a16z: Claude Code 출시 후 소프트웨어 개발 일자리 하락세 속 14.6% 증가, 시장이 증명하다 AI 는 사람을 더 가치 있게 만든다
저자: a16z
번역: TechFlow
TechFlow 편집자 주:전체 기술 산업에서 7% 의 해고가 발생했을 때, 소프트웨어 개발 직종은 오히려 14.6% 성장했습니다. 그 이유는 AI 도구를 통해 초보자도 프로덕션 수준의 코드를 작성할 수 있기 때문입니다. 이는 'AI 가 일자리를 빼앗는다'는 이야기가 아니라, 도구가 인간의 가치를 높인다는 증거입니다. 인턴십 급증부터 청소년 임금 상승률 선도까지, 노동 시장의 신호는 명확합니다. AI 를 사용할 수 있는 사람이 귀한 몸이 되고 있습니다.
그림: Claude Code 출시 이후 소프트웨어 개발 직무 게시량이 114.6 으로 반등한 반면, 전체 시장은 93 으로 하락했습니다. 출처: a16z
소프트웨어 주식의 선택적 매도
상장 소프트웨어 기업들의 어려움은 계속되고 있지만, 앞서 언급한 바와 같이 현재 상황은 무차별적인 '학살'이 아닙니다.
소프트웨어 주식 매도는 현재나 최근 실적의 반영이 아니라, 이러한 기업들이 장기적으로 성과를 유지할 수 있을지에 대한 시장의 집단적 의심입니다.
다음 12 개월 자유 현금흐름에 대한 밸류에이션 배수는 2014 년 수준에 있거나 그 이하입니다. 다시 말해, 투자자들이 소프트웨어 기업의 현금 창출 능력에 부여하는 프리미엄은 10 여 년 만에 가장 낮습니다.
중요한 점은 'SaaS 는 죽었다'는 증거가 현재로서는 미약하더라도, 투자자의 역할은 미래에 대한 관점을 갖는 것이며 그들에게 미래는 다소 어둡게 보인다는 것입니다.
하지만 모든 소프트웨어 기업의 전망이 어두운 것은 아닙니다. 차별화와 식별력이 점점 더 게임의 규칙이 되고 있습니다. 이를 몇 가지 다른 각도에서 볼 수 있습니다.
먼저 IGV 지수의 중앙값, 상위 및 하위 사분위수 성과 격차를 살펴보겠습니다.
지난 30 거래일 동안 상위 사분위수와 중앙값 IGV 주식은 전체 ETF 를 아웃퍼폼했습니다. 하위 사분위수 (일부 최대 기업 포함) 가 전체 성과를 끌어내렸습니다.
연간 기준으로 돌아보면 상황은 크게 다릅니다.
지난 1 년 동안 중앙값은 전체 ETF 성과를 더 밀접하게 추종했습니다. 연초 무렵까지 성과 사분위수가 분화되기 시작했습니다 (현재 상위와 하위 간 약 50% 포인트 격차).
30 일 뷰로 돌아가면, 기본적으로 펀더멘털 성과가 최근 주가 성과의 엄격한 추진 요인이 아니라는 것이 명확합니다.
수익 성장 관점에서 볼 때, 성장과 최근 성과 간에는 기본적으로 상관관계가 없습니다 (공정하게 말하면, 많은 부분이 성장 수준보다는 성장 변화로 설명될 수 있지만). 성과 사분위수별로 구분하면 동일한 패턴이 나타납니다. 수익 성장 구간 10-20% 대에 많은 소프트웨어 기업이 모여 있지만, 성과는 거의 수직 분포를 보이며, 수익 성장이 가장 빠른 (그리고 ETF 에서 가장 큰) 일부 기업이 성과 하위 사분위수에 위치합니다.
성장보다 더 중요한 것은 인지된 장기 내구성입니다. 다음은 산업별 동일한 차트입니다.
비록 각 기업을 명확하게 분류하기는 어렵지만, 상위 및 두 번째 사분위수 성과 기업들은 종종 (1) 사이버 보안/가시성; 그리고 (2) 버티컬 SaaS 가 주도합니다. 반면, 하위 두 사분위수는 수평 SaaS, 클라우드/인프라 및 '기타' 카테고리의某种 조합이며, 여기에는 시장 플랫폼, 광고 기술 및 포인트 솔루션 (그리고 MicroStrategy 와 같이 분류하기 어려운 기업 포함) 이 포함됩니다.
요점은 명확합니다. 옳든 그르든, 시장은 소프트웨어 기업 간 명확한 차이를 인지했습니다. 어떤 AI 방어성 및/또는 순풍을 가진 것처럼 보이는 기업 (그리고 그렇지 않은 기업) 들 말입니다.
사이버 보안 및 가시성의 경우, AI 는 구매자의 긴박성을 높일 것으로 예상됩니다 (또한 기존 벤더들은 AI 신진 기업들이 뒤집기 어려운 신뢰 프리미엄을 가지고 있습니다).
버티컬 SaaS 의 경우, 워크플로우, 데이터 및 고객 관계围绕 전문화된 정보는 AI 챌린저들의 진입 장벽으로 간주됩니다 (수평 플랫폼은 이렇게 말하기 어렵습니다).
하지만 다른 모든 이들에게 메시지는 명확합니다. 소프트웨어 자체는 해자가 아닙니다.
수년 동안의 접착력 있고 누적된 ARR, 방대한 기능 세트 및 광범위한 채택은 단지—옛날 이야기일 뿐입니다. 아마도 몇 분기 동안의 안정 및/또는 개선된 성장이 상황을 반전시킬 수 있겠지만, 현재 시장은 이를 받아들이지도, 믿지도 않습니다.
AI 수요 성장 > AI 지출 성장
최근 token-maxxing 에서 token-optimizing 으로 의 인식 전환에 대해 들었을 것입니다. 이는 큰 일입니다.
요지는 다음과 같습니다. 최첨단 모델의 훈련 비용은 점점 높아지고 있지만, 이러한 최첨단 개선의 한계 수익이 고객에게 추가 비용을 감수하도록 설득하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 고객들은 최신 최강의 token 을 최대화하여 사용하지 않고, 가능한 경우 더 저렴하고 기능이 약한 모델 (오픈 웨이트 모델 포함) 로 다운그레이드할 수 있습니다.
어떤 이들에게는 이러한 전환이 최첨단 모델 개발의 지속 가능성에 의문을 제기한다고 생각합니다. 고객이 최신 최강 모델의 비용을 지지하지 않는다면 연구소는 어떻게 될까요? 일리 있는 주장이지만, 이 반대 의견은 약간 아이러니합니다. 비최첨단 모델의 빠른 구식화가 원래 최첨단 모델 개발의 지속 가능성을 위협할 것이라고 여겨졌기 때문입니다... 그런데 이제 비최첨단 모델이 점점 구식화되지 않고 있으며, 이는 분명히 여전히 나쁜 일입니다. 글쎄요.
그 논쟁의 옳고 그름을 깊이 논의하지 않고, 우리는 지능 비용이 실제로 빠르게 하락하고 있으며 이것이 AI 수요에 긍정적인 영향을 미치는 것처럼 보인다는 것만 관찰합니다. 다시 말해, 제본스 (Jevons) 식 역학이 계속 유효합니다. AI 가 저렴해질수록 사람/기업은 그것을 (더 많은 일에) 사용하고자 합니다.
수요 측면을 확대하는 것은 바로 당신이 보고 싶어 하는 것입니다.
또 다른 혁신의 선례부터 시작해 보겠습니다. 이것도 집중적이고 비싸서 시작하다가 분산적이고 저렴해졌습니다. 바로 컴퓨터입니다. PC 가 주도한 이전 기술 도약과 비교할 때, AI 측면에서 지능 비용은 더 빠르게 하락했습니다.
PC 는 AI 가 약 3 년 만에 실현한 구매력 향상을 실현하는 데 거의 20 년이 걸렸습니다.
이는 놀라운 궤적이며, 컴퓨터와 마찬가지로 비용 하락이 AI 수요를 우상향시키는 데 도움을 주고 있는 것처럼 보입니다 (아직 큰 성장 공간이 있습니다).
소비자 측면에서, PNC 은행 데이터에 따르면 유료 침투율은 여전히 작지만 확실히 성장하고 있습니다.
유료 AI 가정 점유율과 그들의 평균 월 지출은 모두 지속적으로 상승하고 있습니다. 월 지출 성장이 더 가파르며, 연초 이후 약 25% 성장했습니다.
이것들은 분명 완벽한 비교는 아니지만, 일부 관점으로서 1997 년에는 약 45% 의 35-54 세 성인만 PC 를 보유했다고 보고했습니다 (컴퓨터 상업 출시 수십 년 후，주로 기업 측면에서). 현재 컴퓨터 보유 가정 점유율은 약 90% 이며, 스마트폰을 포함하면 97% 에 가깝습니다. 중요한 점은 대중 시장 채택에는 시간이 필요하며, 이는 효용과 비용에 따라 확장된다는 것입니다.
AI 수요가 비용 효율성에 따라 상승한다는 다른 데이터도 있습니다.
YipitData 의 OpenRouter 데이터 분석에 따르면 (총 token 소비의 하위 집합만 측정), 최첨단 token 사용량은 계속 성장하는 한편 오픈 웨이트 token 은 계속 빠르게 점유율을 획득하고 있습니다.
'아시아 공급업체'가 총 token 에서 차지하는 점유율 (오픈 웨이트 대체품의 대리) 은 약 60% 로 성장했으며, 이는 연초의 세 배입니다. OpenRouter 의 샘플은 적어도 어느 정도 오픈 웨이트 사용자에게 치우쳤을 수 있지만, 이는 가격 차별화 이야기뿐만 아니라 제본스 식 이야기와도 일치합니다.
마찬가지로, OpenRouter 에 따르면 사용자당 token 수와 사용자당 지출 모두 빠르게 성장하고 있지만, 연초 이후 전자의 성장이 후자보다 훨씬 빠릅니다.
다시 한번 상기시키지만, OpenRouter 는 볼 수 있는 것만 볼 수 있으며, 이 패턴은 제본스 설정과 매우 일치합니다 (수요가 AI 의 빠른 비용 효율성 향상과 함께 동기화되어 성장).
적어도 현재까지는, 지능이 저렴해짐에 따라 수요 곡선을 더욱 우상향시킨다는 것이 명확합니다. 준최첨단 모델의 더 저렴한 token 이 실제로 점유율을 획득했지만, 순 효과는 전체 지출을 기하급수적으로 상승시키는 것입니다. 이를 비관적인 이야기라고 보기 어렵습니다.
비관론자들은 여전히 오픈 웨이트 모델이 최첨단을 잠식하고 있다고 주장할 수 있지만, 효율성 향상이 수요에 명확한 영향을 미치지 않거나 총 지출 감소를 추진하는 대체 시나리오는 실제로 종말 시나리오에 더 가깝습니다. 반면, 제본스는 강세론자들이 바라는 바로 그 것입니다.
입문급 직종의 순풍
AI 수요에 관해 말하자면, AI 는 의미 있는 ROI 를 생성할 만큼 유용하지 않다고 알려졌지만, 모든 일자리를 없앨 만큼 유용하다고도 합니다. 우리는 현재 AI 가 실제로 어떤 일자리 파괴 효과를 내고 있다는 증거가 거의 없다는 것을 기쁘게 보고합니다.
실제로, 노동 시장의 약점 중 하나 (즉, 입문급 채용) 조차도 최근 모멘텀을 얻었습니다. 차이가 있다면 AI 는 해를 끼치는 것이 아니라 도움을 주고 있는 것처럼 보입니다.
먼저, Revelio 데이터에 따르면 2026 년 여름 인턴십 추적 현황은 이전 년도보다 훨씬 높습니다.
인턴십은 일자리와 같지는 않지만, 적어도 젊은 층에 대한某种 수요 신호입니다. 2026 년 주기는 '25 와 '24 를 훨씬 초과합니다 ('23 보다는 못 미치지만).
이보다 더 좋은 것은, 청소년 및 젊은 성인의 임금 성장도 상승하고 있는 것처럼 보입니다.
ADP 데이터에 따르면, 젊은 노동자 (16-24 세) 의 임금 상승률은 2025 년 저점에서 반등했습니다. 임금 상승률은 거의 확실히 수요 신호이며, 임금이 상승하고 있다면 입문급 고용 전망도 개선되고 있다고 합리적으로 추측할 수 있습니다.
AI 의 영향 (있다면) 에 관해서는 상황이 심지어 더 좋습니다. AI 는 입문급 채용을 크게 가속화하고 있는 것처럼 보입니다.
Revelio 의 직무 데이터와 Ramp 의 지출 데이터 분석에 따르면, '고강도 AI 채택'은 채택 2 년 후 입문급 직원 수 약 6% 포인트 증가에 해당합니다. 반면, '저강도'AI 채택은 약 0.5% 포인트 감소에 해당합니다.
그림: 고강도 AI 채택 기업의 입문급 직원 비율은 2 년 후 평균 1.15% 포인트 증가한 반면, 저강도 채택 기업은 오히려 0.52% 포인트 감소하여, AI 가 입문급 직종을 '빼앗는' 것이 아니라 '만들어내고' 있음을 보여줍니다. 출처: a16z
이것은 몇 가지 방식으로 해석될 수 있습니다. 'AI 가 입문급 채용을 창출하고 있다'에서부터 'AI 채택자는 성장형 기업이므로 당연히 채용하고 있다', 'Ramp 데이터는 전체 경제를 대표하지 못할 수 있으므로 결론을 내리기 어렵다'까지. 이 모두 일리 있지만, 거의 확실히 성립하지 않는 해석은 'AI 가 입문급 일을 말살하고 있다'입니다.
언젠가는 그럴 수도 있습니다 (비록 그렇지 않을 충분한 이유가 있지만), 하지만 오늘은 아닙니다.
전반적으로, 제로 금리 시대 이후 'AI 노출' 직종의 하락은 크게 논의되었지만, 'AI 노출' 직종이 최근 회복을 주도하고 있다는 사실에 대한 논의는 상대적으로 적습니다.
Indeed 채용 랩 데이터에 따르면, 2025 년 5 월 이후 직무 공석 측면에서 AI 노출 정도가 높을수록 회복 폭이 큽니다. 이는 소프트웨어 엔지니어에게 특히 뚜렷하며, 직무 게시는 약 15% 증가한 반면 전체는 약 7% 감소했습니다 (Claude Code 출시 시점부터).
더 큰 차원에서 보면, 지금 결론을 내리기는 이르지만, 'AI 가 인간을 구식화시키고 있다'고 주장하는 경향이 있는 사람들에게 데이터는 전혀 지지하지 않습니다. 무엇이 있다면 상황은 정반대입니다. AI 노출 정도는 고용 성장과 정적 상관관계가 있는 것처럼 보입니다.
그림: 2025 년 5 월 이후, AI 노출 정도가 높은 직종일수록 직무 게시량 반등 폭이 크며, 소프트웨어 개발 직종 증가폭은 15% 에 가까워 전체 시장을 선도했습니다. 출처: a16z
공정하게 말해, 현재 'AI 노출'이라는 카테고리가 도대체 얼마나 의미가 있는지 명확하지 않습니다. 무엇이나 누가 AI 에 노출되어 있는지 (그리고 노출 정도가 어떻게) 에 대한 합의가 거의 없기 때문입니다.
사실상, 주어진 직업의 평균 'AI 노출' 정도가 높을수록 노출 정도에 대한 이견이 큽니다.
그림: 직업 평균 AI 노출 점수가 높을수록 학계에서 그 노출 정도에 대한 이견이 커지며, 이는 이 개념에 여전히 합의가 부족함을 보여줍니다. 출처: a16z
예상대로, 새로운 기술의 미래 영향을 예측할 때 합리적인 사람들은 다른 견해를 가질 수 있습니다.
물론 일부 예외도 있습니다. 모든 사람이 교정자, 보험 인수 심사원, 통계학자, 그리고 흥미롭게도 경제학자가 AI 에 매우 노출되어 있다는 데 동의하는 것처럼 보입니다. AI 가 결국 인간 경제학자를 대체한다면, 이 죄를 인정할까요, 아니면 이 이야기를 들려줄 경제학자가 남지 않을까요?
데이터 센터는 에너지를 더 저렴하게 만듭니다
이번 주 초, 뉴욕주 주지사 호쿨은 데이터 센터 개발에 대한 1 년간 모라토리엄을 발표했습니다. 다른 사항 외에도, 모라토리엄의 명시된 목표는 '전력 사용자를 보호하는 것... 데이터 센터 개발이 수도 요금을 인상시킬 위협이 있기 때문에'입니다. 그녀를 폄하하려는 의도는 없으나, 주지사는 Odd Lots 팟캐스트에서 그녀의 이유에 대해 더 많이 설명했으니 들어보시기 바랍니다.
그럼에도 불구하고, 이는 여전히 이해하기 어려운 성명입니다.
데이터 센터가 실제로 전력 수요를 증가시키고 있지만, 증거는 데이터 센터가 실제로 사용자 비용을 낮추는 데 도움을 주고 있음을 보여줍니다.
버클리 국립 연구소와 The Brattle Group 의 연구에 기반하면, 주 수준에서 전기 요금 인상과 수요 증가는 음의 상관관계입니다. 더 많이 소비하고, 더 적게 지불합니다. 이상하지만 진실입니다.
실제로, 지난 6 년 동안 부하 성장이 가장 빠르고 (데이터 센터 개발이 가장 많은) 주들, 예를 들어 텍사스주와 버지니아주는 가격 인상이 거의 없었습니다. 반면, 가격 인상폭이 가장 큰 (새로운 데이터 센터가 거의 없는) 주들, 예를 들어 캘리포니아주와 뉴욕주는 부하 성장이 감소했습니다. 캘리포니아주 전력 수요는 약 5% 감소한 반면, 가격 인상폭은 전국 어느 곳보다 크며, 두 번째로 높은 주보다 약 33% 높습니다.
그림: 2019-2025 년 미국 각 주 전력 부하 성장과 전기 요금 변화는 음의 상관관계이며, 캘리포니아주와 뉴욕주는 수요는 감소했지만 전기 요금 인상폭이 가장 높았습니다. 출처: a16z
뿐만 아니라, 에너지 수요와 에너지 가격 간의 역 관계는 유럽에서도 성립하는 것처럼 보입니다.
EIA 데이터에 따르면, 아일랜드를 제외하고 가격 인상폭이 가장 큰 EU 국가는 전력 수요 감소폭도 가장 큽니다.
그림: 2019-2024 년 유럽 및 미국 주요 경제권의 전력 수요 변화와 전기 요금 변화 역시 음의 상관관계이며, 텍사스주와 버지니아주는 수요는 성장했지만 가격은 기본적으로 안정되었습니다. 출처: a16z
마찬가지로, 더 많이 소비하고 더 적게 지불합니다. 이는 직관에 반하죠, 그렇죠?
우리는 모두 다른 조건이 동일할 때, 더 많은 수요는 가격을押し 올려야 하며 그 반대여서는 안 된다는 것을 압니다 (호쿨 주지사가 주장한 바와 같이). 하지만 전력망 측면에서는 상황이 정반대입니다. 수요와 비용이 역 관계인 이유는 전력망이 종종 규모의 경제 혜택을 받기 때문입니다. 전력 수요가 많을수록 고정 인프라 비용이 더 널리 분산되며, 이로 인해 사용자 전체 가격이 하락합니다.
다시 말해, 호쿨의 데이터 센터 모라토리엄은 '전력 사용자를 보호'하기는커녕 오히려 반대 효과를 낼 수 있습니다. 전기 요금 인상폭이 데이터 센터가 전력망 고정 비용을 분담하는 경우보다 훨씬 높을 수 있습니다. 아마도 이 관계가 계속 유지되지 않을 수도 있지만, 지금까지의 상황은 이렇습니다.
에너지 비용을 차치하고, 고려해야 할 더 광범위한 경제적 영향이 있습니다. 현실은 AI 관련 인프라 투자가 없다면 투자 성장은 거의 없습니다.
기술 관련 투자는 유일하게 성장한 투자 카테고리이므로, 모라토리엄은 정확히 가장 중요한 곳을 타격합니다.
그림: 2022 년 이후, 기술 관련 투자 (소프트웨어, R&D, IT 장비 및 데이터 센터) 는 민간 고정 투자 성장의 유일한 긍정적 기여 항목입니다. 출처: a16z
주지사에게는 물론 그녀의 이유가 있겠지만, (a) 전기 요금을 인상하고 ('전력 사용자 보호' 노력의 일환으로); 또한 (b) 뉴욕주의 가장 중요한 투자 순풍을 박탈할 수 있는 정책은 정말로 이해하기 어렵습니다.
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