B2B SaaS는 진짜 ‘없어질’까? 노정석 대표가 말한 “유일한 사업기회=라스트마일”을 2026 관점으로 정리
오늘 내용은 한 줄로 요약하면 이거예요.
“AI 때문에 B2B SaaS 공식은 무너지고, 남는 건 ‘라스트마일(현장+데이터+실험 파이프라인)’을 가진 팀만의 사업 기회다.”
이 글에는 특히 아래 내용을 묶어서 넣었어요.
1) 왜 구독형 B2B SaaS가 점점 ‘가격 0’으로 수렴하는지 구조적 이유
2) ‘호출되는 브랜드’ 시대: AI 검색 최적화와 Agentic Commerce가 왜 매출 공식을 바꾸는지
3) AI가 다 해도 끝까지 남는 “라스트마일”의 실체(데이터/공정/조직/실험)
4) 올해~2026년 유망한 사업기회 지도: 뭘 만들지보다 “어떤 파이프라인을 독점할지”
5) 다른 콘텐츠에서 잘 말 안 하는 핵심: “사장이 실무하는 회사만 강해진다”의 진짜 의미
1) 뉴스 브리핑: “B2B SaaS 공식, 이제 AI 때문에 안 된다”의 뜻
노정석 대표가 말한 ‘B2B SaaS 공식’은 이런 패턴이죠.
문제 정의 → 소프트웨어로 기능 패키징 → 월 구독 과금 → 고객 락인 → 확장(스케일).
그런데 AI가 들어오면 이 공식이 흔들리는 이유는 간단해요.
“기능”이 더 이상 희소하지 않기 때문이에요.
예전엔 기능 구현(개발력) 자체가 진입장벽이었는데,
이제는 고객도 AI로 ‘대충 80%’를 직접 만들어 써요.
그럼 SaaS의 단가와 마진이 계속 내려가고, 결국 제품이 아니라 ‘부품’처럼 취급돼요.
여기서 중요한 포인트는 경기 둔화나 투자 위축 같은 단기 흐름이 아니라,
AI 확산이 만든 구조적 디플레이션(소프트웨어 가격 하락)이라는 거예요.
이게 요즘 테크 업계에서 말하는 생산성 혁명과 맞물리면서 기업 비용 구조 자체를 바꿔버리고요.
2) “호출되는 브랜드만 살아남는다”: AI 검색과 커머스의 룰 변경
원문에 깔린 전제가 하나 있어요.
이제는 ‘노출(Impression)’이 아니라 ‘호출(Invocation)’이 구매 여정을 지배한다는 것.
과거 퍼널은 이랬죠.
광고 노출 → 클릭 → 랜딩 → 장바구니 → 결제.
그런데 AI 에이전트가 쇼핑을 대리하는 Agentic Commerce로 가면 흐름이 바뀌어요.
사용자 질문(피부/취향/예산/상황) → AI가 후보를 선별 → 추천/비교/구매 실행.
즉, 브랜드 입장에서는 메타/구글 퍼포먼스 광고 최적화만으로는 점점 불리해져요.
AI가 “추천할만한 근거(데이터/리뷰/성분/착용결과/반품률/고객 맥락)”를 가진 브랜드를 더 많이 호출하게 되거든요.
이 흐름은 2026년까지 더 강해질 가능성이 커요.
검색 시장 재편, 광고 효율 하락, 소비자의 비교 비용 감소가 동시에 일어나기 때문이죠.
3) 비팩토리 사례로 본 핵심: ‘제품 판매업 → 서비스업’ 전환
노정석 대표가 말한 아멜리(색조) / 킵(스킨케어)의 변화는 그냥 “AI 붙였다”가 아니에요.
색조 제품을 팔지만, 본질적으로는 “컨텍스트와 스타일”이라는 서비스를 파는 쪽으로 이동 중이에요.
여기서 AI가 하는 역할은 3가지로 정리돼요.
첫째, 고객 취향/상황을 대화로 수집(상담봇/컨설팅 UX).
둘째, 시뮬레이션/추천으로 전환율을 끌어올림(구매 망설임 구간을 줄임).
셋째, 그 과정에서 데이터가 계속 쌓여 해자(방어력)가 만들어짐.
이건 전형적인 “데이터-서비스-제품”의 선순환 구조고,
불황에도 버티는 브랜드가 만드는 현금흐름 안정장치에 가까워요.
4) AI가 도메인까지 먹으면 뭐가 남나? 답: ‘라스트마일’
노정석 대표의 결론은 이거였죠.
“도메인도 프론티어 모델이 먹는다. 남는 건 라스트마일뿐이다.”
여기서 라스트마일은 단순히 배송 같은 물류가 아니고,
AI가 ‘딸깍’으로 하기 어려운 마지막 결합 구간이에요.
라스트마일을 구성하는 요소는 보통 이런 것들이에요.
– 실제 운영 데이터(현장 데이터는 정형/비정형이 섞이고, 품질이 들쭉날쭉함)
– 업무 프로세스(사람/시스템/외부 파트너 연결부에서 마찰이 생김)
– 책임과 리스크(환불, 품질, 규제, CS, 생산, 재고 같은 현실 문제)
– 조직의 안목지(무엇을 버리고 무엇을 남길지 판단하는 감각)
그래서 “라스트마일을 SaaS로 팔겠다”는 접근이 잘 안 먹힌다는 말이 나와요.
회사마다 라스트마일이 다 다르니까 표준 제품으로는 덜 맞고,
결국 컨설팅이 되거나 커스터마이징 늪에 빠지기 쉽거든요.
5) (핵심) RLVR, 그리고 “평가(Evaluation) 파이프라인”이 곧 독점권이 된다
원문에서 제일 날카로운 구간 중 하나가 RLVR(보상 기반 학습/검증 가능성) 이야기예요.
많은 사람들이 “모델 성능이 어디까지 갈까”만 보는데,
노정석 대표는 “보상 신호를 만들 수 있는 곳이 진짜 기회”라고 봐요.
정리하면 이거예요.
– 맞았는지/틀렸는지 쉽게 검증되는 영역(코딩, 수학)은 AI가 빨리 장악한다.
– 반대로 검증이 어려운 영역은 아직 ‘실험’을 붙여야 한다.
– 그래서 비트(모델) ↔ 아톰(실험/제조/현장)을 연결하는 평가 파이프라인이 해자가 된다.
예시로 든 “클라우드 랩 + 로봇 실험 + 후보 물질 검증” 같은 구조는
단순 소프트웨어가 아니라 실물 세계의 실험 능력을 붙여서 RLVR을 완성하는 방식이에요.
이 관점은 AI 트렌드에서 정말 중요해요.
생성형 AI 시대의 ‘데이터’보다 더 강력한 건,
데이터를 계속 만들어내는 실험 시스템(피드백 루프)인 경우가 많거든요.
6) “취직할 필요 없는 사람만 취직한다”가 의미하는 고용의 재편
이 말은 도발적이지만, 요지는 명확해요.
AI 덕분에 개인의 생산성이 폭증하면서, 조직에 ‘매달릴 이유’가 줄어드는 사람들이 늘어난다는 것.
그러면 기업은 어떤 사람을 뽑게 되냐면,
– 누가 시키지 않아도 목표를 세우고 끝까지 밀어붙이는 사람(의지/집착)
– 실무를 쪼개서 자동화/외주/AI로 재구성할 줄 아는 사람(시스템 사고)
이런 타입이 더 중요해져요.
즉, 직무 스킬보다 “사업가적 태도(Entrepreneurship)”가 직업 안정성을 좌우한다는 주장이고,
이건 실제로 많은 회사들이 채용에서 ‘오너십’을 과하게 강조하는 흐름과도 맞물려요.
7) “사장이 실무하는 회사가 강해진다”의 진짜 의미
이 문장이 단순히 “대표가 고생해라”가 아니에요.
핵심은 커뮤니케이션 비용 구조가 바뀌었다는 거예요.
사람과 조율하는 비용(회의/정렬/설득/인수인계)은 여전히 비싸요.
반면 AI와 소통하는 비용(프롬프트/에이전트/자동화)은 계속 싸지고 있어요.
그래서 대표가 직접 프로세스에 들어가서
업무의 80%가 “트랜잭션 처리/이동/정리”라는 걸 확인하고,
그 80%를 자동화로 쓸어버리면 회사 체질이 바뀌어요.
남는 20%가 ‘진짜 밸류’가 되고, 그게 라스트마일이 됩니다.
이게 가능한 회사는 현금흐름을 지키면서도 생산성 혁명의 과실을 가져가고,
반대로 기존 방식(사람 더 뽑기, 툴 더 사기)만 반복하는 회사는 비용만 커져요.
8) 그래서 “유일한 사업기회”는 뭔데? (2026용 기회 지도)
원문을 사업기회 관점으로 재구성하면 4가지 트랙이 보여요.
트랙 A. 호출 최적화형 브랜드(Consumer AI Commerce)
AI가 추천/호출할 수 있게 ‘근거 데이터’를 구조화한 브랜드가 이겨요.
– 제품 자체보다 상담/추천/시뮬레이션/후기 데이터가 매출을 만든다
– 고객경험(CX) 재설계가 곧 SEO가 된다(검색=대화가 되니까)
– 퍼포먼스 광고 의존도를 낮출수록 마진 방어가 쉬워진다
트랙 B. 라스트마일 운영 자동화(Full Self Management)
각 회사의 고유 프로세스를 에이전트로 묶어서 “반쯤 자율주행 회사”를 만드는 쪽.
– SaaS로 팔기 어렵다면, 특정 업종/규모에 ‘운영 대행+자동화’를 결합한 형태가 더 현실적
– 재무/재고/CS/콘텐츠/마케팅 리포팅이 DB로 연결되면 의사결정 속도가 달라짐
트랙 C. 평가 파이프라인 독점(Evaluation Moat)
AI가 학습/개선을 반복할 수 있도록 “맞다/틀리다”를 현실 세계에서 만들어주는 비즈니스.
– 제조/실험/검사/품질관리/규제 대응까지 포함해 피드백 루프를 가진 회사
– 이건 단순 앱이 아니라 인프라 사업에 가까워요(그래서 더 방어적)
트랙 D. ‘예술가형’ 고가치 상품(가격이 0이 되는 시대의 반대편)
소프트웨어가 흔해질수록, 감성/취향/브랜드/경험 같은 차별화는 프리미엄이 돼요.
– “다이슨이 비싼 이유”처럼, 기능이 아니라 해석과 경험을 판다
– 결국 브랜드와 제품 철학이 AI 시대에 더 중요해질 수 있음
9) 다른 유튜브/뉴스에서 잘 안 짚는 ‘가장 중요한 내용’ (별도 정리)
1) B2B SaaS가 무너지는 핵심 이유는 “AI가 기능을 만든다”가 아니라 “고객이 문제를 다시 정의한다”는 점
예전에는 고객이 “이 기능 주세요”라고 요구했고, SaaS는 그걸 제품화했죠.
이제는 고객이 AI로 워크플로우를 재조합하면서 “기능 단위 구매” 자체가 줄어들어요.
시장 정의가 바뀌면, 기존 SaaS는 기능이 좋아도 ‘구매 이유’가 사라집니다.
2) 해자는 데이터가 아니라 ‘데이터를 만드는 루프’다
데이터를 모으는 건 누구나 말해요.
근데 진짜는 “실험-검증-보상”을 자동으로 돌리는 파이프라인이에요.
이 루프가 있으면 경기 둔화가 와도 학습 속도가 쌓이고, 결국 경쟁사를 떼어냅니다.
3) “사장이 실무”는 리더십 얘기가 아니라, 비용 함수가 바뀌었다는 얘기다
사람 관리 비용은 그대로인데, AI 실행 비용은 떨어져요.
이 변화에 맞춰 조직 구조를 바꾸는 회사만 살아남는다는 경고에 가깝습니다.
4) ‘라스트마일을 뺏어라’는 말은 결국 M&A나 광고가 아니라 “운영 침투(Operational Invasion)” 전략이다
남의 회사가 못하는 마지막 20%를 더 싸고 더 빠르게 해내면 시장이 바뀌어요.
이건 기술이 아니라 실행력/현장 이해/프로세스 설계의 싸움입니다.
10) 실행 체크리스트: 지금 당장 뭘 보면 되나
사업가/리더라면
– 우리 회사 업무에서 “트랜잭션 80%”가 뭔지 2주 안에 분해해보기
– 데이터가 쌓이는 지점이 아니라, 데이터가 ‘생성되는 루프’가 있는지 점검하기
– AI 검색/에이전트가 추천할 만한 “근거 패키지(구조화된 정보)”를 만들기
창업 준비라면
– “SaaS로 월과금”부터 생각하지 말고, 특정 라스트마일을 끝까지 책임지는 구조부터 설계하기
– 검증(평가) 파이프라인을 독점할 수 있는가? 없으면 빨리 방향 수정하기
– 결국 남는 건 ‘의지+실행’이니, 3년 시나리오를 말로 풀어낼 수 있을 정도로 직접 뛰어보기
< Summary >
AI 확산으로 B2B SaaS의 기능 패키징+구독 과금 공식은 가격 하락과 함께 약해지고 있어요.
앞으로 기회는 AI가 못 하는 마지막 결합 구간인 “라스트마일”과, 보상 신호를 만드는 “평가 파이프라인”을 가진 팀에 집중됩니다.
커머스는 노출이 아니라 호출이 지배하며, AI 검색 최적화와 Agentic Commerce에 맞춘 CX 재설계가 브랜드 생존을 좌우합니다.
결국 사장이 실무를 통해 프로세스를 자동화하고, 데이터 생성 루프를 구축하는 회사가 가장 강해집니다.
