최근 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 페이블 5(Claude Fable 5)와 같은 강력한 AI 모델들이 연이어 출시되면서, 소프트웨어 산업의 근본적인 변화가 가속화되고 있습니다. AI 모델이 똑똑해질수록 소프트웨어 자체의 가치는 점차 하락하며, 기존 애플리케이션 기업들은 생존을 위해 새로운 전략을 모색해야 한다는 주장이 제기되었습니다. 이제 모든 벤처 투자 애플리케이션 기업은 데이터 기업 또는 핀테크 기업, 이상적으로는 둘 다 되어야 한다는 것입니다.
이러한 변화의 핵심은 소프트웨어의 주 사용자가 사람에서 AI 에이전트(agent)로 이동하고 있다는 점입니다. 클라우드플레어(Cloudflare)가 에이전트 트래픽이 사람 트래픽을 추월했다고 발표했듯이, 에이전트가 모든 소프트웨어의 주요 고객이 되는 추세는 분명합니다. 이는 기존의 좌석당(per-seat) 과금 모델을 무너뜨리는데, 천 명의 직원이 십만 개의 에이전트를 돌려도 이를 십만 개의 좌석으로 볼 수 없기 때문입니다. 에이전트가 남기는 과금 가능한 두 가지는 에이전트가 내리는 결정(데이터)과 옮기는 돈(핀테크)뿐입니다. 예를 들어, xAI가 개발자 도구인 커서(Cursor)를 600억 달러에 인수할 옵션을 가진 것은, 개발자들이 모델을 사용하며 남기는 수정 기록(corrections)과 같은 '판단' 데이터의 가치를 높이 평가했기 때문입니다. 이 데이터는 모델을 튜닝하고 에이전트의 성능을 개선하는 학습 신호이자 테스트셋 역할을 합니다. 또한 토스트(Toast), 램프(Ramp), 쇼피파이(Shopify)와 같이 결제 흐름을 장악한 핀테크 기업들은 모델 가격 하락 속에서도 안정적인 마진을 유지하며 성공 사례를 보여주고 있습니다.
결국, AI 시대에 기업이 살아남는 유일한 길은 '판단의 축적'과 '돈의 흐름 장악'입니다. 사용자들의 암묵적인 지식과 판단, 즉 모델 결과를 고치고 되돌리는 모든 수정 기록은 그 어떤 대규모 언어모델(LLM)도 대체할 수 없는 진정한 해자(moat)가 됩니다. 이는 단순히 컨텍스트(context)를 제공하는 것을 넘어, 사용자의 고유한 판단(judgment)을 학습 신호로 활용하여 서비스의 차별점을 만듭니다. 동시에, 데이터에 돈이 흐르지 않으면 단순한 과학 프로젝트에 불과하므로, 결제 처리, 대출 등 돈의 흐름에 직접 관여하여 수익을 창출하는 핀테크적 요소가 필수적입니다. 이러한 접근 방식은 쇼피파이가 매장 소프트웨어에서 시작해 결제 및 대출 서비스로 확장하며 매출의 대부분을 핀테크에서 창출하는 것처럼, 강력한 네트워크 효과와 락인(lock-in)을 형성하여 경쟁 우위를 확보하게 합니다. 궁극적으로, 에이전트가 읽는 것은 허용하되, 새로운 판단이 입력되고 수정되는 '쓰기(writes)' 지점을 방어하는 것이 기업의 지속 가능한 성장을 위한 핵심 전략이 될 것입니다.