AI 기술의 급격한 진보는 소프트웨어 산업 전반의 비용 구조와 가치 창출 방식을 근본적으로 뒤흔들며 시장의 불확실성을 높이고 있습니다. 인공지능이 코딩과 서비스 구현을 대체하면서 기존 기업들이 누려온 기술적 해자가 위협받고 있어 투자자들의 불안과 기대가 교차하는 시점입니다. 본 글은 AI 시대에 생존할 소프트웨어 기업의 요건을 분석하고 투자자가 주목해야 할 핵심 가치와 리스크 유형을 심층적으로 제시하고자 합니다.
AI 발전이 소프트웨어 주가에 미치는 하방 압력의 실체
최근 인공지능 기술의 고도화는 소프트웨어(SW) 기업들에게 양날의 검으로 작용하고 있습니다. 가장 먼저 논의해야 할 부분은 ‘소프트웨어의 가치 하락(Deflation)’ 가능성입니다. 과거에는 수백 명의 개발자가 수년에 걸쳐 구축해야 했던 복잡한 기능들이 이제는 생성형 AI의 도움으로 단기간에 저비용으로 구현 가능해졌습니다. 이는 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추는 동시에, 기존 기업들이 유지해온 가격 결정권(Pricing Power)에 강력한 하방 압력을 가하게 됩니다.
특히 ‘구독형 모델(SaaS)’의 핵심 지표인 ‘사용자당 매출(ARPU)’이 위협받고 있습니다. 인공지능 에이전트가 인간의 업무를 대신하게 되면, 기업 입장에서는 더 이상 많은 수의 라이선스를 구매할 필요가 없어지기 때문입니다. 예를 들어, 과거 100명의 직원을 위해 100개의 계정을 구독하던 기업이 성능 좋은 AI 에이전트 도입으로 인력을 효율화한다면, 소프트웨어 기업의 매출 구조는 타격을 입을 수밖에 없습니다. 이러한 구조적 변화는 투자자들에게 소프트웨어 기업의 성장성에 대한 근본적인 의구심을 갖게 하며 주가 변동성을 확대시키는 요인이 됩니다.
또한, AI 모델을 유지하고 추론(Inference)하는 데 발생하는 높은 컴퓨팅 비용은 소프트웨어 기업의 영업이익률을 갉아먹는 요소입니다. 엔비디아(NVIDIA)와 같은 인프라 기업들은 막대한 이익을 챙기고 있지만, 그 위에 서비스를 구축하는 소프트웨어 기업들은 고비용의 GPU 자원을 소모하면서도 이를 고객에게 충분히 전가하지 못하는 ‘마진 압박’ 상황에 직면해 있습니다. 이러한 비용 구조의 불균형은 단기적으로 기업의 재무 건전성에 악영향을 미치며 주가 상승을 억제하는 강력한 저항선으로 작용하고 있습니다.
시장의 극심한 양극화: 승자와 패자를 가르는 기술적 해자
AI 시대의 소프트웨어 시장은 단순한 동반 하락이 아닌, ‘승자독식(Winner-takes-all)’ 형태의 극심한 양극화 현상을 보일 가능성이 큽니다. 여기서 승자와 패자를 가르는 결정적인 기준은 단순히 ‘AI 기술을 보유했는가’가 아니라, ‘대체 불가능한 데이터와 워크플로우를 점유하고 있는가’에 달려 있습니다. 기술 그 자체는 범용화(Commoditization)되고 있지만, 그 기술을 적용할 대상인 특정 산업의 데이터는 여전히 희소하기 때문입니다.
양극화의 상단에 위치할 기업들은 소위 ‘플랫폼 소유자’들입니다. 마이크로소프트, 구글, 세일즈포스와 같이 이미 방대한 고객 기반과 데이터 생태계를 구축한 기업들은 AI를 기존 서비스에 통합함으로써 고객 이탈 비용(Switching Cost)을 극대화하고 있습니다. 반면, 단순히 거대언어모델(LLM)을 호출하여 겉모양만 바꾼 ‘래퍼(Wrapper) 서비스’ 기업들은 독자적인 해자가 없기에 가장 먼저 도태될 위험에 처해 있습니다. 기술적 진입 장벽이 낮아지면서 수많은 유사 서비스가 쏟아져 나오고, 이는 결국 마케팅 비용 경쟁으로 이어져 수익성이 악화되는 악순환에 빠지게 됩니다.
이러한 양극화는 주식 시장에서도 뚜렷하게 나타납니다. 실질적인 생산성 향상을 증명하고 이를 매출로 연결하는 기업에는 자금이 몰리는 반면, 모호한 AI 비전만을 제시하는 기업은 철저히 외면받는 ‘옥석 가리기’가 진행 중입니다. 투자자들은 이제 기업의 매출 성장률뿐만 아니라, AI 도입 이후의 ‘순 고객 유지율(Net Retention Rate)’과 ‘수익화 모델의 지속 가능성’을 면밀히 검토하고 있습니다. 이러한 흐름은 자본의 집중을 야기하며, 우량주와 비우량주 사이의 주가 격차를 역사적 고점 수준으로 벌려놓고 있습니다.
AI 시대에 가장 위험한 소프트웨어 기업의 유형 분석
투자자가 가장 경계해야 할 소프트웨어 기업 유형은 ‘범용성 중심의 단순 도구형 SaaS’입니다. 누구나 쉽게 복제할 수 있는 기능을 제공하거나, 별도의 고유 데이터 없이 공용 데이터만을 활용하는 서비스는 AI 에이전트에 의해 가장 먼저 대체될 대상입니다. 예를 들어 단순 번역, 기본 문서 작성 보조, 혹은 단순 데이터 시각화 툴은 운영체제(OS) 단에서 AI가 기본 제공하거나 거대 플랫폼의 내장 기능으로 흡수될 가능성이 매우 높습니다.
두 번째 위험 유형은 ‘인력 중심의 레거시 유지보수 기업’입니다. 과거의 복잡한 코드를 유지보수하며 수익을 창출하던 기업들은 AI 코딩 도구의 발전으로 인해 비즈니스 모델의 근간이 흔들리고 있습니다. 고객사들이 직접 AI를 활용해 시스템을 개선하거나 더 효율적인 현대적 아키텍처로 이전하는 것이 쉬워졌기 때문입니다. 이러한 기업들은 과거의 성공에 안주하여 변화에 늦게 대응할 경우, 급격한 매출 감소와 함께 시장 점유율을 잃게 될 것입니다.
마지막으로 ‘데이터 주권이 없는 중간 매개자’ 유형입니다. 고객의 데이터를 직접 소유하거나 생성하지 못하고, 단순히 여러 데이터를 연결하여 가공만 해주는 기업들은 AI가 데이터 사이의 맥락을 직접 이해하게 되면서 존재 이유를 상실하고 있습니다. 기술의 발달은 중간 단계를 생략(Disintermediation)하는 특성이 있으며, 소프트웨어 생태계에서도 데이터의 원천 소유자와 최종 사용자 사이의 거리가 짧아지고 있습니다. 이러한 기업들은 주가 측면에서도 지속적인 하향 곡선을 그릴 가능성이 높으므로 각별한 주의가 필요합니다.
AI 압력을 이겨내고 더 강해지는 기업의 핵심 조건
반대로 AI라는 거센 압력을 견뎌내고 오히려 체급을 키워갈 기업들은 어떤 조건을 갖추고 있을까요? 가장 중요한 요소는 ‘수직적 SaaS(Vertical SaaS)’ 경쟁력입니다. 특정 산업군(예: 의료, 법률, 건설 등)에 특화되어 해당 분야의 고유한 도메인 지식과 비정형 데이터를 독점적으로 확보한 기업들은 AI 시대의 진정한 강자가 됩니다. 범용 AI가 해결하지 못하는 미세한 업무 프로세스를 자동화하고, 그 과정에서 발생하는 데이터를 다시 AI 학습에 투입하는 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 구조를 갖췄기 때문입니다.
또한 ‘워크플로우 장악력’이 뛰어난 기업에 주목해야 합니다. 소프트웨어는 단순한 기능의 집합이 아니라 사용자의 ‘일하는 방식’ 그 자체여야 합니다. 사용자가 매일 아침 로그인하여 업무를 시작하고, 동료와 협업하며 결과를 도출하는 그 경로(Critical Path)를 점유한 기업은 AI가 도입되어도 쉽게 대체되지 않습니다. 오히려 AI를 통해 사용자의 업무 시간을 단축시켜줌으로써 서비스의 가치를 높이고, 절약된 시간만큼 더 높은 비용을 청구할 수 있는 명분을 얻게 됩니다.
재무적으로는 ‘자본 효율성’이 뛰어난 기업이 유리합니다. AI 도입을 위해 막대한 부채를 끌어쓰는 기업보다는, 풍부한 현금 흐름을 바탕으로 자체적인 AI R&D를 수행하면서도 주주 환원을 지속할 수 있는 대형 우량주들이 안전판 역할을 할 것입니다. 이들은 경쟁력 있는 AI 스타트업을 인수합병(M&A)하여 기술 격차를 유지할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 결론적으로 ‘독점적 데이터’, ‘깊숙한 워크플로우 침투’, ‘탄탄한 자본력’이라는 세 가지 요소를 갖춘 기업이 AI 시대의 주가 상승을 견인할 주인공이 될 것입니다.
어떤 기업에 투자하고 무엇을 피해야 하는가?
투자자의 관점에서 AI 시대의 소프트웨어 투자는 ‘성장성’보다 ‘회복 탄력성(Resilience)’과 ‘수익 창출 능력’에 집중해야 합니다. 단순히 AI 테마에 올라탄 기업이 아니라, AI를 통해 실질적으로 비용을 절감하거나 고객 가치를 혁신하여 이익 수치()를 증명하는 기업을 선별하는 안목이 필요합니다. 특히 주가수익비율()이 역사적 평균보다 높더라도, 해당 기업이 점유한 데이터의 가치가 미래 AI 경쟁력의 핵심이 된다면 이는 합리적인 프리미엄으로 간주될 수 있습니다.
구체적인 전략으로는 포트폴리오의 이원화를 제안합니다. 한 축으로는 클라우드 인프라와 AI 플랫폼을 장악한 ‘빅테크’ 기업을 담아 하방 경직성을 확보하고, 다른 한 축으로는 특정 산업의 문제를 AI로 완벽히 해결하는 ‘버티컬 챔피언’들을 발굴하여 초과 수익을 노리는 방식입니다. 이 과정에서 반드시 체크해야 할 지표는 ‘고객 획득 비용(CAC) 대비 고객 생애 가치(LTV)’의 변화입니다. AI 도입 이후 이 비율이 개선되고 있다면 그 기업은 기술을 수익으로 전환하는 데 성공하고 있다는 강력한 신호입니다.
반면, 기술적 차별성 없이 마케팅 수사로만 AI를 강조하는 기업은 과감히 배제해야 합니다. 주식 시장은 초기에는 기대감(Hype)으로 모든 관련주를 끌어올리지만, 시간이 지날수록 실제 성적표를 요구하는 냉정한 성격을 가지고 있습니다. 현재의 주가가 미래의 AI 수익성을 과도하게 선반영하고 있지는 않은지, 혹은 파괴적 혁신에 의해 기존 비즈니스가 무너질 위험은 없는지를 끊임없이 자문해야 합니다. 냉철한 데이터 분석과 논리적인 판단만이 AI라는 거대한 변곡점에서 투자자의 자산을 지키고 키우는 유일한 길입니다.
AI는 위기이자 거대한 재편의 기회입니다
인공지능의 발전은 소프트웨어 산업의 기존 질서를 무너뜨리고 새로운 가치 사슬을 형성하고 있습니다. 단기적으로는 주가에 혼란과 압력을 줄 수 있으나, 장기적으로는 비효율적인 기업을 걸러내고 진정으로 가치 있는 기업들이 더 큰 시장을 점유하게 만드는 촉매제가 될 것입니다. 투자자는 이러한 변화를 두려워하기보다, 기업의 본질적인 경쟁력이 어디에서 나오는지 깊이 있게 탐구함으로써 새로운 시대의 부를 거머쥐어야 합니다.
오늘 분석한 리스크 유형과 승자의 조건을 바탕으로 귀하의 포트폴리오를 점검해보는 것은 어떨까요? 변화하는 시장 환경 속에서 흔들리지 않는 중심을 잡는 것이 무엇보다 중요합니다.
참고자료
Gartner, “Top Strategic Technology Trends for 2026: AI Engineering”. 2025, https://seekingalpha.com/
Morgan Stanley Research, “The Deflationary Power of Generative AI in Software“, 2025, https://www.morganstanley.com/
IDC, “Worldwide Software Market Forecast, 2024–2028: The AI Pivot”, 2024, https://www.idc.com/
Bessemer Venture Partners, “State of the Cloud 2025: AI Native SaaS”, 2025, https://www.bvp.com/
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