모든 이가 소프트웨어 주식을 매도하고 있을 때, HSBC는 “여러분은 틀렸습니다”라고 말한다.
글쓴이: 우주파명인, TechFlow
2026년 2월, 기술주 시장은 일부 언론이 ‘SaaSpocalypse’(SaaS의 종말)이라 부르는 체계적 붕괴를 겪고 있다.
세일즈포스(Salesforce) 주가는 2025년 고점 대비 약 40% 급락했으며, 서비스나우(ServiceNow)는 한 분기 실적 발표 후 하루 만에 11% 이상 폭락했다. 이유는 단지 경영진이 전화 회의에서 “AI 에이전트가 포지션 증가에 대한 가시성을 복잡하게 만들고 있다”고 한 한마디 때문이었다. 워크데이(Workday)도 22% 이상 하락했고, 전체 S&P 500 소프트웨어 및 서비스 지수는 2026년 초 6주 동안 약 1조 달러의 시가총액을 잃었다.
시장 논리는 매우 직관적이다. AI 에이전트는 이미 수많은 수동 작업을 대체할 수 있으며, 기업은 과거에 100명이 해야 했던 일을 이제 AI로 처리한다. 따라서 당연히 100개의 소프트웨어 라이선스 포지션이 더 이상 필요하지 않게 된다. 포지션 기반 과금 모델을 채택하는 SaaS 비즈니스 모델은 역사적으로 종말을 맞이한 것으로 간주되고 있다.
이러한 공포 심리가 업계 전반으로 확산되는 와중에, HSBC 미국 기술 연구 책임자 스티븐 버시(Stephen Bersey)는 도발적인 제목의 보고서를 발표했다:『소프트웨어가 AI를 삼킬 것이다』(Software Will Eat AI)。
그의 핵심 주장은 한 문장으로 요약된다:시장의 공포는 오해다.
역풍 속에서 등장한 보고서
“시장은 AI가 기업용 소프트웨어를 대체할 것이라고 우려하고 있으나, 이러한 우려는 잘못된 것이다.”
보고서 서두에서 그는 이렇게 썼다. 그에 따르면, AI는 소프트웨어를 없애지 않고 오히려 소프트웨어 내부에 흡수되어 기업용 소프트웨어 플랫폼 내의 기능 계층으로 자리 잡게 될 것이다.소프트웨어는 AI의 적수가 아니다. 소프트웨어는 AI가 현실 세계에 도달하는 매개체다.
이 논리는 현재 시장의 전체 서사 구조를 뒤집는다. 시장의 두려움은 ‘AI가 소프트웨어를 대체한다’는 것이지만, 버시의 판단은 ‘소프트웨어가 AI를 길들인다’는 것이다.
그는 인터넷 시대의 역사적 사례를 인용한다. 당시 인터넷이 폭발적으로 성장하면서 초기 가치 축적은 서버, 광섬유 케이블, 데이터센터 등 물리적 인프라에 집중되었다. 막대한 자본이 하드웨어 인프라로 몰렸지만, 고군분투하던 초기 인터넷 기업들이 오히려 장기적 가치를 확보한 주체였다.소프트웨어야말로 인터넷 가치의 종착점이었다.
버시는 AI의 진화 역시 동일한 각본을 재현하고 있다고 본다. 2024년과 2025년은 인프라 구축기였고, 컴퓨팅 파워, 모델, 코드 통합 등 모든 것은 소프트웨어 계층의 폭발적 성장을 위한 준비단계였다. 그리고 2026년은 진정한 발사의 해다.
“소프트웨어는 AI가 글로벌 최대 기업 내에서 확산되는 주요 매개체가 될 것이다. 우리는 2026년이 소프트웨어 수익화의 시작의 해라고 본다.”
왜 베이스 모델은 기업용 소프트웨어를 대체할 수 없는가?
이 보고서에서 가장 설득력 있는 논증은 ‘AI가 소프트웨어를 직접 전복시킨다’는 논리를 단계적으로 해체하는 부분이다.
비판자들의 주장은 설득력 있어 보인다: 대규모 언어 모델(LLM)은 이미 코드를 작성할 수 있고, 바이브 코딩(vibe coding)(자연어 설명만으로 바로 사용 가능한 소프트웨어를 생성하는 방식)이 부상 중이며, AI 모델 기업들이 응용 계층에서 더욱 다양한 시도를 하고 있다. 그렇다면 기업은 왜 오라클(Oracle), SAP, 세일즈포스와 같은 막대한 비용이 드는 전통적 소프트웨어 시스템을 여전히 필요로 하는가?
버시의 답변은 세 가지 차원에서 전개된다.
첫째, 베이스 모델에는 ‘선천적 결함’이 있다.
보고서는 명확히 밝히고 있다. 베이스 모델은 “내재적 결함”을 지니고 있어, 대기업의 핵심 플랫폼을 “전면 교체”하는 임무를 수행하기에 부적합하다. 좁은 범위의 작업에서는 잘 작동하지만, 이미지 생성, 소규모 애플리케이션 개발, 텍스트 처리 등은 가능하나, 고신뢰성·기업급 핵심 플랫폼을 구축하는 일은 “현실적이지 않다”.
근본 원인은 훈련 데이터의 한계에 있다. LLM은 공개 인터넷 데이터를 기반으로 훈련되지만, 기업용 소프트웨어 시스템이 수십 년간 축적해온 사내 아키텍처 지식, 비즈니스 로직, 운영 규범 등 핵심 지적재산권은 모두 공개 인터넷에 존재하지 않는다. 따라서 AI는 이를 학습하거나 복제할 수 없다. 오라클이나 SAP의 시스템 ‘모래성’은 단순한 코딩으로 따라잡을 수 있는 것이 아니라, 시간과 실제 비즈니스 상황을 통해 쌓아온 것이다.
둘째, 바이브 코딩의 능력 한계가 심각하게 과대평가되고 있다.
보고서는 바이브 코딩의 치명적 약점을 직접 지적한다: 이 방식은 설계 책임과 부담을 전적으로 개발자에게 전가한다. 당신이 AI에게 “전 세계 공급망을 관리할 수 있는 시스템이 필요하다”고 말하면, AI는 코드를 생성할 수 있지만, “시스템 아키텍처를 어떻게 정의할 것인가? 예외 상황을 어떻게 처리할 것인가? 극한의 부하 하에서도 다운되지 않도록 보장할 것인가?”라는 판단은 여전히 인간이 해야 한다.
더 중요한 점은, 버시가 지적한 바에 따르면, 주요 AI 모델 기업들은 “기업급 소프트웨어 개발 경험 자체가 거의 전무하다”는 것이다. 그들은 전혀 다른 복잡한 환경에 처음으로 진입하는 것이다. 반면 기업용 소프트웨어는 수십 년간의 반복 개선을 거쳐 “거의 제로 오류, 고처리량, 고신뢰성” 수준까지 진화했으며, 이는 AI 신진 기업들이 단기간 내에 도달할 수 없는 기준선이다.
셋째, 기업의 전환 비용은 실제로 존재하는 높은 장벽이다.
가령 AI가 실제로 동등한 수준의 코드를 작성할 수 있다고 가정하더라도, 기업이 핵심 시스템을 교체하는 데 드는 비용은 여전히 막대하다. 수익 중단 위험, 생산성 손실, 다양한 IT 환경 간 시스템 호환 문제, 공급업체 브랜드 및 서비스 역량에 대한 신뢰 구축 등—이 모든 것이 실제 전환 비용이며, AI가 코드를 작성할 수 있다는 사실로 인해 사라지지 않는다.
기업용 소프트웨어가 요구하는 것은 검증된 99.999% 가동률이며, 복잡한 다양한 IT 환경에서 오류 없이 작동해야 한다. 이런 신뢰는 시간을 통해 얻어지는 것이지, 코드를 쌓아 올리는 것이 아니다.
AI 수익화의 진정한 수혜자는 누구인가?
만약 보고서 전반부가 방어적 논증이라면, 후반부는 공격적 전략 배치다.
버시의 핵심 판단은 다음과 같다: AI 가치 사슬에서 가장 큰 몫은 결국 소프트웨어 계층으로 흘러갈 것이며, 하드웨어 및 칩 계층보다 훨씬 클 것이다.
“우리는 AI가 소프트웨어 스택 내에서 가장 주요한 가치 창출 원천이며, 장기적 가치의 대부분은 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 귀속될 것이라고 본다.”
그는 동시에 GPU 부족, 전력 제약, 데이터센터 병목 현상 등 하드웨어의 희소성이 향후 수년간 계속될 것임을 지적한다. 이 희소성은 오히려 소프트웨어 플랫폼의 전략적 지위를 강화시킨다:오직 소프트웨어 플랫폼만이 AI 역량을 규모화 가능하고 반복 가능한 상업적 가치로 전환할 수 있다.
그리고 구체적인 수익화 수단으로 보고서는 AI 에이전트(agentic AI)를 지목한다.
버시는 2026년에 임무 중심적이고 업무 흐름(workflow)에 통합된 AI 에이전트가 포춘 2000 기업과 중소기업에서 대규모로 도입될 것이라고 예측한다. 그러나 그의 ‘에이전트’ 개념은 시장의 일반적 서사와 근본적으로 다르다. 그는 에이전트를 소프트웨어를 대체하는 혁신적 존재로 보지 않으며, 오히려 에이전트는 소프트웨어가 정의한 매개변수와 권한 내에서만 작동해야 한다고 주장한다. 바로 이 ‘경계가 있는 에이전트’만이 기업이 요구하는 AI 리스크 관리 수요를 충족시킬 수 있다고 본다.
즉, 기업은 무제한적이고 자유롭게 돌아다니는 AI가 아니라, 통제 가능하고 감사 가능하며 규정 준수 프레임워크 내에서 작동하는 AI를 필요로 한다. 그런데 이러한 조건을 충족시키는 것은 기업용 소프트웨어 시스템에 깊이 통합된 에이전트뿐이다.
“소프트웨어는 기업이 AI를 통제 가능한 방식으로 활용하는 핵심 수단이다.” 이것이 이 보고서 전체의 가장 핵심적인 판단이다.
동시에 보고서는 추론(inference) 수요가 훈련(training) 수요를 점차 넘어설 것이며, 이는 AI 에이전트의 보급과 함께 컴퓨팅 파워 소비가 줄어들지 않고 오히려 지속적으로 증가할 것임을 의미한다고 예측한다. 이는 전체 소프트웨어 및 인프라 생태계를 추가로 뒷받침할 것이다.
기회인가, 함정인가?
보고서가 발표되었을 당시, 소프트웨어 부문 전체의 기업가치는 사상 최저 수준에 도달해 있었다. 버시의 판단은 다음과 같다:저평가 상태와 다가오는 수익화의 원년이 겹친 지금은 진입 기회지, 퇴출 신호가 아니다.
“소프트웨어 기업가치는 사상 최저 수준에 있지만, 해당 산업은 대규모 확장의 전야에 있다.”
구체적인 투자 종목 추천 측면에서 HSBC의 논리는 명확하다: 심층적인 데이터 ‘모래성’을 이미 구축했고, AI 에이전트를 통합할 수 있는 능력을 갖추었으며, 순수 인건비 기반 과금 모델에 의존하지 않는 소프트웨어 기업들이 이번 AI 수익화 물결의 최대 수혜자가 될 것이다.매수 추천 종목에는 오라클, 마이크로소프트, 세일즈포스, 서비스나우, 팔란티어, 크라우드스트라이크, 알파벳 등 기업용 소프트웨어의 핵심 기업들이 거의 전부 포함된다.
주목할 점은, HSBC가 동시에 IBM과 아사나(Asana)의 투자 등급을 하향 조정하고, 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks)를 ‘감축 보유’ 대상에 포함시켰다는 것이다. 즉, 모든 소프트웨어 기업이 안전하게 위기를 넘길 수 있는 것은 아니며, 핵심은 AI 에이전트의 실제 적용을 위한 인프라가 될 수 있느냐, 아니면 AI 에이전트가 우회하는 ‘인간 중심 인터페이스’에 불과하느냐에 달려 있다.
버시의 보고서는 논리가 탄탄하고, 시기 또한 정확하며, 역풍 속에서 나온 자세 자체가 강력한 전파 효과를 지닌다.
그러나 보고서는 하나의 질문을 직접적으로 답하지 않았다: 만약 AI 에이전트가 정말로 기업용 소프트웨어 프레임워크 내에서 효율적으로 작동한다면, 기업이 소프트웨어 ‘포지션’에 대한 수요는 여전히 조용히 감소할 수 있지 않을까? 소프트웨어가 AI의 매개체로서의 가치는 인정하더라도, ‘인건비 기반 과금 모델’이 현재의 기업가치를 지탱할 수 있을지에 대한 의문은 여전히 공중에 떠 있다.
소프트웨어가 AI를 삼키는가, 아니면 AI가 소프트웨어를 삼키는가? 이 논쟁은 2026년의 매 분기 실적 발표마다 새로운 증거가 될 것이다.
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