이틀 동안 미국 증시와 중국 A주에서 에이전트 관련 기업들의 실적을 샅샅이 살펴봤는데, 느낌이 아주 강렬했습니다. 에이전트가 이제 발표회에서 재무제표 속으로 들어오기 시작했습니다.

지난 1년간 시장이 에이전트를 볼 때 주로 모델이 도구를 호출할 수 있는지, 여러 단계의 작업을 연속으로 완수할 수 있는지, 한 회사가 에이전트를 몇 개나 출시했는지에 주목했습니다.

이번 실적 시즌에는 관찰 지표가 확실히 달라졌습니다. 이제는 에이전트가 얼마나 많은 ARR과 ACV를 기여했는지, 얼마나 많은 신규 수주를 가져왔는지, 얼마나 많은 고객이 프로덕션 환경에 진입했는지, 분기마다 실제로 얼마나 많은 업무량을 완수했는지를 보기 시작했습니다.

이 변화는 매우 중요합니다.

제품이 작동한다는 것은 기술 방향이 성립한다는 뜻일 뿐입니다. 수익, 계약, 회수금, 이익이 나타나기 시작해야 기업이 이 능력에 지속적으로 비용을 지불할 의향이 있다는 뜻입니다.

그래서 2026년을 엔터프라이즈 에이전트의 ‘재무 검증 원년’으로 정의하는 쪽에 더 기울고 있습니다. 여기서 말하는 것은 검증 원년이지, 산업 성숙까지는 아직 갈 길이 멀지만 적어도 재무 모델에 넣을 수 있는 첫 번째 실제 데이터가 등장하기 시작했습니다.

1. 미국 증시는 이미 1차 답안을 내놓았습니다

현재 가장 뚜렷하게 보이는 몇몇 기업들은 기본적으로 기업 내부의 데이터, 권한, 워크플로를 장악하고 있습니다.

ServiceNow의 2분기 구독 매출은 38억 7,700만 달러로 전년 동기 대비 24.5% 증가했고, AI 사업 ACV는 10억 달러를 돌파했으며, 에이전트 배포량은 9개월 만에 9배 증가했습니다.

예전에는 많은 사람이 ServiceNow를 IT 티켓 및 워크플로 소프트웨어로 봤지만, 이제는 점점 기업 에이전트의 통제 센터에 가까워지고 있습니다.

기업 내부에서는 앞으로 Claude, Gemini, OpenAI 및 다양한 수직 특화 모델이 동시에 운영될 수 있습니다. 어떤 에이전트가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 누구를 대신해 업무를 수행할 수 있는지, 어떤 행동에 승인이 필요한지, 오류 발생 시 어떻게 롤백할 것인지 등의 문제는 모두 통합된 거버넌스 계층이 필요합니다.

ServiceNow는 이미 이 위치에 서 있습니다. 이 회사가 파는 것은 워크플로 소프트웨어에서 점차 에이전트의 신원, 권한, 모니터링, 실행 체계로 확장되고 있습니다.

Salesforce의 검증도 매우 직접적입니다

Agentforce ARR은 이미 15억 달러를 넘어 전년 동기 대비 240% 이상 성장했고, Agentforce와 데이터 360(Data 360)을 합친 ARR은 39억 달러에 근접합니다. 2분기 Agentforce와 Slack은 32억 개의 에이전틱 워크 유닛(Agentic Work Units)를 완수해 전 분기 대비 97% 증가했습니다.

과거 시장에서 Salesforce를 논할 때는 범용 대형 모델이 CRM을 우회해 영업과 고객 서비스를 직접 장악하지 않을까 우려했습니다. 지금까지 보면 대형 모델이 기업 업무를 실제로 완수하려면 여전히 고객 자료, 과거 주문, 계약 상태, 영업 리드, 권한 체계가 필요합니다.

Claude는 의도 이해를 담당할 수 있고, Salesforce는 비즈니스 컨텍스트와 실행 궤도를 장악하고 있습니다.

물론 240%의 전년 동기 대비 성장률은 약간 할인해서 볼 필요가 있습니다. Salesforce는 이번 분기부터 Agentforce ARR 집계 범위를 확대해 다른 AI 제품, 슬랙봇(Slackbot), 헤드리스 360(Headless 360)을 포함했습니다. 방향은 이미 명확하지만, 구체적인 성장률은 여전히 집계 기준 변화를 고려해 판단해야 합니다.

Workday의 실적도 매우 대표적입니다

AI가 이미 신규 ACV의 25% 이상을 기여했고, 5,500곳 이상의 고객이 최소 하나 이상의 Workday 자체 개발 에이전트를 사용하고 있습니다.

이 데이터는 기업이 HR, 재무, 감사 같은 민감한 시나리오에서 기존 소프트웨어 플랫폼을 단순히 우회하지 않았다는 것을 보여줍니다. 직원 데이터, 급여 규칙, 재무 제도, 조직 권한이 모두 Workday 내부에 축적되어 있으며, 에이전트는 이러한 확정적인 궤도를 따라 작업해야 합니다.

많은 전통 SaaS 기업에게 AI는 일부 페이지, 버튼, 저가치 시트를 확실히 압축할 것입니다. 하지만 핵심 데이터와 비즈니스 규칙을 보유한 플랫폼은 오히려 에이전트 덕분에 새로운 추가 구매 기회를 얻을 수 있습니다.

Palantir는 또 다른 형태를 대표합니다

2분기 매출은 전년 동기 대비 93% 증가했고, 미국 상업 부문 매출은 149% 증가했습니다. Palantir의 강점은 항상 기업 데이터, 비즈니스 객체, 권한, 실제 생산 프로세스를 연결한 다음 소프트웨어로 의사 결정과 실행을 완수하는 데 있었습니다.

많은 에이전트 제품이 ‘답을 생성해 주는’ 수준에 머무는 반면, Palantir는 ‘기업이 결과를 완수하도록 돕는’ 것에 더 가깝습니다.

제조 기업은 설비 가동 중단이 얼마나 줄었는지, 공급망 기업은 재고 회전이 얼마나 개선됐는지, 영업 팀은 전환율이 얼마나 높아졌는지에 관심을 둡니다. 기업이 궁극적으로 높은 가격을 지불할 의향이 있는 것은 대개 정량화할 수 있는 이러한 경영 성과입니다.

이들 기업을 함께 놓고 보면 매우 뚜렷한 추세가 보입니다.

에이전트 수혜를 가장 먼저 보는 곳은 대체로 원래부터 기업 핵심 업무 시스템 안에 있던 기업들입니다.

모델 능력도 물론 중요하지만, 기업이 에이전트를 배포하려면 데이터, 권한, 프로세스, 감사, 고객 진입점도 필요합니다. 단순히 모델 하나를 연결하고 채팅 인터페이스 한 겹을 얹는 것은 진입 장벽이 금방 낮아집니다. 이는 앞서 AI 도입이 엔지니어링 시대에 접어들었다는 긴 글에서도 이야기한 것입니다. 진정으로 워크플로와 핵심 독점 데이터를 보유한 SaaS가 업무 진입점, 비즈니스 객체, 비즈니스 의미, 사용자 권한, 과거 조작 데이터, 시스템 기록, 업계 규칙, 최종 행동 실행, 고객 결과 피드백을 장악합니다.

2. 이번 실적에서 가장 중요한 변화는 사실 측정 방식이 바뀌었다는 점입니다

과거에 AI 제품을 판단할 때 시장은 등록 사용자, 체험 고객, 토큰 호출량을 자주 봤습니다. 이러한 지표는 사람들이 관심이 있다는 것을 증명할 수는 있지만, 비즈니스 모델이 성립한다는 것을 증명하기는 어렵습니다.

이제 점점 더 많은 기업이 AI가 신규 ACV에 얼마나 기여했는지, 에이전트가 얼마나 많은 ARR을 창출했는지, 얼마나 많은 고객이 체험에서 프로덕션 환경으로 진입했는지, 실제로 얼마나 많은 업무를 완수했는지를 공개하기 시작했습니다.

Salesforce가 에이전틱 워크 유닛(Agentic Work Units)으로 업무량을 측정하기 시작한 것은 매우 중요한 신호입니다.

과거 SaaS는 주로 시트 단위로 요금을 부과했습니다. 기업에 직원이 1만 명이면 계정 1만 개를 구매하는 방식입니다. 앞으로 에이전트가 기업을 대신해 대량의 업무를 완수하면 요금 부과 방식이 점차 다음과 같이 바뀔 수 있습니다.

기본 시트 요금 + AI 사용량 + 업무 완수량

더 나아가 일부 고부가가치 시나리오에서는 결과 기준 요금 부과까지 가능할 수 있습니다.

예를 들어 고객 서비스 에이전트가 처리한 티켓 수, 영업 에이전트가 완료한 리드 선별 건수, 재무·세무 에이전트가 처리한 전표 수, 보안 에이전트가 종결한 위험 이벤트 수 등입니다.

과금 단위가 ‘얼마나 많은 사람이 소프트웨어를 사용하는가’에서 ‘소프트웨어가 얼마나 많은 일을 완수했는가’로 바뀌면 SaaS의 매출 상한도 달라집니다.

이는 IT 예산 내부에서만 재분배되는 것이 아니라, 기업의 인건비, 아웃소싱 비용, 운영 예산까지 파고들기 시작합니다.

3. 모델 지능 향상이 에이전트를 장기 산업으로 만드는 이유

에이전트에는 매우 뚜렷한 능력 임계값이 있습니다. 어떤 에이전트가 단일 단계 작업을 성공할 확률이 95%라고 가정하면, 연속으로 열 단계를 수행한 뒤 전체 작업이 완전히 성공할 확률은 약 60%에 불과합니다.

그래서 초기 에이전트에는 한 가지 문제가 자주 나타났습니다. 각 단계는 꽤 똑똑해 보이는데, 실제로 긴 프로세스에 투입되면 오류가 발생하기 시작합니다. 기업은 직원을 배치해 검사하고, 바로잡고, 재작업해야 하므로 결국 절약되는 시간이 많지 않습니다.

모델 추론 능력, 컨텍스트 길이, 도구 호출, 메모리 능력이 향상되면서 이런 상황은 점차 개선될 것입니다. 에이전트가 연속으로 완수할 수 있는 단계가 많아질수록 사람이 개입해야 하는 지점이 줄어들고, 원래 자동화할 수 없었던 업무가 상업화 문턱을 넘게 됩니다.

이는 균일한 속도로 발전하는 과정이 아닙니다.

모델 능력이 조금 향상되면 답변이 더 유창해지는 정도에 그칠 수 있습니다. 그러나 신뢰성이 어떤 임계값을 넘어서면 워크플로 전체가 자동으로 완수될 기회가 생깁니다.

그래서 에이전트 매출은 앞으로 매우 강한 비선형성을 보일 가능성이 높습니다.

오늘은 자료 정리만 할 수 있고, 다음 단계에서는 시스템에 입력할 수 있으며, 그다음에는 승인 제출, 진행 상황 추적, 예외 처리까지 가능해집니다. 한 단계를 더 완수할 때마다 비즈니스 가치는 뚜렷하게 높아집니다.

이것이 에이전트가 이른바 범용 인공지능을 먼저 구현할 필요가 없는 이유이기도 합니다.

재무·세무, 고객 서비스, IT 운영, 영업 리드 선별, 문서 처리에는 경계가 명확하고, 반복 빈도가 높으며, 결과를 검사할 수 있는 업무가 대량으로 존재합니다. 이는 앞서 '악성 코딩' 이후의 두 번째 시나리오로 이야기했던 것이기도 합니다.

에이전트가 그중 대부분을 안정적으로 완수할 수만 있다면 고객 ROI는 이미 성립합니다.

4. A주도 검증되기 시작했지만, 경로는 미국 증시와 다릅니다

미국 증시에서 현재 가장 먼저 실적으로 확인된 것은 기업 플랫폼과 워크플로 기업이고, A주에서는 수직 특화 시나리오에 더 주목할 만합니다.

Kingsoft Office는 상반기 매출 33억 1,300만 위안으로 전년 동기 대비 24.69% 증가했고, WPS 365는 이미 6개 분기 연속 60% 이상 성장을 유지했습니다.

Kingsoft Office의 강점은 매우 직관적입니다. 문서 진입점, 포맷 능력, 협업 관계, 기업 오피스 데이터를 보유하고 있습니다. 앞으로 오피스 에이전트는 문서를 직접 생성, 수정, 검토, 전달할 수 있는데, 이는 문서 옆에 채팅 창 하나를 두는 것보다 훨씬 가치가 있습니다.

다만 Kingsoft Office의 상반기 귀속 순이익은 200% 이상 증가했는데, 상당 부분이 투자 수익에서 비롯됐습니다. 본업을 볼 때는 이러한 일회성 항목을 반드시 제외해야 합니다.

Shuiyou Co., Ltd.(税友股份)는 A주 수직 특화 에이전트 중 비교적 전형적인 사례입니다

상반기 매출은 10억 1,200만 위안으로 전년 동기 대비 9.72% 증가했고, 비경상성 이익 제외 순이익은 44.04% 증가했습니다. AI 제품 및 사업 회수금은 이미 디지털 재무·세무 사업 회수금의 33%를 차지해 2025년 연간 28%보다 높아졌습니다.

재무·세무 시나리오는 에이전트에 매우 적합합니다. 규칙이 비교적 명확하고, 데이터 구조화 수준이 높으며, 결과를 재검토할 수 있고, 고객도 인건비와 세무 리스크를 낮추는 데 기꺼이 비용을 지불합니다.

이런 사업은 모델이 모든 것을 해결할 필요가 없습니다. 좁은 시나리오 하나에서 충분히 신뢰할 수 있게 만들기만 하면 실제 매출을 만들 수 있습니다.

Hand Enterprise Solutions

상반기 AI 지능화 사업 매출은 약 2억 2,000만 위안으로 전년 동기 대비 100% 이상 증가해 이미 회사 매출의 두 자릿수 비중을 차지했습니다.

Hand Enterprise Solutions는 오랫동안 ERP, 공급망, 제조, 재무 시스템 구축을 해왔습니다. 기업 에이전트 도입의 가장 큰 난제는 흔히 레거시 시스템 연결, 비표준 데이터, 복잡한 승인 프로세스에서 발생합니다. Hand Enterprise Solutions는 이러한 부분에 익숙하기 때문에 국내 기업 AI의 배포 계층이자 통합 계층이 될 기회가 있습니다.

하지만 A주 시장에서는 특히 재무 건전성에 유의해야 하므로, A주 에이전트의 기회는 매우 크지만 분석 난이도는 미국 주식보다 더 높을 수 있습니다.

많은 기업이 여전히 프로젝트성 매출 중심이며, AI 사업이 표준화될 수 있는지, 매출총이익률을 높일 수 있는지, 일회성 구축에서 구독 및 지속 사용량 과금으로 전환할 수 있는지는 아직 계속 지켜봐야 한다.

5. 에이전트 산업사슬은 4층 구조로 형성될 가능성

첫 번째 층은 기반 모델과 컴퓨팅 파워로, 에이전트의 지능 상한과 추론 비용을 결정한다.

두 번째 층은 데이터, 신원, 권한, 거버넌스다. ServiceNow, Salesforce, Workday가 현재 이 층을 두고 경쟁하고 있다.

세 번째 층은 워크플로 오케스트레이션과 실행이다. Palantir, UiPath 및 일부 기업 디지털 서비스 업체가 이곳에서 경쟁한다.

네 번째 층은 수직 산업별 에이전트로, 재무·세무, 오피스, 법률, 의료, 제조, 고객 서비스, 영업이 포함된다.

현재 재무적 검증이 가장 뚜렷한 곳은 두 번째 층이다.

기업은 권한 경계가 없고 감사가 불가능한 에이전트가 핵심 시스템을 직접 조작하도록 내버려 두지 못한다. 그래서 데이터 및 거버넌스 플랫폼이 강한 진입 장벽 우위를 갖는다.

장기적으로 탄력성이 더 클 가능성이 있는 곳은 네 번째 층이다. 수직 에이전트는 구체적인 업무량에 직접 대응할 수 있어 ROI 계산이 쉽고, 인건비와 아웃소싱 예산으로도 더 쉽게 진입할 수 있다.

세 번째 층은 에이전트가 실제로 생산 환경에 들어갈 수 있는지를 결정한다. 모델이 생각만 해서는 충분하지 않다. 기존 시스템에 연결하고, 도구를 호출하고, 예외를 처리하며, 프로세스를 끝까지 완주해야 한다.

UiPath는 매우 중요한 관찰 표본이 될 것이다. 회사는 미국 동부 시간 2026년 9월 3일 장 마감 후 2분기 실적을 발표할 예정이며, 그때 전통 RPA에서 에이전트 실행 계층으로의 업그레이드 속도를 더 잘 판단할 수 있다.

6. 앞으로 에이전트 기업을 어떻게 볼 것인가

앞으로 이런 기업을 볼 때 몇 가지 지표가 점점 더 중요해질 것이라고 생각한다.

먼저 AI 관련 ARR, ACV, 실제 매출을 보고, 그다음 생산 환경 고객 수를 본다. 파일럿 고객의 참고 가치는 점점 낮아질 것이다.
그다음 신규 계약에 대한 AI의 기여도를 본다. Workday가 공개한 “신규 ACV에서 AI 비중 25% 초과”는 에이전트를 몇 개 출시했는지보다 더 의미 있다.
작업 호출량, 전체 작업 성공률, 갱신율, 고객 확장률도 봐야 한다.
마지막으로 재무제표로 돌아가 추론 비용을 차감한 뒤의 매출총이익률, 구축 기간, 매출채권, 영업현금흐름을 관찰한다.

에이전트 하나를 구축할 때마다 많은 엔지니어를 투입해 반년 동안 커스터마이징해야 한다면, 이는 전통 IT 서비스에 더 가깝다.

에이전트를 빠르게 복제할 수 있고 고객이 많이 사용할수록 단위 비용이 낮아져야 소프트웨어 기업의 영업 레버리지가 진짜로 발휘된다.

마지막으로 에이전트 라인에 대한 이해를 정리하면 다음과 같다.

모델 지능 향상은 에이전트가 할 수 있는 일의 범위를 결정한다.
기업 데이터, 권한, 워크플로는 그 지능이 생산 시스템에 안전하게 들어갈 수 있는지를 결정한다.
실제 작업 결과는 고객이 얼마를 지불할 의향이 있는지를 결정한다.

모델이 업그레이드될 때마다 자동화할 수 있는 업무의 경계가 바깥으로 밀려난다.

지금은 프로그래밍, 고객 서비스, 문서이고, 이후에는 재무, 영업, 공급망, 의료 및 더 많은 전문 영역으로 들어갈 것이다. 신뢰성이 높아지면 사람의 검수가 줄어들고 단위 경제성은 지속해서 개선될 것이다.

따라서 에이전트는 여러 해 지속될 수 있는 효율 개선형 신산업이 될 가능성이 크다.

다만 이번 기회는 고르게 배분되지 않을 것이다.

첫 번째 승자는 이미 기업 데이터와 비즈니스 프로세스를 장악한 플랫폼일 가능성이 크다. 두 번째 승자는 AI를 생산 환경에 배포하고 실제로 업무 폐쇄 루프를 완성하는 실행 계층 기업이다. A주의 탄력성은 수직 시나리오에서 더 많이 나오겠지만, 재무 건전성과 매출 표준화는 더 면밀히 지켜봐야 한다.

2026년은 에이전트의 재무 검증 원년에 더 가깝다. 과거 시장은 모델이 얼마나 똑똑한지 논했지만, 앞으로는 그것이 실제로 얼마나 많은 일을 완수했고, 고객의 비용을 얼마나 절감했으며, 그 가치 중 얼마가 상장사의 매출, 이익, 현금흐름으로 실제 유입됐는지에 점점 더 주목하게 될 것이다.

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