AI 공포가 ‘버블 논란’을 넘어 ‘산업 전체 디레이팅(가치절하)’으로 번지는 중입니다: 왜 소프트웨어·물류·부동산·금융까지 한꺼번에 얻어맞나, 그리고 어디서 기회가 열리나
오늘 글에는 아래 내용을 한 번에 정리해뒀어요.
1) AI 이슈가 왜 갑자기 ‘호재’에서 ‘악재’로 뒤집혔는지(시장 메커니즘 중심으로).
2) 유니티·SaaS·물류·상업용부동산·핀테크까지 연쇄 급락이 나온 구조적 이유.
3) 공매도/헤지펀드 포지셔닝 변화가 주가에 만든 ‘과잉 반응’.
4) 그럼에도 살아남는 소프트웨어(딥 SaaS) vs 흔들리는 SaaS를 구분하는 체크리스트.
5) 유튜브/뉴스가 잘 안 다루는 “진짜 중요한 포인트(핵심 리스크/핵심 기회)”를 별도로 따로 정리.
1) 뉴스 브리핑: “AI는 영웅에서 공포로” 분위기 급반전
핵심 요약
불과 1년 전까진 “AI 한다” 한마디에 주가가 리레이팅(가치 재평가)되던 장이었는데, 지금은 반대로 “AI 때문에 기존 사업이 대체된다”는 서사만 붙으면 실적과 상관없이 디레이팅이 먼저 나오는 장으로 바뀌었습니다.
시장 분위기 변화의 출발점
초반은 “빅테크 AI CAPEX(설비투자) 너무 과한 거 아니야?” 같은 AI 버블/투자 과열 논란이었고, 그건 어느 정도 합리적 걱정이었습니다.
그런데 최근 공포는 ‘과잉 일반화’로 번졌어요.
즉, 특정 AI 데모/벤치마크가 나오면 그와 관련된 상장 산업 전반을 한 묶음으로 때리는 흐름입니다.
2) 공포의 촉발점: “에이전트가 SaaS를 대체할 수 있다” 서사
원문에서 제시된 논리
Claude 같은 에이전트형 AI가 “몇 시간 연속으로 끊기지 않고 작업한다”는 벤치마크가 나오면서, 기존 소프트웨어(특히 코딩/오피스/분석 툴)가 굳이 필요하냐는 얘기가 커졌습니다.
시장이 특히 민감하게 반응하는 이유(경제 메커니즘)
지식노동 생산비용이 ‘0에 수렴’한다는 내러티브가 붙으면, 시장은 즉시 가격 붕괴(디플레이션)를 상상합니다.
그러면 SaaS의 밸류에이션은 “성장률”이 아니라 “가격 결정력(프라이싱 파워)과 락인(lock-in)”으로 재평가받게 됩니다.
포인트
코딩/분석/문서 작업은 수용 속도가 빠르고 대체 체감이 빠르니, 투자자들이 ‘가장 먼저 디레이팅’하는 타깃이 되기 쉽습니다.
3) 실제로 벌어진 일: 게임엔진 → 게임 광고/툴까지 연쇄 급락
사건 흐름(원문 사례 기반)
‘Genie 3’처럼 생성형 AI가 실시간 게임을 만들어주는 데모가 등장.
→ 다음 날 유니티(게임 엔진) 같은 전통 툴 체인이 급락.
→ “게임 관련이면 다 위험한 거 아니야?”로 확산.
→ 실적이 좋아도 같은 섹터/밸류체인에 있으면 함께 얻어맞는 연쇄 반응 발생(예: 게임 광고/미들웨어 영역).
여기서 중요한 건 ‘대체 가능성’보다 ‘포지션 청산 속도’
AI가 당장 유니티를 완전히 대체하느냐와 별개로, 시장은 “대체될 수도”라는 꼬리표만으로 멀티플을 먼저 깎아버립니다.
이 구간에서는 실적 발표(어닝)보다 내러티브가 더 강하게 작동합니다.
4) 더 무서운 확산: 물류·부동산·금융까지 “AI면 다 죽어” 프레임
물류: 스타트업 플랫폼 한 방에 대형주 급락
원문에서는 “노래방 기기 팔던 회사(스타트업)가 물류 플랫폼을 내놓자, 대형 물류 기업이 장중 -24% 급락” 같은 극단적 반응을 사례로 들고 있어요.
이건 기술력의 우열보다, 시장이 ‘유통/중개 수수료 모델’에 대해 구조적 붕괴를 선반영하기 시작했다는 신호로 해석할 수 있습니다.
상업용 부동산: ‘사무직 대체’ → ‘오피스 수요 붕괴’
AI가 사무직을 대체하면 사무실 필요가 줄어든다.
이 논리로 상업용 부동산/리츠/개발사까지 동반 디레이팅이 발생할 수 있습니다.
여기에는 이미 높은 금리(고금리) 환경에서 상업용 부동산의 재융자 리스크가 겹치면서 충격이 커집니다.
핀테크/금융: “중개/심사/상담” 자동화 공포
AI가 대출심사, 고객상담, 내부 리포팅을 자동화하면 기존 핀테크의 차별화가 약해질 수 있다는 우려가 퍼집니다.
특히 규제 산업이라도 “마진 압축”은 얼마든지 먼저 일어날 수 있죠.
5) 수급의 진짜 변수: 헤지펀드 비중 축소 + 소프트웨어 공매도 급증
원문 핵심
헤지펀드들이 소프트웨어 비중을 크게 줄였고(예: 7% → 3% 같은 축소), 소프트웨어 공매도 비중이 역대 최고 수준(코로나 때보다 높다)이라는 주장.
왜 이게 중요하냐
지금 같은 장에서는 “실적이 좋아도 하락”이 발생할 수 있어요.
이유는 단순합니다.
1) 헤지펀드/기관이 섹터 익스포저를 줄이면, 개별 종목의 펀더멘털보다 ‘섹터 바스켓 매도’가 먼저 나갑니다.
2) 공매도가 많으면, 하락이 하락을 부르는 자기강화(모멘텀) 구간이 나옵니다.
3) 따라서 단기 주가는 ‘기술 대체 속도’보다 ‘포지션/수급’에 더 지배됩니다.
6) 그럼에도 “절대 같이 묶으면 안 되는” 승자 유형: 딥 SaaS(미션 크리티컬) vs 얕은 SaaS
원문에서 언급된 관점(팔란티어 예시)
국방/정부/핵심 데이터처럼 접근권한, 보안 인증, 레거시 통합, 조직 운영체계에 깊게 박힌 소프트웨어는 LLM이 곧바로 대체하기 어렵습니다.
이런 유형은 ‘AI가 기능을 흉내’ 내도, “운영 체계로서의 플랫폼”은 쉽게 교체되지 않아요.
제가 블로그 관점에서 정리하는 ‘생존 가능성 체크리스트’
아래 6개 중 3개 이상이면 ‘AI 공포장’에서도 상대적으로 방어력이 있습니다.
1) 규제/보안/인증 장벽이 높은가(정부, 국방, 금융 코어, 의료 데이터 등).
2) 고객사 업무 프로세스에 깊게 통합돼 있는가(교체 비용이 큰가).
3) 단순 기능이 아니라 데이터 네트워크 효과가 있는가(쓰면 쓸수록 성능/정확도/ROI가 개선).
4) 고객이 “AI만 있으면 되지”가 아니라, 감사/책임/추적 때문에 플랫폼을 필요로 하는가.
5) AI를 붙였을 때 “기존 매출 잠식”보다 업셀/확장 매출이 더 큰 구조인가.
6) 모델 비용이 내려가도 회사가 이익을 보는 원가 구조(마진 방어)가 있는가.
7) 지금 국면을 한 줄로 재해석하면: “AI는 기술 이슈가 아니라 멀티플 재평가 이벤트”
왜 이렇게까지 과격하게 움직이나
AI는 단순한 신제품이 아니라, 산업 전반의 가격 구조를 흔들 수 있는 ‘일반 기술(General Purpose Technology)’로 취급됩니다.
그래서 시장은 매출 성장률보다 먼저 “장기 마진/가격/경쟁강도”를 다시 계산하고, 그 결과가 디레이팅으로 나타나는 거죠.
여기서 같이 봐야 할 거시 변수
높은 금리 구간에서는 미래 현금흐름을 더 강하게 할인하기 때문에, 장기 성장주(특히 소프트웨어)가 더 크게 흔들립니다.
즉, AI 공포는 기술 요인 + 금리 환경이 겹치면서 변동성을 증폭시킨 형태로 보는 게 자연스럽습니다.
8) (중요) 뉴스/유튜브가 놓치기 쉬운 “진짜 핵심”만 따로 정리
핵심 1: ‘대체’보다 무서운 건 ‘가격 압박’입니다
많은 콘텐츠가 “AI가 너희 직업/산업을 대체한다”에 꽂히는데, 투자 관점에서 더 치명적인 건 완전 대체가 아니라 가격 결정력 붕괴예요.
SaaS가 살아남더라도, “예전 가격을 못 받는” 순간 멀티플이 달라집니다.
핵심 2: 지금은 ‘기술 평가’가 아니라 ‘바스켓 청산’ 장세일 수 있습니다
실적이 좋아도 같이 맞는 건, 개별 기업의 문제라기보다 섹터 익스포저를 줄이는 포지션 플레이 가능성이 큽니다.
이럴 땐 종목 분석만큼이나 수급/포지셔닝을 같이 봐야 합니다.
핵심 3: AI 수혜주는 “AI 만드는 회사”만이 아닙니다
진짜 수혜는 AI로 매출을 올리거나 비용을 줄여서 실적에 반영하는 ‘사용자 기업(어답터)’에서 나올 수 있어요.
어닝콜에서 “AI로 생산성 개선 → 리드타임 단축 → 마진 개선”이 숫자로 찍히는 회사가 강합니다.
핵심 4: ‘에이전트 비용이 싸다’는 말은 기업 구매에선 절반만 맞습니다
주당 6~7달러 같은 비용 비교는 강력하지만, 기업은 결국 보안, 감사, 책임 소재, 데이터 거버넌스 비용까지 포함한 TCO(총소유비용)로 의사결정합니다.
즉, “싼 AI”가 “싼 운영”을 의미하지 않는 구간이 꽤 오래 갑니다.
핵심 5: 장기적으로는 ‘인력 대체’보다 ‘조직 재설계’가 본게임
10명이 2명이 되는 그림이 가능해지면, 남는 8명을 자르는 회사도 있지만, 더 무서운 경쟁자는 그 8명을 신규 매출/신제품/신시장에 재배치해 스케일을 키우는 회사입니다.
그래서 앞으로는 ‘AI 도입 여부’가 아니라 ‘AI로 조직을 다시 설계하는 속도’가 격차를 벌릴 가능성이 큽니다.
9) 투자/산업 체크포인트: 다음 분기부터 뭘 보면 “공포가 기회로” 바뀌나
1) 어닝콜 키워드
AI 도입을 말로만 하는지, KPI로 증명하는지 보세요.
예: 인당 매출, 고객당 처리량, CAC/CS 비용, 해지율, 업셀 비중, 운영 마진.
2) 제품 전략
“AI 기능 추가” 수준인지.
아예 “AI가 기본값인 워크플로우”로 재설계됐는지.
3) 밸류에이션
디레이팅이 과도하게 진행되면, 같은 성장률이라도 진입 가격이 완전히 달라집니다.
특히 글로벌 경기침체 우려가 남아있는 구간에서는, ‘버틸 체력(현금흐름)’이 있는 기업이 더 유리합니다.
< Summary >
AI는 지금 기술 이슈라기보다 “산업 전반 멀티플 재평가”를 일으키는 이벤트로 번지고 있습니다.
에이전트형 AI가 SaaS의 가격 결정력을 흔들 수 있다는 서사가 퍼지며 소프트웨어뿐 아니라 물류·상업용 부동산·금융까지 연쇄 디레이팅이 나타납니다.
이 과정에서 헤지펀드 비중 축소와 공매도 확대 같은 수급 요인이 변동성을 키우고, 실적이 좋아도 같이 맞는 종목이 생깁니다.
다만 규제/보안/통합/책임 구조가 깊은 ‘딥 SaaS(미션 크리티컬)’는 대체가 어렵고, AI로 비용 절감·매출 확장을 숫자로 증명하는 기업은 공포장에서도 기회가 될 수 있습니다.
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