소프트웨어·클라우드 (SaaS·보안) 산업 구조 분석 — 2026년 7월 길동 리포트

한 줄로 말하면요

2026년, 소프트웨어 회사들의 가격표가 근본적으로 바뀌고 있어요. 지금까지는 "직원 1인당 월 2만원" 같은 '좌석당 가격'이었는데, AI 에이전트가 사람 대신 일을 처리하면서 "이 일을 해결하는 데 5만원" 같은 '결과당 가격'으로 바뀌는 거예요. 이 전환 과정에서 지난 3월까지 소프트웨어 ETF가 21% 빠지는 'SaaSpocalypse'가 터졌지만, 무차별 매도였을 뿐 실제로는 AI 전환에 성공한 플랫폼과 사이버보안·데이터 인프라 기업들이 구조적 승자가 될 가능성이 높아 보여요. 앞으로 2~3년 동안 잘 적응하는 기업과 도태되는 기업이 극명하게 갈리는 K자형 회복이 펼쳐질 것 같고, 10년 뒤에는 소프트웨어 시장 전체가 지금보다 더 커져 있을 거예요.

지금 무슨 일이 벌어지고 있나요

2026년 들어 소프트웨어·클라우드 섹터에서 정말 큰 지각변동이 일어나고 있어요. 3월까지 IGV 소프트웨어 ETF가 연초 대비 약 21% 폭락하는 일이 벌어졌거든요. 업계에서는 이걸 'SaaSpocalypse'(SaaS 대재앙)라고 부르기 시작했어요(Wedbush, 2026년 2~3월 연속 리포트).

무슨 일이 있었던 걸까요? 간단히 말하면, AI가 소프트웨어 가격의 근간을 흔들고 있어요.

지금까지 우리가 쓰는 대부분의 기업용 소프트웨어는 '구독 모델'이었어요. 직원 100명이 쓰니까 1인당 월 2만원씩 해서 매달 200만원을 내는 방식이죠. 이걸 'per-seat'(좌석당) 가격 책정이라고 부르는데, 이게 지난 15년간 소프트웨어 산업의 황금공식을 만들어줬어요. 기업이 성장해서 직원이 늘면 소프트웨어 회사 매출도 자동으로 늘어나는 구조였거든요.

그런데 지금 무슨 일이 벌어지고 있냐면요. AI 에이전트가 사람의 일을 대신하기 시작하면서, "직원이 100명이라서 라이선스 100개 주세요"라는 논리 자체가 흔들리고 있어요.

예를 들어볼게요. 원래 고객센터 상담사 100명이 쓰던 고객관리 소프트웨어가 있었어요. 그런데 AI 에이전트가 상담사의 일 40%를 대신 처리하기 시작하면 어떻게 될까요? 회사는 "상담사 60명만 써도 되니까 라이선스 40개 줄여주세요"라고 말할 수 있는 거죠. 더 극단적으로는 "AI가 다 처리하니까 사람은 20명만 남기고 라이선스 80개 해지할게요"가 될 수도 있고요.

Gartner의 충격적인 추정(2026년 7월 1일 발표)에 따르면, 2030년까지 약 2,340억 달러(한화 약 340조원)의 기업 SaaS 지출이 'agentic arbitrage'에 노출된다고 해요. 에이전틱 아비트라지란 게 뭐냐면, AI 에이전트가 같은 일을 더 싸게 할 수 있으니까 비싼 소프트웨어 구독을 줄이겠다는 거예요. 2030년 기준 전체 기업 SaaS 지출의 약 20%가 재편 대상이라는 거죠. 2026년부터 2030년까지 매년 약 520억 달러(약 75조원) 규모의 지출이 어떻게 쓸지 다시 결정될 거라는 얘기예요.

그런데 이게 전부가 아니에요. 동시에 소프트웨어 회사들은 **"이제 라이선스 개수가 아니라, 우리 소프트웨어가 만들어낸 결과값으로 가격을 매기자"**는 움직임을 보이고 있어요. ServiceNow라는 대표적인 기업용 소프트웨어 회사는 올해 2분기 기준으로 새로 따낸 계약의 50%가 좌석 수가 아닌 다른 방식으로 가격이 매겨졌다고 발표했어요(Morningstar, 7월 24일 기준). 이 회사의 AI 비서 'Now Assist'는 연간 계약 가치(ACV) 목표를 15억 달러로 잡고 있는데, 이건 기존 구독과 별도로 'AI가 해결해준 업무량'에 따라 요금을 받는 새로운 수익원이에요.

이 와중에 분위기를 더 달군 건 마이크로소프트였어요. Azure 클라우드의 AI 매출이 무려 연율 370억 달러를 기록하면서 전년 대비 123% 성장했거든요(UBS 추정). 기업들이 AI 소프트웨어에 돈을 쓰기 시작했다는 신호로 읽혔어요. 마이크로소프트의 상업용 계약 잔고(RPO)는 6,270억 달러로 전년 대비 99% 늘어났고요.

한마디로, **"사람 수대로 돈 내던 시대가 저물고, AI가 처리한 일의 양대로 돈 내는 시대로 바뀌고 있다"**가 지금 상황이에요. 여기에 3월까지 ETF가 20% 넘게 빠졌다는 건, 시장이 이 변화를 꽤 심각하게 받아들이기 시작했다는 신호로 볼 수 있어요.

왜 이런 일이 생겼나요 — 구조를 보면요

표면적인 뉴스만 보면 "AI가 SaaS 산업을 죽인다"인데, 실제로는 훨씬 더 복잡한 구조적 변화가 진행 중이에요. 이걸 이해하려면 세 가지 근본 질문을 따라가볼 필요가 있어요.

첫 번째 질문: 기업이 소프트웨어를 사는 진짜 이유는 뭘까요?

기업들은 더 적은 비용으로 더 많은 가치를 만들기 위해 소프트웨어를 사요. 이건 너무 당연한 말 같지만, 여기서 핵심을 짚어야 해요. 소프트웨어가 필요한 이유 자체는 AI가 와도 변하지 않는다는 거예요. 오히려 AI가 기업의 디지털화를 더 가속할 뿐이에요. 모든 기업은 이미 소프트웨어로 굴러가는 조직이고, 이 추세는 되돌릴 수 없어요.

자, 그럼 AI가 와서 달라지는 건 뭘까요? 바로 **누가 소프트웨어를 '쓰는가'**예요. 지금까지는 인간 직원이 소프트웨어를 클릭하고 타이핑하며 썼어요. 그래서 "직원 숫자 = 라이선스 숫자"라는 공식이 성립했던 거고요. 그런데 AI 에이전트가 소프트웨어를 쓰기 시작하면, 소비 주체가 인간에서 기계로 바뀌어요.

그리고 기계는 인간보다 소프트웨어를 훨씬 더 많이 호출해요. API를 몇 천 번씩 호출하고, 데이터를 실시간으로 주고받고, 여러 시스템을 동시에 오가며 작업을 처리하거든요. 그러니까 전체 소프트웨어 사용량은 오히려 폭발적으로 늘어난다는 거예요. 실제로 하이퍼스케일러(초대형 클라우드 기업)들의 클라우드 매출이 증명하고 있어요. AWS +28%, Azure +40%, Google Cloud +63% — 이게 2026년 1분기 성장률이에요(산서증권, 6월 12일). 합산 클라우드 계약 잔고만 2조 1천억 달러에 달하고요(UBS 추정).

두 번째 질문: 그런데 왜 주가는 폭락했을까요?

이게 바로 '병목' 문제예요. 현재 소프트웨어 산업의 진짜 병목은 기술이 아니라 가격 체계를 바꾸는 실행력이에요.

설명해볼게요. 어떤 SaaS 기업이 있다고 칩시다. 직원 1,000명 쓰는 기업에 1인당 월 2만원짜리 소프트웨어를 팔아서 매달 2,000만원을 벌고 있었어요. 이제 AI 에이전트를 도입해서 "우리 소프트웨어가 처리해준 업무 건수당 500원"으로 가격을 바꾸려고 해요. 문제는 이 전환기에 일시적인 매출 갭이 생긴다는 거예요.

고객사가 "AI가 일을 대신하니까 직원 500명만 쓰면 돼서 라이선스 500개 해지할게요"라고 말하는 속도가, "대신 AI 처리량이 늘어나서 건당 과금으로 더 벌게 될게요"라는 속도보다 빠르면 어떻게 될까요? 당분간 매출이 쪼그라드는 거죠. 시장이 3월에 소프트웨어 ETF를 21% 팔아치운 건 바로 이 '타이밍 갭'에 대한 공포였어요.

그리고 이 병목이 풀리면 그다음은요?

여기서 더 재미있는 건, 이 병목이 풀리고 나면 다음 병목이 기다리고 있다는 거예요. 마치 게임의 스테이지를 클리어하면 다음 스테이지가 나오는 것처럼요.

1차 병목(현재): 가격 전환 실행 — 위에서 설명한 그 갭을 어떻게 메울 것인가.

2차 병목(이후): AI 추론 비용 — AI 에이전트가 소프트웨어를 쓰면 쓸수록, 그걸 돌리는 AI 모델의 추론 비용이 계속 들어요. 그런데 이 비용이 아직은 꽤 비싸요. AI 기반 소프트웨어의 매출총이익률이 50~~60% 정도인데, 기존 SaaS는 80~~90%였거든요. AI 추론 비용이 충분히 떨어져야 '건당 과금' 방식이 경제적으로 의미가 생겨요.

3차 병목(그다음): 기업의 신뢰 문제 — AI가 내린 결정을 누가 감사하고 설명할 수 있을까요? Zuora의 설문조사(2026년 3월, 500명 규모)에 따르면 CFO의 87%가 AI의 약속과 현실 사이에 갭이 있다고 느끼고, 33%가 감사·설명 가능성을 가장 큰 갭으로 지목했어요. AI 에이전트가 "계약을 승인했습니다"라고 했을 때, 그 이유를 추적할 수 있어야 기업 전체에 AI를 배포할 수 있어요.

4차 병목(장기): 에이전트 간 협상 규약 부재 — 이건 먼 미래 얘기지만, 서로 다른 회사의 AI 에이전트끼리 협상하고 조정하는 표준 프로토콜이 없어요. 이건 2028~2030년 이후의 숙제예요.

이렇게 병목이 순차적으로 풀리면서 수혜도 순서대로 옮겨가게 돼요:

1단계(2026~2027년): 데이터 인프라(Snowflake, Datadog) + 사이버보안(Palo Alto Networks, CrowdStrike)이 먼저 수혜. AI 시대의 기본 배관과 방패를 까는 단계니까요.
2단계(2027~2028년): AI 전환에 성공한 플랫폼(ServiceNow, Microsoft)이 본격 수혜. 가격 전환 갭을 성공적으로 메우면서 새로운 성장 궤도에 오르는 시기.
3단계(2028년 이후): 완전히 AI 기반으로 태어난 차세대 기업들(아직 상장 안 된 회사들이 대부분)이 등장.

여기서 재미있는 포인트 하나. 지금 AI 인프라가 부족해서 공급 제약이 있는데(Google CEO Pichai가 "컴퓨팅 파워 제한이 가장 중요한 문제"라고 했고, Microsoft CFO는 "적어도 2026년 말까지 공급 제한 지속"이라고 했어요), 이게 역설적으로 기존 소프트웨어 기업들에게 적응할 시간을 벌어주고 있어요. AI로의 전환 속도가 인프라 때문에 늦춰지니까, 그동안 기존 기업들이 가격 체계를 바꿀 시간을 확보하는 거예요.

시장은 이렇게 보는데, 저희 생각은요

이번 사태를 바라보는 시장의 다수 의견(컨센서스)은 꽤 명확해요. 크게 네 가지로 정리할 수 있어요.

ⓐ 시장 다수 의견

"SaaS는 AI에 의해 근본적으로 파괴된다" — Wedbush가 'SaaSpocalypse'라는 프레임을 만들었고(2026년 2~3월), Driehaus Capital은 '좌석에서 액션으로: AI가 소프트웨어 수익 풀을 재가격화한다'는 분석을 냈어요(5월 5일). 핵심 주장은 "AI 에이전트가 사람을 대체하니까, 인당 과금 모델은 붕괴한다"예요.

"사이버보안은 AI 시대의 안전한 피난처다" — Wedbush, UBS, Jefferies가 모두 같은 결론이에요. 해커들도 AI를 쓰니까 방어도 AI로 해야 한다는 논리로, 거의 모든 월가 애널리스트가 동의하는 부분이에요.

"승자는 AI 네이티브, 패자는 좌석 기반 레거시다" — Bloomberg, TSIA, Gartner가 일치된 시각이에요. 처음부터 AI를 염두에 두고 설계된 소프트웨어만 살아남는다는 거예요.

"결과 기반 과금이 구원투수가 될 것이다" — Zuora, TSIA의 내러티브예요. 라이선스 대신 비즈니스 성과로 과금하면 모든 게 해결된다는 희망이에요.

ⓑ 동의하는 부분

솔직히 말하면, 큰 방향성은 저희도 동의해요. AI 에이전트가 소프트웨어 소비의 패러다임을 바꾸고 있다는 건 부인할 수 없는 사실이에요. Gartner의 2,340억 달러 추정은 그 규모를 가늠하게 해주는 유용한 기준점이고요.

사이버보안이 구조적으로 수혜를 볼 거라는 점에도 동의해요. 기술이 복잡해질수록 공격 표면은 넓어지고, 이 관계는 역사상 단 한 번도 깨진 적이 없어요. AI는 그 복잡성을 기하급수적으로 늘릴 거예요.

ⓒ 갈라지는 부분과 그 이유

그런데 우리가 시장과 다르게 보는 지점이 몇 가지 있어요. 아마 이게 이 리포트의 핵심 차별점일 거예요.

첫째, 시장은 'SaaS 전체 붕괴'라는 이분법을 쓰는데, 우리는 K자형 회복을 예측해요.

시장은 마치 소프트웨어 기업들이 한꺼번에 무너질 것처럼 반응했어요. 3월에 ETF가 21% 빠졌을 때, 좋은 기업과 나쁜 기업을 가리지 않고 다 팔아치운 거죠. 그런데 우리가 보기엔 ServiceNow나 Microsoft 같은 기업들은 패배자가 아니라 승리자예요.

ServiceNow를 보면, 주가는 52주 최고가 210.20달러에서 현재 99달러 수준으로 50% 넘게 빠졌어요(7월 24일 기준). 그런데 구독 매출은 22% 넘게 성장하고 있고, AI 비서 Now Assist의 계약 가치는 15억 달러 목표를 향해 가고 있어요. Forward PER이 24배인데, 이건 이 회사 역사상 거의 최저점이에요.

시장이 보는 것: "성장이 둔화될 거니까 24배도 비싸다."

우리가 보는 것: "성장 둔화가 아니라 가격 전환기의 일시적 갭 때문에 주가가 빠진 거다. 순수하게 가격 전환 리스크에 대한 할인이다. 그런데 만약 Now Assist가 15억 달러 목표를 초과 달성하면, 이 할인이 빠르게 해소될 거다." — 이게 소위 'second-level thinking'이에요. 표면적인 PER 숫자만 보지 않고, 그 숫자 뒤에 숨은 의미를 읽는 거예요.

역사적으로 비슷한 사례가 있어요. 2010년대 클라우드 전환 때 "Oracle·SAP는 죽을 것이다"라는 예측이 있었는데, 실제로는 고통스러운 전환기를 거친 후 적응했어요. Adobe는 Creative Cloud로 전환하면서 매출이 일시적으로 15% 감소했지만, 그 후 사상 최고 수익을 달성했고요. ServiceNow의 지금 포지션이 2014년 Adobe와 비슷해 보여요.

둘째, 시장은 사이버보안의 현재 성장률을 '실망'으로 보는데, 우리는 'AI 집중 예산 환경에서의 방어'로 재해석해요.

Jefferies의 CIO 서베이(6월 29일, 40명 대상) 같은 걸 보면 시장은 "사이버보안 예산 증가율이 기대보다 낮다"며 실망하는 분위기예요. 하지만 우리 생각은 달라요. 2026년은 모든 기업의 IT 예산이 AI에 집중되고 있는 해예요. 그런 와중에도 사이버보안 예산이 늘고 있다는 건, 오히려 구조적 수요가 탄탄하다는 증거예요. 진짜 사이버보안의 시간은 2027년이에요. AI 공격이 현실화되고, 그에 대응해야 한다는 절박함이 실제 예산으로 이어지는 시점이요. 우리는 Jefferies의 't+1 beneficiary' 프레임에 동의해요. 사이버보안은 AI의 직접 수혜가 아니라, 한 템포 뒤에 오는 수혜자라는 거죠.

셋째, 시장은 '결과 기반 과금'을 만능 해결사로 보는데, 우리는 현실적으로 '하이브리드 모델'로 수렴할 거라고 봐요.

Revenera가 501명의 제품 리더를 대상으로 한 서베이(2025년 10월 14일)에서 흥미로운 데이터가 나왔어요. 결과 기반 과금을 도입할 계획이라는 응답이 60%에서 38%로 급감한 거예요. 현실의 벽에 부딪힌 거죠. 기업 고객들은 예측 가능한 비용을 원하고, 영업팀은 새로운 가격 체계를 팔기 어려워해요. 결국 대부분의 기업은 '기본 구독료 + 초과 사용량 과금' 같은 하이브리드 모델로 갈 가능성이 높아 보여요. 이게 기존 소프트웨어 기업들에게 생각보다 더 많은 적응 시간을 벌어줄 거예요.

넷째, 시장은 Datadog, Snowflake, Cloudflare를 단순히 '안전한 인프라 피난처'로 보는데, 우리는 이들이 AI 에이전트 경제의 핵심 파이프라인이라고 봐요.

모든 AI 워크플로는 결국 데이터 파이프라인을 통과해야 해요. AI 에이전트가 많아질수록, 그들이 주고받는 데이터를 저장·분석·모니터링할 인프라 수요도 폭발적으로 늘어나요. 이 기업들은 SaaS disruption의 피해자가 아니라, disruption이 커질수록 더 많은 걸 가져가는 궁극적 수혜자예요.

ⓓ 우리 관점에 대한 반론 — 이걸 진지하게 들어야 해요

자, 우리가 이렇게 자신 있게 얘기했지만, 정직하게 반대 논리도 깔아봐야 해요. 이 반론들이 맞는다면 우리 예측은 틀린 거예요.

반론 1: "AI 추론 비용이 구조적으로 높게 유지된다면?"

OpenAI, Anthropic, Google 간의 모델 경쟁이 카르텔화되고, 추론 비용이 지금 수준에서 멈춘다면 어떻게 될까요? AI 기반 소프트웨어의 매출총이익률 50%가 '뉴 노멀'이 되고, AI가 창출하는 가치가 비용을 정당화하지 못하게 돼요. 기업들의 AI 도입이 실험 단계에서 멈춰버리고, 우리가 기대하는 '소프트웨어 총사용량 증가' 시나리오가 물 건너가는 거예요.

이 시나리오의 첫 경고 신호: 주요 LLM 업체 2곳 이상이 연속 2분기 동안 가격을 인하하지 않으면 위험 신호예요.

반론 2: "CIO 반란이 SaaS 통합을 촉발한다면?"

Fortune 500 CIO들이 "AI 도입하는 김에 SaaS 벤더 숫자를 절반으로 줄이자"고 결의한다면? 'AI가 SaaS를 대체한다'는 내러티브가 벤더 협상 도구가 되어, 살아남은 기업들도 가격 결정력을 완전히 잃을 수 있어요. 모든 SaaS 기업의 매출 성장률이 10% 미만으로 수렴하는 극단적 시나리오예요.

첫 경고 신호: Gartner CIO 서베이에서 '벤더 통합 계획 있음' 응답이 50%를 넘으면 위험해요.

반론 3: "AI가 사이버보안 자체를 완전 자동화해버린다면?"

이건 역설적이에요. AI 방어 도구가 너무 뛰어나서, 취약점 패치와 위협 탐지를 완전 자동화해버리면 어떻게 될까요? 기존 사이버보안 기업들의 '탐지하고 대응한다'는 모델이 '자동 패치하고 잊어버린다'로 대체되고, 인간 보안 분석가와 그들이 쓰는 도구의 수요가 동시에 무너지는 시나리오예요. 우리가 사이버보안을 구조적 승자로 꼽은 전제 자체가 깨지는 거죠.

첫 경고 신호: 단일 AI 에이전트가 CrowdStrike나 Palo Alto Networks를 쓰지 않고도 엔드포인트 보안의 90%+를 처리했다는 독립적 벤치마크가 등장하면 심각하게 다시 생각해야 해요.

반론 4: "데이터도 순환 논리에 빠져 있다면?"

'SaaSpocalypse' 내러티브는 Wedbush → Bloomberg → Financial Newswire → CNBC로 자기강화적 증폭을 거쳤어요. SaaS Capital과 Revenera는 독립적인 1차 데이터를 제공하지만, 두 곳 모두 '하락' 내러티브에 부합하는 데이터 포인트에 주목하는 선택적 편향이 있을 수 있어요. 게다가 Jefferies와 UBS의 CIO/CISO 서베이는 표본이 40~140명 수준이라 통계적으로 큰 의미를 두기 어려울 수도 있고요. '모두가 같은 결론을 내리고 있다'는 건, 어쩌면 우리가 집단적으로 편향에 빠져 있다는 신호일 수 있어요.

이 반론들을 무시하지 않고 진지하게 받아들이면서도, 현재로서는 우리의 K자형 회복 시나리오(확률 45%)가 가장 현실적인 경로라고 판단하고 있어요. 강세 시나리오(AI가 SaaS를 파괴하기보다 총소비량을 늘림) 확률은 30%, 약세 시나리오(무차별 붕괴) 확률은 25%로 보고 있고요.

이미 주가에 반영됐을까요

이 질문이 진짜 중요해요. 아무리 좋은 분석도 이미 주가에 다 반영돼 있으면 소용없거든요.

종합적으로 볼 때 현재 가격 반영도는 100점 만점에 55점 정도로 추정하고 있어요. 시장이 방향성은 대충 인식했지만, 아직 승자와 패자를 정교하게 구분하지 못했고, 가격 전환의 성공 확률을 필요 이상으로 낮게 보고 있다는 판단이에요.

구체적으로 뜯어볼게요.

소프트웨어 섹터 전반은 IGV ETF가 연초 대비 21% 하락한 후 일부 회복했어요. 이건 '뭔가 심상치 않다'는 걸 시장이 인식하기 시작했다는 뜻이에요. 그런데 '누가 살고 누가 죽는지'까지는 아직 가격에 반영되지 않았어요. 3월 매도는 무차별적이었거든요.

개별 종목별로 보면 차이가 꽤 커요:

ServiceNow: 가격 반영도 35% 정도로 봐요. 이게 무슨 뜻이냐면, 시장이 이 회사의 가격 전환 성공 가능성을 상당히 낮게 보고 있다는 거예요. Forward PER 24배는 역사적 최저점인데, 이 낮은 PER이 의미하는 바를 한 번 깊이 들여다볼 필요가 있어요.

여기서 second-level thinking이 필요해요. 표면적으로 보면 "싸다 = 좋은 투자 기회"라고 생각할 수 있지만, 정말 중요한 건 왜 싼지를 이해하는 거예요. 시장이 ServiceNow에 24배 PER만 주는 이유는 단순히 '성장이 둔화될 것 같아서'가 아니에요. '가격 전환 과정에서 일시적인 매출 갭이 생길 위험'을 할인하고 있는 거예요. 즉, 시장은 ServiceNow가 지금의 구독 매출을 유지하면서 새로운 AI 매출을 추가하는 게 아니라, 기존 구독이 깎이는 속도가 AI 매출이 채우는 속도보다 빠를 거라고 우려하는 거죠.

이게 맞는 우려일까요? Now Assist의 계약 가치가 15억 달러 목표를 초과 달성하는지가 핵심 체크포인트예요. 만약 초과 달성한다면, 이 PER 할인은 논리가 사라지면서 빠르게 해소될 수 있어요. 2014년 Adobe가 Creative Cloud 전환 때 그랬던 것처럼요.
Palo Alto Networks, CrowdStrike: 각각 45%, 50% 정도로 봐요. 사이버보안이 AI 시대의 수혜주라는 건 어느 정도 알려져 있어서, 소프트웨어 평균 EV/S(기업가치/매출) 5.0배보다 높은 5.6배의 프리미엄을 받고 있어요. 하지만 이 프리미엄도 한 번 깊이 생각해봐야 해요.

2025년보다는 프리미엄이 압축됐거든요. 즉, 시장이 'AI 수혜'라는 이야기는 알지만, 아직 실제 예산 증가로 확인되지는 않아서 반신반의하는 상태예요. 진짜 재평가(멀티플 확장)가 일어나려면 2027년에 실제 예산 가속이 확인돼야 해요. 지금의 프리미엄은 기대감의 일부만 반영된 초기 단계라고 볼 수 있어요.
Adobe, Atlassian: 각각 70%, 65%로 반영도가 높아요. 시장이 이 기업들을 'AI에 잠식될 레거시'로 분류해서 이미 주가가 많이 빠진 상태예요. Adobe는 주가가 30% 하락했고, Atlassian은 올해 처음으로 기업 고객의 좌석 수가 순감소했다는 보고가 나왔어요. 이쪽은 악재가 꽤 반영됐다고 볼 수 있지만, 반대로 말하면 아직 더 반영될 여지가 남아 있다는 뜻도 돼요. 특히 Atlassian 같은 경우, 협업 툴이 AI 에이전트에 의해 우회(bypass)될 위험이 추가로 현실화하면 더 빠질 수 있어요.
Okta, Zscaler: 각각 40%, 40%로 반영도가 낮은 편이에요. Okta는 인간 직원만이 아니라 AI 에이전트의 신원도 관리해야 하는 '비인간 아이덴티티' 수요에 수혜를 볼 텐데, 이게 시장에서 아직 제대로 평가되지 않은 거죠. Zscaler도 AI 에이전트가 분산 배포될수록 기업 네트워크 경계가 사라지기 때문에, Zero Trust 보안 모델의 수혜가 커지는데 아직 가격에 충분히 안 담겼어요.

정리하면, 현재 가격은 **"소프트웨어 섹터 전체가 뭔가 큰 변화를 겪고 있다"**는 건 반영했지만, **"그 변화에서 누가 이기고 누가 질지"**는 아직 덜 반영된 상태예요. 승자 후보군(ServiceNow, Okta, Zscaler)은 과도하게 할인됐고, 패자 후보군(Adobe, Atlassian)은 악재가 반영되고 있지만 아직 완전히 소화되지는 않은, 그런 과도기 국면이에요.

그래서 어떤 종목이 엮여 있나요

AI 시대의 소프트웨어 가격 재편이라는 이 거대한 흐름에서 어떤 기업들이 영향을 받을지, 세 그룹으로 나눠서 정리해볼게요.

💡 수혜가 예상되는 기업들

Palo Alto Networks (PANW) 기업용 보안의 대표 주자예요. 플랫폼 통합(클라우드 보안 + SASE + 아이덴티티를 하나로 묶음) 전략을 펴고 있고, AI 시대의 보안 수요 증가에 가장 잘 포지셔닝된 기업 중 하나예요. Jefferies 서베이에 따르면 56%의 CIO가 이 회사에 대한 지출을 늘릴 계획이라고 해요. 현재 가격 반영도는 45% 수준으로, 아직 재평가 여지가 있어 보여요.

CrowdStrike (CRWD) Falcon 플랫폼으로 엔드포인트 보안의 강자예요. 'AI를 위한 보안'이라는 포지션이 점점 더 중요해질 텐데, AI 에이전트 관련 매출을 별도로 공개하기 시작하면 시장의 재평가를 이끌어낼 촉매가 될 수 있어요. 반영도 50% 수준.

Microsoft (MSFT) 워낙 큰 회사라 SaaS disruption의 순수한 플레이로 보기는 어렵지만, 오히려 그게 강점이에요. Azure AI 매출이 연율 370억 달러로 폭발적 성장 중이고, M365 Copilot과 Dynamics로 기업용 AI의 모든 레이어를 커버해요. 6,270억 달러의 계약 잔고는 엄청난 버퍼고요. 하이브리드 가격 전환(구독 + 소비량 과금)을 가장 잘 실행하고 있는 기업이에요. 반영도 55%.

ServiceNow (NOW) 앞에서 계속 얘기했지만, 가장 흥미로운 반전 후보예요. 주가는 고점 대비 반토막 났지만, AI 비서 Now Assist의 계약이 폭발적으로 늘고 있고 새 계약의 절반이 비좌석 기준이에요. Forward PER 24배라는 역사적 저점은 '망할 거다'라는 시장의 과도한 비관을 반영한 것일 수 있어요. 반영도 35% — 가장 저평가됐을 가능성이 있어요.

Datadog (DDOG) AI 시대의 '관측 가능성(observability)'은 선택이 아니라 필수예요. AI 에이전트가 제대로 작동하는지, 어디서 병목이 생기는지, 비용이 얼마나 드는지 추적해야 하거든요. 소비량 기반 과금 모델을 이미 쓰고 있어서 가격 전환의 고통도 덜해요. LLM 모니터링이라는 완전히 새로운 시장도 열리고 있고요. 반영도 50%.

Okta (OKTA) 아이덴티티(신원) 관리의 강자예요. AI 에이전트들이 기업 시스템에 접근할 때, 그게 진짜 허가된 에이전트인지 확인해야 하는 수요가 폭발할 거예요. 인간 직원의 신원만 관리하면 됐던 시대에서, 수천 개의 AI 에이전트 신원까지 관리해야 하는 시대로 바뀌는 거죠. UBS도 중형주 중 최선호주로 꼽았고요. 반영도 40%.

📉 악재에 노출된 기업들

Atlassian (TEAM) Jira, Confluence 같은 협업 툴로 유명하지만, 2026년 들어 기업 고객의 좌석 수가 처음으로 순감소했어요. 협업 SaaS의 근본 문제는, AI 에이전트가 인간의 협업 패턴 자체를 우회할 수 있다는 거예요. "문서 쓰고 리뷰하고 승인하는" 워크플로가 AI 에이전트 몇 개의 API 호출로 대체되면, 협업 툴의 좌석 수요가 구조적으로 줄어들 수 있어요. 반영도 65% — 악재가 꽤 반영됐지만, 아직 완전히 소화되진 않았을 수 있어요.

Adobe (ADBE) Creative Suite의 아성에 오픈소스 AI와 특화 AI 도구들이 도전하고 있어요. "전문 디자이너만 쓸 수 있던 도구"라는 해자가 AI로 무너지고 있거든요. 주가는 이미 30% 하락했지만, 구독 모델이 좌석 기반이라 추가 악재가 남아 있을 수 있어요. 반영도 70%.

Workday (WDAY) 인사·재무 관리 소프트웨어의 강자인데, 8.5% 인력 감축을 발표했어요. 아이러니하게도, Workday 스스로가 AI를 도입하면서 자사 소프트웨어의 수요를 잠식하는 '자기잠식 역설'에 빠졌어요. HR 부서 인원이 줄면 HR 소프트웨어의 좌석도 줄어드는 구조라서, AI 도입이 곧 매출 감소로 이어질 위험이 있어요. 반영도 60%.

🤔 역발상 — 약세장에서 오히려 빛날 기업들

Snowflake (SNOW) AI 에이전트 시대의 '시스템 오브 레코드(공식 데이터 저장소)'예요. SaaS disruption이 심해질수록, 오히려 데이터 웨어하우스의 중요성은 커져요. 여러 AI 에이전트가 생성하는 데이터를 한곳에 모으고 분석해야 하니까요. SaaS가 망해도 데이터는 Snowflake에 남는다는 논리예요. 반영도 55%.

Zscaler (ZS) Zero Trust + SASE(보안 접속 서비스 엣지) 분야의 리더예요. AI 에이전트가 여기저기 분산되어 배포될수록, 전통적인 '회사 네트워크 경계선'이라는 개념 자체가 사라져요. 그럼 모든 접속을 일일이 확인하는 Zero Trust 모델이 유일한 답이 되고, Zscaler의 구조적 수혜는 커져요. 지출 전망도 개선 중이고, 반영도 40%로 아직 낮은 편이에요.

여기서 중요한 건, 이 모든 내용은 투자 권유가 아니라 "이런 이유로 이 기업들이 이 테마에 엮여 있다"는 분석이라는 점이에요. 각 기업마다 반영도도 다르고 리스크도 다르니까, 이걸 바탕으로 각자 판단하시는 재료로 써주시면 돼요.

앞으로 이렇게 흘러갈 것 같아요

시간축을 세 구간으로 나눠서 생각해보면 그림이 좀 더 선명해져요.

ⓐ 향후 6~12개월 (2026년 하반기 ~ 2027년 상반기)

이 기간은 **'가격 전환의 고통이 가장 크게 느껴지는 구간'**이 될 거예요.

기존 구독 매출이 깎이는 속도가 가장 빠른 시기인 반면, AI 기반 신규 매출은 아직 초기 단계라 갭이 벌어져 보일 거예요. 상위 SaaS 기업들의 실적 발표에서 "좌석 수 감소"라는 단어가 계속 등장할 가능성이 높고, 그때마다 시장은 민감하게 반응할 거예요.

하지만 이 고통은 전환의 신호이지 종말의 신호가 아니에요. 중요한 건 개별 기업마다 이 갭을 메우는 속도가 다르다는 거예요. ServiceNow처럼 이미 새 계약의 절반을 비좌석 기준으로 따내는 기업과, 아직 가격 전환 계획조차 없는 기업은 완전히 다른 궤도를 그릴 거예요.

이 시기에 먼저 수혜가 나타날 곳은 데이터 인프라와 사이버보안이에요. AI 에이전트를 도입하려면 일단 데이터 파이프라인을 정비해야 하고, 늘어난 공격 표면을 방어해야 하니까요. 이쪽은 가격 전환의 직접적 고통에서 상대적으로 자유로워요. Snowflake, Datadog, Palo Alto Networks, CrowdStrike 같은 기업들이 상대적 강세를 보일 가능성이 높아 보여요.

Moody's(2026년)에 따르면 하이퍼스케일러들의 설비투자가 올해 7,850억 달러에 달하고, 내년에는 1조 달러에 근접할 거예요. 이 막대한 인프라 투자는 결국 AI 소프트웨어 시장의 파이를 키우는 역할을 할 거예요. 문제는 그 파이를 누가 가져가느냐인데, 그 해답이 나오는 건 그다음 구간이에요.

ⓑ 23년 구조 (20272028년)

K자형 회복이 본격화되는 구간이에요. 여기까지 오면 누가 진짜 승자인지 윤곽이 드러날 거예요.

가격 전환의 타이밍 갭을 성공적으로 메운 기업들은 새로운 성장 궤도에 올라서고, 실패한 기업들은 정체되거나 쪼그라들 거예요. 시장은 이때쯤이면 무차별 매도에서 벗어나 승자와 패자를 가려내는 선별적 재평가를 시작할 가능성이 높아 보여요.

특히 주목해야 할 건 ServiceNow와 Microsoft의 성적표예요. Now Assist가 15억 달러 목표를 넘어서고, Microsoft의 AI 매출이 구독 cannibalization을 상쇄하는 수준에 도달한다면, "역시 플랫폼은 살아남는다"는 내러티브가 시장을 지배할 거예요. 이 시점에 ServiceNow의 PER 24배는 역사의 한 페이지가 되어 있을 수 있어요.

사이버보안은 2027년이 진짜 시험대예요. Jefferies의 't+1 beneficiary' 프레임대로라면, AI 도입이 본격화된 후 보안 위협이 현실화되면서 예산 가속이 시작되는 해예요. 만약 2027년 사이버보안 예산 성장률이 IT 예산 성장률을 명확히 상회한다면, 지금의 5.6배 EV/S 프리미엄은 추가 확장될 명분이 생겨요. 반대로 예산 성장이 기대에 못 미치면, 지금 받고 있는 프리미엄조차 정당화되기 어려워질 거예요.

이 시기에는 AI 전환 성공 플랫폼으로 수혜의 중심축이 한 번 이동할 거예요. 데이터 인프라와 보안이 깔린 다음, 그 위에서 실제로 돌아가는 AI 워크로드의 수혜가 본격화되는 거죠.

소프트웨어 산업의 최종 승자는 **"일한 만큼 가격을 매기고, 데이터 자산으로 해자를 구축한 기업"**이 될 거예요.

이쯤 되면 '좌석당 과금'이라는 개념 자체가 낡은 유물이 되어 있을 가능성이 높아요. 대신 "우리 소프트웨어가 당신의 고객 문의를 10만 건 처리했으니 건당 100원씩 총 1,000만원입니다" 같은 세상이 오는 거죠.

Gartner의 2,340억 달러 추정은 2030년을 기준점으로 잡고 있어요. 이 숫자의 상단이 현실화하면(약세 시나리오, 확률 25%) SaaS 산업의 근본적 재편이 일어나는 거고, 하단에서 머물면(기준 시나리오, 45%) 예상보다 느리지만 꾸준한 전환이 일어나는 거예요.

어떤 시나리오든, 10년 후 소프트웨어 시장의 총규모는 지금보다 클 거라고 봐요. AI가 노동 비용을 대체하면서 절감된 돈의 일부가 소프트웨어 지출로 흘러들어오기 때문이에요. '좌석 수 × 구독료'가 아니라 '비즈니스 성과 × 가치 기반 가격'이라는 더 큰 파이가 만들어지는 거죠.

이 종착점에서 승자는 오늘날의 기업과 전혀 다른, AI 네이티브로 태어난 새로운 플레이어들일 가능성도 있어요. 2028년 이후 IPO 시장에 등장할 'outcome-native AI agent' 기업들이 바로 그 후보예요.

확신도는 솔직히 45%로 높지 않아요. 워낙 변수가 많은 전환이라서요. 가장 큰 불확실성은 AI 추론 비용의 향방과 기업 IT의 관성(inertia)이 AI 내러티브보다 얼마나 느리게 움직이느냐예요.

한 달 뒤에 이걸 확인할게요

이런 분석은 계속 추적하면서 맞았는지 틀렸는지 확인하는 게 중요하잖아요. 다음 달에 구체적으로 이 다섯 가지를 체크해볼게요.

1. ServiceNow의 Now Assist ACV가 목표치 15억 달러 대비 어디까지 왔는지

어디서: 8월 중 발표될 실적 보고서와 컨퍼런스콜
맞은 신호: 15억 달러 초과 달성 또는 상향 조정 → 가격 전환 갭을 메우고 있다는 증거
틀린 신호: 15억 달러에 크게 못 미치거나 가이던스 하향 → 시장의 우려가 현실화되는 중

2. 주요 LLM 업체들의 추론 비용 추세

어디서: OpenAI, Anthropic, Google의 가격 정책 발표
맞은 신호: 최소 2곳 이상이 연속 2분기 가격 인하 → AI 소프트웨어 마진 개선 기대
틀린 신호: 가격 인하가 멈추거나 cartelization 신호 → AI 경제성에 적신호

3. Gartner CIO 서베이의 '벤더 통합 계획' 수치

어디서: Gartner 분기 CIO 서베이(다음 발표는 9~10월 예상)
맞은 신호: 통합 계획 30~40% 수준 유지 → 점진적 전환 시나리오 지지
틀린 신호: 50% 초과 급등 → 급진적 SaaS 붕괴 시나리오 쪽으로 무게 이동

4. 사이버보안 섹터의 분기 예산 증가율

어디서: Palo Alto Networks, CrowdStrike, Zscaler 등의 실적 발표와 가이던스
맞은 신호: IT 예산 증가율을 2%p 이상 상회 → 2027년 예산 가속 기대 유효
틀린 신호: IT 예산 증가율과 동일하거나 하회 → 사이버보안도 AI 예산 집중에서 자유롭지 않다는 신호

5. '결과 기반 과금' 도입 계획이 다시 늘어나는지

어디서: Revenera, Zuora 등의 분기 서베이(약 3~6개월 주기)
맞은 신호: 도입 계획 응답이 38%에서 반등 → 가격 전환 가속 신호
틀린 신호: 추가 하락하거나 30% 밑으로 → 하이브리드 모델조차 어렵다는 의미, 기존 SaaS에 유리

이 다섯 개만 매달 체크해도, 우리가 보고 있는 큰 그림이 맞는 방향으로 가는지, 아니면 어딘가에서 균열이 생기고 있는지 꽤 명확하게 알 수 있을 거예요.

틀린다면 어떻게 알 수 있어요

우리의 기본 시나리오(K자형 회복, 확률 45%)가 틀렸다는 신호는 생각보다 빨리, 그리고 뚜렷하게 관측될 가능성이 높아요. 다음 네 가지 신호 중 하나라도 포착되면 다시 생각해봐야 해요.

1. 상위 5대 SaaS 기업 중 3곳 이상이 분기 실적에서 '좌석 수 절대 감소'를 보고할 때

이건 그냥 성장률 둔화가 아니라, 이미 깔린 구독 매출이 실제로 줄어들고 있다는 뜻이에요. 지금까지는 "성장률이 20%에서 15%로 둔화" 정도의 얘기였는데, 진짜 '마이너스'로 돌아서면 가격 전환 갭을 메우기도 전에 매출이 무너지는 시나리오로 진입한 거예요. Atlassian의 enterprise 좌석 순감소가 다른 기업들로 확산되는지가 핵심 체크포인트예요.

2. 사이버보안 예산 성장률이 IT 예산 성장률을 밑도는 흐름이 2분기 연속 지속될 때

이건 우리가 사이버보안을 구조적 승자로 꼽은 가장 핵심 전제가 무너지는 거예요. AI 시대에 보안이 더 중요해진다는 건 이론적으로 맞지만, 실제 기업들의 예산 배분이 다른 방향으로 흐른다면 그 이론은 현실에서 작동하지 않는 거예요. 2027년 중반까지 이 신호가 나타나지 않아야 우리 시나리오가 유효해요.

3. 단일 AI 에이전트가 기존 사이버보안 도구 없이도 엔드포인트 보안의 90% 이상을 커버했다는 독립적 벤치마크가 나올 때

이게 나오는 순간, 사이버보안조차 AI에 잠식당하는 'bear 시나리오'(확률 25%)로 급격히 무게가 이동해요. 현재로서는 가능성이 낮다고 보지만, 기술 발전 속도를 생각하면 배제할 수 없는 시나리오예요. 특히 Anthropic의 Claude Code Security 같은 시도가 어디까지 진화하는지 주시해야 해요.

4. CFO 설문에서 '결과 기반 과금이 기대보다 어렵다'는 응답이 70%를 넘고, 동시에 '벤더 통합 계획'이 50%를 넘을 때

이 두 신호가 동시에 울리면, SaaS 기업들이 가격 전환도 못 하고, 그렇다고 기존 과금 모델을 유지할 수도 없는 진퇴양난에 빠졌다는 뜻이에요. Zuora의 CFO 설문(2026년 3월엔 87%가 AI 약속과 현실의 갭 인식)과 Gartner CIO 서베이를 함께 봐야 해요. 'AI가 기대만큼 가치를 못 내는데, 그렇다고 예전처럼 구독료를 낼 수도 없다'는 인식이 CFO들 사이에 퍼지면, 연착륙 시나리오 자체가 성립하기 어려워져요.

이 네 신호는 모두 '관찰 가능한' 것들이라는 게 중요해요. 누군가의 의견이나 전망이 아니라, 실제 실적 발표나 설문조사에서 확인할 수 있는 데이터예요. 지금부터 계속 추적하면서, 우리 전제가 유효한지 계속 검증해나갈 수 있다는 뜻이죠.

정리하면요

💡 2026년 소프트웨어 산업은 '직원 수대로 돈 내는 시대'에서 'AI가 처리한 결과로 돈 내는 시대'로 근본적인 가격 재편을 겪고 있어요. Gartner는 2030년까지 340조원 규모의 지출이 재편될 거라고 보고요.
⚠️ 3월 ETF 21% 폭락은 시장이 방향성을 인식했다는 신호지만, 무차별 매도였어요. 승자(ServiceNow·Microsoft·사이버보안)와 패자(레거시 SaaS)를 구분하지 못한 과도기적 반응이에요.
🎯 가장 흥미로운 건 ServiceNow 같은 기업이에요. 주가는 반토막 났지만 AI 매출은 15억 달러 목표를 향해 가고 있고, Forward PER 24배는 역사적 저점이에요. '망할 거다'라는 시장의 과도한 비관이 반영된 것일 수 있어요.
📊 앞으로 6~~12개월은 고통이 계속되겠지만, 2~~3년 뒤에는 K자형 회복이 펼쳐질 가능성이 높아 보여요. 데이터 인프라 → 사이버보안 → AI 전환 플랫폼 순으로 수혜가 옮겨갈 거예요.
🔍 지금 당장 챙겨볼 건 ServiceNow AI 계약이 목표를 넘어서는지, LLM 추론 비용이 계속 떨어지는지, CIO들이 벤더 통합을 서두르지 않는지예요. 이 세 가지가 다음 달까지 가장 중요한 체크포인트예요.

소프트웨어·클라우드 (SaaS·보안)