a16z의 2026년 기술 시장 분석: 소프트웨어에서 AI 인프라로 이동하는 투자

• 기술 산업이 시장 전체의 성장과 투자 흐름을 주도하며, 2026년 S&P 500 이익 증가분의 약 76% 를 차지함. 대형 클라우드 기업의 연간 설비투자는 약 8,000억 달러, 2027년부터는 1조 달러 이상으로 예상됨
• AI 투자금은 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력·냉각·건설로 퍼짐. GPU를 확보해도 전력 설비와 부품 공급이 따라오지 못하면서 실물 인프라가 병목이 됨
  AI가 저렴해질수록 사용량과 연산 수요는 오히려 증가함. OpenRouter에서는 에이전트의 토큰 사용이 사람의 사용을 넘어섰고, 구형 A100의 임대료도 연초 수준 이상을 유지함
• SaaS는 일괄적으로 무너지는 대신 성장률과 사업의 방어력에 따라 재평가됨. 상장 소프트웨어 기업의 약 75%가 흑자지만 20% 이상 성장하는 기업은 약 30%이며, 보안·관측 도구와 산업 특화 SaaS가 상대적으로 강세임
• AI 활용과 투자 성과는 소수에 집중됨. S&P 500 기업의 69%가 실제 AI 도입을 언급해도 지속적으로 추적하는 지표를 공개하는 곳은 2% 이며, 보고서에 인용된 2026년 미국 VC 투자금의 86%는 AI 관련 기업으로 향함

기술 산업이 시장 전체의 사이클을 이끔

State of Markets II는 2026년 9월 발간된 90쪽 보고서로, 100개 이상의 차트를 통해 상장시장·AI 인프라·SaaS·비상장 기업·스타트업을 살펴봄

• 상반기 실적뿐 아니라 여름과 9월까지의 자료, 향후 전망도 포함함

• 기술 기업은 S&P 500 전체 이익의 거의 절반을 차지하며, 8월 말 기준 2026년 전체 이익 증가분의 약 76% 를 만들어 냄

• 과거에는 주택·자동차 같은 내구재가 경기 사이클을 이끌었다면, 이제는 기술 기업의 이익과 투자 결정이 경제 전반에 영향을 미침

• 대형 기술 기업이 벌어들인 현금이 AI 인프라로 재투자되면서, 성장의 수혜도 클라우드 기업에서 반도체와 공급망 기업으로 확산됨

연간 1조 달러를 향하는 설비투자

• Alphabet·Amazon·Meta·Microsoft·Oracle의 설비투자는 2025년 4,160억 달러에서 2026년 약 8,000억 달러로 증가할 것으로 예상됨

• 보고서에 인용된 전망은 2027년부터 연간 1조 달러 이상의 투자를 예상함
  | 연도 | 대형 클라우드 기업 설비투자 |
  | :---: | :---: |
  | 2023년 | 1,540억 달러 |
  | 2024년 | 2,410억 달러 |
  | 2025년 | 4,160억 달러 |
  | 2026년 전망 | 7,770억 달러 |
  | 2027년 전망 | 약 1조 1,000억 달러 |
  | 2028년 전망 | 약 1조 2,000억 달러 |

• 위 표는 보고서 15쪽의 Vanguard·Bloomberg 자료 기준이며, 2026년 이후는 전망치임

• 투자 전망은 계속 상향되고 있으며, 별도의 8월 자료에서는 2026년 투자액을 7,910억 달러로 예상함

• 막대한 이익이 투자 재원의 상당 부분을 충당하지만, 설비투자가 늘면서 투자 뒤에 남는 잉여현금흐름은 감소함

• 보고서는 이러한 현금흐름 압박이 2028년 무렵까지 이어질 것으로 예상함

• 회사채와 별도 투자 법인을 통한 부채 조달도 확대됨

투자금은 GPU 밖으로도 퍼짐

• AI 설비투자는 칩 구매에 그치지 않고 네트워크·전력·냉각·시설 건설로 이어짐

• 보고서는 AI 투자금 100달러의 공급망 배분을 다음과 같이 예시함
  | 분야 | 투자금 배분 예시 |
  | :---: | :---: |
  | 반도체·서버 | 50달러 |
  | 전력 | 20달러 |
  | 네트워크 장비 | 15달러 |
  | 냉각 | 7.5달러 |
  | 시설·건설 | 7.5달러 |

• 반도체 안에서도 GPU·CPU뿐 아니라
  HBM 메모리와 첨단 패키징, 네트워크에서는 광통신 부품과 스위치까지 수요가 확대됨

• 공급망의 병목은 GPU 자체보다
  주변 부품과 전력 인프라에 남아 있음

• 보고서의 납기 자료에서는 HBM이
  40~52주, 첨단 패키징이 40~60주임

• 변압기는
  104~260주, 가스터빈은 260~420주로 더 긴 시간이 필요함

• 실물 산업의 부활은 AI만의 결과는 아님

• 전기화, 제조업의 본국 회귀, 국방 지출, 로봇과 자율주행도 투자 수요를 만듦

구형 GPU도 임대료를 유지함

• 새 GPU가 나오면 구형 GPU의 경제적 가치가 빠르게 떨어질 것이라는 예상과 달리,
  연산 수요가 공급을 앞지르면서 구형 칩도 계속 활용됨

• 보고서의 2026년 9월 GPU 임대료 차트에서는 다음 가격을 제시함
  | GPU |
  GPU 1개·시간당 임대료 |
  | :--- |
  | Nvidia B200 | 약 5.69달러 |
  | Nvidia H200 | 약 3.29달러 |
  | Nvidia H100 | 약 2.63달러 |
  | Nvidia A100 | 약 1.59달러 |

• 위 가격은
  Silicon Data의 9월 7일 자료 기준임

• B200·H200의 임대료가 상승하는 가운데,
  A100도 연초 수준 이상의 가격을 유지함

• 더 효율적인 모델과 저렴한 토큰이 연산 수요를 줄이기보다,
  경제적으로 가능한 활용처를 늘려 전체 수요를 키우는 흐름이 나타남

• 보고서는 이를 효율 향상이 소비 증가로 이어지는
  제번스의 역설과 연결함

AI 도입은 넓지만 활용의 깊이는 얕음

• S&P 500 기업의 AI 관련 발표는 늘었지만, 실제 성과를 지속적으로 측정해 공개하는 기업은 적음
  | S&P 500 기업의 AI 관련 공개 내용 |
  2026년 1분기 | 2026년 2분기 |
  | :--- | :--- |
  | AI 계획이나 목표 언급 | 68% | 74% |
  | 실제 도입과 사용·채택 정보 제시 | 64% | 69% |
  | 정량화한 성과 제시 | 26% | 29% |
  | 지속적으로 추적하는 지표 공개 | 1% | 2% |

도입 사실, 성과 수치, 시간에 따른 성과 추적은 서로 다른 단계임

• 기업의 AI 지출도 일부 적극적인 사용자에게 집중됨

• 인용된 지출 자료에서는
  상위 1% 집단의 지출 중앙값이 상위 10% 집단보다 약 8배 높음

• 출력 토큰 사용량에서도 적극적인 기업과 일반적인 기업의 격차가 확대됨

• 비용 때문에 AI 활용을 제한했다는 조직은 조사 응답자의
  20% 였으며, 다수 업종에서 AI 지출을 늘릴 계획임

• 소비자 시장 역시 성장 중이지만 아직 초기임

• 2026년 4월 미국 가구의
  2.2% 가 AI 서비스를 유료 구독함

• 구독 가구의 월평균 지출은 2026년 5월
  약 31달러로 증가함

에이전트가 토큰 수요를 끌어올림

• OpenRouter 자료에서는
  2026년 2월 에이전트의 토큰 사용량이 사람의 사용량을 넘어섬

• 에이전트는 여러 단계를 반복하고 도구를 호출하므로, 한 번의 대화보다 훨씬 많은 토큰을 사용함

• 이러한 작업을 경제적으로 만드는 요소 중 하나는
  프롬프트 캐싱임

• 보고서의 8월 자료에서 에이전트 토큰 사용의
  약 86%가 캐시된 프롬프트였으며, 사람의 사용에서는 약 29%였음

• 모델 선택 역시 승자독식보다는
  성능·가격에 따른 분업으로 이어짐

• OpenRouter에서 Anthropic·Google·OpenAI는 토큰의 약
  35% 를 처리하면서 지출의 약 69% 를 차지함

• 다른 모델이 사용량을 늘려도, 어려운 작업을 처리하는 최상위 모델은 높은 단가를 유지함

• 저렴한 모델과 고성능 모델이 서로 다른 작업을 맡으면서
  전체 시장과 연산 수요가 함께 커짐

• 소프트웨어 기업의 가치 하락은 AI 위협뿐 아니라
  제로금리 종료 이후 성장보다 수익성을 우선한 변화와도 연결됨

• 2026년에는 상장 소프트웨어 기업의
  약 75%가 흑자지만, 매출이 20% 이상 성장하는 기업은 약 30%임

• 낮아진 성장률로 과거의 높은 가치평가를 유지하기 어려워짐

• 시장은 모든 SaaS를 같은 방식으로 평가하지 않음
  보안·관측 도구가 상대적으로 강세이며, 산업별 업무에 특화된 SaaS는 범용 SaaS보다 가치평가 하락이 작음
  | 분야 |
  2026년 상반기 기업가치/직전 12개월 매출 중앙값 |
  | 클라우드·데이터·AI 인프라 | 9.1배 |
  | 보안·신원 인프라 | 6.8배 |
  | 산업 특화 소프트웨어 | 4.6배 |
  | 소비자·커머스·거래 플랫폼 | 4.0배 |
  | 범용 소프트웨어 | 2.7배 |

• 위 배수는 보고서에 인용된
  J.P. Morgan 자료의 분류 기준임

• 매출 성장률은 과거보다 낮아졌지만 최근에는 안정되는 흐름이며, 비용 효율과 직원당 매출도 대체로 개선됨

• 소프트웨어에 닥친 것은 일괄적인 종말보다
  성장과 경쟁력을 실제로 입증해야 하는 상황임

스타트업 투자도 AI와 소수 기업에 집중됨

• 보고서에 인용된 미국 VC 투자금의
  **AI 관련 기업 비중은 2024년 54%, 2025년 65%, 2026년 86%**로 높아짐

• 더 적은 수의 펀드가 더 적은 수의 기업에 더 큰 금액을 투자하는 집중 현상이 나타남

• 다만 투자 대상은 기존 소프트웨어와 소비자 앱을 넘어
  법률·회계 서비스, 반도체·전력·국방으로 넓어짐

• 기업이 비상장 상태로 더 오래 남으면서 성장 가치도 비상장시장에 축적됨

• 보고서의 비교에서 미국 유니콘 기업가치 합계는
  약 5조 3,400억 달러, Russell 2000 기업들의 시가총액 합계는 약 3조 5,000억 달러임

• AI 앱의 성장 속도도 기존 소프트웨어와 다른 모습을 보임

• 보고서가 선정한 주요 AI 앱에서 기준 연간 반복 매출이
  100만~5,000만 달러인 집단의 전년 대비 성장률 중앙값은 243%
  **5,000만~2억 달러인 집단은 150%**로, 더 큰 매출 기반에서도 빠르게 성장함

다음 기회는 코딩 밖으로 확장됨

• a16z는 앞으로의 기회로
  소비자의 깊은 AI 활용, 로봇, 자율 시스템, 바이오, 개인 건강, 코딩 밖의 기업 업무를 꼽음
  American Dynamism은 국방·항공우주·제조 등 미국의 실물 산업과 국가 역량을 강화하는 분야를 뜻함
• AI의 가격 하락과 성능 개선은 기존 작업을 대체하는 데 그치지 않고,
  이전에는 비용 때문에 시도하지 못했던 수요를 열어 줌
• 이번 사이클의 중심은 소프트웨어만이 아니라
  AI 활용, 연산 인프라와 실물 산업이 함께 확장되는 구조임

댓글과 토론