ServiceNow, 힘든 상반기를 보낸 후 매수 기회인가?
요약
ServiceNow의 주가 하락 원인이었던 AI 대체 공포가 완화되며 반등세를 보이고 있습니다. 강력한 구독 매출 성장과 생성형 AI 제품군인 Now Assist의 성과를 바탕으로, AI가 위협이 아닌 강력한 성장 동력임을 입증하고 있습니다.
핵심 포인트
- AI 에이전트가 소프트웨어 구독 모델을 대체할 것이라는 시장 우려 완화
- 구독 매출 및 cRPO 등 주요 재무 지표의 강력한 성장세 확인
- 생성형 AI 제품군 Now Assist의 연간 계약 가치 목표 상회
- 사용량 기반 과금 모델을 통해 AI 자동화가 매출 증가로 이어지는 구조
ServiceNow (NYSE: NOW)는 2026년 가장 큰 타격을 입은 대형 소프트웨어 주식 중 하나였습니다. 지난 여름 수정 주가 기준 52주 신고가인 211.48달러를 기록한 이후, 이 기업용 워크플로우 소프트웨어 (enterprise workflow software) 기업의 주가는 이 글을 쓰는 시점 기준으로 약 50% 하락하여 약 105달러 수준에 머물고 있습니다. 그 원인은 사업 자체의 문제가 아니라, 인공지능 (AI)이 소프트웨어 산업을 뒤흔들어 고객들이 비싼 구독료를 내는 대신 동일한 작업을 수행하는 AI 에이전트 (AI agents)로 교체할 것이라는 시장 전반의 공포 때문이었습니다.
최근 그 공포는 완화되었으며, 주가는 저점 대비 거의 30% 상승했습니다. 그렇다면 이 낙폭이 컸던 소프트웨어 리더는 마침내 매수할 기회일까요, 아니면 반등이 이미 너무 멀리 와버린 것일까요?
*2009년에 Nvidia를 놓치셨나요? 이 희귀한 신호가 다시 나타나고 있습니다. 2009년, 잘 알려지지 않은 칩 제조사인 Nvidia에 대해 "Double Down" 신호가 나타났습니다. 수년 만에 처음으로, Nvidia 크기의 1/100에 불과한 기업에 대해 동일한 "Total Conviction" 신호가 나타나고 있습니다. *계속 읽기 »
AI의 피해자가 아닌 승자
강세론 (bull case)은 AI 공포가 ServiceNow의 실적에 실제로 얼마나 적게 나타나는지에서 시작됩니다.
ServiceNow의 2026년 1분기는 거의 모든 지표에서 강력했습니다. 구독 매출 (Subscription revenue)은 전년 대비 22%(불변 통화 기준 19%) 증가한 36억 7,000만 달러를 기록했습니다. 그리고 현재 잔여 이행 의무 (cRPO) — 회사가 향후 12개월 동안 기록할 것으로 예상되는 계약 매출이자 단기 수요를 파악하기에 유용한 지표 — 는 22.5% 증가한 126억 4,000만 달러를 기록했습니다. 특히 대규모 계약은 더욱 빠르게 성장했습니다. ServiceNow는 이번 분기에 순 신규 연간 계약 가치 (net new annual contract value)가 500만 달러 이상인 거래를 16건 성사시켰으며, 이는 전년 대비 거의 80% 증가한 수치입니다.
AI 논쟁에서 더 중요한 점은, AI가 위협이 아닌 순풍 (tailwind)으로 작용하고 있다는 것입니다. ServiceNow의 생성형 AI (generative AI) 기능 제품군인 Now Assist는 2026년 연간 계약 가치 약 15억 달러를 향해 가고 있으며, 이는 경영진의 원래 목표였던 10억 달러를 훨씬 상회하는 수치입니다. 또한 Now Assist에 연간 100만 달러 이상을 지출하는 고객은 전년 대비 130% 이상 증가했습니다.
"ServiceNow에 AI만큼 강력한 순풍(tailwind)이 불었던 적은 없었습니다,"라고 CEO Bill McDermott는 회사의 1분기 실적 발표(earnings call)에서 말했습니다.
또한 AI로 인한 파괴적 혁신(AI-disruption)에 대한 우려가 과도할 수 있는 구조적인 이유도 있습니다. McDermott는 현재 ServiceNow의 순신규 사업(net new business) 중 약 절반이 사용자 수(user seats)에 묶이지 않은 가격 책정 방식에서 발생한다고 밝혔습니다. 이는 토큰(tokens), 인프라(infrastructure), 커넥터(connectors)를 중심으로 구축된 사용량 기반 모델(consumption-based models)입니다. 하락론(bear case)은 AI가 인력(headcount)을 줄이고, 그에 따라 소프트웨어 벤더가 과금하는 사용자 수(seats)도 줄어들 것이라고 가정합니다. 하지만 고객이 플랫폼에서 실행되는 워크플로(workflows)의 양에 따라 비용을 지불하게 되면, 더 많은 자동화는 사용량 감소가 아닌 사용량 증가를 의미하게 됩니다.
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