핵심 내용 요약
최근 SaaS(기업 소프트웨어 서비스) 주식이 급격히 상승했으며, 미국의 Snowflake, ServiceNow, 중국의 Kingdee와 같은 기업들의 주가도 크게 올랐습니다. 하지만 이는 전체 소프트웨어 업계가 안전해졌다는 것을 의미하는 것이 아니라, 시장이 SaaS 기업들을 “분류”하기 시작했다는 신호입니다. AI에 필요한 개인 데이터를 보유하고 ‘데이터 피벗(data wheel)’을 형성할 수 있는 기업들은 AI의 도움으로 가치가 증대될 것이지만, 단순히 데이터를 기록하고 보여주며 간단한 협업 기능만 제공하는 기업들의 가치는 AI에 의해 축소될 것입니다. 이러한 변화의 계기가 된 것은 Snowflake의 재무 보고서였습니다. Snowflake는 자사 데이터 플랫폼에 내장된 AI 도구인 Cortex Code를 활용하여 예상을 초월하는 성장을 이루었으며, 이 도구는 고객 데이터의 ‘맥락’(예: 기존 프로젝트의 문제점, 데이터 측정 기준 등)을 이해할 수 있다는 점에서 일반적인 AI보다 더 유용합니다.
상세한 분석
#### 1. 급격한 상승의 계기: Snowflake의 재무 보고서에 숨겨진 “反상식”의 비밀
Snowflake는 데이터 관리 SaaS 서비스를 제공하는 기업으로, 이번 재무 보고서에서 매출이 30% 이상, 이익은 거의 70% 증가하여 시장 예상을 훨씬 뛰어넘었습니다. 하지만 가장 중요한 것은 숫자 자체가 아니라 CFO가 “Cortex Code가 성장의 핵심 동력이었다”고 밝힌 점입니다.
Cortex Code는 독립적인 AI 프로그래밍 도구(예: ChatGPT의 코드 기능)가 아니라 Snowflake 데이터 플랫폼에 내장된 것입니다. 많은 기업들이 비즈니스 데이터를 Snowflake에 저장하고 분석에 활용하기 때문에, Cortex Code는 외부에서 고객의 작업 흐름에 들어오는 것이 아니라 고객이 Snowflake에 저장한 데이터를 처리하는 과정에서 자연스럽게 사용하게 됩니다. 이 도구는 고객의 데이터를 더 잘 이해하기 때문입니다.
#### 2. 일반적인 AI가 ‘자체 데이터’를 가진 AI 도구에게 왜 질 수 없을까?
일반적인 AI 프로그래밍 도구(Codex, Claude Code 등)는 매우 강력하지만, 기업의 기존 프로젝트를 분석할 때 가장 어려운 것은 코드를 작성하는 것이 아니라 ‘맥락을 이해하는’ 것입니다.
- 이 표는 왜 이런 방식으로 설계되었나?
- 데이터 측정 기준(예: ‘월 매출액’은 주문을 기준으로 하는가, 아니면 실제 입금액을 기준으로 하는가?)은 어떻게 정해졌나?
- 이전에 어떤 문제가 발생했는가(예: 특정 필드에서 오류가 자주 발생하는가)?
이러한 정보는 일반적인 AI에는 없지만, Snowflake의 Cortex Code는 고객 데이터와 함께 존재하기 때문에 이러한 ‘숨겨진 지식’을 직접 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 기업이 과거 판매 데이터를 분석할 때 Cortex Code는 해당 데이터의 출처와 문제점을 알고 있어 바로 사용할 수 있는 코드를 작성할 수 있습니다. 반면 일반적인 AI가 작성한 코드는 논리적으로는 맞을 수 있지만 기업의 실제 상황에 맞지 않아 수정이 필요할 수 있습니다.
#### 3. AI 시대에 SaaS의 경쟁 우위가 ‘데이터 피벗’으로 변했다?
모든 데이터가 가치 있는 것은 아니며, AI에 필요한 데이터여야 합니다.
- 전통적인 CRM에 저장된 고객 이름, 전화번호와 같은 정보는 가치가 제한적입니다.
- 고객 방문 녹음, 판매 전략 조정 기록, 프로젝트의 과거 문제점과 같은 ‘실시간 데이터’가 AI에 필요합니다(예: AI는 녹음을 통해 고객의 의도를 파악하거나 과거의 실수를 반복하지 않도록 도울 수 있습니다).
더 중요한 것은 ‘데이터 피벗’입니다. 고객이 당신의 제품을 더 많이 사용할수록 AI에 필요한 데이터가 더 많이 생성되고, 그 결과 당신의 AI 도구도 더 유용해지며, 고객은 당신의 제품을 더욱 의존하게 됩니다. 예를 들어, Snowflake의 경우 고객이 저장하는 데이터가 많을수록 Cortex Code는 그들의 비즈니스를 더 잘 이해하고, 고객은 계속해서 Snowflake를 사용하게 됩니다.
#### 4. 어떤 SaaS 기업들이 위험에 처했나?
시장은 ‘핵심 데이터가 없는’ SaaS 기업들을 배제하기 시작했습니다:
- 단순히 데이터를 기록하고 보여주는 도구(예: 간단한 양식 소프트웨어, 기본적인 작업 관리 도구)는 AI가 직접 대체할 수 있습니다(예: ChatGPT가 양식을 생성하거나 AI 보조 도구로 작업을 관리할 수 있음).
- AI가 필요로 하는 프로세스를 갖추지 않은 기업도 마찬가지입니다(예: 일부 간단한 협업 도구는 AI와 직접 통합될 수 있어 별도로 사용할 필요가 없음).
이러한 기업들의 가치는 AI에 의해 축소되거나 대체될 것입니다.
#### 5. 이번 급격한 상승이 시사하는 점: SaaS 업계의 변화
이전에는 “SaaS가 AI에 의해 사라질까”라는 우려가 있었지만, 이제 시장은 명확한 답을 제시했습니다. 전체 업계가 위험한 것이 아니라 분화가 시작되고 있다는 것입니다.
미래의 SaaS 기업의 가치는 두 가지 요소에 따라 결정될 것입니다:
- 고객이 관리하는 데이터가 ‘AI에 필요한 데이터’인가?
- ‘데이터 피벗’을 형성할 수 있는가?
이러한 능력을 갖춘 기업들은 AI의 도움으로 가치가 증대될 것이며, 그렇지 않은 기업들은 점점 더 어려워질 것입니다. 따라서 이번 급격한 상승은 SaaS 업계의 회복이 아니라 AI 시대에 살아남을 수 있는 기업들을 시장이 선별하는 과정입니다.
한 마디로 요약
AI는 SaaS의 적이 아니라 ‘선별기’입니다. AI는 데이터 경쟁 우위를 가진 SaaS 기업들을 더 가치 있게 만들고, 데이터가 부족한 기업들은 주변화될 것입니다. 일반인이 SaaS 주식을 볼 때는 단순히 상승 여부만 보는 것이 아니라, 해당 기업이 ‘AI에 필요한 데이터’와 ‘데이터 피벗’을 갖추고 있는지를 중점적으로 살펴보아야 합니다.