워시쇼크, 다시 올까? ‘유동성 랠리’와 ‘변동성 폭탄’이 동시에 커지는 6가지 트리거
오늘 글에는 이 3가지를 한 번에 정리해 둘게요.
첫째, “케빈 워시가 진짜 매파냐” 논쟁의 핵심(왜 시장이 오해했는지).
둘째, 워시가 등장할 때 시장이 흔들릴 수밖에 없는 ‘변동성 트리거 6개’(상원 인준~장단기금리차까지).
셋째, 앞으로 미국 통화정책 시나리오별로 주식·채권·달러·코인(디지털 자산) 대응전략을 ‘뉴스처럼’ 정리.
그리고 마지막에, 다른 유튜브/뉴스에서 보통 놓치는 “진짜 중요한 포인트”도 따로 뽑아서 정리해요.
1) 핵심 뉴스 브리핑: ‘워시쇼크(Warsh Shock)’는 왜 터졌나
이번 이슈의 본질은 간단해요.
시장은 “차기 연준 의장 = 더 빠른 금리인하 + 유동성 공급”을 선반영하고 있었는데,
지명/부상한 인물이 ‘가장 매파로 보이는 후보’라는 해석이 퍼지면서 기대가 깨졌던 거죠.
그 결과로 금·은 급락, 주식(특히 코스피 포함 위험자산) 조정 같은 ‘리스크 오프’가 한 번에 터졌고,
이걸 통칭해서 워시쇼크라고 부르는 흐름이 만들어졌습니다.
2) “케빈 워시는 매파가 아니다” 주장, 어디까지 합리적인가
매파로 보는 근거는 주로 2008~2011년(글로벌 금융위기 직후) 당시 발언/행보예요.
그때 워시는 QE(양적완화)가 인플레이션을 유발할 수 있다고 경계했죠.
그런데 이 논리가 지금 그대로 적용되긴 어려운 이유가 있어요.
2-1. 20년 전 ‘위기 대응 국면’과 지금의 ‘정치·물가·성장 환경’은 다르다
당시는 “대완화 자체가 사상 초유”였고,
지금은 “금리가 아직도 긴축적 영역”이라는 프레임이 강합니다(중립금리 대비 상단 논쟁 포함).
2-2. 최근 평가는 “매파로 알려졌지만, 지금은 더 낮은 정책금리가 필요”
국제금융센터 등 일부 기관 코멘트의 요지는 이거예요.
“장기 양적완화를 비판해 매파로 평가받았으나, 최근엔 정책금리가 더 낮아져야 한다는 입장 표명.”
즉, 시장이 ‘옛 이미지’를 너무 강하게 가져와 오해할 여지가 있다는 거죠.
3) 워시가 불러올 ‘변동성’ 6대 트리거 (이게 진짜 체크리스트)
3-1. 트리거 #1: 상원 인준(Confirmation) 변수 — “통과냐 지연이냐”가 곧 변동성
프로세스는 대통령 지명 → 상원 은행위원회 → 상원 본회의 과반 인준이에요.
겉으로 보면 공화당 우세 구도라 “되겠지” 싶은데,
특정 의원(예: 톰 틸리스)의 조건부 태도처럼 ‘파월 관련 법무부 수사 종결’ 같은 변수가 걸리면 판이 흔들립니다.
여기서 포인트는 단순히 “인준이 되냐/안 되냐”가 아니라,
인준이 가능해지는 ‘신호’(수사 종결, 입장 변화, 타협 메시지)가 나오는 순간 시장이 먼저 반응한다는 점이에요.
이 이벤트는 대체로 긍정적 변동성(리스크 온)으로 작용할 확률이 큽니다.
3-2. 트리거 #2: 파월의 ‘이사직(Board) 유지’ — 의장 내려와도 FOMC에 남을 수 있다
많이 헷갈리는 지점인데,
의장 임기(예: 2026년 5월)와 이사 임기(예: 2028년)는 다를 수 있어요.
의장직을 내려놔도 이사로 남으면 FOMC 표결 구조에 계속 영향력을 행사할 수 있죠.
파월이 이사직을 유지하면,
(1) 워시의 속도전(금리인하/완화 드라이브)에 제동이 걸릴 수 있고
(2) 새 이사 임명으로 “더 비둘기파적인 구성”을 만드는 그림이 늦어질 수 있어요.
이건 시장 입장에선 ‘정책 경로 불확실성’이 커지는 재료라 변동성을 올립니다.
3-3. 트리거 #3: AI발 디스인플레이션(Disinflation) “효과 지연” — 기대와 현실의 시간차
워시 논리의 핵심 중 하나가 이거죠.
AI 도입 → 생산성 상승 → 공급곡선 개선 → 가격 압력 완화(디스인플레이션) → 금리인하 정당화.
그런데 시장이 진짜 흔들리는 지점은 “방향”이 아니라 “타이밍”이에요.
AI는 장기적으로 효율을 올리지만,
단기적으로는 인프라 투자·자동화 CAPEX 때문에 비용이 먼저 늘 수 있습니다.
즉, 2026년 중간선거 같은 정치 일정 전에 “물가가 눈에 띄게 내려가는 그림”이 안 나오면,
금리인하 기대가 다시 꺾이며 변동성이 커질 수 있어요.
3-4. 트리거 #4: 인플레이션 프레임 변화 — “Inflation is a choice”가 통할 때 vs 안 통할 때
워시가 상대적으로 완화적으로 읽히는 이유는,
“2%만이 정답이냐, 더 높은 물가도 성장국면에서는 선택일 수 있다”는 뉘앙스가 섞이기 때문이죠.
다만 이 스탠스는 조건이 있어요.
물가가 2% 초반에서 안정되면 ‘정책 유연성’으로 읽히지만,
물가가 다시 3%대로 재가열되는 구간이면 “연준 독립성 훼손 + 물가 방치”로 해석될 수 있습니다.
그래서 앞으로 시장이 가장 집요하게 보는 건 결국 미국 CPI, PCE 같은 인플레이션 지표예요.
이 구간에서 인플레가 다시 올라붙으면, 금리인하 기대가 꺾이면서 위험자산이 흔들립니다.
3-5. 트리거 #5: 금리인하 ‘속도와 폭’의 한계 — 기대는 큰데 회의 횟수는 적다
트럼프식 정치 메시지는 “빠르고 크게(예: 1%대 요구)”로 갈 때가 많은데,
현실은 FOMC 회의 일정과 0.25%p 단위의 점진 인하 관행이 제약이에요.
특히 중간선거 전까지 회의가 몇 번 안 남는 구조라면,
시장이 기대한 만큼 ‘속도전’이 안 나올 수 있고,
그때마다 “기대 재조정”이 변동성을 만듭니다.
3-6. 트리거 #6: 스티프닝(Steepening) — 장단기 금리차 확대가 ‘진짜 위험 신호’가 될 수 있다
여기가 제일 중요합니다.
단기금리는 기준금리 기대에 민감해서 금리인하 신호만 나와도 빠르게 하락할 수 있어요.
그런데 장기금리는 “인플레 우려 + 국채 공급 + 정책 신뢰”를 같이 봅니다.
만약 시장이 “연준이 정치에 끌려간다”거나 “인플레 재점화”로 읽으면,
장기금리가 안 내려가거나 오히려 올라가면서 장단기 금리차가 더 벌어지는 스티프닝이 나옵니다.
이게 심해지면 ‘국채 금리 변동성’ 자체가 위험자산 밸류에이션을 흔드는 트리거가 돼요.
게다가 재무부가 국채 발행을 늘리는데 연준이 적극 매입(QE)을 못/안 하면,
수급 논리로 장기금리는 쉽게 내려오기 어렵습니다.
이 조합이 나오면 시장은 흔히 말하는 ‘채권 발작’ 같은 스트레스를 겪게 돼요.
4) 앞으로 미국 통화정책 시나리오 3가지 (시장 영향 중심으로)
4-1. 시나리오 A: 인준/정책 전환이 순조롭고, 물가도 안정 → “유동성 랠리” 강화
이 경우는 시장이 제일 좋아하는 그림이에요.
완화 기대가 유지되면서 미국 증시 중심의 위험자산 선호가 살아납니다.
글로벌 관점에선 달러 강세가 다소 완화되거나, 자금이 신흥국/대체자산으로 퍼질 여지도 커져요.
4-2. 시나리오 B: 인준 지연 + 파월 이사직 변수 + 데이터 혼조 → “기대와 실망이 교차”
가장 현실적인 베이스 시나리오에 가깝습니다.
좋은 뉴스(인준 진전, 금리인하 시그널) 나오면 급등하고,
나쁜 뉴스(CPI 재가열, 장기금리 급등) 나오면 급락하는 장이 반복될 수 있어요.
즉, 변동성 장세죠.
4-3. 시나리오 C: 인플레 재가열 + 스티프닝 심화 → “금리인하 기대 붕괴”
이 경우는 위험합니다.
장기금리 상승이 주식 밸류에이션을 때리고,
‘유동성 기대’가 ‘신뢰 훼손’으로 바뀌면서 리스크 오프가 커질 수 있어요.
특히 고PER 성장주, 레버리지 포지션, 변동성 낮게 가정한 전략들이 취약해집니다.
5) 대응전략: ‘유동성은 오는데, 왜 현금이 필요하냐’
이 케이스에서 제일 실전적인 결론은 이거예요.
큰 흐름이 유동성 확대(완화) 쪽으로 가더라도,
중간중간 “정책 이벤트+데이터 쇼크”로 조정이 반복될 확률이 높습니다.
그래서 개인 투자자 기준으로는,
(1) 변동성 구간에 던지지 않도록 현금/대기자금을 일정 비율 유지하고
(2) CPI/PCE, 장기금리(10Y), 장단기 금리차 같은 ‘한두 개 핵심판’만 매주 체크하고
(3) 인준/파월 이사직/재무부 국채발행(수급) 뉴스가 겹치는 주간엔 포지션을 가볍게 가져가는 게 좋아요.
그리고 자산군별로는 보통 이런 특징이 나옵니다.
유동성 기대가 강해질수록 주식·디지털자산은 탄력이 좋아지지만,
스티프닝이 커지면 장기채는 생각보다 안 가고(혹은 손실), 성장주 변동성이 더 커질 수 있어요.
6) 다른 유튜브/뉴스에서 잘 안 짚는 “가장 중요한 포인트” (내 관점 정리)
대부분 콘텐츠는 “워시=매파냐 비둘기냐”에만 매달리는데,
진짜 중요한 건 그게 아니에요.
6-1. 핵심은 ‘금리인하’가 아니라 ‘장기금리 신뢰’다
단기금리(정책금리)는 연준이 메시지로 움직일 수 있어요.
하지만 장기금리는 시장이 “인플레/국채공급/정책독립성”을 보고 평가합니다.
즉, 워시 체제에서 시장이 흔들리는 본질은 “금리인하”가 아니라 “장기 신뢰”예요.
이 신뢰가 깨지면 스티프닝이 커지고, 그게 모든 위험자산의 밸류에이션을 동시에 흔듭니다.
6-2. AI 디스인플레이션은 ‘방향’보다 ‘정치 일정’이 문제다
AI가 생산성을 올릴 수 있다는 건 점점 컨센서스가 되고 있어요.
근데 시장은 “언제 CPI/PCE에 찍히냐”를 봅니다.
정치 일정(중간선거) 전에 효과가 안 보이면, 정책 정당성이 약해지고 변동성이 커져요.
6-3. ‘연준 인사’ 뉴스는 실제로는 글로벌 자금흐름(달러)과 연결된다
이 이슈가 미국만의 이야기가 아닌 이유는,
달러 흐름이 바뀌면 신흥국 자산, 한국 증시, 원화, 그리고 비트코인 같은 위험자산까지 연쇄 반응이 나오기 때문이에요.
결국 이건 글로벌 경기침체 가능성과도 연결되는 큰 프레임입니다.
워시는 과거엔 매파로 평가됐지만 최근엔 더 낮은 정책금리 필요 입장을 보여 ‘매파 단정’은 위험하다.
진짜 변동성 트리거는 ①상원 인준 ②파월 이사직 유지 ③AI 디스인플레이션 지연 ④인플레 재가열 ⑤금리인하 속도/폭 한계 ⑥스티프닝(장단기 금리차 확대)이다.
시장은 금리인하보다 ‘장기금리 신뢰’에 더 크게 흔들릴 수 있어 CPI/PCE, 10년물 금리, 장단기 금리차를 핵심 지표로 봐야 한다.
유동성 확대 국면이어도 조정은 반복될 수 있으니 현금 비중과 이벤트 주간 리스크 관리가 중요하다.
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불꽃야구 시즌2 ‘가능’ 신호…핵심은 저작권이 아니라 ‘부정경쟁’ 프레임 전쟁이다
오늘 글에는 이런 내용이 들어있어.
1) 불꽃야구 시즌2가 왜 “할 수 있다”는 판단이 나오는지(가처분 결정의 진짜 포인트)
2) 유튜브 영상이 계속 내려가는 이유(저작권 판단 이전에 플랫폼이 움직이는 구조)
3) 대법원 판례가 말하는 ‘포맷 저작권’의 한계(사람들이 자주 착각하는 부분 정리)
4) 이번 분쟁의 승부처: “타인의 성과 이용”을 어떻게 회피·재설계하느냐(제작 전략 관점)
5) 콘텐츠 산업/플랫폼/투자 관점에서의 파급효과(시장 변동성, 리스크 관리 포인트까지)
1) 뉴스 브리핑: 지금 무슨 일이 벌어졌나
JTBC ‘최강야구’ 제작 흐름에서 분리된 형태로, 장시원 PD가 ‘불꽃야구’라는 신규 프로그램을 독자 제작.
JTBC 측은 “기존 최강야구와 서사가 연결된다”는 취지로 법적 대응에 나섰고, 작년에 가처분 결정이 났다는 게 인터뷰 핵심 배경이야.
김정철 변호사(불꽃야구 측 대리)는 현재도 여러 법률 쟁점으로 치열하게 다투는 중이라고 언급했고, 동시에 “시즌2는 가능하다”는 방향의 실무적 해석을 제시했어.
2) 법적 쟁점 3종 세트: 계약·저작권·부정경쟁(결국 마지막이 핵심)
2-1. 계약 위반
가처분 단계에서 계약 위반이 핵심으로 강하게 인정됐다기보다는, 전체 프레임 중 하나로 다퉜다는 맥락이야.
실제로 이런 분쟁은 “계약서에 무엇이 어디까지 묶여 있느냐(제작권/2차적 저작물/출연자·스태프 재사용/타이틀 유사성 등)”가 승부처인데, 인터뷰에선 세부 계약 문구까지는 공개되지 않았어.
2-2. 저작권 위반
여기서 사람들이 제일 많이 오해하는 포인트가 나와.
대법원 판례 취지상 ‘포맷 자체’는 원칙적으로 저작권 보호 대상이 아니라는 입장이 비교적 명확해.
즉 “야구 예능이라는 포맷” 혹은 “경기 운영 방식/미션 구성” 같은 아이디어·형식만으로는 저작권을 딱 잡기 어렵다는 얘기지.
이 인터뷰에서도 “전 세계 어디에도 포맷만으로 저작권 인정은 드물다”는 식으로 정리했어.
2-3. 부정경쟁방지법(타인의 성과 이용)
이번 건에서 가처분 인용의 결정적 근거로 언급된 게 이 파트야.
핵심은 저작권처럼 ‘창작물 복제’가 아니라, 시장에서 이미 형성된 상대방의 성과(브랜드/서사/식별력/고객 흡인력)를 “부당하게 활용했느냐”로 보는 프레임이야.
정리하면, 콘텐츠 분쟁이 “저작권 싸움”처럼 보이지만 실제 승부는 “부정경쟁(성과 편승)”에서 갈린 케이스라는 거지.
3) 불꽃야구 시즌2가 가능한 이유: ‘서사 단절’ 설계로 리스크를 낮출 수 있다
김정철 변호사의 주장은 논리가 꽤 실무적이야.
가처분 결정문에서 문제로 본 포인트가 “최강야구의 서사가 연결되는 부분”과 “출연진 일부 중복” 같은 정황이라면,
시즌2에서는 서사를 끊고(세계관/팀 구성/스토리라인/설정), 포지셔닝을 아예 새로 잡으면 ‘성과 이용’ 논란을 약화시킬 수 있다는 방향이야.
예시로 “무한도전 출연자가 러닝맨에 나온다고 서사가 연결되는 건 아니다”라는 비유도 들었지.
즉, ‘출연자 동일’만으로 자동 위법이 되는 건 아니고, 결국 문제는 “시청자가 인식하기에 전작의 연장선처럼 보이게 만드는 장치들”이라는 거야.
4) 유튜브 영상이 삭제되는 이유: 법원 판단보다 플랫폼 프로세스가 먼저 움직인다
이 부분이 팬들이 체감하는 가장 현실적인 고통이었지.
JTBC 측이 유튜브에 신고를 넣으면, 유튜브는 그게 진짜 저작권 침해인지 ‘즉시 법적으로 판단’해주지 않아.
분쟁이 법원에서 확정되기 전까지는 “신고가 일정 수준 소명되면 일단 중단/정지”로 가는 구조가 많아.
그래서 팬 입장에서는 “며칠 올라오다 갑자기 내려가고” 같은 일이 반복될 수밖에 없는 거고.
이건 콘텐츠 산업 전반에서 점점 커지는 이슈야.
플랫폼이 ‘법원의 최종 판결’보다 빠르게 유통을 통제해버리면, 제작사·투자자 입장에서는 매출/광고/구독 지표가 흔들리면서 시장 변동성이 커져.
5) 유사 사건이 많다는 말의 진짜 의미: “포맷 분쟁”은 결국 ‘경계 설계’ 싸움
프로그램끼리 유사성으로 소송하는 경우, 영화 1·2편 제작 과정에서의 분쟁, 프랜차이즈 상호 분쟁까지… 전형적인 레퍼런스들이 언급됐어.
여기서 중요한 건, 대부분의 분쟁이 “완전 동일 복제”가 아니라 “어디까지가 영감이고, 어디부터가 편승이냐”라는 회색지대에서 터진다는 점이야.
그래서 제작 실무에선 초반부터 아래를 정리해둬야 해.
– 타이틀/로고/키비주얼의 식별력 분리
– 세계관(서사) 단절 장치: 설정, 팀명, 목표, 룰 설명 방식
– 편집 톤/내레이션/음악/자막 디자인 등 시그니처 요소 분리
– 출연진이 겹치더라도 “전작의 연장선처럼 말하지 않는” 커뮤니케이션 가이드
6) 경제·산업 관점 해설: 이 분쟁이 콘텐츠 투자 시장에 주는 시사점
이 이슈를 단순 연예 뉴스로만 보면 놓치는 포인트가 있어.
요즘 콘텐츠는 제작비가 커지고, IP 가치가 커지고, 유통 플랫폼(유튜브/OTT/방송사)의 권한도 커졌잖아.
그러다 보니 ‘법적 리스크’가 곧바로 캐시플로우 리스크로 연결돼.
6-1. 콘텐츠 IP는 이제 ‘금리’만큼 중요한 변수
제작사가 자금 조달을 할 때도, 투자자가 밸류에이션을 할 때도 IP의 안정성이 핵심이야.
특히 글로벌 공급 계약이나 스폰서십은 “중간에 송출이 막힐 수 있냐”를 제일 무서워해.
6-2. 플랫폼 리스크가 실적을 흔든다
유튜브 신고 한 방으로 송출이 흔들리는 구조는, 기업 실적 측면에서 보면 매출 인식·광고 집행·브랜드 세이프티까지 다 영향이야.
이런 이벤트 드리븐 리스크는 주식시장에서도 프리미엄/디스카운트를 만들어내고, 환율 같은 거시 변수만큼이나 투자 심리에 영향을 줘.
6-3. 제작 전략은 ‘AI’로 더 정교해질 수 있다
여기서 AI 트렌드를 붙이면 실무적으로 이런 변화가 가능해.
– 유사성 점검: 편집 스타일, 자막, 구성 요소를 모델로 비교해 “위험 구간”을 사전에 체크
– 내러티브 설계: 전작 연상 키워드를 피하는 대체 스토리라인 시뮬레이션
– 권리관리 자동화: 클립 단위 권리 메타데이터 관리로 플랫폼 분쟁 대응 속도 개선
콘텐츠 업계는 이제 “재밌으면 끝”이 아니라, “재밌고 안전하게 유통될 수 있냐”가 성패를 갈라.
7) 다른 뉴스/유튜브가 잘 말 안 하는 ‘가장 중요한 내용’(내 관점 정리)
이번 건의 진짜 본질은 “누가 원작이냐” 감정싸움이 아니라,
부정경쟁 프레임이 콘텐츠 시장에서 점점 강해지고 있다는 신호야.
포맷 저작권이 약한 대신, 법원은 “성과 편승”이라는 칼로 시장 질서를 잡으려는 경향이 나타나고 있고,
플랫폼은 그 판단이 끝나기 전에 유통을 먼저 멈춰버릴 수 있어.
이 조합이 의미하는 건 간단해.
앞으로 제작사들은 IP를 만들 때부터 “법적 방어 가능한 차별성”을 기획 문서 단계에서 박아넣어야 하고,
투자자는 콘텐츠의 화제성만 보지 말고 “가처분/플랫폼 차단 리스크”를 프리미엄처럼 가격에 반영할 거야.
< Summary >
불꽃야구 분쟁은 저작권보다 부정경쟁(타인의 성과 이용) 프레임이 핵심이었고, 그 때문에 가처분이 인용된 정황이 크다.
시즌2는 “최강야구 서사와의 연결”을 끊고 정체성을 새로 설계하면 가능성이 열릴 수 있다.
유튜브 삭제는 법원 확정 전에도 신고만으로 제한되는 플랫폼 구조 탓이 크며, 이게 콘텐츠 산업의 매출·투자 리스크로 직결된다.
앞으로 콘텐츠 시장은 포맷 저작권보다 “성과 편승 방지”와 “플랫폼 유통 리스크 관리”가 IP 가치의 핵심 변수가 될 가능성이 높다.
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“사스(SaaS)의 종말”이 그냥 유행어가 아닌 이유: SAP 시총 187조 증발부터, 기업들이 구독을 끊고 ‘AI로 직접 만드는 시대’까지
지금 글에는 이런 핵심 내용이 들어 있어요.
첫째, 왜 SAP·세일즈포스·어도비 같은 ‘초우량 소프트웨어’가 한꺼번에 흔들렸는지 구조적으로 정리했어요.
둘째, 클라르나의 “SaaS 1,000개 정리”가 시장에 던진 진짜 시그널이 뭔지 투자 관점으로 풀었어요.
셋째, AI 에이전트가 소프트웨어 가격(과금 단위)을 어떻게 무너뜨리는지, 결국 수익모델이 어떻게 바뀌는지까지 연결했어요.
넷째, 앞으로 위험한 소프트웨어 vs 상대적으로 안전한 소프트웨어를 ‘구매자(기업) 관점’으로 분류해드려요.
다섯째, 다른 뉴스에서 잘 말 안 하는 “SaaS의 진짜 위기 = 경쟁이 아니라 과금단위의 붕괴”를 따로 정리해요.
1) 오늘의 이슈를 뉴스처럼 정리
① SAP ‘시총 187조 증발’의 의미
SAP는 유럽을 대표하는 엔터프라이즈 소프트웨어(ERP) 1위급 기업이고, “기업 운영의 심장”을 쥐고 있었어요.
그런 SAP조차 고점 대비 시가총액이 대규모로 증발했다는 건, 단순 실적 부진이 아니라 “밸류에이션 체계가 흔들리는 신호”로 보는 게 맞아요.
시장은 SAP를 포함한 대형 소프트웨어를 더 이상 “구독 기반의 영구 성장 자산”으로만 가격 매기지 않기 시작했습니다.
② 미국 대표 SaaS도 동반 하락: 세일즈포스·어도비·서비스나우
고점 대비 30~40% 조정은 ‘개별 회사 문제’라기보다, SaaS 섹터 전체의 프리미엄이 내려온 사건에 가까워요.
특히 금리 환경이 변할 때 성장주의 할인율이 커지는 건 기본인데, 이번에는 거기에 AI가 “제품 자체를 대체할 수 있다”는 공포가 얹혔습니다.
이 지점에서 글로벌 증시가 바라보는 질문이 바뀐 거죠.
“다음 분기 매출이 늘까?”가 아니라 “이 제품이 3년 뒤에도 ‘구독할 이유’가 남아 있나?”로요.
③ 업계가 붙인 이름: ‘사스포칼립스(SaaS + Apocalypse)’
이 단어는 과장이 섞여 있지만, 핵심은 정확해요.
SaaS의 경쟁력(해자)이었던 “직접 만들기 어려우니 구독하자” 논리가 AI 때문에 약해지고 있다는 겁니다.
2) 왜 SaaS 모델이 강했는지(기존 공식)
① SaaS는 넷플릭스 같은 ‘월 구독’ 모델
예전: CD/라이선스 구매 → 설치 → 업그레이드/유지보수 별도.
지금: 인터넷으로 접속 → 월/연 구독료 → 항상 최신 기능.
② 기업 운영이 ‘구독 묶음’으로 표준화
CRM은 세일즈포스.
HR은 워크데이.
디자인/콘텐츠는 어도비.
회계·물류·ERP는 SAP.
각 부서가 자기 툴을 따로 구독하면서, “직원 1명당 계정 과금(per-seat)”이 매출 엔진이 됐습니다.
③ SaaS 주가가 강했던 배경
반복 매출(Recurring revenue)이 크고, 해지율이 낮고, 확장(업셀/크로스셀) 여지가 크다 보니 프리미엄을 받았어요.
즉 시장은 SaaS를 ‘안정적인 현금흐름 + 성장’으로 동시에 평가해왔습니다.
여기에 금리 상승/하락 국면에 따라 밸류에이션이 흔들리긴 해도, “사업 구조 자체”가 부정당하진 않았죠.
그런데 지금은 그 선이 무너지고 있는 중입니다.
3) 촉발점: 클라르나의 “SaaS 1,000개 구독 정리”가 던진 진짜 메시지
① 클라르나가 한 행동(사건)
SaaS를 대규모 해지.
세일즈포스 해지, 워크데이 해지 등 상징적인 철수.
대신 AI 기반의 자체 시스템(내재화)로 전환.
② “상장 앞두고 비용 줄이기 쇼 아니냐?” 논란의 핵심
맞아요. 단기적으로는 ‘마진 관리용 이벤트’ 성격도 있을 수 있어요.
하지만 시장이 더 크게 반응한 이유는 따로 있습니다.
③ 진짜 본질: ‘내재화의 장벽’이 AI 때문에 낮아졌다
예전에는 자체 개발로 SaaS를 대체하려면, 대기업급 IT 인력/예산이 필요했어요.
지금은 AI 코딩 도구와 AI 에이전트 때문에, 훨씬 적은 인원으로도 내부 툴을 만들 수 있게 됐습니다.
이게 무서운 이유는 “클라르나만 가능한 특이 케이스”가 아니라, 중견기업까지 확산될 수 있는 구조 변화라서예요.
4) 오라클(Oracle) ‘밴더 락인’도 깨진다: 카카오 사례가 상징적인 이유
① 오라클이 강했던 이유 = 밴더 락인(Vendor lock-in)
데이터베이스는 기업 시스템의 뼈대라서 한번 도입하면 이전이 너무 어렵습니다.
데이터 구조/쿼리/연동/운영 노하우까지 묶여 있어서, 옮기는 과정에서 장애·손실 리스크가 커요.
② 카카오의 ‘글리제 프로젝트’: 오라클 탈출의 상징
2019년부터 장기간에 걸쳐 오라클 의존도를 낮추고, 다수 계열사 시스템에서 걷어냈다는 점이 포인트예요.
이런 프로젝트는 원래 “가능은 하지만 너무 비싸고 오래 걸리는 일”이었습니다.
③ 중요한 변화: AI가 ‘이전/전환 비용’을 낮춘다
AI 도구가 발전하면서
데이터 이전 자동화, 테스트 자동화, 마이그레이션 리스크 탐지 같은 작업의 시간/비용이 내려갑니다.
즉, 과거 락인의 핵심이었던 “바꾸는 비용이 너무 커서 못 바꿈”이 점점 약해지는 거죠.
5) AI 에이전트가 만드는 구조 변화: ‘기능 경쟁’이 아니라 ‘소프트웨어 소비 방식’이 바뀐다
① AI 에이전트란?
사람이 하던 컴퓨터 작업을 AI가 스스로 판단하고 수행하는 방식이에요.
단순 챗봇이 아니라,
업무를 쪼개고(계획) → 실행하고(툴 사용) → 결과를 검증하고(피드백) → 다시 수정하는 형태로 돌아갑니다.
② 해자(방어력)가 무너지는 포인트
SaaS 기업의 논리는 이거였죠.
“직접 만들기 어렵고 느리니까, 구독해서 쓰는 게 싸고 빠르다.”
그런데 AI로 개발 생산성이 폭발하면, 이 논리가 약해집니다.
개발자 10명이 하던 일을 1~2명 + AI로 처리하는 그림이 나오면, 기업 입장에서는 “구독료가 비싸게 느껴지기” 시작합니다.
③ 바이브 코딩(Vibe coding) 확산의 의미
전문 개발자가 아니어도
“이런 화면, 이런 버튼, 이런 업무흐름으로 만들어줘”라고 지시해서 내부 툴을 만드는 흐름이 커지고 있어요.
이게 확산될수록, SaaS는 ‘표준 기능 묶음 판매’가 점점 불리해집니다.
기업은 “우리 회사에 딱 맞는 기능”을 원하니까요.
6) AI 네이티브 스타트업의 공격: “SaaS를 여러 개 살 필요가 없어지는” 통합
① AI 네이티브의 특징
처음부터 AI를 전제로 설계해서, 기존에 여러 SaaS가 나눠 갖던 기능을 하나로 합칩니다.
② 예: CRM을 대체하는 ‘통합형 플랫폼’
기존: 고객관리(CRM) + 마케팅 + 분석 + 자동화 툴을 각각 구독.
신규: 영업 프로세스를 AI가 관통하면서 한 플랫폼에서 처리.
기업 입장에서는 비용도 줄고, 데이터가 흩어지지 않아서 운영도 편해집니다.
7) SaaS의 진짜 공포: “직원 수 과금”이 AI 때문에 줄어든다
① SaaS의 매출 엔진 = Per-seat(직원 수) 과금
직원 수가 늘면 계정 수가 늘고, 매출이 자동으로 우상향하는 구조였죠.
② AI 에이전트가 사람의 업무를 대체하면?
기업은 인력을 줄이거나, 채용을 늦추거나, 외주/자동화로 전환합니다.
그 결과 계정 수가 줄고, SaaS 매출 기반 자체가 쪼그라듭니다.
③ 이건 “경쟁사 때문”이 아니라 “고객의 조직 구조 변화” 때문
그래서 더 무서워요.
SaaS가 지는 이유가 ‘기능이 뒤쳐져서’가 아니라, “고객이 더 이상 그렇게(사람 중심으로) 일하지 않아서”가 될 수 있거든요.
8) 기존 SaaS 기업들의 반격과 한계: 혁신가의 딜레마가 터진다
① 다들 AI 에이전트를 내놓고 있다
세일즈포스, 서비스나우, 스노우플레이크 등도 AI 기능/에이전트를 출시하면서 방어 중이에요.
② 그런데 평가가 박한 이유 3가지
첫째, 기능 차별화가 크지 않다.
둘째, 고객 도입 속도가 생각보다 느리다(보안/거버넌스/책임소재 이슈).
셋째, 핵심 모델을 외부(오픈AI, 앤스로픽 등)에 의존하면 마진이 깎인다.
③ 가장 큰 모순: 기존 상품 가치를 스스로 깎아야 한다
AI가 일을 더 자동으로 해주면, 사용자는 계정을 덜 사게 됩니다.
즉 AI 전환을 잘 할수록 기존 per-seat 매출을 잠식할 가능성이 커요.
이게 전형적인 “혁신가의 딜레마”예요.
전환하면 기존 매출이 위험하고, 전환 안 하면 시장에서 퇴출되는 구간이죠.
9) 앞으로 위험한 소프트웨어 vs 상대적으로 안전한 소프트웨어(투자/산업 관점 분류)
① AI에 더 먼저 흔들릴 가능성이 큰 영역
워크플로우 툴(업무흐름 관리).
부서 단위의 범용 툴(대체 가능한 기능이 많음).
데이터 분석/리포팅 도구(LLM이 자연어로 대체하기 쉬움).
특히 “기능은 많은데 실제로는 일부만 쓰는” 제품일수록 비용 절감 타깃이 됩니다.
② 상대적으로 방어력이 있는 영역
ERP 같은 핵심 운영 시스템(교체 리스크가 큼).
핵심 데이터베이스/미션 크리티컬 인프라(장애 비용이 압도적).
산업 특화형 소프트웨어(병원 EMR, 항공 운영, 제조 MES 등).
여긴 AI가 들어와도 “대체”보다 “보강/내장” 형태로 갈 가능성이 커요.
10) (중요) 다른 뉴스/유튜브가 잘 말 안 하는 ‘가장 중요한 포인트’
1) SaaS 위기의 본질은 ‘경쟁 심화’가 아니라 ‘과금 단위의 붕괴’
기존은 “사람(계정) 수”가 매출 단위였는데,
AI 시대에는 “업무량(작업/성과)” 또는 “에이전트 실행량” 중심으로 재편될 가능성이 큽니다.
이 전환이 일어나면, SaaS 기업들은 가격표 자체를 다시 설계해야 해요.
2) 기업의 구매 담당자(CIO/CFO)가 보기 시작한 새로운 KPI
예전: “구독 갱신률, 도입 부서 수” 중심.
이제: “이 구독이 인건비를 얼마나 줄였나, AI로 내부 개발하면 총비용(TCO)이 얼마냐”로 이동.
즉, 디지털 전환 예산이 ‘구독’에서 ‘내재화+AI 운영’으로 이동할 수 있습니다.
3) 진짜 승자는 ‘AI 기능 추가한 SaaS’가 아니라 ‘AI 운영체계’를 가진 회사
모델을 붙이는 건 누구나 할 수 있는데,
데이터 거버넌스, 보안, 감사로그, 권한관리, 책임소재까지 포함한 “엔터프라이즈 AI 운영”이 가능한 회사가 장기 승자가 될 확률이 높습니다.
이건 겉으로 티가 덜 나서 시장이 종종 과소평가해요.
4) 장기적으로는 M&A와 번들링(묶음판매)이 폭발할 가능성
SaaS가 살아남으려면
기능을 넓히거나(인수) 가격을 재설계하거나(번들) 둘 중 하나가 필요합니다.
그래서 대형 플랫폼이 중소 SaaS를 흡수하는 흐름이 더 강해질 수 있어요.
이 구간에서 독점/규제 이슈도 같이 커질 가능성이 있습니다.
11) 투자/경제 시사점(2026년까지 이어질 관전 포인트)
① 금리 + AI가 동시에 밸류에이션을 재평가한다
금리 인하 기대가 생기면 성장주가 반등할 수는 있어요.
하지만 AI가 “구독의 필요성”을 줄이면, 과거 같은 멀티플(PSR)로 돌아가긴 어렵습니다.
이건 단순한 경기 사이클이 아니라 산업 구조 변화 쪽이에요.
(키워드: 금리 인하, 인플레이션, 글로벌 증시, 경기 침체, 달러 강세를 같이 보면서 섹터 로테이션을 체크해야 합니다.)
② 기업 IT지출의 큰 방향: ‘구독 최적화’가 아니라 ‘AI 중심 재구축’
앞으로는 “SaaS 몇 개 더 도입”이 아니라
“우리 업무를 AI 에이전트 중심으로 재설계”가 핵심 프로젝트가 될 가능성이 큽니다.
③ 주식시장 관점의 체크리스트
Net Revenue Retention(NRR) 하락 조짐이 있는지.
가격 정책이 per-seat에서 per-output/per-task로 바뀌는지.
AI 기능이 ‘추가 매출’인지 ‘기존 매출 잠식’인지.
모델 비용(외부 LLM 사용료)이 매출총이익률을 얼마나 누르는지.
고객사의 “SaaS 정리(벤더 통합)” 트렌드가 실제로 숫자로 보이는지.
< Summary >
SAP를 포함한 대형 SaaS의 급락은 단순 주가 조정이 아니라 AI로 인해 소프트웨어 산업의 해자와 밸류에이션 논리가 동시에 흔들리는 사건이에요.
클라르나의 SaaS 대규모 해지는 “기업이 AI로 직접 만들어 구독을 줄일 수 있다”는 시그널을 시장에 각인시켰고, 오라클 같은 락인 비즈니스도 AI로 전환 비용이 낮아지며 균열이 생기고 있어요.
가장 중요한 건 경쟁사가 아니라 과금 단위(per-seat)의 붕괴이며, 앞으로 소프트웨어는 “구독 계정 수”가 아니라 “AI가 만들어낸 성과/작업량” 중심으로 재가격될 가능성이 큽니다.
