AI가 전통 기업을 재편하기 시작할 때: AI Roll-up이 M&A의 새로운 패러다임으로 부상하고 있다

작성자: Zen, PANews

8월 12일, Joshua Kushner 산하 Thrive Holdings가 20억 달러 이상의 자금 조달을 완료했다고 발표했으며 기업가치는 120억 달러에 달했다. 이전에 확보한 자금을 합하면 설립된 지 1년여에 불과한 이 회사의 누적 자금 조달은 이미 30억 달러를 넘어섰다.

기업가치와 자금 조달 규모만 보면, 사업 내용을 모르는 사람은 Thrive Holdings를 자본이 앞다퉈 투자하는 새로운 AI 유니콘으로 오해하기 쉽다. 그러나 이 회사는 자체 범용 대형 모델도 없고, Cursor나 Lovable 같은 AI 소프트웨어 기업도 아니다. 가장 주된 사업 형태는 오히려 전통 사모펀드 업계에서 가장 흔한 기업 인수다.

지난 1년 동안 Thrive는 회계법인과 IT 서비스 업체를 계속 인수해 현재 70여 개 기업을 보유·운영하고 있다. 인수 후 Thrive는 전통적인 의미의 재무·운영 통합에만 그치지 않고, AI 기술을 이들 기업의 핵심 비즈니스 프로세스에 내장해 세금 신고, 기술 지원 등의 업무를 재설계한다. 지난해 말 OpenAI는 Thrive Holdings의 지분을 직접 취득했고, 연구·제품·엔지니어링 인력을 파견해 계열사들의 AI 개조에 참여했다.

아주 전통적인 비즈니스가 AI 시대에 새로운 내러티브를 맞이했다. Thrive Holdings와 유사한 이 모델은 점점 더 자주 등장하는 이름으로 불리고 있다. AI-enabled roll-up, 즉 AI로 강화된 인수합병 통합이다.

AI를 파는 것보다 먼저 고객을 사들이는 편이 낫다

전통적인 Roll-up의 핵심 논리는 어떤 산업이 고도로 분산되어 있고 규모가 크지 않은 지역 기업이 다수 존재한다면, 투자자가 연속적으로 인수한 뒤 재무, 구매, 영업, 백오피스 시스템을 통합할 수 있다는 것이다. 수십 개의 소규모 회사가 결국 하나의 대형 그룹이 되면 비용이 낮아질 뿐 아니라, 규모가 더 큰 플랫폼은 대개 더 높은 밸류에이션 배수를 얻을 수 있다.

AI Roll-up은 회사를 계속 인수하는 외형적 방식을 바꾸지 않았다. 실제로 달라진 것은 회사를 산 이후의 프로세스다. 전통적 개념의 Roll-up은 주로 규모의 시너지, 비용 통제, 재무 레버리지로 돈을 벌지만, 이제 일부 VC와 창업자들은 AI가 인수합병 이후의 가치 창출 도구가 될 수 있다고 본다. 그들은 AI 소프트웨어를 개발한 뒤 회계법인, 로펌, 부동산 관리 회사가 이를 구매하도록 천천히 설득하는 방식에 만족하지 않고, 원래 AI 고객이 되어야 할 이들 기업을 거꾸로 직접 사들인다.

이런 방식을 택하는 이유는, 사용하기 좋은 AI 제품을 개발하는 것과 기업의 핵심 업무 프로세스에 실제로 들어가는 것은 완전히 다른 일이기 때문이다. 특히 회계, 법률, IT 서비스 같은 전문 분야에서 기업은 세금 신고, 계약 검토, 기업 네트워크 관리를 AI 에이전트에 쉽게 맡기기 어렵다. 방대한 업무 지식과 경험이 이메일, Excel, 내부 시스템 그리고 오랜 직원들이 수년간 형성한 업무 습관 속에 응축되어 있기 때문이다.

2025년 OpenAI와 긴밀한 협력을 시작할 때 Thrive Holdings를 이끄는 Anuj Mehndiratta는 AI를 실제로 배포하면서 곧 "연구 차원의 문제"에 부딪혔다고 밝혔다. 기성 모델만으로는 복잡한 전문 업무 상당수를 직접 수행하기에 충분하지 않았다는 것이다. 결국 OpenAI는 기술과 인력 투입을 대가로 Thrive Holdings의 지분을 받았고, 회계사 및 IT 실무자들과 함께 이들 시스템을 훈련·개발하도록 팀을 별도로 파견했다.

이것이 AI Roll-up과, 기업 인수 후 범용 AI 기능을 단순히 덧씌우는 방식 사이의 가장 큰 차이다. 자본이 실제로 사들이는 것은 기업의 현재 매출과 그 이면의 고객 관계, 산업 데이터, 워크플로만이 아니라, 이들 자산이 AI 개조를 거친 뒤 만들어낼 수 있는 효율성 향상과 가치 재평가다.

Thrive 산하 회계 플랫폼 Current는 이 논리를 이미 상당한 규모로 끌어올렸다. 올해 6월 기준 Current 산하에는 미국 독립 회계법인이 30곳 가까이 있으며, 직원은 2,000명이 넘고 연매출은 5억 달러를 넘는다. 기존 회계법인들은 대개 현지 브랜드와 경영진을 그대로 유지하지만, 기술, 자본, 일부 백오피스 역량은 통합 플랫폼에서 제공되기 시작했다.

올해 세금 신고 시즌에 Current가 OpenAI와 협력해 개발한 Tax AI는 약 7,000건의 세금 신고서를 처리했다. Current가 공개한 데이터에 따르면 시범 적용에 참여한 회계법인들은 세금 신고 준비 시간을 평균 31% 단축했고, 일부 데이터 입력 작업의 정확도는 최고 98%에 달했다.

이 모델은 영국 부동산 회사 Dwelly가 더 직접적이고 매끄럽게 실행하고 있다. 전통적인 PropTech 기업은 보통 부동산 관리 소프트웨어를 개발해 현지 중개업자에게 판매한다. 그러나 Dwelly는 영국의 독립 임대 중개업체를 계속 인수한 뒤 모든 업무를 자체 AI 플랫폼으로 이전하는 방식을 택했다.

올해 7월 회사는 1억 7,000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 완료했는데, 이 중 9,500만 달러는 지분 투자, 7,500만 달러는 부채 조달이었으며 자금의 중요한 용도 중 하나는 부동산 중개업체를 추가로 인수하는 것이었다. 투자 유치 시점에 Dwelly는 이미 1만 5,000채 이상의 주택을 관리하고 있었다. 회사에 따르면 전통적인 방식에서는 부동산 관리자 1명이 약 100채의 주택을 관리하지만, AI 시스템이 임차인 문의, 수리 일정, 계약 문제, 일상 소통을 대거 맡은 뒤에는 이 숫자가 300채 이상으로 높아졌다.

더 중요한 것은 중개업체를 한 곳 인수할 때마다 Dwelly가 얻는 것이 단순히 주택 수만은 아니라는 점이다. 수년간 축적된 집주인 연락처, 임차인과의 소통 기록, 수리업체 정보, 부동산 이력, 구체적인 업무 습관도 함께 확보한다. Dwelly는 매우 세부적인 사례를 하나 든 적이 있다. 시스템은 어떤 집주인이 "Benjamin"보다 "Ben"으로 불리기를 더 선호한다는 사실이나, 어떤 소유주는 수리비가 일정 금액을 넘기 전에 반드시 전화로 먼저 확인하기를 요구한다는 점까지 알 수 있다.

이런 사소해 보이는 정보야말로 AI가 전통 산업에 실제로 들어간 뒤 가장 필요로 하는 것이다. 원래 일반 AI 기업은 제품을 먼저 개발한 다음, 고객을 찾고 데이터를 확보하고 업무 프로세스를 이해하는 데 몇 년을 써야 한다. 그러나 AI Roll-up은 인수합병과 AI 전환 과정에서 이 여러 가지를 한 번에 해결하려 한다.

이 모델을 "AI-enabled roll-up"으로 정리한 General Catalyst는 인수가 가장 빠른 고객 확보 방식이라고 본다. 이 기관은 지난 몇 년 동안 Dwelly, Titan MSP, Crescendo, Eudia, Long Lake 등 이 모델을 도입한 기업들을 잇달아 지원했다. 2026년에는 관련 Creation Fund를 직전 회차의 8억 달러에서 15억 달러로 확대할 예정이다.

전통 서비스 기업의 경제 모델을 바꾸다

AI Roll-up이 자본의 주목을 받는 핵심 이유는, AI가 가져오는 효율성 향상을 전통 서비스 기업이 오랫동안 인력 확장에 의존해온 성장 방식을 바꾸는 새로운 성장 모델로 전환한다는 점이다.

과거에 소프트웨어 기업이 VC의 꾸준한 환영을 받은 중요한 이유 중 하나는 강력한 영업 레버리지를 갖췄기 때문이다. 소프트웨어 개발이 완료된 뒤에는 고객이 1,000명 늘어도 직원을 크게 늘릴 필요가 없다.

전문 서비스는 정반대다. 회계법인이 기업 고객 1,000곳을 더 상대하려면 대개 회계사를 더 뽑아야 하고, IT 서비스 업체가 기업 고객 수백 곳을 늘리려면 기술 지원 인력을 늘려야 한다. 매출이 늘어나는 동시에 인건비도 따라 늘기 때문에 전통 서비스 기업의 이익률과 밸류에이션은 보통 소프트웨어 기업 수준에 도달하기 어렵다.

AI Roll-up이 베팅하는 것은 AI가 이런 연결 고리의 일부를 끊어낼 수 있다는 점이다.

Dwelly의 사례를 보면, 부동산 관리자 1명이 관리할 수 있는 주택이 100채에서 300채로 늘어나면 회사는 고객이 증가할 때 예전 속도로 직원을 늘릴 필요가 없다. Current도 마찬가지다. AI가 대량의 데이터 추출, 서식 작성, 1차 검토를 수행할 수 있으면 회계사는 검토, 세무 계획, 고객 상담에 더 많은 시간을 쓸 수 있다.

이 변화가 재무제표에 나타나면 이른바 영업 레버리지가 된다. 한 전통 서비스 기업의 연매출이 1억 달러이고 EBITDA 마진이 15%라면, 연간 EBITDA는 1,500만 달러다. AI가 대량 해고로 이어지지 않고 같은 규모의 팀이 더 많은 고객을 담당하게 만들어 최종적으로 마진을 20%로 높인다면, EBITDA는 2,000만 달러로 증가한다.

밸류에이션 배수가 전혀 변하지 않더라도 기업 가치는 이미 3분의 1이 높아진 셈이다. 여기에 전통적인 Roll-up에 항상 존재해 온 밸류에이션 차익까지 겹치면 이야기는 더 매력적이 된다. 소규모 지역 기업은 낮은 EBITDA 배수에 인수될 수 있지만, 수십 개 회사가 대형 전국 플랫폼으로 통합되면 더 높은 밸류에이션을 받을 수 있다. 그래서 전통 PE의 "인수합병 통합+규모 효과"에 "AI를 통한 생산성 향상"이라는 변수가 하나 더 추가된 것이다.

General Catalyst는 AI Roll-up이 "전통 PE가 아니다"라고 반복해서 강조한다. 그 이유로 전통 PE는 보통 레버리지, 비용 절감, 백오피스 통합에 의존하는 반면, AI Roll-up은 오히려 R&D와 기술 투자를 적극적으로 늘린다는 점을 든다. 하지만 거래 형식만 보면 둘은 분명히 점점 더 비슷해지고 있다. General Catalyst에 따르면 이 기관은 이 유형의 기업에 보통 1억 달러 이상을 투자하며, 이 자금은 기술 플랫폼 구축과 후속 인수에 쓰인다.

지난 1~2년간의 발전을 거치며 이런 융합은 이미 상당한 규모를 형성했다. 올해 5월, General Catalyst가 지원하고 초기 AI Roll-up 프로젝트 중 하나로 꼽는 Long Lake는 American Express Global Business Travel을 63억 달러 현금에 인수하기로 합의했다. Amex GBT는 상장된 기업 출장, 경비 및 이벤트 관리 플랫폼으로, Long Lake는 자사의 Nexus AI 시스템을 이 회사 비즈니스에 이식할 계획이다.

한편, Beacon Software는 올해 6월 또 2억 2,500만 달러를 조달했으며, 앞서 이미 30개 이상의 수직 소프트웨어 회사를 인수했다. Thrive와는 약간 차이가 있는데, Beacon은 소프트웨어 기업을 사들이고 Thrive는 주로 노동 집약적 서비스 회사를 인수한다. 하지만 그 이면의 접근 방식은 비슷하다. 자본이 더 이상 처음부터 성장하는 기술 기업 한 곳에만 투자하지 않고, 기존 고객과 현금 흐름을 가진 기업을 계속 사들인 뒤 통합 기술 플랫폼으로 개조할 수 있다는 것이다.

Bending Spoons는 지난 몇 년간 성숙한 디지털 제품을 꾸준히 인수하면서 본질적으로 “기술 역량+장기 M&A”가 하나의 독립적인 기업 성장 모델이 될 수 있음을 이미 증명했다. AI Roll-up은 이 전략을 소프트웨어와 인터넷 자산에서 더 나아가 회계, 법률, 부동산, IT 아웃소싱 같은 전통 산업으로 가져온 것에 불과하다.

이는 위험한 밸류에이션 게임이 될 수도 있다

AI Roll-up이 점차 하나의 유행하는 패러다임이 되면서 전통 서비스 기업의 밸류에이션 로직도 변화하기 시작했다.

회계법인, IT 서비스 업체, 부동산 관리 회사의 가치는 과거에는 주로 매출, 이익, 고객 수에 의해 결정됐다. 이제 투자자들은 이런 전통 지표 외에 또 다른 변수를 더하기 시작했다. AI가 같은 규모의 팀으로 더 많은 고객을 서비스하고, 직원 1인당 생산성과 이익률을 높일 수 있다면, 이런 기업들의 미래 수익성도 다시 평가되어야 한다는 것이다.

하지만 업무 효율성 향상이 투자 수익으로 실현되기까지는 여전히 긴 거리가 있다. Current가 주장하는 세금 신고 준비 시간 31% 단축이 회계법인의 인건비를 같은 비율로 줄일 수 있다는 의미는 아니다. Dwelly가 한 명의 자산 관리자가 더 많은 주택을 관리할 수 있게 한다고 해서 추가 매출이 전부 이익으로 전환되는 것도 아니다. 전문 서비스에는 여전히 검토, 고객 커뮤니케이션, 법적 책임, 완전히 표준화하기 어려운 수많은 업무가 포함된다.

AI가 직원의 효율성을 높이는 데 그칠지, 아니면 매출과 직원 수 사이에 오랫동안 존재해 온 선형 관계를 실제로 바꿀 수 있을지는 지금도 더 오랜 검증이 필요하다. 정말 경계해야 할 점은 자본시장이 이런 결과가 완전히 실현될 때까지 기다리지 않고 가격을 다시 매길 수 있다는 것이다.

만약 한 전통 회계법인이 원래 낮은 EBITDA 배수로 매각된다고 할 때, 점점 더 많은 VC와 PE가 인수 후 AI가 이익률을 크게 높일 수 있다고 믿기 시작한다면 매수자가 기꺼이 지불하려는 가격도 자연스럽게 올라간다. 원래 향후 몇 년에 걸쳐 나타날 운영 개선 효과가 거래 시점에 이미 일부 판매자에게 지급될 수 있다.

이는 현재 AI 1차 시장에서 벌어지고 있는 일과 본질적으로 다르지 않다. 기술 발전은 실제로 새로운 성장 공간을 만들었지만, 자본이 한정된 우량 자산을 동시에 쫓을 때는 미래 수익이 오늘의 가격에 점점 더 일찍 반영된다.

AI Roll-up은 이런 현상을 더욱 증폭시킬 수도 있다. 일반 VC는 스타트업의 지분 일부만 사면 되지만, AI Roll-up은 종종 기업 지배권을 확보하고 더 많은 회사를 계속 인수해야 한다. 이는 투자 기관이 기술 판단에 대한 위험뿐만 아니라 전통적인 초기 투자보다 훨씬 많은 자본을 투입하고, M&A 자금조달, 기업 통합, 장기 운영의 위험까지 부담해야 한다는 뜻이다.

과거 VC가 AI 스타트업에 투자할 때 가장 큰 위험은 제품이 결국 충분히 큰 시장을 만들지 못하는 것이었다. AI Roll-up에는 위험이 하나 더 있다. AI가 실제로 효과가 있더라도 회사를 산 가격이 이미 너무 비쌀 수 있다는 점이다.

Thrive Holdings는 현재 가장 대표적인 사례다. 설립된 지 오래되지 않은 이 회사는 이미 누적 30억 달러 이상을 조달했고, 최신 밸류에이션은 120억 달러에 달하며, 70여 개 기업을 보유·운영하고 있다. 그러나 현재까지 Thrive는 그룹 차원의 매출, EBITDA, 잉여현금흐름을 공개하지 않았고, AI가 전체 자산 포트폴리오에 얼마나 많은 이익을 기여했는지도 밝히지 않았다.

외부에서는 Current의 세금 신고 효율이 31% 향상된 것을 볼 수 있고, 계열 IT 플랫폼이 AI를 점점 더 많이 도입하는 것도 볼 수 있다. 하지만 이런 운영 지표는 120억 달러 밸류에이션을 설명하기에는 여전히 상당한 거리가 있다. 자본이 가격을 매기고 있는 것은 아직 완전히 증명되지 않은 다른 사실, 즉 Thrive가 원래 전통 서비스 기업 기준으로 평가되던 자산을 더 높은 성장률, 더 높은 이익률, 더 강한 영업 레버리지를 가진 플랫폼으로 바꿀 수 있을지 여부다.

만약 최종 결과가 ‘AI 사용 후 효율이 다소 향상되는 것’에 그치고, 매출 성장을 위해 여전히 인력을 계속 늘려야 하며, 이익률도 완만하게 개선되는 정도라면, AI Roll-up의 밸류에이션 체계는 난처한 문제에 직면하게 된다. 투자자는 기술 기업의 가격을 지불했지만, 결국 손에 쥔 것은 여전히 전통 서비스 기업일 수 있기 때문이다.

이것이 AI Roll-up이 현재 가장 주목할 만하면서도 동시에 위험이 가장 큰 지점이다. 전통 PE는 적어도 이미 존재하는 현금흐름과 이익률을 근거로 기업 가치를 매길 수 있다. AI Roll-up은 아직 실현되지 않은 생산성 개선을 거래 가격에 미리 반영하는 경우가 점점 더 많아지고 있다. AI 도입 효과가 기대에 못 미치거나, 대규모 자본이 유입된 후 인수 멀티플이 더 높아지면, 원래 투자 수익률을 높이기 위한 AI가 오히려 수익 여지를 압축하는 원인이 될 수 있다.

모든 자본이 어떤 기술이 자산 가치를 바꿀 수 있다고 믿을 때, 가장 먼저 오르는 것은 보통 이익이 아니라 자산 자체의 가격이다. AI Roll-up이 과연 새로운 기업 형태인지, 아니면 새로운 자산 재평가의 물결인지는 현재로서는 결론을 내리기 어렵다.