늘어나는지
3) 좌석 수가 줄어드는지(계정 감소) vs 사용량 과금으로 전환되는지
4) “AI 추가해서 더 비싸게 받겠다”가 먹히는지, 아니면 오히려 단가 압박이 오는지
8) 다른 뉴스/유튜브에서 상대적으로 덜 말하는 “가장 중요한 포인트”
이번 변화의 본질은 “소프트웨어가 대체된다”가 아니라, “구매 의사결정의 기준이 바뀐다”예요.
지금까지 B2B SaaS는 이렇게 팔렸어요.
– “우리 툴 쓰면 사람 1명 덜 뽑아도 됩니다”
그런데 에이전트 시대에는 고객이 이렇게 계산하기 시작합니다.
– “개발자 1시간 + 모델 사용료가 이 SaaS 구독료보다 싸지 않나?”
즉, 경쟁 상대가 ‘다른 SaaS’가 아니라, 고객사의 내부 개발 + AI 사용량(모델 비용) 조합이 되는 거죠.
이 순간부터 시장은 기능 비교가 아니라,
TCO(총소유비용), 운영/업데이트 부담, 책임소재(보안·장애·감사), 데이터 거버넌스 싸움으로 재편됩니다.
이 포인트를 놓치면 “AI 기능 붙이면 가격 더 받지” 같은 착각에 빠지기 쉬워요.
현실은 반대로 “기능이 상향 평준화될수록 단가 압박”이 오는 구조입니다.
9) 한 줄 결론: SaaS는 안 죽는다, 다만 ‘앱 회사’는 죽고 ‘인프라/조율/데이터 회사’만 남는다
AI 에이전트는 소프트웨어를 없애기보다,
소프트웨어의 중심을 “사람이 쓰는 UI”에서 “에이전트가 쓰는 API+데이터+거버넌스”로 옮깁니다.
그 과정에서 글로벌 주식시장(특히 미국 기술주)에서도 성장주 밸류에이션이 흔들리는 장면이 반복될 가능성이 커요.
당분간은 단기 변동성이 크고, 기업들은 과금 전환과 플랫폼 전략을 동시에 밀어붙일 겁니다.
< Summary >
에이전틱 AI(오픈클로·클로드 코드·보안 검수)가 나오면서 SaaS의 기능보다 ‘인당 과금’과 ‘해자’가 먼저 흔들리고 있다.
취약한 SaaS는 단순 자동화/공개데이터/표준 부재/전환비용 낮은 제품이다.
살아남는 쪽은 오케스트레이션(조율), 데이터 인프라, 규제·독점 데이터 기반이며, 과금은 사용량·성과·에이전트 기반으로 이동한다.
한국은 MVP 스타트업과 SI/아웃소싱, 주니어 생태계가 먼저 압박을 받지만 ‘컨설팅+AI 운영형 SI’는 기회가 된다.
