75% 가격 인상… 안드리센호로위츠 “ChatGPT 이후 SaaS ‘성장 둔화’ 서사, 숫자와 안 맞는다”

소프트웨어와 인공지능(AI)이 ‘모든 것을 해결해 줄 만능 열쇠’처럼 포장되는 분위기 속에서, 실리콘밸리 대표 투자사 안드리센호로위츠(안드리센호로위츠) 파트너 아니시 아차리아(Anish Acharya)가 보다 냉정한 현실 진단을 내놨다. 소프트웨어의 한계를 인정하고, SaaS(서비스형 소프트웨어) 시장 구조 변화와 AI ‘에이전트’의 부상, 글로벌 인재·지역 전략까지 함께 봐야 한다는 지적이다.

아차리아는 안드리센호로위츠에서 시리즈A 단계 소비자·핀테크 투자를 이끌고 있는 인물이다. 앞서 크레딧카르마에서 미국 카드 사업을 1억 명 이상 규모로 키운 경험이 있고, 두 차례 스타트업을 만들었다가 각각 크레딧카르마와 구글에 매각한 연쇄 창업자이기도 하다. 그는 최근 인터뷰에서 “코드로 모든 것을 해결할 수 있다는 일반적인 스토리는 ‘완전히 틀렸다’”고 단언하며, 소프트웨어·AI 시장에 대한 과도한 기대와 왜곡된 투자 심리를 짚었다.

‘코드가 다 해결한다’는 환상

아차리아가 가장 먼저 꼽은 건 ‘코드 만능주의’다. 기술 업계는 새로운 소프트웨어가 나오면 복잡한 사회·경제 문제까지 깔끔하게 해결될 것처럼 포장하는 경향이 있다. 하지만 그는 “우리가 코딩으로 모든 걸 ‘바이브 코드(vibe code)’ 해버릴 수 있다는 이야기는 근본적으로 잘못됐다”고 선을 그었다.

그에 따르면 현재 시장에는 소프트웨어가 실제로 할 수 있는 일과, 업계가 기대·마케팅으로 만들어낸 이미지 사이에 큰 괴리가 존재한다. 이 괴리가 투자 전략과 제품 개발 방향을 왜곡시키고, 장기적으로는 실망을 키워 업계 전체에 부정적인 인식을 남긴다는 것이다. 오히려 소프트웨어의 한계를 인정하고, 문제의 복잡성을 직시하는 쪽이 지속 가능한 비즈니스와 기술 혁신에 가깝다는 설명이다.

SaaS 전환 비용 하락…고객 락인 약해진다

그는 SaaS 시장의 역학이 조용히, 그러나 크게 바뀌고 있다고 지적했다. 핵심은 ‘전환 비용’이다. 과거에는 한 번 도입한 SaaS를 다른 서비스로 바꾸려면 막대한 비용과 시간이 들었다. 데이터 이전, 시스템 통합, 사용자 교육 등 리스크가 커서, 사실상 기존 사업자가 고객을 붙잡아 두는 ‘락인 효과’가 강했다.

하지만 아차리아는 “한 SaaS에서 다른 SaaS로 옮기는 비용이 극적으로 내려가고 있다”며 “이 변화가 충분히 논의되지 않고 있다”고 말했다. 특히 코딩 에이전트와 자동화 도구가 발달하면서, 과거라면 수개월이 걸리던 SAP에서 오라클로의 전환 같은 작업도 훨씬 단순해지고 있다는 것이다. 전환 리스크가 줄어들수록 고객은 가격·기능·지원 품질을 더 냉정하게 비교하게 되고, 이는 SaaS 업체들에 더 치열한 경쟁과 빠른 혁신을 요구하게 된다.

런던 vs 실리콘밸리…인재 비용·유지율의 차이

아차리아는 스타트업 관점에서 ‘어디에 회사를 세울 것인가’도 전략의 일부라고 강조했다. 그는 “런던에서 빌딩하는 건 실리콘밸리보다 분명한 장점이 있다”며, 특히 ‘인재 비용’과 ‘인재 유지율’을 꼽았다. 런던은 우수한 기술 인력이 상대적으로 저렴하고, 이직이 잦지 않아 팀이 안정적으로 유지되기 쉽다는 설명이다.

실리콘밸리에서는 경기나 트렌드 변화에 따라 인력 이동이 매우 빠르게 일어나고, 인건비 또한 높다. 반면 런던은 인력 구조가 비교적 ‘잦은 이직’에 덜 휘둘리기 때문에, 초기 스타트업 입장에서는 장기 로드맵을 그리기에 더 나은 환경이 될 수 있다는 것이다. 결국 지역 선택은 개발자 연봉 수준뿐만 아니라, 팀의 일관성과 실행력을 좌우하는 중요한 변수로 작용한다.

샌프란시스코의 네트워크 효과, 여전히 강력

그렇다고 샌프란시스코의 매력이 줄어든 것은 아니다. 아차리아는 샌프란시스코가 여전히 ‘네트워크 효과’ 측면에서 독보적인 도시라고 평가했다. 창업자, 엔지니어, 투자자, 대형 테크 기업이 한곳에 밀집해 있어, 정보와 인재, 자본이 빠르게 연결된다.

그는 “샌프란시스코에서 ‘다른 모든 것을 포기하고 여기에 올인하겠다’고 말하는 건 분명히 다른 의미가 있다”고 말했다. 즉, 이 지역에 직접 몸을 두고 집중하는 행위 자체가 하나의 신호이자, 치열한 경쟁 속에서도 더 빠른 학습과 피드백 루프를 만드는 촉매가 된다는 것이다. 비용과 경쟁 강도가 높다는 단점에도 불구하고, 이 네트워크 효과 덕분에 샌프란시스코는 여전히 기술 창업자에게 중요한 선택지로 남아 있다는 평가다.

이스라엘 등 ‘작은 시장’이 강해지는 이유

그는 이스라엘 같은 소규모 내수 시장의 스타트업들이 보여주는 글로벌 전략도 눈여겨봐야 한다고 말했다. 국내 시장이 작기 때문에, 처음부터 전 세계를 대상으로 제품과 비즈니스 모델을 설계할 수밖에 없다는 것이다. 아차리아는 “자국 시장만으로는 충분히 크다고 스스로를 속일 수 없는 환경이 오히려 글로벌 마인드를 조기에 형성하게 만든다”고 설명했다.

이 같은 구조는 초기에는 도전이지만, 장기적으로는 세계 시장을 겨냥한 기술·제품을 만들게 하는 동력이 되기도 한다. 그는 작은 시장에서 출발한 창업자들이 자연스럽게 글로벌 확장 전략을 내재화하고 있으며, 이 점이 더 큰 내수 시장에 안주하는 기업들보다 경쟁 우위를 줄 수 있다고 봤다.

소프트웨어 기업에 대한 과도한 비관론

시장 심리와 관련해서는 “현재 시장은 소프트웨어 기업에 대해 지나치게 부정적”이라고 진단했다. 성장 둔화 우려, 금리 환경 변화 등으로 기술주, 특히 소프트웨어 종목에 대한 투자 심리가 얼어붙어 있지만, 실제 펀더멘털을 고려하면 상당수 기업들은 여전히 견조하다는 것이다.

아차리아는 “소프트웨어가 완전히 ‘오버솔드(oversold)’ 상태”라며, 주가와 기업 가치 사이에 괴리가 벌어져 있다고 지적했다. 그는 이 같은 비관적 정서가 시장 전체를 덮고 있지만, 동시에 개별 기업의 사업 구조와 수익성을 세밀하게 들여다본다면 장기적으로는 재평가 여지가 적지 않다고 봤다.

ChatGPT 이후 SaaS 가격 인상…‘성장 둔화’ 서사와 충돌

생성형 AI 붐 이후 SaaS 기업들의 수익 구조도 변하고 있다. 아차리아는 “ChatGPT가 공개된 이후, 상장 SaaS 기업의 75%가 가격을 인상했다”고 소개했다. AI 도입으로 성장성이 떨어질 거라는 일각의 내러티브와는 다른 흐름이다.

여러 SaaS 기업이 AI 기능을 추가하며 제품 가치를 재정의하고, 이를 근거로 가격을 올렸다는 설명이다. 이는 단순히 비용 절감 도구로서의 AI가 아니라, 고객에게 더 큰 가치를 제공하면서 매출 단가를 높이는 수단으로 활용되고 있음을 보여준다. 아차리아는 이 데이터를 들어 “SaaS 성장세가 꺾였다는 단순한 서사는 실제 숫자와 잘 맞지 않는다”고 꼬집었다.

코딩 에이전트가 바꾸는 SaaS 환승 구조

그는 다시 한 번 코딩 에이전트의 영향을 강조했다. 과거에는 SAP에서 오라클 같은 다른 엔터프라이즈 소프트웨어로 옮기는 작업이 수많은 커스텀 코드와 통합 작업을 필요로 하는 ‘대형 프로젝트’였다. 하지만 이제는 코딩 에이전트가 과정을 자동화·표준화하면서, 그 복잡성과 리스크가 크게 줄고 있다는 것이다.

이 변화는 단순한 기술 편의성을 넘어, SaaS 사업자의 ‘고객 유지 전략’ 자체를 흔든다. 고객이 언제든 더 나은 조건을 제시하는 경쟁사로 옮겨갈 수 있다면, 기존처럼 장기 계약과 락인에 의존하는 모델은 점점 힘을 잃게 된다. 대신 지속적인 제품 개선, 더 나은 지원, 빠른 기능 업데이트로 고객 만족을 유지해야 하는 구조로 재편될 가능성이 크다.

기득권 기업의 한계와 스타트업의 기회

아차리아는 대형 기술 기업들의 ‘혁신 방식’도 짚었다. 그의 관찰에 따르면, 대부분의 기득권 기업은 완전히 새로운 카테고리를 여는 대신, 기존 주력 제품을 조금씩 개선하는 데 자원을 집중한다. 즉, 현재 잘 팔리는 사업 라인에 기능을 덧붙이는 쪽이 더 안전하다고 판단하는 구조다.

이런 전략은 단기 수익과 리스크 관리에는 유리하지만, 시장 전체의 혁신 속도를 늦추는 결과를 낳을 수 있다. 반대로, 대기업이 손대지 않는 새로운 카테고리는 스타트업에게 남겨진 공간이 된다. 그는 incumbent(기득권) 기업과 신생 기업의 이런 구조적 차이를 이해하는 것이, 어느 지점에서 창업과 투자를 해야 하는지 판단하는 데 중요하다고 강조했다.

AI 시장의 핵심은 ‘집계·조율(aggregation)’ 레이어

AI 영역에서는 ‘단일 모델’보다 이를 묶어내는 ‘앱 레이어’의 중요성을 강조했다. 아차리아는 “여러 특화된 기초 모델들을 집계(aggregation)하고 오케스트레이션하는 레이어에 큰 가치가 있다”며, 이 레이어가 곧 ‘앱 컴퍼니’가 될 것이라고 봤다.

현재 AI 생태계는 범용 대형 모델과 도메인 특화 모델이 혼재하는 ‘분절된 시장’이다. 그는 이처럼 파편화된 모델들을 상황에 맞게 조합·연결해 실제 사용자 문제를 해결하는 애플리케이션이 가장 큰 부가가치를 창출할 것이라고 내다봤다. 이는 개별 모델의 성능 경쟁을 넘어, 어떤 회사가 이들을 가장 잘 묶어 현실 비즈니스와 사용 경험으로 연결할 수 있는지의 싸움이라는 의미다.

아차리아의 진단은 한 방향으로 치우친 기술 낙관론을 경계하자는 메시지와 맞닿아 있다. 소프트웨어와 AI가 만들어낼 기회는 여전히 크지만, 그만큼 시장 구조와 전환 비용, 지역별 인재 환경, 기득권·신생 기업 간 역학을 함께 읽어야 한다는 것이다. 과장이 아닌 현실적인 기대 위에서 전략을 세우는 것이, 기술 혁신과 산업 성장 모두를 지속 가능하게 만드는 길이라는 점을 시사한다.

💡 "AI 열풍 속, 진짜 경쟁력은 '구조를 읽는 눈'입니다"

AI와 소프트웨어가 만능처럼 포장되는 지금, 안드리센호로위츠 파트너 아니시 아차리아는 분명히 말합니다.

"코드가 모든 걸 해결해 주지 않는다."

SaaS 전환 비용 하락으로 약해지는 락인 효과, 코딩 에이전트가 뒤흔드는 엔터프라이즈 소프트웨어 시장,

샌프란시스코·런던·이스라엘로 대표되는 글로벌 인재·지역 전략,

그리고 생성형 AI 이후 SaaS 가격 인상과 ‘오버솔드’된 소프트웨어 섹터까지.

지금 필요한 건 한 줄의 코드가 아니라,

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◆ SaaS·AI·소프트웨어 시장 구조를 읽는 7단계 마스터클래스

아차리아가 짚은 것처럼, 이제 시장을 이해하려면

① 소프트웨어/AI의 한계와 기회

② 전환 비용과 락인 구조

③ 지역·인재·글로벌 전략

④ 기득권 vs 스타트업의 혁신 방식

을 함께 봐야 합니다.

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• 1단계: The Foundation (기초와 진입)

  소프트웨어·크립토를 ‘기술 장난감’이 아니라 자산과 시장의 관점에서 이해하는 단계입니다.

  비트코인을 포함한 주요 자산의 본질, 지갑·보안·세금까지,

  기술 혁신이 실제 투자와 비즈니스에 어떤 구조로 연결되는지부터 짚어갑니다.

• 2단계: The Analyst (분석가) – "코드 만능주의"에서 숫자와 구조로

  아차리아가 비판한 ‘코드가 다 해결한다’는 환상을 벗겨내는 과정입니다.

  토크노믹스·온체인 데이터·시가총액·인플레이션 구조를 해부하며,

  마케팅이 아닌 실제 수익과 사용자 데이터로 프로젝트의 진짜 가치를 판별합니다.

  소프트웨어·AI 기업에 쏠린 과도한 낙관/비관을 넘어,

  주가와 펀더멘털 사이 ‘괴리’를 기회로 바꾸는 분석 틀을 익힙니다.

• 3단계: The Strategist (투자 전략과 포트폴리오)

  ‘전환 비용 하락’, ‘락인 약화’, ‘새로운 카테고리’ 같은 구조적 변화를

  실제 포트폴리오 전략으로 옮기는 단계입니다.

  리스크-수익, 인플레이션 환경, 현금·부채·성장형 자산의 비중을 조정하며,

  SaaS·AI·소프트웨어 섹터의 사이클 속에서 장기 전략을 세우는 법을 다룹니다.

• 4단계: The Trader (테크니컬 & 실전 매매)

  시장 심리가 공포/탐욕으로 흔들릴 때,

  차트·지지/저항·추세·반전 패턴으로

  과매도(oversold)·과매수 구간을 읽어내는 기술을 익힙니다.

  단순한 '차트 보기'를 넘어, 거시·섹터·심리를 반영해

  단기·중기 알파를 노리는 매매 실행력을 기릅니다.

• 5단계: The DeFi User (탈중앙화 금융)

  “코딩 에이전트가 비용 구조를 바꾸고, 소프트웨어가 금융을 재구성하는” 시대,

  스테이킹·렌딩·유동성 공급·비영구적 손실·차익거래까지

  은행 밖에서 작동하는 새로운 금융 레이어를 이해합니다.

  단순 투기가 아닌, 수익 구조를 스스로 설계할 수 있는 실전 역량에 초점을 둡니다.

• 6단계: The Professional (선물과 옵션 – 심화)

  금리·유동성·섹터 로테이션 등 매크로 환경 속에서

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  레버리지 리스크 경고에서 시작해, 손절·포지션 사이즈·헤지 전략까지

  프로 수준의 리스크 관리를 체계적으로 배우는 구간입니다.

• 7단계: The Macro Master (거시 경제와 시장 사이클)

  아차리아가 말한 “전환 비용·락인 구조·지역·기득권 vs 스타트업·AI 에이전트” 같은

  거대한 변화를 하나의 프레임워크로 통합하는 최종 단계입니다.

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기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

- 소프트웨어와 AI를 ‘만능 해결사’로 보는 시각은 과장돼 있으며, 실제로는 기술이 풀 수 있는 문제와 한계 사이에 큰 괴리가 존재한다는 점을 강조한다.

- SaaS 시장에서는 코딩 에이전트와 자동화 도구 발전으로 전환 비용이 크게 하락하면서, 기존 사업자의 락인 효과가 약해지고 가격·기능 경쟁이 심화되는 구조로 이동하고 있다.

- 런던·이스라엘 등 지역은 인재 비용·유지율, 초기부터 글로벌을 지향하는 비즈니스 설계로 경쟁력을 키우는 반면, 샌프란시스코는 여전히 강력한 네트워크 효과로 기술 창업의 핵심 허브 역할을 유지하고 있다.

- 시장 심리는 소프트웨어·SaaS 기업에 지나치게 비관적이지만, 실제로는 AI 도입 이후 상당수 기업이 가격 인상과 제품 가치 재정의를 통해 새로운 성장 동력을 확보하고 있다.

- AI 시장의 핵심 가치는 ‘단일 모델’이 아니라, 여러 특화 모델을 집계·조율해 실제 사용자 문제를 해결하는 애플리케이션 레이어에 쏠릴 것이라는 분석이다.

💡 전략 포인트

- ‘코드가 다 해결한다’는 전제를 버리고, 도메인 이해·운영 역량·규제 환경 등 비기술 요소를 함께 설계하는 팀이 장기적으로 경쟁우위를 가진다.

- SaaS 스타트업은 장기 락인과 복잡한 커스텀 통합에 의존하는 대신, 빠른 기능 업데이트·고객 지원·명확한 ROI 제공 중심으로 고객 유지 전략을 재설계해야 한다.

- 창업지는 단순 인건비가 아니라 인재 유지율, 지역 네트워크 강도, 글로벌 확장 용이성을 기준으로 혼합 전략(본사는 샌프란, 개발·운영은 런던/기타 지역 등)을 고려할 필요가 있다.

- 소프트웨어 및 AI 투자는 단기 성장률·심리보다는 비즈니스 구조, 수익성, AI 기능이 실제 가격·마진 개선으로 이어지는지에 집중해 선별해야 한다.

- AI 영역에서 새로운 기회는 ‘집계·오케스트레이션’ 레이어와, 기득권 기업이 건드리기 어려운 새로운 카테고리(새 업무흐름, 신규 산업 도메인)에서 나올 가능성이 크다.

📘 용어정리

- SaaS(Software as a Service): 설치형 소프트웨어가 아니라, 인터넷을 통해 구독 형태로 제공되는 서비스형 소프트웨어. 예: 세일즈포스, 슬랙 등.

- 전환 비용(Switching Cost): 한 서비스·제품에서 다른 것으로 바꿀 때 드는 시간·비용·리스크를 모두 포함한 비용. SaaS에서는 데이터 마이그레이션, 재교육, 시스템 통합 등이 해당된다.

- 락인 효과(Lock-in Effect): 전환 비용이 높아 고객이 기존 공급자를 쉽게 떠나지 못하게 되는 현상. 공급자에게는 높은 고객 유지율과 가격 협상력으로 이어진다.

- 코딩 에이전트(Coding Agent): 코드 작성·리팩토링·통합 작업 등을 자동화해 개발 생산성과 시스템 전환을 돕는 AI 기반 도구 또는 에이전트.

- Aggregation/Orchestration 레이어: 여러 AI 기초 모델(범용·도메인 특화)을 모아, 상황에 맞게 선택·조합·연결해 실제 서비스로 구현하는 소프트웨어 계층을 의미한다.

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q.

왜 ‘코드가 모든 걸 해결한다’는 생각이 스타트업과 투자에 위험한가요?

소프트웨어와 AI는 강력한 도구지만, 규제·조직 문화·운영 프로세스 같은 현실 요소를 무시하면 실제 문제 해결에 실패하기 쉽습니다. 모든 것을 코드로만 풀 수 있다고 믿으면 기술 개발과 마케팅에 과도하게 쏠려, 고객 이해·현장 검증·사업 모델 설계가 약해집니다. 아차리아의 메시지는 기술의 한계를 인정하고, 비즈니스·운영·시장 구조를 함께 설계하는 팀이 더 오래 살아남는다는 것입니다.

Q.

SaaS 전환 비용이 줄어들면 고객과 공급자에게 각각 어떤 변화가 생기나요?

전환 비용이 낮아지면 고객은 더 이상 한 공급자에 묶여 있을 이유가 줄어들어, 가격·기능·지원 품질을 기준으로 냉정하게 서비스를 갈아탈 수 있습니다. 반대로 SaaS 공급자는 장기 계약과 락인에만 의존하기 어렵고, 지속적인 제품 개선과 빠른 기능 업데이트, 고객 성공 지원을 통해 만족도를 유지해야 합니다. 코딩 에이전트와 자동화 도구가 이 전환 과정을 도와 경쟁과 혁신 속도를 더욱 높이고 있습니다.

Q.

AI 시장에서 ‘집계·조율(aggregation)’ 레이어가 왜 가장 큰 기회로 여겨지나요?

현재 AI 생태계에는 범용 대형 모델과 금융·의료·개발 등 도메인 특화 모델이 혼재해 있어, 사용자가 상황마다 어떤 모델을 써야 할지 직접 선택하기 어렵습니다. 집계·조율 레이어는 이 다양한 모델을 한 곳에 모으고, 업무 상황에 맞게 자동으로 조합·전환해 실제 서비스를 만들어 줍니다. 사용자는 복잡한 모델 선택을 신경 쓰지 않고도 ‘하나의 앱’처럼 쓰게 되고, 이 레이어를 장악한 회사가 사용자 경험과 데이터, 수익 모델을 동시에 통제할 수 있기 때문에 가장 큰 사업적 가치를 가질 수 있습니다.

TP AI 유의사항

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