누구나 그것을 만들 수 있습니다. 하지만 거의 아무도 대규모로 운영할 여력이 없습니다. 그리고 곡괭이와 삽을 파는 기업들은 자신들이 해방시킨 바로 그 힘에 의해 가격 경쟁력을 잃을 위기에 처해 있습니다.

작성자: VEKTOR Memory — 읽기 시간 20분

이 글이 시작된 계기: 20개의 포럼, 40개의 헤드라인, 그리고 모두가 혼란에 빠져 있다는 커져가는 느낌

나는 맑은 하늘과 마침내 빛나는 태양과 함께 잠에서 깨어났고, 이 아이디어와 그 이면의 진실, 그리고 AI와 소프트웨어 비용에 관한 내러티브가 너무나 시끄럽고, 획일적이며, 확신에 찬 혼란스러움으로 가득 차 있어서 누군가는 앉아서 실제로 이를 파헤쳐 볼 필요가 있다는 끈질긴 의구심을 이해하기 위해 나섰습니다.

트위터(Tweets), 아니 이제는 X인가요? LinkedIn의 사고 리더(thought leader)들의 정보 광고도, Substack의 과장된 홍보도 아닌, 오직 실제적인 연구와 깊은 생각만을 담았습니다.

그래서 나는 시간을 들여 읽고 데이터를 수집했습니다. 포럼, 백서(whitepapers), LinkedIn 게시물, Hacker News 스레드, VC 에세이, Reddit 논쟁들을 살펴보았습니다. 나는 소음 아래에 숨겨진 진짜 신호(signal)를 찾으러 떠났습니다. 하지만 내가 발견한 것은 인간의 과도한 자신감의 전체 스펙트럼과 수많은 해자(moat) 부동산이었습니다.

한쪽 끝에는 풀 가동 중인 하이프 머신(hype machine, 과장된 홍보 기계)이 있었습니다. "소프트웨어의 가치는 0으로 수렴할 것이다." "이제 1인 개발자가 2021년에 50명 규모의 팀이 만들었던 것을 만들 수 있다." "월 500달러의 SaaS 구독 시대는 끝났다." "바이브 코딩(Vibe coding)이 당신의 엔지니어링 조직 전체를 대체할 것이다." 이러한 헤드라인들이 도처에 널려 있었습니다. 숨 가쁘고, 확신에 차 있었습니다.

수만 번 공유되는 이러한 관점은 당연히 조회수를 얻습니다. 알고리즘은 박수, 공유, 댓글, 그리고 재게시(reposts)를 먹고 자라니까요.

대부분은 Codex, Windsurf, Claude, 그리고 Cursor를 사용하여 아주 운 좋은 화요일을 보낸 사람들이 작성한 것이었습니다. 그들은 즉각적인 개발, GitHub에 오픈 소스를 공개하여 수많은 스타(stars)를 얻고, 어쩌면 유명인까지 끌어들이는 것이 이제 소프트웨어 개발의 영구적인 상태가 되었다고 결론지었습니다.

"우리는 이제 GitHub에서 유명해졌습니다!"

매우 힙스터 같고, 분위기(vibes)가 넘치네요, 플레이아(playa)에서 봅시다..

반대편에는 반발(backlash)이 있습니다. 15년에서 25년 동안 프로덕션 시스템(production systems)을 다뤄온 숙련된 엔지니어들은 강력하게 저항하고 있습니다. “분위기만으로 코딩된(vibe-coded) 앱이 첫 번째 실제 기업 보안 감사(enterprise security audit)를 통과하고 살아남는 것을 보여달라”는 식입니다. Reddit의 r/ExperiencedDevs 스레드는 이미 이런 상황을 겪어본 사람들의 조용한 피로감으로 가득 차 있습니다. COBOL이 하룻밤 사이에 대체될 것이라고 했던 때를 기억하는 사람들 말입니다. 노코드(no-code)가 개발자를 없앨 것이라고 했던 때, 오프쇼어 아웃소싱(offshore outsourcing)이 시니어 엔지니어를 무용지물로 만들 것이라고 했던 때를 기억하는 이들입니다. 그들의 냉소주의는 정당했습니다. 하지만 그것 역시 그 나름의 방식으로 너무 단순했습니다.

이것이 우리의 하이브리드 관점에서의 최종 결론입니다. 모든 조사를 마친 후에 내린 결론이어야만 합니다.

양측 모두 옳습니다. 그리고 양측 모두 핵심을 놓치고 있습니다: 또 다른 역설(Another Paradox)

열광하는 쪽(hype crowd)은 소프트웨어를 만드는 비용에 있어 근본적인 변화가 일어났다는 점에서 옳았습니다. 2022년에는 6명의 엔지니어 팀이 6주 동안 구축해야 했던 기능이, 이제는 AI의 도움을 받는 엔지니어 한 명이 1주일 만에 만들어냅니다. 이러한 압축(compression)은 실재합니다. 문서로 입증되었습니다. 사라지지 않을 것입니다. Deepseek 또는 Kimi를 사용하는 인도 침실의 인디 개발자(indie developer)는 2년 전이라면 자금을 지원받은 스타트업이 필요했을 제품을 이제 출시할 수 있습니다. 이것은 진정하고 되돌릴 수 없는 변화입니다.

회의론자(skeptics)들은 프로덕션 소프트웨어(production software)가 코드의 문제가 아니라는 점에서 옳았습니다. 그것은 단 한 번도 코드의 문제였던 적이 없습니다. 소프트웨어의 어려운 부분들, 즉 밤중에 고장 나는 부분들, 규제 기관이 감사하는 부분들, 서로 통신하도록 설계되지 않은 다른 17개의 시스템과 통합해야 하는 부분들, 데이터가 적절한 시점에 적절한 위치에 적절한 접근 제어(access control)와 함께 있어야 하는 부분들—이 중 그 어느 것도 쉬워지지 않았습니다. 오히려 어떤 부분은 더 어려워졌습니다.

이 두 가지 사실은 동시에 참입니다. 그리고 이들 사이의 긴장은 해결해야 할 모순이 아닙니다. 2026년 소프트웨어 산업에 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하고 싶다면, 당신이 그 안에서 살아가는 법을 배워야 하는 역설(paradox)입니다.

아무도 말하지 않았던 이야기

그 20개의 포럼과 40개의 헤드라인을 모두 읽고 난 후, 나는 어디에서도 명확하게 기술된 적이 없는 하나의 아이디어에 도달했습니다.

그 내용은 다음과 같습니다:

소프트웨어를 작성하는 비용은 0에 수렴하고 있습니다. 소프트웨어를 대규모로 운영하는 비용은 상승하고 있습니다. 그리고 데이터를 이동시키는 비용 — 시스템 내부, 외부, 시스템 간, 국경을 넘어, 그리고 3년 전에는 존재하지 않았던 규제들을 준수하며 이동시키는 비용 — 은 이번 10년의 결정적인 경쟁 변수가 되고 있습니다.

이것이 진짜 이야기입니다. "이제 소프트웨어는 공짜다"라는 것도 아니고, "변한 것은 아무것도 없으며 과장 광고일 뿐이다"라는 것도 아닙니다. 그 사이의 무언가이며, 어느 쪽보다도 더 흥미로운 이야기입니다.

복잡한 기능, 대규모 엔지니어링 팀, 깊은 워크플로우 통합(workflow integration), 그리고 독점적 API(proprietary APIs)를 통해 20년 동안 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들을 보호해 온 해자(moats)들이 약탈당하고 있습니다. AI 도구와 해결해야 할 명확한 문제를 가진 아주 작은 약탈자들이 기존 기업들이 성벽을 수리하는 속도보다 더 빠르게 성벽을 뚫고 있습니다. Bain & Company의 2025년 조사에 따르면, 기업의 35%가 이미 최소 하나 이상의 SaaS 도구를 자체 제작한 대안으로 교체했습니다. 817명의 엔터프라이즈 빌더를 대상으로 한 Retool의 2026년 Build vs. Buy 설문조사에 따르면, 78%가 올해 더 많은 것을 내부적으로 구축할 계획이라고 답했습니다.

성벽은 무너지고 있습니다. 하지만 해자, 즉 실제적이고 문자 그대로의 해자는 바로 데이터입니다. 그리고 데이터는 어디로도 가지 않습니다. 데이터는 이동하기 쉬워지는 것이 아니라 점점 더 어려워지고 있습니다. 데이터 송출 수수료(Egress fees), GDPR 의무, 데이터 주권(data sovereignty) 요구 사항, 보안 준수(security compliance), 그리고 감사 추적(audit trails)까지. 매년 엔터프라이즈 데이터를 재배치하는 비용과 복잡성은 증가하고 있습니다. 해자는 기술적인 것이 아닙니다. 그것은 중력적(gravitational)입니다.

한편, 개발자가 이제 한 달 만에 복제할 수 있는 소프트웨어에 연간 20만 달러를 지불하는 고객, 즉 기업은 특정한 종류의 인지적 충격 (cognitive whiplash)을 경험하고 있습니다. 그들은 당신이 읽는 것과 똑같은 헤드라인을 읽습니다. 그들은 데모를 봅니다. 그들은 지적으로, AI의 도움을 받는 유능한 팀이라면 다시 구축할 수 있는 것에 대해 과도한 비용을 지불하고 있다는 사실을 이해합니다. 그들은 떠나고 싶어 합니다. 그러다 데이터 팀에 티켓을 열어 마이그레이션 (migration)에 무엇이 필요한지 묻지만, 돌아오는 답변은 이렇습니다. 18개월의 시간, 150만 달러의 비용, 그리고 내년 3분기 전에는 이사회가 승인하지 않을 컴플라이언스 (compliance) 재인증이 필요하다는 것입니다. 그래서 그들은 갱신합니다. 격렬하게 말이죠. 하지만 그들은 경멸을 담아, 그리고 컨퍼런스 콜을 통한 지루한 흥정 끝에 갱신합니다. 지원 서비스가 아웃소싱 (outsourced)된 이후로 예전만큼 좋지 않다고 말하면서 말입니다.

"24개월 갱신 시 8% 할인을 해드릴 수 있는 것이 최선입니다."

그렇다면 연간 반복 매출 (ARR) 2억 달러 규모의 SaaS 기업과 경쟁하는 제품을 막 출시한 인디 개발자는 어떨까요? 그들은 첫 번째 기업 고객으로부터 47페이지 분량의 보안 설문지 (security questionnaire)를 받고 SOC 2 Type II 인증을 요구받기까지 단 6개월만을 남겨두고 있습니다. 그들에게는 그런 인증이 없습니다. 그리고 그 인증을 얻으려면 6만 달러와 9개월의 시간이 소요될 것입니다. 이 시점에서 "주말 동안 이것을 만들었다"라는 경제 논리는 "기업은 당신이 신뢰할 수 있음을 증명할 것을 요구하며, 그 증명에는 비용이 든다"라는 경제 논리와 정면으로 충돌합니다.

이것이 바로 역설의 실체입니다.

구축을 위한 장벽은 그 어느 때보다 낮아졌습니다. 기업 도입을 위한 장벽은 그 어느 때보다 높아졌습니다. 모든 것을 구동하는 AI 인프라 (AI infrastructure)의 비용은 낮아지는 것이 아니라 올라가고 있습니다. 독점적 제공업체 (proprietary providers)의 가격을 낮추고 있는 오픈 소스 (open-source) 모델들은 그 누구의 예측보다 빠르게 발전하고 있습니다. 고객들은 AI가 가능하게 하는 것들에 기뻐하는 동시에, 자신들의 데이터 중력 (data gravity)이 불가능하게 만드는 것들에 분노합니다. 즉, 성벽으로 둘러싸인 성 밖의 자유, 탈출구는 없다! (NO ESCAPE!)

유일한 해자(moat)가 "우리가 먼저 여기에 있었고, 당신들은 너무 갇혀 있어서 떠날 수 없다"는 것뿐이었던 수평적 SaaS (SaaS) 기업들에게는 천 번의 베임으로 인한 서서히 진행되는 죽음(slow death by 1000 cuts)이 찾아올 것입니다. 기능 계층(feature layer), 애플리케이션 지원 계층(application support layer), 그리고 결국 독점적 모델 계층(proprietary model layer)에서 마진 침식(margin erosion)이 발생할 것입니다. 새로운 승자들이 나타나겠지만, 그들은 코드(code)로 승리하지는 않을 것입니다. 그들은 데이터 이식성(data portability), 컴플라이언스 인프라(compliance infrastructure), 그리고 오늘 사용하는 모델이 18개월 후에는 사용하지 않을 모델이 될 세상에서 운영할 수 있는 능력으로 승리할 것입니다. 그리고 산더미 같은 레거시 소프트웨어 구독(legacy software subscriptions) 위에 앉아, 왜 디지털 전환(digital transformation)에 3조 달러를 쓰고도 생산성 수치는 거의 변하지 않았는지 의아해하며 매우 혼란스러워하는 수많은 기업이 존재할 것입니다.

마지막 문장은 예측이 아닙니다. 이미 기록된 사실입니다. McKinsey가 해당 데이터를 발표했습니다.

이 글의 실제 목적

이 글은 자극적인 의견(hot take)이 아닙니다. 저는 소프트웨어가 죽었다거나, 엔지니어가 쓸모없어졌다거나, 혹은 AI가 4분기까지 여러분의 전체 스택(stack)을 대체할 것이라고 말하려는 것이 아닙니다.

제가 하려는 것은 McKinsey, Gartner, 프로덕션 엔지니어(production engineers), 그리고 엔터프라이즈 데이터(enterprise data)로부터 얻은 증거들을 훑어보며, 이 전환의 실제 모습이 어떠한지 보여주는 것입니다. 가치가 진정으로 사라지고 있는 곳은 어디인지, 새로운 비용이 조용히 축적되고 있는 곳은 어디인지, 그리고 다음의 방어 가능한 위치(defensible positions)가 어디에서 형성되고 있는지를 보여드릴 것입니다. 또한, 다음 10년을 승리할 기업은 가장 많은 기능을 구축한 기업이 아니라, 모든 벤더(vendor)가 데이터를 가두려 하는 세상에서 데이터를 안전하고, 저렴하며, 이식 가능하게 이동시키는 방법이라는 매력적이지 않은(unglamorous) 문제를 해결한 기업이 될 것임을 보여드릴 것입니다.

불확실성에 대해서도 솔직하게 말씀드리겠습니다. 이 중 일부는 예측입니다. 일부는 이 인프라 문제에 깊이 관여해 온 빌더(builder)로서의 패턴 인식(pattern recognition)입니다. 그 어떤 것도 확실하지 않습니다. 소프트웨어의 미래는 직선이 아닙니다. 하지만 작용하고 있는 힘은 실재하며, 비용은 기록되어 있고, 이 역설(paradox)은 사라지지 않을 것입니다.

이제 제대로 살펴보겠습니다.

Marc Andreessen은 소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있다고 말했습니다.

그의 말이 맞았습니다. 하지만 그는 문장을 끝맺지 않았습니다.

소프트웨어가 세상을 집어삼켰습니다. 그다음 AI가 소프트웨어를 만드는 비용을 집어삼켰습니다. 그리고 이제 우리는 역설(paradox) 속에서 살고 있습니다. 즉, 구축하기는 더 쉬워지는데, 승리하기는 더 어려워지고 있다는 것입니다. 경쟁 때문이 아닙니다. 인프라(infrastructure) 때문입니다. 데이터 때문입니다. 무언가를 이동시키거나, 확장하거나, 실제 기업 고객을 위해 무언가를 인증(certify)하려고 할 때마다 복리로 쌓이는 보이지 않는 세금(invisible tax) 때문입니다.

이것이 민주화된 소프트웨어(democratised software)의 이야기입니다. YC(Y Combinator) 지원서에는 적지 않는 부분이죠.

모든 CTO를 공포에 떨게 할 차트
McKinsey는 2025년 5월에 두 개의 차트를 발표했는데, 이 차트들을 나란히 놓으면 모든 이야기가 설명됩니다.

첫 번째 차트: 미국의 기업 IT 지출은 2020~2024년 동안 연평균 성장률(CAGR) 8.0%로 성장했습니다. 이는 지수 기준으로 2014년의 100에서 157로 상승한 수치입니다. 두 번째 차트: 같은 기간 동안 미국의 노동 생산성(labor productivity)은 연평균 성장률(CAGR) 1.7%로 성장했습니다. 이는 119에 도달했습니다.

지출은 57% 증가했습니다. 생산성은 19% 증가했습니다.

당신은 비례적인 수익의 3분의 1을 얻기 위해 3배 더 많은 돈을 쓰고 있는 것입니다.

그리고 그 헤드라인 수치 이면의 지출 프로필(spend profile)은 극적으로 변했습니다. 전체 IT 지출에서 소프트웨어가 차지하는 비중은 2014년 15%에서 2024년 30%로 두 배 증가했습니다. 내부 인력(internal labor) 비중은 26%에서 18%로 급감했습니다. 외부 서비스(external services)는 상대적으로 평이한 수준을 유지했습니다.

다시 한번 읽어보십시오. 소프트웨어 지출을 두 배로 늘리고 내부 인력을 줄였음에도, 생산성은 거의 움직이지 않았습니다.

생산성 격차는 기술의 문제가 아닙니다. 그것은 데이터의 문제입니다.

소프트웨어는 더 저렴해졌습니다. 지능(intelligence)은 더 좋아졌습니다. 하지만 여전히 비싼 비용이 들고 생산성 이득을 갉아먹는 부분은 바로 이것이었습니다: 인그레스/이그레스(Ingress/Egress), 즉 데이터를 들여오고, 데이터를 내보내고, 시스템 간에 서로 대화하게 만들고, 이 모든 것을 컴플라이언스(compliant) 상태로 유지하는 작업입니다.

이 곡선들을 2030년까지 외삽(extrapolate)한다면, 그 격차는 거대한 심연(chasm)이 될 것입니다.

투영(Projection): 미국 IT 지출 vs 노동 생산성 (지수, 2014 = 100)
연도 | IT 지출 지수 | 생산성 지수 | 격차
2024 | 157 | 119 | 38 pts
2027 | 195 | 128 | 67 pts
2030 | 245 | 135 | 110 pts

2030년까지 기업들은 2020년 이후 소프트웨어 및 AI 도구에 약 3조 달러를 지출하게 될 것이며, 생산성 이득은 투자액 1억 달러당 주니어 엔지니어 0.5명을 추가로 확보하는 것과 맞먹는 수준일 것입니다. 격차는 좁혀지지 않습니다. 오히려 복리로 커집니다. 왜냐하면 문제는 결코 소프트웨어가 아니었기 때문입니다.

실제로 비용이 발생하는 부분 (아무도 보여주지 않는 빙산)
기업 환경에서 떠도는 유명한 빙산 도표가 있습니다. 수면 위에는 구축 비용(build cost), 소프트웨어 라이선스(software licenses), 파일럿 컴퓨팅(pilot compute) 등이 있습니다. 비즈니스 케이스(business case)에서 승인되는 항목들입니다.

수면 아래에는 데이터 준비(data prep), 프로덕션 API 비용(production API costs), 재학습(retraining), 평가(evals), 드리프트 모니터링(drift monitoring), 인간 참여형 감독(human-in-the-loop oversight), 컴플라이언스 추적(compliance trails), 변화 관리(change management), 벤더 종속(vendor lock-in), 섀도우 AI 정리(shadow AI cleanup)가 있습니다.