"소프트웨어의 종말?" 클로드 AI 에이전트가 불러온 폭락, 살아남을 기업 7곳은 어디인가

AI의 역습: 소프트웨어의 시대는 끝났는가, 아니면 재편되는가

인공지능(AI)이 가져온 파괴적 혁신이 이제 소프트웨어 산업의 근간을 뒤흔들고 있습니다. 그동안 AI 수혜주로 묶이며 장밋빛 미래를 꿈꿨던 소프트웨어 기업들에게 '생존'이라는 차가운 현실이 들이닥친 것입니다. 

현지시간 3월 24일 화요일, 뉴욕 증시에서는 소프트웨어 업종의 대폭락이 연출되었습니다. 단순히 주가가 떨어진 것을 넘어, "과연 기존 소프트웨어가 앞으로도 필요할 것인가"라는 본질적인 의문이 시장을 지배하기 시작했습니다.

이 글에서는 앤스로픽(Anthropic)이 쏘아 올린 'AI 에이전트'의 충격과, 이 혼돈의 시기에 살아남을 소프트웨어 기업의 조건은 무엇인지 심층적으로 분석해 보겠습니다.

앤스로픽 클로드의 '컴퓨터 사용' 기능 공개로 소프트웨어 무용론이 확산되며 관련 주가가 폭락했습니다. 비즈니스 모델 붕괴 위기 속에서 마이크로소프트, 스노우플레이크 등 AI 시대에도 살아남을 7개 기업의 핵심 경쟁력을 심층 분석합니다.

클로드의 진격: "소프트웨어 없이 컴퓨터를 쓴다"

소프트웨어 주가를 단숨에 끌어내린 기폭제는 AI 스타트업 앤스로픽의 새로운 발표였습니다. 앤스로픽은 자사의 AI 에이전트인 '클로드(Claude)'에 사용자의 컴퓨터를 직접 제어할 수 있는 '컴퓨터 사용(Computer-use)' 기능을 탑재했다고 밝혔습니다.


AI 에이전트가 바꾸는 미래

이 기능은 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어, AI가 사용자의 화면을 보고 마우스를 클릭하며 필요한 작업을 스스로 수행하는 단계로 진화했음을 의미합니다.

  • 기존 소프트웨어의 패싱:
    과거에는 특정 작업을 하기 위해 전용 소프트웨어를 실행하고 사람이 직접 조작해야 했으나, 이제는 클로드에게 말만 하면 AI가 알아서 소프트웨어 기능을 수행합니다.

  • 가격 결정력의 상실:
    AI 에이전트가 소프트웨어를 대신하게 되면, 기업들이 사용자 수(Seat count)에 따라 돈을 받던 기존 비즈니스 모델은 더 이상 작동하지 않게 됩니다.

투자자들이 두려워하는 지점이 바로 여기입니다. 비유하자면, '특정 요리를 하기 위해 매번 전문 도구를 샀어야 했는데, 이제는 무엇이든 척척 만들어내는 만능 조리 로봇이 등장해 기존 도구들이 창고 신세가 될 위기'에 처한 셈입니다.

피바람 부는 소프트웨어 시장: 숫자로 보는 공포

앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)가 보여준 '컴퓨터 직접 제어' 능력은 소프트웨어 업계에 그야말로 핵폭탄급 투하와 같았습니다. 

소프트웨어 업종의 가늠자 역할을 하는 iShares 확장 테크-소프트웨어 섹터 ETF(IGV)는 화요일 하루에만 4.3% 급락하며 이번 달 수익률을 단숨에 마이너스로 돌려세웠습니다. 

올해 들어 무려 23.5%나 폭락한 이 섹터의 비명 소리는 개별 기업들의 면면을 살펴볼 때 더욱 처절하게 들립니다. 도대체 어떤 기업들이 어떤 이유로 'AI의 역습' 앞에 무릎을 꿇었는지 자세히 살펴보겠습니다.


서클 인터넷 그룹(Circle Internet Group, CRCL): -20.11%

2013년 제레미 얼레어(Jeremy Allaire)와 션 네빌(Sean Neville)이 보스턴에서 설립한 서클은 암호화폐와 법정화폐를 연결하는 기술로 급성장한 기업입니다. 

스테이블코인 USDC의 발행사로 유명세를 떨치며 블록체인 기반 결제 소프트웨어 시장을 선도해왔으나, 이날 소프트웨어 섹터 내에서 가장 큰 폭인 20.11% 폭락하며 최악의 하루를 보냈습니다. 

AI 에이전트가 금융 결제 과정까지 스스로 판단하고 실행하게 될 경우, 기존의 중간 결제 소프트웨어 플랫폼들이 불필요해질 수 있다는 '무용론'이 투매를 불렀습니다.


래피드7(Rapid7, RPD): -9.79%

2000년 앨런 매슈스(Alan Matthews) 등이 캘리포니아에서 설립한 래피드7은 기업의 보안 취약점을 분석하고 관리하는 소프트웨어 전문 기업입니다. 사이버 보안 분야의 강자로 군림해왔으나, 이날 9.79% 하락하며 고전을 면치 못했습니다. 

클로드가 사용자의 컴퓨터를 직접 조작해 보안 설정을 관리하거나 취약점을 스스로 찾아내 패치하기 시작하면, 래피드7이 제공하던 구독형 보안 관리 서비스의 가치가 훼손될 수 있다는 공포가 시장을 덮쳤습니다.


센티넬원(SentinelOne, S): -9.32%

2013년 토메르 와인버그(Tomer Weingarten)가 이스라엘에서 설립한 센티넬원은 AI 기반의 엔드포인트 보안(컴퓨터, 모바일 등 기기 보안) 솔루션으로 급성장했습니다. 

"AI로 보안을 지킨다"는 슬로건으로 잘 나갔으나, 역설적으로 더 강력한 '범용 AI 에이전트'인 클로드의 등장에 9.32% 급락했습니다. 

운영체제(OS) 수준에서 직접 작동하는 AI 에이전트가 보안 기능까지 흡수해버릴 경우, 별도의 보안 소프트웨어를 설치할 필요가 없어질 것이라는 비관론이 대두되었기 때문입니다.


허브스팟(HubSpot, HUBS): -9.20%

2006년 MIT 대학원생이었던 브라이언 할리건(Brian Halligan)과 다메쉬 샤(Dharmesh Shah)가 매사추세츠에서 설립한 허브스팟은 중소기업을 위한 마케팅 및 영업 관리(CRM) 소프트웨어의 제왕입니다. 

사용자 한 명당 비용을 받는 '시트(Seat) 방식' 비즈니스 모델의 대표주자였으나, 이날 9.20% 하락했습니다. 

AI 에이전트가 마케팅 이메일을 쓰고, 고객 정보를 정리하며, 영업 스케줄을 잡는 일을 소프트웨어 조작 없이 수행하게 되면 허브스팟의 유료 계정 수는 급감할 수밖에 없다는 분석이 힘을 얻고 있습니다.


아틀라시안(Atlassian, TEAM): -8.39%

2002년 호주 시드니에서 마이크 캐논-브룩스(Mike Cannon-Brookes)와 스콧 파콰르(Scott Farquhar)가 신용카드 한 장으로 창업한 아틀라시안은 '지라(Jira)'와 '컨플루언스'로 전 세계 개발자들의 업무 협업 방식을 바꿨습니다. 

하지만 AI가 코드를 짜고 프로젝트를 스스로 관리하는 단계에 이르자, 협업 툴의 입지가 좁아지며 8.39% 하락했습니다. AI 에이전트가 직접 팀원들 간의 작업을 조율하게 되면, 사람이 수동으로 기록하고 관리하던 아틀라시안의 소프트웨어 환경이 구시대의 유물이 될 수 있다는 우려입니다.


제타 글로벌 홀딩스(Zeta Global Holdings, ZETA): -8.55%

2007년 존 스컬리(전 애플 CEO)와 데이비드 스타인버그가 설립한 제타 글로벌은 데이터 분석을 기반으로 한 클라우드 마케팅 플랫폼 기업입니다. AI를 마케팅에 접목하며 승승장구해왔으나, 클로드의 업데이트 소식에 8.55% 하락하며 타격을 입었습니다. 

거대 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트가 직접 고객 데이터를 분석하고 실행까지 완료하는 '직거래' 시대가 열리면, 제타 글로벌과 같은 중간 분석 플랫폼의 존재 이유가 사라질 수 있다는 공포가 반영된 결과입니다.


몽고DB(MongoDB, MDB): -7.13%

2007년 전 더블클릭(DoubleCLick)의 경영진이었던 드와이트 메리먼(Dwight Merriman)과 엘리엇 호로비츠(Eliot Horowitz)가 뉴욕에서 설립한 몽고DB는 전 세계 개발자들이 가장 사랑하는 '비정형 데이터베이스(NoSQL)'의 강자입니다. 

기존의 딱딱한 표 형식 데이터베이스와 달리, 영상이나 소셜 미디어 포스트처럼 자유로운 형태의 데이터를 담기에 최적화되어 있어 현대적인 앱 개발의 필수 관문으로 여겨져 왔습니다.

하지만 이번 클로드의 역습은 몽고DB에게도 피할 수 없는 타격을 입혔습니다.

  • 코딩 권력의 이동:
    AI 에이전트가 직접 코드를 짜고 데이터 구조를 설계하게 되면, 개발자들이 수동으로 몽고DB의 복잡한 쿼리를 작성하고 관리할 필요성이 줄어듭니다.

  • 플랫폼 무용론의 확산:
    AI가 자체적으로 데이터를 분류하고 저장하는 방식을 최적화하기 시작하면, 몽고DB와 같은 전문 데이터베이스 관리 플랫폼의 존재 가치가 희석될 수 있다는 우려가 반영되며 주가는 7.13% 하락했습니다.

비유하자면, '복잡한 식재료(데이터)를 종류별로 담아두던 맞춤형 수납장'을 팔던 몽고DB 앞에, '식재료를 바닥에 쌓아둬도 알아서 필요한 것만 쏙쏙 뽑아 요리하는 로봇(AI)'이 나타난 셈입니다. 

윌리엄 블레어 분석가들은 몽고DB가 여전히 '수익률 상회' 등급을 유지할 만큼 저력이 있다고 보지만, 단기적으로는 AI가 몰고 온 '소프트웨어 무용론'의 파도를 정면으로 맞고 있습니다.


스노우플레이크(Snowflake, SNOW): -7.38%

2012년 오라클 출신의 데이터 전문가 베노아 다쥬빌(Benoit Dageville)과 티에리 크루아네스(Thierry Cruanes)가 설립한 스노우플레이크는 '클라우드 위의 데이터 창고'라는 개념을 처음으로 대중화시킨 혁신 기업입니다. 

과거에는 기업들이 데이터를 보관하기 위해 비싼 자체 서버를 구축해야 했지만, 스노우플레이크는 이를 클라우드에서 빌려 쓸 수 있게 만들며 상장 당시 워런 버핏이 이례적으로 공모주 투자에 참여할 만큼 거대한 기대를 모았습니다.

스노우플레이크는 단순히 데이터를 쌓아두는 곳이 아니라 전 세계 주요 인프라의 '혈관' 역할을 합니다. 항공사의 운항 스케줄 관리, 대형 마트의 실시간 재고 추적 등 방대한 데이터를 즉각적으로 처리해야 하는 시스템들이 이들의 클라우드 기반 위에 구축되어 있죠. 

실제로 과거 스노우플레이크 시스템의 장애로 인해 전 세계 공항과 유통망이 일시 마비되었던 사건은 이 기업이 현대 사회의 필수 인프라라는 사실을 역설적으로 증명했습니다.

하지만 이토록 중요한 기업의 주가가 7.38% 하락한 이유는 역설적으로 그 '중요성' 때문입니다.

  • AI가 대체하는 데이터 관리:
    과거에는 복잡한 데이터를 정리하고 분석하기 위해 스노우플레이크의 전문적인 데이터 엔지니어링 도구가 필수였습니다.

    하지만 앤스로픽의 클로드 같은 AI 에이전트가 데이터 사이의 관계를 스스로 파악하고 정리하기 시작하면, 굳이 스노우플레이크라는 비싼 플랫폼을 거치지 않고도 로컬 기기나 저렴한 저장소에서 직접 데이터를 처리할 수 있다는 공포가 생겨난 것입니다.

  • 인프라 종속성 탈피 우려:
    공항이나 마트 같은 거대 인프라 운영사들이 AI 에이전트를 도입하여 시스템을 지능화하면, 특정 데이터 플랫폼에 대한 의존도를 낮추고 더 효율적인 맞춤형 AI 시스템으로 갈아탈 수 있다는 시나리오가 제기되고 있습니다.

물론 윌리엄 블레어의 제이슨 에이더 분석가는 스노우플레이크의 '사용량 기반 과금(Consumption-based)' 모델이 AI 시대에도 강력한 무기가 될 것이라고 평가합니다. AI가 데이터를 더 많이 분석할수록 수익이 늘어나는 구조이기 때문이죠. 

하지만 시장은 당장의 수익성보다 "AI 에이전트가 우리 생활의 모든 시스템(공항, 마트 등)을 직접 통제하게 될 때, 과연 기존의 거대 데이터 창고가 예전만큼의 권력을 유지할 수 있을까?"라는 근본적인 불확실성에 먼저 반응하며 매도 버튼을 누르고 있습니다. 


전문가들은 이러한 급락이 개별 기업의 실적 악화보다는, AI가 소프트웨어의 가치를 무너뜨릴 것이라는 '시대적 불확실성'과 지수 전체를 기계적으로 매도하는 '바스켓 트레이딩' 때문이라고 분석합니다.


살아남는 자의 조건: 불확실성을 뚫고 나갈 7개의 별

AI가 모든 소프트웨어를 집어삼킬 것 같은 공포가 시장을 지배하고 있지만, 위기 뒤에는 언제나 새로운 질서의 승자가 나타나기 마련입니다. 

윌리엄 블레어(William Blair)의 분석가 제이슨 에이더(Jason Ader)는 기존의 전통적인 기업 가치 평가 방식이 더 이상 통하지 않는 'AI 불확실성'의 시대가 도래했다고 선언했습니다. 

그는 기업들이 제품과 가격 책정, 그리고 시장 공략 전략을 완전히 재고해야 하는 시점에 서 있다고 진단하며, 거센 풍랑 속에서도 흔들리지 않을 '7개의 별'을 선정했습니다. 

이들은 단순히 AI에 대응하는 수준을 넘어, AI 시대를 주도할 강력한 무기를 가진 기업들입니다.

1. 마이크로소프트(Microsoft, MSFT): AI 시대의 설계자

1975년 빌 게이츠(Bill Gates)와 폴 알렌(Paul Allen)이 설립한 마이크로소프트는 설명이 필요 없는 소프트웨어 제국입니다. 이 회사가 최고의 생존주로 꼽히는 이유는 단순히 규모 때문이 아닙니다. 

마이크로소프트는 클라우드 플랫폼인 '애저(Azure)'와 사무용 소프트웨어인 'M365 코파일럿(Copilot)'을 통해 기업들이 AI를 어떻게 도입하고 사용할지 그 표준을 직접 '설계(Shape)'하고 있기 때문입니다. 

AI 에이전트가 아무리 발전해도 그 에이전트가 작동하는 기반 시스템과 생산성 도구의 주인은 여전히 마이크로소프트일 가능성이 큽니다.


2. 에버퓨어(Everpure, PSTG): 복제 불가능한 데이터의 수호자

에버퓨어는 AI가 결코 흉내 낼 수 없는 독자적인 사내 소프트웨어 툴과 데이터 관리 능력을 보유하고 있어 높은 점수를 받았습니다. 

많은 소프트웨어가 AI에 의해 자동화될 위기에 처해 있지만, 에버퓨어는 자신들만의 고유한 기술을 통해 AI 시대에도 변함없는 수익 창출 능력을 증명할 것으로 기대됩니다. 

이들은 AI가 확산될수록 오히려 그 데이터를 안전하고 효율적으로 관리해주는 솔루션의 가치가 올라가는 독특한 위치에 서 있습니다.


3. 디지털오션(DigitalOcean, DOCN): 중소기업 AI의 요람

2011년 뉴욕에서 벤 우레츠키(Ben Uretsky) 형제가 설립한 디지털오션은 복잡한 클라우드 서비스를 중소기업과 개발자들이 쓰기 쉽게 단순화하며 성장했습니다. 

이 회사의 가장 큰 강점은 '사용량 기반 과금(Consumption-based)' 모델입니다. 사용자 한 명당 돈을 받는 구조와 달리, AI 에이전트가 데이터를 많이 쓰면 쓸수록 기업의 수익도 함께 늘어나는 구조입니다. 

2024년 영입된 새로운 CEO 체제 아래 빠른 제품 개발 속도를 보여주며 AI 시대의 다크호스로 떠오르고 있습니다.


4. 스노우플레이크(Snowflake, SNOW): AI 엔진의 거대한 연료 창고

2012년 오라클 출신의 데이터 전문가들이 설립한 스노우플레이크는 단순한 '창고'를 넘어 AI 시대의 '정유소'로 진화하며 불확실성을 정면 돌파하고 있습니다.

앞서 언급한 주가 하락은 AI 에이전트가 데이터 관리 권력을 가져갈 것이라는 막연한 공포 때문이었지만, 전문가들이 이 회사를 '7개의 별'로 꼽는 이유는 AI가 똑똑해질수록 결국 그 지능을 뒷받침할 '깨끗하고 정제된 데이터'를 공급할 수 있는 곳은 스노우플레이크뿐이라는 확신 때문입니다.

  • 지능형 데이터 허브로의 진화, '코텍스(Cortex)':
    스노우플레이크는 최근 사용자들이 복잡한 코딩 없이도 데이터 안에서 즉각적으로 AI 모델을 가동할 수 있는 서비스인 '코텍스'를 출시했습니다.

    이는 데이터를 외부로 옮기지 않고도 그 자리에서 바로 AI 분석이 가능하게 해 보안과 속도라는 두 마리 토끼를 잡은 업그레이드입니다.

  • 엔지니어링 영역의 확장:
    과거에는 데이터 저장에만 집중했다면, 이제는 '파이썬(Python)' 같은 프로그래밍 언어를 스노우플레이크 환경에서 직접 실행할 수 있는 '스노우파크(Snowpark)' 기능을 강화했습니다.

    이를 통해 데이터 엔지니어들은 데이터 추출부터 AI 모델 학습까지 모든 과정을 스노우플레이크 안에서 끝낼 수 있게 되었습니다.

  • 소비자가 체감하는 변화:
    우리가 흔히 사용하는 쇼핑몰이나 공항 앱의 추천 속도가 빨라지고 정확해지는 배경에는 스노우플레이크의 실시간 데이터 처리 기술이 있습니다.

    데이터를 단순히 쌓아두는 것이 아니라, AI 에이전트가 즉각적으로 '읽고 쓸 수 있는' 형태로 가공해주는 능력이 바로 이들이 말하는 AI 엔지니어링의 핵심입니다.

  • 전략적 비즈니스 모델:
    제이슨 에이더 분석가가 이 기업을 높게 평가하는 결정적 이유는 '사용량 기반 과금(Consumption-based)' 모델 때문입니다.

    AI 에이전트가 활성화되어 데이터 분석량이 기하급수적으로 늘어날수록, 스노우플레이크의 매출은 별도의 영업 없이도 자동으로 늘어나는 구조를 갖추고 있습니다.

비유하자면, 'AI 에이전트'라는 고성능 슈퍼카가 아무리 많아져도, 그 차를 굴릴 수 있는 고옥탄가 연료(정제된 데이터)를 실시간으로 주입해줄 수 있는 '최첨단 주유소'는 여전히 스노우플레이크라는 것입니다. 

공항과 유통망을 지탱하던 탄탄한 인프라 경험에 AI 전용 엔진을 장착한 셈이니, 단기적인 주가 흔들림보다는 이들이 구축한 데이터 생태계의 확장성에 주목할 필요가 있습니다.



5. 루브릭(Rubrik, RBRK): 나갈 수 없는 보안의 요새

2014년 비플 시나(Bipul Sinha) 등이 실리콘밸리에서 설립한 루브릭은 데이터 백업과 보안을 하나로 합친 혁신적인 플랫폼입니다. 이들의 생존 전략은 '높은 전환 비용'입니다.

한번 루브릭의 시스템에 데이터를 맡기면 보안과 백업이 워낙 촘촘하게 엮여 있어 다른 플랫폼으로 옮기기가 매우 어렵습니다. 

AI 에이전트가 아무리 편리해도 기업의 생명줄인 데이터를 보호하는 이 '요새'를 함부로 허물 수는 없기에, 루브릭은 강력한 고객 락인(Lock-in) 효과를 누릴 전망입니다.


6. 몽고DB(MongoDB, MDB): AI가 가장 좋아하는 데이터 언어

2007년 뉴욕에서 탄생한 몽고DB는 '비정형 데이터'라는 개념을 앞세워 현대 소프트웨어 개발의 문법을 바꾼 주인공입니다. 

앞서 '수납장'과 '요리 로봇'의 비유를 통해 AI 에이전트가 몽고DB의 필요성을 줄일 수 있다는 공포를 설명했지만, 역설적으로 몽고DB가 '7개의 별'에 이름을 올린 이유는 AI가 요리(추론)를 더 잘하기 위해 반드시 필요한 '지능형 냉장고'로 스스로를 진화시키고 있기 때문입니다.

  • AI의 필수 파트너, '벡터 검색(Vector Search)' 도입:
    몽고DB는 단순히 데이터를 담아두는 것에 그치지 않고, AI가 사람처럼 문맥을 이해하고 유사한 정보를 찾아낼 수 있도록 돕는 '벡터 검색' 기능을 플랫폼에 통합했습니다.

    이는 AI 에이전트가 복잡한 질문에 답할 때 몽고DB 내부의 방대한 데이터를 가장 빠르고 정확하게 참조할 수 있게 해주는 핵심 기술입니다.

  • 개발자 생태계의 '철옹성':
    전 세계 수백만 명의 개발자가 이미 몽고DB의 언어로 데이터를 다루는 법을 익혔습니다. AI 에이전트가 코드를 대신 짜주는 시대가 오더라도, 그 AI가 가장 효율적으로 데이터를 저장하고 불러오기 위해 선택하는 도구는 결국 가장 널리 쓰이고 검증된 몽고DB가 될 가능성이 높습니다.

  • 성장 잠재력과 수익화 전략:
    시티(Citi) 분석가들은 몽고DB가 AI 검색 제품을 통해 수익성을 개선할 수 있는 잠재력이 크다고 평가하며 여전히 '매수' 의견을 유지하고 있습니다.

    AI 투자가 가속화됨에 따라 단기적으로는 마진에 압박을 받을 수 있으나, 장기적으로는 AI 서비스의 확산이 몽고DB 사용량 증가로 이어지는 구조입니다.

  • 미래를 향한 확장성:
    몽고DB는 이제 단순한 데이터베이스를 넘어 AI 애플리케이션 개발을 위한 통합 플랫폼으로 거듭나고 있습니다.

    윌리엄 블레어의 분석팀은 이들이 가진 AI 방어력과 가격 모델이 불확실한 시장 상황에서도 충분한 경쟁력이 있다고 확신하며 '수익률 상회' 등급을 부여했습니다.

비유하자면, AI라는 요리 로봇이 아무리 똑똑해져도, 로봇이 식재료의 신선도를 관리하고 요리법에 맞춰 재료를 즉각 내어주는 '스마트 인프라(몽고DB)' 없이는 최상의 요리를 완성할 수 없습니다. 

몽고DB는 단순한 수납장을 넘어, AI와 실시간으로 대화하며 데이터를 최적화하는 'AI 전용 관제 시스템'으로 진화하고 있기에 그 지위는 여전히 견고합니다.


7. 제이프로그(JFrog, FROG): 소프트웨어 공급망의 관제탑

2008년 이스라엘에서 설립된 제이프로그는 소프트웨어 업데이트를 관리하고 배포하는 '아티팩토리' 서비스의 선구자입니다. 

AI 에이전트가 소프트웨어를 조작하고 업데이트하는 과정에서도 누군가는 그 업데이트 파일이 안전한지, 제대로 배포되고 있는지 관리해야 합니다. 

제이프로그는 바로 그 '관리의 관제탑' 역할을 수행하며 소프트웨어의 유통 과정을 장악하고 있습니다. 

AI가 더 많은 소프트웨어를 만들어내고 수정할수록, 그 흐름을 관리하는 제이프로그의 가치는 더욱 높아질 수밖에 없습니다.


'시트(Seat)'에서 '토큰(Token)'으로

이제 소프트웨어 투자의 문법이 바뀌었습니다. 과거에는 "얼마나 많은 직원이 이 프로그램을 쓰는가"가 중요했다면, 이제는 "AI가 이 서비스를 얼마나 자주 호출하고(API), 얼마나 많은 데이터를 소비하는가"를 따져야 합니다.


  • 비즈니스 모델의 전환 확인:
    여전히 사용자 머릿수대로 돈을 받는 구조에 안주하는 기업은 클로드와 같은 AI 에이전트에 의해 가장 먼저 잠식될 것입니다.

  • AI 방어력(Defensibility) 측정:
    AI가 스스로 할 수 없는 고유의 데이터나 복잡한 보안 인프라를 가진 기업인지를 확인하십시오.

지금 소프트웨어 시장은 거대한 '보릿고개'를 지나고 있습니다. AI가 소프트웨어를 잡아먹는 것처럼 보이지만, 결국 AI라는 거대한 엔진을 돌리기 위해 더 효율적이고 전문적인 소프트웨어 인프라가 필요해지는 시점이 올 것입니다. 

그때까지 누가 살아남아 열매를 맺을지, 7개의 별을 중심으로 포트폴리오의 'AI 방어력'을 점검해 보시기 바랍니다.


참고 출처:

Software stocks fall as fear of AI disruption is back in full force - MarketWatch

7 software stocks set to thrive in the face of AI uncertainty - MarketWatch