글쓴이: Naruto Cosmic Wave, Fukami TechFlow

2026년 2월, 기술주 시장은 일부 언론 매체에서 "SaaS대재앙"(SaaS의 종말)이라고 부르는 시스템적 붕괴를 겪고 있었습니다.

세일즈포스의 주가는 2025년 최고치에서 거의 40% 하락했고, 서비스나우의 주가는 분기 실적 발표 후 단 하루 만에 11% 이상 폭락했는데, 이는 경영진이 컨퍼런스 콜에서 "AI 에이전트가 사용자 증가 추세 파악을 어렵게 만들고 있다"고 언급했기 때문입니다. 워크데이는 22% 이상 하락했고, S&P 500 소프트웨어 및 서비스 지수 전체는 2026년 첫 6주 동안 시가총액이 거의 1조 달러 가까이 감소했습니다.

시장의 논리는 간단합니다. AI 에이전트는 이미 수많은 수작업을 대체했습니다. 기업들은 AI를 활용하여 이전에는 100명의 인력이 필요했던 작업을 완료했으므로, 당연히 더 이상 100대의 소프트웨어 워크스테이션이 필요하지 않습니다. 워크스테이션당 비용을 청구하는 SaaS 비즈니스 모델은 수명이 다했다고 여겨집니다.

이러한 공황 거래가 업계를 휩쓸던 바로 그 시점에, HSBC의 미국 기술 연구 책임자인 스티븐 버시는 "소프트웨어가 AI를 집어삼킬 것이다" 라는 매우 도발적인 제목의 연구 보고서를 발표했습니다.

그의 핵심 주장은 한 문장으로 요약할 수 있다. 시장의 공황은 오판이라는 것이다.

추세에 반하는 보고서

“인공지능이 기업 소프트웨어를 대체할 것이라는 시장의 우려는 근거가 없습니다.”

그는 보고서 서두에 이렇게 썼다. 그의 견해로는 AI는 소프트웨어를 파괴하는 것이 아니라 소프트웨어에 흡수되어 기업 소프트웨어 플랫폼에 내장된 기능 계층이 될 것이다. 소프트웨어는 AI의 적이 아니라 AI가 현실 세계에 도달하는 통로라는 것이다.

이러한 논리는 현재 시장의 전체적인 담론 틀을 뒤집습니다. 시장은 "AI가 소프트웨어를 대체할 것"이라는 두려움을 갖고 있는 반면, 버시는 "소프트웨어가 AI를 길들일 것"이라고 판단합니다.

그는 인터넷 시대의 역사적 비유를 들었다. 인터넷이 폭발적으로 성장했을 때, 초기 가치 축적은 서버, 광섬유 케이블, 데이터 센터와 같은 물리적 인프라에 집중되었다. 막대한 자본이 하드웨어 인프라에 쏟아부어졌고, 초창기 어려움을 겪었던 인터넷 기업들이 결국 장기적인 가치를 얻게 되었다. 그러나 지금의 인터넷 가치의 궁극적인 원천은 소프트웨어다.

버시는 인공지능의 발전 과정이 동일한 시나리오를 반복하고 있다고 믿습니다. 2024년과 2025년은 컴퓨팅 파워, 모델, 코드 통합 등을 통해 소프트웨어 계층에서의 폭발적인 성장을 위한 기반을 다지는 시기이며, 2026년은 그 성장이 본격적으로 시작되는 해가 될 것이라고 예측합니다.

"소프트웨어는 세계 최대 기업들 사이에서 인공지능 확산의 주요 메커니즘이 될 것입니다. 2026년은 소프트웨어 수익화가 시작되는 해가 될 것으로 예상합니다."

기본 모델이 기업용 소프트웨어를 대체할 수 없는 이유는 무엇일까요?

보고서의 가장 설득력 있는 주장은 "인공지능이 소프트웨어를 직접적으로 뒤흔들 것이다"라는 논리를 단계적으로 분석한 부분입니다.

비평가들의 주장은 상당히 설득력 있어 보입니다. 대규모 언어 모델은 이미 코드를 작성할 수 있고, 바이브 코딩(자연어 설명에서 직접 사용 가능한 소프트웨어를 생성하는 기술)이 부상하고 있으며, AI 모델 회사들은 이미 응용 프로그램 계층 개발을 시도하고 있는데, 기업들이 여전히 오라클, SAP, 세일즈포스 같은 값비싼 기존 소프트웨어 시스템을 필요로 하는 이유가 무엇일까요?

버시의 답변은 세 가지 측면에서 전개되었다.

첫째, 기본 모델에는 "내재적인 결함"이 있습니다.

보고서는 기본 모델들이 "본질적인 결함"을 가지고 있으며 대기업의 핵심 플랫폼을 "완전히 대체"할 수 없다고 명시적으로 지적합니다. 이러한 모델들은 이미지 생성, 소규모 애플리케이션 개발, 텍스트 처리와 같은 특정 시나리오에서는 우수한 성능을 보이지만, 높은 수준의 성능을 요구하는 기업용 핵심 플랫폼에는 "비현실적"입니다.

근본적인 원인은 학습 데이터의 한계에 있습니다. LLM은 공개적으로 이용 가능한 인터넷 데이터를 기반으로 학습되지만, 기업 소프트웨어 시스템이 수십 년에 걸쳐 축적해 온 독점적인 아키텍처 지식, 비즈니스 로직, 운영 표준과 같은 핵심 지적 재산권은 인터넷에 공개되어 있지 않습니다. AI는 이러한 것들을 학습할 수도, 모방할 수도 없습니다. 오라클과 SAP의 시스템적 진입 장벽은 단순히 코드를 작성하는 것만으로는 따라잡을 수 없습니다. 이러한 장벽은 시간이 흐르고 다양한 비즈니스 시나리오를 통해 구축되는 것입니다.

둘째, 바이브 코딩의 기능 한계가 심각하게 과대평가되어 있습니다.

이 보고서는 바이브 코딩의 치명적인 결함을 직접적으로 지적합니다. 바로 설계에 대한 모든 책임과 부담을 개발자에게 전가한다는 점입니다. 사용자가 AI에게 "글로벌 공급망을 관리할 수 있는 시스템을 만들어 주세요"라고 말하면 AI는 코드를 생성할 수 있지만, "이 시스템의 아키텍처를 어떻게 정의할지, 비정상적인 상황을 어떻게 처리할지, 그리고 극한의 압력 속에서도 시스템이 붕괴되지 않도록 어떻게 보장할지"에 대한 판단은 여전히 ​​인간의 개입을 필요로 합니다.

더욱 중요한 것은, 버시가 지적했듯이 주요 AI 모델 개발 기업들은 "엔터프라이즈급 소프트웨어 구축 경험이 거의 없다"는 점입니다. 이들은 매우 복잡한 환경에 맨 처음부터 뛰어들고 있는 것입니다. 반면 엔터프라이즈 소프트웨어는 수십 년에 걸쳐 "거의 오류 없는 높은 처리량과 뛰어난 신뢰성" 수준으로 발전해 왔는데, 이는 AI 스타트업들이 단기간에 도달할 수 없는 기준입니다.

셋째, 사업체를 바꾸는 데 드는 비용은 실질적이고 중요한 장벽입니다.

인공지능이 기존 시스템과 동일한 품질의 코드를 작성할 수 있다고 가정하더라도, 기업이 핵심 시스템을 교체하는 데 드는 비용은 여전히 ​​막대합니다. 매출 감소, 생산성 저하, IT 환경 전반에 걸친 시스템 호환성 문제, 그리고 공급업체 브랜드와 서비스 역량에 대한 신뢰도 하락 등은 모두 인공지능이 코드를 작성할 수 있게 된다고 해서 사라지지 않을 실질적인 전환 비용입니다.

기업용 소프트웨어는 수년간 검증된 99.999%의 가동률과 다양한 복잡한 IT 환경에서의 오류 없는 작동을 요구합니다. 이러한 신뢰는 단순히 코드를 많이 작성하는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 얻어지는 것입니다.

인공지능 수익화의 진정한 수혜자는 누구일까요?

보고서의 전반부가 방어적인 주장이라면, 후반부는 공격적인 전략입니다.

버시의 핵심적인 판단은 인공지능 가치 사슬에서 가장 큰 비중이 궁극적으로 하드웨어 및 칩 계층이 아닌 소프트웨어 계층으로 흘러갈 것이라는 점입니다.

"우리는 AI가 소프트웨어 스택에서 가치 창출의 주요 원천이며, 장기적인 가치의 가장 큰 비중은 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 있을 것이라고 믿습니다."

그는 또한 GPU 부족, 전력 제약, 데이터 센터 병목 현상과 같은 하드웨어 부족 현상이 앞으로도 수년간 지속될 것이라고 지적했습니다. 이러한 부족 현상은 소프트웨어 플랫폼의 전략적 중요성을 더욱 부각시키는데, 오직 소프트웨어 플랫폼만이 AI 기능을 확장 가능하고 반복 가능한 상업적 가치로 전환할 수 있기 때문입니다.

보고서는 AI 에이전트를 구체적인 수익 창출 수단으로 지목합니다.

버시는 2026년에 포춘 2000대 기업과 중소기업에서 작업 지향적이고 워크플로에 내장된 AI 에이전트가 대규모로 도입될 것이라고 예측합니다. 그러나 그가 제시하는 에이전트에 대한 설명은 시장의 주류 견해와는 상당히 다릅니다. 그는 에이전트가 소프트웨어를 대체하는 파괴적인 존재가 아니라, 소프트웨어가 정의한 매개변수와 권한 내에서 작동해야 한다고 생각합니다. 바로 이러한 "제한된 에이전트"가 기업의 AI 위험 관리 요구를 충족할 수 있다는 것입니다.

다시 말해, 기업에는 전지전능하고 자유롭게 돌아다니는 AI가 필요한 것이 아니라, 관리 및 감사가 가능하고 규정 준수 체계 내에서 운영될 수 있는 AI가 필요합니다. 그리고 이는 기업 소프트웨어 시스템에 깊이 내장된 지능형 에이전트를 통해서만 달성할 수 있습니다.

"소프트웨어는 기업이 인공지능을 통제된 방식으로 활용하는 핵심적인 방법이다." 이는 보고서 전체에서 가장 중요한 결론이다.

한편, 보고서는 추론 수요가 점차 학습 수요를 넘어설 것이며, 이는 컴퓨팅 성능 소비 증가의 주요 원인이 될 것이라고 예측합니다. 즉, 지능형 에이전트가 더욱 널리 보급됨에 따라 컴퓨팅 성능 소비는 줄어들지 않고 계속 증가하여 전체 소프트웨어 및 인프라 생태계를 더욱 뒷받침할 것이라는 의미입니다.

기회인가, 함정인가?

보고서가 발표될 당시 소프트웨어 부문의 전체 기업 가치는 이미 사상 최저 수준으로 떨어져 있었습니다. 버시는 낮은 기업 가치와 향후 1년간의 수익 창출 전망이 맞물려, 매도 신호가 아닌 매수 기회를 제공한다고 평가했습니다.

"소프트웨어 업계가 대규모 확장을 앞두고 있음에도 불구하고, 기업 가치는 역사적으로 최저 수준입니다."

HSBC가 특정 투자 대상을 추천한 논리는 명확합니다. 강력한 데이터 해자를 구축하고, AI 에이전트를 내장할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 단순히 사용자 수에 따른 요금 청구 모델에 의존하지 않는 소프트웨어 기업들이 AI 수익화 물결의 가장 큰 수혜자가 될 것이라는 것입니다. 매수 등급을 부여한 기업 목록에는 오라클, 마이크로소프트, 세일즈포스, 서비스나우, 팔란티어, 크라우드스트라이크, 알파벳 등이 포함되어 있으며, 엔터프라이즈 소프트웨어 분야의 거의 모든 핵심 기업들을 아우릅니다.

HSBC가 IBM과 Asana의 신용등급을 하향 조정하고 Palo Alto Networks를 '매도' 대상 기업 목록에 올린 점도 주목할 만합니다. 모든 소프트웨어 기업이 이 위기를 무사히 넘길 수 있는 것은 아닙니다. 핵심은 소프트웨어 기업이 인공지능 에이전트 구현을 위한 인프라 역할을 할 수 있는지, 아니면 에이전트가 우회할 수 있는 인간 인터페이스 역할을 할 수 있는지 여부입니다.

버시의 보고서는 논리적으로 타당하고 시의적절하며, 기존 관념에 반하는 입장을 통해 강력한 소통 효과를 지닌다.

하지만 보고서는 한 가지 질문에 직접적인 답을 내놓지 않았습니다. AI 에이전트가 기업 소프트웨어 프레임워크 내에서 효율적으로 작동할 수 있다면 소프트웨어 "사용자 수"에 대한 수요는 계속해서 조용히 감소할까요? AI를 전달하는 매개체로서 소프트웨어의 가치는 분명하지만, "사용자 수" 기준의 비즈니스 모델이 현재의 가치를 뒷받침할 수 있을지는 여전히 의문입니다.

소프트웨어가 인공지능을 집어삼킬지, 아니면 인공지능이 소프트웨어를 집어삼킬지는 2026년의 모든 재무 보고서에서 이 논쟁에 대한 새로운 증거를 제시할 것입니다.